비침습적 뇌전도를 이용한 피질 연결의 통계적 모델링

Summary

표준 뇌파 분석 기술은 신경계 기능에 대한 제한된 통찰력을 제공합니다. 피질 연결의 통계 모델을 도출하면 기본 네트워크 역학을 조사할 수 있는 훨씬 더 큰 기능을 제공합니다. 향상된 기능 평가는 신경계 질병에 있는 진단, 예후 및 결과 예측을 위한 새로운 가능성을 엽니다.

Abstract

비침습적 전기생리학적 기록은 신경계 기능의 평가에 유용하다. 이러한 기술은 이미징보다 저렴하고 빠르며 복제가 용이하며 리소스 집약적입니다. 또한, 생성된 기능적 데이터는 구조적 이미징으로는 달성할 수 없는 우수한 시간적 해상도를 가지고 있습니다.

뇌전도(EEG)의 현재 응용은 데이터 처리 방법에 의해 제한됩니다. 개별 채널에서 원시 열주체 데이터를 사용하는 표준 분석 기술은 신경계 활동을 심문하는 매우 제한된 방법입니다. 피질 기능에 대한 자세한 정보는 채널 간의 관계를 검사하고 영역이 상호 작용하는 방식에 대한 통계 모델을 도출하여 네트워크 간 연결을 시각화할 수 있도록 하여 얻을 수 있습니다.

이 원고는 EEG를 표준 방식으로 기록한 다음 기록된 영역 간의 관계를 평가하기 위해 전극 간 일관성 측정을 검토하여 피질 네트워크 활동의 통계 모델을 도출하는 방법을 설명합니다. 더 높은 차수 상호 작용은 네트워크 상호 작용의 고차원 "지도"를 생성, 일관성 쌍 사이의 공변을 평가하여 추가로 검사 할 수 있습니다. 이러한 데이터 구문은 피질 네트워크 기능과 전통적인 기술로는 달성 할 수없는 방법으로 병리학과의 관계를 평가하기 위해 검사 할 수 있습니다.

이 접근 방식은 원시 열주계 분석을 통해 달성할 수 있는 것보다 네트워크 수준 상호 작용에 더 큰 민감도를 제공합니다. 그러나 기본 신경 인구와 생성된 대량의 데이터에 대한 특정 기계론적 결론을 도출하는 복잡성에 의해 제한되며, 차원을 포함한 평가를 위한 보다 진보된 통계 기술이 필요합니다. 감소 및 분류기 기반 접근 방식.

Introduction

이 방법은 임상적으로 실행 가능한 설정을 사용하여 비 침습적 전극 기록을 기반으로 피질 네트워크의 통계지도를 생성하는 것을 목표로, 신경계 병리학의 조사를 허용, 새로운 치료의 영향, 그리고 소설의 개발 전기 생리학적 바이오마커.

뇌파는 신경계 기능 및 질병^1,2의조사에 큰 잠재력을 제공합니다. 이 기술은 저렴 하 고, 연구 및 임상 설정에서 쉽게 사용할 수, 그리고 일반적으로 잘 용납. 기록의 간단하고 비침습적 특성으로 인해 임상 사용이 간단해지 않으며 임상 EEG 부서의 기존 프레임워크를 통해 임상의를 위한 기술에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

기술적 관점에서, EEG는 우수한 시간 도메인^해상도를제공합니다 3 . 이것은 신경계 상호 작용 및 네트워크 역학의 급속한 기간 때문에 신경계 기능을 조사할 때 매우 중요합니다. 기능성 MRI와 같은 이미징 방법은 더 큰 공간 해상도와 쉽게 해석 가능한 이미지를 제공하지만, 전기 생리학적 기록에서 제공하는 미세한 시간 척도에서 신경계 기능을 심문하는 능력이 훨씬 더 제한적입니다.

Protocol

다음 의정서는 인간 연구를 위한 모든 지역, 국가 및 국제 윤리 지침에 따른다. 프로토콜을 테스트하는 데 사용되는 데이터는 지역 토스카나 프로토콜 2018SMIA112 SI-RE의 윤리위원회의 승인을 얻어 획득되었습니다.

참고: 설명된 분석을 구현하는 데 사용되는 스크립트는 https://github.com/conorkeogh/NetworkAnalysis 사용할 수 있습니다.

1. 원시 데이터 수집

1. 주제 조건을 준비합니다.
   1. 레코딩 전반에 걸쳐 일관성을 유지하려면 전용 레코딩 환경에서 모든 EEG 레코딩을 수행합니다. 주의 산만을 피하기 위해 환경에서 기록하는 동안 수행할 작업과 직접적으로 관련이 없는 모든 장비 또는 자극을 제거합니다.
      참고: 휴지 상태 기록을 수행하려면 실내에서 산만의 모든 소스를 제거하고 녹화 세션 전에 피사체를 레코딩 환경에 노출하여 환경에서 참신함을 제거합니다.
   2. 수행할 작업에 대한 명확한 지침을 주체에게 제공합니다. 장비가 설정되면 피사체를 녹음 환경에 그대로 두어 녹음을 시작하기 전에 환경에 익숙해지므로 이동과 주의산....

Results

스펙트럼 전력의 측정은 측정된 각 주파수 대역에 대한 n 측정값을 생성하며, 여기서 n은 기록된 채널 수입니다. 이러한 조치는 전체 전력에 대한 데시벨에있을 것입니다. 개별 주파수 대역 내의 전력 측정값은 그룹과 조건 간의 정확한 비교를 허용하기 위해 상대 전력(즉, 해당 대역 내의 전력으로 표시되는 전체 전력의 비율)으로 표현되어야 합니다.

여러 대역과 기록된 채널에서 스펙트럼 전력을 시각화하는 예는 그림 2에나와 있습니다. 스펙트럼 전력은 두피에 걸쳐 보간된 시각화될 수 있으므로 활동의 "소스"를 제한적으로 추정할 수 있습니다.

전극 간 일관성 측정은 각 고유 전극 쌍.......

Discussion

설명된 방법은 비침습적 EEG 데이터로부터 피질 네트워크 역학의 통계적 지도의 도출을 허용한다. 이를 통해 기록된 영역이 각 개별 위치에서 일어나는 일을 평가하는 대신 기록된 영역이 서로 상호 작용하는 방식을 평가하여 간단한 열렬 데이터를 검사할 때 쉽게 드러나는 현상을 조사할 수 있습니다. 격리. 이것은 질병^{병리학18에}중요한 통찰력을 드러낼 수 있습니다.

이 방법의 필수 측면은 데이터 품질을 보장하는 것입니다. 데이터가 의미 있는 결과를 생성하기에 충분히 높은 품질을 보장하기 위해 엄격한 데이터 평가, 아티팩트 거부 및 전처리가 필요합니다. 사용된 데이터가 적절한 품질인 경우, 기능 추출 구성 요소는 특정 관심 지역 또는 임의 주파수 제한 내에서네트워크 상호 작용을 모델링하고 복잡한 상호 작용을 모델링하기 위해 쉽게 수정할 수 있습니다. 특정 지역 및 주파수 대역을 참조하십시오.

이러한.......

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
전극 캡	ElectroCap International		또는 적절한 캡
전도성 젤	SignaGel		또는 적절한 젤
핀 형 전극	BioSemi		또는 적절한 전극
BioSemi Active Two 기록 시스템	BioSemi
ActiView 기록 환경	BioSemi
MATLAB 소프트웨어	Mathworks