ניתוח פעילות עצבית וקישוריות באמצעות נתוני EEG תוך-גולגולתי בתוכנה SPM
30 באוקטובר 2018
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.
שיטה זו יכולה לעזור לענות על שאלות מפתח בתחום מדעי המוח הקוגניטיביים. היתרון העיקרי של טכניקה זו הוא שהיא יכולה לנתח פעילות עצבית וקישוריות על אבולוציות זמניות מרחביות גבוהות. כדי להתחיל בניתוח של נתוני EEG תוך גולגולתיים, הגדר את SPM12 ובחר בתפריט האנליטי MEG EEG.
תחילה, בצע ניתוח תדר זמן עבור נתוני EEG תוך גולגולתיים שנוצרו מראש של כל ניסוי באמצעות פירוק גל רציף עם גלים Morlet בהתבסס על פרמטרים מוגדרים מראש. כדי לחשוף את האבולוציה הזמנית של רכיבים ספקטרליים, לנהל פירוק גלים באמצעות גלים מורלט שבעה מחזורים עבור התקופה כולה של 1, 000 עד 2, 000 אלפיות שנייה באמצעות טווח התדרים של ארבעה עד 300 הרץ. לאחר מכן, קבע את גל האם ואת מספר המחזורים ושים לב שמספר המחזורים שולט ברזולוציות תדירות הזמן וצריך להיות גדול מחמישה כדי להבטיח יציבות הערכה.
קבע טווחי זמן ותדירות. לאחר מכן חתוך את מפות תדירות הזמן המתקבלות באופן אוטומטי כדי להסיר אפקטי קצה. כאן, המפות נחתכות ב 200 עד 500 אלפיות שנייה.
בצע המרה בנתונים אם תרצה ותיקון בסיסי על-ידי בחירת שינוי קנה מידה של תדירות הזמן עבור מפות תדירות הזמן כדי להמחיש טוב יותר שינויי חשמל הקשורים לאירועים ולשפר את הנורמליות. לאחר מכן, המר את מפות תדירות הזמן לתמונות דו-ממדיות. כמו כן, חלק באמצעות ליבה גאוסיאנית עם ערך חצי מרבי מוגדר מראש ברוחב מלא כדי לפצות על השונות בין-נושאית ולתאים להנחות של תורת השדות האקראית.
כעת בחרו 'ציין רמה שנייה' מתפריט SPM והזינו את התמונות הדו-מימדיות שינותחו. לאחר מכן הפעל את המודל ליניארי כללי על-ידי בחירת הערכת מודל. לבסוף, בחר תוצאות כדי לבצע מסקנות סטטיסטיות על נתוני תדירות הזמן בהתבסס על תורת השדות האקראית.
זהה אשכולות תדר זמן שהופעלו באופן משמעותי עם סף מוגדר מראש כגון אלה שנראו כאן. התחל ניתוח מידול סיבתי דינאמי על-ידי בחירה ב- DCM בתפריט SPM. לאחר מכן בחרו באפשרות IND ובחרו נתונים חדשים לייבוא נתוני EEG תוך גולגולתיים שנוצרו מראש.
לאחר מכן, השתמש בתפריט MEG EEG כדי לציין את חלון הזמן של עניין, חלון תדירות של עניין, מספר מחזורי wavelet שישמש, תנאי עניין, ואת הניגודים עבור התנאים. הגדר את חלון הזמן ל- 500 אלפיות שניה. השתמש בגלים מורלט חמישה מחזורים של ארבעה עד 100 הרץ בצעד אחד הרץ.
השתמש בהגדרת ברירת המחדל עבור מחזור wavelet. קבע את טווחי תדירות הזמן בהתבסס על עניין מחקרי. שים לב שניתן להשתמש באופן אוטומטי בחלון זמן עם 512 אלפיות שניה נוספות במהלך החישוב כדי להסיר אפקטי קצה.
בהתבסס על מסגרת DCM, הגדר את תשומות הנהיגה המייצגות תשומות חושיות על מצבי עצבי ואת הקשרים הפנימיים המגלמים קישוריות בסיסית בין מצבי עצב. כמו כן, להגדיר את ההשפעות המופנן על הקשרים המהותיים באמצעות מניפולציות ניסיוניות עבור מודלים null ו המשוערות. הגדר את סוג האפנן כליניארי או לא ליניארי.
