Summary
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.
Abstract
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.
Introduction
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.
Frühere Forschungen haben gezeigt, dass obwohl die topographische Verteilung der EEG-Signale im Laufe der Zeit im Auge geschlossen variiert oder Auge-offene Ruhezustand, die momentane Karten diskontinuierlicher Veränderungen von Landschaften zeigen, d. h. Perioden der Stabilität abwechselnd mit kurzen Übergangszeiten zwischen bestimmten quasi-stabil EEG Topographien5. Kleinstaaten sind definiert als diese Episoden mit quasi-stabil EEG Topographien, die zwischen 80 und 120 ms1dauern. Da verschiedene elektrische mögliche Landschaften von verschiedenen neuronalen Quellen generiert haben müssen, diese Kleinstaaten können gelten als die grundlegenden Bausteine der Dokumentation und können als "Atome von Gedanken und Emotionen"6. Moderne Muster-Klassifizierung-Algorithmen verwenden, haben vier ruht EEG Microstate Klassen konsequent beobachtet, die als Klasse A, Klasse B, Klasse C und Klasse D7beschriftet waren. Darüber hinaus ergab Forscher, dass diese vier Microstate Klassen der EEG-Daten im Ruhezustand eng mit bekannten Funktionssystemen beobachtet in vielen ruhenden Zustand fMRT (funktionelle Magnetresonanztomographie) Studien8,9 . Somit bot die Microstate Analyse einen neuartigen Ansatz um den ruhenden Zustand-Netzen (RSNs) des menschlichen Gehirns zu studieren. Darüber hinaus werden die durchschnittliche Dauer und Häufigkeit des Vorkommens der einzelnen Microstate Klassen, die topographische Form der vier Microstate Karten von einigen Gehirn Störungen4,10,11maßgeblich beeinflusst, und Fluide Intelligenz12 und Persönlichkeit13zugeordnet sind.
In den anderen Aspekt beschreiben traditionelle funktionelle Verknüpfung von Multi-Kanal-EEG nur die funktionalen Zusammenhänge zwischen zwei Kopfhaut Elektroden, somit nicht den globalen funktionelle Verknüpfung auf Kopfhaut oder innerhalb einer bestimmten Region des Gehirns zu beurteilen. Die Omega-Komplexität, von Wackermann (1996)14 vorgeschlagen und durch einen Ansatz kombiniert Hauptkomponentenanalyse (PCA) und Shannon Entropie berechnet wurde verwendet, um die Breitband-globale Synchronisation zwischen räumlich zu quantifizieren Hirnregionen verteilt. Bei der Beurteilung die Omega Komplexität jedes Frequenzband wurde Fourier-Transformation häufig als einen ersten Schritt25durchgeführt.
Die Kleinstaaten und Omega Komplexität lässt sich zwei eng miteinander verbundene Begriffe, d. h., die zeitlichen Komplexität und räumliche Komplexität4widerspiegeln. Da die Microstate Klassen bestimmte psychische Vorgänge im menschlichen Gehirn darstellen, können sie die zeitliche Struktur der neuronale Oszillationen reflektieren. Geringere Dauer und höhere Häufigkeit pro Sekunde müssen höheren zeitliche Komplexität angeben. Die Omega-Komplexität ist positiv in Zusammenhang stehen mit der Anzahl der unabhängigen neuronalen Quellen im Gehirn, so gelten Sie häufig als Indikator für räumliche Komplexität4.
Der aktuelle Artikel beschreibt das Protokoll des EEG Microstate und Omega Komplexitätsanalyse im Detail. Die EEG Microstate und Omega Komplexität Analysen bieten die Möglichkeit, die zeitliche und räumliche Komplexität der Aktivität des Gehirns bzw. zu messen.
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Protocol
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, temperierten Raum zu sitzen, wo die EEG-Daten aufgezeichnet wurde. Die 20-Kanal-EEG-Daten mit dem ANT EEG-System in diesem Protokoll zu sammeln.
- Setzen Sie die Kappe auf die Themen Kopf.
- Verwenden Sie in dieser Studie eine Kappe mit mittlerer Größe, da es für Jugendliche oder männliche Themen geeignet war. Für Kinder den Kopfumfang des Fachs zu messen, und die Kappe mit geeigneter Größe zu bestimmen.
