Summary
Этот протокол предназначен для изучения основных электрофизиологических изменений, связанных с обучением, у субъектов с глубокой глухотой после короткого периода обучения аудиотактильной сенсорной замене путем применения техники потенциала, связанной с событиями.
Abstract
В статье рассматривается применение методов на основе электроэнцефалограммы для оценки эффектов аудиотактильной заместительной тренировки у молодых, глубоко глухих (БП) участников с целью анализа нейронных механизмов, связанных с вибротактильной комплексной звуковой дискриминацией. Электрическая активность мозга отражает динамические нейронные изменения, а временная точность потенциалов, связанных с событиями (ERP), оказалась ключевой в изучении процессов, заблокированных во времени, при выполнении поведенческих задач, которые включают внимание и рабочую память.
Текущий протокол был разработан для изучения электрофизиологической активности у субъектов БП, пока они выполняли задачу непрерывного выполнения (CPT) с использованием сложных звуковых стимулов, состоящих из пяти различных звуков животных, передаваемых через портативную систему стимулятора, надеваемую на правый указательный палец. В качестве конструкции с повторными измерениями записи электроэнцефалограммы (ЭЭГ) в стандартных условиях выполнялись до и после короткой программы обучения (пять сеансов по 1 ч в течение 15 дней), за которой следовала автономная коррекция артефактов и усреднение эпохи для получения индивидуальных и больших средних осциллограмм. Поведенческие результаты показывают значительное улучшение дискриминации и более надежную P3-подобную центропариетальную положительную форму волны для целевых стимулов после тренировки. В этом протоколе ERP способствуют дальнейшему пониманию связанных с обучением нейронных изменений у субъектов БП, связанных с аудиотактильной дискриминацией сложных звуков.
Introduction
Ранняя глубокая глухота — это сенсорный дефицит, который сильно влияет на овладение устной речью и восприятие звуков окружающей среды, которые играют важную роль в навигации в повседневной жизни для людей с нормальным слухом. Сохраненный и функциональный слуховой сенсорный путь позволяет нам слышать шаги, когда кто-то приближается вне визуального диапазона, реагировать на встречный трафик, сирены скорой помощи и охранные сигнализации и реагировать на наше собственное имя, когда кто-то нуждается в нашем внимании. Таким образом, прослушивание является жизненно важным чувством для речи, общения, когнитивного развития и своевременного взаимодействия с окружающей средой, включая восприятие потенциальных угроз в своем окружении. На протяжении десятилетий жизнеспособность аудиотактильной замены в качестве альтернативного метода восприятия звука, способного дополнять и облегчать развитие речи у лиц с тяжелыми нарушениями слуха, изучалась с ограниченными результатами 1,2,3. Сенсорная замена направлена на предоставление пользователям экологической информации через сенсорный канал человека, отличный от обычно используемого; было продемонстрировано, что он возможен в различных сенсорных системах 4,5. В частности, аудиотактильное сенсорное замещение достигается, когда кожные механорецепторы могут трансдуцировать физическую энергию звуковых волн, которые составляют слуховую информацию, в паттерны возбуждения нейронов, которые могут быть восприняты и интегрированы с соматосенсорными путями и соматосенсорными корковымиобластями более высокого порядка 6.
Несколько исследований показали, что глубоко глухие люди могут различать музыкальный тембр исключительно через вибротактильное восприятие7 и различать однополых носителей, используя спектральные сигналы сложных вибротактильных стимулов8. Более поздние результаты показали, что глухие люди получили конкретную выгоду от краткой, хорошо структурированной программы обучения аудиотактильному восприятию, поскольку они значительно улучшили свою способность различать различные частоты чистого тона9 и между чистыми тонами с различной временной длительностью10. В этих экспериментах использовались потенциалы, связанные с событиями (ERP), методы связности графов и количественные измерения электроэнцефалограммы (ЭЭГ) для изображения и анализа функциональных механизмов мозга. Тем не менее, нейронная активность, связанная с различением сложных звуков окружающей среды, не была изучена до этой статьи.
ERP оказались полезными для изучения процессов, заблокированных во времени, с невероятным временным разрешением в порядке миллисекунд, при выполнении поведенческих задач, которые включают распределение внимания, рабочую память и выбор ответа11. Как описано Luck, Woodman и Vogel12, ERP по своей сути являются многомерными мерами обработки и поэтому хорошо подходят для отдельного измерения подкомпонентов познания. В эксперименте ERP непрерывная форма сигнала ERP, вызванная представлением стимула, может быть использована для непосредственного наблюдения нейронной активности, которая связана между стимулом и поведенческой реакцией. Другие преимущества метода, такие как его экономическая эффективность и неинвазивный характер, делают его идеальным для изучения точного временного хода когнитивных процессов в клинических популяциях. Кроме того, инструменты ERP, применяемые в конструкции повторяющихся мер, в которой электрическая активность мозга пациентов регистрируется более одного раза для изучения изменений электрической активности после программы обучения или вмешательства, обеспечивают дальнейшее понимание нейронных изменений с течением времени.
