Name: 脳波データのためのコンピュータベースのマルチテーパースペクトログラムプログラム (動画) | JoVE Journal
Uploaded: 2019-11-13T10:00:00.000+00:00
Duration: 4 min 13 s
Description: 学ぶマルチテーパースペクトログラム解析法。MATLABプログラムを用いてマウスの脳波データを解析し、オピオイド薬物が脳活動に与える影響を可視化します。神経科学研究に有用です。

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

この作品は、NIH補助金HL-65272によって部分的にサポートされています。著者たちは、ザカリー・T・グロバクとクラレンス・E・ロックリアがこのプロジェクトに貢献してくれたことに感謝しています。

マウスに関するすべての手順は、実験動物のケアと使用のためのガイド(8版、ナショナルアカデミープレス、ワシントンDC、2011)に準拠し、テネシー大学機関動物ケアと使用委員会によって審査され、承認されました。
1. 記録電極の移植と初期データ収集
<ol><li>マウスを購入し、食べ物や水へのアドリビタムアクセスと湿度と温度制御の部屋でそれらを維持します。マウスが記録電極の外科的移植の前に1週間、新しい環境に適応することを可能にする。着床手順は、詳細に1、14に記載されている。</li>
	<li>すべての外科用具を殺菌する。</li>
	<li>2.5%−3%のイソフルランを有するマウスを100%酸素で送達する麻酔をする。</li>
	<li>右反射の損失に続いて、麻酔誘導室からマウスを取り外し、立体税フレームに移します。</li>
	<li>両眼に眼軟膏を塗布する。</li>
	<li>アイソフルランを1.7%に減らし、マスクを介して連続的に送達する。</li>
	<li>頭蓋骨を露出させるために中線頭皮の切開を行います。</li>
	<li>左右皮質の上に2つの頭蓋術をドリルする(それぞれステレオタキシック座標前頭 = 1.0 および横 = 3.0 ブレグマ15に対して)。</li>
	<li>各開頭術に脳波電極を挿入し、歯科アクリルで固定します。</li>
	<li>筋筋図(EMG)を記録するための後方台形筋に双極電極を埋め込む。 注:4つの電極は右下半ボディの象限の上に皮下に埋め込まれた無線テレメーターにつながる。これらの外科的技術はここで見ることができる(https://www.datasci.com/services/dsi-surgical-services/surgical-videos)。</li>
	<li>手術後、鎮痛カルプロフェンを投与し、マウスを温かい回復ケージに入れられます。歩行になるまでマウスを観察します。マウスを個別に移植した。</li>
	<li>手術から完全に回復すると、毎日マウスを処理し、脳波とEMGの記録の品質を評価します。</li>
	<li>すべての信号±1,000mVを記録するようにデータ集録システムを構成します。</li>
	<li>必要な期間、脳波およびEMGの記録を取得します。</li>
	<li>スリープスコアリングソフトウェアを使用して、デジタル脳波とEMGの録音の各10 sビンを覚醒、急速眼球運動(レム)睡眠、または非レム(NREM)睡眠としてスコア付けします。 注:マウス株の中には、総電力16に対する割合として表される脳波力の遺伝子型および状態特異的な差がある。B6マウスでは、覚醒の状態は、75−100mV、混合周波数脳波、および移動中の振幅の大きな増加を伴う顕著な筋肉音を示すEMGシグナルによって特徴付げられる。NREM睡眠をスコアリングするための基準は、覚醒のEMG振幅に対するEMG振幅の減少を含む。NREM睡眠脳波は覚醒に比べて周波数が遅く、振幅(100−150 mV)が増加しています。レム睡眠は、筋肉のアトニアと覚醒の脳波に類似した脳波信号によって特徴付されます。</li>
	<li>2 人の個人に対して、同じレコードを個別にスコア付けするように指示します。少なくとも1人の個人は、治療状態に盲目でなければなりません。2 つの睡眠スコアラー間の一致値は 90% より大きくする必要があります。</li>
</ol>2. 設備及び設備
<ol><li>データ集録計測器とソフトウェアを使用して、フィルタリングされていないEEGおよびEMG信号を増幅し、デジタル化します。 注:コールドスプリングハーバー研究所のミトラ研究所で開発されたクロヌスペクトル解析ツールボックスは、時間および周波数領域に関連してEEG信号を電力として表現するために使用されます。</li>
</ol>3. スペクトログラム計算
