定型および非定型開発における脳波ムーリズム

次の実験の全体的な目標は、EEG法を利用して、自閉症スペクトラム障害の秩序を持つ個人と持たない個人のミラーニューロンシステムの活性化を評価することです。これは、運動動作の観察と実行中、およびベースラインの安静時に高密度の脳波を最初に収集することによって達成されます。第 2 ステップとして、連続的な脳波データがレビューされ、エピックに分割され、運動アーティファクトが削除されます。

次に、高速フーリエ変換がデータに適用され、実行条件と観測条件の 8 ヘルツから 13 ヘルツの範囲にわたる電力の比の対数に基づいて、ベースラインの静止条件に対する電力の比率が計算されます。その結果、脳波MUリズムの減衰に基づく運動行動の観察と実行中に、ミラーニューロンシステムが活性化されたことが示されています。FMRIなどの他のイメージング方法に対するEEGの主な利点は、EEGが優れた時間分解能を提供し、脳内の振動パターンの短い変化でも分析できることです。

また、EGは非侵襲的であり、乳児や自閉症の子供など、最も困難な集団からでもデータを収集するための非常に効率的な方法です。この方法は、自閉症スペクトラム障害で機能するミラーニューロンシステムの性質に関する臨床神経科学の分野における重要な質問に答えるのに役立ちます。この方法は、自閉症のミラーニューロンシステムへの洞察を提供することができますが。

また、他の集団や研究課題にも適用できます。テキスト プロトコルに記載されているように、参加に適格な患者を特定し、年齢、性別、認知能力などの関連変数に一致する対照サンプルを特定します。とをテーブルの上に置き、座っている参加者の手の届くところに置きます。

Theandは、タイムスタンプ付きのマーカーを収集ソフトウェアに送信するセンサー付きの木製ブロックです。掴まれると。EEG取得ソフトウェアをアクティブにして、新しいセッションを開始して、ネットウォーム、蒸留水、塩化カリウム、ベビーシャンプーの溶液を華氏104度まで準備します。

次に、128電極高密度アレイEEGシステムを温かい生理食塩水に少なくとも5分間浸します。参加者に、刺激提示モニターから75センチメートルのところに座り、ビデオカメラが完全に見えるようにしてもらいます。鼻と永劫の間の中点と耳介の間の中点の交点を見つけることにより、参加者の頭の頂点を見つけます。

スキンマーカーを使用して、頂点の次の位置、つまり参加者の頭のEEGキャップをマークし、頂点電極が頂点マークの真上に配置されるようにします。取得ソフトウェアを使用して、インピーダンスをチェックし、それらがEEGシステムに適したしきい値を下回っていることを確認します。集録設定には、0.1〜100ヘルツの頂点電極とアナログフィルタへの信号の参照、および毎秒500サンプルのサンプリングレートが含まれます。

セットアップが完了したら、セッションのビデオ撮影を開始します。実験条件が3つあることを参加者に説明します。観察し、実行し、休む。

オブザーブ条件の場合。参加者に静かに座って、マニプルアンダムをつかんでいる人のビデオを見るように指示します。各試行は6秒間続き、観察された把持は正確に3秒で行われます。

タスク中の参加者の視覚的注意を監視し、参加者が破棄する画面に注意を払わない試行をマークします。実行条件の後処理中に、参加者に右手をマニプルアンダムのすぐ下に置き、静かに座るように指示します。そして、聴覚的な合図を聞いたときに、観察条件のビデオクリップからマニプルアンダムグラブを模倣します。

各試行は 6 秒間続く必要があります。聴覚キューが正確に3秒で表示されると、マニプルアンダムのセンサーが取得コンピューターに信号を送信し、EEG記録にマークを付けて、参加者の把持が発生する時間を正確に記録します。このプロトコルは、オブザーブ条件と実行条件のランダム化されたブロックで構成されています。

各ブロックは 10 回の試行で構成され、条件ごとに合計 40 回の試行が行われます。ここに示されているのは 10 のブロックです。オブザーブ トライアルでは、マニプル アンダムの画像が、試行間を含め、オブザーブ ブロックと実行ブロック全体にわたって画面に残ります。

1 つのブロックの後に、次のランダム化されたブロック (この例では実行ブロック) を提示します。2つのブロックが完了したら、残りの条件を3分間管理します。静止状態では、参加者は目を開けて静かに座り、刺激モニター上の小さな十字線を受動的に観察します。

データ収集後3分間の休息状態で連続脳波を記録し、インピーダンスを再確認し、インピーダンスレベルの変化に注意してください。次に、後処理のために集録ソフトウェアの記録を終了します。EEG信号を平均セグメントに再参照し、連続EEGデータを各条件ごとに6秒ずつ40回の試行に行います。

次に、自動化されたアルゴリズムと目視検査を使用して、平均振幅が200マイクロボルトを超える高速、微分平均振幅が100マイクロボルトを超えるセグメント、および特定の試行全体で分散がゼロのセグメントを特定することにより、動きのアーチファクトのある試行を拒否します。次に、データを視覚的に検査して追加の移動アーティファクトを探し、セッションのビデオを確認して移動アーティファクトを確認します。観察された条件で、動きのアーチファクトで汚染されたすべての試行、およびつかむジェスチャに関係のない動きのアーチファクトで汚染された実行条件のすべての試行を分析から除外します。

取得中にフラグが立てられた試験で、参加者が注意を払っていなかったものは破棄します。アーティファクト除去後の分析対象の各診断グループの試行拒否率に注意してください。クリーン トライアルを、把握前の 1 秒のデータと、把握条件と実行条件の両方について把握後の 1 秒で構成される 2 秒のエピックに分割します。

また、セグメントは残りの状態から 2 つの 2 番目のエピックをクリーンアップしました。次に、高速フーリエ変換を実行します。各セグメントで、統計解析のために、標準C3およびCの4つの位置を囲む各半球上の8つの電極のクラスターを選択します。

各条件について、含まれる試行全体の検出力を平均化します。パワースペクトルを計算するには、平均パワーに対する運動動作の実行または観察中の平均パワーを調べることにより、ミュー減衰を計算します。8〜13ヘルツの範囲にわたる静止状態では、この比率の対数を使用して減衰の程度を決定します。

負の値は、実行中または観測中の減衰を表します。正の値は増強を表しますが、典型的な発達を持つ個人が目標を観察しながら示すように、ミューリズムの減衰の特徴的な地形がここに示されています。ミューリズムの減衰は、中央に配置された電極上の振幅の減少として頭皮トポグラフィーに反映されます。

生物学的な動きの観察中のmu周波数の平均スペクトルパワーは、ベースラインに対して減衰します。ミューパワーは非生物学的な動きの観察中に減衰しませんが、ミューパワーはアクションの実行と観察の両方でベースラインに対して減衰します。典型的に発達している6歳の男性では、データの収集と処理を含むこの手法を一度習得すると、その開発後に正しく実行されれば、被験者ごとに2時間で完了することができます。

この技術は、臨床神経科学の分野の研究者が自閉症スペクトラム障害の根本的なメカニズムのいくつかを探求する道を開きました。このビデオを見た後、人間のミラーニューロンシステムの活性化を評価するための1つの方法をよく理解しているはずです。EEGは、脳が社会情報をどのように処理するかを理解するための効率的な非侵襲的方法です。