방법 논문

알츠하이머 병 환자에서 이벤트 관련 후보를 사용하여 에피소드 메모리의 특성을 검토

DOI:

10.3791/2715

⸱

2011년 8월 30일

 , 
1Department of Neurology, Vanderbilt University

이 논문에서

요약

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

알츠하이머 병 환자가 인식 메모리 작업을 수행하면서 높은 밀도 이벤트 관련 잠재적인 데이터 수집을위한 방법론을 검토합니다. 이 프로토콜은 주제 준비, 품질 보증, 데이터 수집, 데이터 분석이 포함됩니다.

초록

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저희 연구실은 amnestic 약한인지 장애 (aMCI)와 알츠하이머 병 (AD) 환자의 에피소드 메모리의 행동 조사를 이해하고 지원하는 이벤트 관련 EEG 잠재력 (ERPs)를 사용합니다. 행동 데이터가 환자의 실적에 대해 알려 반면, ERPs은 우리가 두뇌 활동에 개별 변경 내용을 기록하실 수 있습니다. 또한, ERPs이 발병, 기간, 메모리 검색과 관련된 독립적인인지 과정의 상호 작용으로 우리에게 통찰력을 제공할 수 있습니다. 환자 집단에서 연구 이러한 종류의 장애가되고있는이 제어 인구에 비해 상대적으로 그대로 유지되는 메모리의 측면 조사하는 데 사용됩니다. 이들 참가자들이 인식 메모리 작업을 수행하는 동안 취약한 환자 인구의 ERP 데이터를 수집을위한 방법론 검토합니다. 이 프로토콜은 참가자 준비, 품질 보증, 데이터 수집, 데이터 분석을 포함하고 있습니다. 기본 설정 및 취득 이외에도, 우리는 고밀도 (128 채널) 전극 배열을 사용하여 높은 공간 해상도와 소스를 얻을 현지화 현지화 기술을 보여줄 것입니다.

프로토콜

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1. EEG 장비를 설정

  1. ; 우리 연구실은 "활성"전극 (암스테르담, 네덜란드와 128 채널 EEG BioSemi ActiveTwo 수집 시스템을 사용 http://www.biosemi.com 취득하고 ActiveTwo 전극 캡 (행동 뇌 과학 센터, 버밍햄, 영국)) ERP 데이터입니다.
  2. 배터리가 완전히 충전 및 앰프에 연결되었는지 확인합니다.
  3. 전극 케이블을 보호하기 위해 주사기, 젤, 줄자, 다양한 크기의 EEG 모자, 알코올 면봉, 얼굴 전극 스티커와 벨크로 스트랩 포함 설정 참가자를 완료하는 데 필요한 모든 자료를 수집합니다.
  4. 다섯 얼굴 전극에 스티커를 놓으십시오.

2. 자극 프리젠 테이션 및 데이터 수집 컴퓨터를 설정

  1. 자극 프레 젠 테이션의 컴퓨터와 데이터 수집 컴퓨터 모두를 켭니다.
  2. 저희 연구실은 자극을 제시하고 행동 데이터를 얻기위한 E - 프라임 소프트웨어 (피츠버그, PA)를 사용합니다.
  3. 실험 데이터 수집 컴퓨터에 적절한 실행 코드를 전송되어 있는지 확인하십시오.
  4. 이 작업을 수행하려면 :
    • , 데이터 수집 컴퓨터에 열려있는 데이터 수집 소프트웨어, 충돌 시작 (저장하지 않음) : 참가자 챔버 (아무 전극 또는 케이블이 작업을 수행에 연결해야되지 않습니다)에 앰프를 켭니다.
    • 실험 파일을 열고, 자극 프레 젠 테이션 컴퓨터로 이동하고, 실행을 누르십시오.
    • 이제 당신은 데이터 수집 소프트웨어 프로그램에 표시 실험 파일에 프로그램되는 해당 트리거 코드가 나타납니다.

