Name: Microstate וניתוחים המורכבות אומגה של אלקטרואנצפלוגרם נח-המדינות (וידאו) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-06-15T12:30:00.000+00:00
Duration: 6 min 40 s
Description: למד ניתוח מיקרו-מצבים ומורכבות אומגה של EEG ללא הפניה לחקר מנגנונים עצביים בהפרעות מוח. פרוטוקול זה מאפשר זיהוי ארבעה מפות מיקרו-מצבים וכימות פרמטרים לניתוח רשתות מוח במנוחה.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

מאמר זה נתמך על ידי נבחרת מדעי הטבע קרן של סין (31671141).

פרוטוקול זה אושרה על ידי הוועדה האתית המקומית. כל המשתתפים והוריהם חתמה על טופס הסכמה מדעת לניסוי זה.
1. נושאים
<ol><li>לכלול רק 15 זכר בגיל ההתבגרות לנסיינים בריאים, שגילו נע בין 14 ל- 22 שנים (זאת אומרת ± סטיית התקן: 18.3 ± שנים 2.8). הערה: הפרוטוקול הנוכחי כדי לנתח את המורכבות microstate של אומגה פותחה לנסיינים בריאים, אך אינה מוגבלת רק לקבוצה זו.</li>
</ol>2. א. ג נתונים הקלטה
<ol><li>שאלו נושאים לשבת על כסא נוח בחדר שקט, בטמפרטורה מבוקרת, איפה הנתונים EEG הוקלט. איסוף הנתונים EEG ערוץ 20 באמצעות מערכת הנמלים EEG ב פרוטוקול זה.</li>
	<li>לשים הכובע על הראש של הנבדקים.<ol>
<li>במחקר זה, להשתמש כובע בגודל בינוני, היות שזה מתאים ביותר בגיל ההתבגרות או גברית נושאים. עבור הילדים, בבקשה למדוד את היקף הראש של כל נושא, ולקבוע את הכובע עם גודל מתאים.</li>
		<li>הצב האלקטרודה Cz כ 50% של המרחק בין inion ל- nasion ו- 50% של המרחק בין הכניסות נכון בין שמיעה ושמאלה. במקום האלקטרודות הפניה על העצם פטמתי ימינה ושמאלה, בהתאמה. הצב האלקטרודות קרקפת אחרים במיקומים רגיל לפי הבינלאומית מערכת 10-20. הערה: מערכת אלקטרודה, EEG מגבר עם 20 ערוצים מספיקה EEG microstate ניתוח וניתוח מורכבות אומגה.</li>
	</ol>
</li>
	<li>ממלאים כל האלקטרודות שיפוזר על ידי החדרת מחט בוטה באמצעות האלקטרודות. השתמש את ג'ל מוליך להפחית את התנגדות. שמור כל אלקטרודה impedances נמוך מ 10 kiloohms (kΩ).<ol>
<li>במהלך תקופה זו, לספק בידור עבור הנתינים (למשל, הצגת סרט קצר). אם נעשה שימוש סלקטיבי או של אלקטרודה מלוחים, לדלג על השלב של הזרקת ג'ל מוליך.</li>
	</ol>
</li>
	<li>להורות את הנושאים להירגע עם עיניים עצומות במהלך ההקלטה, שנמשך 5 דק השתמש בתוכנה הדיגיטציה כדי דיגיטייז ולהקליט את גלי המוח לאותת. השתמש בקצב דגימה של דגימות לפחות 250/ס שימוש במסנן מקוונת רחבה יותר 0.1 ו 80 הרץ. הערה: למרות מערכות אלקטרודה זמין-מגבר מסחריות ביותר להשתמש מערכת אלקטרודה פעיל, אשר יכול לשפר את אות יחס לרעש של האות EEG, אין למקם מערכת זו קרוב לכל מכשירי חשמל במהלך ההקלטה EEG.</li>
</ol>3. א. ג נתונים Preprocessing
הערה: הנתונים EEG יכול להיות בקובייה באמצעות קוד פתוח או תוכנה מסחרית שונים. ההוראות המפורטות להלן הן ספציפיות עבור EEGLAB. זהו רק אחד מתוך אפשרויות רבות זמינות של תהליך מוקדם נתוני EEG.
<ol><li>לייבא את הנתונים הגולמיים של EEG לתוכנה EEG (למשל, EEGLAB) (קובץ | ייבוא נתונים | באמצעות פונקציות EEGLAB תוספים). הערה: הנתונים הגולמיים EEG הקליט ממערכות שונות אלקטרודה-מגבר יכול להיות מזוהה על-ידי EEGLAB, כגון EGI, נמלה, מקליט הראייה במוח, ואת Neuroscan.</li>
	<li>לטעון את הקובץ במיקום ערוץ לתוך התוכנה EEG (עריכה | ערוץ מיקומים). למרות הנתונים EEG ושמות ערוץ המיובאים כדי EEGLAB, לייבא קובץ במיקום ערוץ לתוך התוכנה EEG כדי להשיג את המיקומים המרחבי של האלקטרודות.</li>
