Contributions of action potentials to scalp EEG: Theory and biophysical simulations
Notice bibliographique
Résumé
Differences in the apparent 1/f component of neural power spectra require correction depending on the underlying neural mechanisms, which remain incompletely understood. Past studies suggest that neuronal spiking produces broadband signals and shapes the spectral trend of invasive macroscopic recordings, but it is unclear to what extent action potentials (APs) influence scalp EEG. Here, we combined biophysical simulations with statistical modelling to examine the amplitude and spectral content of scalp potentials generated by the electric fields from spiking activity. In physiological parameter regimes, we found that APs contribute negligibly to the EEG spectral trend. Consistent with this, comparing our biophysical simulations with previously published data from pharmacologically paralyzed subjects suggested that the EEG spectral trend can be explained by a combination of synaptic timescales and electromyogram contamination. We also modelled rhythmic EEG generation, finding that APs can generate detectable narrowband power between approximately 60 and 1000 Hz, reaching frequencies much faster than would be possible from synaptic currents. Finally, we show that different spectral detrending strategies are required for AP generated oscillations compared to synaptically generated oscillations, suggesting that existing detrending methods for EEG spectra need to be modified for high frequency signals.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».