Method Article

ميكروستاتي وتحليل تعقيد أوميغا المخ الدولة يستريح

DOI:

10.3791/56452

⸱

June 15th, 2018

 ,  , 
1Department of Pain Medicine, Peking University People's Hospital, 2Key Laboratory of Child Development and Learning Science of Ministry of Education, Research Center for Learning Science, School of Biological Sciences & Medical Engineering, Southeast University

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

توضح هذه المقالة بروتوكول تحليل microstate المخ (EEG) الكامنة واوميغا تعقيد التحليل، وتدابير التخطيط الدماغي اثنين خالية من الإشارة وقيمة للغاية استكشاف الآليات العصبية لاضطرابات الدماغ.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

هي تعقيد ميكروستاتي والياء هما تدابير خالية من الإشارة المخ (EEG) التي يمكن أن تمثل تعقيدات بيانات التخطيط الدماغي الزماني والمكاني، وقد استخدمت على نطاق واسع للتحقيق أن الآليات العصبية في بعض اضطرابات الدماغ. والهدف من هذه المقالة وصف البروتوكول التي يقوم عليها التخطيط الدماغي microstate أوميغا تعقيد التحليلات وخطوة خطوة. والميزة الرئيسية لهذه التدابير أنها يمكن أن تقضي على المشكلة تعتمد على مرجع الملازمة لتحليل الطيف التقليدية. وباﻹضافة إلى ذلك، تحليل microstate يجعل من حسن استخدام القرار حان الوقت للدولة يستريح EEG، وأربعة فصول ميكروستاتي التي تم الحصول عليها يمكن أن تتطابق مع شبكات الدولة يستريح المقابلة على التوالي. تعقد أوميغا يميز المكانية تعقيد الدماغ كله أو مناطق محددة من الدماغ، الذي يتمتع بميزة واضحة بالمقارنة مع تدابير تعقيد التقليدية التي تركز على تعقيد إشارة في قناة واحدة. هذه التدابير EEG يمكن أن يكمل كل منهما الآخر للتحقيق تعقيد الدماغ من المجال الزماني والمكاني على التوالي.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وقد استخدمت على نطاق واسع المخ (EEG) لتسجيل النشاط الكهربائي للمخ البشري سواء في التشخيص السريري والبحث العلمي، إذ هو موسع، وتكلفة منخفضة وعالية جداً الأزمنة1. ومن أجل دراسة إشارات EEG في استراحة الدولة، قد طور الباحثون EEG العديد من التقنيات (مثل تحليل الطيف الطاقة وتحليل الاتصال الفنية)2،3. هذه، تحليل ميكروستاتي وتحليل تعقيد أوميغا يمكن الاستفادة من المعلومات المكانية والزمانية المتأصلة في التخطيط الدماغي الإشارات4.

الأبحاث السابقة أظهرت أنه على الرغم من أن يختلف توزيع إشارات EEG الطوبوغرافية على مر الزمن في إغلاق العين أو العين-فتح يستريح الدولة، سلسلة الخرائط لحظة إظهار التغييرات متقطع من المناظر الطبيعية، أي فترات من الاستقرار بالتناوب فترات انتقالية قصيرة بين بعض طوبوغرافيات EEG5شبه مستقرة. يتم تعريف ميكروستاتيس كهذه الحلقات مع طوبوغرافيات EEG شبه مستقرة، التي تستمر بين 80 و 1201مللي ثانية. إذ يجب أن يكون المناظر الطبيعية المحتملة كهربائية مختلفة تم إنشاؤها بواسطة مصادر مختلفة العصبية، هذه ميكروستاتيس قد توصف بأنها كتل الأساسية للوثائق ويمكن اعتبار "ذرات من الفكر والعاطفة"6. باستخدام خوارزميات تصنيف النمط الحديث، أربعة يستريح EEG microstate فئات دأبت لوحظت، التي كانت وصفت بأنها فئة أ وفئة ب وفئة C وفئة د7. وعلاوة على ذلك، كشف الباحثون أن هذه الفئات ميكروستاتي الأربعة ليستريح بيانات التخطيط الدماغي ترتبط ارتباطاً وثيقا بنظم وظيفية معروفة لوحظ في العديد من الدولة يستريح الرنين المغناطيسي الوظيفي (التصوير الوظيفي بالرنين المغناطيسي) الدراسات8،9 . وهكذا، قدم التحليل microstate نهجاً جديداً لدراسة شبكات الدولة يستريح (رسنس) من الدماغ البشري. وباﻹضافة إلى ذلك، متوسط مدة وتواتر حدوث كل فئة ميكروستاتي، الشكل الطبوغرافية الخرائط microstate أربعة إلى حد كبير تتأثر بعض الدماغ اضطرابات4،10،11، وترتبط بالذكاء السائل12 وشخصية13.

