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Elektroenzephalographie-Netzwerkindizes als Biomarker für die Beeinträchtigung der oberen Extremi...
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JoVE Journal Neuroscience
Electroencephalography Network Indices as Biomarkers of Upper Limb Impairment in Chronic Stroke

Elektroenzephalographie-Netzwerkindizes als Biomarker für die Beeinträchtigung der oberen Extremitäten bei chronischem Schlaganfall

Full Text
1,131 Views
06:37 min
July 14, 2023

DOI: 10.3791/64753-v

Ga-Young Choi*1, Won Kee Chang*2, Miseon Shim1, Nuri Kim2, Ji-hee Jang2, Won-Seok Kim2, Han-Jeong Hwang1,3, Nam-Jong Paik2

1Department of Electronics and Information Engineering,Korea University, 2Department of Rehabilitation Medicine, Seoul National University College of Medicine,Seoul National University Bundang Hospital, 3Interdisciplinary Graduate Program for Artificial Intelligence Smart Convergence Technology,Korea University

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

Summary

Das experimentelle Protokoll demonstriert das Paradigma für die Erfassung und Analyse von Elektroenzephalographie-Signalen (EEG) während der Bewegung der oberen Gliedmaßen bei Personen mit Schlaganfall. Die Veränderung des funktionellen Netzwerks der Low-Beta-EEG-Frequenzbänder wurde während der Bewegung der beeinträchtigten oberen Extremität beobachtet und war mit dem Grad der motorischen Beeinträchtigung assoziiert.

Transcript

Unser Protokoll kann dabei helfen, eine aufgabenspezifische Neuroaktivität für Patienten mit Schlaganfall zu untersuchen und so potenzielle Biomarker für den Grad der motorischen Beeinträchtigungen und die motorische Erholung bei ihnen zu finden. Unsere Technik nutzt aufgabenspezifisches EEG, um komplizierte Entzündungsprozesse im Zusammenhang mit motorischen Beeinträchtigungen bei Schlaganfallpatienten aufzudecken. Dazu gehört auch die Aufdeckung des Zusammenspiels zwischen der ipsilesionalen und kontraläsionalen Hemisphäre.

Diese Methode untersucht die Neurophysiologie der motorischen Beeinträchtigung bei Schlaganfallpatienten. In Kombination mit der motorischen Auswertung bietet es eine umfassende Analyse ihrer motorischen Defizite. Die mit diesem Paradigma gemessenen Indizes haben das Potenzial, ein Biomarker für die Wiederherstellung der Optik bei Patienten mit Schlaganfall zu sein.

Für die Forschung wird die Anwendung dieses Paradigmas Einblicke in die Neurophysiologie des motorischen Defizits und der Erholung liefern. Nach der Rekrutierung der Patienten. Zeigen Sie zwei visuelle Stimuli, nah und offen, jeweils 30 Sekunden lang in der Mitte eines Monitors an, um die Ausgangsdaten des Elektroenzephalogramms (EEG) im Ruhezustand zu messen.

Dabei schließt und öffnet der Teilnehmer die Augen. Präsentieren Sie als Nächstes drei Sekunden lang ein Handbewegungsbild, um den Teilnehmer anzuweisen, eine Handstreckbewegung auszuführen. Zeigen Sie anschließend fünf Sekunden lang eine Fixierungsmarkierung an, die eine Ruhephase zulässt.

Setzen Sie den Teilnehmer in einen bequemen Sessel mit Blick auf einen Monitor. Um genaue EEG-Messungen zu gewährleisten, wählen Sie eine entsprechend der Kopfgröße des Teilnehmers geeignete EEG-Kappe aus. Lokalisieren Sie die Cz-Position basierend auf dem Internationalen 10-20-System, wie im Manuskript beschrieben, und positionieren Sie sie so, dass die Cz-Elektrode an der Cz-Position der Person ausgerichtet ist.

Sobald die EEG-Kappe richtig platziert ist, befestigen Sie 32 Silber-/Silberchlorid-Kopfhautelektroden auf der Kopfhaut und folgen Sie dabei dem erweiterten International 10-10-System mit den Erdungs- und Referenzelektroden an FPz bzw. FCz. Schalten Sie das EEG-System ein. Gehen Sie zu Konfiguration, und wählen Sie dann Verstärker aus.