<ol><li>Windows ユーザーの場合は、コンパイル済みのプログラムを使用します。</li>
	<li>Macintosh ユーザーの場合は、生のコード ファイルを実行します。</li>
	<li>未加工の未処理の脳波データを EDF または CSV ファイル形式で取得し、コンパイル済みプログラム ファイルと同じ場所に配置します。<ol>
<li>次の制約を使用してデータ ファイルに名前を付けます。 </li>
		<li>次の制約を使用してデータ ファイルに名前を付けます。</li>
	</ol>
</li>
	<li>コンパイル済みのマルチテーパスペクトログラムプログラム<a href="https://drive.google.com/drive/folders/1cyb3T3IkjQvkc-H6lm__17CpRMqkTbNt?usp=sharing" target="_blank">(https://drive.google.com/)</a>をダウンロードします。</li>
	<li>スペクトログラムプログラムを起動し、ポップアッププロンプトに従います。ファイルの種類を選択してください: *。CSV または *.Edf。 注:プログラムのインストールの詳細については、readme.txt ファイルを参照してください。</li>
	<li>EEG ファイル名全体 (419eeg.edf や 419.eeg.csv など) を入力します。</li>
	<li>スペクトログラム計算のパラメータを選択します:デフォルトまたは新規。このステップでは、スペクトログラムが計算されるときに最も長い処理時間が必要です。数学的ウィンドウ関数(テーパ)は、基になるスペクトルの統計的に独立した推定値を提供します。記録時間が長いほど、この手順にかかる時間が長くなります。Windows 10 を実行している PC プラットフォームでは、4 時間の記録に最大で約 3-4 分が必要でした。<ol>
<li>次の既定のスペクトログラム パラメータを使用します。 サンプリング周波数 = 500 Hz。これは、1 秒あたりのサンプル数を表します。 fpass = 0.3 Hz および 30 Hz. Fpass は入力の周波数を定義し、出力で供給される周波数の範囲を制御します。 パディング = 2。パディングは、結果の計算に影響を与えずに出力を細かく補間するために機能します。これは、スペクトル線の可視化と正確な同定に役立つ場合があります。このフィールドは、-1 以上の任意の整数です。 時間帯域幅積 (NW) = 15。信号時間持続時間とスペクトル幅の積。 テーパの数 = 29。テーパの数を選択する場合は、2NW-1を使用することが不可欠です。使用するテーパの数に制限はありません。テーパを使用すると、指定した周波数帯域幅に集中力の低いテーパが含まれる可能性があります。 試用平均 = 1。このパラメーターは、試行またはチャネルの平均化を実行するかどうかを制御します。このパラメーターを 0 に設定すると、チャネル平均はなく、関数は入力データとして渡された試行またはチャネルごとに独立した結果を出力します。ただし、試用期間が 1 に設定されている場合、ユーザーに出力される結果は試行試行またはチャネルで平均化されます。 FFT ~30 s を計算する時間 は、多くの小さな窓のスペクトルを計算してスペクトルの進化に従うために使用されます。 FFT 計算のウィンドウのステップ サイズ = 5。各スペクトル計算が実行された後にスライディングタイムウィンドウが進む量。 注:手順 3.7.1 で説明した既定のスペクトログラム パラメータは、必要に応じて変更できます。</li>
	</ol>
</li>
	<li>スペクトログラムと脳波の両方のタイトルを入力します。</li>
	<li>得られたスペクトログラムと脳波を保存します。<ol>
<li>[ファイル] メニューの [ファイル] をクリックして図形を保存する |図ウィンドウに保存します。 注:この数値は、プログラムユーザーに、出版品質の数値に発展させることができる概要を提供します。</li>
	</ol>
</li>
</ol>4. トラブルシューティング
<ol><li>サンプルスペクトログラム計算用のサンプルマウススリープEEGデータをダウンロードします。</li>
	<li>サンプル データを使用してプログラムを実行し、ユーザーがプログラムを正しく使用していることを確認します。これらのサンプル データの数値を付録で見つけて、サンプル データから作成された数値が正確であることを確認します。 注:使用されるすべての機器と材料は、材料の表に提供されています。</li>
</ol>