Компонент P3, будучи наиболее широко исследованным когнитивным потенциалом13, в настоящее время признан реагирующим на все виды стимулов, большинство из которых, по-видимому, реагируют на стимулы с низкой вероятностью или высокой интенсивностью или значимостью, или те, которые требуют некоторой поведенческой или когнитивной реакции14. Этот компонент также оказался чрезвычайно полезным при оценке общей когнитивной эффективности в клинических моделях15,16. Явным преимуществом оценки изменений в форме сигнала P3 является то, что это легко наблюдаемый нейронный ответ из-за его большей амплитуды по сравнению с другими меньшими компонентами; он имеет характерное центропариетальное топографическое распределение, а также относительно легко обнаруживается при использовании соответствующей экспериментальной конструкции 17,18,19.
В этом контексте целью данного исследования является изучение связанных с обучением электрофизиологических изменений у пациентов с глубокой глухотой после обучения в течение короткого периода времени в вибротактильной звуковой дискриминации. Кроме того, инструменты ERP применяются для отображения функциональной динамики мозга, лежащей в основе временного задействования когнитивных ресурсов, требуемых задачей.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Исследование было рассмотрено и одобрено Комитетом по этике Института неврологии (ET062010-88, Университет Гвадалахары), гарантируя, что все процедуры были проведены в соответствии с Хельсинкской декларацией. Все участники согласились участвовать добровольно и дали письменное информированное согласие (при несовершеннолетними родители подписывали формы согласия).
1. Экспериментальное проектирование
- Подготовка стимулов
- Выполните поиск в лицензированных звуковых базах данных Creative Commons, чтобы выбрать набор звуков животных в .wav формате. Стимулы в этом исследовании состояли из пяти различных звуков животных: собачий лай, коровье мычание, дрожь лошади, ослиное бряцание и труба слона.
ПРИМЕЧАНИЕ: Звуковые стимулы, используемые здесь, были ранее выбраны в качестве коллекции звуков для программы обучения вибротактильной дискриминации в наших более ранних исследованиях 9,10. - Редактируйте звуковые файлы с помощью бесплатного аудиоредактора с открытым исходным кодом, чтобы стандартизировать интенсивность и длину стимулов до 1500 мс. Для этого протокола стандартизируют в линейной шкале от 0 до 8000 Гц, при усилении 20 дБ и в диапазоне 80 дБ на основе параметров, установленных в предыдущих исследованиях 9,10 с использованием той же системы вибротактильной стимуляции.
- Сохраните отформатированные аудиофайлы в 32-разрядном плавающем формате со скоростью проектирования 48 000 Гц.
- Выполните поиск в лицензированных звуковых базах данных Creative Commons, чтобы выбрать набор звуков животных в .wav формате. Стимулы в этом исследовании состояли из пяти различных звуков животных: собачий лай, коровье мычание, дрожь лошади, ослиное бряцание и труба слона.
- Установка парадигмы в презентационном программном обеспечении электрофизиологии
- Разработайте задачу непрерывного выполнения (CPT) с использованием экспериментального программного обеспечения для проектирования и представления стимулов, назначив стимулы одному из двух условий: (a) целевой (T) стимул (лай собаки в 20% испытаний) и (b) нецелевые (NT) стимулы (остальные четыре звука животных для остальных 80%).
ПРИМЕЧАНИЕ: Каждое условие было помечено одним и тем же кодом для синхронизации знаков представления стимулов при программировании протокола ЭЭГ в записывающем программном обеспечении. - Создайте псевдо-рандомизированную презентацию стимулов с помощью программной платформы, в которой пять звуков животных (собака, корова, лошадь, осел и слон) представлены в 20% случаев. Убедитесь, что целевой стимул (лай собаки) никогда не возникает более двух раз подряд.
- Укажите желаемый межстимульный интервал (ISI) и общее время отклика, а также выберите клавиши ответа, которые будут использоваться для автоматического сбора поведенческих данных для целевых (Т) реакций на стимулы. Здесь фиксированный список ISI 2000 мс для 150 испытаний и правильный ответ для T-стимулов были запрограммированы с помощью левой клавиши управления на стандартной клавиатуре компьютера. Участникам было дано временное окно 3500 мс для поведенческой реакции (начиная с презентации стимула).
- Разработайте задачу непрерывного выполнения (CPT) с использованием экспериментального программного обеспечения для проектирования и представления стимулов, назначив стимулы одному из двух условий: (a) целевой (T) стимул (лай собаки в 20% испытаний) и (b) нецелевые (NT) стимулы (остальные четыре звука животных для остальных 80%).
2. Выбор участников
- Набирайте потенциальных участников с глубоким двусторонним диагнозом сенсоневральной потери слуха и собирайте демографические данные, включая возраст, пол, предпочтения рук и историю образования.
- Проводить полуструктурированные клинические интервью для скрининга участников на личную или семейную историю психиатрических, неврологических или нейродегенеративных заболеваний и собирать информацию, относящуюся к клинической истории глухоты: возраст начала, этиология и история использования слуховых аппаратов, а также их предпочтительный способ общения (устный, ручной или двуязычный).
