脑电数据的功能连通性分析

老话常谈，还是一样的话，没错，还是不想写的（就是这样的）。只写最简单的部分。如果有不对的地方，请指正。

为了能够厘清思路，本文将从以下几个方面进行：

什么是功能连通性？

功能连通性的适用场合

功能连通性的计算指标

功能连通性简而言之就是用来衡量脑区之间（对于没有溯源过的EEG数据来说此处应指的是通道或头皮位置）相互关系的概念。 这个词在fMRI的研究中经常可以看到，其实际上指的就是不同脑区之间BOLD信号的皮尔逊相关。对于脑电来说就是通道/脑区之间的关系。需要注意的是这里说的是在功能层面上的连接而非结构上的连接（例如，DTI）。

对于脑电数据来说因为容积传导等原因会导致最终在头皮上采集到的信号并非完全是其某通道下方垂直脑区发出的。所以，对没有进行过溯源的脑电数据来说，在进行连通性分析是都不能使用通道所在头皮下方的脑区来指代其位置，这是不准确、不科学的说法。

功能连通性也称之为功能连接或者是功能网络，它们实际上大同小异，下面的描述都将基于脑电数据展开。

如果只是单纯地计算每个脑区的激活情况其实质上关注的只是单独的脑区。但是现在越来越多的研究表明，大脑是一个有机整体。人脑在进行信息加工时并不是仅仅几个脑区单独活动，而是若干个脑区之间会存在联系。这也是许多研究者关注功能连接的一个原因。

功能连通性可以运用在fMRI、静息态fMRI、 静息态EEG和ERP中。对于研究者来说，只要想考察两个脑区之间的关系就可以考虑使用这种方法。

脑电数据的功能连通性的计算指标有好几种，它们可以进一步分为有向连接和无向连接。无向的就是A对B 和 B对A 的联系是一样的，本质上就是相关。有向的就是A对B和B对A的联系是不一样的。

下面就是简单理解一下上面的这些概念

相干coherence：可以当成是三维层面上的相关来理解。它所描述的是固定频率点时，两个电极（或者是脑区）之间的线性的相关关系；

相位同步：描述的是两个相位之间同步性，即两个相位之间存在固定的相位差（谁领先谁一步，或者谁延迟一步）。这里又可以分为3个指标。PLV相位锁值、PIL相位延迟指数、wPIL加权相位延迟指数。这三个指标都是通过希尔伯特变化首先求出其瞬时相位，然后再计算相位差。只是这三个指标是从不同的层面描述相位差的特征。

PLV：求得是相位差的密集程度，取值范围是[0,1]。如果存在固定的相位差，即完全相位同步为1；反之为0，即没有规律，相位差不固定，完全没有同步。

PIL：描述的是相位差的正负。取值范围同样是[0,1]。如果相位差全部为正或者为负，则取1。一半为正，一半为负，则取0。

wPLV：描述的是在PIL的基础上，加上相位差的绝对值。是有权重的。

格兰杰因果：是建立在GLM基础上的，衡量两个脑区/通道有向关系的方法。因为并不知道两者的关系的方向（即，谁是因谁是果），所以既要做X对Y，也要做Y对X。

信息论：是一种从接受来推断来源的方法。主要有两个具体的指标，互信息和转移熵。

互信息：是一种无向的关系，简单来说就是两者之间所包含的共同的信息/元素；

转移熵：是一种有向的信息，

广义同步：是一种复杂的非线性方法。可以整整意义上衡量好几个信号之间的相关性，这种相关性也是非线性的。

熵是混乱和无序的度量.熵值越大,混乱无序的程度越大. 我们这个宇宙是熵增的宇宙.热力学第二定律,体现的就是这个特征. 生命是高度的有序,智慧是高度的有序. 热力学第二定律还揭示了, 局部的有序是可能的,但必须以其他地方更大无序为代价. 人生存,就要能量,要食物,要以动植物的死亡(熵增)为代价. 万物生长靠太阳.动植物的有序, 又是以太阳核反应的衰竭(熵增),或其他的熵增形势为代价的. 人关在完全封闭的铅盒子里,无法以其他地方的熵增维持自己的负熵. 在这个相对封闭的系统中,熵增的法则破坏了生命的有序. 熵是时间的箭头,在这个宇宙中是不可逆的. 熵与时间密切相关,如果时间停止"流动",熵增也就无从谈起. "任何我们已知的物质能关住"的东西,不是别的,就是"时间". 低温关住的也是"时间". 生命是物质的有序"结构"."结构"与具体的物质不是同一个层次的概念. 就象大厦的建筑材料,和大厦的式样不是同一个层次的概念一样. 生物学已经证明,凡是到了能上网岁数的人, 身体中的原子,已经没有一个是刚出生时候的了. 但是,你还是你,我还是我,生命还在延续. 倒是死了的人,没有了新陈代谢,身体中的分子可以保留很长时间. 意识是比生命更高层次的有序.可以在生命之间传递. 说到这里,我想物质与意识的层次关系应该比较清楚了.

