EEG-Mu-Rhythmus in typischen und atypischen Entwicklung

Das übergeordnete Ziel des folgenden Experiments ist es, EEG-Methoden zu verwenden, um die Aktivierung des Spiegelneuronensystems bei Personen mit und ohne Autismus-Spektrum-Störung zu beurteilen. Dies wird erreicht, indem zunächst während der Beobachtung und Ausführung einer motorischen Aktion sowie während einer Ruhebedingung zu Studienbeginn ein EEG mit hoher Dichte gesammelt wird. In einem zweiten Schritt werden kontinuierliche EEG-Daten überprüft, in Epics segmentiert und Bewegungsartefakte entfernt.

Als nächstes wird eine schnelle Fourier-Transformation auf die Datenleistung angewendet, die dann auf der Grundlage des Logarithmus des Verhältnisses der Leistung über den Bereich von acht bis 13 Hertz für die Ausführungs- bzw. Beobachtungsbedingungen relativ zur Ruhebedingung der Grundlinie berechnet wird. Die Ergebnisse zeigen die Aktivierung des Spiegelneuronensystems während der Beobachtung und Ausführung motorischer Aktionen basierend auf der Abschwächung des EEG-MU-Rhythmus. Der Hauptvorteil des EEG gegenüber anderen bildgebenden Verfahren wie dem FMRI besteht darin, dass das EEG eine hervorragende zeitliche Auflösung bietet, die es ermöglicht, selbst kurze Veränderungen der Schwingungsmuster im Gehirn zu analysieren.

EG ist auch nicht-invasiv und ermöglicht so eine unglaublich effiziente Art und Weise, Daten selbst von den schwierigsten Bevölkerungsgruppen wie Säuglingen oder Kindern mit Autismus zu sammeln. Diese Methode wird uns helfen, Schlüsselfragen im Bereich der klinischen Neurowissenschaften bezüglich der Art der Funktionsweise des Spiegelneuronensystems bei Autismus-Spektrum-Störungen zu beantworten. Diese Methode kann jedoch einen Einblick in das Spiegelneuronensystem bei Autismus geben.

Es kann auch auf andere Populationen und Forschungsfragen angewendet werden. Identifizieren Sie Patienten, die für eine Teilnahme in Frage kommen, wie im Textprotokoll beschrieben, und identifizieren Sie eine Kontrollstichprobe, die auf relevante Variablen wie Alter, Geschlecht und kognitive Fähigkeiten abgestimmt ist. Stellen Sie das und auf den Tisch in Reichweite eines sitzenden Teilnehmers.

Theand ist ein Holzklotz mit einem Sensor, der einen mit einem Zeitstempel versehenen Marker an die Erfassungssoftware sendet. Wenn es ergriffen wird. Aktivieren Sie die EEG-Erfassungssoftware und beginnen Sie eine neue Sitzung, um das Net Warm, eine Lösung aus destilliertem Wasser, Kaliumchlorid und Babyshampoo, auf 104 Grad Fahrenheit vorzubereiten.

Weichen Sie dann das EEG-System mit 128 Elektroden mindestens fünf Minuten lang in der warmen Kochsalzlösung ein. Bitten Sie den Teilnehmer, 75 Zentimeter vom Stimulus-Präsentationsmonitor entfernt und vollständig im Blickfeld der Videokamera Platz zu nehmen. Finde den Scheitelpunkt auf dem Kopf des Teilnehmers, indem du den Schnittpunkt des Mittelpunkts zwischen dem Nasenlicht und dem Äon und den Mittelpunkt zwischen der Ohrmuschel lokalisierst.

Markieren Sie mit einem Hautmarker die nächste Position des Scheitelpunkts, die EEG-Kappe auf dem Kopf des Teilnehmers, so dass die Scheitelpunktelektrode direkt über der Scheitelpunktmarkierung platziert wird. Überprüfen Sie mit der Erfassungssoftware die Impedanzen und stellen Sie sicher, dass sie unter dem für das EEG-System geeigneten Schwellenwert liegen. Zu den Erfassungseinstellungen gehören die Referenzierung des Signals auf die Vertex-Elektrode und den Analogfilter zwischen 0,1 und 100 Hertz und eine Abtastrate von 500 Abtastungen pro Sekunde.

Sobald die Einrichtung abgeschlossen ist, beginnen Sie mit der Videoaufzeichnung der Sitzung. Erklären Sie dem Teilnehmer, dass es drei experimentelle Bedingungen geben wird. Beobachten, ausführen und ausruhen.

Für die Bedingung beobachten. Weisen Sie den Teilnehmer an, ruhig zu sitzen und sich ein Video anzusehen, in dem eine Person das Manipul Andum greift. Jeder Versuch dauert sechs Sekunden und das beobachtete Greifen erfolgt nach genau drei Sekunden.

Überwachen Sie die visuelle Aufmerksamkeit des Teilnehmers während der Aufgabe und markieren Sie Versuche, bei denen der Teilnehmer nicht auf den zu verwerfenden Bildschirm achtet. Weisen Sie den Teilnehmer während der Nachbearbeitung für die Ausführungsbedingung an, ruhig zu sitzen, wobei die rechte Hand direkt unter dem Manipul Andum ruht. Und als er einen akustischen Hinweis hörte, um das Manipul Andum zu imitieren, griff er aus dem Videoclip zur Beobachtung des Zustands.

Jeder Versuch sollte sechs Sekunden dauern. Da die auditive Warteschlange bei genau drei Sekunden angezeigt wird, sendet ein Sensor am Manipul andum ein Signal an den Erfassungscomputer, der eine Markierung in der EEG-Aufzeichnung platziert, um den Zeitpunkt, zu dem der Teilnehmer greift, genau aufzuzeichnen. Das Protokoll besteht aus zufälligen Blöcken der Beobachtungs- und Ausführungsbedingungen.

