Mật độ phổ công suất trong EEG

Mật độ quang phổ công suất (PSD) trong EEG là gì?

Hãy coi tín hiệu EEG thô như một hợp âm do dàn nhạc biểu diễn, trong đó mỗi nhạc cụ là một tần số sóng não khác nhau. Bạn không thể chỉ dùng tai để biết mỗi nhạc cụ đóng góp bao nhiêu phần.

PSD giải quyết vấn đề này bằng cách tính bình phương biên độ của tín hiệu ở từng tần số và lấy giá trị trung bình của phép đo đó trong suốt một khoảng thời gian ghi. Kết quả là một đường cong với một trục là tần số và trục kia là công suất, thể hiện chính xác cách hoạt động điện của não phân bố trên các nhịp điệu chậm và nhanh.

PSD nén toàn bộ khoảng thời gian ghi thành một đường cong duy nhất, do đó nó cho bạn biết về sự cân bằng tổng thể của các tần số trong khung thời gian đó thay vì theo dõi sự thay đổi của hỗn hợp này theo từng giây. Điều đó rất quan trọng vì trạng thái não của một người có thể thay đổi nhanh chóng, nhưng một biểu đồ PSD tiêu chuẩn sẽ tính trung bình để làm mượt các thay đổi đó.

Các nhà nghiên cứu khi so sánh các thiết bị EEG y tế và headset EEG tiêu dùng đã sử dụng một phương pháp tính toán cụ thể cho việc lấy trung bình này, gọi là Welch's modified periodogram, phương pháp này chia bản ghi thành các đoạn chồng lấp nhau và lấy trung bình phổ của chúng để tạo ra ước tính PSD sạch hơn, ít nhiễu hơn.

Bước xử lý tín hiệu này là quy trình chuẩn để tạo ra đường cong PSD phản ánh hoạt động não bộ cơ bản thay vì các biến động ngẫu nhiên.

Từng bước tính toán mật độ quang phổ công suất

Tính toán PSD thường bao gồm một chuỗi các quyết định về chất lượng tín hiệu và xử lý tín hiệu hơn là một lệnh đơn lẻ. Bản ghi trước tiên được kiểm tra để tìm dữ liệu bị thiếu, các kênh không phù hợp và các nhiễu tạp (artifact) nổi bật. Sau đó, các nhà phân tích chọn các đoạn, loại bỏ hoặc mô hình hóa các xu hướng chậm khi thích hợp, áp dụng cửa sổ (window), chuyển đổi dữ liệu sang miền tần số và chia tỷ lệ kết quả.

Phổ thu được cần được kiểm tra cùng với chuỗi thời gian ban đầu và, khi có liên quan, các chú thích về chuyển động, sự gián đoạn của điện cực, hoạt động của mắt, hoạt động của cơ hoặc các sự kiện thực nghiệm. Sự so sánh này giúp phân biệt mô hình nhịp điệu thực sự với sự xáo trộn nhất thời vô tình tạo ra công suất phổ.

Một quy trình làm việc thực tế có thể được tổ chức thành các giai đoạn sau:

1. Xác minh tốc độ lấy mẫu, nhãn kênh, tham chiếu và thời lượng ghi.

2. Xác định các epoch có thể sử dụng và xử lý các artifact hoặc các đoạn bị loại bỏ.

3. Chọn độ dài đoạn, độ chồng lấp, cửa sổ và dải tần số.

4. Ước tính và định tỷ lệ PSD, sau đó kiểm tra các đỉnh và công suất giới hạn theo dải tần.

5. Ghi chép lại các tham số để kết quả có thể được tái lập và so sánh.

Các bước này giúp quá trình tính toán có thể truy xuất nguồn gốc được. Chúng cũng ngăn chặn việc coi một phổ trông có vẻ đẹp mắt là độc lập với các lựa chọn tiền xử lý và ước tính đã tạo ra nó.

