ニューロダイバーシティのための脳波信号取得フレームワーク:イルカ支援療法の事例研究

サマリー

ここでは、イルカ介在療法(DAT)セッションに参加する前、参加中、および参加後に、ニューロダイバージェントの子供から脳波(EEG)信号を取得して記録するためのプロトコルを紹介します。

要約

このプロトコルでは、ドルフィンアシストセラピー(DAT)セッションに参加する前、参加中、および参加後に、ニューロダイバージェントの子供たちの脳波(EEG)信号を取得および記録するための重要な手順について詳しく説明します。その主な目的は、治療プロセスのさまざまな段階での脳活動の正確な評価を可能にする、一貫性のある信頼性の高いデータを提供することです。このプロトコルは、取得したEEG信号を比較するための明確なフレームワークを確立し、各記録が効果的な分析と解釈に必要な基準を満たしていることを確認します。この目的のために、電子ツールとパワースペクトル分析などの数学的方法を組み合わせた包括的なアプローチを使用して、介入中の子供の脳活動の変化を特定します。さらに、結果の再現性が確保され、治療に関連する科学的研究の妥当性と一貫性が促進されます。このプロトコルは、データ取得を標準化することにより、治療結果を最適化し、DATが小児期のニューロダイバーシティに与える影響に関するさまざまな研究を比較するための強固な基盤を提供することを目指しています。さらに、将来の研究のための堅牢なシステムを提供し、治療効果の客観的な解釈を促進し、介入を改善します。

概要

さまざまな人間グループ間の文化的な違いは、彼らの認知能力に大きく依存します。これらの文化的規範に適応できる人もいれば、疎外に直面する人もしばしばいます。したがって、これらの個人が人間社会への統合を促進するセッションに参加することが不可欠です¹。

注意欠陥多動性障害(ADHD)や自閉症スペクトラム障害(ASD)などの神経発達障害を持つ子供は、包括的で効果的なリハビリテーションのために、理学療法と代替療法の組み合わせを必要とすることがよくあります^2,3。従来の治療法に加えて、患者の身体的、感情的、精神的な側面に総合的に対処するために代替療法が開発されていることに注意することが重要です。これらの治療法は、従来のアプローチを補完し、より完全な回復を促進することを目的としています^2,4。医療専門家が推奨する場合、これらの治療法は^{従来の医学3}を補完する貴重なものとして役立つことができます。

障害児の疼痛緩和と学習スキルの向上の進歩により、世間の関心が高まっている代替療法の1つが、イルカ介在療法(DAT)⁵です。この治療法は、人間とイルカ(通常は妊娠中または授乳中のバンドウイルカ)との水生環境での相互作用を活用し、さまざまな能力を持つ子供たちの生活の質を向上させます。

現在、DATは、患者、セラピストおよび/または関係する専門家に適用されるプロセス、セッションの期間および頻度、ならびにイルカの種類および治療効果を達成するためのその訓練に変動が観察されているため、完全に標準化された方法を欠いている^6,7,8。Jette et ^al.9 によると、これらの治療法の標準化により、一貫したデータ収集により比較研究や新しいエビデンスに基づく治療戦略の開発が可能になるため、研究のためのデータ収集が強化されます。

DATに標準化されたデータキャプチャシステムがないため、その効果の客観的評価が複雑になり、研究間での結果の比較可能性が制限されます。DATの人気が高まっているにもかかわらず、患者の変化を監視するために使用される方法論的枠組みは、施設や研究チームによってかなり異なり、一貫性のない、さらには矛盾する結果をもたらす^10,11。

このばらつきは、患者の認知的、感情的、または行動的改善の観点から治療効果を測定するための信頼できるパラメーターがないため、科学界内で懸念を引き起こしています¹²。標準の欠如は、厳密なプロトコルの開発にも影響を及ぼし、さまざまなDAT研究で得られた結果の解釈が偏りにつながる可能性があります。

