Dieser Artikel beschreibt die zugrunde liegenden Elektroenzephalographie (EEG) Microstate Protokollanalyse und Omega Komplexitätsanalyse, die zwei Referenz-freie EEG Maßnahmen sind und sehr wertvoll für die neuronalen Mechanismen von Erkrankungen des Gehirns zu erforschen.
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Methodenartikel
Microstate und Omega Komplexität Analysen der ruhenden Zustand Elektroenzephalographie
In diesem Artikel
Zusammenfassung
Zusammenfassung
Komplexität, Microstate und Omega sind zwei Referenz-freie Elektroenzephalographie (EEG) Maßnahmen, die die zeitliche und räumliche Komplexität der EEG-Daten darstellen können und allgemein verwendet wurden, um die neuronalen Mechanismen in einige Erkrankungen des Gehirns zu untersuchen. Das Ziel dieses Artikels soll das Protokoll zugrunde liegenden EEG Microstate und Omega Komplexität Analysen Schritt für Schritt beschreiben. Der Hauptvorteil dieser beiden Maßnahmen ist, dass sie die Referenz-abhängige Problem mit traditionellen Spektrumanalyse beseitigen könnte. Darüber hinaus Microstate Analyse macht guten Gebrauch von hohe zeitliche Auflösung von ruhenden Zustand EEG, und die vier erhaltenen Microstate Klassen bzw. die entsprechenden Netzwerke ruhenden Zustand passen könnte. Die Omega-Komplexität charakterisiert die räumliche Komplexität des ganzen Gehirns oder bestimmten Gehirnregionen, die offensichtlichen Vorteil gegenüber traditionellen Komplexität Maßnahmen mit Schwerpunkt auf der Signal-Komplexität in einem einzigen Kanal hat. Diese zwei EEG-Maßnahmen könnte untersuchen die Gehirn Komplexität aus der zeitlichen und räumlichen Domäne bzw. ergänzen.
Einleitung
Elektroenzephalographie (EEG) hat am meisten benutzt, um elektrische Aktivität des menschlichen Gehirns in wissenschaftliche Forschung und klinische Diagnose aufzunehmen, da es nicht-invasive, niedrig kalkuliert und sehr hohe zeitliche Auflösung1 hat. Um die EEG-Signale im Ruhezustand zu studieren, haben Forscher viele EEG-Techniken (z. B. Power-Spektrum-Analyse, funktionelle Verknüpfung Analyse)2,3entwickelt. Davon könnte Microstate und Omega Komplexitätsanalyse der räumlichen und zeitlichen Informationen innewohnt, EEG-Signale4nutzen.
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Protokoll
Dieses Protokoll wurde von der lokalen Ethikkommission genehmigt. Alle Teilnehmer und ihre Eltern unterzeichnet eine Einverständniserklärung für dieses Experiment.
1. Themen
- Nur gehören 15 gesunde männliche Jugendliche Probanden, deren Alter von 14 bis 22 Jahren reicht (± Standardabweichung bedeutet: 18,3 ± 2,8 Jahre).
Hinweis: Das aktuelle Protokoll die Mikrostaat und Omega Komplexität zu analysieren ist für gesunde Probanden entwickelt worden, aber beschränkt sich nicht nur dieser Gruppe.
(2) EEG-Daten-Erfassung
- Fragen Sie, Themen, auf einem bequemen Stuhl in einem stillen, temperie....
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Ergebnisse
EEG-microstate
Grand bedeuten normalisierte Microstate Maps in Abbildung 1angezeigt werden. Die elektrische möglichen Landschaften dieser vier Microstate Klassen identifiziert hier sind sehr ähnlich zu denen in früheren Studien4gefunden.
Der Mittelwert und die Standardabweichung (SD) der Mikrostaat Parameter von gesund.......
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Diskussion
In diesem Artikel zwei Arten von EEG analytische Methoden (z.B. Microstate Analyse und Omega Komplexitätsanalyse), Messung der zeitlichen Komplexität und räumliche Komplexität des menschlichen Gehirns bzw., wurden ausführlich beschrieben. Es gibt mehrere wichtige Schritte im Rahmen des Protokolls, die erwähnt werden sollten. Erstens müssen die EEG-Daten vor der Berechnung der Mikrostaat und Omega Komplexität gereinigt werden. Zweitens sollte die EEG-Daten gegen die durchschnittliche Referenz vor der Berechnung der Mikros.......
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Offenlegungen
Die Autoren haben nichts preisgeben.
Danksagungen
Dieser Artikel wurde von der National Natural Science Foundation of China (31671141) unterstützt.
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Materialien
| Name | Unternehmen | Katalognummer | Kommentare |
|---|---|---|---|
| ANT 20 Kanäle EEG/ | ERP-System ASA-Lab, ANT B.V., Niederlande | Firma Webadresse: http://www.ant-neuro.com/ | |
| EEGLAB Plugin für Mikrostaten | Thomas Koenig | https://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB_Extensions_and_plug-ins | |
| sLORETA | Roberto D. Pascual-Marqui | http://www.uzh.ch/keyinst/loreta.htm | |
| MATLAB 2010a | Die MathWorks Inc. | Webadresse des Unternehmens: http://www.mathworks.com/ | |
| eeglab | Swartz Center for Computational Neuroscience, Universität von Kalifornien, San Diego | https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php |
Referenzen
- Khanna, A., et al. Microstates in resting-state EEG: current status and future directions. Neurosci Biobehav Rev. 49, 105-113 (2015).
- Chen, J. L., Ros, T., Gruzelier, J. H. Dynamic changes of ICA-derived EEG functional connectivity in the resting....
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Nachdrucke und Genehmigungen
