Name: Microstato e analisi di complessità Omega dellelettroencefalografia dello stato di riposo (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2018-06-15T12:30:00.000+00:00
Duration: 6 min 40 s
Description: Impara l'analisi dei microstati EEG e la complessità omega per studiare le reti cerebrali a riposo nel cervello umano. Questo metodo aiuta a comprendere i meccanismi neurali associati ai disturbi cerebrali.

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

playerTrialDesktop

Questo articolo è stato sostenuto da National Natural Science Foundation of China (31671141).

Questo protocollo è stato approvato dal comitato etico locale. Tutti i partecipanti e i loro genitori hanno firmato un modulo di consenso informato per questo esperimento.
1. soggetti
<ol><li>Includere solo 15 soggetti adolescenti maschi sani cui età varia da 14 a 22 anni (media ± deviazione standard: 18,3 ± 2,8 anni). Nota: L'attuale protocollo per analizzare la complessità microstato e omega è stato sviluppato per soggetti sani, ma non è limitato a questo gruppo solo.</li>
</ol>2. registrazione di dati EEG
<ol><li>Chiedi a in soggetti di sedersi su una comoda sedia in una stanza silenziosa, temperatura controllata, dove i dati di EEG è stati registrati. Raccogliere i dati di 20 canali EEG utilizzando il sistema ANT EEG in questo protocollo.</li>
	<li>Inserire il cappuccio sulla testa degli oggetti.<ol>
<li>In questo studio, è possibile utilizzare un tappo con medie dimensioni, dato che era adatto per i soggetti più adolescente o di un maschi. Per i bambini, si prega di misurare la circonferenza della testa di ogni soggetto e determinare il tappo con dimensioni adatte.</li>
		<li>Posizionare l'elettrodo Cz a circa il 50% della distanza tra inion e nasion e il 50% della distanza tra sinistra e destra Inter-aural rientranze. Posizionare gli elettrodi di riferimento sull'osso mastoide sinistro e destro, rispettivamente. Posizionare altri elettrodi del cuoio capelluto presso le posizioni standard secondo l'international sistema 10-20. Nota: Un sistema di elettrodi ed EEG amplificatore con 20 canali è sufficiente per EEG microstato analisi e analisi di complessità di omega.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Riempire tutti gli elettrodi con gel conduttivo inserendo un ago attraverso gli elettrodi. Utilizzare il gel conduttivo per abbassare l'impedenza. Tenere tutte le impedenze elettrodo inferiore a 10 kiloohm (kΩ).<ol>
<li>Durante questo periodo, fornire qualche intrattenimento per i soggetti (per esempio, mostrare un cortometraggio). Se viene utilizzato un elettrodo asciutto o un elettrodo di salino, ignorare il passaggio di iniezione di gel conduttore.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Istruire i soggetti per rilassarsi con gli occhi chiusi durante la registrazione, che dura 5 min. uso il software di digitalizzazione per digitalizzare e registrare l'EEG del segnale. Utilizzare una frequenza di campionamento di almeno 250 campioni/s. uso un filtro di linea più ampio di 0.1 e 80 Hz. Nota: Anche se più commerciali disponibili elettrodo-amplificatore sistemi utilizzano un sistema elettrodo attivo, che potrebbe migliorare il rapporto segnale-rumore del segnale EEG, non posizionare il sistema vicino ai dispositivi elettrici durante la registrazione di EEG.</li>
</ol>3. EEG dati pre-elaborazione
Nota: Dati EEG potrebbero essere pre-elaborati utilizzando vari open source o software commerciale. Le istruzioni riportate di seguito sono specifiche per EEGLAB. Questo è solo uno su molte opzioni disponibili per pre-elaborare dati EEG.
<ol><li>Importare i dati grezzi di EEG per il software di EEG (ad es., EEGLAB) (File | Importare dati | Utilizzo delle funzioni EEGLAB e plugin). Nota: I dati grezzi di EEG registrati da vari sistemi di elettrodo-amplificatore possono essere riconosciuti da EEGLAB, quali EGI, formica, cervello visione registratore e TAC.</li>
	<li>Caricare il file del percorso del canale nel software EEG (Edit | Posizioni di canale). Anche se EEGLAB sono stati importati i dati EEG e i nomi dei canali, è possibile importare un file di posizione di canale nel software EEG per ottenere le posizioni spaziali di questi elettrodi.</li>
