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Enhanced Neural Decoding With Optically Pumped Magnetometer MEG Using Multivariate Pattern Analysis
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OA
AI
DOI：10.1109/tnsre.2026.3719472.png)
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摘要
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多变量模式分析（MVPA）通过联合利用时域和空域信息，提供了一种敏感的解码分布式神经活动的方法。基于光泵磁强计（OPM）的脑磁图（MEG）能够实现接近头皮的测量，因此预期其相比基于超导量子干涉器件（SQUID）的常规系统能够捕获具有更高空间分辨率的神经磁场。本研究通过时间分辨MVPA对OPM-和SQUID-MEG进行了受试者内比较，以解码对图像和对应词语呈现的视觉对象的神经响应，记录来自相同参与者在相同实验范式和匹配预处理下的数据。为分离空间采样的贡献，在控制的传感器数量和空间频率内容下评估了解码性能，并使用传感器拓扑的球谐展开进行量化。同时包含互补的全阵列SQUID分析作为参考。结果表明，在传感器匹配的比较中，OPM-MEG的解码准确率高于SQUID-MEG，其优势尤其在词语解码中显著，OPM在广泛的传感器数量范围内也超过了全阵列SQUID。进一步的空间频率内容分析显示，OPM-MEG受益于更高阶空间分量的加入。这些发现表明，OPM-MEG增强了细粒度神经表示在多变量解码中的可恢复性，对认知神经科学研究以及脑-机接口等神经工程应用具有重要启示。
Keyword:
Brain–computer interfaces
magnetoencephalography (MEG)
multivariate pattern analysis (MVPA)
neural signal decoding
optically pumped magnetometer (OPM)
spatial-frequency analysis
期刊
IF:
5.2
论文数:
468
被引数:
1.6W
机构
引用论文
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