כעת ציין את החיבורים ליניאריים ולא ליניאריים פנימיים, כניסות נהיגה וקלט אפנון. שנה את הגדרות ברירת המחדל של פרמטרים קשורים במידת הצורך, כגון זמן ומשך הופעת גירוי קודם. לאחר מכן בחר הפוך את DCM כדי להעריך את המודלים.
לאחר מכן, בחרו 'שמור תוצאות כתמונה' לשמירת תמונות פרמטרים מודולטוריות בתדר תדירות. לאחר מכן, לבצע ניתוח בחירת מודל ביזיאני אפקטים אקראיים על ידי בחירת BMS כדי לזהות את מודל הרשת האופטימלי. השתמש בהסתברויות הצפויות במודל ובהסתברויות ההיענות כאמצעי הערכה.
לאחר מכן בצע מסקנות לגבי דפוסי התדרים הצולבים של החיבורים המופנמים באמצעות הפרמטרים של המודל המנצח. עכשיו להחליק את תמונות פרמטר צימוד מודולטורי על ידי בחירה להמיר לתמונות. לאחר מכן השתמש באפשרות ציין רמה שניה כדי לבצע ניתוח כללי של מודלים ליניאריים.
לבסוף, בחר תוצאות כדי לחשב את ערכי ה- SPMT הדו-מימדיים. כאן, חצי המקסימום ברוחב מלא נקבע על שמונה הרץ וערכים משמעותיים זוהו באמצעות סף גובה לא מגובה של P פחות מ 0.05. ניתוחי תדירות זמן נערכו כדי לחקור את הפרופילים הזמניים והתדירות של פעילות Gyrus העורפית הנחותה או IOG במהלך עיבוד שלבים.
כאן אנו רואים מפות תדר זמן של פעילות IOG הנכונה עבור השלב הזקוף ותנאי הפסיפס הזקוף. נתוני SPMT עבור שלב זקוף לעומת פסיפס זקוף מוצגים גם כן. דגמי רשת פונקציונליים מוצגים כאן.
שמונה שילובים אפשריים של קלט מודולטורי של שלב זקוף לעומת פסיפס זקוף על קשרים בין IOG ואמיגדלה וחיבור עצמי לכל אזור נחקרו. פרמטרי צימוד מודולטוריים בתדר תדר וערכי SPMT עבור שלב זקוף לעומת פסיפס זקוף עבור IOG לעומת אמיגדלה ואמיגדלה לעומת אפנון IOG מוצגים כאן. האזורים האדומים-צהובים מצביעים על קישוריות סינפלורציה משמעותית בעוד שאזורי הציאן הכחולים מצביעים על קישוריות מעכבת.
לאחר צפייה בסרטון זה, אתה צריך הבנה טובה על איך לנתח נתוני EEG תוך גולגולתי לזיהוי פעילות עצבית וקישוריות באמצעות תוכנת SPM.
צפו בתמליל המלא וקבלו גישה לאלפי סרטונים מדעיים
סקירה כללית
מחקר זה מציג פרוטוקולי ניתוח לבדיקת נתוני אלקטרואנצפלוגרפיה תוך גולגולתית (iEEG) באמצעות תוכנת Statistical Parametric Mapping (SPM). שתי הגישות העיקריות כוללות ניתוח סטטיסטי פרמטרי זמן-תדר להערכת פעילות עצבית ומיפוי סיבתי דינאמי (DCM) להערכת קישוריות תוך-אזורית ובין-אזורית.
מרכיבי מחקר עיקריים
תחום המדע
- מדעי המוח
- אלקטרופיזיולוגיה
- נוירו-מדעי הקוגניציה
רקע
- נתוני EEG תוך גולגולתיים מספקים תובנות לגבי פעילות עצבית וקישוריות.
- ניתוח זמן-תדר חושף את הדינמיקה של רכיבי הספקטרום.
- מיפוי סיבתי דינאמי מזהה דפוסי קישוריות הקשורים לתשומות חושיות.
מטרת המחקר
- לפתח שיטות לניתוח מפורט של נתוני iEEG.
