일반 및 비정형 개발에 EEG 뮤 리듬

다음 실험의 전반적인 목표는 EEG 방법을 활용하여 자폐 스펙트럼 장애 순서가 있는 사람과 없는 개인의 거울 뉴런 시스템의 활성화를 평가하는 것입니다. 이는 운동 동작의 관찰 및 실행 중과 기준선 휴식 상태 중에 고밀도 EEG를 먼저 수집함으로써 달성됩니다. 두 번째 단계로 연속 EEG 데이터를 검토하고 서사시와 움직임 아티팩트로 분류하여 제거합니다.

다음으로, 고속 푸리에 변환이 데이터 전력에 적용된 다음, 기준선 정지 조건에 대해 각각 실행 및 관찰 조건에 대한 8-13 헤르츠 범위에 걸친 전력 비율의 로그를 기반으로 계산됩니다. 결과는 EEG MU 리듬의 감쇠를 기반으로 한 운동 동작의 관찰 및 실행 중 거울 뉴런 시스템의 활성화를 보여줍니다. FMRI와 같은 다른 이미징 방법에 비해 EEG의 주요 장점은 EEG가 뇌의 진동 패턴의 짧은 변화도 분석할 수 있는 뛰어난 시간 해상도를 제공한다는 것입니다.

EG는 또한 유아 또는 자폐증이 있는 어린이와 같은 가장 까다로운 인구 집단에서도 데이터를 수집하는 매우 효율적인 방식으로 비침습적입니다. 이 방법은 자폐 스펙트럼 장애에서 기능하는 거울 뉴런 시스템의 특성에 관한 임상 신경 과학 분야의 주요 질문에 답하는 데 도움이 될 것입니다. 이 방법은 자폐증의 거울 뉴런 시스템에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

또한 다른 인구 집단 및 연구 질문에도 적용할 수 있습니다. 텍스트 프로토콜에 설명된 대로 참여할 수 있는 환자를 식별하고 연령, 성별 및 인지 능력과 같은 관련 변수와 일치하는 대조군 샘플을 식별합니다. 앉아있는 참가자가 손이 닿는 곳에 테이블 위에 놓습니다.

Theand는 타임스탬프가 지정된 마커를 수집 소프트웨어로 보내는 센서가 있는 나무 블록입니다. 잡을 때. EEG 수집 소프트웨어를 활성화하고 증류수, 염화칼륨 및 아기 샴푸 용액인 네트 워밍을 화씨 104도까지 준비하기 위한 새 세션을 시작합니다.

그런 다음 128 전극 고밀도 어레이 EEG 시스템을 따뜻한 식염수에 최소 5분 동안 담그십시오. 참가자에게 자극 프레젠테이션 모니터에서 75cm 떨어진 곳에 앉도록 요청하고 비디오 카메라가 완전히 보이는 곳에 앉도록 합니다. 나시온과 영겁 사이의 중간점과 귓바퀴 사이의 중간점의 교차점을 찾아 참가자의 머리에 있는 꼭짓점을 찾습니다.

스킨 마커를 사용하여 정점 다음 위치, 참가자의 머리에 있는 EEG 캡을 표시하여 정점 전극이 정점 표시 바로 위에 배치되도록 합니다. 획득 소프트웨어를 사용하여 임피던스를 확인하고 EEG 시스템에 적합한 임계값 미만인지 확인합니다. 수집 설정에는 0.1에서 100 헤르츠 사이의 정점 전극 및 아날로그 필터에 대한 신호 참조와 초당 500 샘플의 샘플링 속도가 포함됩니다.

설정이 완료되면 세션 비디오 녹화를 시작합니다. 참가자에게 세 가지 실험 조건이 있을 것이라고 설명합니다. 관찰하고, 실행하고, 휴식을 취하십시오.

관찰 조건의 경우. 참가자에게 조용히 앉아서 매니풀 안둠을 잡고 있는 사람의 비디오를 보도록 지시합니다. 각 시도는 6초 동안 지속되며 관찰된 파악은 정확히 3초 동안 발생합니다.

작업 중 참가자의 시각적 주의를 모니터링하고 참가자가 폐기할 화면에 주의를 기울이지 않는 평가판을 표시합니다. 실행 조건에 대한 사후 처리 중에 참가자에게 오른손을 매니풀 안둠 바로 아래에 놓고 조용히 앉도록 지시합니다. 그리고 관찰 조건 비디오 클립에서 manipul andum grab을 모방하라는 청각 신호를 듣습니다.

각 시도는 6초 동안 진행되어야 합니다. 청각 대기열이 정확히 3초로 표시되면, 매니풀 안덤의 센서가 수집 컴퓨터에 신호를 보내어 EEG 기록에 표시를 하여 참가자가 파악하는 시간을 정확하게 기록합니다. 프로토콜은 관찰 및 실행 조건의 무작위 블록으로 구성됩니다.