Các phương pháp phổ biến: Periodogram và phương pháp của Welch

Periodogram tính bình phương độ lớn của biến đổi Fourier cho một đoạn đã chọn. Phương pháp này rất trực tiếp và có thể cung cấp khoảng cách tần số danh nghĩa tốt khi đoạn dài, nhưng ước tính của nó có thể dao động đáng kể từ khoảng tần số này sang khoảng tần số tiếp theo. Sự biến thiên này đặc biệt dễ thấy đối với các bản ghi sinh học nhiều nhiễu.

Phương pháp của Welch chia tín hiệu thành các đoạn chồng lấp nhau, áp dụng cửa sổ cho từng đoạn, tính periodogram cho từng đoạn đó và lấy trung bình các kết quả. Việc lấy trung bình nhìn chung tạo ra ước tính mượt mà hơn, có phương sai thấp hơn, trong khi các đoạn ngắn hơn có thể làm giảm độ phân giải tần số. Sự cân bằng tốt nhất phụ thuộc vào việc phân tích nhấn mạnh vào các đỉnh hẹp, dải rộng hay hoạt động trung bình ổn định.

Sự khác biệt không chỉ mang tính hình thức. Phổ mượt hơn có thể giúp việc so sánh các mô hình rộng trở nên dễ dàng hơn, nhưng việc lấy trung bình quá mức có thể che khuất các thay đổi ngắn hạn hoặc cục bộ hẹp. Đối với EEG biến thiên theo thời gian, phương pháp thời gian-tần số có thể thích hợp hơn một PSD duy nhất trên toàn bộ bản ghi.

Phổ EEG trạng thái nghỉ khỏe mạnh trông như thế nào

Nếu bạn để một người trưởng thành khỏe mạnh ngồi xuống, yêu cầu họ thư giãn và ghi lại EEG của họ, đường cong PSD thu được sẽ có hình dạng dễ nhận biết. Công suất cao nhất ở các tần số thấp nhất và giảm dần đều khi tần số tăng lên, tạo ra sự suy giảm dạng 1/f.

Đường cong dốc xuống này phản ánh thành phần phi chu kỳ được mô tả ở trên, và độ dốc của nó được ghi nhận bằng một con số duy nhất gọi là số mũ phổ, đôi khi được viết là β. Độ dốc lớn hơn có nghĩa là số mũ âm lớn hơn; độ dốc thoai thoải hơn có nghĩa là công suất được trải đều hơn trên các tần số.

Nằm trên sự suy giảm nền này, một bộ não đang nghỉ ngơi và nhắm mắt thường tạo ra một đỉnh nhô lên thấy rõ quanh mức 8 đến 12 Hz, tức đỉnh alpha. Đỉnh này thường mạnh nhất ở phía sau đầu. Mở mắt người đó ra, đỉnh alpha đó sẽ co lại thấy rõ.

Một so sánh trực tiếp của Ratti và cộng sự giữa các hệ thống EEG y tế và vòng đeo đầu tiêu dùng đã ghi nhận chính xác mô hình này: trên mọi hệ thống được thử nghiệm, dấu hiệu nhịp điệu lớn nhất trong dữ liệu là nhịp alpha phía sau, phản ứng có thể dự đoán được với các điều kiện nhắm mắt so với mở mắt.

So sánh đó cũng đặt ra một câu hỏi thực tế hơn: nếu bạn ghi lại cùng một người hai lần, trong hai lần khám riêng biệt, liệu đường cong PSD có giống nhau không?

Câu trả lời phụ thuộc nhiều vào chất lượng thiết bị. Các hệ thống y tế tạo ra PSD điện cực Fp1 (Fp1 nằm trên trán và là điện cực chung duy nhất cho cả bốn hệ thống được thử nghiệm) nhất quán giữa các lần khám, trong khi một hệ thống tiêu dùng cho thấy sự biến thiên tương đối cao nhất giữa các phiên kiểm tra và kiểm tra lại. Điều này cho chúng ta biết rằng một đường cong PSD hoạt động tốt không chỉ là đặc tính của não bộ, nó còn là đặc tính của mức độ cẩn thận khi thu thập tín hiệu.