	<li>הסר את אלקטרודות ייחוס (עריכה | בחר נתונים | בחר נתונים בטווח הערוץ). האפשרות "בחר נתונים בטווח ערוץ" של תיבת הדיאלוג הנפתח, בחר רק את אלקטרודות הקלטה ובחר לא האלקטרודות הפניה כך שניתן יהיה להסיר את האלקטרודות הפניה. הנתונים שנרשמו אלקטרודות ייחוס אינה אות המוח 'true', שכן אלה שתי אלקטרודות ממוקמות על העצם פטמתי ימינה ושמאלה בהתאמה.</li>
	<li>להקת נתונים מסנן EEG עוברים בין 0.5 ל- 80 הרץ (כלים | סנן את הנתונים | אשוח בסיסי מסנן [חדש, ברירת מחדל]). בתיבת הדיאלוג הנפתח, בחר 5 עבור "בקצה התחתון של הלהקה לעבור תדר (Hz)" ובחרו ' 80 "גבוה יותר לקצה של הלהקה לעבור תדר (Hz)". לאחר מכן לחצו על הכפתור של "אישור".</li>
	<li>הסרת הרעש קו חשמל עם מסנן חריץ בין 49 ו 51 הרץ (כלים | סנן את הנתונים | אשוח בסיסי מסנן [חדש, ברירת מחדל]). בתיבת הדיאלוג הנפתח, בחר 49 עבור "בקצה התחתון של הלהקה לעבור תדר (Hz)", ולא לבחור 51 "גבוה יותר לקצה של הלהקה לעבור תדר (Hz)" ולאחר בחר באפשרות של "חריץ לסנן את הנתונים במקום אישור הלהקה". לאחר מכן לחצו על הכפתור של "אישור".</li>
	<li>לתקן את החלקים נתונים שזוהמו על ידי תנועות עיניים, אלקטרומיוגרפיה (EMG) או כל חפצים שאינם-פיזיולוגיים אחרים באמצעות אלגוריתם ההפרדה במקור עיוור (BSS)15. תנועות עיניים, לחץ על כלים | החפץ הסרה באמצעות AAR 1.3 | הסרת EOG | באמצעות BSS; עבור EMG, כלים | החפץ הסרה באמצעות AAR 1.3 | EMG הסרה באמצעות BSS.</li>
	<li>פלח מראש מעובד רציפה לנתונים EEG לתוך שהשרתים, אפוק באורך של 2 s. כדי לעשות זאת, לכתוב 'EEG = eeg_regepochs (EEG, 'החוזר', 2, 'גבולות', [0 2], 'rmbase', נאן); pop_saveset(EEG)', ואז ללחוץ על מקש Enter של המקלדת. חלון יופיע המאפשרת שמירת הנתונים EEG מקוטע.</li>
	<li>ייבוא נתוני EEG מקוטע לתוכנה EEG (קובץ | לטעון נתונים קיימים).</li>
	<li>דחה שהשרתים EEG עם ערכים משרעת העולה על µV ± 80-כל אלקטרודה (כלים | דחה שהשרתים נתונים | דחה נתונים [כל שיטות]).</li>
	<li>לשמור את נתוני EEG עיבוד מקדים (קובץ | שמור ערכת הנתונים הנוכחי כמו).</li>
</ol>4. א. ג Microstate ניתוח
הערה: גרסה מותאמת של האלגוריתם הקלאסית של קיבוץ באשכולות K-אמצעי משמש microstate מחלקת ניתוח16, אשר מכיל את הליך מלמטה למעלה, שגרת למעלה-למטה. בהליך מלמטה למעלה, המעמדות ברמת הקבוצה microstate מזוהים באמצעות המתאם המרחבי כקריטריון קיבוץ באשכולות. ואז בהליך למעלה-למטה, כל מפה טופוגרפית של כל נושא בכל קבוצה מוקצה למחלקה microstate EEG עם קורלציה מרחבית המרבי. לניתוח microstate של נח-המדינות EEG, התעלמו בדרך כלל הקוטביות של מפות טופוגרפיות. EEG microstate מחלקת ניתוח יכול להיעשות באמצעות תוכנות קוד פתוח שונות, כגון CARTOOL, sLORETA, אמה ואת MapWin. ההוראות המפורטות להלן הן ספציפיות עבור התוסף EEGLAB עבור Microstates. היתה אפשרות להוריד את התוסף EEGLAB מ- https://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB_Extensions_and_plug-ins.
<ol><li>לכל נושא, לטעון את נתוני EEG עיבוד מקדים (קובץ | העומס הקיים dataset), המר ערוצי הפניה להפניה ממוצע נפוץ (כלים | מחדש הפניה), ומעביר הלהקה לסנן את הנתונים EEG בין 2 ל- 20 Hz (כלים | סנן את הנתונים | אשוח בסיסי מסנן [חדש, ברירת מחדל]).</li>
	<li>לזהות במפות microstate ארבעה לכל נושא (כלים | Microstates | זהה microstate מפות). בתיבת הדיאלוג הנפתח, בחר 3 עבור "דקות מספר שיעורים" בחרו 6 עבור "מקס מספר שיעורים", לבחור 50 עבור "מספר הפעלות מחדש", לבחור "מספר מרבי של מפות לשימוש", בחר את האפשרויות של "שיא GFP בלבד", "אין קוטביות". לאחר מכן לחצו על הכפתור של "אישור".</li>