電極の配置、機器のキャリブレーション、環境条件など、脳波(EEG)信号取得手順のばらつきにより、結果に一貫性が生じず、治療効果の解釈や研究間での比較が複雑になる可能性があります^13,14。したがって、これらの治療法におけるEEG信号のデータキャプチャプロセスを標準化して、より正確で信頼性の高いデータを取得し、それによって治療実践の最適化に貢献し、DATの有効性の確固たる証拠を提供することが不可欠です。

標準化されたプロトコルは、研究の透明性を高めます。統一された方法を使用すると、データと手順をよりオープンかつ効果的に共有でき、他の研究者が結果を検証および検証できるようになります。これは、研究者が主題の理解を深めるために以前の研究の再現と検証に大きく依存している新興または未開拓の分野では特に重要です¹⁵。

標準化されたデータキャプチャシステム、特に脳波検査などの神経生理学的ツールの使用に基づくシステムは、ニューロダイバージェント患者の脳活動に対するDATの影響に関するより正確なデータを提供できる可能性があります。EEGは非侵襲的で、脳活動を研究するために広く使用されている方法ですが、代替療法のモニタリングにおけるその適用は一貫性がなく、得られたデータの信頼性と妥当性に影響を与えています¹⁶。

DATのような代替療法は、脳波などの脳信号を分析し、数学的手法や人工知能ツールと組み合わせてさまざまな介入の有効性と効率を評価することにより、治療が患者の脳に及ぼす影響を研究者に探る機会を提供します。

したがって、この研究では、神経発達障害と診断された子供に対するメキシコでの治療結果を評価するために提案されたテストプロトコルについて説明しています。この提案は、人間とイルカの相互作用の専門家であるデルフィニティ・メキシコと共同で慎重に作成され、水泳活動だけでなく、イルカを介した治療的介入にも焦点を当てています。

プロトコル

注:この研究で使用された方法論は、機密保持コミットメントレターD/1477/2020に従って、メキシコ国立工科大学の倫理委員会によって承認されました。この文書は、研究チームがバンドウイルカに提供したサンプル収集方法と倫理的扱いを支持するものです。参加者データの責任ある使用が確保され、実験でのデータの使用について参加者の同意を得ました。サンプルの収集とデバイスの接続に先立ち、参加者は手順を徹底的に説明し、参加者が同意しない場合は自由に研究を辞退することができました。参加に同意した人は、書面によるインフォームドコンセントフォームに署名しました。さらに、参加者は実施されるテストについて通知されました。しかし、鯨類と一緒に水槽に入る前に手順を完全に理解していなかった人もいました。

注:このプロトコルは、イルカ支援療法(DAT)セッションに参加する前、参加中、および参加後に、神経多様性のある子供から脳波(EEG)信号を取得および記録するための詳細な手順を概説しています。このプロトコルは8つの段階に分かれています。

1. 患者の同意

1. 保護者との最初の面談と同意
   1. 参加する子供の親または保護者との面談をスケジュールします。これは、メキシコのイスタパにあるデルフィニティイルカ水族館で直接行ってください。
   2. 詳細なインタビューを実施して、子供の神経多様性、病歴、行動パターン、および以前の治療経験に関する関連情報を収集します。
   3. EEGデータの取得と記録の目的、関連する手順、および潜在的な利点とリスクについて説明します。親または保護者がインフォームドコンセントフォームを理解し、署名していることを確認してください。このフォームが倫理基準と機関のガイドラインに準拠していることを確認してください。
2. イルカ水族館のスタッフとの協力:トレーナー、セラピスト、および関連する管理スタッフを含む、イルカ水族館のセラピーチームとの会議を開催します。会議が研究の目的と各チームメンバーの役割をカバーしていることを確認してください。
   注:この段階では、親とイルカ水族館チームがEEG信号の取得と記録を準備し、倫理的および技術的基準を遵守しながら、治療中の子供の理解、調整、および適切な環境を確保します。

