アルツハイマー病患者における事象関連電位を用いたエピソード記憶の特性を調べる

次の実験の全体的な目標は、健忘性軽度認知障害およびアルツハイマー病の患者における写真と単語の認識に関連する脳生理機能の違いを理解することです。これは、脳波を使用して頭皮の電気的活動を測定することによって達成されます。一方、アルツハイマー病の患者さんは、写真や言葉の認識、記憶に関する決定を下しています。

これを達成するために、被験者は電極の配置とDEGのセットアップと頭皮のために準備されるべきです。空間位置推定データは、特殊な 3D デジタイザーを使用して取得する必要があります。次に、生の脳波データが記録されている間に行動記憶タスクを実行する必要があります。

次に、画像や言葉の記憶に関連するイベント関連の可能性を調べるために、生のEEGデータを後処理し、ERP波形に平均化する必要があります 各条件について、これらの平均化されたERPを条件間で統計的に比較できます。この研究で得られた結果は、アルツハイマー病の患者にとって、言葉ではなく、記憶の親しみやすさや写真の概念的な処理が、健康な高齢者と比較して損なわれていないように見えることを示しています。これは、刺激開始後約300〜500ミリ秒で発生する初期の前頭ERPの古い新しい効果を調べることによって達成されます。

こんにちは、私はブランドン・アリー、ヴァンダービルト大学の神経学部の助教授であり、記憶障害研究所の所長です。こんにちは、私はアーロン・ハッシーで、記憶障害研究所のラボマネージャーです。今日は、アルツハイマー病患者の脳生理学を理解するためのいくつかの実験的方法論を紹介します。

この方法は、これらの患者で記憶のどの側面が無傷のまま残っているかなどの重要な質問に答えるのに役立ち、アーロンは今日、このプロトコルを開始するための方法論を示します。まず、実験中に使用する脳波計をここにきちんと設置する必要があります。アクティブ電極を備えた128チャンネルのbiosセミアクティブ2アクイジションシステムは、アクティブ2電極キャップと組み合わせて使用 ERPデータを取得し、バッテリーが完全に充電され、アンプに接続されていることを確認します。

次に、シリンジジェル、巻尺、さまざまなサイズのEEGキャップ、アルコール綿棒、顔面電極ステッカー、電極ケーブルを固定するためのベルクロストラップなど、参加者のセットアップに必要なすべての材料を収集します。5つの顔面電極にステッカーを貼って、実験の準備をします。次に、刺激提示コンピュータとデータ収集コンピュータの両方の電源を入れ、ソフトウェアをセットアップします。

このプロトコルでは、ePrimeソフトウェアを使用して刺激を提示し、行動データのBIOSを取得します。セミアクティブビューは、生のEEGデータチェックを取得するために使用され、アンプが適切なトリガーコードをデータ収集コンピューターに送信していることを確認します。これを行うには、まず、電極やケーブルを差し込まずに、参加者チャンバー内のアンプをオンにします。

次に、データ集録コンピュータでソフトウェアを開き、データ集録を開始しますが、保存しないでください。次に、刺激提示コンピューターに移動します。実験ファイルを開き、パラダイムを実行します。

実験ファイルにプログラムされたトリガーコードが、データ集録ソフトウェアプログラムに表示されます。参加者が最初に到着したら、すべての研究手順を説明し、安全上の懸念に対処してから、被験者がプロトコルを完全に理解していることを確認するために書面による同意を得ます。彼ら自身の言葉でプロトコルを報告してもらいます。

実験室で、背もたれが硬い中背の高い木製の椅子に座ってもらいます。次に、刺激ディスプレイに対する彼または彼女の視線が実験の標準距離であることを確認するために測定します。ここで、使用される距離は48インチです。

次に、どのEEGキャップを使用すべきかを決定するために、参加者の頭の周囲を測定します。次に、EEGキャップの適切なフィット感と正確な記録を確保するために、参加者にジュエリーやヘアアクセサリーを取り外すように依頼します。また、参加者が眼鏡をかけている場合は、この時点で眼鏡を外すのが最善です。

アルコール綿棒を使用して、顔面電極が配置される領域の参加者の皮膚を洗浄します。各乳様突起に1つ、各こめかみに1つ、左目の真下に1つ配置されます。次に、各顔面電極に少量の導電性ゲルを置きます。

次に、ステッカーから裏地を取り除き、参加者に貼り付けます。電極が所定の位置に留まるように、少量の圧力を加えます。これで、参加者は必要に応じて眼鏡を元に戻すことができます。

次に、EEGキャップを参加者の頭に置き、ストラップをあごの下に固定します。次に、鼻からイオンまでセンチメートルで測定します。この測定値に0.5を掛けて中点を見つけ、電極をAを前から後ろに配置します。

