Modèles morphologiques potentiels d'evoked Visual
May 12th, 2019
Dans cet article, nous présentons un protocole pour étudier les modèles morphologiques potentiels évoqués visuels cortical différentiels par la stimulation des réseaux ventral et dorsal utilisant l'EEG de haute densité. Des paradigmes visuels d'objet et de stimulus de mouvement, avec et sans nervosité temporelle, sont décrits. Des analyses morphologiques potentielles évoquées visuelles sont également décrites.
L’utilisation de ce protocole et d’études futures avec de plus grandes tailles d’échantillon peut déterminer si la morphologie potentielle visuelle corticale variable évoquée dépend du type de stimulus, de l’extrinsèque, ou du spectateur, intrinsèque. La morphologie potentielle visuelle variable ne peut être vue qu’à l’aide de la haute résolution temporelle de l’EEG, qui est également rentable, non invasive et nécessite un temps d’enregistrement minimal par rapport à d’autres méthodologies. Mashhood Nielsen, directeur de laboratoire et assistant de recherche de premier cycle de mon laboratoire, démontrera la procédure.
Après avoir escorté le participant dans la salle d’enregistrement eEG, mesurez la circonférence de la tête du participant en centimètres et sélectionnez la taille nette EEG appropriée. Mesurez et marquez le point médian du cuir chevelu pour le placement de l’électrode de référence. Préparer un litre d’eau chaude mélangé avec cinq millilitres de shampooing pour bébé et 1100 grammes de chlorure de potassium.
Placez le filet EEG dans la solution et laissez le filet tremper dans la solution pendant cinq minutes. Allumez l’ordinateur de présentation de stimulus et l’ordinateur d’acquisition d’EEG. Placez une serviette ou d’autres matériaux absorbants autour du cou du participant pour empêcher la solution de dégoulinant sur ses vêtements et demandez au participant de fermer les yeux.
Ensuite, saisissez fermement le filet EEG des deux mains et placez-le sur la tête du participant. Assurez-vous que le filet est placé symétriquement sur la tête du cuir chevelu, avec l’électrode de référence au point médian du cuir chevelu qui a été mesurée. Serrez les lignes du menton et des filets oculaires pour assurer une connexion sûre entre le cuir chevelu et les électrodes.
Demandez au participant s’il est à l’aise et s’il doit être ajusté. Connectez le filet EEG à l’amplificateur. Vérifiez les valeurs d’impédance de l’électrode avec une cible moyenne de 10 kiloohms.
Pour réduire les valeurs d’impédance, utilisez une pipette d’un millilitre pour appliquer la solution de chlorure de potassium sur le cuir chevelu et les électrodes qui ont une grande entrave. Poursuivez ce processus jusqu’à ce que des valeurs d’impédance adéquates entre les électrodes soient atteintes. Demandez au participant de se concentrer sur les stimuli visuels qui apparaîtront sur le moniteur.
La distance de visionnement est d’environ 65 pouces. Utilisez un pseudo générateur de nombres aléatoires pour déterminer l’ordre de présentation des quatre paradigmes visuels, et commencer les tâches visuelles et l’enregistrement EEG. Si l’EEG en cours montre une activité myogénique élevée ou exactement 60 hertz, interrompez l’expérience pour revérifier la connectivité du cuir chevelu des électrodes.
Répétez les tâches visuelles et l’enregistrement EEG pour le paradigme de l’objet visuel, l’objet visuel avec le paradigme de la nervosité temporelle, le paradigme du mouvement visuel et le mouvement visuel avec paradigme de la nervosité temporelle. À la fin de l’expérience, demandez aux participants de fermer les yeux afin d’empêcher la solution d’entrer dans ses yeux lors de l’enlèvement du filet. Commencez par desserrer les lignes du menton et du filet oculaire.
