Abstract
בניסוי זה, אנו מדגימים מערך של פרדיגמות מבוססות מחשב היברידי-מחשב (BCI), המיועדות לשני יישומים: הערכת רמת המודעות של אנשים שאינם מסוגלים לספק תגובה מוטורית, ובשלב שני, הקמת ערוץ תקשורת עבור אנשים אלה המאפשר להם לענות על שאלות עם 'כן' או 'לא'. חבילת הפרדיגמות נועדה לבחון תגובות בסיסיות בשלב הראשון ולהמשיך במשימות מקיפות יותר אם המבחנים הראשונים מצליחים. משימות אלה דורשות פונקציות קוגניטיביות יותר, אבל הם יכולים לספק תקשורת, אשר אינו אפשרי עם הבדיקות הבסיסיות. כל מבחני ההערכה מייצרים מגרשי דיוק שמראים אם האלגוריתמים הצליחו לזהות את תגובת המוח של המטופל למשימות הנתונות. אם רמת הדיוק היא מעבר לרמת המשמעות, אנו מניחים שהנושא הבין את המשימה ויכול היה לעקוב אחר רצף הפקודות pהתמרמרו באוזניות לנושא. המשימות דורשות מהמשתמשים להתרכז בגירויים מסוימים או לדמיין לנוע יד שמאל או ימין. כל המשימות מתוכננות סביב ההנחה כי המשתמש אינו מסוגל להשתמש במודלים החזותיים, ולכן, כל הגירויים המוצגים למשתמש (כולל הוראות, רמזים ומשוב) הם שמיעתיים או מישושיים.
Introduction
אבחנה של חולים במדינת צמח (VS) או מדינה מינימלית מודעת (MCS) קשה, לעתים קרובות סיווגים מתרחשים. מחקר שנערך בשנת 2009 השווה את דיוק האבחנה בין הקונצנזוס הקליני לבין הערכה נוירו-התנהגותית 1 . מתוך 44 מטופלים שאובחנו עם VS על בסיס הקונצנזוס הקליני של הצוות הרפואי, 18 (41%) נמצאו ב- MCS לאחר הערכה סטנדרטית עם ה- Coma Recovery Scale-Revised (CRS-R). תוצאה זו עולה בקנה אחד עם מחקרים קודמים, אשר הראו כי 37 - 43% מהחולים שאובחנו עם VS הראו סימנים של מודעות 2 , 3 . סיווג קשקשים מבוסס על תצפיות התנהגותיות או על הערכות של תפקודים שמיעתיים, חזותיים, מילוליים ומנועיים, כמו גם רמות תקשורת ועוררות. טכנולוגיות חדשות שיכולות להוסיף נתונים על פעילות המוח הן כלי מושלם כדי להתגבר על ההגבלות המוטלות על ידי behaסולמות דירוג ויוראל. חולים עשויים להיות מסוגלים לווסת את תגובות המוח שלהם למרות שלא הצליחו לייצר את השינויים ההתנהגותיים הנדרשים בסולם הדירוג. Monti et al. 4 הראו שתפקוד תהודה מגנטית תפקודית (fMRI) יכול לזהות שינויים מרצון בתגובות תלויי רמת חמצון בדם, הקשורות לתנועות מוטוריות או למשימות מרחביות, ב -5 / 54 חולים שאובחנו עם הפרעת תודעה (DOC). ארבעה מהם בעבר סווגו להיות MCS. כך, במיעוט המקרים, למטופלים העומדים בקריטריונים ההתנהגותיים של מצב צמחוני יש תפקוד קוגניטיבי שיורי ואפילו מודעות מודעת.
Electroencephalography (EEG) מבוססי BCIs יכול גם לזהות פעילות המוח כתוצאה מדמיון או ניסיון של תנועות מוטוריות. יש גם פרדיגמות אחרות של BCI, אשר יכולות לקבוע האם אדם יכול להציג מודעות על ידי בחירה מרצון של טאס מוגדר מראשK. EEG מבוססי BCIs יש יתרונות אחרים ביחס הערכות מבוססות fMRI. לדוגמה, מערכות EEG הם הרבה יותר חסכוני וניידים, והם יכולים לשמש בקלות על המטופלים של bedside.The העיקריים noninvasive BCI הגישות כוללות איטי קליפת המוח הפוטנציאלים (SCPs), P300s, מצב יציב ויזואלית פוטנציאליים (SSVEPs) ו מוטור תמונות (MI). SCPs סיפקו שיעורי העברת מידע נמוכים ודורשים הכשרה מקיפה (ראו Wolpaw et al. ) 5 , בעוד SSVEPs דורשים תשומת לב חזותית. שתי הגישות הן ולכן לא נעשה שימוש בפרוטוקול זה. עם איות P300, Ortner et al. 5 הגיע דיוק של 70% עבור אנשים עם מוגבלות. מספר זה יכול בסופו של דבר להיות מוגברת. לדוגמה Turnip et al. 7 משופרת דיוק סיווג P300 שלהם באמצעות מסווג רשת עצבית אדפטיבית. עבור פרוטוקול זה, בחרנו המישוש P300 גישות שמיעה בנוסף MI, כי שניהם oF אותם ניתן להשתמש ללא חזון, ולכל אחד יש יתרונות ייחודיים. MI יכול לספק תקשורת מהירה יותר מאשר P300 BCI nonvisual, בעוד P300 BCIs דורשים הכשרה מעט מאוד. לכן, זה פרוטוקול BCI היברידי יכול ליישם חבילה שלמה של גישות BCI מבוסס EEG עבור חולים DOC. יתר על כן, מאז המשימות הן מהירות יחסית וקלות לחזור, גישות שונות ניתן לבדוק שוב ושוב עם כל מטופל כדי להקטין את מספר הסיווגים שגוי של חולים DOC.