<ol><li>Wasilczuk, A. Z., Proekt, A., Kelz, M. B., McKinstry-Wu, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((High-density+electroencephalographic+acquisition+in+a+rodent+model+using+low-cost+and+open+source+resources%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Visualized+Experiments%22%5BJournal%5D)">High-density electroencephalographic acquisition in a rodent model using low-cost and open source resources.</a> Journal of Visualized Experiments. 117, 10(2016).</li>
<li>Prerau, M. J., Brown, R. E., Bianchi, M. T., Ellenbogen, J. M., Purdon, P. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sleep+neurophysiological+dynamics+through+the+lens+of+multitaper+spectral+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Physiology%22%5BJournal%5D)">Sleep neurophysiological dynamics through the lens of multitaper spectral analysis.</a> Physiology. 32, 60-92 (2017).</li>
<li>Akin, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Comparison+of+wavelet+transform+and+FFT+methods+in+the+analysis+of+EEG+signals%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Medical+Systems%22%5BJournal%5D)">Comparison of wavelet transform and FFT methods in the analysis of EEG signals.</a> Journal of Medical Systems. 26 (3), 241-247 (2002).</li>
<li>Purdon, P. L., Sampson, A., Pavone, A., Brown, E. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Clinical+electroencephalography+for+anesthesiologists+Part+1%3A+Background+and+basic+signatures%5BTitle%5D)+AND+%22Anesthesiology%22%5BJournal%5D)">Clinical electroencephalography for anesthesiologists Part 1: Background and basic signatures.</a> Anesthesiology. 123 (4), 937-960 (2015).</li>
<li>Liu, Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Frontal+EEG+temporal+and+spectral+dynamics+similarity+analysis+between+propofol+and+desflurane+induced+anesthesia+using+Hilbert-Huang+Transform%5BTitle%5D)+AND+%22BioMed+Research+International%22%5BJournal%5D)">Frontal EEG temporal and spectral dynamics similarity analysis between propofol and desflurane induced anesthesia using Hilbert-Huang Transform.</a> BioMed Research International. 2018, 4939480(2018).</li>
<li>Akeju, O., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spatiotemporal+dynamics+of+dexmedetomidine-induced+electroencephalogram+oscillations%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+One%22%5BJournal%5D)">Spatiotemporal dynamics of dexmedetomidine-induced electroencephalogram oscillations.</a> PLoS One. 11 (10), (2016).</li>
<li>Ogilvie, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+process+of+falling+asleep%5BTitle%5D)+AND+%22Sleep+Medicine+Reviews%22%5BJournal%5D)">The process of falling asleep.</a> Sleep Medicine Reviews. 5 (3), 247-270 (2001).</li>
<li>Baghdoyan, H. A., Lydic, R. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBaghdoyan%2C+HA+%22Basic+Neurochemistry%22">Basic Neurochemistry</a>. Brady, S. T., Albers, R. W., Price, D. L., Siegel, G. J. , Elsevier. 982-999 (2012).</li>
<li>Angel, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Buprenorphine+depresses+respiratory+variablity+in+obese+mice+with+altered+leptin+signaling%5BTitle%5D)+AND+%22Anesthesiology%22%5BJournal%5D)">Buprenorphine depresses respiratory variablity in obese mice with altered leptin signaling.</a> Anesthesiology. 128 (5), 984-991 (2018).</li>
<li>Glovak, Z. T., Mihalko, S., Baghdoyan, H. A., Lydic, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Leptin+status+alters+buprenorphine-induced+antinociception+in+obese+mice+with+dysfunctional+leptin+receptors%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroscience+Letters%22%5BJournal%5D)">Leptin status alters buprenorphine-induced antinociception in obese mice with dysfunctional leptin receptors.</a> Neuroscience Letters. 660, 29-33 (2017).</li>
<li>Zhang, X., et al. Morphine and fentanyl delivered to prefrontal cortex of behaving mice depress breathing and alter neurotransmitter concentrations. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aZhang%2C+X+%22Anesthesia+%26+Analgesia%22">Anesthesia & Analgesia</a>. , In Press (2019).</li>
<li>Cornelissen, L., Kim, S. E., Purdon, P. L., Brown, E. N., Berde, C. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Age-dependent+electroencephalogram+%28EEG%29+patterns+during+sevoflurane+general+anesthesia+in+infants%5BTitle%5D)+AND+%22eLIFE%22%5BJournal%5D)">Age-dependent electroencephalogram (EEG) patterns during sevoflurane general anesthesia in infants.</a> eLIFE. 4, e06513(2015).</li>
<li>Chini, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neural+correlates+of+anesthesia+in+newborn+mice+and+humans%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Neural+Circuits%22%5BJournal%5D)">Neural correlates of anesthesia in newborn mice and humans.</a> Front Neural Circuits. 13 (Article 38), 1-13 (2019).</li>
<li>Flint, R. R., Chang, T., Lydic, R., Baghdoyan, H. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((GABA-A+receptors+in+the+pontine+reticular+formation+of+C57BL%2F6J+mouse+modulate+neurochemical%2C+electrographic%2C+and+behavioral+phenotypes+of+wakefulness%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">GABA-A receptors in the pontine reticular formation of C57BL/6J mouse modulate neurochemical, electrographic, and behavioral phenotypes of wakefulness.</a> Journal of Neuroscience. 30 (37), 12301-12309 (2010).</li>
<li>Paxinos, G., Franklin, K. B. J. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aPaxinos%2C+G+%22The+Mouse+Brain+in+Stereotaxic+Coordinates%22">The Mouse Brain in Stereotaxic Coordinates</a>. , 4th edn, Academic Press. (2018).</li>
<li>Franken, P., Malafosse, A., Tafti, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Genetic+variation+in+EEG+activity+during+sleep+in+inbred+mice%5BTitle%5D)+AND+%22American+Journal+of+Physiology%22%5BJournal%5D)">Genetic variation in EEG activity during sleep in inbred mice.</a> American Journal of Physiology. 257 (4), (1998).</li>
<li>Ko, C. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Emergence+of+noise-induced+oscillations+in+the+central+circadian+pacemaker%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Biol%22%5BJournal%5D)">Emergence of noise-induced oscillations in the central circadian pacemaker.</a> PLoS Biol. 8 (10), e1000513(2010).</li>
<li>Steriade, M., Curró Dossi, R., Conteras, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Electrophysiological+properties+of+intralaminar+thalamocortical+cells+discharging+rhythmic+%2840+Hz%29+spike-bursts+at+1000+Hz+during+waking+and+rapid+eye+movement+sleep%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Electrophysiological properties of intralaminar thalamocortical cells discharging rhythmic (40 Hz) spike-bursts at 1000 Hz during waking and rapid eye movement sleep.</a> Neuroscience. 56, 1-9 (1993).</li>
</ol>