في الجانب الآخر، يمكن فقط وصف الاتصال الفنية التقليدية للتخطيط الدماغي المتعدد القنوات الصلات الوظيفية بين قطبين في فروة الرأس، وبالتالي فشل في تقييم الاتصال الفنية العالمية عبر فروة الرأس أو داخل منطقة معينة في الدماغ. تعقد أوميغا، اقترحته واكيرمان (1996)14 ، وتحسب من خلال نهج يجمع بين تحليل العنصر الرئيسي (PCA) والكون شانون، قد استخدمت لقياس المزامنة عالمي واسع النطاق بين مكانياً توزيع مناطق الدماغ. من أجل تقييم تعقيد أوميغا لكل نطاق التردد، أجرى تحويل فورييه عادة ك خطوة أولى25.

يمكن استخدام ميكروستاتيس وتعقيد أوميغا لتعكس المفهومين ارتباطاً وثيقا، أي، التعقيد الزمني والمكاني تعقيد4. حيث تمثل الفئات microstate بعض العمليات العقلية في المخ البشري، يمكن أن تعكس الهيكل الزمني للذبذبات العصبية. يجب أن تشير إلى مدة أقل وأعلى معدل الحدوث في الثانية أعلى من التعقيد الزمني. تعقد أوميغا يرتبط إيجابيا مع عدد المصادر المستقلة العصبية في الدماغ، وهكذا عادة تعتبر مؤشرا لمدى تعقيد المكانية4.

توضح هذه المقالة الحالية في بروتوكول تحليل microstate EEG وتحليل تعقيد أوميغا بالتفصيل. تحليلات تعقيد ميكروستاتي والياء EEG تتيح الفرصة لقياس تعقيدات الزماني والمكاني لنشاط الدماغ على التوالي.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وأقر هذا البروتوكول اللجنة الأخلاقية المحلية. ووقع جميع المشاركين وأولياء أمورهم نموذج موافقة المستنيرة لهذه التجربة.

1-المواضيع

  1. تشمل 15 الذكور المراهقين الأصحاء، الذي سن يتراوح بين 14 و 22 عاماً فقط (يعني ± الانحراف المعياري: ± 18.3 سنة 2.8).
    ملاحظة: البروتوكول الحالي لتحليل مدى تعقيد ميكروستاتي والياء قد وضعت للأصحاء، ولكن لا تقتصر على هذه المجموعة فقط.

