如何利用脑电图（EEG）数据对抑郁症患者的大脑小世界网络进行全局和局部效率分析？

在研究抑郁症患者的情绪面孔加工时，脑电图（EEG）数据的分析对于理解大脑功能网络的全局和局部效率至关重要。首先，利用EEG记录从多个电极位置获得的时间序列数据，研究人员可以应用小世界网络理论来分析大脑的连接性。以下是分析步骤的详细说明：

参考资源链接：[抑郁症情绪面孔加工：大脑功能网络的异常研究](https://wenku.csdn.net/doc/2aqqb11y18?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据预处理：包括滤波去除伪迹、眼动伪迹校正等，以保证数据的质量。

2. 相位同步计算：选择合适的频段（如低gamma和高gamma频段），运用相位锁定值（PLV）或相位差熵（PDE）等方法计算不同电极位置间的相位同步性，以揭示不同脑区间的动态连接。

3. 全局和局部效率分析：基于相位同步值，构建小世界网络模型。全局效率反映网络中节点之间的整体连接强度，可以通过计算网络中所有节点之间最短路径长度的倒数的平均值来获得。局部效率则反映了网络的局部聚集性，即网络内部节点之间的连接紧密程度，通过计算每个节点的局部效率并将它们平均得到。

4. 网络参数分析：根据所得到的全局效率和局部效率值，分析抑郁症患者与正常人在不同网络成本下的差异。特别关注在特定频段（如高gamma频段）和特定网络成本下，全局效率和局部效率的组间差异。

通过以上步骤，研究者可以揭示抑郁症患者在情绪加工时大脑网络的异常连接模式。若想深入了解如何操作EEG数据以分析抑郁症患者的大脑网络特性，推荐参考《抑郁症情绪面孔加工：大脑功能网络的异常研究》一书。这本书不仅提供了基础理论和实验结果，还详细介绍了实验设计和数据分析的方法，对于想要在情绪加工和抑郁症神经机制研究领域深入探索的读者来说，是一份宝贵的资源。

参考资源链接：[抑郁症情绪面孔加工：大脑功能网络的异常研究](https://wenku.csdn.net/doc/2aqqb11y18?spm=1055.2569.3001.10343)