摘要： 利用不同的经颅电刺激（tES）技术来阐明神经振荡的作用，但并不清楚是否真的发生神经夹带以及是否与最终的行为有因果关系。本文从一个跨系统、物种、理论和实验框架的新兴综合研究项目的视角出发，阐明tES诱导神经夹带的潜力。本文认为这样的综合研究是将tES作为一个工具，以测试神经振荡的因果作用并强调在采用转换方法时应考虑的关键问题。

1.引言

       很久以前，研究者们就研究了人类和其他动物大脑中的节律模式。但是，并不清楚这些节律是否对神经计算和由此产生的行为是重要的，或者它们的存在是不是并没有功能作用。虽然一些研究者表明神经振荡在大脑有效交流方面发挥基础作用，但有人认为这种节律模式中包含的信息没有意义。考虑到细胞的几何形状会影响采集到的信号，振荡可能包含大量信息，但这些信息很难与特定脑源和观察到的行为联系起来。

       为了解决这一争论，实验者需要采用调控目标脑区或网络的动态振荡的技术，以证实特定神经振荡参与假设的认知过程。经颅电刺激（tES）的一系列方法用于该研究，有可能在相对安全和无痛的情况下，研究人类的神经振荡和行为间的因果关系。

       最初对目标大脑结构使用低强度交流电（tACS）来调节神经振荡。理论上说，tACS可以在目标脑区结构的振荡模式和由此产生的行为间建立因果联系。有研究测试特定频带对认知、睡眠和运动功能的因果作用。tACS可以作为研究功能网络中不同节点间的振荡相干性对行为的影响。

       这些方法存在一个问题是它们不聚焦于皮层下结构中的区域，限制了它们的潜在应用。最近研究的基于多电极tES方法（如TI刺激）有可能诱导皮层下结构中神经活动的振荡夹带，而不刺激皮层表面的神经元。这种方法虽然克服了只聚焦于表面结构的限制，但未来研究还需要了解其作用机制，并评估这种方法研究人类认知和行为间的相关性。

       对一系列关于现有和新兴的tES方法是否真的会对目标大脑结构产生神经夹带展开讨论。首先，有实验表明，可能通过间接刺激传入神经（包括视网膜刺激）产生夹带作用，而不一定是tES对目标脑区的直接作用。第二，常规用于人体研究的电流强度可能不足以诱导神经夹带。第三，神经夹带可能是其他由神经调控机制引起的，如神经元的兴奋性变化或突发性增加。除此之外，有研究表明，这种方法的影响不完全可靠，因为各种研究间的诱导效应缺乏一致性。

       随着该领域的成熟，研究人员应该采用多层次的研究方案，包括：（ⅰ）对tES背后的神经生理学原理的深刻理解；（ⅱ）将tES作用原理与神经振荡的理论联系起来；（ⅲ）在神经机制原理和观察到的行为间建立联系。最近的研究包括多方法和多学科方法，将计算建模研究与体外、体内和离体实验及临床人群研究相结合。本文认为在这些不同抽象层面上获得的信息间建立联系能促进tES技术发展。

        本文提倡新兴的方法来阐明现有的和新的tES方法是否可以用来真正诱导神经夹带，如果是的话，是否可以用于测试人类神经振荡的因果作用。为了讨论该方法的优势，将本文分为三部分。首先，本文讨论了如果研究跨物种间的神经调控的转换，需要考虑的关键方面。随后，本文提出，在任何给定系统中，应该通过评估刺激在信息处理的不同层面上的影响来研究tES引起的影响，关键是设计在这些层面上建立机制联系的范式。最后，本文阐明了最先进的计算模型和个性化刺激参数如何作为产生刺激效果的准确预测的方法，从而提高神经振荡和行为间因果关系的可靠性。

