Using Phase Shift Granger Causality to Measure Directed Connectivity in EEG Recordings
Notice bibliographique
Résumé
Cortical activity is maintained by neural networks working in tandem. Electroencephalographic (EEG) signals across two sites are said to be coherent with one another when they show consistent phase relations. However, periods of desynchrony beginning with a shift in phase relations are a necessary aspect of information processing. Traditional measures of EEG coherence lack the temporal resolution required to divide the relationship between two signals into periods of synchrony and desynchrony and are unable to specify the direction of information transmission (i.e., which site is leading and which is lagging), a goal referred to as directed connectivity. In this article, the authors introduce a novel method of measuring directed connectivity by applying the framework of Granger causality to phase shift events which are estimated with high temporal resolution. A simulation study is used to verify that the proposed method is able to identify connectivity patterns in situations similar to EEG recordings, such as high levels of noise and linear source mixing. Their method is able to correctly identify both the existence and direction of information transfer, and that the existence of spatiotemporal noise serves to reduce the spread of shift identification due to volume conduction. To demonstrate the method on real data, it is applied to EEG recordings from 18 adolescents during a resting period and auditory and visual vigilance tasks. Their new measure, Phase Shift Granger Causality (PSGC), is able to clearly distinguish between the resting task and the active tasks. The latter have higher rates of connectivity overall and specifically more long-range connections. As expected, the resting task appears to activate more localized neural circuitry, whereas the active tasks appear to increase communication across several neural regions involved in vigilance tasks. The vigilance tasks also showed significantly higher clustering coefficients than the resting task, a property associated with small-world networks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».