- Проведите аудиологические тесты (чистотональные воздушные пороги слуха) с использованием аудиометра для подтверждения тяжести потери слуха.
- В комнате с ослабленным звуком сядьте прямо перед участником и правильно наденьте на него наушники.
- Попросите участников поднять свою доминирующую руку, чтобы сигнализировать всякий раз, когда они могут услышать тон, представленный через наушники.
- В диапазоне от 20 дБ до 110 дБ уровни интенсивности представляют чистый тон на шести октавах в следующем порядке возрастания: 250, 500, 1000, 2000, 4000 и 8000 Гц, начиная с левого уха и повторяя те же шаги для правого уха.
- Рассчитайте среднее значение чистого тона пациента (PTA), усреднив пороги слуха на уровне 500, 1000, 2000 и 4000 Гц для каждого уха. Критерием включения тяжести потери слуха для исследования является двустороннее среднее значение чистого тона (PTA), превышающее 90 дБ.
- Отбирайте участников на основе критериев приемлемости. Критерии включения также включают отсутствие личной или семейной истории психиатрических, неврологических или нейродегенеративных заболеваний и несиндромную, прелингвальную глубокую двустороннюю глухоту. Получить информированное согласие и объяснить участникам экспериментальные процедуры.
ПРИМЕЧАНИЕ: Все формы, анкеты и инструкции, использованные в исследовании, были переведены на мексиканский язык жестов (MSL) профессиональным переводчиком MSL и были представлены в видеоформате с использованием планшетного компьютера. Кроме того, во время всех учебных процедур присутствовал переводчик MSL.
3. Предтренировочная сессия записи ЭЭГ
- Подготовка участников
- Убедитесь, что участники пришли на сеанс записи с чистыми и сухими волосами, не использовав гель для волос, кондиционер или другие продукты для волос, которые влияют на импеданс электродов.
- Попросите участников сесть в удобное положение, примерно в 60 см от экрана стимула, и с помощью планшетного устройства воспроизвести видеоклип MSL с описанием процедуры подготовки.
- Очистите участки, где будут размещены опорные и электроокулографические (ЭОГ) электроды (мочки ушей, лоб, наружный кантус, инфраокулярные орбитальные гребни и т.д.). Сначала протрите кожу спиртовым тампоном, а затем аккуратно нанесите ээг-абразивно-подготовительный гель ватным тампоном, чтобы отшелушить мертвые клетки кожи на поверхности.
- Заполните золотую чашку электрода проводящей электродной пастой и поместите электрод на каждый опорный участок, обычно на правой и левой мочках ушей или мастоидах. Повторите шаги, чтобы поместить по крайней мере один вертикальный EOG на внешнем кантусе и один горизонтальный EOG на инфраокулярном орбитальном гребне для мониторинга глазодвигательной активности (моргания и саккады). Удерживайте одиночные электроды на месте куском 1 в микропоровой ленте.
- Попросите участников держать руки прямо горизонтально, а затем плотно, но удобно облегать обвязку туловища вокруг груди под мышками с защелками в середине груди.
- Поместите коммерческий электроколпачок ЭЭГ с 19 электродами Ag/AgCl (Fp1, Fp2, F3, F4, F7, F8, C3, C4, P3, P4, O1, O2, T3, T4, T5, T6, Fz, Cz и Pz), расположенными в соответствии с международной системой 10-20. Используйте измерительную ленту, чтобы проверить окружность головы участника, чтобы убедиться, что вы используете правильный размер колпачка.
- Выровняйте электрод Cz с носом, а затем измерьте расстояние от носа до иниона, чтобы электрод Cz упал точно посередине. Пристегните регулируемые ремни по бокам колпачка к жгуту корпуса так, чтобы электроколпачок был надежно затянут.
- Поместите заполненный гелем шприц с тупой иглой внутрь электрода, обведите иглу, чтобы удалить волосы, а затем аккуратно истирайте область кожи головы под электродом перед нанесением проводящего геля. Не наносите слишком много геля, чтобы избежать электрического моста с соседними участками электродов.
- Дайте проводящему гелю ЭЭГ высохнуть при прохладной комнатной температуре.
- Настройка записывающего оборудования ЭЭГ
- Откалибруйте систему ЭЭГ в соответствии с инструкциями прибора, затем подключите электроколпачок к усилителю, установленному на полосе пропускания 0,05-30 Гц (точки отсечения 3 дБ кривых отката 6 дБ/октава), насечку-фильтр 60 Гц и частоту дискретизации 200 Гц, равную периоду дискретизации 5 мс.
- Убедитесь, что импеданс ниже 5 кОм (для системы с низким импедансом) во всех участках электродов и проверьте на мониторе, что все каналы плавно регистрируют электрические сигналы.
- Выполнение экспериментальной задачи
- Расположите участника перед монитором компьютера и расположите клавиатуру на удобном расстоянии.
