超越功率：内在脑振荡活动的大规模表征

目前我们对脑振荡的大部分认识都源于基于傅里叶变换的谱功率分析方法。尽管这些方法得到了广泛应用，但其会引入方法学局限，并且不可避免地忽视一些具有信息价值的神经生理学特征，而这些特征往往未被报告。在本研究中，我们整合两种互补方法，对人类脑磁图（MEG）记录（N = 128）中的静息态振荡活动进行了表征。首先，利用 sBOSC 在源空间层面检测振荡事件。随后，将 ByCycle 算法应用于这些振荡事件，以提取单个周期的特征。结果显示，大脑仅在约25%的记录时间内参与振荡活动，其中，在各经典频段中，枕叶和顶叶区域表现出最高的时间占比。此外，振荡事件平均持续4.6个周期，进一步支持将神经振荡视为短暂爆发的观点。区域特异性的持续时间和功率测量揭示了不同的解剖学组织模式，并提供了互补的生理学信息。最后，通过提取单个周期的瞬时振幅、周期和波形不对称性，我们成功区分了正弦型枕叶α波与不对称的感觉运动μ节律。通过超越传统的以功率为中心的分析方法，该研究为自发性振荡活动提供了全面表征，从而为理解人类脑振荡的空间、时间和频谱结构提供了新的见解。

作者声明不存在利益冲突。

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关键词：脑振荡 · 脑磁图（MEG） · 静息态神经活动 · 振荡事件检测 · 单周期特征分析 · 神经信号处理

原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.05.12.724595v1?rss=1