2. تسجيل بيانات التخطيط الدماغي

  1. طرح مواضيع الجلوس على كرسي مريح في غرفة صامتة، والتحكم في درجة الحرارة، حيث تم تسجيل بيانات التخطيط الدماغي. جمع بيانات التخطيط الدماغي 20-قناة باستخدام نظام "التخطيط الدماغي النمل" في هذا البروتوكول.
  2. وضع السقف على رأس المواضيع.
    1. في هذه الدراسة باستخدام غطاء مع متوسطة الحجم، نظراً لأنه مناسب للمواضيع الأكثر المراهقين أو الذكور. للأطفال، يرجى قياس محيط الرأس لكل موضوع، وتحديد الحد الأقصى بحجم مناسب.
    2. ضع مسرى تشيكوسلوفاكيا في حوالي 50% المسافة بين إينيون وناسيون و 50% من المسافة بين اليسار واليمين بين إذني المسافات البادئة. وضع أقطاب المرجعية على عظم الخشاء اليسار واليمين، على التوالي. وضع أقطاب كهربائية فروة الرأس الأخرى في المواقع القياسية الدولية وفقا لنظام 10-20.
      ملاحظة: وضع نظام القطب والتخطيط الدماغي مكبر للصوت مع 20 قنوات كافية لتحليل ميكروستاتي EEG وتحليل تعقيد أوميغا.
  3. ملء جميع الأقطاب مع هلام موصلة بإدخال إبرة حادة من خلال أقطاب كهربائية. استخدم هلام موصلة إلى أدنى المقاومة. إبقاء جميع القطب ممانعات أقل من 10 كيلوهمس (kΩ).
    1. وخلال هذه الفترة، توفر بعض الترفيه للمواضيع (مثلاً، عرض فيلم قصير). إذا تم استخدام مسرى جافة أو قطب مالحة، تخطي الخطوة هلام موصلة بالحقن.
  4. الإيعاز إلى مواضيع للاسترخاء مع عيون مغلقة أثناء التسجيل، الذي يدوم 5 دقيقة استخدام برنامج التمثيل الرقمي لرقمنة وتسجيل EEG إشارة. استخدم معدل أخذ عينات من عينات/س 250 على الأقل استخدام عامل تصفية إنترنت أوسع نطاقا من 0.1 و 80 هرتز.
    ملاحظة: بالرغم من استخدام النظم المتاحة القطب-مكبر للصوت الأكثر التجارية نظام قطب نشط، الذي يمكن أن يحسن إشارة إلى نسبة الضوضاء إشارة EEG، لا تضع هذا النظام ما يقرب من أي الأجهزة الكهربائية أثناء تسجيل EEG.

3-التخطيط الدماغي البيانات تجهيزها

ملاحظة: يمكن أن preprocessed EEG البيانات باستخدام مختلف المصادر المفتوحة أو البرمجيات التجارية. الإرشادات الواردة أدناه محددة يجلاب. هذا واحد فقط من العديد من الخيارات المتاحة preprocess بيانات التخطيط الدماغي.

