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Neuroscience

Analizzando l'attività neurale e connettività utilizzando dati EEG intracranico con SPM Software

Published: October 30, 2018 doi: 10.3791/58187
Automatic Translation
*1, *2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 5
1Kokoro Research Center, Kyoto University, 2Brain Activity Imaging Center, Advanced Telecommunications Research Institute International, 3Department of Neurodevelopmental Psychiatry, Habilitation and Rehabilitation, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 4National Epilepsy Center, 5Shizuoka Institute of Epilepsy and Neurological Disorders, 6Department of System Neuroscience, Sapporo Medical University, 7Faculty of Human Health Science, Graduate School of Medicine, Kyoto University
* These authors contributed equally

Summary

Presentiamo due protocolli analitici che possono essere utilizzati per analizzare i dati di elettroencefalografia intracranica utilizzando il software di mappatura statistica parametrica (SPM): analisi tempo-frequenza mappatura statistica parametrica per attività neurale e dinamica causale modellazione di risposte indotte per connettività intra - e inter - regionale.

Abstract

Misurare l'attività neurale e connettività associati con funzioni cognitive ad alte risoluzioni spaziali e temporali è un obiettivo importante in neuroscienze cognitive. Intracranica elettroencefalografia (EEG) può registrare direttamente attività neurale elettrica e ha il potenziale unico per realizzare questo obiettivo. Tradizionalmente, con una media di analisi è stata applicata per analizzare i dati EEG intracranici; Tuttavia, parecchie nuove tecniche sono disponibili per raffigurante connettività neurale attività e intra - e inter - regionale. Qui, presentiamo due protocolli analitici abbiamo recentemente applicato per analizzare dati di EEG intracranici utilizzando il software di mappatura statistica parametrica (SPM): analisi SPM tempo-frequenza per attività neurale e modellazione dinamica causale di ha indotto risposte per connettività di intra - e inter - regionale. Segnaliamo la nostra analisi dei dati EEG intracranici durante l'osservazione di volti come risultati rappresentativi. I risultati hanno rivelato che il gyrus occipital inferiore (IOG) hanno mostrato l'attività della gamma-fascia a stadi molto precoci (110 ms) in risposta a volti e IOG sia amigdala ha mostrato rapida intra - e inter - regionale connettività utilizzando vari tipi di oscillazioni. Questi protocolli analitici hanno il potenziale per identificare i meccanismi neurali alla base di funzioni cognitive con alto profilo spaziale e temporale.

Introduction

Misurare l'attività neurale e connettività associati con funzioni cognitive ad alte risoluzioni spaziali e temporali è uno degli obiettivi primari delle neuroscienze cognitive. Tuttavia, la realizzazione di questo obiettivo non è facile. Un metodo popolare utilizzato per registrare l'attività neurale è funzionale a risonanza magnetica (MRI). Anche se MRI funzionale offre diversi vantaggi, quali un'elevata risoluzione spaziale a livello di millimetro e registrazione non invasiva, un chiaro svantaggio di risonanza magnetica funzionale è la bassa risoluzione temporale. Inoltre, MRI funzionale misura segnali di sangue-ossigeno-livello-dipendente, che solo indirettamente riflettono l'attività neurale elettrico. Metodi elettrofisiologici popolari, compreso l'elettroencefalografia (EEG) e la magnetoencefalografia (MEG), hanno risoluzioni temporali elevate a livello di millisecondo. Tuttavia, essi hanno risoluzioni spaziali relativamente bassi, perché registrare i segnali elettrici/magnetici al cuoio capelluto e deve risolvere difficili problemi inversi per rappresentare attività cerebrale.