	<li>לשמור את נתוני EEG של כל נושא לאחר זיהוי משלה microstate מפות (קובץ | שמור ערכת הנתונים הנוכחי כמו).</li>
	<li>ייבוא datasets EEG של כל הנושאים הציל בשלב האחרון בו זמנית (קובץ | לטעון נתונים קיימים).</li>
	<li>לזהות את המפות ברמת הקבוצה microstate (כלים | Microstates | Microstate הממוצע מפות על פני datasets). בתיבת הדיאלוג הנפתח, בחר את קבצי הנתונים של כל הנושאים האפשרות "בחר הגדרת עבור חישוב ממוצע". האפשרות "שם" של ממוצע, תן שם עבור המפות microstate ברמת הקבוצה. שם ברירת המחדל הוא "GrandMean". לאחר מכן לחצו על הכפתור של "אישור". פעולה זו תיצור ערכת נתונים חדש בשם "GrandMean", אשר מאחסן את המפות microstate ברמת הקבוצה.</li>
	<li>באופן ידני את הסדר המיון של ארבע מפות ברמת הקבוצה microstate לפי סדר קלאסי (מגרש | עריכת מפות microstate). החלון המוקפץ, בחר 'עוד', ואז המספר של מפות מוצג הופך ארבע. בחר "איש מיון". בתיבת הדיאלוג הנפתח, הזן את סדר חדש של ארבע מפות ברמת הקבוצה microstate. ואז לחץ על "סגור".</li>
	<li>את הסדר המיון של ארבע מפות microstate של כל נושא (כלים | Microstates | מיון microstate בודדים מפות על פי ממוצע).</li>
	<li>להציל את הפרמטרים microstate של כל נושא (כלים | Microstates | לכמת microstates ב- dataset [תבנית רשע מפות]), אשר המשתקף דרך שתי תיבות דו-שיח מוקפצות ברצף.<ol>
<li>בתיבת הדיאלוג הראשון, בחר ערכות נתונים בכל המקצועות. בתיבת הדיאלוג השני, בחר "המעמדות 4" אופציה "מספר של המעמדות", בחר את האפשרויות של "התאמה רק על ה-GFP פסגות", "הסר באופן פוטנציאלי נחתך microstates", לבחור 30 לתווית"החלקת חלון (ms)" ובחרו 1 עבור חלקות שאינן " עונש". לאחר מכן לחצו "אישור". קובץ csv אשר מאחסן את הפרמטרים microstate יישמרו במחשב.</li>
	</ol>
</li>
</ol>5. אומגה ניתוח סיבוכיות
<ol><li>לשמור את נתוני EEG של כל תקופה, כל נושא ב- ASCII או txt באמצעות תבנית אישית script. להלן דוגמה של קובץ ה-script מותאמים אישית עבור שלב 5.1 היתה אפשרות למצוא את החומרים המשלימים. הערה: אם המורכבות אומגה העולמית מחושב, הנתונים EEG של כל אלקטרודות הקרקפת נחוצים כדי לייצא בפורמט ASCII או txt. אם המורכבות אומגה אזוריים מחושב, לייצא רק את הנתונים EEG של אלקטרודות באותו אזור הקרקפת. לדוגמה, כדי לחשב המורכבות אומגה הקדמי, לייצא רק את הנתונים EEG של אלקטרודות באזור הקדמי (קרי, Fp1 Fp2, F7, F3, Fz, F4, F8); על מנת לחשב את המורכבות אומגה האחורי, לייצא רק את הנתונים EEG של אלקטרודות באזור האחורי (קרי, T5, T6, P3, P4, Pz, O1 ו O2).</li>
	<li>לחשב את המורכבות אומגה של כל התדרים דיסקרטית באמצעות תוכנת sLORETA17 (עזרי | קישוריות הכללית). תוכנה זו הינה זמינה במלון http://www.uzh.ch/keyinst/loreta.htm.</li>
	<li>חשב את המורכבות אומגה של כל רצועת תדרים באמצעות script מותאמים אישית26. במקרה שלנו, לחשב את המורכבות אומגה הלהקות תדירות שמונה הבאים כערך רשע בתוך כל מגבלת תדירות, אשר דלתא (0.5-3.5 הרץ), תטא (4-7.5 הרץ), alpha1 (8-10 Hz), alpha2 (10.5-13.5 Hz), beta1 (14-18 הרץ), beta2 (18.5-30 הרץ), gamma1 ( 30.5-48 Hz), ו- gamma2 (52-80 Hz)4. להלן דוגמה של קובץ ה-script מותאמים אישית עבור שלב 5.3 היתה אפשרות למצוא את החומרים המשלימים.</li>
</ol>