2.跨物种的tES的应用比较

       鉴于大脑节律存在于不同系统和物种间，以及它们被标记的功能作用，可能可以将从一个物种上获得的关于tES诱导的作用机制的知识直接转换到另一个物种上。然而，这种物种间的知识转移还需要仔细考虑，特别是那些与功能网络的解剖和组织差异相关的因素。因此，本部分将给出在物种间转移靶向神经调节干预知识时存在的一些挑战。

       在动物研究设计中转移目标必须考虑它们的结构有效性和表面有效性。在tES研究中，将这些概念归纳为两个要点。第一，动物实验中的电场/电流的施加和分布必须同样适用于人类研究，且组织微观结构有相似的交互作用。第二，这些电场的设计需要满足能影响与人类相当的网络级目标，这样，响应/结果可以直接用于得到适用于正常人和患者的相关推论。

3.诱导电场的强度比较

       第一个因素应考虑动物模型与人类相比在大脑解剖学和几何学上的明显差异，以及这对大脑中电场分布的影响。大多数tES产生复杂的电流模式，导致电场和电流密度在整个大脑区域显著变化。在最初的研究中，通常根据对人类建模的估计来确定动物实验中使用的电流密度，并假设大脑中产生的电场分布在大脑的某个区域甚至整个大脑/组织中是“均匀的”。然而，假设脑容量和所需电流间存在线性关系，从人类研究中调整参数是不正确的。这些考虑对于那些缺乏皮层周长、大脑体积很小的来说很有必要，如啮齿类动物（图1a）。最近的一项研究中，研究人员比较了小鼠、非人灵长类动物和人类头模型的电场（图1b），发现在每个转换组合。必须适当调整不同的刺激参数，以便在物种间的感兴趣区域内适用电场。因此，这种物种间的差异改变了生理和行为结果的有效性和可变性，限制了直接适用于人类。

       另一重要因素是大脑中产生的电场和神经元区室的三维组织间的相互作用。电流影响所有神经元亚型的（去）超级化，但是，tES诱导的影响取决于所施加的场和躯体-树突轴间的取向。

       人和动物的脑模型在神经元的密度和几何形状、神经元内离子通道的类型和分布、树突和轴突相对于电场的位置、轴突髓鞘形成的程度或神经胶质密度方面存在显著差异。所有这些因素都会影响由tES产生的电场峰值和分布。由于皮肤、皮下软组织、颅骨和脑脊液（CSF）对电流传播的不同影响，以及行为状态（体内、麻醉或离体），tES的有效性会进一步复杂化。最新的一项研究发现，tACS可以真正诱导清醒猴子的神经夹带，电场<0.5V/m和~0.5mA的电流强度，可以安全地应用于人类（图1c）。重要的是，这些研究中的结果表明这些结果不是由外周神经刺激引起的。总之，这些发现表明，完全清醒的生物大脑更容易受到基于外源诱导电场（在sub-V/m和sub-mA范围内）的神经夹带。但是在清醒病人中不存在诱导现象。因此，未来研究应针对在清醒状态下，tES的敏感性是否比麻醉状态下更高。

图1 电刺激对小鼠、猴子和人类头模型引发的效果比较。a. 展示了小鼠的裂脑和猴子及人类的纹股蓝大脑。中间一排—头骨表面；第三排—有限元模型的水平切割。b. 上排一行展示了三种不同的电极设置在大脑中的电场分布（mV/mm）（分别以红色、蓝色和黄色显示）。下排为相同的电极和刺激强度1mA（每个模型的最大值）的电场空间分布。在可比的实验设置下，随着头大小的增加，分布中心和最大电场在小鼠和人类中都急剧下降。c. 光栅图显示了清醒猴大脑皮层一个代表性神经元在0.5、1和1.5mA峰-基线tACS刺激前、中和后的尖峰记录。刺激期间（橙色）尖峰聚集在刺激峰周围，而刺激前和刺激后（黑色）尖峰均匀分布。尖峰率随着刺激强度的增加而增加，意味着诱导程度取决于无创性电流量。

        与小鼠和猕猴相比，人类个体神经元的形态和电特性变化可能导致tES实验中的物种间存在差异。人的树突较长，分支复杂程度较高，导致外部电输入衰减较快。另外，对人类皮质突触的体外研究表明，与啮齿动物相比，突触抑制恢复快4倍，动作电位阈值更低，放电速率更快，从而导致更高的信息带宽。人类神经元形态的变化和认知测试（即IQ测试）中的表现差异相关。