著者は利害の対立を持っていない。

ここで説明するプログラムは、プロトコルセクション3、スペクトログラム計算で概説した9つのステップを使用してスペクトログラムを作成するために開発されました。これらの手順では、スペクトログラム プログラムの取得、正しいファイル形式の確保、および一意のユーザースペクトログラムの生成に関する計算パラメータの変更が含まれます。ユーザーは、概念的な質問や実験的な設計の範囲に合わせたスペクトログラムを作成することができます。この開発プロセスの容易さと効率を高めるためには、上記の制約に従って名前を付けた正しいファイル形式で生の脳波データを提供することが不可欠です。マウス脳波データに対してシグナルの例が提供されているが、スペクトログラムプログラムは、信号処理の制限がないヒトおよび非ヒト脳波データに容易に適用可能である。
トラブルシューティングと方法の変更に推奨される方法は、まず小さなデータ セットを分析することです。考慮すべき主なプログラム出力には、フィルタリングされた脳波のプロットとスペクトログラムが含まれます。テーパスペクトログラムの魅力的な側面は、周期的な生物学的信号の多種多様に適用することができるということです。品種は、長い期間の概日(24時間)リズム17からレンショーセル18の1,000 Hz放電率などの非常に高速なリズムまで及ぶ。
データの書式設定は、このスペクトログラム プロトコルの制約です。ヨーロッパのデータ形式 (EDF) は、脳波データで広く使用されています。ただし、他にも多くの書式設定オプションがあります。このため、ユーザーがファイル形式を変更したい場合に備えて、生のコード ファイルが含まれています (上記の 3.2 を参照)。生のプログラム ファイルに関しては、もう 1 つの制限は、ファイル形式を変更するためにコンピュータ プログラミング言語の経験が必要です。すべての調査者が、プロプライエタリなソフトウェアとプラグインの完全な配列にアクセスできるわけではありません。このプロトコルは、ソフトウェア ライセンスなしで WINDOWS ベースのデバイス上で実行されるコンパイル済みプログラムを提供することで、この問題を回避するために開発されました。これは、コンパイルされたプログラムに含まれており、ユーザーによるソフトウェア登録を必要としないRUNTIMEプラグインを介して行われます。
この脳波スペクトログラムルーチンは、ユーザーがデータの広い範囲からパーソナライズされた、マルチテーパスペクトログラムを作成することを可能にする、新しいオープンソース、コンピュータベースのプログラムです。ユーザーはスペクトログラムの生成のすべての計算面を完全に制御する。事前の信号処理とコンピュータプログラミングの知識がなければ、スペクトログラムの生成が困難な場合があります。ここで説明するプロトコルは、スペクトログラム生成を容易にする。さらなる信号処理の読み取り値とマルチテーパスペクトログラムのガイダンスについては、補足資料のセクションを参照してください。
補足材料 <a href="http://chronux.org" target="_blank">http://chronux.org</a> <a href="http://www-users.med.cornell.edu/~jdvicto/pdfs/pubo08.pdf" target="_blank">http://www-users.med.cornell.edu/~jdvicto/pdfs/pubo08.pdf</a> <a href="http://www.fieldtriptoolbox.org/tutorial/timefrequencyanalysis/" target="_blank">http://www.fieldtriptoolbox.org/tutorial/timefrequencyanalysis/</a> <a href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4502759/#SD3-data" target="_blank">https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4502759/#SD3-data</a>