Gây mê thay đổi dấu hiệu quang phổ của não như thế nào

PSD tĩnh trở nên đặc biệt hữu ích khi trạng thái của não thay đổi đáng kể, và không có ví dụ nào trực tiếp hơn việc gây mê. Một nghiên cứu năm 2019 của Colombo và cộng sự đã ghi lại EEG trạng thái nghỉ ở những người tình nguyện khỏe mạnh trước và trong khi gây mê bằng ba loại thuốc khác nhau: xenon, propofol và ketamine.

Sau mỗi phiên, các nhà nghiên cứu hỏi liệu người đó có bất kỳ ký ức nào về trải nghiệm ý thức trong suốt khoảng thời gian không phản ứng hay không, phân biệt các trạng thái có ý thức được báo cáo với các trạng thái mà ý thức dường như vắng mặt hoặc không thể nhớ lại.

Số mũ phổ theo dõi chặt chẽ sự phân biệt này. Xenon và propofol, cả hai loại thuốc liên quan đến việc mất trải nghiệm ý thức, đều gây ra sự giảm đáng kể số mũ phổ âm ở mỗi đối tượng, nghĩa là đường cong PSD trở nên dốc hơn rõ rệt. Độ dốc tăng lên này trên dải rộng từ 1 đến 40 Hz dường như biểu thị sự vắng mặt của trải nghiệm ý thức hơn là tình trạng không phản ứng đơn thuần.

Ketamine lại thể hiện một câu chuyện khác. Mặc dù các đối tượng không phản ứng về mặt hành vi dưới tác dụng của ketamine, họ thường vẫn giữ được một số trải nghiệm ý thức, và sự suy giảm PSD tổng thể trông tương tự như trạng thái tỉnh táo bình thường. Ngoại lệ duy nhất là sự phẳng ra của đường cong cụ thể trong khoảng 20 đến 40 Hz, một chi tiết phù hợp với cơ chế hoạt động riêng biệt của ketamine so với hai loại thuốc còn lại.

Có lẽ bằng chứng thuyết phục nhất là mối tương quan giữa số mũ phổ này và một thước đo độc lập khác có tên là Chỉ số phức tạp nhiễu loạn (Perturbational Complexity Index - PCI), được tạo ra từ một kỹ thuật khác kích thích não bộ và đo lường mức độ phức tạp của phản ứng thu được. Mối tương quan cao giữa hai phép đo rất khác nhau này củng cố quan điểm cho rằng số mũ phổ không phải là một mô hình ngẫu nhiên mà là một chỉ dấu thực sự liên quan đến sự hiện diện của chính ý thức.

ADHD làm thay đổi phổ công suất EEG như thế nào

Sự suy giảm phi chu kỳ thay đổi dưới tác dụng gây mê cũng xuất hiện sự khác biệt ở trẻ em mắc ADHD. Một nghiên cứu trên trẻ em từ 3 đến 7 tuổi, so sánh những trẻ mắc ADHD với các bạn cùng lứa phát triển bình thường, đã đo độ dốc phổ và độ lệch (offset - chiều cao của đường cong phi chu kỳ) cùng với các thước đo truyền thống hơn như tần số đỉnh alpha và tỷ lệ công suất dải tần.

Trẻ em mắc ADHD chưa từng dùng thuốc cho thấy công suất alpha cao hơn, độ lệch phi chu kỳ lớn hơn và độ dốc phổ dốc hơn so với trẻ phát triển bình thường. Mô hình tăng độ dốc này rất đáng lưu ý, vì nó lặp lại cùng một hướng thay đổi được thấy trong nghiên cứu gây mê, mặc dù hai tình trạng này rõ ràng không thể so sánh được về mức độ nghiêm trọng hay cơ chế.

Độ dốc phổ cũng tương quan với tỷ lệ theta/beta truyền thống được sử dụng trong nghiên cứu ADHD trong nhiều năm, cho thấy rằng độ dốc nắm bắt các thông tin chồng lấp trong khi có khả năng cung cấp một chỉ dấu rõ ràng, toàn diện hơn.