각 블록은 10번의 시행으로 구성되며 조건당 총 40번의 시행이 가능합니다. 여기에 표시된 것은 10개의 블록입니다. Observe trials는 시행 사이를 포함하여 관찰 및 실행 블록 전반에 걸쳐 manipul andum의 이미지가 화면에 남아 있는지 확인합니다.

한 블록 뒤에 다음 임의화된 블록(이 예제에서는 execute 블록)을 제공합니다. 두 개의 블록이 완료된 후 3분 동안 휴식 조건을 관리합니다. 휴식 상태에서 참가자는 눈을 뜨고 조용히 앉아서 자극 모니터에서 작은 십자선을 수동적으로 관찰합니다.

데이터 수집 후 3분 휴식 상태 동안 지속적인 EEG를 기록하고 임피던스를 다시 확인하고 임피던스 레벨의 변화를 기록하십시오. 그런 다음 후처리를 위해 수집 소프트웨어 기록을 종료합니다. EEG 신호를 평균 세그먼트로 다시 참조하고, 연속 EEG 데이터를 각 조건에 대해 각각 6초씩 40번의 시도로 다시 참조합니다.

이제 자동화된 알고리즘과 육안 검사를 사용하여 주어진 시도에서 빠른 평균 진폭이 200마이크로볼트를 초과하고, 차등 평균 진폭이 100마이크로볼트를 초과하고, 분산이 0인 세그먼트를 식별하여 움직임 아티팩트가 있는 시험을 거부할 수 있습니다. 다음으로, 데이터를 육안으로 검사하여 추가 이동 아티팩트를 찾고, 세션의 비디오를 검토하여 이동 아티팩트를 확인합니다. 관찰된 상태의 모든 시도 중 움직임 인공물로 오염된 모든 시도 및 잡기 제스처와 관련이 없는 이동 인공물로 오염된 실행 상태의 모든 시도를 분석에서 제외합니다.

참가자가 주의를 기울이지 않은 획득 중에 플래그가 지정된 모든 시도를 폐기합니다. 아티팩트 제거 후 분석 중인 각 진단 그룹에 대한 시험 거부율을 기록하십시오. 클린 테스트를 파악 전 1초의 데이터와 관찰 및 실행 조건 모두에 대해 1초 후의 데이터로 구성된 두 개의 두 번째 서사시로 분할합니다.

또한 세그먼트는 나머지 조건에서 두 개의 두 번째 서사시를 정리했습니다. 다음으로, 고속 푸리에 변환을 수행합니다. 각 세그먼트에서 통계 분석을 위해 표준 C3 및 C 4개 위치를 둘러싼 각 반구의 8개 전극 클러스터를 선택합니다.

각 조건에 대해 포함된 시행의 검정력을 구합니다. 파워 스펙트럼을 계산하려면 평균 파워에 상대적인 모터 동작을 실행하거나 관찰하는 동안 평균 파워를 검토하여 뮤 감쇠량을 계산합니다. 8-13 헤르츠 범위의 휴지 상태에서 이 비율의 로그를 사용하여 감쇠 정도를 결정합니다.

음수 값은 실행 또는 관찰 중 감쇠를 나타냅니다. 양수 값은 증가를 나타내며, 전형적인 발달을 보이는 개인이 목표를 관찰하는 동안 뮤 리듬의 감쇠 특성, 지형이 여기에 나와 있습니다. 뮤 리듬 감쇠는 두피 지형에 중앙에 위치한 전극에 대한 감소된 진폭으로 반영됩니다.

생물학적 움직임을 관찰하는 동안 뮤 주파수의 평균 스펙트럼 전력은 기준선에 비해 감쇠됩니다. 뮤 파워는 비생물학적 움직임을 관찰하는 동안 감쇠되지 않지만, 뮤 파워는 행동의 실행과 관찰 중에 기준선에 비해 감쇠됩니다. 일반적으로 발달 중인 6세 남성의 경우 데이터 수집 및 처리를 포함한 이 기술을 마스터하면 개발 후 올바르게 수행하면 피험자당 2시간 내에 완료할 수 있습니다.

이 기술은 임상 신경과학 분야의 연구자들이 자폐 스펙트럼 장애의 근본적인 메커니즘을 탐구할 수 있는 길을 열었습니다. 이 비디오를 시청한 후에는 인간의 거울 뉴런 시스템의 활성화를 평가하는 한 가지 방법을 잘 이해하게 될 것입니다. EEG는 뇌가 사회적 정보를 처리하는 방식을 이해하기 위한 효율적인 비침습적 방법입니다.