脳波データは、行動および神経生理学覚醒1のレベルを特徴付けるために周波数領域で生産的に分析することができる。マルチテーパスペクトログラムは、脳波波形を時間領域と周波数領域に変換し、時間の異なる周波数でダイナミック信号電力を可視化します。マルチテーパ分光器はフーリエ解析を使用してスペクトル密度推定を生成します。スペクトル密度推定は、信号を含む純粋な正弦波に波形を分離し、色2のスペクトル全体を見るためにプリズムを介して白色光の回折に類似している。脳波のマルチテーパ分光は、異なる周波数で振動する放電パターンを有するニューロンの複数のネットワークの結合活性を表す2.時間シフト不変のため、フーリエ変換は時間と周波数領域3の間の最良の変換と考えられています。フーリエ分析にも多くの制限があります。脳波信号は非定常です。したがって、フーリエ法では小さな変更が認識されず、データセットのサイズによって分析が変更される場合があります。ただし、フーリエ変換を非定常信号に適用する場合は、ウィンドウが使用されます。これは、信号のスペクトルが短期間でわずかにしか変化することを前提としています。スペクトル分析のための別の方法は、脳疾患の検出に適し得るウェーブレット変換である3.
機能的観点から見ると、脳波信号を含む異なる振動は、より低いレベル、より高いレベルの形質表現型、睡眠および覚醒2などの状態表現型、または一般的な麻酔薬4、5、6によって引き起こされる覚醒の喪失である。睡眠と覚醒の状態に関しては、スペクトログラムは、内因性に生成された睡眠のリズムが連続的かつ動的7であることを明確に示しています。睡眠と覚醒の状態の定量的記述は、従来、EEG記録の明確に定義された各エポック(例えば、10s)に睡眠または覚醒分類を割り当てるビン分割プロセスを含んでいた。これらの状態ビンは、時間の関数としてプロットされます。時間経過データプロットは、しばしば催眠術と呼ばれ、病気、薬物投与、概日リズムの変化、シフトワークなどによって中断される睡眠から正常な睡眠を区別するために使用されます。催眠プロットの制限は、覚醒状態を正方形波形として表現することによって脳波信号を偽らせることです。催眠術プロットは、覚醒状態2の離散化を伴い、中間段階または遷移段階の細かい表示を許可しない。さらに、10sの得点エポックは、時間スケールに下限を課すことによって時間の離散化を生成します。状態と時間の両方の離散化の結果は、意識2の状態とこれらの状態の薬物誘発破壊との間の動的相互作用に関する神経生理学的情報の喪失である4.例えば、異なる麻酔薬は、異なる分子標的およびニューラルネットワーク上で作用する。これらのニューラルネットワークの薬理学的操作は、薬物、用量、および投与経路4に特有のスペクトログラムを確実に生成する。
本プロトコルは、オピオイドが睡眠8、呼吸9、ノシセプション10、および脳神経化学11を変化させるメカニズムに関する研究を容易にするために開発された。このプロトコルは、独自のソフトウェアまたは MATLAB ライセンスを持たないシステムを使用して完了できる脳波分析用のマルチテーパスペクトログラムを作成するために必要な手順について説明します。C57BL/6J(B6)マウスは、睡眠および覚醒の正常な、妨げられていない状態の間、およびアヘン体の全身投与後に新しい脳波スペクトログラムを作成するこのコンピュータベースの方法の能力を検証するために使用された。分析の信頼性と妥当性は、B6マウスが生理食リン(車両制御)およびモルヒネ、ブプレノルフィン、およびフェンタニルの抗鼻腔注射を受けた後の脳波スペクトログラム間の差異の系統的な比較によって確認された。
新生児マウス脳波ダイナミクスの定量的研究は、新生児ヒト脳波12のより良い理解を達成することを目的とした研究のためのモデルを提供することによって、翻訳的な関連性を有する。脳波ダイナミクスの定量化は単なる記述的なものではなく、脳波データ13に基づいて覚醒を予測できる機械学習アプローチに貢献できる。本報告書の目的は、マウス脳波における薬物誘発変化を特徴付けるマルチテーパスペクトログラムを計算するための、広くアクセス可能でユーザーフレンドリーなコードを提供することにより、翻訳科学を促進することである。

<table><tbody><tr><td>歯科用アクリル</td><td>Lang Dental Manufacturing Co</td><td>Jet 粉末および液体</td><td></td></tr><tr><td>EEG/EMG アンプ</td><td>データ サイエンス 国際</td><td>モデル MX2</td><td></td></tr><tr><td>macOS Mojave</td><td>Apple</td><td>v10.14.4</td><td></td></tr><tr><td>MATLAB</td><td>Mathworks</td><td>v9.4.0.813654</td><td>スペクトログラム コンプ用ソフトウェア</td></tr><tr><td>マウス麻酔マスク</td><td>デビッド・コップフ・インスツルメンツ</td><td>モデル907</td><td></td></tr><tr><td>ニューロスコア</td><td>・データ・サイエンス・インターナショナル</td><td>v3.3.9317-1</td><td>睡眠と覚醒をスコアリングするためのソフトウェア</td></tr><tr><td>ポネマ</td><td>・データ・サイエンス・インターナショナル</td><td></td><td>脳波/筋電図用ソフトウェア データ収集</td></tr><tr><td>脳定位固定装置フレーム</td><td>デビッド・コップフ・インスツルメンツ</td><td>モデル962</td><td></td></tr><tr><td>脳定位固定装置フレーム、マウス</td><td>アダプタ デビッド・コップフ・インスツルメンツ</td><td>モデル921</td><td></td></tr><tr><td>Windows 10</td><td>マイクロソフト</td><td>v10.0.17763.503</td><td></td></tr><tr><td>ワイヤレステレメータ</td><td>データサイエンス 国際</td><td>モデル HD-X02</td><td></td></tr></tbody></table>