EEG intracranico è in grado di registrare direttamente attività elettrica neurale al temporali elevato (in millisecondi) e risoluzioni spaziali (centimetro)1. Questa misura può fornire preziose opportunità per comprendere l'attività neurale e connettività, anche se ha chiari limiti (ad es., regioni misurabili sono limitate ai criteri clinici). Parecchi studi di EEG intracranici sono applicate analisi tradizionale media per rappresentare l'attività neurale. Anche se con una media di analisi sensibile può rilevare l'attivazione banda bassa frequenza e di tempo-bloccata, non riesce a rilevare non-phase-locked e/o l'attivazione ad alta frequenza (ad esempio, Fascia di gamma). Inoltre, accoppiamento neurale funzionale non è stato analizzato in profondità nella letteratura su registrazioni EEG intracraniche. Diverse tecniche di nuovi sono stati recentemente sviluppati per raffigurano neurale attività e intra - e inter - regionale la connettività funzionale registrazioni EEG/MEG e di MRI, che può essere applicato per analizzare i dati EEG intracranici.

Presentiamo il protocolli analitici che abbiamo recentemente applicato per analizzare dati di EEG intracranici utilizzando il software di mappatura statistica parametrica (SPM). Primo, per rivelare quando e con quale frequenza, le regioni del cervello potrebbero essere attivate, abbiamo effettuato analisi di tempo-frequenza SPM2. Questa analisi si decompone il dominio della frequenza e tempo contemporaneamente utilizzando una trasformata wavelet continua e corregge in modo appropriato il tasso di errore allargare (FWE) nelle mappe tempo-frequenza usando la teoria di campo casuale. In secondo luogo, per rivelare come comunicano regioni del cervello, abbiamo applicato la modellazione dinamica causale (DCM) di risposte indotte4. DCM consente l'indagine efficace connettività (cioè, le influenze causali e direzionale tra cervello regioni5). Anche se DCM è stato originariamente proposto come uno strumento per l'analisi dei dati di MRI funzionale5, DCM di risposte indotte è stata estesa per analizzare gli spettri di potenza variabili nel tempo di segnali elettrofisiologici4. Questa analisi permette la raffigurazione di entrambi connettività neurale intra - e inter - regionale. Parecchi studi neurofisiologici hanno suggerito che calcoli intra-regionali locali e comunicazione inter-regionale a lungo raggio usano principalmente oscillazioni Fascia di gamma e di teta, rispettivamente, e loro interazioni (ad es., filtrazione) può riflettersi di theta-gamma cross-frequenza accoppiamento3,6,7,8. Questo rapporto si concentra sul protocollo dati analitici; per una panoramica di sfondo informazioni9,10 e registrazione protocolli11 di EEG intracranico, fare riferimento alla letteratura.

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Protocol

Il nostro studio è stato approvato dal comitato di etica istituzionale locale.

1. informazioni di base

Nota: I protocolli analitici possono essere applicati a vari tipi di dati senza alcuna restrizione per quanto riguarda i partecipanti specifici, elettrodi, metodi di riferimento o posizioni di elettrodo. Nel nostro esempio, abbiamo testato sei pazienti affetti da epilessia focale farmacologicamente intrattabile. Abbiamo testato le pazienti che hanno avuti nessun fuochi epilettici nelle regioni di interesse.