	<li>Rimuovere gli elettrodi di riferimento (Edit | Selezionare dati | Selezionare i dati nell'intervallo di canale). Nell'opzione di "Selezionati dati nell'intervallo di canale" della finestra di dialogo a comparsa, selezionare solo gli elettrodi di registrazione e non selezionare gli elettrodi di riferimento in modo che gli elettrodi di riferimento possono essere rimosso. I dati registrati in elettrodi di riferimento non sono segnale di 'vero' cervello, poiché questi due elettrodi vengono posizionati sull'osso mastoide sinistro e destro, rispettivamente.</li>
	<li>Banda dati filtro EEG pass tra 0,5 e 80 Hz (strumenti | Filtrare i dati | Filtro di base FIR [nuovo, valore predefinito]). Nella finestra di dialogo a comparsa, scegliere 5 per "bordo inferiore della banda passante frequenza (Hz)" e scegliere 80 per il "bordo superiore della banda passante frequenza (Hz)". Quindi fare clic sul pulsante "OK".</li>
	<li>Rimuovere il rumore di linea di alimentazione con un filtro notch tra 49 e 51 Hz (strumenti | Filtrare i dati | Filtro di base FIR [nuovo, valore predefinito]). Nella finestra di dialogo a comparsa, scegliere 49 per "il bordo inferiore della banda passante frequenza (Hz)," e scegliere 51 per il "bordo superiore della banda passante frequenza (Hz)" e selezionare l'opzione di "Tacca filtrare i dati invece di banda passante". Quindi fare clic sul pulsante "OK".</li>
	<li>Correggere le porzioni di dati contaminate da movimenti oculari, l'elettromiografia (EMG) o qualsiasi altri artefatti non-fisiologica utilizzando l' algoritmo cieco fonte separazione (BSS)15. Per i movimenti di occhio, fare clic su strumenti | Rimozione di artefatto usando AAR 1.3 | Rimozione di EOG | Utilizzando BSS; per EMG, strumenti | Rimozione di artefatto usando AAR 1.3 | Rimozione di EMG utilizzando BSS.</li>
	<li>Segmentare i dati pre-elaborati di EEG continui in epoche, con lunghezza di epoca di 2 s. Per fare questo, scrivere 'EEG = eeg_regepochs (EEG, 'ricorrenza', 2, 'limiti', [0 2], 'rmbase', NaN); pop_saveset(EEG)', quindi premi il tasto invio della tastiera. Una finestra pop up che permette il salvataggio dei dati EEG segmentati.</li>
	<li>Importare i dati di EEG segmentati per il software di EEG (File | Caricare dataset esistente).</li>
	<li>Rifiutare le epoche di EEG con valori di ampiezza superiore a ± 80 µV a qualsiasi elettrodo (strumenti | Rifiutare le epoche di dati | Rifiutare i dati [tutti i metodi]).</li>
	<li>Salvare i dati di EEG pre-elaborati (File | Risparmiare corrente dataset come).</li>
</ol>4. EEG microstato analisi
Nota: Una versione modificata dell'algoritmo di clustering K-means classica viene utilizzata per microstato classe analisi16, che contiene una procedura bottom-up e una procedura di up-fondo. Nella procedura bottom-up, le classi a livello di gruppo microstato vengono identificate tramite la correlazione spaziale come criterio di clustering. Quindi nella procedura bottom-up, ogni mappa topografica di ogni soggetto in ogni gruppo viene assegnato alla classe di microstato EEG con massima correlazione spaziale. Per l'analisi dello stato di riposo EEG microstato, la polarità delle carte topografiche comunemente viene ignorata. Analisi di classe microstato EEG potrebbe essere fatto utilizzando diversi software open source, come ad esempio CARTOOL, sLORETA, EMMA e MapWin. Le istruzioni riportate di seguito sono specifiche per il plugin EEGLAB per microstati. Questo plugin EEGLAB potrebbe essere scaricato da https://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB_Extensions_and_plug-ins.
<ol><li>Per ogni soggetto, caricare i dati di EEG pre-elaborati (File | Canali di carico esistenti dataset), convertire riferimento al comune riferimento medio (strumenti | Ri di riferimento) e passa banda filtrare i dati di EEG tra 2 e 20 Hz (strumenti | Filtrare i dati | Filtro di base FIR [nuovo, valore predefinito]).</li>
