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Ereignisbezogene Potenziale (ERPs) und andere EEG-basierte Methoden zur Extraktion von Biomarkern...
Ereignisbezogene Potenziale (ERPs) und andere EEG-basierte Methoden zur Extraktion von Biomarkern...
JoVE Journal
Neuroscience
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JoVE Journal Neuroscience
Event Related Potentials (ERPs) and other EEG Based Methods for Extracting Biomarkers of Brain Dysfunction: Examples from Pediatric Attention Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD)

Ereignisbezogene Potenziale (ERPs) und andere EEG-basierte Methoden zur Extraktion von Biomarkern der Hirnfunktionsstörung: Beispiele aus pädiatrischen Aufmerksamkeitsdefiziten/Hyperaktivitätsstörungen (ADHS)

Full Text
16,865 Views
10:02 min
March 12, 2020

DOI: 10.3791/60710-v

Geir Ogrim1,2,3, Juri D. Kropotov4,5

1Neuropsychiatric Team, Åsebråten Outpatient Clinic,Østfold Hospital Trust, 2Institute of Psychology,Norwegian University of Science and Technology, 3Gillberg Neuropsychiatry Centre,University of Gothenburg, 4P. Bechtereva Institute of the Human Brain,Russian Academy of Sciences, 5Department of Neuropsychology,Andrzej Frycz-Modrzewski Krakow University

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Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Overview

This study focuses on the application of EEG methods to extract biomarkers related to brain dysfunctions, emphasizing multi-channel event-related potentials (ERPs) collected during a cued GO/NOGO task. Non-brain artifacts are corrected, and ERPs are compared to normative databases, with particular examples illustrating potential biomarkers for ADHD diagnosis and prediction of medication response.

Key Study Components

Area of Science

  • Neuroscience
  • Electrophysiology
  • Psychology

Background

  • Event-related potentials (ERPs) provide insights into brain function.
  • EEG is a noninvasive and affordable technique.
  • Technique relates well to existing scientific studies on brain dysfunction.
  • Focus on specific ERPs associated with cognitive tasks.

Purpose of Study

  • To assess brain function through EEG spectra and ERPs.
  • To identify biomarkers for ADHD diagnosis.
  • To predict responses to medication based on brain activity.

Methods Used

  • EEG monitoring is performed during a GO/NOGO task.
  • The study employs a structured procedure for electrode placement and data acquisition.
  • Independent component analysis is used to correct for artifacts like eye movements.
  • EEG data is analyzed and compared with normative databases to identify significant deviations.

Main Results

  • Demonstration of ERP measurement techniques and their relevance to understanding ADHD.
  • Identification of significant deviations in brain activity patterns compared to normative data.
  • Potential link established between ERP features and clinical diagnosis/medication response.

Conclusions

  • This study demonstrates a methodology for utilizing EEG to derive biomarkers for brain dysfunctions.
  • It aids in understanding the neural correlates of ADHD and the potential for personalized treatment strategies.
  • Findings contribute to the broader understanding of neuronal mechanisms related to cognitive control.

Frequently Asked Questions

What are the advantages of using EEG for this study?
EEG is noninvasive and affordable, allowing for repeated measures and broad applicability in research settings.
How is the GO/NOGO task implemented in this study?
Subjects are trained to respond to specific animal image pairs while ignoring distractors, which helps in studying cognitive control.
What types of data are obtained from ERP analysis?
Data includes information on omission and commission errors, mean reaction times, and variability in responses related to the cognitive task.
How can this methodology be adapted for other studies?
The EEG setup and analysis techniques can be modified to fit various cognitive tasks or clinical populations based on the research need.
What limitations should be considered when interpreting EEG results?
Factors such as individual differences in anatomy and the influence of artifacts must be accounted for to ensure accurate data interpretation.

EEG-Methoden werden zur Extraktion von Biomarkern von Hirnfunktionsstörungen angewendet. Der Schwerpunkt liegt auf mehrkanaligen ereignisbezogenen Potenzialen (ERPs), die in einer GO/NOGO-Aufgabe aufgezeichnet wurden. Nicht-Gehirn-Artefakte werden korrigiert und ERPs werden mit den normativen Daten verglichen. Beispiele beziehen sich auf Biomarker für adhS-Diagnose und Vorhersage der Medikamentenreaktion.

Der Vergleich von EEG-Spektren und ereignisbezogenen Potenzialen, ERPS, mit einer Datenbank kann wichtige Informationen über die Gehirnfunktion liefern. Die Vorteile dieser Techniken sind, dass sie nicht invasiv, erschwinglich sind und sich auf eine große Anzahl von wissenschaftlichen Studien beziehen können. Diese Techniken demonstrieren Maria Danielsen, eine Psychologie-Kandidatin, die seit etwa zwei Jahren als Technikerin in unserer Klinik arbeitet.

