去同步与连接：局部去同步脑区之间长程耦合的无创脑磁图证据

系统神经科学中一个普遍假设是，皮层区域之间的长程相位耦合需要每个相互作用区域内部存在局部同步的振荡活动。本文探讨当两个相互作用区域同时经历事件相关去同步化（ERD）时，能否从MEG数据中检测到远端相位耦合。利用局部相位一致性逐步被破坏的受控模拟，我们首先确立：Context-Dependent PSIICOS（CD-PSIICOS）框架——一种基于投影的连通性估计方法，可将功率主导的空间泄漏与交互特异性的交叉谱结构分离——能够在局部相位离散度增加的情况下恢复远端耦合，而基于交叉谱虚部的估计方法在近零延迟时失效。随后我们分析了九名参与者的中心-外周伸够数据集记录。对耦合时间进程的组水平分解在alpha（8-13 Hz）频段识别出四个长程网络，在beta（15-25 Hz）频段识别出两个，每个网络各有其时间窗口。对每个网络，我们在投影掉功率主导子空间的同时追踪其自身源之间的局部连接，从而将泄漏驱动的局部耦合与抗泄漏的局部耦合区分开来。在最早的alpha网络中，抗泄漏配对在每个秩次上都处于或低于其刺激前水平，而相同源的功率下降，因此这种半球间交互可能没有稳定的局部对应物。在beta网络中，这种对应物确实存在，但其携带的耦合比相同源的长程耦合弱一个数量级。只有在最晚的alpha窗口中，此时功率已回到基线，局部耦合与长程耦合才一同上升。将耦合分解为单试次交叉项的幅度与其相位的稳定性，可区分相同的情形：在没有局部对应物的网络中，窗口内相位一致性增加而交叉项的幅度下降；而在局部耦合随之上升的网络中，这种增加反映的是交叉项本身的增长，而非其相位一致性的任何改善。因此，长程相位耦合可以在经历宏观ERD的区域之间持续存在，并在某些部位增强；当采用考虑泄漏的估计方法时，无创MEG能够解析这种分离。

中文由 AI 翻译，仅供参考，以原文为准。