	<li>Identificare le quattro mappe microstato in ogni oggetto (strumenti | Microstati | identificare microstato mappe). Nella finestra di dialogo a comparsa, scegliere 3 per il "numero Min di classi", scegliere 6 per il "numero massimo di classi", scegliere 50 per il "numero di riavvii", scegliere "Max numero di mappe da utilizzare" e selezionare le opzioni di "Picco di GFP solo" e "Nessuna polarità". Quindi fare clic sul pulsante "OK".</li>
	<li>Salvare i dati di EEG di ogni soggetto dopo che identifica un microstato mappe (File | Risparmiare corrente dataset come).</li>
	<li>Importare i set di dati EEG di tutti i soggetti salvati nell'ultimo passaggio in una sola volta (File | Caricare dataset esistente).</li>
	<li>Identificare le mappe a livello di gruppo microstato (strumenti | Microstati | Microstato medio mappe attraverso i set di dati). Nella finestra di dialogo a comparsa, selezionare il set di dati di tutti i soggetti nell'opzione "Scegli imposta per una media". Nell'opzione "Nome di significare", dare un nome per le mappe a livello di gruppo microstato. Il nome predefinito è "GrandMean". Quindi fare clic sul pulsante "OK". Questo creerà un nuovo set di dati denominato come "GrandMean", che memorizza le mappe a livello di gruppo microstato.</li>
	<li>Eseguire manualmente l'ordinamento delle quattro mappe a livello di gruppo microstato secondo il loro ordine classico (trama | Modificare le mappe microstato). Nella finestra a comparsa, selezionare "Altro", e quindi il numero di mappe mostrato diventa quattro. Selezionare "Ordina Man.". Nella finestra di dialogo a comparsa, Inserisci il nuovo ordine delle quattro mappe microstato a livello di gruppo. Quindi fare clic su "Chiudi".</li>
	<li>Di ordinare le quattro mappe microstato di ogni soggetto (strumenti | Microstati | Ordinare le mappe individuali microstato secondo Media).</li>
	<li>Salvare i parametri di microstato di ogni soggetto (strumenti | Microstati | Quantificare microstati nel dataset [media modello Mappe]), che richiamerà due finestre di dialogo pop-up in sequenza.<ol>
<li>Nella prima finestra di dialogo, selezionare il set di dati di tutti i soggetti. Nella seconda finestra di dialogo, selezionare "4 classi" per l'opzione "Numero di classi", selezionare le opzioni di "Montaggio solo su cime GFP" e "Rimuovi potenzialmente troncato microstati", scegli 30 per l'etichetta"levigante finestra (ms)" e scegliere 1 per la scorrevolezza di Non" pena". Quindi fare clic su "Ok". Un file csv che memorizza i parametri di microstato verrà salvato sul computer.</li>
	</ol>
</li>
</ol>5. analisi di complessità omega
<ol><li>Salvare i dati di EEG di ogni epoca e personalizzata ogni soggetto in ASCII o txt formato utilizzando script. Un esempio di script personalizzato per passaggio 5.1 potrebbe essere trovato nei materiali supplementari. Nota: Se la complessità globale omega è computata, i dati EEG di tutti gli elettrodi del cuoio capelluto sono necessari per esportare in formato ASCII o txt. Se la complessità regionale omega è calcolata, è possibile esportare solo i dati di EEG di elettrodi in quella regione del cuoio capelluto. Ad esempio, al fine di calcolare la complessità anteriore omega, esportare solo i dati di EEG di elettrodi nella regione anteriore (cioè, Fp1, Fp2, F7, F3, Fz, F4 e F8); al fine di calcolare la complessità posteriore omega, esportare solo i dati di EEG di elettrodi nella regione posteriore (cioè, T5, T6, P3, P4, Pz, O1 e O2).</li>
	<li>Calcolare la complessità di omega di tutte le frequenze discrete utilizzando il software sLORETA17 (Utilities | Connettività globale). Questo software è disponibile presso http://www.uzh.ch/keyinst/loreta.htm.</li>
	<li>Calcolare la complessità di omega di ciascuna banda di frequenza utilizzando script personalizzato26. Nel nostro caso, calcolare la complessità di omega di seguenti bande di otto frequenza come il valore medio all'interno di ogni limite di frequenza, che sono delta (0.5-3.5 Hz), theta (4-7,5 Hz), alpha1 (8-10 Hz), alpha2 (10.5-13.5 Hz), beta1 (14-18 Hz), beta2 (18.5-30 Hz), gamma1 ( 30.5-48 Hz) e gamma2 (52-80 Hz)4. Un esempio di script personalizzato per passaggio 5.3 potrebbe essere trovato nei materiali supplementari.</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>