Um eine entsprechende EEG-Datendatei zu erstellen, klicken Sie in der Software auf Datei und Neu. Die Karte des Betreffs wird auf dem Bildschirm angezeigt. Messen Sie nach dem Ausfüllen aller entsprechenden Informationen den Nasion-Inion-Abstand auf dem Kopf des Motivs.

Die Mitte der frontalen Polelektroden sollte auf eine horizontale Linie 10% dieser Entfernung über der Nasion fallen. Hautpräparatgel auf die Ohrläppchen auftragen und die Ohrelektrodenbecher mit leitfähigem Elektrodengel füllen. Befestigen Sie die Ohrelektroden und legen Sie die Kappe symmetrisch auf den Kopf, wobei die frontalen Polelektroden in der Mitte des Frontpols platziert sind.

Ziehen Sie die Kappe so weit wie möglich nach unten, um sie in der Nähe des Kopfes zu sichern und legen Sie den Bund um die Brust. Befestigen Sie die an die Kappe mit diesem Band verbundenen Druckknöpfe, um zu verhindern, dass sich die Kappe und die Elektroden während des Tests bewegen, und schließen Sie das Kappenkabel und die Ohrkabel an den Verstärker an. Klicken Sie als Nächstes auf die WinEEG-Menüsteuerung des Impedanzsymbols und füllen Sie die Spritze mit Gel.

Verwenden Sie die Spritze, um alle Elektrodenlöcher zu füllen. Die Impedanz ist okay, wenn die schwarzen Kreise gelb sind. Die Ausrüstung ist fertig, wenn alle 20 Löcher eine gelbe Farbe haben und der Farbunterschied zwischen einzelnen Löchern klein ist.

Wenn das Gerät ordnungsgemäß platziert wurde, klicken Sie auf die Starttaste, um die EEG-Überwachung zu initiieren und den Probanden darüber zu informieren, dass der Test etwa eine Stunde dauern wird. Bitten Sie das Motiv, sich im bequemen Stuhl mit geschlossenen Augen zu entspannen und auf den roten Kreis zu klicken, um das EEG zu erwerben. Nachdem Sie auf weiter geklickt haben, wählen Sie die Augen geschlossen aus, um die Registrierung zu starten.

Nach drei Minuten klicken Sie auf Pause und bitten Sie das Subjekt, die Augen zu öffnen, während sie sich entspannen und auf den Bildschirm vor ihnen schauen. Klicken Sie dann auf den roten Kreis, um die Registrierung fortzusetzen. Klicken Sie nach weiteren drei Minuten auf Beenden und Speichern.

Bevor Sie mit einer EEG-Aufnahme beginnen, halten Sie das Motiv einen Knopfschalter in der rechten Hand und öffnen Sie das Aufgabenmenü. Wählen Sie VCPT auf dem sekundären Computer vor dem Betreff aus. Informieren Sie das Motiv, dass die Bilder paarweise mit dem ersten Bild nach einer Sekunde und nach drei Sekunden ein neues Paar nach demselben Muster angezeigt werden.

Weisen Sie das Motiv an, so schnell wie möglich auf die Maustaste zu klicken, wenn die AA-Kombination, in der die beiden Tiere identisch sind, erscheint. Weisen Sie das Motiv an, die Maustaste bei AP-, PP- oder AH-Kombinationen nicht zu drücken. Weisen Sie das Subjekt an, die zufälligen Töne in PH-Kombinationen zu ignorieren.

Nachdem Sie die Anweisungen geliefert haben, drücken Sie die Eingabetaste, um die Aufgabe etwa zwei bis fünf Minuten lang auszuführen, um das Motiv auf der go/nogo-Aufgabe zu trainieren. Wählen Sie am Ende der Trainingsaufgabe die Option Schalter in den Slave-Modus aus. Um das Experiment zu starten, wählen Sie die EEG-Erfassungsoption aus dem Aufnahmemenü auf dem Hauptcomputer aus.

Wählen Sie im Aufnahmemenü das Stimulus-Präsentationsprogramm aus. Die Option "Stimuli-Präsentationsprogramm" wird hervorgehoben. Wählen Sie VCPT aus und starten Sie die Reizpräsentationen auf dem sekundären Computer.

Wenn alle 400 Tests abgeschlossen sind, drücken Sie eine Pause, beenden und speichern Sie sie, bevor Sie die Registrierung beenden. Um Die Artefakte der Augenbewegung aus den Daten zu entfernen, klicken Sie mit der linken Maustaste auf die Zeitleiste am Anfang des Fragments, um das EEG-Fragment auszuwählen, und klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Zeitleiste am Ende des Fragments. Das gesamte Fragment wird gelb hervorgehoben.