<ol><li>Khanna, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Microstates+in+resting-state+EEG%3A+current+status+and+future+directions%5BTitle%5D)+AND+%22Neurosci+Biobehav+Rev%22%5BJournal%5D)">Microstates in resting-state EEG: current status and future directions.</a> Neurosci Biobehav Rev. 49, 105-113 (2015).</li>
<li>Chen, J. L., Ros, T., Gruzelier, J. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dynamic+changes+of+ICA-derived+EEG+functional+connectivity+in+the+resting+state%5BTitle%5D)+AND+%22Hum+Brain+Mapp%22%5BJournal%5D)">Dynamic changes of ICA-derived EEG functional connectivity in the resting state.</a> Hum Brain Mapp. 34 (4), 852-868 (2013).</li>
<li>Imperatori, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Aberrant+EEG+functional+connectivity+and+EEG+power+spectra+in+resting+state+post-traumatic+stress+disorder%3A+a+sLORETA+study%5BTitle%5D)+AND+%22Biol+Psychol%22%5BJournal%5D)">Aberrant EEG functional connectivity and EEG power spectra in resting state post-traumatic stress disorder: a sLORETA study.</a> Biol Psychol. 102, 10-17 (2014).</li>
<li>Gao, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Altered+Resting-State+EEG+Microstate+Parameters+and+Enhanced+Spatial+Complexity+in+Male+Adolescent+Patients+with+Mild+Spastic+Diplegia%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Topogr%22%5BJournal%5D)">Altered Resting-State EEG Microstate Parameters and Enhanced Spatial Complexity in Male Adolescent Patients with Mild Spastic Diplegia.</a> Brain Topogr. 30 (2), 233-244 (2017).</li>
<li>Seitzman, B. A., et al. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27742598">Cognitive manipulation of brain electric microstates.</a> Neuroimage. 146, 533-543 (2017).</li>
<li>Lehmann, D., Michel, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EEG-defined+functional+microstates+as+basic+building+blocks+of+mental+processes%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Neurophysiol%22%5BJournal%5D)">EEG-defined functional microstates as basic building blocks of mental processes.</a> Clin Neurophysiol. 122 (6), 1073-1074 (2011).</li>
<li>Koenig, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Millisecond+by+millisecond%2C+year+by+year%3A+normative+EEG+microstates+and+developmental+stages%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Millisecond by millisecond, year by year: normative EEG microstates and developmental stages.</a> Neuroimage. 16 (1), 41-48 (2002).</li>
<li>Britz, J., Van De Ville, D., Michel, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((BOLD+correlates+of+EEG+topography+reveal+rapid+resting-state+network+dynamics%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">BOLD correlates of EEG topography reveal rapid resting-state network dynamics.</a> Neuroimage. 52 (4), 1162-1170 (2010).</li>
<li>Musso, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spontaneous+brain+activity+and+EEG+microstates.+A+novel+EEG%2FfMRI+analysis+approach+to+explore+resting-state+networks%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Spontaneous brain activity and EEG microstates. A novel EEG/fMRI analysis approach to explore resting-state networks.</a> Neuroimage. 52 (4), 1149-1161 (2010).</li>
<li>Strelets, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Chronic+schizophrenics+with+positive+symptomatology+have+shortened+EEG+microstate+durations%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Neurophysiol%22%5BJournal%5D)">Chronic schizophrenics with positive symptomatology have shortened EEG microstate durations.</a> Clin Neurophysiol. 114 (11), 2043-2051 (2003).</li>
<li>Kikuchi, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EEG+microstate+analysis+in+drug-naive+patients+with+panic+disorder%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">EEG microstate analysis in drug-naive patients with panic disorder.</a> PLoS One. 6 (7), e22912(2011).</li>
<li>Santarnecchi, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EEG+Microstate+Correlates+of+Fluid+Intelligence+and+Response+to+Cognitive+Training%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Topogr%22%5BJournal%5D)">EEG Microstate Correlates of Fluid Intelligence and Response to Cognitive Training.</a> Brain Topogr. , (2017).</li>
<li>Schlegel, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EEG+microstates+during+resting+represent+personality+differences%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Topogr%22%5BJournal%5D)">EEG microstates during resting represent personality differences.</a> Brain Topogr. 25 (1), 20-26 (2012).</li>
<li>Wackermann, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Beyond+mapping%3A+estimating+complexity+of+multichannel+EEG+recordings%5BTitle%5D)+AND+%22Acta+Neurobiol+Exp+%28Wars%29%22%5BJournal%5D)">Beyond mapping: estimating complexity of multichannel EEG recordings.</a> Acta Neurobiol Exp (Wars). 56 (1), 197-208 (1996).</li>
<li>Jung, T. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Removing+electroencephalographic+artifacts+by+blind+source+separation%5BTitle%5D)+AND+%22Psychophysiology%22%5BJournal%5D)">Removing electroencephalographic artifacts by blind source separation.</a> Psychophysiology. 37 (2), 163-178 (2000).</li>
<li>Pascual-Marqui, R. D., Michel, C. M., Lehmann, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Segmentation+of+brain+electrical+activity+into+microstates%3A+model+estimation+and+validation%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans+Biomed+Eng%22%5BJournal%5D)">Segmentation of brain electrical activity into microstates: model estimation and validation.</a> IEEE Trans Biomed Eng. 42 (7), 658-665 (1995).</li>
<li>Pascual-Marqui, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Standardized+low-resolution+brain+electromagnetic+tomography+%28sLORETA%29%3A+technical+details%5BTitle%5D)+AND+%22Methods+Find+Exp+Clin+Pharmacol%22%5BJournal%5D)">Standardized low-resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA): technical details.</a> Methods Find Exp Clin Pharmacol. 24, Suppl D. 5-12 (2002).</li>
<li>Hu, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+primary+somatosensory+cortex+contributes+to+the+latest+part+of+the+cortical+response+elicited+by+nociceptive+somatosensory+stimuli+in+humans%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">The primary somatosensory cortex contributes to the latest part of the cortical response elicited by nociceptive somatosensory stimuli in humans.</a> Neuroimage. 84, 383-393 (2014).</li>
<li>Murray, M. M., Brunet, D., Michel, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Topographic+ERP+analyses%3A+a+step-by-step+tutorial+review%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Topogr%22%5BJournal%5D)">Topographic ERP analyses: a step-by-step tutorial review.</a> Brain Topogr. 20 (4), 249-264 (2008).</li>
<li>Van de Ville, D., Britz, J., Michel, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EEG+microstate+sequences+in+healthy+humans+at+rest+reveal+scale-free+dynamics%5BTitle%5D)+AND+%22Proc+Natl+Acad+Sci+U+S+A%22%5BJournal%5D)">EEG microstate sequences in healthy humans at rest reveal scale-free dynamics.</a> Proc Natl Acad Sci U S A. 107 (42), 18179-18184 (2010).</li>
<li>Gonuguntla, V., Mallipeddi, R., Veluvolu, K. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Identification+of+emotion+associated+brain+functional+network+with+phase+locking+value%5BTitle%5D)+AND+%22Conf+Proc+IEEE+Eng+Med+Biol+Soc%22%5BJournal%5D)">Identification of emotion associated brain functional network with phase locking value.</a> Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2016, 4515-4518 (2016).</li>
<li>Wen, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Resting-state+EEG+coupling+analysis+of+amnestic+mild+cognitive+impairment+with+type+2+diabetes+mellitus+by+using+permutation+conditional+mutual+information%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Neurophysiol%22%5BJournal%5D)">Resting-state EEG coupling analysis of amnestic mild cognitive impairment with type 2 diabetes mellitus by using permutation conditional mutual information.</a> Clin Neurophysiol. 127 (1), 335-348 (2016).</li>
<li>Rosales, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+efficient+implementation+of+the+synchronization+likelihood+algorithm+for+functional+connectivity%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroinformatics%22%5BJournal%5D)">An efficient implementation of the synchronization likelihood algorithm for functional connectivity.</a> Neuroinformatics. 13 (2), 245-258 (2015).</li>
<li>Jia, H., Peng, W., Hu, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+novel+approach+to+identify+time-frequency+oscillatory+features+in+electrocortical+signals%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurosci+Methods%22%5BJournal%5D)">A novel approach to identify time-frequency oscillatory features in electrocortical signals.</a> J Neurosci Methods. 253, 18-27 (2015).</li>
<li>Wackermann, J. Global characterization of brain electrical activity by means of the Ω complexity production rate. Brain Topogr. 18, 135(2005).</li>
<li>Wackermann, J., Putz, P., Gaßler, M. Unfolding EEG spatial complexity as a function of frequency. Brain Topogr. 16 (2), 124(2003).</li>
</ol>

