上海闵行区网站制作公司浙江注册公司网站

上海闵行区网站制作公司,浙江注册公司网站,网站模板上传到那个目录,软件推广方案经典范文fooof github现在正在更名为Spectral Parameterization。 是一种快速、高效且具有生理学信息的工具#xff0c;用于参数化神经功率谱。 功率谱模型将功率谱视为由两种不同的功能过程组合而成的模型#xff1a; 一个非周期成分#xff0c;反映 1/f 类特征。 具有一个可变数量…fooof github现在正在更名为Spectral Parameterization。是一种快速、高效且具有生理学信息的工具用于参数化神经功率谱。功率谱模型将功率谱视为由两种不同的功能过程组合而成的模型一个非周期成分反映 1/f 类特征。具有一个可变数量的周期成分推定的振荡表现为高于非周期成分的峰值。参考论文将神经功率谱参数化为周期和非周期成分问题和研究对象研究脑区活动拟合1/f^a 相关的论文有的——大量研究表明脑信号在许多脑区和模态下都包含1/fᵃ即“幂律 / scale-free / aperiodic”成分并且该成分的指数exponent / slope和偏移offset与年龄、任务状态、病理、兴奋/抑制平衡等有关。下面把几类关键工作和实用建议给你方便你快速上手去检验脑区活动拟合 (1/f^a)。α含义时间域特性α ≈ 0白噪声无时间相关α ≈ 1pink noise长程相关α ≈ 2brown noise强平滑、慢漂移Rhythmicity of Time Series一些噪声的psd形式。这个背景噪声和波动可以分开来进行讨论。关键论文入门必读按主题关于“scale-free / 1/f 样式在大脑活动中普遍存在”的综述与概念性讨论He,Scale-free brain activity: past, present, and future综述讨论不同模态与功能学意义。 (PubMed)与年龄相关的 1/f 指数变化实证Voytek et al.,Age-Related Changes in 1/f Neural Electrophysiological Noise表明随年龄 1/f “变平坦”并与认知表现相关。 (PubMed)将功率谱分解为**周期oscillatory与非周期aperiodic, 即 1/f**两部分的开源方法与论文FOOOFDonoghue et al.,Parameterizing neural power spectra into periodic and aperiodic componentsNature Neuro, 介绍 FOOOF 并给出用法与示例。 (Nature)通过幂律指数推断神经兴奋/抑制E:I平衡的模型工作Gao, Peterson Voytek,Inferring synaptic excitation/inhibition balance from field potentials提出指数与局部 E:I 关系的理论/模拟证据。 (PubMed)与“broadband / 非振荡”信号以及行为/刺激相关变化的实证工作补充Miller 等关于 broadband / 1/f 的讨论与 Gyurkovics 等关于刺激诱导 1/f 变化的研究。 (PMC)常见结论并给出对应引用脑信号常包含 1/f-like 的 aperiodic 成分跨 EEG/MEG/ECoG/fMRI。(PubMed)不同脑区 / 状态 /个体之间1/f 指数a和偏移量存在系统性差异例如年龄、任务、疾病会改变指数或 offset。 (PubMed)把功率谱分成“周期 非周期”能避免将 aperiodic 变化误判为振荡幅度变化这就是为什么现在常用 FOOOF或类似方法。 (Nature)幂律指数可能反映底层生理机制如 E:I 平衡、突触时序等理论与模拟支持。 (PubMed)如果你想检验“某个脑区是否服从 (1/f^a)”——建议的最小流程从源空间或 ROI 提取时序或直接用 sensor 信号。计算功率谱Welch、multitaper 等在你关注的频段上例如 1–100 Hz 或 1–40 Hz。在对数坐标下做线性拟合log(power) vs log(freq)——获得斜率即 (−a)注意拟合前排除明显的振荡峰段或直接用下面的 FOOOF。推荐使用FOOOFDonoghue et al.来自动分离 aperiodicoffset, exponent和 periodic 峰值这能更稳健地得到 exponent 值。 (Nature)对不同脑区做统计比较例如在 ROI 间用配对 t-test / 非参数检验或用混合效应模型并检查与行为/任务变量的相关性。