- Подключите кабель портативного стимулирующего устройства (см. рисунок 1) к розетке динамика компьютерной системы и установите громкость динамика на максимальный уровень интенсивности.
- Отрегулируйте портативную систему стимулятора на правом указательном пальце участника и проведите тест.
- Используя планшетное устройство, воспроизведите инструкции эксперимента и выполните практическое испытание, чтобы ознакомить субъекта с портативным стимулирующим устройством, аудиотактильными стимулами и заданием. Повторите инструкции MSL и проверьте понимание.
- Напомните участнику, чтобы он реагировал на стимул лая собаки, нажимая левую клавишу управления левым указательным пальцем только при обнаружении целевого стимула, и сдерживал свою реакцию, когда воспринимается любой из других четырех звуков животных. Экспериментальная парадигма CPT представлена на рисунке 2.
- Предоставьте четкие инструкции о том, как минимизировать артефакты и продемонстрировать влияние артефактов на ЭЭГ в режиме реального времени, прежде чем начать запись (рекомендуется в качестве стандартной процедуры записи в исследованиях с клиническими популяциями20).
- Перед началом задачи CPT убедитесь, что синхронизация событий между компьютером когнитивной стимуляции и компьютером записи ЭЭГ работает правильно. Для этого начните запись сигнала ЭЭГ и нажмите на значок связи в интерфейсе программного обеспечения для представления стимулов. При щелчке синхронизированные с событиями импульсы появляются в нижней части экрана записи ЭЭГ.
- Запустите экспериментальную задачу. Внимательно наблюдайте за участником и следите за бдительностью, выполнением реакции, чрезмерным движением или морганием.
- Сделайте паузу и дайте участнику небольшой перерыв в середине эксперимента (через 4 минуты в эксперименте), чтобы он мог моргать, расслабляться и двигаться, если это необходимо. Завершите выполнение эксперимента.
4. Программа тренировки аудиотактильной сенсорной замещения
- Обратитесь к дополнительному файлу 1, который содержит подробное описание программы из пяти сеансов, чтобы выполнить обучение. Автоматизируйте описанные действия с помощью электронной таблицы, чтобы сделать обучение более систематическим и привлекательным для участников. Используйте оригинальные изображения и аудиозаписи из9 и попросите участников ответить, нажав на монитор с сенсорным экраном ноутбука.
ПРИМЕЧАНИЕ: Содержимое и таблицы в этом файле были перепечатаны с разрешенияот 9.
5. Послетренировочная сессия записи ЭЭГ
- Повторите те же шаги, что и в разделе 3.
6. Анализ ЭЭГ
ПРИМЕЧАНИЕ: Этапы получения ЭЭГ были выполнены с использованием программного обеспечения для регистрации ЭЭГ, а этапы обработки ЭЭГ были выполнены с использованием отдельного программного обеспечения для анализа ЭЭГ.
- Предварительная обработка необработанного сигнала ЭЭГ
- Определить и выбрать эпохи 1100 мс в непрерывных данных ЭЭГ, без использования дополнительных цифровых фильтров, используя начало стимула в качестве начального мгновенного времени (t0), и включая предварительный стимул 100 мс, используемый для коррекции исходного уровня. Дополнительный рисунок 1 иллюстрирует, как эпохи 1100 мс были выбраны в соответствии с коммерческим программным обеспечением для анализа ЭЭГ, установленным в записывающем оборудовании ЭЭГ.
- При отбраковке артефактов исключают периоды данных по всем каналам, когда напряжение в данную эпоху записи превышает 100 мкВ на любом канале ЭЭГ или ЭОГ. Кроме того, отклоняйте артефакты путем визуального осмотра эпох. См. дополнительный рисунок 2, на котором приведен пример эпох, которые были вручную отвергнуты из-за глазных артефактов.
- Усреднение сигнала
- Выберите равное количество эпох без артефактов для каждого условия стимула (целевого и нецелевого) как в дотренировочных, так и в посттренинговых условиях. Выберите максимально возможные эпохи для улучшения отношения сигнал/шум. Сделайте это для каждой записи ЭЭГ.
ПРИМЕЧАНИЕ: В этом протоколе мы выбрали в среднем 25 правильных эпох ответа на каждое условие в каждый момент времени, поскольку мы были заинтересованы в оценке целевой дискриминации. Имейте в виду, что некоторые компоненты ERP не требуют явных поведенческих реакций. Участники с менее чем 15 эпохами без артефактов в каждом состоянии были исключены из исследования. - Нажмите на меню Операции и выберите опцию усреднения окна ЭЭГ для усреднения отдельных ERP.
- Во-первых, выберите параметр Независимое среднее значение, чтобы усреднить только целевые испытания. Затем выберите остальные четыре нецелевых стимула и нажмите на опцию «Среднее вместе », чтобы усреднить.
- Повторите шаги 6.2.2 и 6.2.3 для записи ЭЭГ каждого участника в предтренировочном состоянии, а затем для состояния после тренировки.