4.网络效应的比较

       哺乳动物的大脑可以分成不同的区域或模块，这些区域或模块具有特定功能。在tES研究中，通常将这些区域中的一个定义为“目标”结构。然而，复杂的行为很少受单一脑区的控制。相反，它是由特定回路和网络间相连的区域间的交互作用产生的。用tES研究网络效应时一个关键概念是，整个神经元群体的外源诱导极化波动能够为信号放大提供基础。由于神经网络的内在同步性，给定神经元单元既可以直接从这个电场极化，也可以间接从传入神经元极化。刺激的净效应来自这两个过程的卷积。

       动物模型除了用于测试tES的临床可行性和探索网络诱导的机制外，还可以用于评估给定刺激方案的刺激效果。但是，动物和人类tES的研究不仅需要刺激参数的正确校准，还假设存在控制物种间相同行为过程的同源功能网络。有研究使用这种方法确定了啮齿动物和猴子在哪些神经网络中具有与人相同的组织，包括视觉、突显、默认模式和边缘网络。这个信息可以帮助设计tES研究，且在大规模网路调节和诱导的背景下对动物的电生理和功能磁共振（fMRI）采集进行临床解释。

       如前面讨论的例子，考虑以下情况：假设TI能够刺激深层皮质结构，如基底神经节（BG）（图2a）。假设将该刺激用于人身上之前，在动物模型（小鼠）中测试夹带在BG某段上的神经生理学的合理性。另外，假设该实验中的干预措施确实诱发了假设的行为变化。一旦实验者确认该方案在小鼠中可行，就将tES参数应用于人类——多半应用于同源大脑区域。那么在这种情况下，将对小鼠生理和行为结果的研究转换到对人的研究是否合理？。有研究证明虽然BG的某些部分存在于小鼠、猕猴和人类间（如伏隔核（NAcc），图2b和c），但大多数纹状体区域是特定的，不存在于猕猴和人脑，尤其是尾状体，其连接模式在物种间存在差异。这表明在假设情况下，tES干预实际上是针对物种间的不同功能网络，从而导致了行为结果存在明显差异。

图2 小鼠、猴子和人类纹状体功能连接的比较。由于大脑的解剖和功能差异，导致将tES刺激得到的结果从动物运用到人类存在困难，可通过比较神经解剖学方法来解决这个问题。首先，在小鼠纹状体中确定三种连接模式：内侧尾壳、外侧尾壳和伏隔核（NAcc），并将它们的活动与已知在物种间同源的12个目标区域相关。随后，将人类和猕猴脑中所有纹状体体素的连接模式与小鼠的三种连接模式进行比较。a. TI刺激人脑右侧纹状体的示意图。b. 人类和猕猴体素的连接模式与小鼠皮质-纹状体连接模式相似。大多数纹状体体素未分配，因为它们在物种间没有显著相似性（与人类相似性为85%，与猕猴相似性为69%）。而且与老鼠连接模式相比，有的未分配体素存在显著性差异（人类中26%的未分配体素，猕猴为20%）。图b的最右侧显示了与三种小鼠连接模式相比，与未分配体素具有更高连接性的区域。c. NAcc中的未分配体素数量最少，表明该区域的网络在物种间存在，可以作为tES转换研究的目标。标线的区域表示人类（左）和猕猴（中）纹状体的体素，它们具有与小鼠NAcc统计相似的连接模式。右图显示分配给猕猴NAcc的人类区域。

5.从不同抽象层面评估tES效应

       在tES研究中，研究者们关注实验规模（微观、中观或宏观）和研究系统类型（体外、体内、离体）的影响及其相应的神经生理机制。然而，本文认为研究系统的规模和类型不是唯一考虑的关键因素。研究人员还应考虑哪些由神经振荡调控的假设计算是由tES及其对行为的影响调节的。重要的是，由于所有物种都有神经振荡模式，就可以认为对一个物种的功能网络的重建原则的研究可以转换到另一个物种上。

      本文根据信息系统功能水平的表征得到，这有助于研究神经认知的其他方面：（1）计算层面：计算什么类型的函数，研究中系统的最终目标是什么？（2）算法层面：函数如何计算，哪种算法用于该计算？（3）实现层面：如何实现能得到观察行为的算法？

       因此，本文提出tES研究可以分为不同抽象层次的作用和相互作用，抽象层次又可以根据所研究系统或有机体的类型分为不同的子系统（图3）。本文使用自下而上的方法，即从实现到计算。