3. 참가자 준비

  1. 참가자 및 주소 모든 안전 문제와 상세 모든 공부 절차. 또한, 그 환자가 완전히 그들 자신의 단어에있는 연구원에 다시 프로토콜을 신고함으로써 프로토콜을 이해 약속드립니다.
  2. 중간 높이 하드 백업 의자에 편안하게 앉아있는 참가자 수 있습니다.
  3. 참가자가 장착되면, 디스플레이에서 비전을 자신의 / 그녀의 라인 실험 (여기서 우리는 48 인치를 사용)에 대한 표준 있는지 확인합니다.
  4. EEG 뚜껑을 사용해야할지 결정하기 위해 참가자의 머리 둘레를 측정합니다.
  5. EEG 모자와 정확한 녹음의 적절한 적합을 확보할 수 있도록 모든 보석이나 헤어 액세서리를 제거하는 참가자에게 물어보십시오. 또한, 참가자가 안경을 쓰고있다면, 그 사람을 가지고하는 것이 최선입니다 / 얼굴 전극 모두 적용 때까지 그녀는이 시점에서 그들을 벗어.
  6. 각 과목과 함께 다음 사항을 검토하는 것도 중요합니다 :
    • 모터 움직임을 줄이기 위해 어떤 껌이나 사탕 / 박하 사탕을 제거
    • EEG 녹음을 방해하지 않도록으로 시작하기 전에 시설을 이용하는 참가자 요청
    • 시도하고 최소의 움직임과 눈 깜박임을 유지하기 위해 참가자를 요청하지만, 지나치게 이렇게 걱정하지
  7. 각 mastoid 한 각 사원 한, 직접 왼쪽 눈 아래에 하나 알코올 면봉을 사용, 석유 및 / 또는 안면 전극이 배치됩니다 화장의 참가자의 피부를 깨끗하게.
  8. 각각의 얼굴에 젤 전극을 수행의 작은 금액을 플레이스, 전극이 자리에 남아있을 것입니다 수 있도록 압력의 작은 금액을 적용, 참가자에 스티커 장소에서지지를 제거합니다.
  9. 이제 참가자의 머리에 EEG 뚜껑을 장소와 그 / 그녀의 턱에 끈을 고정. 참가자가 안경을 쓰고있다면, 그를을 / 그녀는 모자를 씌우고 전에 이걸 쓰도록 해.
  10. inion에 nasion (코 다리) (머리 허리에 돌출부)에서 다음 측정 (cm)입니다. 0.5 (미드를 찾는)하여이 측정을 곱하면 전극 A1은 앞에서 뒤쪽으로부터 배치해야 곳이 있습니다. 다른 한 귀로에 미리 귀의에서 다음 측정 (귀 연골에 이상 들여쓰기). 전극 A1은 사이드 - 투 - 측면에서 배치 있어야 할 곳에이 측정의 미드입니다.

4. 소스 현지화 및 전극 배치에 대한 디지털화

  1. 저희 연구실은 각 참가자의 머리에 전극 위치의 입체 표현 (또는 헤드 모델)을 구하는 Polhemus 패트리엇 디지타이저 / 위치 (콜체스터, VT)를 사용합니다. 이것은 각 참가자에 대한 두개골 모양의 변화에​​ 대한 컨트롤과 더 정확한 소스 현지화 수있게되었습니다. 또한, 이러한 머리 모델은 MRI의 우수한 공간 해상도와 ERPs의 우수한 시간적 해상도를 함께 묶는 구조적 자기 공명 영상과 공동 등록하실 수 있습니다.
  2. 첫째, 장소에 보관하는 chinstrap 아래에 집어넣을 초과 코드로, 왼쪽 귀 뒤쪽에 뚜껑 아래에있는 현지화 송신기를 놓습니다.
  3. 참가자의 머리, 송신기에서 약 6인치 아래 위치에 나무 의자에 리시버를 연결합니다.
  4. 디지타이징 소프트웨어를 열고 electr의 측정스타일러스로 오드 위치는 소프트웨어하라는 메시지가 나타납니다.
  5. MR 찾기 소프트웨어를 사용하여 전극 위치의 3D 머리 모델을 생성하고 원시 EEG 데이터의 지방화를위한 동의합니다.
  6. 참가자에 대한 3D 모델 머리가 컴퓨터 디스플레이에 확인되면, 우리는 ActiveTwo 뚜껑의 각 사전 정의된 위치에 전극을 배치 준비가되어 있습니다.
  7. 모든 전극에서 실시 젤과 플러그와 뚜껑에있는 전극 우물을 입력합니다. 참가자 뒤에 모든 케이블과 얼굴 전극을 모아서 앰프에 그들을 연결합니다.
  8. 실험 작업에 집중하고 지속적인 관심을 유지하기 위해 자주 휴식을 요구할 수 있습니다 특히 오래된 참가자 휴식, 알츠하이머 질환 환자를 제공합니다.
  9. ActiView 소프트웨어는 모든 전극이 허용되는 유물과 저항 수준의 자유는 것을 보장하는 데 사용됩니다. 모든 전극 배치하고, 참가자가 실험을 시작할 준비가되면, 전극의 저항 수준은 ActiView 소프트웨어를 사용하여 데이터 수집 컴퓨터에 확인하여야한다. 오프셋 수준은 + / - 25μV 내에 있어야합니다.
  10. 모든 저항 수준이 허용되면, 실험이 실행 준비가 된 것입니다.