脳波データのためのコンピュータベースのマルチテーパースペクトログラムプログラム

Computer-based Multitaper Spectrogram Program for Electroencephalographic Data

現在の Web リソースは、脳波 (EEG) データを視覚化および定量するためのスペクトログラムを計算するための限られたユーザーフレンドリーなツールを提供します。このペーパーでは、EEG マルチテーパスペクトログラムを作成するための Windows ベースのオープン ソース コードについて説明します。コンパイルされたプログラムには、ソフトウェア ライセンスなしで Windows ユーザーがアクセスできます。Macintosh ユーザーの場合、プログラムは MATLAB ソフトウェア ライセンスを持つユーザーに限定されます。プログラムは、睡眠と覚醒の状態の関数として変化する脳波スペクトログラムを介して示され、それらの状態におけるアヘン誘発性変化。C57BL/6JマウスのEEGsは、生理食リン(車両制御)およびモルヒネ、ブプレノルフィン、およびフェンタニルの抗鼻腔内注射後に4時間無線で記録した。スペクトログラムは、フェンタニルの投与後に1−3Hzと8−9 Hzで脳波電力に同様の変化を引き起こしたブプレノルフィンとモルヒネが3Hzと7Hzで最大平均電力帯域を明らかにした。スペクトログラムは、脳波周波数と電力に対するマスクされていない差動オピエート効果を示します。これらのコンピュータベースの方法は、薬物クラス間で一般化可能であり、容易に定量化し、リズム生体信号の広い範囲を表示するために変更することができます。

次の図は、スペクトログラムによって提供される脳興奮性の脳波指標に関する新しい洞察の種類を示しています。
図1Aは、覚醒時の皮質脳波、NREM睡眠、およびレム睡眠における類似点および相違点を示す。多くの研究者は、このような痕跡をEMG記録(図示せず)と一緒に使用して、睡眠と覚醒を定量化します。図1Bは、催眠術プロットを使用して、脳波およびEMG記録の評価に基づいて睡眠状態と覚醒状態の時間的な組織を伝える。状態は10sのエポックで採点され、これらのエポックは4時間記録を含む14,400sの間に催眠術としてプロットされた。催眠術プロットは、状態間の遷移が連続し、非線形であるという事実を示していません。催眠術プロットとは対照的に、スペクトログラム(図1C)は、時間の関数として脳波周波数と電力の高度な動的変化を示しています。スペクトログラムはまた、覚醒中およびレム睡眠中の皮質脳波信号間の類似点を強調する。スペクトログラム(図1C)マーク状態に重ね合わせた3つのボックスは、上記の催眠術(図1B)で覚醒(図1B)で識別され、脳波周波数と電力の詳細な変化を可視化するのに役立ちます。全体の記録のためのスペクトログラムは連続的なプロセスとして脳波の微妙な感謝を提供する。
図2は、4つのマルチテーパースペクトログラムを提供し、各々は生理食リン、モルヒネ、ブプレノルフィン、およびフェンタニルの腹腔内投与後の脳波記録の4時間を要約する。4つの録音はすべて同じマウスからのもので、光の発症後2時間で開始されました。アヘンは、生理食寝ではないが、NREMおよびレム睡眠を阻害し、覚醒の量を増加させた。多くの新しい機能は、スペクトログラムによって視覚化されています。新しい脳波機能の検出は、化学的脅威環境におけるアヘン分化のための潜在的な応用を示唆している。生理線注入(図2A)の後、最大電力量が2−4Hzの範囲に存在し、NREMスリープを示す。脳波分光はアヘン投与によって根本的に改変され、各オピエートは固有のスペクトル変化を引き起こしたことに注意してください。
図3は、スペクトログラムによって示される脳波変化を定量化し、各半分周波数の平均支配スペクトル電力として表すことができることを示している(図3A)。生理食リンとの最大の違いは、ブプレノルフィンによって引き起こされ、デルタとシータの範囲で発生しました.
<img alt="脳波睡眠段階図:脳波信号、催眠図、覚醒用スペクトログラム、NREM、レム分析。" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60333/60333fig01.jpg" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Figure 1"> 図1:催眠鏡と分光を作成するために使用される皮質脳波記録。(A) 覚醒時に記録された脳波波形、NREM睡眠、およびレム睡眠中にベースライン(注射なし)記録中。各トレースは、90 s の記録を示します。(B) 催眠術は、バーの高さを使用して、意識の状態(累進)と記録の4時間(横膿症)を伝えます。(C)カラーバーを使用して、4時間記録時間(アブシッサ)の関数としてヘルツ(Hz、左座標)の異なる脳波周波数で脳波電力をデシベル(dB、右座標)またはスペクトル電力密度で伝達するテーパースペクトログラム。目覚め、NREM睡眠、レム睡眠の各エピソードを1エピソードずつ示すために、スペクトログラムに黒い垂直線が追加されました。(スペクトログラムパラメータ:サンプリング周波数=500Hz、fpass= 0.3 Hzおよび30 Hz、パディング= 2、時間帯域幅= 15、テーパ数29、試行平均= 1、FFT~30sを計算する時間の持続時間、FFT計算のためのウィンドウのステップサイズ= 5)。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60333/60333fig1large.jpg" target="_blank">この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="生理食塩水、モルヒネ、ブプレノルフィン、およびフェンタニルの周波数パワー (dB) を経時的に比較するスペクトログラム分析。" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60333/60333fig02.jpg" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Figure 2"> 図2:オピエート投与による脳波電力および周波数の変化を示すスペクトログラム。各スペクトログラムは、(A)生理食経、(B)モルヒネ、(C)ブプレノルフィン、および(D)フェンタニルの投与後に4時間(abscissa)のカラーバー(右座標)を使用して脳波電力のEEG周波数をプロットします。(スペクトログラムパラメータ:サンプリング周波数=500Hz、fpass= 0.3 Hzおよび30 Hz、パディング= 2、時間帯域幅= 15、テーパ数29、試行平均= 1、FFT~30sを計算する時間、FFT計算のためのウィンドウのステップサイズ= 5)。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60333/60333fig2large.jpg" target="_blank">この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="生理食塩水、フェンタニル、モルヒネの効果を比較した平均スペクトルパワーグラフ。周波数対電力分析。" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60333/60333fig03.jpg" data-altupdatedat="1754922859000" data-alt="Figure 3"> 図3:アヘンはデルタおよびシータ脳波周波数帯域内の平均脳波電力を微分的に変化させた。(A)図 2に示す各 4 時間の記録中の平均脳波電力の概要を示します。累進プロットは、各半分の周波数(アブシッサ)での平均脳波電力です。生理食赤制御に対して、他の3つの関数はそれぞれ、平均脳波電力におけるアヘン特異的な変化を示す。(B)生理食赤(S)、ブプレノルフィン(B)、モルヒネ(M)、フェンタニル(F)の投与後の4つの脳波周波数帯域(デルタ、シータ、アルファ、ベータ)における平均脳波力を示す。色分けは、Aの電源関数とBの平均電力バンドの場合と同じです。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60333/60333fig3large.jpg" target="_blank">この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>