Jeder Block besteht aus 10 Versuchen, also insgesamt 40 Versuchen pro Bedingung. Hier ist ein 10er-Block zu sehen. Observe Trials stellen sicher, dass das Bild des Manipul andums während der gesamten Beobachtungs- und Ausführungsblöcke, auch zwischen den Versuchen, auf dem Bildschirm bleibt.

Präsentieren Sie nach einem Block den nächsten zufälligen Block, bei dem es sich in diesem Beispiel um einen Execute-Block handelt. Nach Abschluss von zwei Blöcken verabreichen Sie die Ruhebedingung für drei Minuten. Im Ruhezustand sitzt der Teilnehmer ruhig mit offenen Augen da und beobachtet passiv ein kleines Fadenkreuz auf dem Reizmonitor.

Zeichnen Sie das kontinuierliche EEG während der dreiminütigen Ruhebedingung nach der Datenerfassung auf, überprüfen Sie die Impedanzen erneut und notieren Sie alle Änderungen der Impedanzpegel. Beenden Sie dann die Aufzeichnung der Erfassungssoftware zur Nachbearbeitung. Beziehen Sie das EEG-Signal erneut auf das durchschnittliche Segment, die kontinuierlichen EEG-Daten in 40 Versuche von jeweils sechs Sekunden für jede Bedingung.

Verwenden Sie jetzt automatisierte Algorithmen und visuelle Inspektion, um Versuche mit Bewegungsartefakten abzulehnen, indem Sie Segmente mit schnellen durchschnittlichen Amplituden von mehr als 200 Mikrovolt, differenziellen durchschnittlichen Amplituden von mehr als 100 Mikrovolt und null Varianz in einem bestimmten Versuch identifizieren. Suchen Sie als Nächstes nach zusätzlichen Bewegungsartefakten, indem Sie die Daten visuell überprüfen, und bestätigen Sie die Bewegungsartefakte, indem Sie das Video der Sitzung überprüfen. Schließen Sie alle Versuche in der beobachteten Bedingung, die mit Bewegungsartefakten kontaminiert sind, und alle Versuche in der Ausführungsbedingung aus, die mit Bewegungsartefakten kontaminiert sind, die nicht mit der Greifgeste in Verbindung stehen.

Verwerfen Sie alle Versuche, die während des Erwerbs markiert wurden und bei denen der Teilnehmer nicht aufgepasst hat. Notieren Sie die Ablehnungsrate der Studie für jede zu analysierende Diagnosegruppe nach der Entfernung von Artefakten. Segmentieren Sie die sauberen Versuche in zwei zweite Epics, die aus einer Sekunde Daten vor dem Greifen und einer Sekunde danach für die Beobachtungs- und Ausführungsbedingungen bestehen.

Außerdem hat das Segment zwei zweite Epics aus der Ruhebedingung bereinigt. Führen Sie als Nächstes eine schnelle Fourier-Transformation durch. Wählen Sie auf jedem Segment einen Cluster von acht Elektroden auf jeder Hemisphäre aus, der die vier Standardpositionen C3 und C für die statistische Analyse umgibt.

Für jede Bedingung wird die Trennschärfe über die eingeschlossenen Versuche gemittelt. Um die Leistungsspektren zu berechnen, berechnen Sie die Mu-Dämpfung, indem Sie die durchschnittliche Leistung während der Ausführung oder der Beobachtung einer motorischen Aktion im Verhältnis zur durchschnittlichen Leistung untersuchen. Im Ruhezustand im Bereich von acht bis 13 Hertz verwenden Sie den Logarithmus dieses Verhältnisses, um den Grad der Dämpfung zu bestimmen.

Ein negativer Wert stellt die Dämpfung während der Ausführung oder Beobachtung dar. Während ein positiver Wert die Augmentation darstellt, ist hier die charakteristische Topographie der Dämpfung des mu-Rhythmus dargestellt, wie sie von einem Individuum mit typischer Entwicklung bei der Beobachtung einer zielgerichteten Greifaktion demonstriert wird. Die Dämpfung des mu-Rhythmus spiegelt sich in der Topographie der Kopfhaut als reduzierte Amplitude über zentral angeordneten Elektroden wider.

Die gemittelte spektrale Leistung in der mu-Frequenz während der Beobachtung der biologischen Bewegung ist relativ zum Ausgangswert abgeschwächt. Während die mu-Leistung während der Beobachtung nicht-biologischer Bewegungen nicht abgeschwächt wird, schwächt sich die mu-Leistung sowohl während der Ausführung als auch während der Beobachtung von Handlungen relativ zur Grundlinie ab. Bei einem sich normal entwickelnden 6-jährigen Mann Einmal gemeistert, kann diese Technik, einschließlich der Datenerfassung und -verarbeitung, in zwei Stunden pro Probanden abgeschlossen werden, wenn sie nach ihrer Entwicklung korrekt durchgeführt wird.

Diese Technik ebnete Forschern auf dem Gebiet der klinischen Neurowissenschaften den Weg, einige der zugrunde liegenden Mechanismen von Autismus-Spektrum-Störungen zu erforschen. Nachdem Sie sich dieses Video angesehen haben, sollten Sie ein gutes Verständnis für eine Methode zur Beurteilung der Aktivierung des Spiegelneuronensystems beim Menschen haben. Das EEG ist eine effiziente nicht-invasive Methode, um zu verstehen, wie das Gehirn soziale Informationen verarbeitet.