- Legen Sie die Elektrode Cz bei ca. 50 % des Abstandes zwischen Inion und Nasion und 50 % des Abstandes zwischen Links und rechts zwischen auditiven Vertiefungen. Die linken und rechten Warzenfortsatzes Knochen, bzw. die Referenzelektroden auflegen. Platzieren Sie die andere Kopfhaut Elektroden an den standard-Standorten nach der internationalen 10-20-System.
Hinweis: Ein elektrodensystem und EEG-Verstärker mit 20 Kanälen reicht für EEG Microstate und Omega Komplexitätsanalyse.
- Füllen Sie die Elektroden mit leitfähigen Gel durch eine stumpfe Nadel durch die Elektroden. Verwenden Sie das leitfähige Gel, um die Impedanz zu senken. Halten Sie alle Elektrode Impedanzen niedriger als 10 Kiloohms (kΩ).
- Während dieser Zeit bieten einige Unterhaltung für die Fächer (z. B. einen kurzen Film zeigen). Wenn eine trockene Elektrode oder einer Kochsalzlösung Elektrode verwendet wird, überspringen Sie den Schritt der Injektion leitenden Gels.
- Weisen Sie die Themen zum Entspannen mit Augen geschlossen während der Aufnahme, welche dauert 5 min. nutzen Sie die Digitalisierung Software zu digitalisieren und Aufzeichnen der EEG-signal. Verwenden Sie eine Sampling-Rate von mindestens 250 Proben/s. Nutzung eines Online-Filter, die breiter als 0,1 und 80 Hz.
Hinweis: Obwohl die meisten kommerziellen verfügbaren Elektrode-Verstärker-Systeme verwenden eine aktive Elektrode-System, das das Signal Rauschabstand des EEG Signals verbessern könnten, stellen Sie nicht dieses System in der Nähe von elektrischen Geräten während der EEG-Aufzeichnung.
(3) EEG Daten Vorverarbeitung
Hinweis: EEG-Daten können mit verschiedenen open-Source oder kommerzielle Software vorverarbeitet werden. Die Anweisungen unten sind spezifisch für EEGLAB. Dies ist nur einer von vielen verfügbaren Optionen Vorverarbeitung von EEG-Daten.
- Die EEG-Rohdaten der EEG-Software (z. B. EEGLAB) zu importieren (Datei | Daten importieren | Mit EEGLAB Funktionen und Plugins).
Hinweis: Die EEG-Rohdaten aus verschiedenen Elektrode-Verstärkersysteme aufgenommen von EEGLAB, wie z. B. EGI, ANT, erkannt werden konnte Gehirn Vision Recorder und Neuroscan. - Laden Sie den Kanal-Adressdatei in der EEG-Software (Bearbeiten | Kanal-Standorte). Obwohl die EEG-Daten und den Channel-Namen auf EEGLAB importiert wurden, importieren Sie eine Kanal-Adressdatei in die EEG-Software, um die räumlichen Positionen der diese Elektroden zu erhalten.
- Entfernen Sie die Referenzelektroden (Bearbeiten | Wählen Sie Daten | Wählen Sie Daten im Kanalbereich). Wählen Sie in die Option "Ausgewählte Daten im Kanalbereich" im Popup-Dialogfeld nur die Aufnahme Elektroden und wählen Sie die Referenzelektroden nicht, so dass die Referenzelektroden entfernt werden können. In Referenzelektroden aufgezeichneten Daten ist nicht "wahr" Gehirn-Signal, da diese beiden Elektroden jeweils am linken und rechten Warzenfortsatzes Knochen platziert werden.
- Band-Pass Filter das EEG Daten zwischen 0,5 bis 80 Hz (Tools | Filtern Sie die Daten | Grundlegende FIR-Filter [neue, Default]). In der Pop-up-Dialogbox wählen Sie 5 für die "untere Kante des Pass Frequenzbandes (Hz)", und 80 für den "höheren Rand des Pass Frequenzbandes (Hz)". Klicken Sie auf die Schaltfläche "Ok".