ארבע גישות שונות BCI נבדקו: (i) P300 השמיעה, (ii) vibrotactile P300 עם שני ממריצים, (iii) vibrotactile P300 עם שלושה ממריצים, (iv) MI.
פרדיגמה I P300 הגישה השמיעתית משתמשת הפרדיגמה oddball השמיעה, שבו גירויים סוטה (1,000 צפצופים Hz) מופצים באופן אקראי בתוך רכבת של גירויים סטנדרטיים יותר סביר (500 צפצופים Hz). בפרדיגמה II, הגירויים מועברים באמצעות ממריצים vibrotactile thב ממוקמות על הידיים והימנית. הטקטור על שורש כף היד מספק את הגירויים סטנדרטיים, ואת הטקטור על פרק כף היד הימנית לספק את הגירוי (יעד) גירויים. עבור הפרדיגמה 3, מונע גירוי נוסף על הקרסול הימני של הנושא, או על מיקום אחר, כמו באמצע הגב. זה ממריץ מספק רכבת של גירויים סטנדרטיים, בעוד שני ממריצים על היד הימנית והשמאלית הן לספק גירויים סוטה. כדי להעריך את ההכרה עם שני פרדיגמות vibrotactile, הנושא הוא אמר דרך האוזניות כדי לספור בשקט כל גירוי על פרק אחד תוך התעלמות גירויים אחרים. מנגנון אקראי מחליט אם לבחור את היד השמאלית או הימנית, וכל ריצה יש ארבע קבוצות של 30 ניסויים כל אחד, עם יד יעד חדשה עבור כל משפט.
עיבוד האות הבא נעשה עבור פרדיגמות i, ii ו- iii: שמונה ערוצי EEG נרכשים באמצעות תדר דגימה של 256 הרץ. ההסתברות לגירוי סוטה היא 1/8; An UniversityE, יהיו שבעה גירויים סטנדרטיים עבור כל גירוי סוטה. כל ריצה כוללת 480 גירויים. ריצה אחת של פרדיגמה אני לוקח 7 דקות 20 s, בעוד כל ריצה של פרדיגמות ii ו- iii לוקח 2 דקות 30 s. אם החולה סופר בשקט כל גירוי סוטה, גירויים אלה מעוררים מספר גורמים הקשורים לאירוע (ERP), כולל ה- P300, שיא חיובי של כ- 300 אלפיות שנייה לאחר תחילת הגירוי. כל צפצוף נמשך 100 ms. עבור כל משפט גירוי, חלון של 100 ms לפני ו 600 ms לאחר הצפצוף מאוחסן לעיבוד אותות. הנתונים הם downsampled מכן על ידי גורם של 12, וכתוצאה מכך 12 דגימות עבור 60 MS שלאחר גירוי אינטרוול. לבסוף, כל תכונות ערוץ הזמן מדגם מוזנים לתוך ניתוח מפלה ליניארית 8 , וכתוצאה מכך 12 x 8 = 96 תכונות. כדי לחשב את העלילה דיוק ( איור 1 & 2 ), את ההליך הבא הוא חזר על עצמו עשר פעמים, והתוצאות ממוצעים לתוך מגרש אחד. הניסויים הסוטים והסטנדרטייםמוקצים באופן אקראי לשתי בריכות בגודל שווה. בריכה אחת משמשת להכשרת מסווג, והבריכה האחרת משמשת לבדיקת הסיווג. מסווג נבדק על מספר גדל והולך של גירויים ממוצעת מתוך הבריכה הבדיקה. בהתחלה, הוא נבדק רק אחד deviant ו שבעה גירויים סטנדרטיים. אם מסווג זיהה את הגירוי סוטה כראוי, הדיוק המתקבל הוא 100%, וזה 0% אחרת. הדבר נעשה גם עבור 2 גירויים סוטה ממוצעת ו 14 גירויים סטנדרטיים ממוצעים, עבור 3 גירויים סוטה ו 21 גירויים סטנדרטיים, וכן הלאה עד בריכת הבדיקה המלאה משמש. זה מייצר מגרש של 30 ערכים בודדים (עבור 30 גירויים סוטה בבריכת הבדיקה), כל אחד מהם 100% או 0%. ממוצע של 10 מגרשים בודדים תוצאות ערכים בטווח שבין 0% ל 100%. הגדלת מספר הגירויים ממוצעים יגדיל את הדיוק אם הנושא יכול לעקוב אחר המשימה, כי הממוצע של גירויים מפחית רעש אקראי בנתונים. דיוק הרבה מעבר לרמה המקרית (12).5%) מראה כי תגובה P300 ניתן לעורר את הנושא וכי תגובה במוח של הנושא אכן הופיע.פרדיגמות i ו- II יכול לשמש רק כדי להעריך את ההכרה. אם הדיוק שהושג במהלך ההערכה גבוה מ -40%, ניתן להמשיך ולהשתמש בתקשורת של הפרדיגמה iii או IV.
במשימת התקשורת של הפרדיגמה 3, הנושא בוחר להתרכז בגירויים בצד שמאל אם הוא רוצה לענות "כן" או בצד ימין כדי לענות "לא". המסווג מגלה באיזה יד המשתמש היה מתרכז ומציג את התשובה.