このプロトコルは、脳波データのマルチテーパ分光を生成するオープンソースのコンパイル済みのMATLABプログラムを提供します。

Current web resources provide limited, user friendly tools to compute spectrograms for visualizing and quantifying electroencephalographic (EEG) data. ...

このプロトコルは、ユーザが事前の信号処理知識なしにカスタマイズ可能なマルチテーパスペクトログラムを開発することができるので、重要です。プログラムの主な技術的な利点は、プログラムのユーザーフレンドリーな設計とMATLABライセンスなしでコンピュータを使用してマルチテーパスペクトログラムを作成する機能です。電極注入手術後7~10日後、ミリボルトで全ての信号を記録するようにデータ取得システムを構成し、所望の実験期間の脳波記録を取得した。適切なデータ収集計測器とソフトウェアを使用して、フィルタリングされていないEEG信号を増幅し、デジタル化します。その後、2人の異なる個人が独立してデジタルEEG、青いトレース、およびEMG、黒いトレース、覚醒、レム睡眠、または適切な睡眠スコアリングソフトウェアプログラムで非レム睡眠として記録を得点する。コンパイル済みマルチテーパスペクトログラムプログラムをダウンロードします。スペクトログラム計算の場合は、未処理の未処理の EEG データを EDF または CSV ファイル形式で取得し、コンパイル済みプログラム ファイルと同じ場所にファイルを配置し、スペクトログラム プログラムを起動します。ポップアップ プロンプトに従って、適切なファイル形式を選択します。EEG ファイル名全体を入力し、スペクトログラム計算のパラメータを選択します。スペクトログラムと EEG の両方のタイトルを入力します。次に、[ファイルと保存] をクリックして、生成されたスペクトログラムと EEG トレースを目的のファイル形式で保存します。この図は、覚醒、非レム睡眠、レム睡眠中の皮質脳波の代表的な類似点と違いを示しています。この催眠は、EEGおよびEMGの記録の評価に基づいて睡眠および覚醒の状態の時間的組織をプロットするために使用された。分離催眠とは対照的に、スペクトログラムは、時間の関数として脳波周波数と電力の非常に動的な変化を示し、覚醒とレム睡眠中の皮質脳波信号の類似点を強調するために使用することができます。これらのマルチテーパースペクトログラムは、生理食症、モルヒネ、ブプレノルフィン、またはフェンタニルの全身投与後の4時間の脳G記録を要約する。この図は、異なるアヘンが皮質脳管力に及ぼす影響を可視化するためのスペクトログラムの使用を示している。生理食前の状態に存在する遅波活性は、モルヒネとブプレノルフィンによって排除される。フェンタニル投与後、低速波デルタ電力が観察できる。スペクトログラムによって示されるEEG変化は、さらに定量化し、各半周波数の平均優勢なスペクトルパワーとして表現することができる。例えば、このグラフに示すように、特定のEEG周波数帯域内のスペクトルパワーを平均すると、0.5〜4ヘルツ周波数範囲において、EEGパワーはブプレノルフィンよりも生理食音処理ではるかに高いことが明らかになった。慢性に埋め込まれたEEGおよびEMG電極を有するマウスは何ヶ月も健康であり、薬物相互作用および慢性薬物投与の新しい研究を可能にする。さらに、これらの技術は、アヘン誘発性呼吸抑制への化学的対策を開発するための取り組みに関する新しい洞察を提供することができます。

