A bicoherence approach to analyze multi-dimensional cross-frequency coupling in EEG/MEG data

Alessio Basti*, Guido Nolte, Roberto Guidotti, Risto J. Ilmoniemi, Gian Luca Romani, Vittorio Pizzella, Laura Marzetti

*Tämän työn vastaava kirjoittaja

Tutkimustuotos: LehtiartikkeliArticleScientificvertaisarvioitu

23 Lataukset (Pure)

Abstrakti

We introduce a blockwise generalisation of the Antisymmetric Cross-Bicoherence (ACB), a statistical method based on bispectral analysis. The Multi-dimensional ACB (MACB) is an approach that aims at detecting quadratic lagged phase-interactions between vector time series in the frequency domain. Such a coupling can be empirically observed in functional neuroimaging data, e.g., in electro/magnetoencephalographic signals. MACB is invariant under orthogonal trasformations of the data, which makes it independent, e.g., on the choice of the physical coordinate system in the neuro-electromagnetic inverse procedure. In extensive synthetic experiments, we prove that MACB performance is significantly better than that obtained by ACB. Specifically, the shorter the data length, or the higher the dimension of the single data space, the larger the difference between the two methods.

AlkuperäiskieliEnglanti
Artikkeli8461
Sivumäärä12
JulkaisuScientific Reports
Vuosikerta14
Numero1
DOI - pysyväislinkit
TilaJulkaistu - 11 huhtik. 2024
OKM-julkaisutyyppiA1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä

Sormenjälki

Sukella tutkimusaiheisiin 'A bicoherence approach to analyze multi-dimensional cross-frequency coupling in EEG/MEG data'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

Siteeraa tätä