פרדיגמה iv רשומות 120 ניסויים, שכל אחד מהם נמשך 8 שניות, מופרדים על ידי 1 של break.This התוצאות 10 sx 120 = 18 דקות של זמן הפעלה הכולל. פרדיגמה iv משתמשת ב- 16 ערוצי EEG המופצים על קליפת המוח הסנסורי-מוטורית. תדר הדגימה הוא 256 הרץ. כל משפט מתחיל עם רמז, מוצג באמצעות אוזניות, המנחה את הנושאלדמיין לנוע יד שמאל או ימין. רצף ההוראות שמאלה וימינה הוא אקראי. לצורך עיבוד אותות, נעשה שימוש בשיטה של דגמים מרחביים שכיחים (CSP) 10 , 12 , 13 . שיטה זו מניבה קבוצה של מסננים מרחביים שנועדו למזער את השונות של מחלקה אחת תוך הגדלת השונות עבור המעמד השני. התוצאה היא ארבע תכונות, אשר מסווגים על ידי ניתוח מפלה ליניארית 8 . כל הליך סיווג מתואר בפירוט בפרסום האחרון, מראה דיוק הסיווג הממוצע של 80.7% לאחר רק 60 דקות של אימון משתמשים בריאים 13 . חישוב הדיוק נעשה באמצעות אימות צולב. הכוונה היא לחלק את המדגם של נתונים אל תת-קבוצות משלימות, לבצע את הניתוח על תת-קבוצה אחת (מאגר אימונים), ולאמת את הניתוח על התת-קבוצה השנייה (tes)Ting בריכה). לפני ההפרדה של הנתונים לתוך הבריכות, ניסויים המכילים חפצים נדחים. ניסוי נחשב מכיל ממצאים אם הערך המוחלט של משרעת עולה על 100 μV בכל עת במהלך המשפט. הדיוק מחושב עבור כל התנועות בבריכת הבדיקה בתוך פרק זמן של 1.5 s לאחר צפצוף תשומת הלב עד סוף המשפט, בשלבים של 0.5 s. עבור כל שלב וכל ניסוי, התוצאה הסיווג הוא 100 או 0%. את הדיוק של כל הניסויים של הבריכה הבדיקה אז ממוצעים עבור כל צעד אחד, וכתוצאה מכך רמות דיוק בטווח שבין 0% ל 100%. לבסוף, ממוצע של עשר חזרות של תוצאות cross-validation מוצג בתרשים הדיוק. דוגמאות ניתן לראות בתרשימים 3 ו -4 . המגרשים מופרדים לתנועה הדמיה ביד שמאל (צהוב), יד ימין (כחול), וכל התנועות יחד (ירוק). הקו האופקי במגנטה מייצג את גבול הביטחון, אשר דועךDs על מספר הניסויים ששימשו לניתוח. זהו המספר הכולל של הניסויים בניכוי מספר הניסויים שנדחו. זה מראה את רווח סמך 95% באמצעות שיטה Clopper Pearson 9 . רמת דיוק מעל קו זה אומר כי התוצאה היא מובהקת סטטיסטית (אלפא <0.05).
Protocol
כל השלבים בפרוטוקול זה הם על פי עקרונות ההצהרה של הלסינקי.
.1 הגדרת מערכת
- באמצעות כבל USB, חבר את המגבר למחשב המפעיל את התוכנה והפעל את המגבר.
- חבר את הפלאג של החומרה לחריץ USB חינם במחשב.
הערה: יש צורך להפעיל את התוכנה. - שים את רצועת היד האנטי-סטטית על פרק היד של הנושא וחבר אותו לתקע חשמל חופשי.
הערה: הלהקה הזו נועדה לסייע בקרקע לאדמה כדי להפחית את הרעש שיכול להשפיע על איכות ה- EEG. - חבר את תא הנהג עם כבל ה- USB לחריץ חינם של המחשב.
- חבר את כבל ההדק לתיבת מנהל ההתקן באופן הבא:
- חבר את המחבר "g.STIMbox OUT 5" עם התווית ל - "OUT 5" של תיבת הדו - שיח.
- חבר את המחבר "g.STIMbox OUT 6" עם הכיתוב "OUT 6" של מנהל ההתקןשׁוֹר.
- חבר את המחבר "g.STIMbox OUT 7" ל - "OUT 7" של תיבת הדו - שיח.
- חבר את המחבר "g.USBamp DIO 1" בעל התווית לשקע "DIG I / O 1" של g.USBamp.
- חבר את שלושת הטקטורים ל OUT 1, OUT 2, ו OUT 3 של תיבת הנהג.
- חבר את המחבר "TRIG OUT" בעל התווית לשקע "TRIG OUT" של תיבת מתאם ההדק השמע.
- קח קלטת דבק לתקן טקטור אחד על פרק כף היד, עוד אחד על פרק כף היד הימנית, ואת השלישי על הקרסול הימני.
- חבר כבל זכר / זכר לחיבור שמע ליציאת השמע של המחשב ולשקע של תיבת מתאם ההדק השמע שכותרתו "AUDIO IN". הפעל את מתאם ההדק של השמע ובדוק אם נורית מצב הסוללה דולקת בירוק.
- הפעל את התוכנה, לצפות בחלון שנקרא "הוסף רופא". הקלד את הכותרת, השם, המוסד והמחלקה לשדות הריקים. קלישK על "הוסף" כדי לפתוח חלון נוסף.
- הזן את שם המטופל, העיר, המדינה, תאריך הלידה ותאריך הצ'ק-אין בחלון.
- לחץ על הלחצן "+" הירוק מתחת לחץ הכחול בחלק הימני התחתון של התוכנית. הזן את הטקסט "מבחן ראשון" בשדה "שם" ו"הכרות עם התוכנה "בשדה הריק" פרטים ".
הערה: יש להכניס מידע לכל השדות הריקים כדי להמשיך בתוכנית. - לבסוף, לחץ על כפתור "בחר חולה זה".
- צרף 16 ערוצי EEG לראש של הנושא באמצעות מכסה אלקטרודה. השתמש עמדות: FC3, FCz, FC4, C5, C3, C1, Cz, C2, C4, C6, CP3, CP1, CPZ, CP2, CP4, ו PZ פי מערכת 10-20 הבינלאומית המורחבת 14. מניחים אלקטרודה התייחסות על האוזן הימנית ועל האלקטרודה הקרקע על המצח.