Wählen Sie LiveAmp und klicken Sie auf OK. Suchen Sie nach der LiveAmp-Funktion, um eine drahtlose Verbindung herzustellen. Passen Sie dann das Impedanzniveau zwischen den EEG-Elektroden und der Kopfhaut mit leitfähigem Gel an. Verwenden Sie das Gel, um das Haar zu fixieren, um zu vermeiden, dass Elektroden und die Kopfhaut blockiert werden.

Führen Sie die Impedanzprüfungsfunktion aus, um den Impedanzpegel jeder Elektrode zu überwachen. Führen Sie als Nächstes die Überwachungsfunktion aus, um zu bestätigen, dass alle Elektroden bei der Echtzeit-EEG-Signalüberwachung ähnliche Amplitudenpegel aufweisen. Für eine stabile EEG-Datenerfassung verwenden Sie zwei separate PCs für die Darstellung externer Stimuli und die Aufzeichnung von EEG-Daten.

Erstellen Sie dann ein Stimulationsprogramm, um den Teilnehmern experimentelle Stimuli zu präsentieren, indem Sie eine Programmiersoftware verwenden, die auf dem experimentellen Paradigma basiert. Führen Sie das Programm im Überwachungsmodus aus, um experimentelle Stimuli zu präsentieren. Vergewissern Sie sich, dass die Ereignisinformationen jedes Mal, wenn ein Stimulus angezeigt wird, am unteren Rand der EEG-Aufzeichnungssoftware genau markiert sind.

Initiieren Sie die EEG-Aufzeichnungssoftware und führen Sie das nach dem experimentellen Paradigma entwickelte Stimuluspräsentationsprogramm mit Programmiersoftware aus, um Datenauslassungen zu vermeiden. Fahren Sie dann mit der Messung des EEG mit einer Abtastrate von 1.000 Hertz fort und folgen Sie dem experimentellen Paradigma. Die topographischen ERD-Karten mit niedrigem Beta für jede Handbewegungsaufgabe werden angezeigt.

In der kontraläsionalen Hemisphäre wurde im Vergleich zur ipsilesionalen Hemisphäre sowohl für die betroffenen als auch für die nicht betroffenen Handbewegungsaufgaben eine signifikant starke niedrige Beta-ERD beobachtet. Die quantitativen Ergebnisse der vier gewichteten Netzwerkmerkmale auf globaler Ebene zeigten, dass sowohl die Kraft- als auch der Clustering-Koeffizienten-Index während der betroffenen Handbewegungsaufgabe im Vergleich zur nicht betroffenen Handbewegungsaufgabe signifikant reduziert waren. Die Weglänge nahm während der betroffenen Handbewegungsaufgabe signifikant zu.

Es gab keinen signifikanten Unterschied in der Kleinwelt zwischen den beiden Aufgaben. Der alpha-Band-ipsicontraläsionale Netzwerkstärke-Clustering-Koeffizient und die Kleinweltlichkeit zeigten eine positive Korrelation mit dem FMA-Score, während die Pfadlänge negativ mit dem FMA-Score korrelierte. Um qualitativ hochwertige EEG-Daten zu erhalten, ist es entscheidend, die EEG-Elektroden korrekt an den vorgesehenen Positionen zu platzieren und das Impedanzniveau zwischen den Elektroden und der Kopfhaut zu regulieren.

Die Technik evaluiert die Neurophysiologie der motorischen Beeinträchtigung von Patienten mit Schlaganfall im klinischen Labor. Es wird klinischen Forschern die Möglichkeit bieten, die Neurophysiologie motorischer Beeinträchtigungen zu untersuchen.

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Elektroenzephalographie-Netzwerkindizes Biomarker Beeinträchtigung der oberen Extremitäten Chronischer Schlaganfall EEG-Signale motorische Beeinträchtigung motorische Erholung EEG-Experimente Paradigmen Experimentprotokolle Erfassung und Analyse von EEG-Daten Aufgabenspezifisches Paradigma Handstreckung Ruhezustand Aufgabenzustand Kopfhautelektroden Abtastrate ereignisbezogene spektrale Störungsanalyse Funktionelle Netzwerkanalysen Low-Beta-Frequenzband Veränderung des funktionellen Netzwerks motorische Beeinträchtigung bei chronischem Schlaganfall Patienten experimentelles Paradigma bei EEG-Messungen

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