- Entfernen Sie die Macht Leitungsrauschen mit Notch-Filter zwischen 49 und 51 Hz (Tools | Filtern Sie die Daten | Grundlegende FIR-Filter [neue, Default]). Wählen Sie in der Pop-up-Dialogbox 49 für die "untere Kante des Pass Frequenzbandes (Hz)", und wählen Sie 51 für den "höheren Rand des Pass Frequenzbandes (Hz)", und wählen Sie die Option "Notch filter Daten statt Durchlass". Klicken Sie auf die Schaltfläche "Ok".
- Korrigieren Sie die Daten-Portionen von Augenbewegungen, Elektromyographie (EMG) oder jede andere physiologisch Artefakte mit Blind Source Separation (BSS) Algorithmus15kontaminiert. Für Augenbewegungen, klicken Sie auf Extras | Artefakt-Entfernung mit AAR 1.3 | EOG-Entfernung | Die Verwendung von BSS; Tools für EMG, | Artefakt-Entfernung mit AAR 1.3 | EMG-Entfernung mit BSS.
- Segment der vorverarbeiteten kontinuierlichen EEG-Daten in Epochen, mit Epoche Länge von 2 s. Um dies zu tun, zu schreiben "EEG = Eeg_regepochs (EEG,"Wiederholung", 2"begrenzt", [0 2], 'Rmbase', NaN); pop_saveset(EEG)", drücken Sie die Enter-Taste der Tastatur. Ein Fenster öffnet sich, das die Einsparung der segmentierten EEG-Daten ermöglicht.
- Importieren Sie die segmentierten EEG-Daten der EEG-Software (Datei | Vorhandenen Dataset zu laden).
- EEG-Epochen mit Amplitudenwerte von mehr als ± 80 µV an jede Elektrode ablehnen (Tools | Daten Epochen ablehnen | Lehnen Sie Daten [alle Methoden ab]).
- Die vorverarbeiteten EEG-Daten speichern (Datei | Speichern Sie aktuellen Datensatz als).
4. EEG Microstate Analyse
Hinweis: Eine modifizierte Version des klassischen K-Means-clustering-Algorithmus dient für Microstate Klasse Analyse16, enthält ein Bottom-up-Verfahren und eine oben-unten. Im Bottom-up-Verfahren werden die Gruppenebene Microstate Klassen durch die räumliche Korrelation als clustering Kriterium identifiziert. Dann ist in der oben-unten-Prozedur der EEG Microstate Klasse mit maximale räumliche Korrelation jede Topographische Karte von jedem Thema in jeder Gruppe zugewiesen. Für Ruhe-EEG Microstate Analyse ist die Polarität der topographischen Karten häufig außer acht gelassen. EEG Microstate Klassenanalyse getan werden mit verschiedenen open-Source-Software, wie CARTOOL, sLORETA, EMMA und MapWin. Die Anweisungen unten sind spezifisch für das EEGLAB-Plugin für Kleinstaaten. Dieses EEGLAB-Plugin kann von https://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB_Extensions_and_plug-ins heruntergeladen werden.
- Für jedes Fach die vorverarbeiteten EEG-Daten laden (Datei | Last vorhandenen Dataset), konvertieren Referenz Kanäle mit gemeinsamen durchschnittliche Referenz (Tools | Neu verweisen), und die EEG-Daten zwischen 2 und 20 Hz Filtern Bandpass (Tools | Filtern Sie die Daten | Grundlegende FIR-Filter [neue, Default]).
- Die vier Microstate Karten in jedem Fach zu identifizieren (Tools | Kleinstaaten | Identifizieren Sie Microstate Karten). Wählen Sie in der Pop-up-Dialogbox 3 für die "min. Anzahl der Klassen", wählen Sie 6 für die "Max Anzahl der Klassen" entscheiden Sie sich für die "Anzahl von Neustarts" 50, wählen Sie "Maximalanzahl von Karten verwenden" und wählen Sie die Optionen "Nur GFP-Peak" und "Keine Polarität". Klicken Sie auf die Schaltfläche "Ok".
- Die EEG-Daten der einzelnen Fächer zu speichern, nachdem Identifizierung eigener Microstate Karten (Datei | Speichern Sie aktuellen Datensatz als).
