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Quando viene registrata dal cuoio capelluto, l'attività elettrica del cervello è osservata come cambiamenti continui e regolari nelle tensioni nel tempo. Questa attività elettrica è chiamata elettroencefalogramma (EEG) ed è stata descritta per la prima volta da Hans Berger alla fine degli anni venti del secolo scorso1. Successivi studi seminali hanno descritto l'EEG come una serie temporale composta, in cui si possono osservare diversi modelli ritmici o ripetitivi2,3,4. Al giorno d'oggi, l'EEG è tipicamente diviso in cinque bande di frequenza ben consolidate, delta, theta, alfa, beta e gamma, che sono associate al diverso processo sensoriale e cognitivo.
Per anni, lo studio delle oscillazioni cerebrali utilizzando EEG è stato limitato a due analisi dello spettro nell'attività in corso o ai cambiamenti nell'attività oscillatoria suscitati da eventi sensoriali non periodici. Negli ultimi decenni sono state implementate diverse metodologie per modulare le oscillazioni EEG in corso ed esplorare gli effetti di tali modulazioni sui processi percettivi e cognitivi, compresa la presentazione della stimolazione sensoriale ritmica per indurre l'intrappolamento neurale. Il termine rientro neurale si riferisce alla sincronizzazione dell'attività neurale con le proprietà periodiche degli stimoli sensoriali. Questo processo porta alla generazione di potenziali evocati a stato costante (cioè oscillazioni EEG bloccate alle proprietà periodiche degli stimoli di guida). I potenziali evocati da stato costante sono più comunemente provocati dalla stimolazione visiva, uditiva e vibrotilativa, usando sia stimoli transitori presentati a un ritmo costante o stimolazione continua modulata in ampiezza alla frequenza di interesse. Mentre i potenziali somatosensoriali con rimorsi costanti (SSSEP) sono registrati in risposta alla stimolazione tattile ripetitiva5,6, i potenziali sottoposti a residuo visivamente evocati (SSVEP) sono generalmente suscitati dal periodico presentazione di sfarfallii di luminanza, immagini e volti7,8. Le risposte uditiche a stato stabile (ASSR) sono solitamente generate da treni di stimoli acustici transitori o dalla presentazione continua di toni modulati in ampiezza9,10.
L'estrazione di potenziali evocati dallo stato stazionario EEG si basa essenzialmente sulla media di ePochs EEG successivamente acquisita, bloccate nel tempo allo stimolo11. A causa della periodicità delle risposte, possono essere analizzate sia nei domini di tempo che in quelli di frequenza. Dopo la trasformazione frequenza-dominio, la risposta sensoriale viene osservata come picchi di ampiezza alla velocità di presentazione o alla frequenza di modulazione degli stimoli esterni e le armoniche corrispondenti. Queste procedure (media tra domini temporali e successiva trasformazione frequenza-dominio) sono state essenziali per lo sviluppo di un test dell'udito basato sul rilevamento di metodi ASSR con scopi clinici12,13,14 ,15,16.
Inoltre, la media classica del dominio temporale delle epoche EEG è stata estremamente utile per analizzare i processi fisiologici come la generazione e l'estinzione di SSVEP17,18. Presentando treni consecutivi di luci sfarfallio e media di epoche successive all'interno di una registrazione, Wacker et al.19 ha osservato che l'indice di blocco di fase del SSVEP è aumentato rapidamente durante i primi 400 ms di stimolazione ed è rimasto alto in seguito . Hanno anche riferito che è stato stabilito un robusto intrappolamento visivo tra 700-1 100 ms dopo l'insorgenza di stimoli. Un certo grado di intrappolamento è rimasto efficace dopo l'offset del treno di stimolazione, che è durato circa tre periodi della risposta oscillatoria17,19. Tali comportamenti sono stati interpretati come l'effetto coinvolgente/disinnesto delle oscillazioni osservate, che è una conseguenza dell'elaborazione delle informazioni non lineari nel sistema visivo umano17. In alternativa, è noto che in determinate condizioni sperimentali, la stimolazione dello sfarfallio può suscitare risposte all'inizio e off-risposta alla fine dei treni di stimolazione invece di intrappolamento neurale18.
L'ipotesi principale di epoche EEG acquisite consecutivamente nella media è che il segnale EEG rappresenta una combinazione lineare della risposta sensoriale e del rumore di fondo20. Inoltre, si presume che l'ampiezza, la frequenza e la fase della risposta oscillatoria siano stazionarie, mentre il rumore di fondo è considerato un'attività casuale. Tuttavia, nei casi in cui questa ipotesi non è soddisfatta, l'ampiezza di risposta calcolata dopo diverse epoche non corrisponde necessariamente all'ampiezza istantanea del potenziale evocato.
È stato recentemente riportato che l'ASSR generato nel tronco encefalico dei ratti si adatta alla continua presentazione di toni modulati con ampiezza (cioè, l'ampiezza di risposta esponenzialmente nel tempo)21,22. L'adattamento è stato interpretato come un meccanismo neurale che riflette la perdita di novità di uno stimolo sensoriale monotonamente ripetitivo, aumentando la sensibilità alle fluttuazioni rilevanti nell'ambiente acustico23,24. Nel percorso uditivo, l'adattamento può migliorare la comprensione del linguaggio in ambienti rumorosi. Inoltre, questo processo può essere una parte dei meccanismi esistenti per monitorare il feedback uditivo della propria voce per controllare la produzione vocale.
