sLORETA脑源分析的方法

鉴于sLORETA是一个比较新的技术，因其较深的理论基础，还不能广泛地被很多学者应用于实践中。因此，有必要就文献中关于sLORETA技术对脑电数据的分析步骤做一综述，以便sLORETA软件能够被广泛地应用脑源分析中。

在进行脑源分析前要对原始的EEG数据进行处理，首先对记录到的原始脑电信号进行手动去除伪迹处理，目的是去掉在记录过程中由于人为因素引起的大的基线飘移以及肌电、眼电干扰。由于在记录脑电过程会有眨眼情况出现，而眨眼带来的肌电干扰会影响前额区甚至顶区的脑电信号，因此，需要去除眨眼引起的眼电干扰。去除眼电后，对原始脑电信号进行滤波处理，一般来说EEG信号的频率范围0.5～50Hz，但是根据实验设计的要求，可以自行设计低通截止频率值。进过滤波处理后，对脑电信号进行分段，分段长度与实验设计和采样频率有关，最后再对分段后的数据进行自动去除伪迹，以保留下最真实的分段脑电信号进行进一步分析。sLORETA既可以处理EEG数据又可以处理ERP数据。

在对得到的EEG数据进行脑源分析之前，要将头皮电极位置与MRI版本的Talairach Atlas概率头模型进行匹配。匹配完成后，用每一个头皮电极对应的Talairach坐标来计算sLORETA转化矩阵。sLORETA软件标记显示的都是MNI坐标，而不是Talairach坐标。因此，在sLORETA计算中，MNI坐标需要被“校正”转化为Talairach坐标，然后发送给Talairach Daemon系统，这个系统与布罗德曼脑区相对应。因为，目前定量的神经解剖学位置都是建立在Talairach坐标系统之上的，这些神经解剖学位置可以借助Talairach Daemon系统得到。也就是说，我们要把MNI坐标转换为Talairach坐标，然后去找与布罗德曼脑区的对应关系。

在对不同频率段脑电数据进行sLORETA分析前，还要对分段的脑电数据进行平均化参考，将平均化参考后的分段脑电进行频谱分析，最后利用sLORETA转换矩阵来计算每一名受试者某一个频率段内的sLORETA值，生成一个sLORETA文件，这个文件就包含着大脑皮层内神经元不同频率段脑波电活动发生器的三维分布情况。而且该软件能够从统计学的角度评估不同条件下哪些脑区之间的电流密度存在统计学差异。