- Importieren Sie die EEG-Datensätze aller Fächer, die im letzten Schritt auf einmal gespeichert (Datei | Vorhandenen Dataset zu laden).
- Die Gruppenebene Microstate Karten zu identifizieren (Tools | Kleinstaaten | Durchschnittliche Microstate Karten über Datasets). Wählen Sie im Popup-Dialog die Datensätze aller Fächer in der Option "Wählen Sie setzt für die Mittelung". Geben Sie in der Option "Name bedeutet" einen Namen für die Gruppenebene Microstate Karten. Der Standardname lautet "GrandMean". Klicken Sie auf die Schaltfläche "Ok". Dadurch entsteht ein neues Dataset benannt als "GrandMean", die die Gruppenebene Microstate-Karten speichert.
- Die Reihenfolge der vier Gruppenebene Microstate Karten entsprechend ihrer klassischen Reihenfolge manuell zu sortieren (Plot | Bearbeiten Sie Microstate Karten). In dem Popup-Menü wählen Sie "Mehr", und dann die Anzahl der Karten angezeigt wird vier. Wählen Sie "Man sortieren". Geben Sie im Popup-Dialogfeld die Neuordnung der vier Gruppenebene Microstate Karten. Klicken Sie auf "Schließen".
- Sortieren Sie die Reihenfolge der vier Microstate-Karten von jedem Fach (Tools | Kleinstaaten | Sortieren Sie individuelle Microstate Karten nach bedeuten).
- Speichern der Mikrostaat Parameter jedes Fach (Tools | Kleinstaaten | Quantifizieren Sie Kleinstaaten im Dataset [mittlere Vorlage Karten]), die werden zwei Pop-up-Dialog-Boxen nacheinander aufrufen.
- Wählen Sie im ersten Dialogfeld die Datensätze aller Fächer. Im zweiten Dialog wählen Sie "4 Klassen" Option "Anzahl der Klassen", wählen Sie die Optionen "Montage nur auf GLP-Gipfel" und "Remove abgeschnitten potenziell Mikrostaaten", wählen Sie 30 für das "Label Glättung Fenster (ms)" und wählen Sie 1 für die "Non-Laufruhe Strafe". Klicken Sie auf "Ok". Eine Csv-Datei, die Mikrostaat Parameter gespeichert werden auf dem Computer gespeichert werden.
5. Omega Komplexitätsanalyse
- Sichern Sie die EEG-Daten jeder Epoche und jedes Thema in ASCII oder Txt-Format verwenden angepasst Skript. Ein Beispiel für die benutzerdefinierten Skripts für Schritt 5.1 konnte in den ergänzenden Materialien gefunden werden.
Hinweis: Wenn die Komplexität der globalen Omega berechnet wird, werden die EEG-Daten der Kopfhaut Elektroden benötigt im ASCII- oder Txt-Format zu exportieren. Wenn die regionalen Omega Komplexität berechnet wird, exportieren Sie nur die EEG-Daten von Elektroden in der Kopfhaut-Region. Exportieren Sie z. B. um vorderen Omega Komplexität zu berechnen, nur die EEG-Daten der Elektroden im Frontzahnbereich (d.h., Fp1, Fp2, F7, F3, Fz, F4 und F8); um die hinteren Omega Komplexität zu berechnen, exportieren Sie nur die EEG-Daten der Elektroden im seitzahnbereich (d.h., T5, T6, P3, P4, Pz, O1 und O2). - Berechnen die Omega Komplexität aller diskreten Frequenzen mit der sLORETA Software17 (Utilities | Globale Konnektivität). Diese Software ist erhältlich bei http://www.uzh.ch/keyinst/loreta.htm.
- Berechnen Sie die Omega Komplexität jedes Frequenzband mit benutzerdefinierten Skripts26. In unserem Fall berechnen die Delta sind die Omega Komplexität der folgenden acht Frequenzbänder als Mittelwert innerhalb jedes Grenzfrequenz (0,5-3,5 Hz), Theta (4-7,5 Hz), alpha1 (8-10 Hz), alpha2 (10,5-13,5 Hz), beta1 (14-18 Hz), beta2 (18,5-30 Hz), gamma1 () 30,5-48 Hz), und gamma2 (52-80 Hz)4. Ein Beispiel für die benutzerdefinierten Skripts für Schritt 5.3 konnte in den ergänzenden Materialien gefunden werden.
