脑电图 (EEG) 是临床医生用来诊断神经系统疾病以及研究人员用来研究和发现支持感觉、记忆和认知处理的脑回路机制的不可或缺的工具。Matthew Caudill 博士是德克萨斯儿童医院 Jan 和 Dan Duncan 神经学研究所的研究员，贝勒医学院的助理教授，他开发了一种新软件 Openseize，现在可以分析大量的一维数字信号，包括巨大的脑电图数据集。该研究发表在开源软件杂志上。
“通常，EEG 信号是使用通道数在 1-10 个电极之间的设备记录的，”Caudill 博士说。“然而，薄膜电子学的最新进展催生了新型记录设备，可以同时记录数千个通道，每个通道记录来自特定大脑区域的许多神经元长时间(例如数月)的活动目前，这些新的高通量脑电图记录设备正被用于记录来自啮齿动物模型大脑的非常高质量的神经活动。这导致了如何以高效可靠的方式处理如此海量数据的难以置信的挑战方式。”
从机制上讲，EEG 正在移动时间序列，捕捉由跨神经元群体的同步突触电位变化引起的大脑电磁场变化。EEG 中通常使用线性数字信号处理 (DSP) 工具来降低噪声、对数据重新采样、去除伪影、揭示数据的时空频率内容等等。
“我们通常通过数学分析来运行这些数据，以从这些数据集中挖掘和提取有用的生物学信息，”考迪尔博士说。“问题是即使是最高端的计算机也没有足够大的内存来对新记录设备生成的海量数据集执行计算。为了解决这个问题，我设计了 Openseize 软件将大数据集分解成更小的数据集适合典型计算的片段，然后将这些分析过的块组合起来构建完整的解决方案。这类似于我们如何烘烤复杂的多层蛋糕——首先，我们从食品储藏室收集烘烤各个组件所需的成分，逐层烘烤，最后组装蛋糕。”
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