  1. Registrare dati EEG intracranici durante l'esperimento conoscitivo agli elettrodi di destinazione.
    1. Dell'impianto di elettrodi di profondità utilizzando il metodo stereotactic12.
    2. Utilizzare elettrodi subdurali di platino (diametro: 2,3 mm) e profondità platino elettrodi (diametro: 0,8 mm) per misurare simultaneamente attività corticale e sottocorticale, rispettivamente.
    3. Posizionare gli elettrodi di riferimento sulla superficie del cranio della regione frontale della linea mediana dorsale, con i contatti degli elettrodi dalla parte opposta del cranio per evitare l'attivazione referenziale12.
    4. Dati di amplificare, filtrare online (passa banda: 0,5 – 300 Hz) e del campione a 1.000 Hz.
    5. Per registrare e rimuovere statisticamente gli elementi associati a movimenti oculari, inoltre registrare electrooculograms. Selezionare gli elettrodi di destinazione sulla base di interessi teorici. Inoltre, utilizzare dati di tomografia computata e di MRI individuali per verificare i percorsi di elettrodo.
  2. Campione e pre-elaborare dati di EEG intracranici prova (Figura 1).
    Nota: I protocolli analitici possono essere applicati a vari tipi di dati senza alcuna restrizione alla lunghezza di dati specifico o metodi di pre-elaborazione.
    1. Qui, dati di esempio durante 3.000 ms (pre-stimolo: 1.000 ms; post-stimolo: 2.000 ms) per ogni prova.
    2. Perché i partecipanti hanno mostrato qui anormalmente attività di ampiezza elevata in alcune prove, possibilmente correlati all'epilessia, escludono queste prove di valore erratico utilizzando soglie predefinite (> 800 μV e > 5 SD). Altri passaggi di pre-elaborazione, tra cui ispezione visiva e analisi delle componenti indipendenti, possono essere richiesti a seconda gli obiettivi sperimentali e condizioni.
  3. Convertire il formato nativo del sistema EEG in un formato basato su MATLAB SPM (cfr SPM12 manuale 12.1 e 12.2).
    Nota: La maggior parte dei formati di dati EEG possono essere direttamente importati in software SPM selezionando conversione nell'interfaccia SPM Batch Editor e specificando tutti i parametri di input obbligatori. Un altro modo possibile è quello di utilizzare uno script di esempio "spm_eeg_convert_arbitrary_data.m" nella sottodirectory della directory del programma SPM uomo/example_scripts. Questo script fornisce un modo conveniente per convertire un file ASCII o file MAT che possa essere esportati utilizzando molte sistema EEG con formato SPM.

2. SPM time-frequency Analysis

  1. Impostare la pagina di SPM12 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/) e utilizzare il M/EEG analitica menu13 (Figura 2).
  2. Eseguire il tempo – frequenza SPM analisi2 selezionando "analisi tempo-frequenza" nel menu SPM per il pre-elaborati dati EEG intracranici di ogni prova facendo uso di decomposizione wavelet continua con Morlet wavelet basata su parametri predefiniti ( Figura 3).
    Nota: Trasformate wavelet rivelano l'evoluzione temporale delle componenti spettrali di convoluzione dati EEG intracranici con wavelet di più frequenze14.
    1. Qui, condurre decomposizione wavelet utilizzando sette-ciclo Morlet wavelet per l'intera epoca (-1.000-2.000 ms) e gamma di frequenza di 4 – 300 Hz.
    2. Determinare la wavelet madre e il numero di cicli basata su un precedente studio15. Si noti che il numero di cicli nella wavelet controlla le risoluzioni di tempo-frequenza e raccomanda di essere maggiore di 5 per garantire stabilità di stima13.
    3. Determinare gli intervalli di tempo e della frequenza sulla base degli interessi di ricerca.
  3. Ritagliare le mappe di tempo – frequenza risultante automaticamente selezionando "Ritaglia" nel menu SPM per rimuovere gli effetti di bordo. Qui, ritagliare le mappe di tempo – frequenza di -200 – 500 ms.
  4. Selezionando "tempo-frequenza rescale" nel menu SPM per le mappe di tempo-frequenza visualizzare meglio le modifiche relative agli eventi potenza e migliorare la normalità dei dati, eseguire la trasformazione dei dati (opzionale) e la correzione della linea di base.
    Nota: Qui, le mappe di tempo – frequenza erano registro-trasformate e basale (-200 – 0 ms)-corretto.
  5. Convertire le mappe di tempo-frequenza in immagini bidimensionali (2D) selezionando "Convert2Images" nel menu SPM.
    1. Liscio utilizzando un kernel gaussiano con un valore predefinito di interi mezzo massimo (FWHM) per compensare la variabilità inter- e conformi alle ipotesi della teoria del campo casuale utilizzato in inferenza statistica2,13 .
      Nota: Qui, le mappe di tempo-frequenza sono state lisciate con un kernel gaussiano di FWHM di 96 ms nel dominio del tempo e 12 Hz nel dominio della frequenza basato su un precedente studio2.
  6. Inserire le immagini 2D il modello generale lineare selezionando "specificare 1 ° livello" nel menu SPM.
  7. Stimare il modello generale lineare selezionando "Stima modello" nel menu SPM.
  8. Eseguire inferenze statistiche sui dati SPM {T} tempo – frequenza basati sulla teoria dei campi casuali2 selezionando "Risultati" nel menu SPM. Rilevare cluster di tempo – frequenza significativamente attivate con soglie predefinite (eventualmente rettificate per i confronti multipli).
    Nota: Qui, la soglia limite di p < 0.05, che era FWE-corretto per i confronti multipli, con una soglia di altezza di p < 0,001 (non corretta) è stato utilizzato.