2. 環境の準備

1. 機器の準備
   1. 治療セッションが行われる前に、イルカ水族館の近くの、気を散らすもののない静かな場所にEEG機器(表1)を設置してください。すべての機器が正常に機能していること、およびスペアパーツが使用可能であることを確認してください。
   2. メーカーの仕様に従ってEEGデバイスを校正し、正確で信頼性の高いデータを確保します(表2、信号不良のセクション)。
      注:このステージは、適切な環境でEEG信号を取得および記録するための機器の適切なセットアップとキャリブレーションを保証し、DATが正しく機能し、DATの前、最中、および後に正確なデータをキャプチャする準備ができていることを確認します。

ハイドロフォン	サンプリングレート 96000 sps
	ハイドロフォン感度8103 25.41e-6;V/Pa
	電荷コンバータの感度 2647A 0.001 V/pC
ThinkGear ASICモジュール1(TGAM1)	サンプリング周波数 512 sps
	Bluetooth V3.0
ロジクールC920	サンプリング周波数18 sps
ラップトップWindows11	モデル:Machenike T58-V
	CPU:i7-10870H(2.2GHz-5GHz / 8コア)
	GPU:NVIDIA Geforce RTX3060ラップトップGPUデュアルチャネル、最大32G
	ストレージ:M.2 PCIE。2.5インチHDD
	画面:144Hz 15.6インチFHD

表1: イルカ介在療法(DAT)のモニタリングに必要な資料。 この表は、DAT前、DAT中、およびDAT後のEEG信号の取得と記録に必要な機器の詳細を示しています。

機器のキャリブレーション
信号が悪い	EEG信号は、大脳皮質の活性化されたニューロンから電流を捕捉し、EEGシステムで検出できます。これらのシステムは、International 10-20 Positioning Systemに従って配置された表面電極を使用して、ブレイン・コンピューター・インターフェース(BCI)として機能し、ThinkGear TGAM1は神経信号を記録・分析する非侵襲的なBCIで、98%の精度を達成しています。これは、データの整合性を考慮して、Poor Quality Valueと呼ばれるフラグまたは指標がゼロに等しいサンプルを破棄することが可能です。
	センサーによって監視される脳波活動の属性は、指定されたフラグ値、つまり信号の平坦性(25)、信号の過剰性(26)、電力比(27)、およびオフヘッド検出(29)によって定量化されます。並行フラグ表示が可能です。たとえば、信号品質が最適でないことを示すフラグ値 51 は、平坦性と過剰性の両方の基準に準拠していないことを示します。フラグ値は、可能な各組み合わせの一意性を確保するために細心の注意を払って選択されています。さらに、フラグ値 200 は、センサーが 4 秒間オフヘッド状態を記録した状態を示します。
	サンプリング周波数が512Hzの時系列のRAW信号は、最大256Hzのサンプリングを可能にするため、信号を基本的な脳波バンドまたはリズムに分離するだけでなく、AC電力線からの60Hzノッチフィルター、つまりバンドストップフィルターを介した電磁干渉により、60Hzの周波数を排除することができます。
Bluetooth接続	TGAM1センサーをBluetooth経由でPCに接続するには、まずセンサーの電源がオンになっていて、PCのBluetoothが有効になっていることを確認します。PCのBluetooth設定でデバイスを検索し、TGAM1センサーを選択して、ペアリングコード(通常は「0000」または「1234」)を入力して、センサーをペアリングします。ペアリングしたら、センサーを使用するアプリケーションを開き、入力デバイスとして選択し、必要に応じて正しいCOMポートを構成します。アプリケーションでデータ転送を確認して接続をテストし、必要に応じて範囲を確認したり、デバイスを再起動したり、ドライバーを更新したりしてトラブルシューティングを行います。