- После того, как все отдельные ERP рассчитаны, усредните их вместе, чтобы получить большие средние формы сигналов для каждого условия стимула для предварительной и посттренировки. Откройте любое отдельное среднее значение EP, затем перейдите в меню «Операции» и выберите опцию усреднения Grand-average . Выберите индивидуальные средние значения участника, которые будут включены в среднее значение группы.
- Выберите в раскрывающемся списке все средние целевые значения перед тренировкой, затем нажмите кнопку Среднее , введите нужное имя файла и нажмите клавишу Return для сохранения. Затем выберите из раскрывающегося списка все необученные нецелевые средние значения, нажмите кнопку Среднее , введите нужное имя файла и снова нажмите клавишу Return для сохранения.
- Повторите предыдущие шаги для состояния после тренировки.
- Выберите равное количество эпох без артефактов для каждого условия стимула (целевого и нецелевого) как в дотренировочных, так и в посттренинговых условиях. Выберите максимально возможные эпохи для улучшения отношения сигнал/шум. Сделайте это для каждой записи ЭЭГ.
- Визуализация и анализ ERP
- Выберите меню Операции, чтобы просмотреть список сохраненных больших средств. Затем нажмите на средние значения группы, которые вы хотите построить. Затем нажмите кнопку Монтаж , чтобы выбрать каналы, которые вы хотите построить.
- Перейдите в меню «Инструменты», затем нажмите «Параметры визуализации», чтобы выбрать цвет и ширину линии каждой формы сигнала. Затем нажмите на меню Сигнал , установите флажок коррекции постоянного тока , введите нужный базовый интервал стимула, затем нажмите клавишу Return .
- Внимательно осмотрите построенные большие средние формы сигналов, чтобы определить интересующие компоненты и соответствующие им временные окна.
ПРИМЕЧАНИЕ: Для этого эксперимента мы знали, что формы сигналов, из-за конструкции задачи и сенсорных путей, полученных под наблюдением за P3, скорее всего, будут положительным компонентом, появляющимся позже 300 мс в центропариетальных электродах и с большими амплитудами напряжения в целевом состоянии. - Экспортируйте отдельные амплитуды пиковых амплитуд и напряжения, а затем импортируйте данные в электронную таблицу для создания базы данных. Проведите повторный анализ дисперсии (ANOVA) с помощью статистического программного обеспечения.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
Проиллюстрировать, как можно оценить эффект аудиотактильной сенсорной заместительной дискриминационной тренировки у лиц с БП путем оценки изменений Р3 в группе из 17 лиц с БП (средний возраст = 18,5 лет; УР = 7,2 года; восемь женщин и 11 мужчин), мы создали несколько фигур, чтобы изобразить формы сигналов ERP. Результаты, показанные на графиках ERP, показывают изменения в P3-подобной центропариетальной положительной форме волны, которая более надежна для целевых стимулов после тренировки. В предтренировочном состоянии ERP предполагают, что условия T и NT не так четко различимы, как в условиях после тренировки. Поэтому предполагается, что пятисессионная программа обучения оказывает влияние на нейронную реакцию, связанную с дискриминацией сложных звуковых стимулов. На рисунке 3 показаны средние значения до подготовки, а на рисунке 4 показаны средние значения после тренировки, которые отображают основные результаты этого исследования. На рисунке 5 показано, как эти формы сигналов ERP изменяются при построении с помощью цифрового фильтра нижних частот при частоте 5 Гц. Эта апостериорная фильтрация значительно снижает шум, вызванный в первую очередь индивидуальной изменчивостью, сохраняя при этом связанные с обучением изменения в формах сигналов P3, представляющих интерес для этого исследования.
Рисунок 1: Фотография портативной системы стимуляции (слева) и демонстрация того, как ее следует размещать на указательном пальце (справа). Это устройство состоит из крошечной гибкой пластиковой мембраны с площадью поверхности 78,5 мм2 , которая вибрирует в ответ на звуковые волны давления через аналоговую передачу, длинного входного кабеля аналогового динамика и красной крепежной полосы для регулировки указательного пальца. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 2: Диаграмма задачи непрерывной производительности (CPT). Показаны спектральные изображения, соответствующие каждой из пяти категорий стимулов (все длительностью 1500 мс). Целевой стимул (лай) маркируется, а продолжительность ISI (межстимульный интервал) указывается (2000 мс). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 3: Предварительные большие средние формы сигналов и топографические карты распределения напряжения. На этом рисунке показаны девять фронтоцентро-теменных электродов (F3, Fz, F4, C3, Cz, C4, P3, Pz и P4) электродной решетки системы 10-20. Красные линии соответствуют целевому условию, а черные — нецелевому условию. Цветные карты представляют распределение напряжения в микровольтах (мкВ) в 620 миллисекунд (мс). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 4: Послетренировочные большие средние формы сигналов и топографические карты распределения. На этом рисунке показаны девять фронтоцентро-теменных электродов (F3, Fz, F4, C3, Cz, C4, P3, Pz и P4) электродной решетки системы 10-20. Красные линии соответствуют целевому условию, а черные — нецелевому условию. Цветные карты представляют распределение напряжения в микровольтах (мкВ) в 620 миллисекунд (мс). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Рисунок 5: Предварительные (слева) и посттренинговые (справа) отфильтрованные большие средние формы сигналов и топографические карты распределения. На этом рисунке показаны три электрода средней линии (Fz, Cz и Pz) из массива электродов системы 10-20 после применения автономного цифрового фильтра нижних частот 5 Гц. Синие линии соответствуют целевому условию, а черные — нецелевому условию. Цветные карты представляют распределение напряжения в микровольтах (мкВ) в 630 миллисекунд (мс). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.