Một chi tiết bổ sung làm tăng thêm sức nặng cho phát hiện này. Trẻ em mắc ADHD đã được điều trị bằng thuốc kích thích, ngay cả sau khoảng thời gian đào thải thuốc (washout) 24 giờ mà trong đó các tác dụng hoạt tính của thuốc lẽ ra đã hết, cho thấy độ dốc và độ lệch trông tương đương với nhóm phát triển bình thường.

Điều này mở ra khả năng mô hình phổ bị thay đổi trong ADHD không phải là cố định, mặc dù nghiên cứu coi đây là một gợi ý chứ không phải là một hiệu quả điều trị đã được xác nhận. Bởi vì độ dốc phổ cũng đã được liên kết trong các nghiên cứu trước đây với chức năng điều hành và sự cân bằng giữa hoạt động hưng phấn và ức chế của não bộ, các tác giả gợi ý rằng độ dốc bị thay đổi có thể phản ánh một điều gì đó có ý nghĩa về tình trạng bệnh lý cơ bản hơn là một biến dạng thống kê của phép tính tỷ lệ theta/beta.

Sử dụng mật độ quang phổ công suất để phân loại các cơn động kinh

Ý thức và sự chú ý không phải là những lĩnh vực duy nhất mà PSD tĩnh tỏ ra hữu ích. Phân loại động kinh cung cấp một ví dụ mang tính tự động, tính toán cao hơn.

Một cách tiếp cận đã chuyển đổi các bản ghi EEG động kinh thành cái mà các nhà nghiên cứu gọi là biểu đồ năng lượng mật độ phổ công suất, về cơ bản là các biểu diễn trực quan của PSD, và sau đó đưa các hình ảnh này vào một mạng nơ-ron tích chập sâu, một loại mô hình học máy rất phù hợp để nhận diện các mẫu trong dữ liệu dạng hình ảnh.

Mô hình được huấn luyện để phân loại các đoạn EEG thành bốn nhóm:

• Giữa các cơn co giật (interictal)

• Hai khung thời gian trước cơn co giật khác nhau (30 phút và 10 phút trước khi cơn co giật bắt đầu)

• Chính trạng thái co giật

Sử dụng tập dữ liệu động kinh công khai, phương pháp này đã đạt độ chính xác phân loại trung bình trên 90% cho cả bốn nhóm. Kết quả khẳng định rằng hình dạng tổng thể của PSD tĩnh mang đủ thông tin phân biệt để thuật toán có thể phân biệt một cách đáng tin cậy các trạng thái não quan trọng về mặt lâm sàng này, mà không cần phải theo dõi các thay đổi từng khoảnh khắc trong tín hiệu.

Ứng dụng nghiên cứu của mật độ quang phổ công suất

Hình dạng của đường cong mật độ quang phổ công suất đã được sử dụng để điều tra nhiều trạng thái não bộ, từ suy giảm nhận thức đến thiền định tập trung. Các nghiên cứu sau đây đã sử dụng công nghệ Emotiv để ghi lại các dấu hiệu quang phổ này.

Phân biệt suy giảm nhận thức bằng PSD trạng thái nghỉ

Một nghiên cứu về EEG trạng thái nghỉ đã kiểm tra xem liệu mật độ quang phổ công suất có thể phân biệt giữa những người khỏe mạnh và những người bị suy giảm nhận thức hay không. Sử dụng headset Emotiv Epoc X 14 kênh, các nhà nghiên cứu đã phân tích PSD trong trạng thái nghỉ nhắm mắt kéo dài hai phút ở những người đối chứng khỏe mạnh, người bị suy giảm nhận thức nhẹ (MCI) và bệnh nhân sa sút trí tuệ.

Các tác giả báo cáo rằng EEG đã phân biệt hiệu quả bệnh nhân sa sút trí tuệ với những người đối chứng khỏe mạnh, nhưng không cho thấy sự khác biệt đáng kể giữa nhóm MCI và nhóm khỏe mạnh. Điều này cho thấy rằng mặc dù PSD tĩnh rất hứa hẹn trong việc xác định tình trạng suy giảm nhận thức tiến triển, nhưng nó vẫn gặp khó khăn trong việc phát hiện ở giai đoạn đầu, như đã lưu ý trong nghiên cứu về suy giảm nhận thức.