המחברים אין לחשוף.

במאמר זה, שני סוגים של שיטות אנליטית EEG (קרי, microstate ניתוח וניתוח אומגה מורכבות), מדידת את המורכבות טמפורלית והמורכבות המרחבי של המוח האנושי בהתאמה, שתוארו בפירוט. ישנם מספר שלבים קריטיים בתוך פרוטוקול אשר יש לציין. ראשית, יש לנקות את נתוני EEG לפני חישוב מורכבות microstate, אומגה. שנית, כדאי remontaged את נתוני EEG נגד ההפניה הממוצע לפני חישוב מורכבות microstate, אומגה. שלישית, נתוני EEG רציפה עליך ניתן לחלק שהשרתים לפני חישוב מורכבות microstate, אומגה. לאורך כל התקופה צריכה להיות 2 s. לבסוף, התוכנה יכול לשמש בניתו...

אלקטרואנצפלוגרם (EEG) כבר בשימוש נרחב כדי להקליט את הפעילות החשמלית של המוח האנושי הן אבחנה קלינית והן מחקר מדעי, מאז זה לא פולשנית, costed נמוך, יש רזולוציה טמפורלית גבוהה מאוד1. על מנת ללמוד את האותות EEG ב נח המדינה, חוקרים פיתחו רבים EEG טכניקות (למשל, ניתוח הספקטרום כוח, אנליזה פונקציונלית קישוריות)2,3. אלה, microstate ניתוח וניתוח מורכבות אומגה יכול לעשות שימוש טוב של המידע המרחבי ואת זמני הטמונה EEG אותות4.
מחקרים קודמים הראו כי למרות ההתפלגות הטופוגרפי של אותות EEG שמשתנה במשך הזמן בתוך העין סגורה או העין-פתח נח המדינה, הסדרה של מפות רגעית להציג שינויים מקוטע של נופים, קרי, בתקופות של יציבות לסירוגין עם תקופות המעבר קצר בין מסוימים topographies ומעין יציב אא ג5. Microstates מוגדרים המקרים עם topographies EEG ומעין יציב, אשר נמשכים בין 80 ל-120 ms1. מאז יש נופים פוטנציאל חשמלי שונים נוצרו על ידי מקורות עצביים שונים, microstates אלה עשוי להיות זכאי כמו אבני יסוד של mentation ואתה יכול להיחשב "אטומים של מחשבה ורגש"6. באמצעות אלגוריתמים סיווג דפוס מודרני, ארבעה נח EEG microstate שיעורים באופן עקבי נצפו, אשר כינו מדרגה ראשונה, class B, class C ו- class D7. יתר על כן, החוקרים גילו כי אלה ארבע כיתות microstate של נח EEG נתונים היו קשורים באופן הדוק במערכות פונקציונלי ידועים שנצפתה רבים מצבים נח fMRI (הדמיית תהודה מגנטית תפקודית) מחקרים8,9 . לפיכך, ניתוח microstate מספק גישה מוזרה ללמוד הרשתות במצב מנוחה (RSNs) של המוח האנושי. בנוסף, משך הזמן הממוצע, מתדירות המופעים של כל מחלקה microstate, צורת המפות microstate ארבעת הטופוגרפי באופן משמעותי מושפעים קצת מוח הפרעות4,10,11, והן משויכות מודיעין נוזלים12 ו אישיות13.
בהיבט אחר, קישוריות פונקציונלי המסורתי של רב ערוצית EEG יכול רק לתאר את החיבורים פונקציונלי בין שתי אלקטרודות הקרקפת, ובכך נכשלה להעריך קישוריות פונקציונלי גלובלית על פני הקרקפת או בתוך אזור מסוים במוח. המורכבות אומגה, המוצע על ידי Wackermann (1996)14 ומחושבים דרך גישה המשלבת ניתוח גורמים ראשיים (PCA) ואנטרופיה שאנון, שימש כדי לכמת את הסינכרון הכללית של פס רחב בין במרחב מופץ אזורים במוח. על מנת להעריך את המורכבות אומגה של כל רצועת תדרים, התמרת פורייה נערך בדרך כלל בתור צעד ראשוני25.
Microstates והמורכבות omega יכול לשמש כדי לשקף שני מושגים, קרי, את זמני המורכבות ואת המורכבות המרחבי4. מאז המעמדות microstate לייצג פעולות נפשיות מסוימות במוח האנושי, הם יכול לשקף את המבנה הזמני של תנודות עצביים. משך נמוכה וקצב התרחשות גבוהה יותר לשניה עליך לציין המורכבות טמפורלית גבוה יותר. המורכבות אומגה קשורה באופן חיובי עם מספר מקורות עצמאיים עצביים במוח, ולכן בדרך כלל נחשבים כמחוון של מורכבות מרחבי4.
המאמר הנוכחי מתאר את הפרוטוקול של EEG microstate ניתוח וניתוח מורכבות אומגה בפירוט. EEG microstate ו אומגה המורכבות הבדיקות מציעים את ההזדמנות כדי למדוד את המורכבות הגיאופוליטיות והמרחביות הטמפורלי של פעילות מוחית בהתאמה.

