Exploring Frequency-Dependent Brain Networks from Ongoing EEG Using Spatial ICA During Music Listening
Julkaisuvuosi
2020
Tekijät
Zhu, Yongjie; Zhang, Chi; Poikonen, Hanna; Toiviainen, Petri; Huotilainen, Minna; Mathiak, Klaus; Ristaniemi, Tapani; Cong, Fengyu
Tiivistelmä
Recently, exploring brain activity based on functional networks during naturalistic stimuli especially music and video represents an attractive challenge because of the low signal-to-noise ratio in collected brain data. Although most efforts focusing on exploring the listening brain have been made through functional magnetic resonance imaging (fMRI), sensor-level electro- or magnetoencephalography (EEG/MEG) technique, little is known about how neural rhythms are involved in the brain network activity under naturalistic stimuli. This study exploited cortical oscillations through analysis of ongoing EEG and musical feature during freely listening to music. We used a data-driven method that combined music information retrieval with spatial Fourier Independent Components Analysis (spatial Fourier–ICA) to probe the interplay between the spatial profiles and the spectral patterns of the brain network emerging from music listening. Correlation analysis was performed between time courses of brain networks extracted from EEG data and musical feature time series extracted from music stimuli to derive the musical feature related oscillatory patterns in the listening brain. We found brain networks of musical feature processing were frequency-dependent. Musical feature time series, especially fluctuation centroid and key feature, were associated with an increased beta activation in the bilateral superior temporal gyrus. An increased alpha oscillation in the bilateral occipital cortex emerged during music listening, which was consistent with alpha functional suppression hypothesis in task-irrelevant regions. We also observed an increased delta–beta oscillatory activity in the prefrontal cortex associated with musical feature processing. In addition to these findings, the proposed method seems valuable for characterizing the large-scale frequency-dependent brain activity engaged in musical feature processing.
Näytä enemmänOrganisaatiot ja tekijät
Julkaisutyyppi
Julkaisumuoto
Artikkeli
Emojulkaisun tyyppi
Lehti
Artikkelin tyyppi
Alkuperäisartikkeli
Yleisö
TieteellinenVertaisarvioitu
VertaisarvioituOKM:n julkaisutyyppiluokitus
A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessäJulkaisukanavan tiedot
Lehti
Emojulkaisun nimi
Volyymi
33
Numero
3
Sivut
289-302
ISSN
Julkaisufoorumi
Julkaisufoorumitaso
1
Avoin saatavuus
Avoin saatavuus kustantajan palvelussa
Kyllä
Julkaisukanavan avoin saatavuus
Osittain avoin julkaisukanava
Kustantajan version lisenssi
CC BY
Rinnakkaistallennettu
Kyllä
Rinnakkaistallenteen lisenssi
CC BY
Muut tiedot
Tieteenalat
Tietojenkäsittely ja informaatiotieteet; Neurotieteet; Psykologia; Muut humanistiset tieteet
Avainsanat
[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]
Julkaisumaa
Yhdysvallat (USA)
Kustantajan kansainvälisyys
Kansainvälinen
Kieli
englanti
Kansainvälinen yhteisjulkaisu
Kyllä
Yhteisjulkaisu yrityksen kanssa
Ei
DOI
10.1007/s10548-020-00758-5
Julkaisu kuuluu opetus- ja kulttuuriministeriön tiedonkeruuseen
Kyllä