下面给你一个最小示例Python FOOOF你可以直接套用伪代码/示例# pip install fooof scipy numpyimportnumpyasnpfromscipyimportsignalfromfooofimportFOOOF# x: 时域信号1Dfs: 采样率f,Pxxsignal.welch(x,fsfs,npersegfs*2)# e.g. 2s window# 选择拟合频段例如 1-40 Hzf_fit_mask(f1)(f40)f_fitf[f_fit_mask]p_fitPxx[f_fit_mask]# 使用 FOOOF 拟合fmFOOOF(peak_width_limits[1,12])fm.fit(f_fit,p_fit)exponentfm.aperiodic_params_[1]# [offset, exponent]offsetfm.aperiodic_params_[0]print(exponent,exponent,offset,offset)# fm.get_params(aperiodic_params) 也可取# 若要查看并保存 periodic peaks: fm.report()# Import the model objectfromspecparamimportSpectralModel# Initialize model objectfmSpectralModel()# Define frequency range across which to model the spectrumfreq_range[3,40]# Parameterize the power spectrum, and print out a reportfm.report(freqs,psd[10],freq_range)某个脑区拟合的结果给你的研究/分析的实用注意事项在做 log-log 拟合前去除明显振荡峰或用 FOOOF 能避免峰值影响指数估计。 (Nature)频段选择会影响结果低频拐点、工频噪声、采样限制等要小心。例如有研究只拟合 1–40 Hz也有拟合更宽的带宽要在方法中说明并做敏感性检验。 (PubMed)幂律指数的生理解释不是唯一它可能反映神经群体活动的统计属性、E:I 比、荧光/血流耦合等务必谨慎解释并尽可能用多种证据支持结论模型、发放数据、药理操控等。 (PubMed)对比研究病人和健康人差异有而且这是 1/fᵃaperiodic / scale-free目前最成熟、用得最多的应用方向之一比较病人PD/AD/SCZ/ASD/癫痫等与健康对照HC之间的差异。而且现在主流做法基本都不再只看频段功率而是显式分离 1/f 成分。下面我按疾病类型 → 发现 → 方法给你一个“研究版地图”和你现在做的 MEG/EEG 分析是高度对齐的。一、最经典、引用最多的方向1️⃣ 衰老 神经退行性疾病AD / MCI核心结论病人 / 老年人1/f exponent 变小谱变平表示神经活动的时间相关性减弱、噪声增加代表论文Voytek et al., 2015, J NeurosciAge-Related Changes in 1/f Neural Electrophysiological Noise 第一次明确提出1/f 斜率是可作为生物标志物的指标延伸AD / MCI前额叶、顶叶 exponent 下降与记忆、执行功能评分相关适合你ROI-level exponent vs 认知量表2️⃣ 帕金森病PD核心结论PD 患者在β 频段附近功率升高但更底层的是aperiodic offset / exponent 改变药物L-DOPA会调制 1/f 参数代表思路不只问「β 强不强」而是问β 的变化是否来自 oscillation还是 1/f 背景的抬升与你的 PD–HC、VQ-VAE、MEG 分析直接相关3️⃣ 精神分裂症Schizophrenia核心结论exponent显著变平与兴奋 / 抑制E/I失衡强相关关键论文Gao, Peterson, Voytek, 2017, NeuroImageInferring excitation/inhibition balance from field potentials提出1/f exponent ≈ E/I balance 的宏观指标 这是机制层面非常强的一条线4️⃣ 自闭症ASD发现儿童 / 青少年 ASDexponent ↓ 或 offset ↑与感觉过敏、局部过度同步有关意义1/f 成分比传统频带功率更稳定更适合跨被试比较5️⃣ 癫痫 脑损伤致痫区offset ↑broadband 抬升exponent 改变可用于定位病灶 / 手术前评估二、方法学上的“分水岭”FOOOF / 参数化功率谱现在高质量论文几乎都会做这一步❌ 直接比较 α / β 功率✅ 分离aperiodic1/f exponent offsetperiodic真正的振荡峰核心论文Donoghue et al., 2020, Nature NeuroscienceParameterizing neural power spectra into periodic and aperiodic components这篇之后大量病人 vs HC 的文章都引用它。三、一个“标准病人–健康人”分析范式你可以直接写进论文Step 1ROI / source level PSDMEG / EEG source space每个 ROI 一个 PSDStep 2FOOOF 拟合得到每个 ROIexponent斜率offset整体能量peak parametersα / β / γStep 3统计比较PD vs HCROI × group 的混合效应模型或 cluster-based permutationStep 4解释层次非常重要层次指标神经动力学背景1/f exponent / offset节律活动α / β peak网络层exponent 的空间分布行为 / 临床UPDRS / MMSE / 反应时五、一句话总结大量研究表明不同神经疾病患者在脑区层面的 1/fᵃaperiodic参数上与健康人存在系统性差异这些差异往往比传统频段功率更稳定并可能反映底层的兴奋–抑制平衡和网络动力学状态。