- כדי למקם את הכובע כראוי על ראשו של הנושא,להשתמש במדידת קלטת כדי למדוד את המרחק בין nasion ו inion, כמו גם את המרחק בין נקודות preauricular משמאל לימין. ודא כי האלקטרודה במיקום קודקוד, CZ, הוא באמצע של שני מרחקים אלה. שים את מכסה האלקטרודה ויישר את המיקום הנמדד עם מיקום Cz של מכסה האלקטרודה. כובע האלקטרודה נמצא כעת במצב הנכון.
- חבר את האלקטרודות לתיבת החיבור האלקטרודה, בעקבות ההתקנה המתוארת בשלב 1.12. חבר את תיבת החיבור האלקטרודה למגבר הביוסיניאלי וודא כי המגבר וקופסת החיבור מופעלים.
- להזריק מספיק אלקטרודה ג'ל לתוך האלקטרודות כדי ליצור חיבור בין העור לבין האלקטרודות.
2. השמיעה P300 הערכה
- לאחר הזנת המידע של המטופל, לחץ על הלחצן "השמע P300" בצד שמאל של המסך. לחץ על הלחצן "הערכה" בשור התחתונהלהתחיל להפעיל את ההערכה.
- בדוק את איכות האות של EEG. התמונה עם המוח בצד ימין של המסך מספק מדריך מקודד צבע לאיכות האות של כל אלקטרודה, עם אדום באיכות אות גרועה, צהוב לאיכות אות מקובל, ירוק לאיכות האות טובה.
- פתח את תפריט ההגדרות באמצעות לחצן ההגדרות וודא כי ניתן לשמוע צפצופים שמיעתיים. הציגו צפצופים אלה עם שני תדרים שונים לנושא והסבירו את המשימה, שהיא לספור כל אחד מהצפצופים בעלי התדרים הגבוהים.
- הכנס את האוזניות לאוזניו של המשתמש ולחץ על לחצן התחל.
- לאחר סיום ההערכה, בדוק את דף התוצאות ואת חלקת הדיוק ( איורים 1 ו -2 ). אם רמת הדיוק נמוכה מ -40%, חזור על הפעולה.
הערה: אם הדיוק של הנושא נמוך מ -40%, אזי תקשורת מהימנה אינה סבירה, לפחות עם הפרדיגמה וההקלטה. עם זאת, הערכות עם אחריםגישות ו / או בזמנים שונים יכולים להניב תוצאות שונות.
3. Vibrotactile P300 הערכה עם 2 מגרים
- לחץ על כפתור "Vibrotactile 2 Tactor " בצד שמאל של המסך; לאחר מכן, לחץ על "הערכה" כפתור בצד ימין למטה כדי להתחיל את ההערכה לרוץ. חזור על שלב 2.2.
- פתח את תפריט ההגדרות באמצעות כפתור ההגדרות כדי לאשר את רטט של טקטורים יכול להיות מורגש. להנחות את הנושא כי הוא / היא תרגיש רטט על הידיים והימנית. המשימה היא לספור את מספר גירויים רטט על שורש כף היד. לאחר ההוראות, לחץ על לחצן התחל.
- כאשר הפעלת הערכה הסתיים, לבדוק את דף התוצאות ואת העלילה דיוק. אם רמת הדיוק נמוכה מ -40%, חזור על הפעולה.
הערה: אם הדיוק של הנושא נמוך מ -40%, אזי תקשורת מהימנה אינה סבירה, לפחות עם הפרדיגמה וההקלטה. ובכל זאת, התחתSments עם גישות אחרות ו / או בזמנים שונים יכול להניב תוצאות שונות.
4. Vibrotactile P300 הערכה עם 3 Stimulators
- לחץ על כפתור "Vibrotactile 3 Tactor" כפתור בצד שמאל של המסך ולאחר מכן לחץ על "הערכה" כפתור בצד שמאל למטה כדי להתחיל את ההערכה לרוץ.
- חזור על שלב 2.2. פתח את תפריט ההגדרות באמצעות כפתור ההגדרות כדי לאשר את רטט של טקטורים יכול להיות מורגש.
- להנחות את הנושא כי הוא / היא תרגיש רטט על הידיים ועל ימין ועל הידיים ועל הקרסול הימני תשמע את הפקודה "שמאל" או "ימינה" באמצעות האוזניות. שאל את הנושא כדי לספור את הגירויים על היד הנבחרת עד הפקודה הבאה מופיעה או לרוץ נגמר.
הערה: "שמאל" פירושו כי הנושא צריך לספור את גירויים רטט בצד שמאל, ואילו "ימין" מורה לנושא לספור את הגירויים על פרק כף היד הימנית. חבר את האוזניות לאוזני הנושא ולחץ על לחצן 'התחל'. - לאחר שסיים את ההערכה לרוץ, לבדוק את דף התוצאות ואת העלילה דיוק. אם רמת הדיוק נמוכה מ -40%, חזור על הפעולה.
הערה: אם הדיוק של הנושא נמוך מ -40%, אזי תקשורת מהימנה אינה סבירה, לפחות עם הפרדיגמה וההקלטה. עם זאת, הערכות עם גישות אחרות ו / או בזמנים שונים יכולות להניב תוצאות שונות.
5. Vibrotactile P300 תקשורת עם 3 Stimulators
- לחץ על הלחצן "Vibrotactile 3 Tactor" בצד שמאל של המסך. לחץ על כפתור "תקשורת" בתחתית כדי להפעיל את התקשורת לרוץ.
- חזור על שלב 2.2. פתח את תפריט ההגדרות דרך כפתור ההגדרות וודא כי התנודות של הטקטורים יכולות להיות מורגשות. בתפריט ההגדרות, בחר את המסווג ברמת הדיוק הגבוהה ביותר. זה בדרך כלל מסווג עםרמת הדיוק הגבוהה ביותר שנקבעה על ידי המערכת.
- להנחות את הנושא כי הוא / היא תרגיש תנודות על הידיים על ימין ועל ימין ועל הקרסול הימני. להנחות את הנושא שהוא / היא תשמע שאלה והוא אמור לענות גם "כן" או "לא". כדי לענות "כן", לשאול את הנושא לספור את הגירויים על יד שמאל; כדי לענות "לא", לשאול את הנושא לספור את הגירויים על יד ימין.