表2:機器のキャリブレーション。 この表は、使用する機器のコンポーネントの校正の詳細な説明を示しています。

3. DAT前の刺激策

1. 子供の準備
   1. 子供にEEG取得機器を友好的で脅威のない方法で紹介します。子供が快適に感じるように時間をかけてください。おもちゃ、写真、または子供に馴染みのある心地よいものを使用して、とりわけ不安を軽減します。
   2. 年齢に応じた言語と視覚補助を使用して、EEGの取得と記録の手順を子供に説明します。EEGセンサーがどのように機能するかを示し、必要に応じて子供が機器に触れて探索できるようにします。
2. 脳波信号の取得と記録
   1. お子様の好みや快適さに応じて、お子様を椅子またはマットに快適にお座らせください。次に、PC端末を介してBluetooth接続が安定しているかどうかを確認します。EEG取得および記録センサーを配置するために、頭皮に簡単にアクセスできる方法で着席していることを確認します(表2 セクションのBluetooth接続)。
   2. EEG取得および記録センサーを子供の頭、特にFP1ポイント(図1)に優しく慎重に配置し、ぴったりと快適であり、電極が正しく接続されていることを確認します。 図2に示すように、小児用サイズのバンドを使用し、必要に応じて調整してしっかりとフィットするようにします。
   3. センサーを正しく配置し、電極を適切に配置した後(図3)、サンプルレートのEEG取得システムを512Hz(サンプル/秒)に設定します。この取得レートは、最大256Hz(ナイキスト定理による)の神経活動を正確に記録するのに十分であり、臨床的に関連するすべてのEEG周波数帯域(0.5〜100Hz)をカバーします。これらのパラメータを使用して1分間の参照EEG測定を行い、信号と治療後の信号を比較するための安定したポイントを取得します。
      注:脳波研究では、睡眠研究のように分析に30秒の時間枠を使用するのが一般的であり、そこではデータはこの期間のエポックに分割され、睡眠段階を分類し、脳活動の繰り返しサイクルを認識する17,18,19。ただし、このアプローチは、重症患者の監視など、発作などの短いイベントが見過ごされる可能性のある状況では制限される場合があります。したがって、ウィンドウの長さは、解析の詳細に合わせて調整する必要があります。この研究では、介入に関連する脳活動をよりよく捉えるために、より広いウィンドウが使用されました:治療の1分前、治療中の5分後、1分後。このアプローチにより、治療に関連する長期的な動的パターンと短期的な変化の両方を特定でき、介入によって誘発された神経学のより包括的なビューを提供し、その治療効果についてより正確な推論を容易にします。
   4. 取得および記録された脳波信号データをすぐに安全なストレージデバイスにバックアップします。初期解析を実行してデータの品質と整合性を検証し、 表 2 の信号不良セクションに示すように、TGAM1 センサーの不良信号フラグが 51 未満であることを確認します。
   5. EEG信号の取得および記録中に、不快感や苦痛の兆候がないか子供を継続的に監視します。安心感を提供し、必要に応じて休憩を取ります。落ち着いて会話したり、お気に入りの活動に参加したりして、子供をリラックスさせてください。
      注:プロトコルのこの段階は、DATの前にEEG信号の取得と記録のためのスムーズで効果的なプロセスを確保し、DATの理解と有効性を高めるための貴重なデータを提供することを目的としています。

図1:頭蓋外電極の配置のための国際10-20システム。センサーはFP1ポイント²³で接触する必要があります。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図2:脳波計の使用。 この図は、EEGデバイスの正しい配置方法を示しています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図3:DAT前の脳波信号の取得と記録。 この図は、治療開始前に脳波信号を取得するプロセスを示しています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