So sánh điện cực ướt và khô để đo PSD

Loại điện cực được sử dụng để thu nhận EEG có thể ảnh hưởng đến mật độ quang phổ công suất thu được. Một nghiên cứu đã so sánh trực tiếp PSD thu được từ các điện cực ướt và khô bằng hai thiết bị Emotiv: Epoc X (ướt) và Insight (khô). Các bản ghi được lấy từ các điện cực vùng thái dương và vùng trán trước, trước và sau một tác vụ kích thích âm thanh.

Nghiên cứu so sánh các loại điện cực đã quan sát thấy tỷ lệ phần trăm giảm PSD sau kích thích ở điện cực ướt cao hơn so với điện cực khô, nhấn mạnh một lưu ý thực tế cho các nhà nghiên cứu khi thiết kế quy trình dựa trên PSD.

Những thay đổi PSD trong quá trình tụng niệm thần chú (Mantra)

Mật độ quang phổ công suất cũng đã được sử dụng để nghiên cứu hoạt động của não trong các hoạt động thiền định. Một nghiên cứu trên những người thực hành lâu năm đã kiểm tra tác động của việc tụng niệm thần chú "OM" đối với EEG, được ghi lại bằng thiết bị 32 kênh Emotiv Flex.

Các tác giả đã tính toán PSD bằng phương pháp Welch và tìm thấy sự gia tăng đáng kể về công suất trên nhiều dải tần trong quá trình tụng niệm, bao gồm alpha, gamma, beta và delta. Nghiên cứu về tụng niệm thần chú báo cáo rằng những thay đổi PSD này cho thấy một trạng thái thư giãn và tập trung sâu hơn trong quá trình thực hành.

Tác dụng của caffeine đối với phổ công suất EEG

Tác động của một chất kích thích phổ biến lên biên dạng phổ của não đã được ghi lại trong một nghiên cứu sơ bộ bằng hệ thống Emotiv Flex. Các nhà nghiên cứu đã ghi lại EEG từ các điện cực trung tâm trước và sau khi người tham gia tiêu thụ một lượng caffeine vừa phải. Phân tích mật độ quang phổ công suất cho thấy sự gia tăng đáng kể trong việc ức chế công suất alpha tuyệt đối và tăng cường công suất beta.

Các tác giả của nghiên cứu sơ bộ về caffeine báo cáo rằng những thay đổi PSD này, vốn được xác nhận là những dịch chuyển dao động thực sự, chỉ ra sự kích thích vỏ não tăng lên có thể phát hiện được bằng các cảm biến đeo được.

Cùng với nhau, các nghiên cứu này minh họa tính linh hoạt của mật độ quang phổ công suất như một công cụ để ghi nhận những thay đổi trong hoạt động của não liên quan đến nhận thức, sự tỉnh táo và sự chú ý tập trung. Mặc dù các phát hiện hướng tới các mô hình phổ nhất quán trong các trạng thái riêng biệt, chúng được rút ra từ các nhóm mẫu cụ thể, thường nhỏ và trong các điều kiện có kiểm soát. Nghiên cứu không khẳng định rằng chỉ riêng PSD có thể chẩn đoán bất kỳ tình trạng nào hoặc dự đoán trạng thái của một cá nhân, nhưng nó cho thấy rằng phép đo này nhạy cảm với một loạt các thay đổi thần kinh có ý nghĩa.

Các cạm bẫy thường gặp khi giải thích PSD

Đường cong PSD chỉ đáng tin cậy như chính bản ghi tạo ra nó, và một số vấn đề thực tế có thể làm sai lệch hình dạng của đường cong đó theo những cách không liên quan gì đến chức năng não bộ tiềm ẩn.

Artifact là mối quan tâm trực tiếp nhất. Chớp mắt và chuyển động của cơ tạo ra các tín hiệu điện riêng được các điện cực trên da đầu thu nhận, đặc biệt là ở các vị trí phía trước.