- שאל את המטופל שאלה יכול להיות ענה עם "כן" או "לא". לאחר מכן, לחץ על הלחצן "התחל שאלה חדשה" .
הערה: לאחר סיום הרצף, התוכנה מציגה את התשובה. זה יכול להיות "כן", "לא", או אין תשובה (אם התוכנה לא הצליחה לזהות במדויק את דפוסי המוח).
6. הערכת MI
- לחץ על הלחצן "הדמיה מוטורית" בצד שמאל של המסך. לחץ על הלחצן 'הערכה'ימין למטה כדי להתחיל את ההערכה לרוץ.
- חזור על שלב 2.2. פתח את תפריט ההגדרות באמצעות לחצן ההגדרות וודא כי ניתן לשמוע את פקודות השמע דרך האוזניות.
- להנחות את הנושא הוא / היא תשמע צפצוף, ואחריו הפקודה אומר גם "שמאלה" או "ימינה". להנחות את הנושא כדי לנסות לסחוט כדור ביד שמאל אחרי הפקודה "שמאל" ו לסחוט כדור עם יד ימין לאחר הפקודה "ימינה". שאל את הנושא להפסיק לדמיין את סחיטה ברגע הנושא שומע את הפקודה "RELAX".
הערה: בסך הכל, 60 פקודות בסדר אקראי יופעלו. - יש להפעיל האחרון 8 דקות. לחץ על לחצן להשהות לאחר כ 4 דקות, לחכות בערך 1 דקות, ולהמשיך את הריצה.
הערה: ההשהיה נועדה לסייע לנושא לשמור על ריכוז במהלך הריצה. - לאחר הבדיקה, בדוק את דף התוצאות ואת מגרש הדיוק (איורים 3 ו -4).
לֹאE: אם רמת הדיוק נמוכה מרמת החשיבות, חזור על הפעולה. אם הדיוק נשאר מתחת לרמה זו משמעות, אז התקשורת אמין סביר, לפחות עם הפרדיגמה כי ההקלטה. עם זאת, הערכות עם גישות אחרות ו / או בזמנים שונים יכולות להניב תוצאות שונות.
7. תקשורת MI
- לחץ על הלחצן "הדמיה מוטורית" בצד שמאל של המסך. לחץ על "תקשורת" כפתור בצד שמאל למטה כדי להפעיל את התקשורת לרוץ. חזור על שלב 2.2.
- פתח את תפריט ההגדרות באמצעות לחצן ההגדרה ובחר את המסווג בדירוג הסיווג הגבוה ביותר.
- להנחות את הנושא שלי אומר כי לאחר צפצוף הוא / היא יכולה לספק תשובה לשאלה שנשאלה בעבר. כדי לומר "כן", שאל את המטופל לדמיין לסחוט כדור ביד שמאל. כדי לומר "לא", המטופל צריך לדמיין לסחוט כדור עם ימין חו.
- שאל את המטופל שאלה יכול להיות ענה עם "כן" או "לא". לאחר מכן, לחץ על הלחצן "התחל שאלה חדשה" .
הערה: כאשר הסדרה הסתיימה, התוכנה מציגה את התשובה ( איור 5 ). זה יכול להיות "כן" או "לא".
Representative Results
איורים 1 ו -2 מראים תוצאות משני מסלולי הערכה של P300 (פרדיגמות i, ii ו- iii). באיור 1, הדיוק הגיע ל -100%; כך, המוח של הנושא הצביע בבירור על השלמת המשימה בהצלחה. באיור 2, הדיוק משתנה סביב רמת הסיכון של 12.5%. לא ניתן לזהות תגובה מוחית אמינה למשימה. כאשר הדיוק הוא ירוד, אנו ממליצים לבדוק את איכות האות EEG על פני כל האלקטרודות ומחברים. תוצאה עם רמת דיוק של 12.5% יהיה גם לראות אם אחד אינו רוכש EEG אלא רק רעש לבן. אם רמת הדיוק עולה עם מספר הניסויים אך לא עולה על 40%, רק תגובת מוח חלשה נמצאה. במקרה זה, אנו ממליצים לחקור את הממצאים באיתות באמצעות היקף הנתונים הגולמיים. אנו ממליצים גם לחזור על התהליך ביום אחר, בזמן אחר. החולה יכול להיותיותר להגיב בזמן אחר וליצור תוצאות טובות יותר.
איורים 3 ו -4 מראים תוצאות מייצגות של פרדיגמה iv. רמת החשיבות מסומנת בקו המגנטה. הקו האנכי האדום מסמן את זמן הופעת הפקודה. לפני הופעת הפקודה (קו אנכי אדום), הדיוק הוא סביב 50% עבור שתי המגרשים. בשלב זה, המטופל אינו יודע אם הפקודה תהיה "שמאלה" או "ימנית" ולכן לא ניתן לבצע את הדמיון המוטורי הנכון. באיור 3 , הדיוק גדל לאחר הצגת המצגת ליותר מ -90%. זה אומר שהאדם היה מודע במודע, כי הוא היה מסוגל לעקוב אחר פקודות אקראיות. באיור 4, דיוק הסיווג נע סביב 50%. משמעות הדבר היא כי המערכת לא היה מסוגל לזהות את MI בעקבות פקודות שהוצגו. פרדיגמות MI יכול להיות מאתגר ב BCI r כי לא כל המשתמשים מסוגלים לשלוט BCI MI ללא הכשרה, ומיעוט לא יכול להשיג שליטה גם עם אימון 11 . לכן, במקרה זה, דיוק רע יכול פשוט אומר שהחולה אינו מסוגל לשלוט BCI באמצעות MI, לפחות ללא הכשרה. יתר על כן, אנו ממליצים לבדוק את איכות האות לאחר תוצאה רעה, כמתואר לעיל.