4. DAT刺激策

1. EEG機器のセットアップ
   1. EEG信号取得および記録デバイスを含むキャップが子供の頭に適切に配置されていることを確認してください。電極が頭皮にしっかりと接触していることを確認し、必要に応じて額を拭きます( 図1を参照)。
   2. 表2のBluetooth接続セクションに示すように、Bluetooth EEG取得および記録デバイスが使用されているため、ワイヤレス接続が安定していること、およびデータ伝送が正しく機能していることを確認します。
2. 水の入力と初期データ収集
   1. イルカ水族館のスタッフの監督の下で子供が水に入るのを手伝ってください。子供が快適であること、およびEEG機器が防水でしっかりと固定されていることを確認してください。
   2. EEG取得および記録装置が防水され、しっかりと固定されていることを確認してください。
   3. 子供が水に入り、イルカと交流し始めるときの参照EEG信号データを収集して記録します。
3. イルカ支援療法中
   1. 子供がイルカと対話している間、EEG信号の取得と記録を5分間(中断することなく)継続的に監視します(図4)。機器が適切に取り付けられ、子供がリラックスしたままであることを確認してください。
      注意: 手順3.2.3で書かれたメモを確認します。
   2. スタッフの誰かが、子供の行動、イルカとの相互作用、およびEEG信号の取得と記録中の顕著な変化について詳細なメモを取るようにしてください。

図4:DAT中の脳波信号の取得と記録。 この図は、治療中に脳波信号を取得するプロセスを示しています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

4. 治療後のデータ管理:
   1. 取得および記録された脳波信号データをすぐに安全なストレージデバイスにバックアップします。
      注: プレーン テキスト ドキュメント (.txt) が取得されます。
   2. 患者が水から出るのを助けます。
      注:この段階は、DAT中にEEG信号の取得と記録を継続するためのスムーズで効果的なプロセスを確保し、DATプロセスの継続的な改善のためのデータを取得することを可能にし、DATプロセスの継続的な改善のためのデータを取得することを可能にし、したがって、特定の影響を持つ患者に対するイルカの任意の特異な行動を特定するのを助ける、そして治療中にも患者のどのポイントを特定するかを特定することを目的としています。体が刺激され、それが彼らの行動に変化をもたらし、それが患者の脳活動を変更します。

5. DAT後の景気刺激策

1. 子供のための治療後の準備
   1. 子供が治療エリアから快適で乾燥した空間に移行するのを助けます。
   2. 適切な年齢で、脳波信号の取得と記録がもう少し続くことを子供に説明します。
2. EEGの取得および記録装置、およびその再校正を確認します。治療セッション後も、EEG取得および記録機器が所定の位置に留まり、適切に機能していることを確認します。
3. 治療後の初期データ収集:
   1. 参照脳波信号データを取得、記録し、すぐに子供が水から出た直後の1分間保存します(図5)。
      注意: 手順3.2.3で書かれたメモを確認します。
   2. 子供が快適な環境でリラックスできるようにします。

図5:DAT後の脳波信号の取得と記録。 この図は、治療後に脳波信号を取得するプロセスを示しています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

4. 治療後の構造化された活動:
   1. 柔らかい音楽を聴くなど、刺激の少ない活動に子供を参加させます。
   2. 脳波信号の取得と記録を1分間エポックにわたって継続的に監視し、データの安定性を確保しながら参加者の疲労を最小限に抑えます。
5. 治療後のデータ管理:取得および記録された脳波信号データを安全なストレージデバイスにすぐにバックアップします。
   注:このステージは、DAT後もEEG信号の取得と記録を継続するためのスムーズで効果的なプロセスを保証します。

6. 脳波データの取得

1. データ分析とレポート作成
   注:EEG生データの処理は、 図6に示すように、知覚-行動サイクルに関連して直感的な理解を促進するために、ユーザーインターフェイスを使用して制御されます。
   1. EEG信号取得用の統合開発環境(IDE)を起動し、システムをロードします。
   2. EEG処理用に設計されたIDEを開きます(図7)。
      注意: システムは、WebカムやEEG取得ハードウェアなどの接続されたデバイスを含む、コンピューター上の利用可能なリソースを表示します。