  1. استيراد بيانات التخطيط الدماغي الخام لبرامج التخطيط الدماغي (على سبيل المثال، يجلاب) (ملف | استيراد بيانات | استخدام دالات يجلاب والإضافات).
    ملاحظة: يمكن الاعتراف بها البيانات التخطيط الدماغي الخام المسجلة من مختلف النظم الكهربائي-مكبر للصوت قبل يجلاب، مثل EGI، النمل، مسجل "رؤية الدماغ"، ونيوروسكان.
  2. تحميل ملف موقع القناة في برامج التخطيط الدماغي (تحرير | قناة المواقع). على الرغم من أن قد تم استيراد بيانات التخطيط الدماغي وأسماء القناة إلى يجلاب، استيراد ملف موقع قناة في برامج التخطيط الدماغي بغية الحصول على المواقع المكانية لهذه الأقطاب.
  3. إزالة الأقطاب المرجعية (تحرير | حدد البيانات | حدد البيانات في نطاق قناة). في خيار "تحديد البيانات في نطاق قناة" في مربع حوار منبثق، حدد الأقطاب التسجيل فقط ولم تقم بتحديد أقطاب المرجعية حيث أن أقطاب مرجعية يمكن إزالتها. البيانات المسجلة في أقطاب المرجعية ليست إشارة الدماغ 'صحيح'، حيث يتم وضع هذه الأقطاب اثنين في عظم الخشاء اليسرى واليمنى على التوالي.
  4. الفرقة تمرير بيانات عامل تصفية التخطيط الدماغي بين 0.5 و 80 هرتز (أدوات | تصفية البيانات | تصفية [الافتراضي الجديد،] من نيقوسيا الأساسية). في مربع حوار منبثق، اختر 5 على "الحافة السفلية من شريط تمرير التردد (هرتز)"، واختر 80 على "حافة شريط تمرير التردد (هرتز) أعلى". ثم انقر فوق الزر "موافق".
  5. إزالة الضجيج خط السلطة مع عامل تصفية الشق بين 49 و 51 هرتز (أدوات | تصفية البيانات | تصفية [الافتراضي الجديد،] من نيقوسيا الأساسية). في مربع حوار منبثق، اختر 49 على "الحافة السفلية من شريط تمرير التردد (هرتز)،" واختر 51 على "حافة شريط تمرير التردد (هرتز) أعلى"، وحدد خيار "تصفية البيانات بدلاً من تمرير الفرقة من الدرجة". ثم انقر فوق الزر "موافق".
  6. تصحيح بيانات الأجزاء الملوثة بحركات العين أو الكهربائي (EMG) أو أي التحف غير الفسيولوجية الأخرى باستخدام خوارزمية فصل مصدر المكفوفين (BSS)15. لحركات العين، انقر فوق أدوات | إزالة قطعة أثرية استخدام AAR 1.3 | إزالة EOG | استخدام الساتلية؛ لفريق الإدارة البيئية، أدوات | إزالة قطعة أثرية استخدام AAR 1.3 | إزالة فريق الإدارة البيئية باستخدام BSS.
  7. تقسيم البيانات التخطيط الدماغي المستمر المجهزة مسبقاً إلى الأزمان، مع عصر طول 2 s. للقيام بذلك، اكتب 'EEG = eeg_regepochs (EEG،' تكرار '، 2،' حدود '، [0 2]،' رمباسي '، نان)؛ pop_saveset(EEG)'، ثم اضغط على مفتاح Enter من لوحة المفاتيح. نافذة سوف البوب تمكن من إنقاذ البيانات التخطيط الدماغي مجزأة.
  8. استيراد بيانات التخطيط الدماغي مجزأة لبرامج التخطيط الدماغي (الملف | تحميل dataset الموجودة).
  9. رفض الحقبات التخطيط الدماغي مع قيم السعة تتجاوز µV ± 80 في أي القطب (أدوات | رفض الحقبات البيانات | رفض البيانات [جميع أساليب]).
  10. حفظ بيانات التخطيط الدماغي معالجة (الملف | حفظ البيانات الحالية ك).

4-تحليل ميكروستاتي EEG

ملاحظة: يتم استخدام نسخة معدلة من خوارزمية التجميع كالوسائل الكلاسيكية ل microstate فئة تحليل16، الذي يتضمن إجراء التصاعدي وإجراء أعلى-أسفل. في الإجراء، من أسفل إلى أعلى هي تحديد الفئات ميكروستاتي مستوى المجموعة باستخدام العلاقة المكانية كمعيار تجميع. ثم في أعلى-أسفل الإجراء، يتم تعيين كل خريطة طوبوغرافية لكل موضوع في كل مجموعة إلى فئة microstate EEG مع العلاقة المكانية كحد أقصى. للدولة يستريح EEG microstate التحليل، وهو عادة تجاهل الأقطاب الخرائط الطوبوغرافية. EEG microstate فئة التحليل ويمكن أن يتم استخدام مختلف البرمجيات المفتوحة المصدر، مثل كارتول، سلوريتا، مابوين وأيما. الإرشادات الواردة أدناه محددة للبرنامج المساعد يجلاب ميكروستاتيس. يمكن تحميل هذا البرنامج المساعد يجلاب من https://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB_Extensions_and_plug-ins.