איור 5 מציג את התוצאה של ריצה תקשורתית שניתן לעשות עם פרדיגמות iii ו- iv. העדשה מסמנת את התשובה שזוהתה, שהיא "כן" בדוגמה זו. אם התשובה היתה לא, העדשה תעבור ל"לא ". אם המערכת לא הצליחה לזהות תשובה, העדשה תישאר באמצע שתי התשובות האפשריות. אם העדשה נשארת באמצע התשובות, מסווג גרוע יכול היה להיות נבחר. אנו ממליצים לנסות מסווג נוסף בחלון ההתקנה.
יחד עם דף. "1"> מפגש ממושך יכול היה למצות את החולה. כדי להשיג תוצאות טובות יותר עם התקשורת, זה עשוי להיות עדיף למזער הערכות ולהמשיך מהר ככל האפשר את הצעדים המתוארים לתקשורת. זה יהיה שלבים 4 & 5 לתקשורת מישוש 6 ו 7 עבור תקשורת MI.
איור 1 1. דיוק עבור פרדיגמות i, ii, & iii.
התוצאה טובה בביצועים דיוק, להגיע 100%. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.
איור 2. עוד מגרש דיוק פרדיגמות i, ii, & iii.
הפעם, לא חזייה התגובה יכולה להיות מזוהה על ידי המערכת. לפיכך, הדיוק משתנה סביב רמת סיכוי של 12.5%. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.
איור 3 איור 3. דיוק עבור פרדיגמה iv (MI).
הדיוק מגיע מעל 90% בדוגמה זו. אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.
איור 4. דיוק דיוק עבור פרדיגמה iv (MI).
לא ניתן היה לאתר את תגובת המוח על ידי המערכת. לפיכך, הדיוק משתנה סביב רמת סיכוי של 50%.Ttp: //ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig4large.jpg "target =" _ blank "> אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.
איור 5. תוצאה של משימת תקשורת.
העדשה מסמנת את התשובה שזוהתה, "כן". אנא לחץ כאן כדי להציג גרסה גדולה יותר של דמות זו.
Discussion
מחקרים קודמים מקבוצות רבות הראו כי חלק מחולי DOC עשויים להפגין מודעות מודעת באמצעות הערכות מבוססות fMRI או EEG, למרות שההערכות המבוססות על התנהגות מראות אחרת. לכן, יש צורך ברור במערכות חדשות פרדיגמות אשר יכולים להעריך במדויק יותר מודעות מודעת ואף לספק תקשורת. באופן אידיאלי, מערכות אלה צריך להיות זול, נייד, חזק לרעש בהגדרות העולם האמיתי, וקל לשימוש (הן עבור החולה מפעיל המערכת).
הפרוטוקולים והמערכת המוצגים כאן משרתים שתי מטרות: לסייע בהערכת רמת התודעה אצל אנשים עם DOC ולהקמת ערוץ תקשורת חדש לאנשים שאינם מסוגלים לתקשר באמצעות דיבור, פעילות העין או משימות אחרות הדורשות שליטה בשרירים. הפרדיגמות בתוך הפרוטוקול נועדו לבחון תגובות בסיסיות בשלבים הראשונים. אם התגובות הבסיסיות הצפויות של המוח מתגלות, אפשר להמשיך הלאהRy פרדיגמות מורכבות יותר, אשר הם v300 vibrotactile עם שלושה טקטורים ו- MI. שתי הפרדיגמות הללו יכולות לשמש גם ליצירת ערוץ תקשורת. איכות אות EEG היא קריטית בכל הפרוטוקולים הללו. לפעמים, נתונים EEG לא ניתן להבחין בין רעש; כמה ניסיון בניתוח EEG יש צורך לזהות ולנהל נתונים רועשים.
שיטות הערכה סטנדרטיות הנוכחי, בנוסף להיות אמינים, הם גם זמן רב ודורשים צוות של מומחים. לכן, מטופלים נבדקים לעתים קרובות רק פעם אחת, למרות המודעות המודעת של המטופל עשוי להשתנות באופן דרמטי בזמנים שונים. הפרוטוקול המוצג כאן יכול לחזור בקלות מספר פעמים. מטופלים שאינם מציגים מודעות מודעת עשויים להניב תוצאות שונות בזמן אחר. כמו כן, ניתן לבצע ריצת הערכה אחת לפני כל ניסיון תקשורת כדי לאשר שהנושא נמצא במצב מודע.
Anothאה סיבה ליישם פרדיגמות שונות בפרוטוקול היא כי כמה אנשים עשויים לבצע גרוע עם פרדיגמה אחת, אבל לבצע טוב מאוד עם אחר. באופן דומה, אנשים עשויים להעדיף פרדיגמה אחת כי זה נראה להם קל יותר. לאחר בחינת אפשרויות שונות עם פרדיגמות שונות, המטופלים יכלו לבחור את הגישה שהם מעדיפים. זה עולה בקנה אחד עם הגישה "היברידית" BCI, אשר תומך במתן אפשרויות תקשורת מרובות כדי לשפר את יעילות התקשורת ואת שביעות הרצון של המשתמש.
חלקות הדיוק, בשילוב עם רמת אחוז הסיווגים הנכונים, מניבות תוצאה אובייקטיבית המבטאת עד כמה האלגוריתם לזהות דפוסים יכול להפלות את מצבי המוח השונים במהלך המשימות. לכן, אין צורך בפירוש סובייקטיבי של דפוסי מוח או תגובות ממוצעות.
התקשורת vibrotactile עם שלושה טקטורים נבדק על קבוצה של 6 פטיאן נעול כרונית15 . הם הגיעו לדייק ממוצע במהלך תקשורת של 55.3%, וכולם היו מעל לרמה של 12.5%. המשימה תקשורת ה- MI נבדק על קבוצה של עשרים משתמשים בריאים 13 , מראה דיוק ממוצע של כ 80%. רק אחד מעשרים האנשים היה בעל שליטה מדויקת מתחת לרמה המקרית.