5. EEG 데이터 및 실험 모두에 대한 데이터 수집

  1. 저희 연구실은 뇌파 원시 데이터를 확인 및 취득 BioSemi의 ActiView 소프트웨어를 사용합니다.
  2. 행동 데이터 프레 젠 테이션 파일을로드합니다. 참가자 번호를 입력합니다. 실험 소프트웨어는 참가자의 반응을 절약하고 실험이 참가자 번호를 실행 완료되면 자동으로 데이터 파일을 생성합니다.
  3. 참가자가 디스플레이 모니터의 중심에서 48인치을 장착하기 위해 수표를 수행합니다.
  4. 실험로드되면, 행동 지침을 읽어 참가자와 함께 확인해야합니다.
  5. 현재 인식 메모리 설계에서 실험 참가자가 그림 또는 단어 중 하나를 시리즈로 제공되는 학습 단계로 시작합니다.
  6. 데이터 수집 컴퓨터에 원시 EEG 데이터 파일을 저장 시작합니다.
  7. 자극 프레 젠 테이션 컴퓨터에 자극 전달을 시작합니다.
  8. 버튼을 상자에 입력 응답 오래된 성인과 연구 작업을했습니다. 이것은인지 장애 환자에 특히 중요합니다.
  9. 휴식에 필요한 행동을 포함하여 작업하는 동안 모니터 참가자.
  10. 모든 행동 자극이 제시되고 나면, 원시 EEG 데이터를 저장해야합니다. 다시 말하지만, 행동 데이터는 자동으로 E - 프라임 소프트웨어에 의해 저장됩니다.
  11. 연구 또는 인코딩 데이터를 저장 후, 이전 9 단계 참가자 다시 그림 또는 단어 중 하나를 시리즈로 제공되는 시험 단계에 대해 반복됩니다. 테스트 단계 동안, 항목의 절반은 소설 될 항목의 연구 단계의 절반에서합니다. 참가자들은 연구에 크게 자신의 답변을보고하여 항목의 이전 / 새 상태를 식별합니다. 연구원이 버튼을 상자에 입력 참가자의 응답을 다음 것입니다.

6. 데이터 후처리 파이프라인

  1. 저희 연구실은 EMSE 스위트 5.3을 사용하여
  2. 원시 데이터는 먼저 준비하고 디지털 분석의 유형이 완료되기 전에 신호로부터 소음과 유물을 제거하는 필터링합니다.
  3. 이러한 무한 임펄스 응답 및 대역 통과 필터로 첫째, 시간적 필터는 적용해야합니다.
  4. 다음 데이터가 머리에 몇 가지 지점에 참조해야합니다. 참조를 선택합니다. 현재 프로토콜에서, 우리는 일반적인 평균 참조를 사용합니다.
  5. 다음 데이터는 공간 필터와 나쁜 채널 보정해야합니다. 데이터를 시각적으로 검사가 수행되고 해당 필터를 위치에 부착 할 것입니다.
  6. 마지막으로, 안구 유물 보정 방법은 eyeblink 및 안구 운동 유물에 대한 신호를 해결하기 위해 활용해야합니다.