Retirez ensuite lentement le filet en tirant doucement la sangle du menton vers le haut et sur la tête du participant. Déconnectez le filet EEG de l’amplificateur. Commencez le processus de désinfection en plaçant le bouchon EEG dans et hors d’un seau rempli d’eau et de rinçage sous un robinet.
Ensuite, préparez la solution désinfectante en ajoutant environ deux litres d’eau au seau désinfectant et en mélangeant 15 millilitres de désinfectant avec l’eau. Immerger l’extrémité du capteur du filet dans le désinfectant. Réglez une minuterie pendant deux minutes.
Plongez continuellement le filet de haut en bas. Laissez le filet tremper encore huit minutes. Après cela, retirez le bouchon EEG de la solution désinfectante.
Placez le filet EEG dans et hors du seau d’électrode rempli d’eau et sous l’eau courante pour rincer. Répétez le lavage quatre fois et laissez le filet sécher à l’air libre. Pour démarrer les analyses EEG, à l’aide d’un filtre hertz à passage élevé, transférez les fichiers EEG dans MatLab pour analyse via la boîte à outils EEGLAB.
Choisissez l’option de fichier à partir du menu drop down, et cliquez sur les données d’importation. Sélectionnez à l’aide des fonctions EEGLAB et des plugins du menu. Ensuite, cliquez sur le format de fichier d’exportation approprié.
Choisissez edit’from the drop down menu, et sélectionnez les emplacements des canaux pour réaffecter les emplacements des canaux en fonction du type de montage d’électrodes. Cliquez sur rechercher les emplacements et sélectionnez l’ellipse pour localiser le chemin du fichier de montage d’électrodes d’intérêt. Pour attribuer les temps de pré et post-stimulus, entrez une valeur de 0,1 seconde dans la boîte de temps de démarrage.
Pour corriger les données de base en fonction de l’intervalle prestimulus, sélectionnez correct’Remove de base prestimulus bad channels using probability at a Z-score threshold of 2.5. Vérifiez l’identification ou l’enlèvement des mauvais canaux en traçant toutes les électrodes. Si nécessaire, retirez manuellement les canaux avec des amplitudes de tension moyenne en dehors de la plage de 30 à 30 microvolts.
Ensuite, effectuez le rejet d’artefacts en entrant des valeurs de 100 microvolts et 100 microvolts, et notez les canaux avec des tensions en dehors de la plage pour l’ensemble des segments. S’ils constituent 60% ou plus des essais rejetés, supprimez manuellement ces mauvais canaux. Répétez cette étape autant de fois que nécessaire.
Après les étapes d’enlèvement des artefacts, assurez-vous qu’un minimum de 100 balayages sont acceptés. Ensuite, tracez les canaux d’intérêt pour catégoriser les modèles morphologiques. Si la morphologie cVEP se caractérise par un pic positif important d’environ 100 à 115 millisecondes p1, suivi d’un pic négatif à environ 140 à 180 millisecondes n1, et d’un pic positif à environ 165 à 240 millisecondes p2, choisissez le modèle A.Si la morphologie cVEP se caractérise par des pics positifs et négatifs à environ 100 à 115 millisecondes p1, 140 à 180 millisecondes n1a , 180 à 240 millisecondes p2a, 230 à 280 millisecondes n1b, et 260 à 350 millisecondes p2b, choisissez Pattern B.To créer une moyenne de groupe, appendir les ensembles de données individuelles en fonction du modèle morphologique observé visuellement.
Nommez et enregistrez le fichier de jeu de données nouvellement fusionné. Les résultats du cVEP d’apparition de l’objet de cinq participants âgés de 19 à 24 ans, qui ont vu passivement chaque paradigme visuel, sont obtenus. Dans les objets sans condition temporelle de nervosité, deux participants se sont présentés avec le modèle A, alors que trois se sont présentés avec le modèle B.Similarly, dans les objets avec l’état temporel de nervosité, deux sujets présentés avec le modèle A, et trois avec le modèle B.It peuvent également être observés que la nervosité effets amplitude et latence dans chaque modèle de cVEP début d’objet.