図6:EEG処理。 生の脳波データの処理は、知覚と行動のサイクルに関連する直感的な理解を促進するために、ユーザーインターフェースによって制御されます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図7:EEG信号の統合開発環境(IDE)。 システムは、ウェブカメラやEEG取得ハードウェアなどの接続されたデバイスを含む、コンピューター上の利用可能なリソースを表示します。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

2. [システム設定]ウィンドウにアクセスします。
   1. IDE内の[ システム構成 ]ウィンドウに移動します(図8)。
   2. サンプリング用のEEGデバイスを選択し、その設定を構成します(サンプリングレート= 512 sps、記録するチャネル= Fp1)。
   3. セッション間の一貫性を確保するために、設定を保存します。

図8:システム構成ウィンドウ。 デバイスのセットアップとカスタマイズを行う [システム構成] ウィンドウが表示されます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

3. 患者情報を入力します。
   1. 患者情報ウィンドウ(図9)を使用して、患者の名前と診断、実験の期間(分単位)、DATプロセスに関連するデータ収集のコンテキスト(例:前、最中、後)の詳細を入力します。
   2. エントリを確認して続行します。

図 9: 患者情報ウィンドウ。 名前、診断、実験パラメータなどの重要な詳細を入力するために使用される患者情報ウィンドウが表示されます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

4. データサンプリングを開始します。
   1. メイン画面から、EEGサンプリングセクションをアクティブにしてデータ取得を開始します。
   2. [Take Sample] ボタン (図 10) をクリックして、データ キャプチャを開始します。
      注:プロセス中は、設定されたデバイスからデータが収集されている間、追加のインタラクションを防ぐために、[ サンプルの取得 ]ボタンは無効になります。
   3. プロセスが完了すると、 完了を示す メッセージが表示されます 図 11)。最後に、カメラ画像とEEGとハイドロフォンの結果を含むテキストファイルを含むフォルダが作成されます。
      注:フォルダには、患者のデータ、キャプチャの日付、取得された時間、および同じ日に同じ構成で追加のキャプチャがあったかどうかが含まれています。

図 10: データ サンプリングを開始します。 この図は、EEGサンプリングセクションをアクティブにすることによるデータ収集の開始を示しています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

図11:患者から採取した完全なサンプル。 この図は、ソフトウェアが患者のサンプルのキャプチャを完了したタイミングを示しています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

7. 脳波データの解析

1. 図 11 に示すように、データ分析ウィンドウ (赤で強調表示) に移動します。次に、メインユーザーインターフェース(UI)のAnalysisセクション(赤でハイライト表示)で、実験中に収集したEEG信号を選択して処理します(図12)。

図12:データ分析ウィンドウ 次の図は、メインインターフェイスの分析セクションを示しています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