  1. لكل موضوع، تحميل بيانات التخطيط الدماغي معالجة (الملف | تحميل القائمة dataset)، تحويل إشارة القنوات إلى مرجع متوسط مشترك (أدوات | إعادة المرجعية)، والفرقة تمرير تصفية البيانات التخطيط الدماغي بين 2 و 20 هرتز (أدوات | تصفية البيانات | تصفية [الافتراضي الجديد،] من نيقوسيا الأساسية).
  2. تحديد أربع خرائط ميكروستاتي في كل موضوع (أدوات | ميكروستاتيس | تحديد خرائط microstate). في مربع حوار منبثق، اختيار 3 "دقيقة عدد من الفئات" واختر 6 "الحد الأقصى لعدد الطبقات"، اختر 50 "عدد من إعادة تشغيل"، اختر "الحد الأقصى لعدد من الخرائط استخدام" وحدد خيارات "ذروة بروتينات فلورية خضراء فقط" و "لا قطبية". ثم انقر فوق الزر "موافق".
  3. حفظ بيانات التخطيط الدماغي لكل موضوع بعد تحديد ميكروستاتي الخاصة به خرائط (الملف | حفظ البيانات الحالية ك).
  4. استيراد مجموعات بيانات التخطيط الدماغي لجميع المواضيع التي تم حفظها في الخطوة الأخيرة في وقت واحد (ملف | تحميل dataset الموجودة).
  5. تحديد الخرائط ميكروستاتي مستوى المجموعة (أدوات | ميكروستاتيس | ميكروستاتي متوسط الخرائط عبر مجموعات البيانات.) في مربع حوار منبثق، حدد مجموعات البيانات لجميع المواضيع في الخيار "اختر تعيين للمتوسط". في خيار "اسم يعني"، تعطي اسماً للخرائط ميكروستاتي مستوى المجموعة. الاسم الافتراضي هو "جراندمين". ثم انقر فوق الزر "موافق". هذا سيتم إنشاء مجموعة بيانات جديدة واسمه "جراندمين"، الذي يقوم بتخزين الخرائط ميكروستاتي مستوى المجموعة.
  6. يدوياً فرز بالترتيب من أربع خرائط ميكروستاتي مستوى المجموعة حسب ترتيب الكلاسيكية (مؤامرة | تحرير خرائط microstate). في نافذة منبثقة، حدد "أكثر"، ومن ثم يصبح عدد الخرائط التي تبين أربعة. حدد "نوع مان". في مربع حوار منبثق، أدخل النظام الجديد من أربعة ميكروستاتي مستوى المجموعة خرائط. ثم انقر فوق "إغلاق".
  7. فرز ترتيب الخرائط microstate أربعة لكل موضوع (أدوات | ميكروستاتيس | فرز خرائط microstate الفردية وفقا لمتوسط).
  8. حفظ معلمات ميكروستاتي لكل موضوع (أدوات | ميكروستاتيس | قياس ميكروستاتيس في dataset [قالب يعني خرائط])، الذي سيتم استدعاء اثنين من مربعات حوار منبثق تسلسلياً.
    1. في مربع الحوار الأول، حدد مجموعات البيانات لجميع المواضيع. في مربع الحوار الثاني، حدد "4 فئات" للخيار "عدد من الفئات"، حدد خيارات "المناسب فقط على قمم بروتينات فلورية خضراء" و "إزالة احتمال اقتطاع microstates"، اختر 30 "التسمية تجانس الإطار (ms)" واختر 1 لعدم نعومة " عقوبة ". ثم انقر فوق "موافق". سيتم حفظ ملف csv الذي يخزن معلمات ميكروستاتي على جهاز الكمبيوتر.

5-أوميغا تعقيد التحليل

  1. حفظ بيانات التخطيط الدماغي لكل عصر، وتخصيص كل موضوع في ASCII أو تنسيق النص باستخدام البرنامج النصي. يمكن العثور على مثال البرنامج النصي مخصصة للخطوة 5.1 في "المواد التكميلية".
    ملاحظة: إذا حسبت تعقيد أوميغا العالمية, هناك حاجة البيانات التخطيط الدماغي لجميع الأقطاب فروة الرأس لتصدير بتنسيق ASCII أو txt. إذا حسبت تعقيد أوميغا الإقليمية، تصدير البيانات التخطيط الدماغي لأقطاب في تلك المنطقة فروة الرأس فقط. على سبيل المثال، من أجل حساب تعقيد أوميغا الأمامي، تصدير البيانات التخطيط الدماغي فقط من أقطاب في المنطقة الأمامية (أي Fp1, Fp2، F7، F3، Fz، F4 والمفتاح F8)؛ من أجل حساب تعقيد أوميغا الخلفي، تصدير البيانات التخطيط الدماغي فقط من أقطاب في المنطقة الخلفية (أي T5، T6، P3, P4، Pz، O1 و O2).
  2. حساب تعقيد أوميغا جميع ترددات منفصلة باستخدام البرمجيات سلوريتا17 (المرافق العامة | الاتصال العالمي). هذا البرنامج متاح في http://www.uzh.ch/keyinst/loreta.htm.
  3. حساب تعقيد أوميغا لكل نطاق التردد باستخدام برنامج نصي مخصص26. وفي حالتنا، حساب تعقيد أوميغا من نطاقات التردد الثماني التالية كقيمة يعني كل حدود التردد، ودلتا (0.5-3.5 هرتز)، ثيتا (7، 4-5 هرتز)، alpha1 (8-10 هرتز)، alpha2 (10.5 13.5 هرتز)، beta1 (14-18 هرتز)، beta2 (18.5-30 هرتز)، gamma1 ( هرتز 30.5-48)، و gamma2 (52-80 هرتز)4. يمكن العثور على مثال البرنامج النصي مخصصة للخطوة 5.3 في "المواد التكميلية".