7. 대표 결과

우리의 연구는 건강한 나이가 성인에 비해 약한 알츠하이머 질환 환자의 사진을 그대로 유지, 초기 전두엽 새로운 / 낡은 효과 (조회> 수정 거부), 일반적으로 개념 처리 또는 기념 친숙와 관련된 것으로 나타났습 아니지만 단어에 대한 (앨리있다 , 맥키버, 워링, & Budson 2009). 앨리 외. (2009) 일반적으로 기억과 관련된 정수리 새로운 / 낡은 효과가, 그들의 동료에 비해 사진과 단어를 모두 환자에서 장애인입니다 것으로 나타났습니다. 즉, 인식과 관련된 전두엽 기념 프로세스는 AD 건강 세 이상 성인과 환자 사이에 사진과 비슷한 것으로 나타납니다. 우리는 두 그룹 사이의 차이점을 조사할 때 대조적으로, 이러한 과정은 환자의 단어를 장애인합니다. 그룹 사이에 이것은 큰 차이는 그림과 단어를 모두 사후 메모리 프로세스 분명하다. 초기 전두엽 전자와 관련된 인지적 과정으로 상당한 논의를 찾고있다는 있지만ffect, 우리는 가벼운 알츠하이머 질환 환자가 성공적으로 단어에 비해 사진들이 차별을 높이기 위해 개념적 처리 또는 기념 친숙을 활용할 수있다는 가설, 이러한 프로세스는 가능성이 알츠하이머 질환 환자의 강력한 사진 우위 효과를 기초.

단어와 사진의 성공적인 검색과 관련된 전두엽 ERP 활동이 아주 약한 알츠하이머 질환과 건강을 오래된 컨트롤 (그림 1) 환자에 대한 증명입니다. 이러한 이미지는 일반적으로 개념적 처리 또는 기념 친숙와 관련된 300-500 MS의 시간 간격 동안 촬영했다. 사진과 유사한 정면 옛 / 새로운 효과 (적색 pseudocolor)하지만, 그룹 간의 단어에 대한 감소 효과를 확인할 수 있습니다. (청록색 pseudocolor).

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그림 1 : 알츠하이머 환자와 건강한 과목에서 불러오기 작업 동안 대표 ERP 활동.

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토론

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ERPs와 행동 데이터는 다른과 상호 보완적인 정보를 제공할 수 있습니다. 행동 데이터가 환자의 성능에 대한 정보를 알려 반면, ERPs은 우리가 두뇌 활동에 개별 변경 내용을 기록하실 수 있습니다. 자신의 뛰어난 시간적 해상도로 인해, ERPs 이전에 특정 오래된 / 새로운 구성 요소와 관련된되었습니다 추​​모 프로세스의 역할 (예, 개념적 처리 및 친근한, 기억이 포스트 검색 모니터링 프로세스) dissociating과 이해에 매우 유용 증명 ERP 웨이브 (각각 후반 전두엽, 정수리, 초기 정면) (앨리 & Budson, 2007 참조). 의미있는 행동 데이터를 얻기 특히인지 장애 환자를 공부에서 이벤트 관련 후보 (ERPs)이 (앨리 2011) 어려운, 뇌 생리를 이해하는 매우 유용합니다. 그러나 이러한 인구의 ERP 데이터를 해석 할 때 직면 많은 함정이 있습니다. 예를 들어, 알츠하이머 병리의 이질로 인해, 환​​자의 ERP 데이터는 종종 과목 사이에 큰 변동이 있습니다. 현재 프로토콜은 분산을 최소화 할 수...

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공개 사항

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관심 없음 충돌 선언하지 않습니다.

감사의 글

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이 프로토콜은 부여 K23 AG031925 AG0​​38471 및 R01을 노화에있는 국립 연구소에 의해 지원되었다.

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재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
제품 회사
BioSemi 활성 두 EEG 수집 시스템 * Cortech 솔루션 주식​​ 회사
Polhemus 패트리엇 디지타이저 Cortech 솔루션 주식​​ 회사
E - 프라임 2.0 프로 페셔널 소프트웨어 심리학 소프트웨어 툴, 주식 회사

*이 시스템은 앰프, 액티브 두 EEG 모자, 주사기, SignaGel (전도성 겔), 그리고 얼굴 전극 스티커가 포함되어 있습니다.

참고문헌

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Ally, B. A., Budson, A. E. The worth of pictures: Using high density event-related potentials to understand the memorial power of pictures and the dynamics of recognition memory. Neuro Image. 35, 378-395 (2007).
  2. Ally, B. A., McKeever, J. D., Waring, J. D., Budson, A. E. Pictures preserve frontal memorial processes in patients with mild cognitive impairment. Neuro psychologia. 47, 2044-2055 (2009).
  3. Ally, B. A. Using EEG and MEG to understanding brain physiology in dementia. The Handbook of Alzheimer's disease and other dementias. Budson, A. E., Kowall, N. W. , Blackwell Publishing. (2011).

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