Việc so sánh các hệ thống EEG tiêu dùng và y tế cho thấy các thiết bị tiêu dùng dễ bị loại nhiễm tạp này hơn, và đặc biệt một thiết bị đeo đầu tiêu dùng đã cho thấy sự gia tăng công suất trên dải rộng khắp phổ, một dấu hiệu phù hợp với artifact do cơ và chớp mắt hơn là nhịp thần kinh thực sự. Do đó, việc làm sạch dữ liệu cẩn thận và lựa chọn các đoạn ít artifact trước khi tính toán PSD là một bước bắt buộc, không phải là tùy chọn.

Dẫn truyền thể tích (Volume conduction) là một hạn chế khác được thảo luận rộng rãi trong nghiên cứu EEG nói chung vì các điện trường lan truyền qua mô và hộp sọ trước khi đến da đầu, một nguồn hoạt động duy nhất trong não có thể được ghi nhận trên nhiều điện cực gần đó cùng một lúc, làm mờ đi độ chính xác về không gian của bất kỳ kết quả đo PSD nào.

Lựa chọn tham chiếu cũng đưa đến một tình huống tương tự. Bản chất của EEG là một phép đo vi sai, nghĩa là tín hiệu của mỗi điện cực được tính toán tương đối so với một điểm tham chiếu nào đó, cho dù đó là trung bình của tất cả các điện cực, xương chũm phía sau tai hay một vị trí trung tâm trên da đầu như Cz. Việc thay đổi điểm tham chiếu đó có thể phân phối lại công suất giữa các kênh và làm thay đổi hình dạng tuyệt đối của đường cong PSD.

Do đó, việc nắm rõ tham chiếu nào đã được sử dụng thường là một thông tin tiêu chuẩn cần kiểm tra khi so sánh các phát hiện PSD giữa các bài báo hoặc bộ dữ liệu khác nhau.

Cuối cùng là độ tin cậy kiểm tra - kiểm tra lại (test-retest reliability). Ngay cả khi giữ nguyên đối tượng và thiết bị, các bản ghi lặp lại trong các lần khám riêng biệt vẫn có thể cho thấy một số biến thiên tự nhiên trong đường cong PSD.

Các hệ thống y tế tạo ra các PSD Fp1 nhất quán hơn qua hai lần khám, trong khi hệ thống tiêu dùng được thử nghiệm cho thấy sự biến thiên tương đối lớn nhất. Đây là một cảnh báo thực tế để tránh suy diễn quá mức từ những khác biệt nhỏ về PSD quan sát được ở một đối tượng đơn lẻ, đặc biệt là khi thiết bị ghi hoặc quy trình không được kiểm soát chặt chẽ.

Các công cụ và phần mềm tính toán mật độ quang phổ công suất

PSD có thể được tính toán bằng các thư viện lập trình khoa học, các gói phân tích EEG chuyên dụng hoặc phần mềm xử lý tín hiệu thông thường. Các yêu cầu thiết yếu là quyền truy cập vào dữ liệu đã lấy mẫu và khả năng kiểm soát minh bạch đối với tốc độ lấy mẫu, việc phân đoạn, tạo cửa sổ, khử xu hướng (detrending), độ chồng lấp, chia tỷ lệ và các giới hạn tần số. Chỉ riêng kết quả đầu ra dạng đồ họa là không đủ để xác định ước tính đó đã được tạo ra như thế nào.

Một quy trình triển khai có thể tái lập sẽ ghi lại các tham số tiền xử lý và ước tính cùng với phổ. Nó cũng lưu giữ tham chiếu kênh, đơn vị, các epoch bị loại bỏ và bất kỳ phép biến đổi nào được áp dụng trước khi tính toán. Những chi tiết này đặc biệt quan trọng khi kết quả được sử dụng trong việc so sánh nhóm hoặc kết hợp giữa các phiên ghi.