Cependant, contrairement aux cVEPs d’apparition d’objet, les modèles morphologiques de cVEP de début de mouvement pour chaque participant étaient cohérents à travers l’état de gigue. En outre, la moyenne du groupe du modèle B ne montre aucune preuve claire des multiples composants de pointe, généralement présents à la fois avec et sans nervosité temporelle. Semblable au paradigme d’objets, la nervosité dans le paradigme de mouvement semble affecter des caractéristiques de cVEP de début de mouvement dans les deux modèles morphologiques.
La catégorisation de la morphologie cVEP n’est pas actuellement effectuée. Mais les modèles morphologiques peuvent refléter des processus corticals visuels spécifiques. La considération de ces modèles peut clarifier la fonction neurophysiologique fondamentale liée au comportement.
La magnétoencéphalographie, ou MEG, peut fournir des informations temporelles complémentaires concernant les potentiels visuels évoquant. Tandis que l’évaluation simultanée d’IRMF pourrait fournir la résolution spatiale élevée concernant l’activation corticale différentielle de réseau liée à la morphologie. Si les électrodes sont placées de façon inappropriée et/ou si les impédances sont élevées, l’interprétation des données sera difficile et peut-être dénuée de sens.
Lors de la désinfection du filet, n’oubliez pas d’être prudent avec le désinfectant, et ne pas l’obtenir près des yeux. Jetez-le correctement.
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Aperçu
Cette étude présente un protocole pour étudier la morphologie différentielle des potentiels évoqués visuels corticaux (cVEP) par EEG à haute densité. En stimulant les réseaux visuels ventraux et dorsaux à l'aide de divers paradigmes de stimuli visuels, elle vise à élucider comment la morphologie cVEP varie selon le type de stimulus et les facteurs temporels.
Composantes clés de l'étude
Domaine scientifique
- Neuroscience
- Électrophysiologie
- Perception visuelle
Contexte
- Les potentiels évoqués visuels sont essentiels pour comprendre le traitement cortical de l'information visuelle.
- La stimulation différentielle des réseaux visuels ventraux et dorsaux peut révéler des modèles morphologiques cVEP uniques.
- L'EEG à haute densité permet des mesures à haute résolution temporelle de manière non invasive.
Objectif de l'étude
- Évaluer comment la morphologie cVEP est affectée par différents stimuli visuels.
- Explorer l'influence des facteurs intrinsèques (liés au spectateur) et extrinsèques (liés au stimulus) sur les modèles cVEP.
- Établir un protocole EEG fiable pour de telles investigations.
Méthodes utilisées
- L'EEG à haute densité a été utilisé pour capturer les signaux cVEP.
- L'étude impliquait des participants visualisant divers stimuli visuels, y compris des objets et du mouvement, avec ou sans jitter temporel.
- Le protocole décrit comprend la préparation du participant, le placement des électrodes et une approche systématique pour analyser les données EEG en utilisant la boîte à outils EEGLAB.
Résultats principaux
- L'étude décrit des modèles morphologiques spécifiques dans les cVEP, tels que les temps de pic indicatifs de différentes conditions de stimulus.
- Les analyses clés incluent le rejet des artefacts et la réaffectation de l'emplacement des canaux pour assurer une représentation cVEP précise.
- Les modèles observés peuvent aider à distinguer les facteurs intrinsèques et extrinsèques affectant le traitement visuel.
Conclusions
- Ce protocole permet à la recherche future d'étudier plus efficacement la morphologie cVEP.
- Comprendre la variabilité dans les modèles cVEP peut améliorer nos connaissances sur les mécanismes de traitement visuel.
- Les implications pour la recherche en neurophysiologie et les applications potentielles dans l'évaluation des fonctions de perception visuelle sont importantes.