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ميكروستاتي EEG

جراند يعني عرض خرائط microstate طبيعية في الشكل 1. الكهربائية المناظر الطبيعية المحتملة لهذه الفئات microstate الأربعة المحددة هنا مشابهة جداً لتلك الموجودة في الدراسات السابقة4.

المتوسط والانحراف المعياري (SD) من المعلمات ميكروستاتي من مواضيع صحية مبين في الجدول 1. للفئة أ من ميكروستاتي...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

في هذه المقالة، نوعين من أساليب التخطيط الدماغي التحليلية (أي تحليل ميكروستاتي وتحليل تعقيد أوميغا)، قياس التعقيد الزمني والمكاني تعقيد الدماغ البشري على التوالي، وصفت بالتفصيل. هناك العديد من الخطوات الحاسمة ضمن البروتوكول التي ينبغي ذكرها. أولاً، يجب تنظيف البيانات التخطيط الدماغي قبل حساب تعقيد ميكروستاتي والياء. ثانيا، ينبغي أن يكون ريمونتاجيد البيانات التخطيط الدماغي ضد مرجع متوسط قبل حساب تعقيد ميكروستاتي والياء. ثالثا، يجب تقسيم البيانات التخطيط الدماغي المستمر إلى الأزمان قبل حساب تعقيد ميكروستاتي والياء. يجب أن ...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