6.实现层面：神经测量

       将此层面定义为实验者可以在不同时空尺度上测量的系统单位：微观（即尖峰活动的单/多单位记录）、中观（即局部场电位，LFPs）、宏观（即EEG、fMRI）。通过应用给定的tES方案，研究人员可以评估刺激对神经的潜在影响。

       可通过测量单个尖峰活动（如单个单元活动）、记录单个单位活动的集合或通过评估神经群体活动（LFPs）来评估tES引起的神经活动中的节律变化。tES的潜在作用机制之一是神经元膜电位的节律变化，促进/抑制目标脑结构中的特定神经振荡。重要的是，由tES引起的神经夹带的生物物理机制不仅取决于外部施加电场的参数（如频率、幅度、电流方向等），还取决于回路规模（如切片、全脑）和生物体状态（体内、体外或离体）。强调选择特定生物体、状态和回路规模的重要性，可以帮助研究人员研究tES引起神经振荡的生理影响（图3）。只要明白了tES的生理效应，研究人员就可以利用这些知识来探索这些调控在网络水平上的影响。

7.算法层面：假设机制

       在这个层面上，实验者提出了一个引起观察行为的振荡网络 *** 作的形式化模型。所以，研究人员可以通过促进神经网络中的有效通信机制的神经振荡来假设运用了什么算法。评估神经振荡间相互作用的方法包括“基于连接性”的依赖统计测量，如锁相、相干、相关等。另一种方法是基于信息理论概念，如互信息（MI）和转移熵（TE）。MI或TE方法可用于测量与计算相关的信息转移。具体来说，TE与有效信息存储和本地信息修改可以帮助研究人员评估计算过程，然而因果交互的度量（如因果信息流）揭示了系统所有可能的因果交互的集合。因此，这两个指标的比较可能帮助研究人员区分计算和解剖驱动的信息流。

8.计算层面：功能改变

       在这个层面上，研究人员量化给定任务中观察到的行为的哪些方面（如命中率、决策准确度、反应时间等）或认知功能（通过计算认知模型评估）与算法层次中的假设机制有关。tES能干扰假设机制，从而能在生理机制和行为间建立因果关系。研究人员采用“两阶段”相关方法，其中拟合的认知模型的参数与感兴趣的神经度量相关。然而，这些方法不会基于神经数据的随机变化对模型参数添加约束。本文认为就是缺乏约束项，才使得很难在计算和算法层面建立联系（图3）。

       认知和行为统计模型的最新发展为研究大脑-行为提供了一种良好的综合方法，即“联合建模”方法。简言之，该方法可以分为两部分：1）用于捕捉行为观察的行为模型。如，在感知检测任务中，可以选择使用信号检测理论（SDT）模型来量化命中率和误报率。研究人员通常在每个模型中找到更接近预测观察到的行为数据的潜在变量集。2）依赖生理数据来估计与当前行为相关的感兴趣的神经度量的神经模型。如，可以根据EEG记录获得给定功能耦合度量的逐次试验波动。

       需要强调的是，一方面，经典法依赖于两步相关分析（即，大脑数据和行为数据被视为“独立”来源）。另一方面，联合建模方法将神经数据视为行为数据的协变量。从而基于神经数据中的随机变化对行为模型参数添加约束项。总之，本文认为在不同分析层面采用更精确的定量模型（图3中的“Models”）可以进一步了解tES作为研究神经振荡对认知和行为的因果关系的工具的可行性。

图3 通过不同抽象层次来研究tES。该图将实际工作流程和tES实验的效果概念化。计算水平反映了计算功能或有机体的行为。算法层面被分配给所研究系统的特定机制。实现层面是指算法实现后在研究系统的不同尺度上发生的物理或生理变化。在每个实验阶段评估tES诱导效应可以在导致的行为和假设的算法间建立因果关系。另外，还可以根据给定的tES同时测量神经活动，以改进或修改假设以及在不同实验规模下的刺激效果。计算模型可用于解释tES实验的实验结果，以及改进假设的算法（“神经认知模型”）和优化实验方案（“神经生理学模型”和“心理/行为模型”）。

 9.个性化tES干预

       tES实验的最终目标是在每个志愿者和患者中产生稳定且可预见的神经生理学和行为学影响。然而，目前在个体水平上并不能得到可靠的电刺激效果。并且，对感觉过程和tES诱导的调节的神经生理学反应可能存在个体差异。因此构建真实头模型时，人们应考虑个体形态测量学和神经生理学。本文认为，这些方法将在优化刺激参数及潜在的神经生理学和由此产生的行为影响方面起重要作用。