Дополнительный рисунок 1: Выбор эпохи в необработанной записи ЭЭГ с использованием аналитического программного обеспечения. На этом скриншоте показана запись ЭЭГ с сигналом от 21 канала (19 активных электродов и 2 окулограммных электрода). Эпохи продолжительностью 1100 миллисекунд (мс), начинающиеся за 100 мс до представления стимула, выбираются в аква-прямоугольнике. Тонкие красные линии в нижней части экрана представляют собой синхронизированные импульсы представления стимула, встроенные в сигнал ЭЭГ. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.
Дополнительный рисунок 2: Примеры вручную отвергнутых эпох, показывающих глазные артефакты. На этом скриншоте показана запись ЭЭГ с сигналом от 21 канала (19 активных электродов и два окулограммных электрода). Эпохи, выбранные в пурпурном прямоугольнике, были вручную отклонены, потому что они содержат глазные артефакты, вызванные морганием. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.
Дополнительный файл 1: Программа обучения аудиотактильной сенсорной заместительной замене. Подробное описание пятисеансовой программы. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
Используя инструменты ERP, мы разработали протокол для наблюдения и оценки постепенного развития навыков вибротактильной дискриминации для различения вибротактильных представлений различных чистых тонов. Наша предыдущая работа показала, что вибротактильная стимуляция является жизнеспособным альтернативным методом восприятия звука для глубоко глухих людей. Однако из-за сложности естественных звуков по сравнению с чистыми тонами потенциал языковой звуковой дискриминации требует отдельного исследования.
В качестве первого шага в этом направлении текущий протокол фокусируется на пространственно-временном появлении компонентов ERP для дальнейшего понимания связанных с обучением нейронных изменений у субъектов БП, связанных с аудиотактильной дискриминацией сложных звуков. Несмотря на то, что уникальный консенсус относительно точной функциональной роли P3 в принятии решений не был достигнут, наши результаты показывают, что P3 отражает механизм идентификации целей21, управляемый рабочей памятью, тип категоризации, который может быть изменен с практикой после нескольких учебных занятий в рамках целенаправленной стратегии обучения. Формы сигналов P3, наблюдаемые в этом эксперименте, согласуются с предположением, что этот компонент может отслеживать сам процесс идентификации, а не вызываться завершением идентификации стимула22. Как поведенческие, так и электрофизиологические результаты подтверждают представление о том, что естественные сложные звуки, такие как те, которые используются в этом эксперименте, могут быть идентифицированы и различимы с помощью процесса вибротактильной дискриминации, как только люди будут соответствующим образом обучены. Тем не менее, было тщательно рассмотрено несколько ограничений, в частности идеальное расширение образца. Хорошо известно, что клиническая популяция, страдающая глубокой глухотой, носит неоднородный характер. Многие переменные, такие как этиология, степень потери слуха, возраст начала, статус слуха родителей, языковое воздействие, использование слуховых аппаратов и образование, трудно контролировать при выборе образца исследования с серьезным слуховым дефицитом. Люди с несиндромной, прелингвальной глубокой двусторонней глухотой являются сложной выборкой. Мы опросили 36 кандидатов с глубокой потерей слуха, которые были заинтересованы в участии в этом исследовании. Из них 23 соответствовали критериям включения, и только 17 завершили исследование (пять учебных занятий и сеансы записи до и после ЭЭГ) и имели достаточное количество данных ЭЭГ без артефактов, необходимых для усреднения ERP. Большинство исследований, которые включают участников из клинической популяции с глубокой двусторонней глухотой, имеют широкие возрастные диапазоны и небольшие гетерогенные образцы. В ходе эксперимента были приложены все усилия, чтобы получить образец как можно более однородным.