Kết quả sẽ dễ dàng được kiểm tra hơn khi quy trình làm việc tạo ra cả mảng số và biểu đồ chẩn đoán. Các bước kiểm tra hữu ích bao gồm dạng sóng ban đầu, các khoảng thời gian được đánh dấu artifact, dải tần số đã chọn và sự so sánh các ước tính giữa các lựa chọn phân đoạn hợp lý. Những bước kiểm tra như vậy không làm cho việc giải thích trở nên tự động, nhưng chúng giúp dễ dàng phát hiện các giả định tiềm ẩn hơn.

Kết luận

Biểu đồ mật độ quang phổ công suất hoạt động như một bản tổng phổ nhịp điệu cho não bộ, và độ dốc của sự suy giảm nền của nó nổi lên như một chỉ dấu nhất quán đáng kể qua các trạng thái tinh thần rất khác nhau.

Cho dù một người mất ý thức dưới tác dụng của một số loại thuốc gây mê, một đứa trẻ biểu hiện khó khăn về chú ý liên quan đến ADHD, hay một cơn co giật bắt đầu, hình dạng tổng thể này đều biến chuyển theo những cách có thể dự đoán được, kết nối các tình trạng này thông qua một dấu hiệu có thể đo lường chung. Mô hình này cho thấy rằng hồ sơ điện học ở trạng thái nghỉ của não chứa đựng những manh mối có ý nghĩa, mang tính bao quát về trạng thái chức năng của nó, chứ không chỉ là các đỉnh cô lập ở các tần số cụ thể.

Mặc dù PSD chỉ cung cấp giá trị trung bình tĩnh trong một khoảng thời gian ghi, nhưng khả năng phân biệt đáng tin cậy giữa các giai đoạn có ý thức và vô thức hoặc cho phép các thuật toán phát hiện các cơn co giật với độ chính xác cao đã chứng minh giá trị thực tế của nó trong khoa học thần kinh. Các mối tương quan này không chứng minh nguyên nhân gây ra các trạng thái đó, nhưng chúng cung cấp một bản tóm tắt dễ tiếp cận dưới dạng một con số duy nhất—độ dốc của đường cong—có thể giúp đánh giá ý thức, sự khác biệt về chú ý hoặc nguy cơ co giật.

Đối với các nhà nghiên cứu và bác sĩ lâm sàng, thước đo đơn giản đó cung cấp một điểm khởi đầu mạnh mẽ để đi sâu vào động lực học của não bộ, thu hẹp khoảng cách giữa các nhịp điệu trừu tượng với những khác biệt trong thế giới thực.

Tài liệu tham khảo

1. Ratti, E., Waninger, S., Berka, C., Ruffini, G., & Verma, A. (2017). Comparison of Medical and Consumer Wireless EEG Systems for Use in Clinical Trials. Frontiers in human neuroscience, 11, 398. https://doi.org/10.3389/fnhum.2017.00398

2. Colombo, M. A., Napolitani, M., Boly, M., Gosseries, O., Casarotto, S., Rosanova, M., ... & Sarasso, S. (2019). The spectral exponent of the resting EEG indexes the presence of consciousness during unresponsiveness induced by propofol, xenon, and ketamine. NeuroImage, 189, 631-644. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2019.01.024

3. Robertson, M. M., Furlong, S., Voytek, B., Donoghue, T., Boettiger, C. A., & Sheridan, M. A. (2019). EEG power spectral slope differs by ADHD status and stimulant medication exposure in early childhood. Journal of neurophysiology, 122(6), 2427-2437. https://doi.org/10.1152/jn.00388.2019

4. Gao, Y., Gao, B., Chen, Q., Liu, J., & Zhang, Y. (2020). Deep convolutional neural network-based epileptic electroencephalogram (EEG) signal classification. Front. Neurol. 11, 375 (2020). https://doi.org/10.3389/fneur.2020.00375

Các câu hỏi thường gặp

Mật độ quang phổ công suất (PSD) trong EEG là gì?

