腦電圖 (EEG) 是臨床醫(yī)生用來診斷神經(jīng)系統(tǒng)疾病以及研究人員用來研究和發(fā)現(xiàn)支持感覺、記憶和認知處理的腦回路機制的不可或缺的工具。Matthew Caudill 博士是德克薩斯兒童醫(yī)院 Jan 和 Dan Duncan 神經(jīng)學研究所的研究員，貝勒醫(yī)學院的助理教授，他開發(fā)了一種新軟件 Openseize，現(xiàn)在可以分析大量的一維數(shù)字信號，包括巨大的腦電圖數(shù)據(jù)集。該研究發(fā)表在開源軟件雜志上。
“通常，EEG 信號是使用通道數(shù)在 1-10 個電極之間的設備記錄的，”Caudill 博士說。“然而，薄膜電子學的最新進展催生了新型記錄設備，可以同時記錄數(shù)千個通道，每個通道記錄來自特定大腦區(qū)域的許多神經(jīng)元長時間(例如數(shù)月)的活動目前，這些新的高通量腦電圖記錄設備正被用于記錄來自嚙齒動物模型大腦的非常高質量的神經(jīng)活動。這導致了如何以高效可靠的方式處理如此海量數(shù)據(jù)的難以置信的挑戰(zhàn)方式。”
從機制上講，EEG 正在移動時間序列，捕捉由跨神經(jīng)元群體的同步突觸電位變化引起的大腦電磁場變化。EEG 中通常使用線性數(shù)字信號處理 (DSP) 工具來降低噪聲、對數(shù)據(jù)重新采樣、去除偽影、揭示數(shù)據(jù)的時空頻率內容等等。
“我們通常通過數(shù)學分析來運行這些數(shù)據(jù)，以從這些數(shù)據(jù)集中挖掘和提取有用的生物學信息，”考迪爾博士說。“問題是即使是最高端的計算機也沒有足夠大的內存來對新記錄設備生成的海量數(shù)據(jù)集執(zhí)行計算。為了解決這個問題，我設計了 Openseize 軟件將大數(shù)據(jù)集分解成更小的數(shù)據(jù)集適合典型計算的片段，然后將這些分析過的塊組合起來構建完整的解決方案。這類似于我們如何烘烤復雜的多層蛋糕——首先，我們從食品儲藏室收集烘烤各個組件所需的成分，逐層烘烤，最后組裝蛋糕。”
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