Еще одно важное методологическое соображение в этом протоколе заключается в том, почему для получения индивидуальных средних значений ERP использовалось в среднем 25 эпох на каждое условие (25 целевых и 25 нецелевых). Это решение было принято, поскольку необходимо оптимизировать количество испытаний, включенных в эксперимент, путем балансировки компромисса между качеством данных и количеством времени и ресурсов, затрачиваемых на сбор данных. В частности, при работе с клиническими популяциями существуют практические ограничения на количество испытаний, которые могут быть представлены в одном эксперименте, поскольку целесообразно сократить время, которое участники проводят в лаборатории20. Участники становятся усталыми и суетливыми, если эксперимент занимает слишком много времени, вызывая повышение уровня шума в данных и негативно влияя на выполнение задачи. Крайне важно признать, что в настоящее время ведутся споры относительно того, сколько испытаний необходимо для получения значительных эффектов ERP23, поскольку это зависит от нескольких факторов, таких как рассматриваемый компонент ERP, количество сайтов записи, отношение сигнал-шум и некоторые показатели, такие как альфа Кронбаха (в пределах допустимых параметров, когда они превышают 0,6 или 0,07). Несколько источников оценили соответствующее количество испытаний, необходимых для стабильных форм сигналов P300, примерно в 20 испытаниях24, 36 испытаниях25, 40-50 испытаниях26 и даже до 60 испытаний27. Более конкретно, в задачах когнитивного контроля, таких как парадигма Go-NoGo, Ритдейк и его коллеги28 пришли к выводу, что для получения внутренне согласованной оценки P3 в этом типе задач требуется не менее 14 испытаний. Вышеупомянутые соображения были учтены как при экспериментальном проектировании, так и при методике усреднения ERP, описанной в настоящем исследовании.
В целом, потенциалы мозга, связанные с событиями, являются надежным и широко используемым инструментом для анализа электрических изменений, лежащих в основе функции мозга и динамики поведения. Одним из наиболее заметных и стойких электрофизиологических ответов ERP является компонент P3, который предлагается в качестве надежного показателя для оценки дискриминации вибротактильных стимулов по нескольким предложенным методам29. Тот факт, что ERP имеют высокую внутреннюю согласованность и высокую надежность тестирования-повторного тестирования, означает, что они являются идеальным методом для изучения изменений в активности мозга в результате вмешательства в повторные измерения. Тем не менее, также важно отметить ограничения этого метода ERP, где небольшие величины определенных компонентов ERP могут потребовать многих испытаний, чтобы гарантировать точные меры, а пространственное разрешение ERP намного хуже, чем у других методов нейровизуализации. Таким образом, этот метод лучше подходит для понимания временной динамики нейрофункциональной активации, а не точной локализации этой активации.
Несмотря на эти методологические проблемы, возобновление изучения эволюции нервного развития и связности различий в мозге, возникающих в результате ранней слуховой депривации, дает возможность углубить понимание сенсорной замены и овладения языком, особенно при обращении к более молодым, глубоко глухим группам населения. Компоненты ERP остаются одними из лучших инструментов, доступных нейробиологам для решения этой проблемы, и еще не дали результатов с важными будущими последствиями.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Мы подтверждаем, что нет никаких известных конфликтов интересов, связанных с этой публикацией, и не было никакой значительной финансовой поддержки для этой работы, которая могла бы повлиять на ее результат.
Acknowledgments
Мы благодарим всех участников и их семьи, а также учреждения, которые сделали эту работу возможной, в частности Asociación de Sordos de Jalisco, Asociación Deportiva, Cultural y Recreativa de Silentes de Jalisco, Educación Incluyente, A.C., и Preparatoria No. 7. Мы также благодарим Сандру Маркес за ее вклад в этот проект. Эта работа финансировалась GRANT SEP-CONACYT-221809, GRANT SEP-PRODEP 511-6/2020-8586-UDG-PTC-1594 и Институтом неврологии (Universidad de Guadalajara, Мексика).
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Audacity | Audacity team | audacityteam.org | Free, open source, cross-platform audio editing software |
| Audiometer | Resonance | r17a | |
| EEG analysis Software | Neuronic , S.A. | ||
| EEG recording Software | Neuronic , S.A. | ||
| Electro-Cap | Electro-cap International, Inc. | E1-M | Cap with 19 active electrodes, adjustable straps and chest harness. |
| Electro-gel | Electro-cap International, Inc. | ||
| External computer speakers | |||
| Freesound | Music technology group | freesound.org | Database of Creative Commons Licensed sounds |
| Hook and loop fastner | Velcro | ||
| IBM SPSS (Statistical Package for th Social Sciences) | IBM | ||
| Individual electrodes | Cadwell | Gold Cup, 60 in | |
| MEDICID-5 | Neuronic, S.A. | EEG recording equipment (includes amplifier and computer). | |
| Nuprep | Weaver and company | ECG & EEG abrasive skin prepping gel | |
| Portable computer with touch screen | Dell | ||
| SEVITAC-D | Centro Camac, Argentina. Patented by Luis Campos (2002). | http://sevitac-d.com.ar/ | Portable stimulator system is worn on the index-finger tip and it consists of a tiny flexible plastic membrane with a 78.5 mm2 surface area that vibrates in response to sound pressure waves via analog transmission. It has a sound frequency range from 10 Hz to 10 kHz. |
| Stimulus presentation Software Mindtracer | Neuronics, S.A. | ||
| Stimulation computer monitor and keyboard | |||
| Tablet computer | Lenovo | ||
| Ten20 Conductive Neurodiagnostic Electrode paste | weaver and company |
References
- Rothenberg, M., Richard, D. M. Encoding fundamental frequency into vibrotactile frequency. The Journal of the Acoustical Society of America. 66 (4), 1029-1038 (1979).
