Cet article décrit le protocole sous-jacent électroencéphalographie (EEG) micro-État analyse et analyse de complexité oméga, qui sont deux mesures d’EEG référence-gratuit et très utile pour explorer les mécanismes neuronaux des troubles cérébraux.
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Article de méthode
Cet article décrit le protocole sous-jacent électroencéphalographie (EEG) micro-État analyse et analyse de complexité oméga, qui sont deux mesures d’EEG référence-gratuit et très utile pour explorer les mécanismes neuronaux des troubles cérébraux.
Complexité de micro-États et omega sont deux mesures de référence-free électroencéphalographie (EEG) qui peuvent représenter la complexité temporelle et spatiale des données EEG et ont été largement utilisées pour étudier les mécanismes neuronaux dans certains troubles du cerveau. L’objectif de cet article est de décrire le protocole sous-jacent EEG micro-États et omega complexité analyse étape par étape. Le principal avantage de ces deux mesures, c’est qu’ils pourraient éliminer le problème de référence dépendante inhérent à l’analyse de spectre traditionnel. En outre, l’analyse de micro-États fait bon usage du grand temps de résolution de l’EEG de l’état de repos, et les quatre classes de micro-États obtenus pourraient correspondre à des réseaux de l’état de repos correspondants respectivement. La complexité de l’oméga caractérise la complexité spatiale du cerveau entier ou de certaines régions du cerveau, qui a l’avantage évident par rapport aux mesures de complexité traditionnelle mettant l’accent sur la complexité du signal dans un seul canal. Ces deux mesures d’EEG pourraient se compléter mutuellement pour enquêter sur la complexité du cerveau du domaine temporel et spatial respectivement.
Électroencéphalographie (EEG) a été largement utilisé pour enregistrer l’activité électrique du cerveau humain tant dans le diagnostic clinique et la recherche scientifique, car il est non invasif, chiffré à faible et a très haute résolution temporelle1. Afin d’étudier les signaux EEG en état de repos, les chercheurs ont développé plusieurs EEG techniques (p. ex., analyse du spectre de puissance, analyse de la connectivité fonctionnelle)2,3. Parmi eux, analyse des micro-États et oméga complexité pourraient faire bon usage de l’information spatiale et temporelle inhérente à l’EEG signaux....
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Ce protocole a été approuvé par le Comité d’éthique local. Tous les participants et leurs parents ont signé un formulaire de consentement éclairé pour cette expérience.
1. sujets
2. enregistrement des données EEG
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Micro-État EEG
Grand moyenne normalisée micro-État cartes sont affichés dans la Figure 1. Les paysages de potentiels électriques de ces quatre classes de micro-États identifiés ici sont très similaires à celles présentes dans les précédentes études4.
La moyenne et l’écart-type (SD) des paramètres de micro-état des suje.......
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Dans cet article, deux types de méthodes analytiques de l’EEG (analyse des micro-États et analyse de complexité oméga), mesurer la complexité temporelle et spatiale complexité du cerveau humain, respectivement, ont été décrits en détail. Il y a plusieurs étapes cruciales au sein du protocole qui devrait être mentionné. Tout d’abord, les données EEG doivent être nettoyées avant le calcul de la complexité des micro-États et omega. Deuxièmement, les données EEG devraient être remontaged contre la référence moyenne avant le .......
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Les auteurs n’ont rien à divulguer.
Cet article a été soutenu par la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (31671141).
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| Nom | Entreprise | Numéro de catalogue | Commentaires |
|---|---|---|---|
| Système EEG/ERP ANT 20 canaux | ASA-Lab, ANT B.V., Pays-Bas | Adresse web de la société : 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 | Le MathWorks Inc. | Adresse web de la société : http://www.mathworks.com/ | |
| eeglab | Swartz Center for Computational Neuroscience, Université de Californie, San Diego | https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php |
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