Gli autori non hanno nulla a rivelare.

In questo articolo, due tipi di metodi analitici di EEG (cioè, microstato analisi e analisi di complessità di omega), misurazione della complessità temporale e spaziale complessità del cervello umano rispettivamente, sono stati descritti dettagliatamente. Ci sono diversi passaggi critici all'interno del protocollo che dovrebbe essere menzionato. In primo luogo, i dati EEG devono essere puliti prima il calcolo della complessità microstato e omega. In secondo luogo, i dati EEG dovrebbero essere remontaged contro la media d...

L'elettroencefalografia (EEG) è stato ampiamente utilizzato per registrare l'attività elettrica del cervello umano sia nella diagnosi clinica e della ricerca scientifica, poiché è non invadente, è costato basso ed ha una risoluzione temporale molto alta1. Al fine di studiare i segnali EEG in stato di riposo, i ricercatori hanno sviluppato molti EEG tecniche (ad es., analisi dello spettro di potenza, analisi di connettività funzionale)2,3. Di questi, microstato analisi e analisi di complessità omega potrebbe fare buon uso delle informazioni spaziali e temporali insite nel EEG segnali4.
Precedenti ricerche hanno dimostrato che sebbene la distribuzione topografica dei segnali EEG varia nel tempo in occhio chiuso o occhio-aperto stato di riposo, la serie di momentanee mappe mostrano cambiamenti discontinui dei paesaggi, ovvero, periodi di stabilità alternati con periodi di transizione breve tra certi quasi-stabile di topografie di EEG5. Microstati sono definiti come questi episodi con quasi-stabile topografie di EEG, che durano tra 80 e 120 ms1. Poiché diversi paesaggi di potenziale elettrici devono essere state generate da diverse sorgenti neuronali, questi microstati possono qualificarsi come i blocchi base di attuazione e possono essere considerati come "atomi di pensiero ed emozione"6. Utilizzando algoritmi di classificazione moderni pattern, quattro classi di microstato EEG a riposo sono stati costantemente osservati, che sono stati etichettati come classe A, classe B, classe C e classe D7. Inoltre, i ricercatori hanno rivelato che queste quattro classi di microstato di dati EEG a riposo sono stati strettamente associate con ben noti sistemi funzionali osservati in stato di riposo fMRI (risonanza magnetica funzionale) molti studi8,9 . Così, l'analisi di microstato fornito un nuovo approccio per studiare le reti di stato riposo (RSNs) del cervello umano. Inoltre, la durata media e la frequenza di occorrenza di ogni classe di microstato, la forma topografica delle quattro mappe microstato sono significativamente influenzati da qualche cervello disturbi4,10,11, e sono associati con l'intelligenza fluida12 e personalità13.
Nell'altro aspetto, tradizionale connettività funzionale di EEG multicanale potrebbe descrivere solo i collegamenti funzionali fra due elettrodi del cuoio capelluto, quindi non è riusciti a valutare la connettività funzionale globale attraverso il cuoio capelluto o all'interno di una determinata regione del cervello. La complessità di omega, proposta da Wackermann (1996)14 e calcolata attraverso un approccio che unisce analisi delle componenti principali (PCA) e l'entropia di Shannon, è stata utilizzata per quantificare la sincronizzazione globale di banda larga tra spazialmente distribuite le regioni del cervello. Al fine di valutare la complessità di omega di ciascuna banda di frequenza, trasformata di Fourier comunemente è stato condotto come un passo iniziale di25.