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Representative Results
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 gesunden Probanden wurden in Tabelle 1dargestellt. Für Microstate Klasse A, war die Häufigkeit 3,44 ± 1,29 Mal / s und die Dauer war 72 ± 13 ms für Microstate Klasse B die Häufigkeit war 3,54 ± 0,85 mal / s und die Dauer war 71 ± 18 ms für Microstate Klasse C, die Häufigkeit betrug 3,85 ± 0,63 mal / s , und die Dauer betrug 69 ± 9 ms für Microstate Klasse D, die Häufigkeit betrug 3,41 ± 0,78 mal / s und die Dauer betrug 66 ± 11 ms.
Omega-Komplexität
Der Wert (Mittelwert ± SD) wurde der globale Omega Komplexität jedes Frequenzband bei gesunden Probanden in Tabelle 2vorgestellt. Für Delta Band war die Komplexität der globalen Omega 6.39 ± 1,34. Für Theta-Band war die Komplexität der globalen Omega 5,46 ± 0,85. Für Alpha-1-Band war die Komplexität der globalen Omega 3.47 ± 0,8. Für Alpha-2-Band war die Komplexität der globalen Omega 3,87 ± 0,70. Für Beta-1-Band war die Komplexität der globalen Omega 5,36 ± 0,84. Für Beta-2-Band war die Komplexität der globalen Omega 6.16 ± 0,83. Für Gamma-1-Band war die Komplexität der globalen Omega 6,95 ± 1,07. Für Gamma-2-Band war die Komplexität der globalen Omega 6.88 ± 1,39.
Der Wert (Mittelwert ± SD) wurde der vorderen Omega Komplexität jedes Frequenzband bei gesunden Probanden in Tabelle 2gezeigt. Für Delta Band war die vordere Omega Komplexität 4,84 ± 1,7. Für Theta-Band war die vordere Omega Komplexität 4.23 ± 1,48. Für Alpha-1-Band war die vordere Omega Komplexität 3,44 ± 1,09. Für Alpha-2-Band war die vordere Omega Komplexität 3,87 ± 0,97. Für Beta-1-Band war die vordere Omega Komplexität 3,74 ± 0,81. Für Beta-2-Band war die vordere Omega Komplexität 2.94 ± 0,59. Für Gamma-1-Band war die vordere Omega Komplexität 1,98 ± 0,24. Für Gamma-2-Band war die vordere Omega Komplexität 3.02 ± 0,59.
Der Wert (Mittelwert ± SD) wurde der hintere Omega Komplexität jedes Frequenzband bei gesunden Probanden in Tabelle 2dargestellt. Für Delta Band war die hintere Omega Komplexität 3,71 ± 1,48. Für Theta-Band war die hintere Omega Komplexität 2.47 ± 0,85. Für Alpha-1-Band war die hintere Omega Komplexität 2.11 ± 0,9. Für Alpha-2-Band war die hintere Omega Komplexität 3.16 ± 1,42. Für Beta-1-Band war die hintere Omega Komplexität 4,32 ± 1,67. Für Beta-2-Band war die hintere Omega Komplexität 3,84 ± 1,04. Für Gamma-1-Band war die hintere Omega Komplexität 2.17 ± 0,37. Für Gamma-2-Band war die hintere Omega Komplexität 2,99 ± 0,53.
Abbildung 1: Mittelwert normalisiert Topographische Karten der vier Klassen (A-D) Microstate des ruhenden Zustand EEG in den gesunden Probanden. Microstate Klasse A und B haben eine richtige Frontal Links occipital Orientierung und einen linken frontalen nach okzipitalen Orientierung bzw. rechts. Microstate Klassen C und D haben symmetrische Topographien, aber präfrontalen okzipitalen Orientierung und Frontocentral okzipitalen Orientierung wurden beobachtet, bzw.. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.