<table><tbody><tr><td>מערכת EEG / ERP של ANT 20 ערוצים</td><td>ASA-Lab, ANT B.V., הולנד</td><td></td><td>כתובת אינטרנט: תוסף </tr> <tr><td>> http://www.ant-neuro.com/ EEGLAB עבור Microstates</td><td>תומאס קניג</td><td></td><td>https://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB_Extensions_and_plug-ins</td></tr><tr><td>sLORETA</td><td>רוברטו ד. פסקואל-מרקי</td><td></td><td>http://www.uzh.ch/keyinst/loreta.htm</td></tr><tr><td>MATLAB 2010a</td><td> MathWorks בע"מ</td><td></td><td>כתובת האינטרנט של החברה: <br/</td></tr><tr><td>> http://www.mathworks.com/ eeglab</td><td>Swartz Center for Computational Neuroscience, אוניברסיטת קליפורניה, סן דייגו</td><td></td><td>https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php</td></tr></tbody></table>

microstate וניתוחים המורכבות אומגה של אלקטרואנצפלוגרם נח-המדינות

Microstate and Omega Complexity Analyses of the Resting-state Electroencephalography

המורכבות microstate של אומגה נמצאים שני אמצעים ללא התייחסות אלקטרואנצפלוגרם (EEG) יכול לייצג את המורכבות הגיאופוליטיות והמרחביות הזמני של נתוני EEG, היה בשימוש נרחב כדי לחקור את המנגנונים העצביים העומדים בהפרעות במוח. מטרת מאמר זה היא לתאר את הפרוטוקול המשמש כבסיס EEG microstate ו אומגה למורכבות ניתוחים צעד אחר צעד. היתרון העיקרי של שני אמצעים אלה הוא שהם יכולים לחסל הבעיה תלויי-הפניה הטמון ניתוח הספקטרום מסורתיים. בנוסף, ניתוח microstate עושה שימוש טוב של רזולוציה הגיע הזמן של נח-המדינות EEG, המעמדות microstate שהושג ארבע יכול להתאים הרשתות נח-המדינה המתאימה בהתאמה. המורכבות אומגה מאפיינת את המורכבות המרחבי של כל המוח או אזורים ספציפיים במוח, אשר יש יתרון ברור לעומת אמצעים מסורתיים המורכבות התמקדות המורכבות שידור ערוץ אחד. אמצעים אלה-EEG שני יכול משלימים אחד את השני כדי לחקור את מורכבות המוח מהתחום הטמפורלי, מרחבי בהתאמה.

EEG microstate
גרנד מתכוון microstate מנורמל מפות מוצגים באיור1. הנופים פוטנציאל חשמלי של אלה ארבע כיתות microstate המזוהה כאן דומים מאוד לאלה שנמצאו מחקרים קודמים4.
וסטיית (SD) של microstate פרמטרים של הנבדקים בריא הוצגו בטבלה1. לשיעור microstate A, שיעור ההתרחשות היה 3.44 ± פעמים 1.29 / s, וכן את משך...

מאמר זה מתאר את פרוטוקול המשמש כבסיס אלקטרואנצפלוגרם (EEG) microstate ניתוח וניתוח אומגה המורכבות, המהווים אמצעי EEG ללא התייחסות שני ויקר מאוד לחקור את המנגנונים העצביים של הפרעות מוח.

Microstate וניתוחים המורכבות אומגה של אלקטרואנצפלוגרם נח-המדינות

Microstate and omega complexity are two reference-free electroencephalography (EEG) measures that can represent the temporal and spatial complexities of ...