2. 信号処理手法を適用します (IDE は EEG データを分析するためのいくつかの方法をサポートしています)。式 1 から 5 で定義された計算パイプラインを実装して、信号処理手法を適用します。
   1. 生のEEG信号の視覚化:マイクロボルトで記録された信号を検査して、その完全性と品質を確認します。
   2. FFTピリオドグラム:高速フーリエ変換を実行して、EEG信号の周波数成分を分析します。
      1. 高速フーリエ変換(FFT)を使用してEEG信号を周波数成分に分解するには、次の数学的プロセスを適用します。時間領域でx(t)として表されるEEG信号は、式(1)20,21,22を使用して周波数領域表現X(f)に変換されます
         (1)
      2. 特定のレートでサンプリングされた EEG などの離散信号の場合は、(2) 20,21,22 として計算される離散フーリエ変換 (DFT) を使用します
         (2)
         ここで、N はサンプル数、x[n] は離散信号、k は周波数ビンに対応します。
      3. この手順では、まず.txtファイルから生のEEG信号を読み込み(時系列電圧値)、次にFFTアルゴリズム(式2)を適用して信号を周波数領域に変換し、最後にパワースペクトル密度(PSD)またはピリオドグラムをプロットして周波数成分を視覚化します。出力は、支配的な脳波周波数(デルタ、シータ、アルファなど)に対応するスペクトルのピークを特定することによって解釈されます。
   3. スペクトログラム解析:スペクトログラムを生成して、信号の周波数成分が時間の経過とともにどのように変化するかを調べます。
      1. 前処理:EEG信号x(t)をオーバーラップするタイムウィンドウ(たとえば、オーバーラップが50%の1秒ウィンドウ)に分割して、時間的に変化する周波数特性をキャプチャします。各ウィンドウにハミング ウィンドウ w(t) を掛けて、式 (3) 20,21,22 に従ってスペクトル漏れを最小限に抑えます。
         (3)
      2. フーリエ配列: FFT を各ウィンドウ セグメントに適用して、時間領域信号を周波数領域に変換し、式 (4) 20,21,22 に従って複素数値スペクトルを生成します。
         (4)
         注:X(f)は周波数成分、Nはセグメント内のサンプル数、fは周波数です。
      3. スペクトログラム生成: 式 (5) 20,21,22 に示すように、X(f) の 2 乗振幅を計算して、各時間セグメントのパワー スペクトル密度 (PSD) を取得します。
         (5)
         注:結果はスペクトログラムとしてプロットされ、x軸は時間、y軸は周波数、色の強度は各周波数成分のパワーを示します。
      4. EEGまたはHydrophoneオプションを選択し、図13の赤で強調表示されたボックスに示すように、データをロードします。
      5. バンドパスフィルタリング:バンドパスフィルタを適用して、低ベータバンドや低ガンマバンドなど、知覚アクションサイクルに関連する特定の周波数範囲を分離します。
   4. FFTヒストグラム:デルタ(0.5-4 Hz)、シータ(4-8 Hz)、アルファ(8-13 Hz)、ベータ(13-30 Hz)、ガンマ(>30 Hz)など、EEG分析に不可欠な主要な周波数帯域を特定します。

図13:EEG処理の結果。 システムによって生成された出力は、生データと処理されたEEG信号(A)、FFTピリオドグラム(B)、スペクトログラム(C)、バンドパスフィルタリングされたスペクトログラム(D)による信号処理を示しています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

3. 結果を確認して解釈します。
   1. 処理された出力(FFTピリオドグラム/スペクトログラム)を次のように調べます。
      1. ピリオドグラム:PSDプロットを使用して、主要な周波数ピーク(例:α:8-13 Hz)を特定します(式5)。ベースラインノイズを超えるピークは、生理学的に関連する振動を示します。
      2. スペクトログラム:色強度のグラデーション(X軸上の時間[s]、Y軸上の周波数[Hz])を解釈することにより、時間-周波数パワーダイナミクス(行動知覚タスク中のベータ/ガンマバーストなど)を分析します。パワーの変化(低ベータ抑制など)をタスクエポックと関連付けます。
   2. スペクトルパターン(シータ/デルタ比など)と患者のメタデータ(臨床状態、タスクパフォーマンスなど)を相互参照し、スペクトログラム上のイベント(刺激開始など)に注釈を付けることで、調査結果を文脈化して、神経活動を実験のタイムラインに合わせます。
4. 結果をエクスポートして保存します。
   1. PSD値(周波数×電力)とスペクトログラム配列(時間×周波数×電力)を構造化された形式で保存します。
   2. インターフェイスオプションを使用したエクスポート:MATLABと互換性のある形式(図の場合はTIFF、生のPSD値の場合はASCIIなど)を選択します。スペクトログラムの場合、エクスポートされたファイルの時間-周波数分解能を保持します。