| Microstate Klassen | ||||||||
| A | B | C | D | |||||
| Meine | SD | Meine | SD | Meine | SD | Meine | SD | |
| Vorkommen/s | 3.44 | 1.29 | 3,54 | 0.85 | 3.85 | 0,63 | 3.41 | 0.78 |
| Dauer (ms) | 72 | 13 | 71 | 18 | 69 | 9 | 66 | 11 |
Tabelle 1. Microstate Parameter von gesunden Probanden (n = 15). Der Mittelwert und die Standardabweichung (SD) die Häufigkeit und Dauer der vier Microstate Klassen wurden in dieser Tabelle gezeigt.
| Komplexität der globalen Omega | Vorderen Omega Komplexität | Posterior Omega Komplexität | ||||
| Frequenzband | Meine | SD | Meine | SD | Meine | SD |
| Delta | 6.39 | 1.34 | 4.84 | 1.7 | 3.71 | 1,48 |
| Theta | 5,46 | 0.85 | 4.23 | 1,48 | 2.47 | 0.85 |
| Alpha-1 | 3.47 | 0,8 | 3.44 | 1.09 | 2.11 | 0,9 |
| Alpha-2 | 3,87 | 0,7 | 3,87 | 0,97 | 3.16 | 1.42 |
| Beta-1 | 5,36 | 0,84 | 3,74 | 0.81 | 4.32 | 1.67 |
| Beta-2 | 6.16 | 0,83 | 2.94 | 0,59 | 3.84 | 1.04 |
| Gamma-1 | 6.95 | 1.07 | 1,98 | 0,24 | 2.17 | 0,37 |
| Gamma-2 | 6,88 | 1.39 | 3.02 | 0,59 | 2.99 | 0,53 |
Tabelle 2: Global, vordere und hintere Omega Komplexität von gesunden Probanden (n = 15). Der Mittelwert und die Standardabweichung (SD) der globalen, vordere und hintere Omega Komplexität für die acht Frequenzbereiche (Delta, Theta, Alpha-1, Alpha-2, Beta 1, Beta-2, Gamma-1, Gamma-2) wurden jeweils in dieser Tabelle gezeigt.
Ergänzende Dateien. Zum Ausführen von Skripts verwendet, in diesem Manuskript Bitte öffnen Sie die Skripts in der MATLAB-Umgebung, dann kopieren Sie den Inhalt in das Befehlsfenster und drücken Sie die "Enter"-Taste. Beachten Sie, dass die Skripte nur für unsere Datensätze gelten. Bestimmte Änderungen sind erforderlich, wenn die Skripts auf andere Datensätze angewendet werden. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei herunterladen.
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Discussion
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 Mikrostaat und Omega Komplexität remontaged werden. Drittens müssen die kontinuierlichen EEG-Daten in Epochen vor der Berechnung der Mikrostaat und Omega Komplexität unterteilt werden. Die Länge jeder Epoche sollte 2 s. schließlich, ist die Software, die in Microstate Analyse verwendet werden kann enthalten Cartool (https://sites.google.com/site/cartoolcommunity/about), sLORETA (http://www.uzh.ch/keyinst/loreta.htm) und MapWin (http:// www.thomaskoenig.ch/index.php/Software/mapwin). Die Microstate Analyse wurde durch ein Plugin in den EEGLAB in dieser Studie durchgeführt.
Obwohl die Mikrostaat Analyse hier ruhen EEG Zustandsdaten angewendet wurde, könnte es leicht für ereignisbezogene Potenziale (ERP), gelten die uns weitere Informationen über die Zeit Kurse von verschiedenen kognitiven Operationen in kognitiven aufzudecken hilft Experimente und bieten einen Referenz-freie Ansatz um ERP-Analyse18,19durchzuführen. Hinweis zum Ausruhen Stand EEG, die Polarität der topographischen Karten wird häufig ignoriert; Allerdings sollte für ERP-Systeme, die Polarität der topographischen Karten nicht außer acht gelassen werden. Eine kleine Einschränkung dieses EEG-Plugin ist, dass es nur zum Ausruhen Stand EEG verwendet werden kann. Für ERP-Systeme muss die Software Cartool die beste Wahl sein. Die Omega Komplexität Wert erreicht von 1 bis N. Wenn Omega Komplexität berechnet 1, ist eine maximale globale funktionelle Verknüpfung innerhalb einer bestimmten Region des Gehirns wird enthüllt; während Wenn Omega Komplexität gleich N, eine minimale globale funktionelle Verknüpfung innerhalb einer bestimmten Region des Gehirns gefunden wird. Also, wenn wir statistisch die Omega Komplexität der verschiedenen Gehirnregionen testen möchten, muss die Anzahl der Elektroden, die in diesen Regionen ausgewählt gleich sein, da die Anzahl der Elektroden deutlich den Wert des Omega Komplexität geschätzt beeinflussen könnte.
