神经解码中的个体差异是稳定的，但依赖于仪器

有些参与者始终比其他参与者更容易被解码。我们考察了这种差异究竟源于个体本身，还是源于测量大脑时所处的条件。我们比较了 EEG、MEG、颅内 EEG 和 fMRI 中的视觉解码，并在训练集中排除的运行及刺激身份上测试分类器。相同仪器内的解码结果具有可重复性。注意、行为和外周信号会影响记录质量，但无法解释参与者之间大部分稳定差异。解剖结构提供了一种解释。源到传感器的距离能够强烈预测建模信号增益，且这一效应在平面梯度计中最为显著。颅内记录则提供了另一种解释：局部类别选择性更尖锐的参与者更容易被解码。这种关联主要反映为，相对于总体视觉反应性而言，参与者对非偏好类别的反应更小。跨站点预测的结果并不均衡。EEG 和 MEG 对偏好类别与非偏好类别的反应呈现方式不同。MEG 中的类别分离度和与任务对齐的方差刻画了解码器可利用的信息。同时进行的 EEG-MEG 记录包含一个共同的参与者成分，但外部配对队列并未在不同仪器之间产生一致的参与者排序。对应关系取决于所采用的测量指标、仪器组合，以及在一个队列中与参与者相关联的刺激集合。对于单次观测解码较弱的参与者，增加重复观测能够提升表现。因此，稳定的解码差异反映了个体、所表征的区分以及仪器三者之间的关系。它们主要决定了一次观测所提供的记录信息量。

有些参与者始终比其他参与者更容易被解码。我们考察了这种差异究竟源于个体本身，还是源于测量大脑时所处的条件。我们比较了 EEG、MEG、颅内 EEG 和 fMRI 中的视觉解码，并在训练中排除的实验运行和刺激身份上测试分类器。仪器内部的解码结果具有可重复性。注意、行为和外周信号会影响记录质量，但无法解释参与者之间大部分稳定差异。解剖结构提供了一种解释。源到传感器的距离能够强烈预测建模的信号增益，且其影响在平面梯度计中最为显著。颅内记录则提供了另一种解释：局部类别选择性越尖锐的参与者，越容易被解码。这种关联主要反映了相对于总体视觉反应性而言，非偏好类别所引发的反应较小。跨测量地点的预测结果并不一致。EEG 和 MEG 对偏好类别与非偏好类别反应的呈现方式不同。MEG 中的类别分离程度和与任务对齐的方差刻画了解码器可获取的信息。同时进行的 EEG-MEG 记录包含一个参与者共享成分，但外部配对队列并未在不同仪器之间产生共同的参与者排序。对应关系取决于所采用的测量指标、仪器组合，以及在一个队列中与参与者相关联的刺激集合。对于单次观测解码能力较弱的参与者，增加重复观测次数能够提升表现。因此，稳定的解码差异反映了个体、所表征的区分以及仪器之间的关系。它们主要决定了一次观测所能提供的记录信息量。

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🏷️ 神经解码 个体差异 脑成像技术 EEG与MEG 神经信号可重复性