神经振荡

神经振荡或脑电波是中枢神经系统中神经活动的有节奏或重复模式。神经组织可以通过多种方式产生振荡活动，由单个神经元内部的机制或神经元之间的相互作用驱动。在单个神经元中，振荡可以表现为膜电位的振荡或动作电位的节律模式，然后产生突触后神经元的振荡激活。在神经集合的层次上，大量神经元的同步活动可以引起宏观振荡，可以在脑电图中观察到。神经元组中的振荡活动通常源于神经元之间的反馈连接，导致它们的放电模式同步。神经元之间的相互作用可以引起与单个神经元放电频率不同的振荡。宏观神经振荡的一个众所周知的例子是阿尔法活动。

早在1924年，研究人员就观察到了神经振荡（由HansBerger）。50多年后，在脊椎动物神经元中遇到了内在振荡行为，但其功能作用仍未完全了解。神经振荡的可能作用包括特征绑定、信息传递机制和有节奏的运动输出的产生。在过去的几十年里，人们获得了更多的洞察力，尤其是随着大脑成像的进步。神经科学的一个主要研究领域涉及确定振荡是如何产生的以及它们的作用是什么。大脑中的振荡活动被广泛观察到组织水平，被认为在处理神经信息方面起着关键作用。许多实验研究支持神经振荡的功能作用；然而，仍然缺乏统一的解释。

在所有级别的中枢神经系统中都可以观察到神经振荡，包括尖峰序列、局部场电位和可以通过脑电图(EEG)测量的大规模振荡。一般来说，振荡可以用它们的频率、幅度和相位来表征。可以使用时频分析从神经记录中提取这些信号特性。在大规模振荡中，幅度变化被认为是由神经系统内同步变化引起的，也称为本地同步。除了局部同步之外，远处神经结构（单个神经元或神经集合）的振荡活动也可以同步。神经振荡和同步与许多认知功能有关，例如信息传递、感知、运动控制和记忆。

神经振荡在由大量神经元产生的神经活动中得到了最广泛的研究。可以通过EEG等技术测量大规模活动。一般来说，EEG信号具有类似于粉红噪声的宽频谱内容，但也显示特定频段的振荡活动。xxx个发现和最著名的频带是alpha活动(8–12Hz)，它可以在放松清醒时从枕叶检测到，并且在闭眼时会增加。其他频段有：delta(1–4Hz)、theta(4–8Hz)、beta（13–30Hz）、低伽马（30–70Hz）、和高伽马（70–150Hz）频段，其中较快的节奏（如伽马活动）与认知处理有关。事实上，EEG信号在睡眠期间会发生显着变化，并表现出从较快的频率向越来越慢的频率（例如alpha波）的转变。事实上，不同的睡眠阶段通常以其光谱内容为特征。因此，神经振荡与认知状态有关，例如意识和意识。

虽然人类大脑活动中的神经振荡主要使用EEG记录进行研究，但也可以使用更具侵入性的记录技术（如单单元记录）观察它们。神经元可以产生动作电位或尖峰的节律模式。某些类型的神经元倾向于以特定频率发射，即所谓的谐振器。Bursting是另一种形式的节奏尖峰。尖峰模式被认为是大脑信息编码的基础。也可以以亚阈值膜电位振荡的形式（即在没有动作电位的情况下）观察到振荡活动。如果许多神经元同步发出尖峰信号，它们就会引起局部场电位的振荡。定量模型可以估计记录数据中神经振荡的强度。

神经振荡通常从数学框架进行研究，属于“神经动力学”领域，这是认知科学中的一个研究领域，在描述大脑功能时非常关注神经活动的动态特征。它认为大脑是一个动力系统，并使用微分方程来描述神经活动如何随时间演变。特别是，它旨在将大脑活动的动态模式与感知和记忆等认知功能联系起来。以非常抽象的形式，可以分析性地分析神经振荡。.当在更符合生理学的环境中研究时，通常使用计算模型的计算机模拟来研究振荡活动。

神经振荡的功能范围很广，并且因不同类型的振荡活动而异。例如，有节奏的活动（如心跳）的产生和感知中感官特征的神经结合，如物体的形状和颜色。神经振荡也发挥了许多重要作用，神经系统疾病中，如过度同步发作的活动性癫痫或震颤患者的帕金森氏症。振荡活动也可用于控制外部设备，例如脑机接口。

特定类型的神经振荡也可能出现在病理情况下，例如帕金森病或癫痫症。这些病理性振荡通常由正常振荡的异常版本组成。例如，最著名的类型之一是棘波振荡，这是全身性或失神性癫痫发作的典型特征，类似于正常的睡眠纺锤波振荡。

震颤是一种无意识的、有点有节奏的肌肉收缩和放松，涉及一个或多个身体部位的来回运动。它是所有不自主运动中最常见的一种，可影响手、手臂、眼睛、面部、头部、声带、躯干和腿部。大多数震颤发生在手上。在某些人中，震颤是另一种神经系统疾病的症状。已经确定了许多不同形式的震颤，例如特发性震颤或帕金森氏震颤。有人认为，震颤的起源可能是多因素的，既有中枢神经系统的神经振荡作用，也有反射环共振等外周机制。

癫痫是一种常见的慢性神经病症，其特征在于癫痫发作。这些癫痫发作是大脑中异常、过度或超同步神经元活动的短暂体征和/或症状。

在丘脑皮质节律失常(TCD)中，正常的丘脑皮质共振被破坏。输入的丘脑损失允许丘脑皮质柱的频率减慢到由MEG和EEG通过机器学习识别的theta或delta波段。TCD可以用神经外科方法治疗，如丘脑切开术。

神经振荡对影响大脑活动的几种药物很敏感；因此，基于神经振荡的生物标志物正在成为临床试验和临床前研究量化效果的次要终点。这些生物标志物通常被称为“EEG生物标志物”或“神经生理生物标志物”，并使用定量脑电图(qEEG)进行量化。可以使用开源神经生理生物标志物工具箱从EEG中提取EEG生物标志物。

神经振荡已被用作各种脑机接口(BCI)中的控制信号。例如，可以通过将电极放在头皮上然后测量微弱的电信号来创建非侵入性BCI。尽管无法通过非侵入性BCI记录单个神经元活动，因为头骨会抑制和模糊电磁信号，但仍然可以可靠地检测到振荡活动。BCI由Vidal于1973年引入，作为使用EEG信号控制人体外部物体的挑战。

在BCI挑战之后，1988年，阿尔法节律被用于基于脑节律的BCI来控制物理对象，即机器人。基于阿尔法节奏的BCI是xxx个用于控制机器人的BCI。特别是，某些形式的BCI允许用户通过测量特定频带（包括mu和beta节律）中振荡活动的幅度来控制设备。