論文の概要: Inter- and Intra-Subject Variability in EEG: A Systematic Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.01019v1
• Date: Sun, 01 Feb 2026 05:08:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-03 19:28:33.53351
• Title: Inter- and Intra-Subject Variability in EEG: A Systematic Survey
• Title（参考訳）: 脳波における物体間・物体内変動 : 系統的調査
• Authors: Xuan-The Tran, Thien-Nhan Vo, Son-Tung Vu, Thoa-Thi Tran, Manh-Dat Nguyen, Thomas Do, Chin-Teng Lin,
• Abstract要約: オブジェクト間のばらつきは信頼性、翻訳、翻訳を制限する。 脳波の変動性は、管理のための実践的制約と、精密神経科学と堅牢神経技術に活用するための有意義なシグナルの両方として扱われるべきである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.024889950186672
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Electroencephalography (EEG) underpins neuroscience, clinical neurophysiology, and brain-computer interfaces (BCIs), yet pronounced inter- and intra-subject variability limits reliability, reproducibility, and translation. This systematic review studies that quantified or modeled EEG variability across resting-state, event-related potentials (ERPs), and task-related/BCI paradigms (including motor imagery and SSVEP) in healthy and clinical cohorts. Across paradigms, inter-subject differences are typically larger than within-subject fluctuations, but both affect inference and model generalization. Stability is feature-dependent: alpha-band measures and individual alpha peak frequency are often relatively reliable, whereas higher-frequency and many connectivity-derived metrics show more heterogeneous reliability; ERP reliability varies by component, with P300 measures frequently showing moderate-to-good stability. We summarize major sources of variability (biological, state-related, technical, and analytical), review common quantification and modeling approaches (e.g., ICC, CV, SNR, generalizability theory, and multivariate/learning-based methods), and provide recommendations for study design, reporting, and harmonization. Overall, EEG variability should be treated as both a practical constraint to manage and a meaningful signal to leverage for precision neuroscience and robust neurotechnology.
• Abstract（参考訳）: 脳電図(EEG)は、神経科学、臨床神経生理学、脳-コンピュータインターフェース(BCI)の基盤となっているが、しかしながら、物体間および物体内変動性は信頼性、再現性、翻訳を制限している。 健康および臨床コホートにおける脳波変動、事象関連電位(ERP)、タスク関連/BCIパラダイム(運動画像、SSVEPを含む)を定量またはモデル化した系統的な研究。 パラダイム全体では、オブジェクト間の差は典型的にはオブジェクト内変動よりも大きいが、推論とモデル一般化に影響を及ぼす。 アルファバンド測定と個々のアルファピーク周波数は比較的信頼性が高いが、高い周波数と多くの接続性基準はより不均一な信頼性を示す。 可変性(生物,状態関連,技術,分析)の主な情報源を概説し,共通定量化とモデリングアプローチ(ICC,CV,SNR,一般化可能性理論,多変量/学習に基づく手法など)を概説し,研究設計,報告,調和に関する提言を行う。 全体として、脳波の変動は、管理のための実践的な制約と、精度の高い神経科学と堅牢な神経テクノロジーに活用するための有意義なシグナルの両方として扱われるべきである。

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