الكتاب ليس لها علاقة بالكشف عن.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وأيد هذا المقال "مؤسسة العلوم الطبيعية الوطنية الصينية" (31671141).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
ANT 20 قناة نظام EEG / ERPASA-Lab ، ANT B.V. ، هولنداعنوان الويب للشركة:
http://www.ant-neuro.com/
EEGLAB البرنامج المساعد ل MicrostatesThomas Koenighttps://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB_Extensions_and_plug-ins
sLORETARoberto D. Pascual-Marquihttp://www.uzh.ch/keyinst/loreta.htm
MATLAB 2010a شركة MathWorksعنوان الويب للشركة:
http://www.mathworks.com/
eeglabمركز شوارتز لعلم الأعصاب الحاسوبي ، جامعة كاليفورنيا ، سان دييغوhttps://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Khanna, A., et al. Microstates in resting-state EEG: current status and future directions. Neurosci Biobehav Rev. 49, 105-113 (2015).
  2. Chen, J. L., Ros, T., Gruzelier, J. H. Dynamic changes of ICA-derived EEG functional connectivity in the resting state. Hum Brain Mapp. 34 (4), 852-868 (2013).
  3. Imperatori, C., et al. Aberrant EEG functional connectivity and EEG power spectra in resting state post-traumatic stress disorder: a sLORETA study. Biol Psychol. 102, 10-17 (2014).
  4. Gao, F., et al. Altered Resting-State EEG Microstate Parameters and Enhanced Spatial Complexity in Male Adolescent Patients with Mild Spastic Diplegia. Brain Topogr. 30 (2), 233-244 (2017).
  5. Seitzman, B. A., et al. Cognitive manipulation of brain electric microstates. Neuroimage. 146, 533-543 (2017).
  6. Lehmann, D., Michel, C. M. EEG-defined functional microstates as basic building blocks of mental processes. Clin Neurophysiol. 122 (6), 1073-1074 (2011).
  7. Koenig, T., et al. Millisecond by millisecond, year by year: normative EEG microstates and developmental stages. Neuroimage. 16 (1), 41-48 (2002).
  8. Britz, J., Van De Ville, D., Michel, C. M. BOLD correlates of EEG topography reveal rapid resting-state network dynamics. Neuroimage. 52 (4), 1162-1170 (2010).
  9. Musso, F., et al. Spontaneous brain activity and EEG microstates. A novel EEG/fMRI analysis approach to explore resting-state networks. Neuroimage. 52 (4), 1149-1161 (2010).
  10. Strelets, V., et al. Chronic schizophrenics with positive symptomatology have shortened EEG microstate durations. Clin Neurophysiol. 114 (11), 2043-2051 (2003).
  11. Kikuchi, M., et al. EEG microstate analysis in drug-naive patients with panic disorder. PLoS One. 6 (7), e22912(2011).
  12. Santarnecchi, E., et al. EEG Microstate Correlates of Fluid Intelligence and Response to Cognitive Training. Brain Topogr. , (2017).
  13. Schlegel, F., et al. EEG microstates during resting represent personality differences. Brain Topogr. 25 (1), 20-26 (2012).
  14. Wackermann, J. Beyond mapping: estimating complexity of multichannel EEG recordings. Acta Neurobiol Exp (Wars). 56 (1), 197-208 (1996).
  15. Jung, T. P., et al. Removing electroencephalographic artifacts by blind source separation. Psychophysiology. 37 (2), 163-178 (2000).
  16. Pascual-Marqui, R. D., Michel, C. M., Lehmann, D. Segmentation of brain electrical activity into microstates: model estimation and validation. IEEE Trans Biomed Eng. 42 (7), 658-665 (1995).
  17. Pascual-Marqui, R. D. Standardized low-resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA): technical details. Methods Find Exp Clin Pharmacol. 24, Suppl D. 5-12 (2002).
  18. Hu, L., et al. The primary somatosensory cortex contributes to the latest part of the cortical response elicited by nociceptive somatosensory stimuli in humans. Neuroimage. 84, 383-393 (2014).
  19. Murray, M. M., Brunet, D., Michel, C. M. Topographic ERP analyses: a step-by-step tutorial review. Brain Topogr. 20 (4), 249-264 (2008).
  20. Van de Ville, D., Britz, J., Michel, C. M. EEG microstate sequences in healthy humans at rest reveal scale-free dynamics. Proc Natl Acad Sci U S A. 107 (42), 18179-18184 (2010).
  21. Gonuguntla, V., Mallipeddi, R., Veluvolu, K. C. Identification of emotion associated brain functional network with phase locking value. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2016, 4515-4518 (2016).
  22. Wen, D., et al. Resting-state EEG coupling analysis of amnestic mild cognitive impairment with type 2 diabetes mellitus by using permutation conditional mutual information. Clin Neurophysiol. 127 (1), 335-348 (2016).
  23. Rosales, F., et al. An efficient implementation of the synchronization likelihood algorithm for functional connectivity. Neuroinformatics. 13 (2), 245-258 (2015).
  24. Jia, H., Peng, W., Hu, L. A novel approach to identify time-frequency oscillatory features in electrocortical signals. J Neurosci Methods. 253, 18-27 (2015).
  25. Wackermann, J. Global characterization of brain electrical activity by means of the Ω complexity production rate. Brain Topogr. 18, 135(2005).
  26. Wackermann, J., Putz, P., Gaßler, M. Unfolding EEG spatial complexity as a function of frequency. Brain Topogr. 16 (2), 124(2003).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

EEG Microstate AnalysisOmega ComplexityResting state EEGEEG PreprocessingBandpass FilteringArtifact RemovalMicrostate MappingGroup Level AnalysisEEG Lab SoftwareReference free EEG

Related Articles