I microstati e la complessità di omega può essere utilizzati per riflettere due concetti strettamente collegati, vale a dire, la complessità temporale e complessità spaziale4. Poiché le classi microstato rappresentano determinate operazioni mentali nel cervello umano, essi possono riflettere la struttura temporale delle oscillazioni di un neurone. Durata inferiore e superiore frequenza di occorrenza al secondo deve indicare complessità temporale superiore. La complessità di omega è correlata positivamente con il numero di fonti indipendenti neurali nel cervello, così sono comunemente considerati come un indicatore di complessità spaziale4.
L'articolo attuale descrive il protocollo di EEG microstato analisi e analisi di complessità di omega in dettaglio. Le analisi di complessità EEG microstato e omega offrono l'opportunità di misurare la complessità spaziale e temporale dell'attività cerebrale rispettivamente.

<table><tbody><tr><td>Sistema EEG/ERP a 20 canali ANT</td><td>ASA-Lab, ANT B.V., Paesi Bassi</td><td></td><td>indirizzo web dell'azienda: http://www.ant-neuro.com/</td></tr> <tr><td>EEGLAB plugin per Microstati</td><td>Thomas Koenig</td><td></td><td>https://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB_Extensions_and_plug-ins</td></tr><tr><td>sLORETA</td><td>Roberto D. Pascual-Marqui</td><td></td><td>http://www.uzh.ch/keyinst/loreta.htm</td></tr><tr><td>MATLAB 2010a</td><td>Il MathWorks Inc.</td><td></td><td>indirizzo web dell'azienda: http://www.mathworks.com/</td></tr> <tr><td>eeglab</td><td>Swartz Center for Computational Neuroscience, Università della California, San Diego</td><td></td><td>https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php</td></tr></tbody></table>

microstato e analisi di complessità omega dell'elettroencefalografia dello stato di riposo

Microstate and Omega Complexity Analyses of the Resting-state Electroencephalography

Complessità di microstato e omega sono due misure di riferimento-libero l'elettroencefalografia (EEG) che possono rappresentare la complessità spaziale e temporale dei dati EEG e sono stati ampiamente usati per studiare i meccanismi neurali in alcuni disturbi del cervello. L'obiettivo di questo articolo è di descrivere il protocollo sottostante analisi di EEG microstato e omega complessità passo dopo passo. Il vantaggio principale di queste due misure è che essi potrebbero eliminare il problema di riferimento-dipendente inerente all'analisi di spettro tradizionale. Inoltre, analisi di microstato fa buon uso della risoluzione temporale elevata di EEG in stato di riposo, e le quattro classi di microstato ottenuti potrebbero corrispondere le reti di stato riposo corrispondente rispettivamente. La complessità di omega caratterizza la complessità spaziale dell'intero cervello o regioni specifiche del cervello, che ha l'ovvio vantaggio rispetto a misure di complessità tradizionali concentrandosi sulla complessità di segnale in un singolo canale. Queste due misure di EEG potrebbero completarsi a vicenda per indagare la complessità del cervello dal dominio temporale e spaziale, rispettivamente.

