如何利用脑电图（EEG）数据分析抑郁症患者大脑小世界网络的全局和局部效率？

在抑郁症情绪面孔加工研究中，通过脑电图（EEG）数据来分析大脑小世界网络的全局和局部效率是揭示神经机制的关键步骤。研究者通常会关注EEG信号中的特定频段，例如本文中提到的低gamma（30至50 Hz）和高gamma（50至80 Hz）频段，因为这些频段与情绪处理和认知功能密切相关。

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)

首先，需要采集被试在执行特定情绪认知任务时的头皮EEG数据。然后，利用时间频率分析方法，如短时傅里叶变换（STFT）或小波变换，从EEG数据中提取不同频段的信号。这些信号随后用于计算不同脑区之间的相位同步度，这通常涉及到计算相位锁定值（PLV）或相位相干性（PC），以评估脑区间的功能连接强度。

接着，使用图论的方法来构建大脑功能网络。在这个网络模型中，每个电极位置代表一个节点，而节点之间的边则由相位同步度来表示。通过设置不同的阈值，可以生成不同网络成本下的大脑网络拓扑结构。

对于全局效率，计算的是网络中任意两个节点间路径长度的倒数的平均值。局部效率则是计算每个节点的邻接节点构成的网络的全局效率。通过计算不同网络成本下的全局和局部效率，研究者可以了解大脑网络的整合能力和局部信息处理能力。

研究结果表明，在高gamma频段，抑郁症患者表现出不同的网络特征，例如在特定网络成本下全局效率的降低和特定脑区局部效率的增加。这些差异可能与抑郁症患者的情绪处理异常有关。

为了深入了解这些复杂的神经网络机制，强烈建议阅读《抑郁症情绪面孔加工：大脑功能网络的异常研究》。此资料深入探讨了抑郁症患者情绪面孔加工中大脑功能网络的异常，并通过EEG数据提供了实证研究的结果。通过学习该资料，读者不仅可以掌握如何分析EEG数据来评估大脑的全局和局部效率，还能理解这些参数如何揭示抑郁症患者的情绪处理网络的异常。

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)