2019年5月12日
本文介绍了一种利用高密度脑电图(EEG)刺激腹侧和背侧网络,研究皮层视觉诱发电位形态差异的实验方案。文中描述了视觉物体和运动刺激范式,包括有或无时间抖动的情况,并概述了视觉诱发电位形态学分析方法。
采用本方案及未来更大样本量的研究,可能确定可变的皮层视觉诱发电位形态是否依赖于刺激类型(外在因素)或观察者本身(内在因素)。可变的视觉诱发电位形态只能通过脑电图(EEG)的高时间分辨率进行观察,而EEG还具有成本效益高、非侵入性以及相较于其他方法所需记录时间极短的优势。本实验操作将由本实验室的实验室主管兼本科研究助理Mashhood Nielsen进行演示。
将受试者带入脑电图(EEG)记录室后,以厘米为单位测量受试者的头围,并选择合适尺寸的EEG电极帽。测量并标记头皮中点位置,用于放置参考电极。准备一升温水,加入5毫升婴儿洗发液和1,100克氯化钾。
将脑电图(EEG)电极帽放入溶液中,使其在溶液中浸泡五分钟。打开刺激呈现计算机和脑电数据采集计算机。在受试者颈部周围放置毛巾或其他吸水材料,以防止溶液滴落到其衣物上,并指导受试者闭上眼睛。
然后用双手牢固地握住脑电图(EEG)帽,将其放置在受试者头部。确保该帽在头皮上对称放置,参考电极位于之前测量好的头皮中线位置。拉紧下巴和眼周的网线,以确保头皮与电极之间连接稳固。
询问受试者是否感到舒适,是否需要调整任何事项。将脑电帽连接至放大器。检查电极阻抗值是否合适,平均目标值为10千欧姆。
为了降低阻抗值,使用1毫升移液器将氯化钾溶液涂抹于阻抗较高的头皮和电极上。持续此操作,直至所有电极的阻抗值达到理想水平。指导受试者将注意力集中在显示器上出现的视觉刺激。
观察距离约为65英寸。使用伪随机数生成器确定四种视觉范式的呈现顺序,并开始视觉任务和脑电图(EEG)记录。如果持续的脑电图显示肌源性活动过高或恰好为60赫兹的活动,应暂停实验,重新检查电极与头皮的连接情况。
依次重复进行视觉物体范式、带时间抖动的视觉物体范式、视觉运动范式以及带时间抖动的视觉运动范式的视觉任务和脑电图记录。实验结束时,指导参与者闭上眼睛,以防止在取下网状电极帽时溶液进入眼中。首先松开下巴和眼部的网状电极线。
然后轻轻向上并从受试者头部拉起下颌带,缓慢取下网状电极帽。将脑电帽与放大器断开。开始消毒过程:将脑电帽放入装有水的桶中再取出,并在水龙头下冲洗。
然后,通过向消毒桶中加入约两升水,并将15毫升消毒剂与水混合,配制消毒液。将网片的传感器端浸入消毒液中。设置计时器为两分钟。
持续将网兜上下浸入。让网兜继续浸泡八分钟。之后,将脑电帽从消毒液中取出。
将脑电图(EEG)电极帽放入装有水的电极桶中,再取出,并在流动水下冲洗。重复清洗四次,然后让电极帽自然风干。开始进行脑电图分析时,使用1 Hz高通滤波器,通过EEGLAB工具箱将EEG文件导入MatLab进行分析。
从下拉菜单中选择文件选项,然后点击导入数据。从菜单中选择使用 EEGLAB 函数和插件。接下来,点击相应的导出文件格式。
从下拉菜单中选择“编辑”,然后选择“通道位置”以根据电极蒙太奇类型重新分配通道位置。点击“查找位置”,选择椭圆以定位目标电极蒙太奇文件的路径。为设定刺激前和刺激后时间,在起始时间框中输入 0.1 秒的值。
根据刺激前区间对数据进行基线校正,请选择刺激前基线校正。使用Z分数阈值为2.5的概率方法去除坏通道。通过绘制所有电极的图像来验证坏通道的识别或去除情况。如有需要,可手动去除平均电压幅度超出30至30微伏范围的通道。
然后,通过输入100微伏和100微伏的阈值进行伪迹剔除,并记录在整个时间段内电压超出该范围的通道。如果这些通道占剔除试验段的60%或以上,则手动移除这些坏通道。根据需要重复此步骤多次。
完成伪迹去除步骤后,确保至少接受100次扫描。然后绘制感兴趣通道的波形,以分类形态学模式。如果cVEP形态特征表现为在约100至115毫秒处出现一个较大的正向峰p1,随后在约140至180毫秒处出现一个负向峰n1,以及在约165至240毫秒处出现一个正向峰p2,则选择模式A。如果cVEP形态特征表现为在约100至115毫秒处出现正向峰p1,约140至180毫秒处出现负向峰n1a,约180至240毫秒处出现正向峰p2a,约230至280毫秒处出现负向峰n1b,以及约260至350毫秒处出现正向峰p2b,则选择模式B。为生成组平均波形,应根据视觉观察到的形态学模式,将个体数据集依次合并。
命名并保存新合并的数据集文件。获得5名年龄在19至24岁之间的参与者在被动观看每种视觉范式时的物体起始cVEP结果。在无时间抖动条件的物体中,发现两名参与者呈现模式A,三名参与者呈现模式B。同样,在有时间抖动条件的物体中,两名受试者呈现模式A,三名呈现模式B。还可观察到,抖动会影响每种物体起始cVEP模式的振幅和潜伏期。
然而,与物体起始cVEP相比,每位受试者在不同时间抖动条件下的运动起始cVEP形态模式具有一致性。此外,B型模式的组平均结果并未显示出明显的多峰成分,而多峰成分通常在有无时间抖动的情况下均会出现。与物体范式类似,运动范式中的抖动似乎会影响运动起始cVEP在形态模式方面的特征。
目前尚未对cVEP形态进行分类。但形态学模式可能反映特定的视觉皮层活动过程。考虑这些模式可能有助于阐明与行为相关的潜在神经生理功能。
脑磁图(MEG)可提供有关视觉诱发电位的补充性时间信息。同时进行的fMRI评估则可能针对与形态相关的不同皮层网络激活提供高空间分辨率的信息。如果电极位置不当和/或阻抗过高,则数据的解读将变得困难,甚至可能毫无意义。
对网具进行消毒时,请注意小心使用消毒剂,避免接触眼睛,并妥善处理消毒剂。
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本研究提出了一种通过高密度脑电图(EEG)探究不同皮层视觉诱发电位(cVEP)形态的实验方案。通过采用多种视觉刺激范式激活腹侧和背侧视觉网络,旨在阐明cVEP形态如何随刺激类型和时间因素而变化。
本方案可实现对皮层视觉诱发电位(cVEP)形态的高时间分辨率评估,以区分腹侧和背侧视觉网络刺激所引发的神经反应。通过分离刺激特异性的电生理特征,该方法有助于在面向神经科学的药物发现项目中进行靶点验证的机制性风险评估。该方法可提供定量、可重复的神经生理学读数,为早期发现阶段的决策提供依据。
该方法适用于从假设验证到先导物识别的整个发现过程,尤其适用于调控视觉皮层网络的靶点研究。