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EEG 在神经科学中应用广泛，但人类静息态（RS）头皮 EEG 信号细胞起源及时空变化机制尚不明确。研究人员构建生理基础全脑计算模型，模拟 3 名健康受试者 RS 期个体化 EEG，开发相似性指数评估仿真效果，为脑科学研究提供新方法。
脑电图（EEG）记录在神经科学中广泛用于识别健康个体脑节律并检测与各种脑部疾病相关的改变。然而，理解人类静息态（RS）头皮 EEG 信号的细胞起源及其时空变化仍具挑战性，因为细胞水平记录通常限于动物模型。本研究旨在模拟静息态 EEG 的个体特异性时空特征，并测量真实与模拟 EEG 的相似程度。研究人员使用基于已知神经元亚型及其结构和功能连接的生理基础全脑计算模型，模拟区域间皮层回路活动，创建了三名健康受试者静息态期间的真实个体 EEG 记录。该模型包括相互连接的神经质量模块，模拟不同神经元亚型的活动，包括锥体细胞和四种 GABA 能中间神经元。采用高清 EEG 和源定位来描绘 α 和 β-γ 节律的皮层范围。为评估模拟 EEG 的真实性，研究人员开发了基于标准纵向导联的各双极通道频域互相关分析的相似性指数。α 振荡通过增强后部区域生长抑素 - 锥体环路产生，而 β-γ 振荡通过增加前部区域小清蛋白中间神经元对锥体细胞的兴奋性产生。真实个体静息态 EEG 节律的生成，为需要数据增强的研究领域（包括脑机接口和人工智能训练）带来了重大进展。