חשוב להזכיר כי ריצה או אפילו מושב שלם עם דיוק לא נכון לא להוכיח באופן בלעדי כי אין תגובה מוחית או שום תודעה בתוך הנושא. זה רק אומר כי המערכת לא הצליחה לזהות תגובות המוח מרצון. זה יכול לקרות בגלל איכות אות גרועה, קושי לשמוע או להבין הוראות משימה, או פשוט כי מיעוט של נושאים לא יכול לייצר את פעילות EEG הרצוי למרות ביצוע המשימה.
בהתאם לעבודה הקודמת של הקבוצה שלנו ואחרים, העבודה המוצגת מראה כי רצוי להעריךאת רמת התודעה בחולים הסובלים DOC עם טכניקות הדמיה מוחית. FMRI הוא גם טכניקה שימושית כדי לעקוב אחר פעילות המוח הנוכחי של המטופל. הוכח כי פרדיגמות מוזרות שמעוררות פוטנציאלים מעוררים, כמו גם תמונות מוטוריות ומשימות אחרות, יכולות לייצר תגובות המודינמיות שניתן לעקוב אחריהן על ידי fMRI 17 , 18 . בהשוואה ל- fMRI, ל- EEG יתרונות בולטים: כלים מבוססי EEG יכולים להיות מיושמים ליד המיטה, ללא ציוד יקר ולא נייד ודורש מומחיות רבה. הובלת המטופל לסורק והרעש האקוסטי מהסורק יכולים להיות מלחיצים עבור המטופל. קרוב אינפרא אדום ספקטרוסקופיה (NIRS) הוא נייד יכול להיות מעט יותר ברזולוציה מרחבית מאשר EEG, אבל יש לו רזולוציה הזמנית יותר 19 . NIRS מתאים לפקח על MI 20 , 21 , אבל לא עבור עורר עוררNtials. לדוגמה, Naseer והונג 22 הוכיחו דיוק סיווג גבוהה עבור MI-BCI באמצעות fNIRS. עם ניסויים שכל אחד מהם נמשך 50 שניות, הם השיגו 77.35% עבור MI ו -83% ב- MI. עם EGI מבוסס BCIs, Guger et al. 23 מצאו כי כ -20% מ -99 מפגשים הגיעו לדיוק מעל 80% ו -70% נוספים מתוך 99 המפגשים הגיעו ל -60%. אורטנר ואחרים. הראה דיוק שיא ממוצע של כ 80% באמצעות שיטת CSP. שיטה זו זקוקה יותר אלקטרודות EEG מאשר אלה המשמשים Guger ועמיתיו, אבל זה גורם לשיעורי דיוק גבוהים יותר. בשיטת ה- CSP, Ramoser et al. 23 הוכיחו כי עלייה של אלקטרודות מ 18 - 56 לא לשפר באופן משמעותי את הביצועים; אנו מסיקים כי המספר הנבחר של 16 אלקטרודות בשיטה שלנו הוא מספיק. לאחרונה, Coyle et al . CSP בשימוש עבור סיווג והכשרה MI ב DOC patie16 . כל ארבעת הנבדקים הראו פעילות מוחית הולמת ונכונה במהלך ההערכה.
הערכת ה- MI באמצעות היברידי NIRS-EEG BCI עלולה לגרום לדיוק סיווג גבוה, כמו Khan et al. מוצגות בשתי זה יכול להיות כיוון מבטיח בעתיד, אם כי כלי הדמייה נוספת מגדילה את המורכבות והעלויות של המכשיר.
הפרוטוקול המוצג כאן מספק כלי קל יחסית להעריך תגובות המוח בתוך האות EEG של חולים DOC. פירוש תוצאות הסיווג ויישום שינויים בתרופות, בטיפול או בטיפולים רפואיים אחרים עדיין דורשות מומחים רפואיים. כיוונים עתידיים של שיטה זו יכולים להיות טכניקות גירוי מתקדמות יותר באמצעות מספר גבוה יותר של דרגות חופש. לדוגמה, במקום להציע כלים רק לומר "כן" או "לא", מכשירים עתידיים יכולים לאפשר מענה אפשרי יותרRs לשאלה אחת. בצעד נוסף, ניתן גם להשתמש תשובות מבוססות הקשר. לדוגמה, אם לחולה יש נגן מוסיקה פועל, אפשר להציע את האפשרות לשלוט ברמת הצליל או לעבור לשיר הבא. כמו כן, הפרדיגמה של MI צריכה להיות נבדקת בחולי DOC.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| g.USBamp | g.tec medical engineering GmbH | 1 | Biosignal amplifier |
| Power supply | GlobTek Inc. | 1 | Medical mains power supply for the g.USBamp |
| USB cable | g.tec medical engineering GmbH | 1 | Connects the g.USBamp to the computer |
| EEG electrodes gSCARABEO | g.tec medical engineering GmbH | 16 | Active EEG electrodes |
| EEG electrode gSCARABEOgnd | g.tec medical engineering GmbH | 1 | passive ground electrode |
| EEG electrode g.GAMMAearclip | g.tec medical engineering GmbH | 1 | active reference electrode |
| g.GAMMAbox | g.tec medical engineering GmbH | 1 | Connects the amplifier to the EEG electrodes |
| g.USBampGAMMAconnector | g.tec medical engineering GmbH | 1 | Connects the g.GAMMAbox to the g.USBamp |
| EEG cap | g.tec medical engineering GmbH | 1 | To position electrodes |
| Computer | Hewlett-Packard | 1 | To run the software. Alternatively computers from other manufacturers could be used. |
| g.VIBROstim | g.tec medical engineering GmbH | 3 | Tactors for sensory stimulation |
| Audio trigger adapter box | g.tec medical engineering GmbH | 1 | To split up the audio signal into audio commands for the headphones and trigger signals. This box connects to the amplifier. |
| Anti static wrist band | g.tec medical engineering GmbH | 1 | To suppress noise in the EEG |
| Trigger cable | g.tec medical engineering GmbH | 1 | To connect the audio trigger adapter box and the g.STIMbox to the g.USBamp |
| Audio connector cable | g.tec medical engineering GmbH | 1 | Audio cable to connect the audio trigger adapter box to the computer |
| Hardlock | g.tec medical engineering GmbH | 1 | To run the software |
| SE215-K | Shure Europe GmbH | 1 | Noise suppressing earphones. Alternatively other earphones could be used. |
| g.STIMbox | g.tec medical engineering GmbH | 1 | Driver box for tactile stimulators |
| mindBEAGLE software | g.tec medical engineering GmbH | 1 | software package |
| g.GAMMAgel | g.tec medical engineering GmbH | 1 | conductive electrode gel |
References
- Schnakers, C., Vanhaudenhuyse, A., et al. Diagnostic accuracy of the vegetative and minimally conscious state: Clinical consensus versus standardized neurobehavioral assessment. BMC Neurol. 9, (2009).