Analizzando l'evoluzione temporale dell'ASSR a 40 Hz negli esseri umani, Van Eeckhoutte et al.25 ha osservato una significativa ma piccola diminuzione dell'ampiezza di risposta nel tempo (circa -0.0002 V/s basata sull'analisi di gruppo, quando assumendo una diminuzione lineare nel tempo). Di conseguenza, questi autori hanno concluso che l'ASSR a 40 Hz nell'uomo non si adatta alla stimolazione. Nell'uomo, sono stati osservati comportamenti non stazionari durante l'analisi della stabilità dell'SSVEP26. Questi autori hanno osservato che l'ampiezza della frequenza fondamentale e la seconda armonica dell'SSVEP erano stazionarie solo nel 30% e nel 66,7% dei soggetti testati, rispettivamente. Le fasi di entrambi i componenti di frequenza SSVEP, anche se relativamente stabili nel tempo, hanno mostrato piccole derive26.
Pertanto, anche se la media classica del dominio temporale delle epoche successivamente acquisite consente di esplorare le proprietà stazionarie dell'interioramento neurale, questa metodologia deve essere rivista quando la dinamica a lungo termine dell'intrappolamento è al centro del ricerca, o quando la media delle dinamiche a breve termine è corrotta dall'insorgenza di dinamiche a lungo termine. Per caratterizzare i comportamenti non stazionari delle risposte allo stato stazionario, la risposta evocata calcolata in un determinato intervallo di tempo non deve essere compromessa da quelle calcolate nei segmenti EEG precedenti. In altre parole, il potenziale evocato dovrebbe essere estratto dal rumore di fondo senza che le epoche siano mediate nel dominio temporale con i segmenti EEG precedenti.
In questo studio, viene presentato un metodo per valutare la dinamica dell'inserimento neurale. Le risposte dello stato fisso vengono registrate ripetutamente in risposta alla stessa stimolazione, in cui le registrazioni consecutive vengono interfogliate da un intervallo di riposo di tre volte la lunghezza della corsa sperimentale. Considerando che se l'evoluzione temporale della risposta fisiologica è la stessa in diverse esecuzioni sperimentali indipendenti (registrazioni indipendenti), le registrazioni sono in media a colonne. In altre parole, vengono mediate le epoche corrispondenti alla stessa posizione nelle diverse registrazioni, senza una media delle epoche all'interno di una registrazione. Di conseguenza, l'ampiezza di risposta calcolata a qualsiasi intervallo di stimolazione corrisponderà all'ampiezza istantanea del potenziale evocato. Le risposte sensoriali possono essere analizzate nel periodo temporale o trasformate nel dominio di frequenza, a seconda dello scopo dell'esperimento. In ogni caso, le ampiezza possono essere tracciate in funzione del tempo per analizzare l'evoluzione del tempo della risposta allo stato costante. Generazione ed estinzione dei potenziali evocati allo stato costante possono essere valutati limitando l'analisi alla prima e all'ultima epoche delle registrazioni.
La dinamica dell'ingresso neurale può essere analizzata utilizzando altri approcci, come il filtraggio a banda stretta di misurazioni a singola prova intorno alla frequenza di interesse e il calcolo dell'inviluppo del segnale di alimentazione utilizzando il filtraggio a passa basso25 e il Trasformazione di Hilbert27. Rispetto a queste metodologie, la media a colonne delle epoche consente di calcolare i parametri a stato costante in base ai segnali con il più alto rapporto segnale-rumore (SNR). Recentemente, il filtraggio Kalman è emerso come una tecnica promettente per la stima di ampiezza ASSR 40-Hz28,29,30. L'implementazione del filtraggio Kalman può migliorare il rilevamento di risposte allo stato costante più vicino alla soglia elettrofisiologica e ridurre il tempo del test dell'udito29. Inoltre, non è necessario assumere risposte fisse quando si utilizza un approccio di filtraggio Kalman per stimare l'ampiezza dell'ASSR30. Tuttavia, solo uno studio ha analizzato l'evoluzione temporale degli ASSR utilizzando Kalman filtering25. La conclusione dello studio è che l'ampiezza ASSR a 40 Hz è stabile nell'intervallo di stimolazione. Pertanto, il filtraggio Kalman deve essere testato in condizioni in cui l'ASRR non è stazionario.
Anche se richiede molto tempo, il metodo di media per colonna è privo di modelli e non richiede valori di inizializzazione e/o definizioni a priori del comportamento del rumore. Inoltre, poiché non comporta tempi di convergenza, la media a colonne può fornire una rappresentazione più affidabile dell'insorgenza dell'insorgenza dell'insorgenza del rientro neurale. Pertanto, i risultati ottenuti con il metodo di media a colonne può essere considerato come la verità di base per analizzare la dinamica dell'intrappolamento neurale utilizzando il filtraggio Kalman.
Questa descrizione del protocollo si basa su un esempio di SSVEP. Tuttavia, è importante notare che il metodo qui presentato è indipendente dalla modalità, in modo che possa essere utilizzato anche per analizzare l'evoluzione temporale di SSSEP e ASSR.