3. DCM di risposte indotte

  1. Impostare la pagina di SPM12 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/) e utilizzare il M/EEG analitica menu13 (Figura 4).
    1. Avvia analisi DCM facendo clic sul pulsante "DCM" nel menu SPM. Attivare DCM per risposte indotte selezionando "IND" nella casella di riepilogo. Importare i dati pre-elaborati di EEG intracranici facendo clic su "nuovi dati" in DCM per menu M/EEG.
  2. Specificare intervallo di tempo di interesse, condizioni di interesse, contrasti per le condizioni selezionate (questo definire gli ingressi di modulazione più tardi utilizzati nella specifica di rete), intervallo di frequenza di interesse e il numero di cicli per M/EEG menu (wavelet in DCM Figura 5).
    1. Utilizzare cinque-ciclo Morlet wavelet (4 – 100 Hz in passi di 1 Hz) e impostare l'intervallo di tempo su 1 – 500 ms.
    2. Determinare il ciclo di wavelet secondo l'impostazione predefinita. Si noti che la raccomandazione di software è il valore maggiore di 5 per garantire stabilità di stima13. Gli intervalli di tempo-frequenza sono stati determinati basato sul nostro interesse di ricerca. Si noti che una finestra di tempo con un ± ulteriori 512 ms è stata utilizzata automaticamente durante il calcolo per rimuovere gli effetti di bordo.
  3. Basato sul framework DCM4,5, definire il (1) guida ingressi, che rappresentano gli input sensoriali sugli stati neurali; (2) connessioni intrinseche, che incarnano la connettività di base tra Stati neurali e auto-connessioni; e (3) effetti modulatory sulla intrinseca connessioni tramite manipolazioni sperimentali per i modelli null e ipotizzati. Inoltre è possibile definire il tipo di modulazione come lineare (all'interno di frequenza) o non lineare (tra-frequenza).
    1. Specificare connessioni intrinseche (lineare e non lineare), ingressi guida e ingressi di modulazione in DCM per menu M/EEG.
    2. Se necessario, modificare le impostazioni predefinite di alcuni parametri correlati (ad es., previo stimolo onset time e durata). Stimare i modelli selezionando l'opzione "Inverti DCM" in DCM per menu M/EEG. Dopo di che selezionare Salva risultati come img per salvare la frequenza-frequenza modulatoria accoppiamento immagini di parametro.
  4. Condurre una selezione (BMS) analisi di effetti casuali bayesiano modello17 cliccando "BMS" in DCM per menu M/EEG per identificare il modello di rete ottimale. Utilizzare la probabilità modello previsto e/o la probabilità di superamento come misure di valutazione.
  5. Fare inferenze per quanto riguarda i modelli di croce-frequenza delle connessioni modulatorie utilizzando i parametri di modello vincente utilizzando il menu SPM (vedi passo 2).
    1. Liscia le immagini di parametro modulatoria accoppiamento selezionando "Convert2Images" nel menu SPM.
    2. Eseguire analisi di modello generale lineare selezionando "Specificare 2 ° livello" nel menu SPM.
    3. Calcolare i valori SPM {T} 2D selezionando "Risultati" nel menu SPM.
      Nota: Qui, la FWHM è stato impostato a 8 Hz, basato su un precedente studio4. Valori significativi di exploratorily sono stati identificati utilizzando una soglia di altezza di p < 0,05 (non corretta).