- Plant, G., Arne, R. The transmission of fundamental frequency variations via a single channel vibrotactile aid. Speech Transmission Laboratories Quarterly Progress Report. 24 (2-3), 61-84 (1983).
- Bernstein, L. E., Tucker, P. E., Auer, E. T. Potential perceptual bases for successful use of a vibrotactile speech perception aid. Scandinavian Journal of Psychology. 39 (3), 181-186 (1998).
- Bach-y-Rita, P., Kercel, S. W. Sensory substitution and the human-machine interface. Trends in Cognitive Sciences. 7 (12), 541-546 (2003).
- Bach-y-Rita, P.
- Kaczmarek, K. A., Webster, J. G., Bach-y-Rita, P., Tompkins, W. J. Electrotactile and vibrotactile displays for sensory substitution systems. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 38 (1), 1-16 (1991).
- Russo, F. A., Ammirante, P., Fels, D. I.
- Ammirante, P., Russo, F. A., Good, A., Fels, D. I.
- González-Garrido, A. A., et al. Vibrotactile discrimination training affects brain connectivity in profoundly deaf individuals. Frontiers in Human Neuroscience. 11, 28 (2017).
- Ruiz-Stovel, V. D., Gonzalez-Garrido, A. A., Gómez-Velázquez, F. R., Alvarado-Rodríguez, F. J., Gallardo-Moreno, G. B. Quantitative EEG measures in profoundly deaf and normal hearing individuals while performing a vibrotactile temporal discrimination task. International Journal of Psychophysiology. 166, 71-82 (2021).
- Polich, J. Updating P300: an integrative theory of P3a and P3b. Clinical Neurophysiology. 118 (10), 2128-2148 (2007).
- Luck, S. J., Woodman, G. F., Vogel, E. K.
- Kelly, S. P., O'Connell, R. G. The neural processes underlying perceptual decision making in humans: recent progress and future directions. Journal of Physiology-Paris. 109 (1-3), 27-37 (2015).
- Barry, R. J., et al. Components in the P300: Don't forget the Novelty P3. Psychophysiology. 57 (7), 13371 (2020).
- Polich, J. P300 clinical utility and control of variability. Journal of Clinical Neurophysiology. 15 (1), 14-33 (1998).
- Polich, J., Criado, J. R. Neuropsychology and neuropharmacology of P3a and P3b. International Journal of Psychophysiology. 60 (2), 172-185 (2006).
- Polich, J., Kok, A. Cognitive and biological determinants of P300: an integrative review. Biological Psychology. 41 (2), 103-146 (1995).
- Nieuwenhuis, S., Aston-Jones, G., Cohen, J. D. Decision making, the P3, and the locus coeruleus--norepinephrine system. Psychological Bulletin. 131 (4), 510 (2005).
- Luck, S. J. An Introduction to the Event-Related Potential Technique. , MIT Press. (2014).
- Kappenman, E. S., Luck, S. J. Best practices for event-related potential research in clinical populations. Biological Psychiatry: Cognitive Neuroscience and Neuroimaging. 1 (2), 110-115 (2016).
- Rac-Lubashevsky, R., Kessler, Y. Revisiting the relationship between the P3b and working memory updating. Biological Psychology. 148, 107769 (2019).
- Twomey, D. M., Murphy, P. R., Kelly, S. P., O'Connell, R. G. The classic P300 encodes a build-to-threshold decision variable. European Journal of Neuroscience. 42 (1), 1636-1643 (2015).
- Boudewyn, M. A., Luck, S. J., Farrens, J. L., Kappenman, E. S. How many trials does it take to get a significant ERP effect? It depends. Psychophysiology. 55 (6), 13049 (2018).
- Cohen, J., Polich, J. On the number of trials needed for P300. International Journal ofPsychophysiology. 25 (3), 249-255 (1997).
- Duncan, C. C., et al. Event-related potentials in clinical research: guidelines for eliciting, recording, and quantifying mismatch negativity, P300, and N400. Clinical Neurophysiology. 120 (11), 1883-1908 (2009).
- Thigpen, N. N., Kappenman, E. S., Keil, A. Assessing the internal consistency of the event-related potential: An example analysis. Psychophysiology. 54 (1), 123-138 (2017).
- Huffmeijer, R., Bakermans-Kranenburg, M. J., Alink, L. R., Van IJzendoorn, M. H. Reliability of event-related potentials: the influence of number of trials and electrodes. Physiology & Behavior. 130, 13-22 (2014).
- Rietdijk, W. J., Franken, I. H., Thurik, A. R. Internal consistency of event-related potentials associated with cognitive control: N2/P3 and ERN/Pe. PloS One. 9 (7), 102672 (2014).
- Alsuradi, H., Park, W., Eid, M. EEG-based neurohaptics research: A literature review. IEEE Access. 8, 49313-49328 (2020).