10.预测模型的重要性

       通过受试者的结构磁共振成像（MRI）扫描构建个体头模型，该扫描被分为六个组织类型：头皮、颅骨、脑脊液、灰质、白质和气体。然后，分配与这些组织相关的电导率值，将电流峰值强度的刺激电极放置在头部，最后，用有限元方法计算大脑中的电场分布。该过程可以估计电场强度、评估传递到大脑的刺激量、以及检查电场的空间分布以估计刺激的聚集点。

       最近有研究，将单个头模型导出的电场强度和分布的预测与人体颅内记录进行了比较和验证。头模型能很好地预测电场分布，意味着个体刺激可以为比较大脑刺激对感兴趣区域和其他脑区的影响提供有用的信息。另外，研究人员可以根据电场的空间分布，比较不同的电极放置，从而以最有效的方式选择感兴趣的目标区域。虽然刺激的效果取决于结构和功能连接，但在个体模型中引入后者可能会提高对电场预测。

       研究人员尝试预测tACS对由脑磁图（MEG）记录的alpha振荡功率的影响。研究人员建立了单独的电场模型来估计其强度和刺激的空间精度，对应于电场的空间分布和alpha拓扑间的相关性。结合这些变量能使个体模型预测刺激的神经生理学效应。有研究利用个体水平的电场模拟预测大脑网络和运动诱发电位的静息态fMRI（rs-fMRI）调控，从而进一步证实个体化头模型的作用。

11.用于个体性干预的其他方法

       tES研究的最终目标之一是为神经病理治疗找到有效和可靠的干预措施。但是，在这种情况下，大脑解剖结构通常与健康个体的不同。可通过与个体化头模型结合，来解决该问题，这些模型考虑了受试者间解剖结构的变异性，从而指导研究人员采用更有效的刺激参数。

       最新的模型不能评估受试者随时间变化的振荡的动态特性。研究人员研究闭环系统，该系统可根据个体神经振荡的频率和相位调整刺激参数。然而，由于刺激会导致严重伪影，当tES频率和所研究的神经振荡相匹配时，这种方法不适用。所以研究人员探索其他几种方法。一种方法是在刺激session前进行MEG和EEG记录，然后将tACS干预频率调整为个体化频率。第二种方式是将刺激的频率和相位与大脑振荡相匹配，并在关闭刺激的间隔期间采集数据。第三种是基于感觉和电刺激。然而，这种方法可能局限于低级感知域，需考虑传播中存在延迟。另一方法是产生非常规的tACS电流波形，如锯齿波，可以从EEG信号中去除伪影。

       头部组织的电导率也会导致可变性，在受试者个体内和受试者间发生变化，这对准确估计传递到大脑的刺激电流很重要。可通过电阻抗断层扫描（EIT）、MRI和弥散张量成像（DTI）等非侵入性成像方法，可以获得更准确的个体水平上的电导率值。新技术MRI电流密度也可以用于在个性化的基础上估计电导率和电流。总之，本文认为进一步探索受试者间和受试者内解剖学和生理学的刺激方案，将提高tES干预治疗目的的功效。

12.结论

       大量研究表明，在人类和其他动物中，神经振荡是有效地在大脑中传递信息以指导行为和认知过程的重要机制。重要的是，观察到的各种神经和神经精神疾病与异常的神经振荡动力学有关。tES方法用于阐明行为如何在完整的人类大脑中与大脑节律产生因果关系。但是，目前并不清楚tES方法是否可以用于测试人类神经振荡的因果作用。虽然从不同层面出发，研究关于tES方法诱导神经夹带的机制和功效的基本知识，但本文强调，在得出关于在给定物种中观察到的影响是否存在的结论前，应谨慎行事。本文认为，将实际实验数据与理论建模估计相结合，不仅可以改善物种间的结果转换，还可以减少对tES响应的可变性，尤其是与可以在个体基础上调整刺激参数的方法相结合时。本文认为，通过协调方法学提供的信息，以优化神经振荡和行为间关系的研究结果的结论，对于评估tES从动物模型到人类的转换将变得越来越重要。然而，为了更准确地预测这些干预对人类的临床效果，必须在网络的作用机制与跨物种和行为状态的行为水平上存在良好的一致性。这些都对tES方法转换的成功应用以改善心理健康很重要。

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