בסמסטר זה ענו על 10 שאלות בתחום הפרעות מוחיות, כגון כיצד לזהות זוג סמנים יעיל לקוד של BIOS באבחנה של היום. היתרון העיקרי של טכניקה זו הוא שהיא יכולה לנבוע כהתייחסות לבעיה הממתינה כאשר אתה דבק בניתוח EEG מסורתי. היישומים של טכניקה זו משתרעים לקראת הבנתנו את רשתות מצבי המנוחה של המוח האנושי.כדי להתחיל בהליך זה, ייבא את נתוני ה- EEG הגולמיים לתוכנת מעבדת ה- EEG. לאחר מכן, טען את קובץ מיקום הערוץ לתוכנת מעבדת EEG כדי לקבל את המיקומים המרחביים של אלקטרודות אלה. כדי להסיר את אלקטרודות הייחוס, אפשרות של בחר נתונים בטווח הערוצים של תיבת הדו-שיח הקופצת, בחר רק את אלקטרודות ההקלטה, ואל תבחר את אלקטרודות הייחוס כך שניתן יהיה להסיר את אלקטרודות הייחוס.כדי לסנן את נתוני ה-EEG בין 0.5 ל-80 הרץ, בתיבת הדו-שיח הנפתחת, בחר 0.5 עבור הקצה התחתון של פס מעבר התדר הרץ ובחר 80 עבור הקצה העליון של פס מעבר התדר הרץ. לאחר מכן לחץ Ok.To להסיר את רעש קו החשמל עם מסנן חריץ בין 49 ל-51 הרץ, בתיבת הדו-שיח הקופצת, בחר 49 עבור הקצה התחתון של פס מעבר התדר הרץ ובחר 51 עבור הקצה הגבוה יותר של פס מעבר התדר הרץ. לאחר מכן בחר באפשרות של Notch לסנן את הנתונים במקום להעביר פס, ולחץ Ok.To להסיר תנועות עיניים, לחץ על כלים, ולאחר מכן לחץ על הסרת חפצים באמצעות AAR 1.3 והסרת EOG באמצעות BSS.כדי להסיר EMG, לחץ על כלים ולאחר מכן לחץ על הסרת חפצים באמצעות AAR 1.3 והסרת EMG באמצעות BSS. לאחר מכן, פלחו את נתוני ה-EEG הרציפים המעובדים מראש לתקופות באורך תקופה של שתי שניות. יופיע חלון המאפשר לשמור את נתוני ה- EEG המפולחים.לאחר מכן ייבא את נתוני ה-EEG המפולחים לתוכנת מעבדת ה-EEG ודחה תקופות EEG עם ערכי משרעת העולים על פלוס או מינוס 80 מיקרו-וולט בכל אלקטרודה. לאחר מכן, שמור את נתוני ה- EEG המעובדים מראש. בהליך זה עבור כל נבדק, טען את נתוני ה-EEG המעובדים מראש, המר ערוצי ייחוס להתייחסות ממוצעת משותפת ומעבר פס לסנן את נתוני ה-EEG בין שניים ל-20 הרץ.לאחר מכן, זהה את ארבע מפות המיקרו-מצב בכל נושא. בתיבת הדו-שיח הקופצת, בחר שלוש עבור המספר המינימלי של המחלקות, בחר שש עבור המספר המרבי של שיעורים, בחר 50 עבור מספר ההפעלות מחדש, בחר מספר מקסימלי של מפות לשימוש, ובחר את האפשרויות של שיא GFP בלבד וללא קוטביות. לאחר מכן, לחץ על כפתור אישור.לאחר מכן, שמור את נתוני ה-EEG של כל נבדק לאחר זיהוי מפות המיקרו-מצב שלו. ייבא את ערכות הנתונים של EEG של כל הנושאים שנשמרו בשלב האחרון בבת אחת. לאחר מכן זהה את מפות המיקרו-מצב ברמת הקבוצה.בתיבת הדו-שיח הנפתחת, בחר בערכות הנתונים של כל הנושאים באפשרות Choose sets for Averaging. באפשרות, שם הממוצע, תן שם למפות המיקרו-מדינה ברמת הקבוצה, ולאחר מכן לחץ על הכפתור אישור.פעולה זו תיצור מערך נתונים חדש בשם GrandMean המאחסן את מפות המיקרו-מצב ברמת הקבוצה. מיין ידנית את הסדר של ארבע מפות מיקרו-מצב ברמת הקבוצה לפי הסדר הקלאסי שלהן.בחלון המוקפץ, בחר עוד, ולאחר מכן מספר המפות המוצגות הופך לארבע. לאחר מכן, בחר מיון גבר. בתיבת הדו-שיח הקופצת, הזן את הסדר החדש של ארבע מפות מיקרו-מצב ברמת הקבוצה ולחץ על סגור.לאחר מכן, מיין את הסדר של ארבע מפות המיקרו-מצב של כל נושא, שמור את פרמטרי המיקרו-מצב עבור כל נושא שיפעילו שתי תיבות דו-שיח קופצות ברצף. בתיבת הדו-שיח הראשונה, בחר את ערכות הנתונים של כל הנושאים. בתיבת הדו-שיח השניה, בחר 4-כיתות עבור האפשרות, מספר שיעורים.בחר באפשרויות של התאמה רק על פסגות GFP והסר מיקרו-מצבים שעלולים להיות חתוכים. לאחר מכן, בחר 30 עבור חלון החלקת התווית, ms, ובחר אחד עבור העונש אי-חלקות, ולאחר מכן לחץ על אישור.קובץ CSV המאחסן פרמטרים תת-מיקרו-מצביים יישמר במחשב. תמונות אלה מראות כי למיקרו-מצב Class A ו-B יש אוריינטציה עורפית קדמית עד שמאלית, וכיוון עורפי שמאלי חזיתי לימין בהתאמה.למיקרו-מצב Class C ו-D יש טופוגרפיות סימטריות אך נצפו אוריינטציה פרה-פרונטלית לעורפית, וחזית למרכז לעורף בהתאמה. טבלה זו מציגה את הממוצע וסטיית התקן של פרמטרי המיקרו-מצב של הנבדקים הבריאים. לאחר שליטה, ניתן לבצע טכניקה זו תוך שעה אחת אם היא מבוצעת כראוי.בעת ניסיון הליך זה, חשוב לזכור שיש לעבד מראש את נתוני ה- EEG בזהירות. בעקבות הליך זה, ניתן לבצע שיטות אחרות כמו לוקליזציה של מקורות על מנת לענות על שאלות נוספות כגון מהיכן מגיעות מפות המיקרו-מצב הללו. טכניקה זו סללה את הדרך לחוקרים בתחום מדעי המוח לחשוף מחלות כמו במוח האנושי.

microstate-omega-complexity-analyses-resting-state

Research

JoVE Journal

Neuroscience

מדעי המוח

חוקרי הדמייה בדרך כלל לשקול תגובה של המוח כפעילות ממוצעת על פני ניסויי ניסוי חוזרים ונשנים והתעלמות השתנות אות לאורך זמן כמו "רעש". עם זאת, מתברר שיש אות שברעש. מאמר זה מתאר את השיטה החדשה של multiscale אנטרופיה לכימות השתנות אות מוח במישור הזמן.