Microstato EEG
Grand dire normalizzato microstato mappe vengono visualizzate nella Figura 1. I paesaggi di potenziali elettrici di queste quattro classi di microstato identificate qui sono molto simili a quelli trovati in precedenti studi4.
La media e la deviazione standard (SD) di parametri microstato di individui san...

Questo articolo viene descritto il protocollo sottostante l'elettroencefalografia (EEG) microstato analisi e analisi di complessità di omega, che sono due misure di EEG privo di riferimento e preziosa per esplorare i meccanismi neurali di disturbi cerebrali.

Microstato e analisi di complessità Omega dell'elettroencefalografia dello stato di riposo

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

Questo semestre ho risposto a 10 domande nel campo del disturbo cerebrale, come ad esempio come identificare una coppia efficiente di marcatori per un codice di bios nella diagnosi di oggi. Il vantaggio principale di questa tecnica è che potrebbe essere emanata come riferimento del problema in sospeso quando si aderisce all'analisi EEG tradizionale. Le applicazioni di questa tecnica si estendono alla nostra comprensione delle reti di stati di riposo del cervello umano.Per iniziare questa procedura, importare i dati EEG grezzi nel software di laboratorio EEG. Quindi, caricare il file di localizzazione del canale nel software di laboratorio EEG per ottenere le posizioni spaziali di questi elettrodi. Per rimuovere gli elettrodi di riferimento, selezionare l'opzione Seleziona dati nell'intervallo del canale della finestra di dialogo a comparsa, selezionare solo gli elettrodi di registrazione e non selezionare gli elettrodi di riferimento in modo che gli elettrodi di riferimento possano essere rimossi.Per filtrare i dati EEG tra 0,5 e 80 hertz, nella finestra di dialogo a comparsa, scegliere 0,5 per il bordo inferiore della banda passafrequenza hertz e scegliere 80 per il fronte superio

microstate-omega-complexity-analyses-resting-state

Research

Ricerca

JoVE Journal

Neuroscience

Neuroscienze

Ricercatori neuroimaging solitamente considerano la risposta del cervello come l'attività medio di tutti prove sperimentali ripetute e ignorano la variabilità del segnale nel tempo come "rumore". Tuttavia, sta diventando chiaro che non vi è segnale in quel rumore. Questo articolo viene descritto il nuovo metodo di multiscala entropia per quantificare la variabilità del segnale cerebrale nel dominio del tempo.

Applicazioni di EEG dati Neuroimmagine: potenziali evento-correlati, spettrale di potenza, e multiscala Entropy

Questo manoscritto descrive un approccio per misurare l'attività neurale di esseri umani e risolvere i problemi di ingegneria spaziale mirati. La metodologia elettroencefalogramma aiuta a interpretare le misurazioni delle onde cerebrali beta in termini di efficienza neurale, con l'obiettivo di consentire in ultima analisi, il confronto di prestazioni compito sia tra i tipi di problemi e tra i partecipanti.

Utilizzando Elettroencefalografia Misure per il confronto della Task-specifici neurali efficienze: compiti spaziali Intelligenza

Questo protocollo descrive una procedura per tracciare l'evoluzione delle misure della rete mesiale nei pazienti con epilessia del lobo temporale (TLE). Si basa sulla combinazione di registrazioni intracraniche con una nuova tecnica numerica per l'analisi dei dati. In particolare, presentiamo un protocollo per l'analisi di rete delle registrazioni del forame ovale.

