TMS-EEG伪迹去除方法：离线处理策略综述

"经颅磁刺激同步干预的头皮脑电信号伪迹离线去除方法综述" 这篇研究论文深入探讨了经颅磁刺激（TMS）与脑电图（EEG）同步研究中的一个重要问题——如何有效去除由TMS干预产生的脑电信号伪迹。TMS-EEG技术在理解大脑功能和神经活动方面具有巨大的潜力，但TMS的施加会在EEG信号中引入显著的噪声，这对数据的分析和解读构成了挑战。 首先，文章明确了TMS诱导的EEG信号伪迹的种类。这些伪迹主要由于肌肉收缩、磁场效应以及电流诱导的电场导致，它们可以是瞬时的尖峰或者持续的干扰，严重影响EEG信号的解析。在线处理方法虽然能实时去除一部分伪迹，但往往难以应对复杂和瞬变的伪迹情况。 接着，文章重点讨论了离线处理方法，这是去除TMS伪迹的主要手段。减法是最基础的去除方法，通过将TMS刺激前后的信号相减，以消除刺激引起的瞬时变化。然而，这种方法可能无法完全去除非线性伪迹。主成分分析（PCA）是一种统计方法，它通过找出数据集的主要变异方向来降维并去除噪声，但可能无法区分伪迹和真正的神经信号。独立成分分析（ICA）则更进一步，它可以分离出EEG信号中的独立源，包括伪迹和有用的神经活动，但对伪迹的识别依赖于良好的模型假设和训练数据。 此外，文中还提到了其他一些高级方法，如基于模板匹配的技术，可以利用已知的TMS伪迹模板进行匹配去除，以及基于机器学习的方法，通过训练模型来区分伪迹和真实信号。尽管这些方法在一定程度上提高了去除效果，但在面对大规模或复杂伪迹时，仍存在局限性。 论文强调，现有的方法在大多数情况下能够较好地处理伪迹，但对某些大伪迹的去噪效果仍需改进。因此，未来的研究需要继续探索更为高效和精确的伪迹去除策略，以提升TMS-EEG数据的质量，从而推动脑科学研究的进步。 这篇综述为TMS-EEG领域的研究人员提供了伪迹去除方法的全面概述，有助于他们在实际研究中选择合适的方法，优化数据处理流程，提高实验的科学性和可靠性。