Um den Vergleich der einzelnen Spektren und ereignisbezogenen Potenziale mit der HBI-Referenzdatenbank zu ermöglichen, wählen Sie die unabhängige Komponentenanalysemethode aus und wählen Sie die Topographien aus, die mit Augenblinzeln und horizontalen Augenbewegungen verbunden sind. Klicken Sie dann auf OK, um die Auswahl zu akzeptieren und die Markierungsartefakte-Prozedur aus dem Analysemenü zu implementieren. Um die EEG-Spektren zu berechnen, wählen Sie im Analysemenü geschlossene Oder geöffnete Augen aus, um das EEG-Spektrum und das Fragment von Interesse auszuwählen, und klicken Sie auf OK. Wählen Sie dann im Analysemenü den Vergleich aus, um die einzelnen Spektren mit der Datenbank zu vergleichen.

Um die ereignisbezogenen Potenziale zu berechnen, wählen Sie in der gemeinsamen Durchschnittsmontage eine EEG VCPT-Datei aus und klicken Sie im Analysemenü auf ERP berechnen. Klicken Sie auf OK. Es wird ein Fenster mit DenerErP-Berechnungen angezeigt. Wählen Sie aus den vier kleinen Fenstern über dem Diagramm mit den Bezeichnungen eins, zwei, drei und vier die Komponente des Interesses in einem Fenster und die Option keine in den anderen Fenstern aus.

Wählen Sie im rechten vertikalen Menü das Zeitintervall aus, das von Interesse ist. Um die Welle für ereignisbezogene Potenziale abzubilden, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die ausgewählte Zeit entlang der x-Achse eines beliebigen Diagramms. Lassen Sie dann die Karte los und wählen Sie Karte hinzufügen aus.

Die entsprechenden Karten werden unten auf der Seite angezeigt. Um die Anzahl der Auslassungen, Provisionen, die mittlere Reaktionszeit für a-a GO und die Echtzeitvariabilität anzuzeigen, klicken Sie mit der rechten Maustaste in das fenster ereignisbezogene Potenziale, und wählen Sie Gruppeninformationen aus. Die a-a GO-Zeile zeigt die Anzahl der Auslassungsfehler, Reaktionszeit und Reaktionszeitvariabilität.

Die a-p NoGO-Zeile zeigt die Anzahl der Provisionsfehler an. Wählen Sie unter Analyse den Vergleich aus. Wählen Sie dann im rechten Fenster die Datei des Betreffs und die Vergleichsdatei aus und klicken Sie auf OK. Um die ereignisbezogenen Potenziale mit der Referenzdatenbank zu vergleichen, wählen Sie den Vergleich der Ergebnisse aus dem Analysemenü aus, und wählen Sie die Datei des Betreffs und die HBI-Datenbank aus.

Klicken Sie dann mit der rechten Maustaste auf den Zeitpunkt und den Kanal des Interesses, um das Signifikanzniveau der Abweichung von der Referenz zu erhalten. Um Gruppen zum Auswerten des ereignisbezogenen potenziellen Unterschieds auszuwählen, klicken Sie auf den Pfeil an einer Stelle. Klicken Sie für referenzielle Ereignispotenziale auf zwei.

Um den Unterschied zu sehen, klicken Sie auf drei. Wählen Sie für aktive Gruppe 4 keine aus. Um das Zeitintervall von Interesse zu definieren, geben Sie das Zeitintervall von und die Dauer in Millisekunden ein.

Positionieren Sie dann den Cursor zum Zeitpunkt und Kanal des Interesses, und klicken Sie mit der rechten Maustaste, um Karte hinzufügen auszuwählen. Eine Karte mit der Abweichung von der Referenz wird angezeigt. Andere Dateien anstelle der HBI-Datenbank können für Vergleiche ausgewählt werden.

Hier werden ereignisbedingte Potentialkorrelen der Dysfunktion der proaktiven kognitiven Kontrolle in der repräsentativen ADHS-Gruppe gezeigt. Zwei Indizes der proaktiven kognitiven Kontrolle wurden in der ADHS-Gruppe im Vergleich zu einer gesunden Kontrollgruppe in dieser Analyse reduziert. In dieser Abbildung, ereignisbezogene potenzielle Korrelationen der Dysfunktion der reaktiven kognitiven Kontrolle in der ADHS-Gruppe beobachtet werden können.

Zwei Indizes der reaktiven kognitiven Kontrolle wurden auch bei den ADHS-Patienten im Vergleich zur gesunden Kontrollgruppe reduziert. Um eine qualitativ hochwertige Registrierung zu gewährleisten, minimieren Sie die Muskel- und Bewegungsartefakte so weit wie möglich. Eine sichere Verbindung zwischen der Aufgabe und dem WinEEG-Computer ist entscheidend.

Obwohl diese Methoden Teil einer vollständigen klinischen Untersuchung zur Generierung von Hypothesen sind, können sie Methoden wie klinische Interviews, medizinische Untersuchungen, neuropsychologische Tests oder Beobachtungen nicht ersetzen.

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Neurowissenschaften Ausgabe 157 Biomarker Vorhersagen ereignisbezogene Potenziale latente Komponenten CUed GO/NOGO-Aufgabe Aufmerksamkeitsdefizit/Hyperaktivitätsstörung (ADHS)

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