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Representative Results

Utilizzando il protocollo presentato qui, abbiamo analizzato dati EEG intracranici in risposta a volti18,19. Abbiamo registrato dati da sei pazienti durante la visione passiva di facce, mosaici e case in posizione verticale e invertito gli orientamenti. I contrasti di facce dritto contro dritto mosaici e facce dritto contro dritto case ha rivelato la faccia effetto (cioè, attività specifiche del viso cerebrale rispetto ad altri oggetti). Il contrasto del montante si affaccia contro invertito facce ha rivelato l'effetto viso-inversione (cioè., elaborazione visiva viso specifici eventualmente legate alla elaborazione configural/olistica20). Come la regione di destinazione per l'analisi tempo-frequenza e fase – ampiezza Croce-frequenza accoppiamento, abbiamo selezionato il gyrus occipital inferiore di destra (IOG) basato su precedenti risultati neuropsicologici22 21 e neuroimaging. Per DCM, abbiamo testato il modello in cui l'IOG e amigdala costituiscono una rete funzionale durante l'elaborazione del volto basato su precedenti prove anatomiche23.

Analisi tempo-frequenza

Analisi tempo-frequenza sono stati intrapresi per studiare i profili temporali e di frequenza di attività IOG durante l'elaborazione delle facce. Mappe di tempo-frequenza sono state convertite in immagini 2D e stipulato il generale modello lineare con i fattori di tipo di stimolo (viso, house e mosaico) e orientamento (verticale e inversi). Risposte significative sono state identificate utilizzando una soglia di FWE-corretta misura di p < 0,05 con una soglia di altezza di p < 0,001 (non corretta). I contrasti che prova l'effetto face (faccia verticale vs verticale mosaico) costantemente rivelato significativo rapid (110-500 ms) della gamma-fascia attività (Figura 6a). I contrasti test l'effetto di viso-inversione (faccia verticale vs invertito faccia) ha rivelato l'attività di banda gamma significativo in un periodo successivo (195-500 ms).

DCM di risposte indotte

DCM di risposte indotte è stato applicato per testare i modelli di rete funzionale della IOG e amigdala. Per il viso e il viso-inversione gli effetti, le probabilità di superamento della selezione modello bayesiano effetti casuali hanno indicato che il modello con connettività intra-regionale modulatory in regioni sia bidirezionale interregionale modulatoria connettività è stato il più probabile tra tutti i possibili modelli (Figura 6b).

Successivamente, abbiamo ispezionato i profili spettrali degli accoppiamenti modulatori nel modello migliore. Sono stati valutati gli effetti significativi per l'intera gamma spettrale con una soglia di altezza di p < 0,05 (non corretta). Giunti modulatory significativo stesso e croce-frequenza sono stati osservati per entrambi intra - e inter - regionale connettività di entrambi gli effetti viso e viso-inversione (Figura 6C). Ad esempio, come la modulazione intra-regionale di faccia effetto, l'amigdala ha mostrato gamma di gamma negativo giunti Croce-frequenza stessa - e beta-gamma. Nel frattempo, la modulazione di intra-IOG ha mostrato un accoppiamento positivo di croce-frequenza nella banda theta/alfa/beta-gamma. Inoltre, come l'accoppiamento interregionale di faccia effetto, L'IOG -> amigdala modulazione hanno rivelato un profilo in cui la band di alfa e theta nell'IOG agevolato la fascia di gamma nell'amigdala. Per amigdala -> modulazione IOG, la fascia di gamma nell'amigdala ha inibito la banda alfa e theta e la stessa frequenza gamma nell'IOG. Per l'effetto di viso-inversione, amigdala simile -> modulazione IOG, in cui la fascia di gamma nell'amigdala ha inibito la fascia di gamma nell'IOG, è stata osservata. Tuttavia, per IOG -> modulazione amigdala, l'associazione di teta/alfa-gamma osservata in faccia effetto non era evidente.