次に、片方の耳の耳介前点からもう一方の耳まで測定します。この測定の中間点は、電極Aを左右に配置する場所です。次に、被験者の頭上の電極位置の3次元表現を取得して、被験者間の頭蓋骨形状のばらつきを制御し、可能であればMRIデータと同時登録します 将来的には。

ここでは、palus Patriot Digitizerロケーターは、まずローカリゼーショントランスミッターを被験者の左耳の後ろのキャップの下に置き、余分なコードをあごひもの下に押し込んで所定の位置に保持します。次に、送信機から約6インチのところにある参加者の頭の下の位置にある木製の椅子に受信機を取り付けます。次に、デジタル化ソフトウェアを開き、ソフトウェアの指示に従ってスタイラスで電極位置を測定します。

電極位置の3DヘッドモデルをMR Locatorソフトウェアを使用して生成できるようになりました。次に、生の脳波データのローカリゼーションを除きます。参加者の3Dヘッドモデルがコンピューターのディスプレイで確認されたら、キャップの電極ウェルに導電性ゲルを充填します。

次に、アクティブな2つのキャップの事前定義された各位置に電極を配置します。この時点で、年配の参加者に休憩を提供するのが最善です。これは、実験課題への集中力と持続的な注意を維持するために頻繁な休憩を必要とするアルツハイマー病の患者に特に当てはまります。

休憩後、ケーブルと顔面電極をアンプに差し込みます。次に、電極のオフセットレベルをデータ集録で確認する必要があります。コンピューターは、オフセットレベルが25マイクロボルト以内であることを保証しました。

すべての抵抗レベルが許容範囲内になり、すべての電極にアーチファクトがなくなったら、実験を実行する準備が整います。この実験では、bios semi-active useソフトウェアを使用して、生のEEGデータを取得および表示します。開始するには、行動データプレゼンテーションファイルをロードし、参加者番号を入力します。

実験用ソフトウェアは、参加者の回答を保存し、データファイルを自動的に生成します。実験の実行が終了したら、参加者がディスプレイ モニターの中央から 48 インチ離れた場所に座っていることを確認します。実験が読み込まれたら、参加者と一緒に行動指示を読み、確認します。

次に、取得コンピューターに生のEEGデータを保存し始めます。その後、刺激策の配信を開始します。刺激提示コンピュータ上。

高齢者や認知障害のある患者と協力して、ここのボタンボックスを介して回答を入力する準備ができている研究者を用意してください。この実験は、参加者に一連の写真または単語が提示され、行動課題中に参加者を監視し、休憩の必要性を評価する研究フェーズから始まります。すべての行動刺激が提示されたら、必ず生のEEGデータファイルを保存してください。

次に、前のステップがテストフェーズで繰り返され、参加者に一連の写真または単語が再び提示されますテストフェーズでは、提示されたアイテムの半分は前の学習フェーズからのものであり、アイテムの半分は新規です。参加者は、回答を研究者に声に出して報告することにより、アイテムが古いか新しいかを識別します。その後、研究者はボタンボックスを介して参加者の回答を入力し、データの後処理を開始します。

ここで解析を完了する前に、まず生データを準備し、デジタルフィルタリングして信号からノイズとアーティファクトを除去する必要があります。最初にEMSE Suite 5.3ソフトウェアを使用します。無限インパルス応答フィルターやバンドパスフィルターなどの時間フィルターを適用する必要があります。

次に、データはここで頭のある点を参照する必要があり、共通平均参照が選択されます。次に、データを空間的にフィルタリングし、不良チャネルを相互に関連付ける必要があります。データの目視検査を実行し、適切なフィルターを使用します。

最後に、眼球アーチファクト補正法を利用して、まばたきや眼球運動アーチファクトの信号を補正する必要があります。ここでは、非常に軽度のアルツハイマー病の患者と健康な高齢者のコントロールのために、単語や写真の検索の成功に関連する前頭葉ERP活動を確認します。これらの画像は、300〜500ミリ秒の時間間隔で撮影されたもので、通常は概念的な処理や記念的な親しみやすさに関連付けられています。

写真の場合と同様に、正面の古い新しい効果がありますが、グループ間の単語の効果は減少しています。したがって、古い反応と新しい反応に対する脳の反応の分析を終えた後、アルツハイマー病の患者のグループを健康な高齢者と比較するための統計を簡単に行うことができます。この手法を実行する際には、患者が動き回ってたくさん話す傾向があり、信号に不要なアーティファクトが生じることを覚えておくことが重要です。

そのため、その不要なアーティファクトに対して試行を破棄する必要がある場合に、信頼性の高い統計を実行するのに十分な試行を確保できるように、十分な試行を含めることを忘れないでください。ご覧いただきありがとうございます。