computer-based-multitaper-spectrogram-program-for

Research

JoVE Journal

Neuroscience

神経科学

二足歩行の復旧·復興のための効果的なブレインマシンインターフェイス（BMI）システムの開発では、ユーザーの意図を正確にデコードが必要になります。ここでは、同時、非侵襲的な神経活動の買収、筋活動、様々な運動タスクと状態の間に全身運動のための新たな実験プロトコルとデータ収集技術を提示する。...

同時頭皮脳波（EEG）、筋電図（EMG）、およびマルチモーダル神経復号化するための全身分節慣性録音

近年、認知神経科学実験のために頭皮測定された電気的活動の皮質源を推定する関心が高まっている。この記事では、高密度脳波を取得した方法と、録音はロンドン赤ちゃんラボで2歳以上の小児の皮質源推定のために処理される方法について説明します。...

子供高密度脳波記録の皮質ソース解析

定位脳波（SEEG）は発作病巣をローカライズを助けるためにてんかん手術で使用手術技法である。また、脳機能を研究するユニークな機会を与える。ここでは、SEEGはヒト対象における認知プロセスを調査するために使用することができる方法について説明します。...

定位脳波を使用して、ディープ皮質の機能と下構造の調査：前帯状皮質からの教訓は、

現在のプロトコルは、局所的な電位と非侵襲的な脳皮質活動(EEG)の同時神経生理学的記録により、大脳基底核の認知感情機能を評価することを目的としています。この手順は、感情的な意味合いを持つ音声刺激を含むパラダイム、または認知制御を含むフランカー課題の使用によって例証されます。...

認知の評価とヒトにおける感情的な関数の組み合わせ侵襲性皮質下および非侵襲性の面神経生理学レコーディング

マルチモーダルImaging-とてんかんの患者で接続関連の脳の興奮性を評価するの刺激に基づく方法

ここでは、脳を記録し、心臓の同時ビデオを用いたマウスで計測される生体信号プロトコルを提案脳波 (EEG) や心電図 (ECG)。また発作、パワー スペクトル、心機能および心拍変動の結果として得られる脳波心電図の分析手法について述べる.

てんかんのマウス ・ モデルにおける Neurocardiac 機能障害を識別するために監視同時ビデオ脳波心電図

統計的パラメトリック マッピング (SPM) ソフトウェアを使用して頭蓋内脳波データを分析するために使用できる 2 つの分析のプロトコルを提案する: 時間周波数統計的パラメトリック マッピング解析神経活動と動的因果関係内間 regional...

神経活動と Spm と頭蓋内脳波データを使用した接続の分析

実験プロトコルは、脳卒中患者の上肢運動中の脳波(EEG)信号を取得および分析するためのパラダイムを示しています。低ベータ脳波周波数帯の機能的ネットワークの変化は、障害のある上肢の運動中に観察され、運動障害の程度と関連していました。...

慢性脳卒中における上肢障害のバイオマーカーとしての脳波ネットワーク指標

BrainBeatsツールボックスは、EEGと心血管(ECG /...

BrainBeatsは、脳波と心血管の信号を共同で分析するためのオープンソースのEEGLABプラグインです

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。...

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

本研究は、運動画像EEG復号のための時空間周波数EEG解析ツール(STFEEG)を実装するための標準化かつ再現可能なプロトコルを提示し、設定可能な空間・時間周波数セグメンテーション、共通空間パターン(CSP)に基づく特徴抽出、複数分類アルゴリズム、可視化機能を組み込んでいます。...

STFEEG-ツール:運動画像脳-コンピュータインターフェースのための空間・時間・周波数EEG解析ツール

学ぶマルチテーパースペクトログラム解析法。MATLABプログラムを用いてマウスの脳波データを解析し、オピオイド薬物が脳活動に与える影響を可視化します。神経科学研究に有用です。

脳波データのためのコンピュータベースのマルチテーパースペクトログラムプログラム

さらに動画を探す