Figure 1
Figura 1: illustrazione della generazione dei dati EEG intracranico prova. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 2
Figura 2: interfacce di utente grafiche del software mappatura statistica parametrica (SPM) per analisi tempo-frequenza. (1) menu di SPM. (2) analisi tempo-frequenza. (3) ritaglio. (4) correzione della linea di base. (5) conversione. (6) Lisciatura. (7) modello statistico. (8) modello stima. (9) contrasto. (10) inferenza statistica. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 3
Figura 3: diagramma di flusso dell'analisi tempo-frequenza utilizzando il software di mappatura statistica parametrica (SPM). (un) preparare il pre-elaborato intracranica elettroencefalografia (EEG) di dati di ogni prova. (b), decomposizione di tempo-frequenza (TF) condotta per EEG dati utilizzando continuo wavelet trasformano. (c), Crop, registro-trasformazione e corretto per il TF mappe di base. (d), convertire il TF mappe in immagini bidimensionali (2D). (e), invio il 2D immagini nel modello lineare generale. (f) eseguire inferenze statistiche sui dati TF SPM {T}. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 4
Figura 4: interfacce di utente grafiche del software per analisi di simulazione (DCM) causale dinamica mappatura statistica parametrica (SPM). (1) menu di SPM. (2) menu DCM. (3) selezione del modello bayesiano. (4) lisciatura. (5) modello statistico. (6) modello stima. (7) contrasto. (8) inferenza statistica. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 5
Figura 5: diagramma di flusso della modellazione dinamica causale di risposte indotte. (a) calcolare gli spettri di frequenza temporale per ogni prova della mirata elettrodi multipli (gyrus occipital inferiore (IOG) e amigdala nel nostro esempio) mediante decomposizione wavelet continua. Media le magnitudini spettrale di risposte in tempo-frequenza per produrre la risposta indotta. Quindi, definire la guida input, connessioni intrinseche e modulazione di connessioni intrinseche di manipolazioni sperimentali. Costruire modelli per testare ipotesi e stimare i modelli. analisi di selezione bayesiana modello (b) condotta a effetti casuali per identificare il modello ottimale. parametri di accoppiamento (c), convertire la frequenza-frequenza modulatory in immagini bidimensionali (2D) (con smoothing). Quindi, eseguire analisi del modello lineare generale di effetti casuali e calcolare i valori SPM {T} 2D. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 6
Figura 6: risultati rappresentativi. (un) tempo-frequenza mappe di attività di circonvoluzione occipitale inferiore di destra (IOG) per il viso in posizione verticale (FU; sinistra) e condizioni di mosaico verticale (MU; medio). I dati SPM {T} per FU contro MU sono anche mostrati (a destra). modelli di rete (b) funzionali nel IOG e amigdala. Otto possibili combinazioni di input modulatory di FU contro MU su connessioni tra IOG e amigdala e autoinserimento su ciascuna regione sono stati studiati. (c) frequenza-frequenza modulatoria SPM {T} valori e parametri di accoppiamento per FU contro MU di IOG -> amigdala e amigdala -> IOG modulazione sono mostrati. Il blob rosso-giallo e blu-ciano indicare positivo significativa/eccitatoria e connettività negativo/inibitorio, rispettivamente. Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

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Discussion

I protocolli analitici per dati EEG intracranici utilizzando il software SPM introdotto nel presente documento hanno diversi vantaggi rispetto a risonanza magnetica funzionale. In primo luogo, i protocolli possono descrivere attivazione neurale ad alta risoluzione temporale. Di conseguenza, i risultati indicano se le componenti cognitive di attivazione neurale vengono implementate in anticipo o in ritardo fasi della lavorazione. Nel nostro esempio, l'effetto del viso è stato identificato durante le fasi molto iniziali (cioè, 110 ms) di elaborazione visiva. Inoltre, il confronto dei profili temporali dell'attività neurale legati a diverse funzioni psicologiche forniscono interessanti implicazioni. In particolare, il nostro esempio ha rivelato tempi di attivazione diversi per gli effetti di faccia e faccia-inversione, cominciando a 115 ms e 165 ms, rispettivamente, nell'IOG. Tali informazioni temporali ricche possono approfondire la nostra comprensione dei meccanismi neurocognitivi.