יישומים של נתוני ה-EEG הדמייה: פוטנציאל הקשור לאירוע, כוח של רוח רפאים, וMultiscale אנטרופיה

כתב יד זה מתאר גישה למדידת פעילות עצבית של בני אדם תוך פתרון בעיות הנדסיות ממוקדות מרחבית. המתודולוגיה אלקטרואנצפלוגרם עוזרת לפרש מדידות גלי המוח בטאו במונחים של יעילות עצבית, במטרה בסופו של דבר המאפשר השוואות ביצוע משימות הן בין סוגי בעיה ובין משתתפים.

ניצול מדידות Electroencephalography להשוואה של יעילות עצבית משימה ספציפית: משימות אינטליגנציה מרחבית

פרוטוקול זה מתאר הליך למעקב אחר האבולוציה של מדדי רשת מזיאליים בחולי אפילפסיה של האונה הטמפורלית (TLE). הוא מבוסס על שילוב של הקלטות תוך גולגולתיות עם טכניקה נומרית חדשה לניתוח נתונים. באופן ספציפי, אנו מציגים פרוטוקול לניתוחי רשת של רישומי הנקב הסגלגל.

ניתוח רשת של הקלטות אלקטרודה foramen ovale בחולים עמידים בפני תרופות Temporal Lobe אפילפסיה

תנודות תדירות גבוהה (HFOs) צמחו כסמנים ביולוגיים presurgical לזיהוי של אזור epileptogenic בילדים עם אפילפסיה עקשן רפואית. מתודולוגיה ההקלטה, זיהוי לא פולשנית, ולוקליזציה של HFOs עם electroencephalography הקרקפת סימולטני (EEG) ו מגנטו (MEG) מוצג.

תנודות תדירות גבוהה Interictal זוהו עם סימולטני מגנט ואת Electroencephalography כמו ביומרקר של אפילפסיה בילדים

ניתנות הוראות לבנייה בעלות נמוכה והשתלה כירורגית של מונטאז' אלקטרואנצפלוגרפי טרנס-גולגולתי כרוני בצפיפות גבוהה בעכברים. מתוארות גם טכניקות הקלטה, חילוץ ועיבוד אותות.

Electroencephalographic רכישה בצפיפות גבוהה במודל מכרסם שימוש בעלות נמוכה ומשאבי קוד פתוח

פעילות תטא בהיפוקמפוס קשורה לשלבים קוגניטיביים והתנהגותיים ספציפיים. כאן, אנו מתארים שיטה אנליטית לאיתור תנודות תטא מאורגנות מאוד בתוך ההיפוקמפוס באמצעות גישה מבוססת תדר זמן (כלומר, ניתוח גלים).

זיהוי אוטומטי של תנודות תטא מאורגן ב Murine EEG

כאן, אנו מציגים פרוצדורות ניסוייות ואנליטיות כדי לתאר את הדינמיקה הזמנית של המשתנים העצביים והלבניים של שינה שאינה REM בעכברים, המווסתים את היענות השינה לגירויים אקוסטיים.

כימות אינפרה איטית דינמיקה של הספק ספקטרלי ואת קצב הלב בעכברים שינה

אנו מציגים שני פרוטוקולים אנליטי שיכול לשמש לניתוח נתונים אלקטרואנצפלוגרם תוך-גולגולתי שימוש בתוכנה פרמטרית סטטיסטי-מיפוי (SPM): מיפוי פרמטרית סטטיסטי זמן-תדר ניתוח פעילות עצבית, הסיבתי דינמי מידול המושרה תגובות עבור קישוריות "אינטרה" בין regional.

ניתוח פעילות עצבית וקישוריות באמצעות נתוני EEG תוך-גולגולתי בתוכנה SPM

מאמר זה מספק פרוטוקול פשוט לרכישת נתונים אלקטרואנצפלוגרפיה באיכות טובה (EEG) במהלך EEG בו זמנית הדמיית תהודה מגנטית פונקציונלית על ידי שימוש במוצרים רפואיים זמינים.

רכישה אמינה של נתוני אלקטרואנצפלוגרפיה במהלך אלקטרואנצפלוגרפיה סימולטנית ו-MRI פונקציונלי

פרוטוקול זה נועד לספק תובנות מתודולוגיות חדשות לגבי גירוי עצבי לא פולשני, במיוחד גירוי עצב תועה טרנס-אאוריקולרי (taVNS), בחולים עם הפרעות תודעה. בנוסף, מוצע פרוטוקול ניתוח קליני ואלקטרואנצפלוגרפי כדי להעריך את יעילות הטיפול בקבוצה זו, יחד עם דיון בשיקולים אתיים רלוונטיים.

גירוי עצב הוואגוס הטרנס-אאוריקולרי והערכה אלקטרואנצפלוגרפית בהפרעות תודעה

פרוטוקול זה מציג את PIPEMAT-RS, צינור עיבוד מקדים סטנדרטי מבוסס MATLAB עבור נתוני EEG במצב מנוחה. זה מבטיח הסרת חפצים, משפר את איכות האות ומשפר את יכולת שחזור הנתונים במחקרים. הצינור הופך שלבי עיבוד מקדים מרכזיים לאוטומטיים, כולל סינון, ניתוח רכיבים עצמאי (ICA) וסיווג חפצים, מה שמאפשר ניתוח EEG עקבי ואמין למחקר נוירופיזיולוגי.

PIPEMAT-RS: פיתוח ואימות של צינור MATLAB סטנדרטי לעיבוד מקדים של EEG במצב מנוחה

למד ניתוח מיקרו-מצבים ומורכבות אומגה של EEG ללא הפניה לחקר מנגנונים עצביים בהפרעות מוח. פרוטוקול זה מאפשר זיהוי ארבעה מפות מיקרו-מצבים וכימות פרמטרים לניתוח רשתות מוח במנוחה.

Microstate וניתוחים המורכבות אומגה של אלקטרואנצפלוגרם נח-המדינות

גלה סרטונים נוספים