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基于脑电的静息态功能连接分析综述报告
静息态（restingstate）是指人类在不进行任务活动时，其大脑处于的一种状态。在这种状态下，人类的大脑活动不受特定任务的干扰而进行自由活动，被认为是反映大脑本身的功能、结构和网络连接情况的理想状态。随着神经影像学技术的发展，心理学研究者们已经通过许多研究表明，静息态下的大脑活动可以表达人们的意识状态。脑电图是其中一种记录大脑电活动的技术，它可以反映不同区域之间的信息传递和协调关系，被广泛应用于静息态下的大脑功能连接分析。
静息态下的功能连接指的是脑区与脑区之间形成的功能性联系。它通过提取不同脑区神经元们的电活动之间的相互关系，来探索神经网络的形成与调控。目前，常见的方法有基于时域及频域的方法，以及图论分析法。
基于时域和频域的方法主要通过提取不同频率下脑电信号的相干性和一致性来分析脑区之间的联系。其中，相干性反映了信号间的线性联系强度，一致性则主要反映了信号间存在的相位锁定现象。常用的计算方法包括双线性变换（BilinearTransform）、脑电信号瞬态相关函数（SFC，TransientsCorrelation）等。
图论分析法主要是将大脑视为一个复杂网络，并按照不同方法建立起节点（脑区）及其边的连接关系，接着对整个网络进行全局和局部特征参数的分析。常用的特征参数包括度中心性（Degreecentrality）、局部聚类系数（Localclusteringcoefficient）等。图论分析法能够提供网络的全局和局部信息，可深入研究大脑结构与功能充分展现的复杂性。
近年来，静息态下基于脑电的功能连接分析发展迅速，涵盖了机器学习、神经网络科学等不同领域。通过判别分析（DA）方法可用脑电信号来识别多种认知状态和心理障碍，已被广泛运用于临床诊断和治疗。比如，基于灰度级共生矩阵（GLCM）的分类研究表明，DA方法对于分类器所在的脑区非常敏感，因此灰度级共生矩阵可作为静息态脑电活动与认知行为的关联性的重要指标。近期，深度学习逐渐成为热门技术，已被成功应用于静息态时空特征、群体分析和分类等方面。
然而，静息态下基于脑电的功能连接分析在数据来源不足、重复性较差等方面仍存在一些问题。未来的研究可以完善多个脑电技术在同一群体中得到的神经信号，同时结合脑电及其他神经影像学技术的信息，以提高研究可靠性并发现更精细的脑网络结构和功能连接。同时，尽管现今基于脑电的功能连接分析在理论架构、算法开发和数据应用等方面已取得重要进展，但该技术仍相对新型，需要进行更多的理论和应用实践方面的研究以实现更广泛的应用和深层理解。
综上，静息态下脑电数据的连接分析已经成为一个具有广泛潜力和应用场景的研究领域，不仅展现了器械的高新性，也为神经科学的前沿研究提供了一个多角度和全新的视角。