Network Analysis di forame ovale elettrodi Recordings in farmaco-resistenti epilessia del lobo temporale pazienti

Oscillazioni ad alta frequenza (HFO) sono emersi come biomarcatori preoperatori per l'identificazione della zona epilettogena in pazienti pediatrici affetti da epilessia refrattaria medico. Una metodologia per la registrazione non invasiva, il rilevamento e la localizzazione di HFO con cuoio simultanea elettroencefalografia (EEG) e magnetoencefalografia (MEG) è presentato.

Interictale oscillazioni ad alta frequenza rilevata con simultanea Magnetoencefalografia e elettroencefalografia come biomarker di Pediatric Epilepsy

Vengono fornite istruzioni per la costruzione a basso costo e l'impianto chirurgico di un montaggio elettroencefalografico cronico transcranico ad alta densità nei topi. Vengono inoltre descritte le tecniche di registrazione, estrazione ed elaborazione dei segnali.

Ad alta densità elettroencefalografico Acquisizione in un modello di roditore Utilizzando risorse a basso costo e open-source

L'attività Theta nell'ippocampo è correlata a specifici stadi cognitivi e comportamentali. Qui, descriviamo un metodo analitico per rilevare oscillazioni theta altamente organizzate all'interno dell'ippocampo utilizzando un approccio basato sul tempo-frequenza (cioè l'analisi wavelet).

Rilevamento automatico di altamente organizzati Theta oscillazioni del Murine EEG

Qui presentiamo procedure sperimentali e analitiche per descrivere le dinamiche temporali delle variabili neurali e cardiache del sonno non REM nei topi, che modulano la risposta al sonno agli stimoli acustici.

Quantificare la dinamica infrarosso del potere spettrale e della frequenza cardiaca nei topi addormentati

Presentiamo due protocolli analitici che possono essere utilizzati per analizzare i dati di elettroencefalografia intracranica utilizzando il software di mappatura statistica parametrica (SPM): analisi tempo-frequenza mappatura statistica parametrica per attività neurale e dinamica causale modellazione di risposte indotte per connettività intra - e inter - regionale.

Analizzando l'attività neurale e connettività utilizzando dati EEG intracranico con SPM Software

Questo articolo fornisce un protocollo semplice per l'acquisizione di dati di elettroencefalografia (EEG) di buona qualità durante l'EEG simultaneo e la risonanza magnetica funzionale utilizzando prodotti medici prontamente disponibili.

Acquisizione affidabile dei dati di elettroencefalografia durante l'elettroencefalografia simultanea e la risonanza magnetica funzionale

Questo protocollo mira a fornire nuove informazioni metodologiche sulla neurostimolazione non invasiva, in particolare sulla stimolazione transauricolare del nervo vago (taVNS), in pazienti con disturbi della coscienza. Inoltre, viene proposto un protocollo di analisi clinica ed elettroencefalografica per valutare l'efficacia del trattamento in questa coorte, insieme alla discussione di considerazioni etiche pertinenti.

Stimolazione transauricolare del nervo vago e valutazione elettroencefalografica nei disturbi della coscienza

Questo protocollo presenta PIPEMAT-RS, una pipeline di pre-elaborazione standardizzata basata su MATLAB per dati EEG in stato di riposo. Garantisce la rimozione degli artefatti, migliora la qualità del segnale e migliora la riproducibilità dei dati tra gli studi. La pipeline automatizza le fasi chiave di pre-elaborazione, tra cui il filtraggio, l'analisi dei componenti indipendenti (ICA) e la classificazione degli artefatti, facilitando un'analisi EEG coerente e affidabile per la ricerca...

PIPEMAT-RS: Sviluppo e convalida di una pipeline MATLAB standardizzata per la pre-elaborazione EEG in stato di riposo

Impara l'analisi dei microstati EEG e la complessità omega per studiare le reti cerebrali a riposo nel cervello umano. Questo metodo aiuta a comprendere i meccanismi neurali associati ai disturbi cerebrali.

Microstato e analisi di complessità Omega dell'elettroencefalografia dello stato di riposo

Esplora altri video