- לאפשר בדיקת האופן שבו הקישוריות העצבית משתנה במהלך תהליכים קוגניטיביים.
- לאמת את הגישות עם פעילות עצבית במהלך משימות ספציפיות.
שיטות ששימשו
- תוכנת SPM12 משמשת לניתוח נתונים.
- המודל העיקרי מבוסס על EEG תוך גולגולתי מנבדקים אנושיים.
- ניתוח זמן-תדר כולל פירוק גל רציף עם גלי מורלט.
- DCM מיושם כדי להעריך קישוריות פנימית ואפקטים מודולטוריים של תנאים שונים.
תוצאות עיקריות
- מפות זמן-תדר מראות פעילות עצבית הקשורה לשלבי קוגניציה שונים.
- DCM מגלה דפוסי קישוריות עוררניים ומעכבים בין אזורי המוח.
- הניתוח מדגים פרופילים טמפורליים ותדירותי משמעותיים הרלוונטיים לעיבוד קוגניטיבי.
מסקנות
- המחקר ממחיש מתודולוגיות יעילות לניתוח נתוני iEEG.
- גישות אלו משפרות את ההבנה של תנודות עצביות וקישוריות בנוירו-מדעי הקוגניציה.
- לממצאים יש השלכות למודלים של מנגנונים עצביים העומדים בבסיס תפקודים קוגניטיביים.
שאלות נפוצות
Executive Industry Relevance
High-resolution analysis of neural activity and connectivity using intracranial EEG with SPM software enables precise mapping of brain function relevant to early-stage CNS drug discovery. Quantitative time-frequency and connectivity outputs support mechanistic de-risking and target validation for neuropsychiatric and cognitive disorder portfolios. These protocols enhance predictive confidence at critical inflection points in neuroscience R&D pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables direct interrogation of neural circuit function and target engagement in disease-relevant brain regions.
- Supports mechanistic de-risking by quantifying intra- and inter-regional connectivity changes in response to experimental manipulations.
- Provides high spatial and temporal resolution data for functional target validation and pathway clarification.
Screening & Assay Development
- Generates validated time-frequency maps and connectivity metrics for downstream quantitative analysis.
- Facilitates reproducible assay development by standardizing data transformation, baseline correction, and statistical inference workflows.
- Enables robust comparison of experimental conditions, supporting reliable compound or intervention evaluation.
Translational & Preclinical Research
- Aligns neural activity and connectivity readouts with translational biomarkers for CNS disorders when supported by experimental design.
- Provides continuity from discovery through preclinical validation by linking mechanistic neural signatures to functional outcomes.
- Supports risk-adjusted advancement decisions based on quantitative neural network modeling.
Pipeline & Workflow Integration
This analytical workflow positions intracranial EEG analysis with SPM as a bridge from early discovery through lead identification and preclinical validation in neuroscience R&D.
- Discovery Biology: Enables hypothesis testing and pathway clarification by mapping neural activity and connectivity in response to defined stimuli.
- Screening: Provides standardized, quantitative outputs for assay readiness and reproducibility across experimental conditions.
- Analytics: Delivers statistical maps and connectivity models that facilitate cross-condition and cross-subject comparisons.
- Translational Research: Supports alignment with disease-relevant biomarkers and mechanistic endpoints when integrated with translational models.
- Enterprise Reuse: Establishes a reusable analytical capability for diverse CNS research programs leveraging intracranial EEG data.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence and reduces mechanistic ambiguity in CNS target validation.
- Operational Value: Standardizes high-resolution neural data analysis for reproducibility and scalability across projects.
- Strategic Value: Informs go/no-go decisions and enhances capital efficiency by providing robust neural network evidence.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization and advancement of CNS assets based on quantitative neural signatures.
Implementation Considerations
- Requires expertise in electrophysiology, SPM software, and statistical modeling of neural data.
- Demands access to high-quality intracranial EEG recordings and computational infrastructure for data processing.
- Necessitates cross-team standardization of preprocessing, analysis parameters, and statistical thresholds.
- May require adaptation of protocols for different brain regions, species, or experimental paradigms.
- Interpretation of connectivity models should consider experimental design and statistical assumptions.