- Childs, N. L., Mercer, W. N., Childs, H. W. Accuracy of diagnosis of persistent vegetative state. Neurol. 43 (8), 1465-1465 (1993).
- Andrews, K., Murphy, L., Munday, R., Littlewood, C. Misdiagnosis of the vegetative state: retrospective study in a rehabilitation unit. Bmj. 313 (7048), 13-16 (1996).
- Monti, M. M., Vanhaudenhuyse, A., et al. Willful modulation of brain activity in disorders of consciousness. New England Journal of Medicine. 362 (7), 579-589 (2010).
- Wolpaw, J. R., Birbaumer, N., McFarland, D. J., Pfurtscheller, G., Vaughan, T. M. Brain-computer interfaces for communication and control. Clinical Neurophysiology. 113, 767-791 (2002).
- Ortner, R., Aloise, F., et al. Accuracy of a P300 Speller for People with Motor Impairments: a Comparison. Clinical EEG and Neuroscience. 42 (4), 214-218 (2011).
- Turnip, A., Hong, K. -S. Classifying mental activities from EEG-P300 signals using adaptive neural network. Int. J. Innov. Comp. Inf. Control. 8 (9), 6429-6443 (2012).
- Lugger, K., Flotzinger, D., Schlögl, A., Pregenzer, M., Pfurtscheller, G. Feature extraction for on-line EEG classification using principal components and linear discriminants. Med. Biol. Eng. Comput. 36 (3), 309-314 (1998).
- Johnson, N. L., Kemp, A. W., Kotz, S. Univariate discrete distributions. 444, John Wiley & Sons. (2005).
- Guger, C., Ramoser, H., Pfurtscheller, G. Real-Time EEG Analysis with Subject-Specific Spatial Patterns for a Brain-Computer Interface (BCI). IEEE Trans. Rehab. Eng. 8, 447-456 (2000).
- Vidaurre, C., Blankertz, B. Towards a Cure for BCI Illiteracy. Brain Topography. 23 (2), 194-198 (2010).
- Blankertz, B., Tomioka, R., Lemm, S., Kawanabe, M., Müller, K. -R. Optimizing Spatial Filters for Robust EEG Single-Trial Analysis. IEEE Signal Process. Mag. 25 (1), 41-56 (2008).
- Ortner, R., Scharinger, J., Lechner, A., Guger, C. How many people can control a motor imagery based BCI using common spatial patterns. Proceedings of the 7th Annual International IEEE EMBS Conference on Neural Engineering. , (2015).
- Chatrian, G. Ten percent electrode system for topographic studies of spontaneous and evoked EEG activity. Am J Electroencephalogr Technol. 25, 83-92 (1985).
- Lugo, Z. R., Rodriguez, J., et al. A vibrotactile p300-based brain-computer interface for consciousness detection and communication. Clin. EEG Neurosci. 45 (1), 14-21 (2014).
- Coyle, D., Stow, J., McCreadie, K., McElligott, J., Carroll, Á Sensorimotor Modulation Assessment and Brain-Computer Interface Training in Disorders of Consciousness. Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 96 (3), 62-70 (2015).
- Kiehl, K. A., Laurens, K. R., Duty, T. L., Forster, B. B., Liddle, P. F. Neural sources involved in auditory target detection and novelty processing: an event-related fMRI study. Psychophysiology. 38 (1), 133-142 (2001).
- Opitz, B., Mecklinger, A., Cramon, D., Kruggel, F. Combining electrophysiological and hemodynamic measures of the auditory oddball. Psychophysiology. 36 (1), 142-147 (1999).
- Min, B. -K., Marzelli, M. J., Yoo, S. -S.
- Khan, M. J., Hong, M. J., Hong, K. -S. Decoding of four movement directions using hybrid NIRS-EEG brain-computer interface. Frontiers in Human Neuroscience. 8, (2014).
- Naseer, N., Hong, K. -S. fNIRS-based brain-computer interfaces: a review. Frontiers in Human Neuroscience. 9, (2015).
- Naseer, N., Hong, K. -S. Classification of functional near-infrared spectroscopy signals corresponding to the right- and left-wrist motor imagery for development of a brain-computer interface. Neuroscience Letters. 553, 84-89 (2013).
- Guger, C., Edlinger, G., Harkam, W., Niedermayer, I., Pfurtscheller, G. How many people are able to operate an EEG-based brain-computer interface (BCI)? Neural Systems and Rehabilitation Engineering, IEEE Transactions on. 11 (2), 145-147 (2003).
- Ramoser, H., Mueller-Gerking, J., Pfurtscheller, G. Optimal spatial filtering of single trial EEG during imagined hand movement. IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering. 8 (4), 441-446 (2000).