8. 結果の伝達

1. 調査結果の詳細なレポートを作成します。
   1. レポートを次のように構成します。
      1. スペクトル解析:主要な周波数帯域(例:10 Hz±1.5 Hzでのピークアルファパワー)とそれらの統計的関連性(例:p < 0.05、多重比較のために補正)を表にします。
      2. 時間-周波数ダイナミクス:タスクイベントに合わせたタイムスタンプを使用して、重要なスペクトログラムパターン(モーター実行中のガンマバンド[30-45 Hz]電力の増加など)を強調表示します。
      3. 臨床的/実験的相関:観察結果に注釈を付けます。
      4. 視覚補助:標準化されたラベル(例:「電力(μV²/Hz)」)とパラメータを指定するキャプション(例:「ハミングウィンドウ:1秒、50%オーバーラップ」)をキー数値(PSDプロット、スペクトログラム)を埋め込みます。
      5. データの補足:再現性のために、処理されたデータファイル(例:被験者ごとのバンドパワー値の.csv表)を添付します。
2. フィードバックとクロージング。
   1. ステークホルダーレビュー:方法論の一貫性(FFTパラメータが事前に登録されたプロトコルと一致することを確認するなど)と解釈の精度(生のトレースに対するシータ-ガンマカップリングの主張を検証するなど)を検証するために、レポートの草案を共同研究者に回覧します。
   2. ファイナライゼーション: フィードバックに繰り返し対処し、すべての出力 (生/処理済みデータ、スクリプト、レポート) を構造化されたリポジトリにアーカイブします。
      注:イルカ水族館のスタッフとの会議を開催して、治療後のデータ収集セッションの概要を提供します。得られた結果は、イルカ水族館のスタッフが保護者と共有できるようになります。この段階では、取得および記録された脳波データを分析および特性評価し、詳細なレポートを作成し、結果に関するフィードバックを保護者に提供します。

結果

この研究では、IDEのシミュレートされたUIを介したEEG信号の取得と分析のプロセスについて説明し、データ収集のための標準化された方法の適用によって補完されます。このアプローチは、研究間の比較を容易にし、再現性を確保するための参照フレームワークを提供し、他の研究者が手順を再現し、さまざまな状況で一貫した結果を得ることを可能にします。

図 7 は、IDE の概要を示しています。読み込まれると、コンピューターで使用可能なリソースが表示され、接続できる Web カメラの数が指定されます。

この研究は脳波の時系列でのみ行われますが、患者との実験が行われると、インターフェースは4つの信号すべてを受け取ることができます。結果は、生のEEG信号(μV)(

ディスカッション

イルカ介在療法(DAT)は、自閉症および発達^24,25の個人のための治療法として浮上しました。DATは、参加者に人生を豊かにする新鮮な体験を提供し、人目を引く背景の中で興味と感覚的な関与を刺激します^25,26。しかし、DATの有効性の解釈に影響を与えるいくつかの制限があり、その多くは大規模な対照臨床試験(12,25,27)からの決定的なデータではなく、逸話的な証拠や症例報告に依存しているため、管理された実験デザインや有益性を確認するための確かなデータに対する要求があります。したがって、Marino and Lilienfeld (2021)

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
チャージコンバーター	ホッティンガー・ブルムル;エル&エルKjær		感度 2647A 0.001 V/pC サンプリング周波数 512 sps
ハイドロフォン	ホッティンガー・ブルムル;エル&エルKjær	8103	サンプリングレート 96000 sps 感度 8103 25.41e-6;V/PA
ラップトップ Windows11	マチェニケ	マチェニケ T58-V	CPU: i7-10870H (2.2GHz-5GHz/ 8コア) GPU: NVIDIA Geforce RTX3060 ラップトップ GPU デュアル チャネル、最大 32G ストレージ: M.2 PCIE。2.5インチHDD 画面:144Hz 15.6インチFHD
ThinkGear ASIC モジュール 1	ニューロスカイ	TGAM1	Bluetooth V3.0
ウェブカメラ	ロジクール	C920	サンプリング周波数18 sps