Um den ruhenden EEG zu studieren, haben Forscher viele EEG-Techniken (z. B. Power-Spektrum-Analyse, funktionelle Verknüpfung Analyse)2,3entwickelt. Im Vergleich zu diesen traditionellen Techniken, nutzt Microstate Analyse der ausgezeichnete Zeitauflösung von EEG-Technik. Die vier identifizierten Microstate Klassen wurden gefunden, um korreliert mit vier gut untersuchte Funktionssystemen beobachtet in vielen ruhenden Zustand fMRI Studien8,20: auditive (Microstate A), visuelle (Microstate B), teilweise kognitiven Kontrolle und teilweise Standardmodus (Microstate C) und dorsalen Aufmerksamkeit (Microstate D). Somit bot die Microstate Analyse einen neuartigen Ansatz um den ruhenden Zustand-Netzen (RSNs) des menschlichen Gehirns zu studieren. Im Vergleich zu herkömmlichen EEG-Techniken, könnte die Omega Komplexität der globalen funktionelle Verknüpfung innerhalb einer bestimmten Gehirn Region4charakterisieren. Traditionelle funktionelle Verknüpfung könnte nur die funktionelle Verknüpfung zwischen zwei Kopfhaut Elektroden beschreiben.
Die zwei EEG-Techniken haben jedoch auch einige Beschränkungen, die erwähnt werden sollten. Erstens die vorhandenen Microstate Analyse erfolgt häufig auf Breitband-EEG-Signale, so dauert es nicht reichen Frequenz Informationen der EEG-Technik. Darüber hinaus die funktionelle Bedeutung dieser vier Microstate Klassen und damit verbundene Metriken sind nicht ganz klar so weit. Zweitens kann die Omega Komplexität nur lineare Abhängigkeiten erkennen. Es kann nicht die nichtlinearen Abhängigkeiten zwischen Kopfhaut Regionen erkennen, die durch einige traditionelle funktionelle Verknüpfung Metriken (z. B. Phase-Verriegelung Wert, gegenseitige Information und Synchronisation Wahrscheinlichkeit)21,22 quantifiziert werden konnte ,23.
In Zukunft sollte die Mikrostaat Analyse mit Quelle Lokalisierung Techniken (z. B. sLORETA, BESA, Beamforming), angewendet werden, um die räumliche Auflösung der EEG-Signale deutlich zu verbessern. Obwohl die Mikrostaat Analyse ist weit verbreitet in Ruhe-EEG und ERP-Systemen, haben nur wenige Studien diese Technik in den Zeit-Frequenzbereich angewendet. Zum Beispiel Jia Et al. 24 eine topographische Segmentierung Analyse optimal Ansatz vorgeschlagen und detaillierte Zeit-Frequenz-Funktionen automatisch zu identifizieren. Dieser Ansatz könnte die Rauminformationen oszillierende Aktivitäten effektiv ausnutzen. Diese Anwendungen sind jedoch weit von Reife. Für Omega Komplexität ist eine normalisierte Omega Komplexität hoch benötigt, da der Wert der Omega Komplexität geschätzt hängt von der Anzahl der Elektroden ausgewählt ist. In Zukunft sollte es an der Zeit-Frequenz-Domäne angewendet werden.
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Disclosures
Die Autoren haben nichts preisgeben.
Acknowledgments
Dieser Artikel wurde von der National Natural Science Foundation of China (31671141) unterstützt.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| ANT 20 channels EEG/ERP system | ASA-Lab, ANT B.V., Netherlands | company web address: http://www.ant-neuro.com/ |
|
| EEGLAB plugin for Microstates | 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 | The MathWorks Inc. | company web address: http://www.mathworks.com/ |
|
| eeglab | Swartz Center for Computational Neuroscience, University of California, San Diego | https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php |
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