PSD là một phương pháp tính bình phương biên độ của tín hiệu EEG ở từng tần số và lấy trung bình giá trị này trong một khoảng thời gian ghi. Đường cong thu được cho thấy năng lượng được phân bố như thế nào giữa các nhịp điệu não chậm và nhanh, giúp phân tách tín hiệu thô phức tạp.

Đường cong PSD trạng thái nghỉ khỏe mạnh trông như thế nào?

Công suất cao nhất ở các tần số thấp và giảm dần theo tần số, tạo ra nền dạng 1/f. Đỉnh alpha rõ rệt quanh mức 8–12 Hz thường xuất hiện ở phía sau đầu khi nhắm mắt và giảm đi khi mở mắt.

Thành phần phi chu kỳ khác với các đỉnh dao động như thế nào?

Thành phần phi chu kỳ, hoặc dạng 1/f, là sự suy giảm mượt mà của công suất khi tần số tăng lên mà không tạo thành các điểm nhô lên riêng biệt. Các đỉnh dao động, chẳng hạn như nhịp alpha, nhô lên trên nền này ở các tần số cụ thể và mang thông tin khác nhau về chức năng não bộ.

Gây mê làm thay đổi dấu hiệu quang phổ của não như thế nào?

Các loại thuốc như xenon và propofol, vốn dẫn đến mất trải nghiệm ý thức, làm cho đường cong PSD trở nên dốc hơn trong khoảng 1–40 Hz. Ketamine, vốn vẫn giữ lại trải nghiệm ý thức dù cơ thể không phản ứng, cho thấy một đường cong tương tự như khi tỉnh táo, ngoại trừ sự phẳng ra ở dải 20–40 Hz.

Những khác biệt nào về PSD được tìm thấy ở trẻ em mắc ADHD?

Trẻ em mắc ADHD cho thấy công suất alpha cao hơn, độ lệch phi chu kỳ lớn hơn và độ dốc phổ dốc hơn so với các bạn cùng lứa phát triển bình thường. Sau khi điều trị bằng thuốc kích thích, ngay cả khi đã qua thời gian đào thải thuốc, độ dốc và độ lệch có thể tương tự như nhóm phát triển bình thường.

Làm thế nào PSD có thể phân loại các trạng thái co giật động kinh?

Một đường cong PSD tĩnh có thể được chuyển đổi thành hình ảnh và đưa vào một mạng nơ-ron sâu để phân biệt các trạng thái giữa cơn, tiền cơn và đang co giật. Phương pháp này đã đạt được độ chính xác phân loại cao trong ít nhất một nghiên cứu, khẳng định rằng hình dạng phổ tổng thể mang đủ thông tin phân biệt.

Tại sao PSD được coi là một ảnh chụp nhanh tĩnh?

PSD nén toàn bộ thời gian ghi thành một đường cong duy nhất, tính trung bình các thay đổi qua từng giây. Nó cho thấy sự cân bằng tần số tổng thể trong khung thời gian đó thay vì theo dõi cách hỗn hợp thay đổi theo thời gian.

Những cạm bẫy thường gặp khi giải thích PSD là gì?

Artifact do cơ và mắt có thể làm nhiễm tạp tín hiệu và làm biến dạng đường cong, đặc biệt là ở các thiết bị tiêu dùng. Sự dẫn truyền thể tích và việc lựa chọn tham chiếu cũng ảnh hưởng đến hình dạng PSD, và ngay cả với thiết bị ổn định, sự biến thiên tự nhiên giữa các lần kiểm tra lại có nghĩa là những khác biệt nhỏ có thể không mang nhiều ý nghĩa.

Sự khác biệt giữa PSD và phổ biên độ là gì?

PSD đại diện cho bình phương biên độ trên mỗi tần số và thích hợp để tính toán công suất, trong khi phổ biên độ đại diện cho độ lớn của thành phần tần số và sử dụng các đơn vị khác nhau.

Đỉnh PSD lớn hơn có luôn biểu thị hoạt động của não mạnh hơn không?

Không. Một đỉnh lớn hơn có thể phản ánh các artifact, hiệu ứng tham chiếu, điều kiện ghi hoặc các tham số phân tích cũng như hoạt động sinh lý.