Inoltre, i protocolli possono descrivere connettività neurale intra - e inter - regionale. Dati da altre misure sulle neuroscienze, quali segnali emodinamici e cuoio capelluto-registrato segnali elettromagnetici, contengono una grande quantità di rumore e richiedono la stima basata su diverse ipotesi per estrarre i segnali elettrici originali, che possono distorcere la connettività neurale risultante. Quindi, l'analisi dei segnali elettrici direttamente registrati è prezioso. Come illustrazione, anche se i nostri risultati hanno rivelato accoppiamento funzionale tra l'IOG e amigdala durante l'elaborazione del viso, tale accoppiamento non è stato rilevato in una precedente analisi di funzionale MRI dati24. Comprensione dei meccanismi neurali richiede l'individuazione di relazioni causali tra circuiti neurali, che richiede informazioni temporali di attivazione neurale.

Tuttavia, è importante notare che il protocollo ottimale utilizzato per registrare e analizzare EEG intracranico rimane dibattuto. Ad esempio, studi metodologici hanno suggerito che gli elettrodi di riferimento possono raccogliere artefatti corporalmente fisiologici (per esempio, movimenti oculari e l'attività muscolare) e rumore ambientale e la posizione adatta di elettrodi di riferimento per EEG intracranico rimane per essere determinato25,26. Sono stati proposti diversi metodi di pre-elaborazione (ad esempio, le trasformazioni non lineari e filtrante) per rimuovere gli artefatti (ad esempio, l'attività epilettica), anche se sono sotto dibattito27. Uno studio ha riferito anche che analisi tempo-frequenza mediante decomposizione wavelet potrebbe offuscare i picchi nella originale dati28e metodi analitici alternativi, come la trasformazione di Hilbert-Huang, possono offrire meglio risoluzioni temporali29. L'estrazione della gamma ad alta frequenza può anche essere migliorata usando tali metodi30. È stato notato che croce-frequenza accoppiamento potrebbe essere prevenuto da taglienti transitori non lineare e controllo per tali effetti confondenti è esigenze31,32,33. Diversi metodi analitici sono stati proposti per l'analisi di intra - e inter - regionale di accoppiamento, come la fase di bloccaggio valore16, ponderata fase lag indice34e causalità35Grander e si rimane poco chiaro quale analisi e i parametri (ad es., frequenza) sono i più rilevanti a cognitive di elaborazione3. In alcuni casi, dati EEG intracranici non possono soddisfare l'ipotesi parametriche e analisi non parametrica possono essere ottimale36. Recentemente, altri protocolli analitici sono stati proposti37; rispetto ad altri protocolli, quelli basati sul software SPM può avere il potenziale unico di fornire un framework unificato per l'analisi dei vari tipi di dati sulle neuroscienze38. I ricercatori dovrebbero prestare attenzione agli avanzamenti in protocolli analitici per dati EEG intracranici.

In sintesi, abbiamo introdotto protocolli analitici che abbiamo recentemente applicato per analizzare i dati EEG intracranici, che includono analisi tempo-frequenza SPM e croce-frequenza accoppiamento DCM di risposte indotte. Crediamo che questi protocolli analitici possono identificare correlazioni neurali delle funzioni cognitive con alto profilo spaziale e temporale.

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Disclosures

Gli autori non hanno nulla a rivelare.

Acknowledgments

Questo studio è stato sostenuto dai fondi della Benesse Corporation, Japan Society per il programma di finanziamento di promozione della scienza (JSPS) per i ricercatori leader a livello mondiale di prossima generazione (LZ008), l'organizzazione per la promozione della ricerca in disturbi dello sviluppo neurologico, e il KAKENHI JSPS (15K 04185; 18K 03174).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
none

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Neuroscienze problema 140 Croce-frequenza accoppiamento dinamica causale (DCM) di modellazione viso oscillazione di gamma gyrus occipital inferiore intracranica elettroencefalografia (EEG) analisi tempo-frequenza
Analizzando l'attività neurale e connettività utilizzando dati EEG intracranico con SPM Software
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Sato, W., Kochiyama, T., Uono, S.,… More

Sato, W., Kochiyama, T., Uono, S., Usui, N., Kondo, A., Matsuda, K., Usui, K., Toichi, M., Inoue, Y. Analyzing Neural Activity and Connectivity Using Intracranial EEG Data with SPM Software. J. Vis. Exp. (140), e58187, doi:10.3791/58187 (2018).

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