Name: 일반 및 비정형 개발에 EEG 뮤 리듬 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-04-09T22:15:00.000+00:00
Duration: 11 min 50 s
Description: 학습하세요 EEG 뮤 리듬 감쇠를 이용해 거울 뉴런 시스템 활성을 평가하는 비침습적 방법을. 자폐 스펙트럼 장애와 일반 발달 집단의 사회적 인지 신경 메커니즘 연구에 적용할 수 있습니다.

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이 작품은 시몬스 재단 (SFARI 번호 89638 RB에)에서 부여에 의해 지원되었다.

다음 프로토콜은 워싱턴 대학 기관 평가위원회의 가이드 라인을 준수합니다. 1. 전기 생리 평가 <ol><li> 세션의 준비 <ol><li> 장소 준비 : 장소 조작기 (그림 1 참조),이 참가자의 손을 잡고 내 테이블에 파악 될 때 수집 소프트웨어에 타임 스탬프 마커를 보냅니다 부착 된 센서와 나무 블록을. EEG 수집 소프트웨어를 활성화하고 &quot;새 세션&quot;(그림 S1)를 시작합니다. </li><li> NET 준비 : 104 ° F. 증류수 (1 L), 염화칼륨 (1 큰술), 베이비 샴푸 (1 작은 술)의 따뜻한 솔루션 가온 된 생리 식염수에 128 전극 고밀도 배열 EEG 시스템을 적신다. </li><li> 참가자 준비 : 참가자가 비디오 캠보기에 편안 약 75 센티미터 자극 프레 젠 테이션 모니터와 완전히 장착되어 있는지 확인합니다시대. 찾기 및 피부 마커로 참가자의 머리에 정점을 표시합니다. nasion 및 inion와 preauriculars 사이의 중간 점 사이의 중간 점의 교차점을 찾아 정점을 측정합니다. </li><li> NET 응용 프로그램 : 정점 전극이 정점 마크에 직접 배치 될 수 있도록 참가자의 머리에 뇌파 캡을 배치합니다. 임피던스를 확인하고 임피던스가 임계 값 이하로 사용 EEG 시스템 (그림 S2)에 적절한 지 확인합니다. </li><li> 비디오 테이핑 세션을 시작합니다. </li></ol></li><li> 녹화 설정 : 정점 전극에 기준 신호. 0.1 Hz에서 100 사이의 아날로그 필터는 신호를 증폭 및 / 500 초 샘플을 디지털화. </li><li> 자극 프레 젠 테이션 : 관찰, 실행 및 휴식, Muthukumaraswamy 및 동료 (5)에 의해 개발 패러다임에서 적응 : 3 조건을 현재 참가자. <ol><li> 조건을 준수 조용히 앉아서보고 참가자 지시조작기를 쥐고있는 사람의 영상. 각 시험은 6 초를 마지막으로해야합니다. 정확하게 관찰 파악이 정확히 3 초에 발생하는 것을 보장하기 위해 시간 준수 시험을위한 사전 녹화 된 비디오의 경우. 작업하는 동안 참가자의 시각적주의를 모니터링하고, 후 처리시 폐기하는 화면들이 참석하지 않는 동안 시험을 표시합니다. </li><li> 실행 조건 : 그냥 조작기 아래 오른쪽 쉬고 조용히 앉아서, 미리 녹음 된 청각 신호를 들으면, 관찰 조건의 비디오 클립에서 조작기 횡령을 모방하기 위해 참가자를 지시한다. 각 시험은 6 초를 마지막으로해야합니다. 청각 신호가 유지 청각 트랙 사전 기록하여 정확히 3 초에 제시되어 있는지 확인 지속적으로 큐 간 시험 간격을 실행 시간이 초과되었습니다. 정확하게 참가자의 이해가 발생한 시간 (그림 S3)을 기록하는 조작기에 센서를 활용합니다. </li><li> 나머지 조건 : quie을 앉아 참가자 지시TLY 눈이 열려 수동적 자극 모니터에 작은 십자선을 관찰로. 3 분 동안 휴식 상태 동안 기록 지속적인 EEG. </li><li> 조건을 관찰하고 실행 모두에 대해, 상태 당 사십 시험의 총 열 시험의 현재 무작위 블록. 조작기의 이미지가 시험 사이를 포함하여 관찰하고 실행 블록에 걸쳐 화​​면에 남아 있는지 확인합니다. 관찰 및 실행 조건의 완료시 나머지 조건을 관리. </li></ol></li><li> 데이터 처리 <ol><li> 데이터 수집 후, 임피던스를 다시 확인합니다. 임피던스 수준을 변경합니다. 수집 소프트웨어 녹화를 종료합니다. </li><li> 포스트 - 프로세싱 : 평균 Rereference EEG 신호. 각 조건 (그림 S4)에 대한 사십 6 초 시험에 세그먼트 연속 EEG 데이터. </li><li> 자동화 된 이슈 검색을 실시합니다. exceedin 빠른 평균 진폭을 식별하여 이동 유물에 대한 세그먼트를 검사하는 자동화 된 알고리즘을 사용하여G 200 μV는 100 μV를 초과하는 평균 진폭 차동, 주어진 시험 (그림 S5)에서 제로 분산. </li><li> 데이터를 시각적으로 검사하고 파악 제스처와 관련이없는 움직임 유물로 오염 된 실행 조건의 움직임 유물 모든 시험에 오염 관찰 상태에있는 모든 시련을 제거하는 세션의 비디오 리뷰와 함께 확인하여 수동 이슈 검색을 실시합니다. 분석에서 중요한 이슈로 시험을 제외합니다. 참석하지로 취득하는 동안 플래그가 어떤 시련을 폐기하십시오. 검사 및 분석에 따라 각 진단 그룹에 대한 시험 거부의 속도를 확인합니다. </li></ol></li><li> 데이터 분석 <ol><li> 당 Muthukumaraswamy 등. 5, 모두 관찰 (광전지에 의해 표시 등) 및 (조작기 센서에 의해 표시로) 실행 조건 후 잡고 1 초 전에 데이터를 1 초 구성된 2 초 신 (新) 시대에 세그먼트 청소 시험. 세그먼트 C나머지 상태에서 2 초 신 (新) 시대를 배웠어. </li><li> 고속 푸리에 변환 (FFT에게) 각 세그먼트를 변환 할 수 있습니다. Muthukumaraswamy 등. 5 다음과 같은 통계 분석을위한 표준 C3과 C4의 위치를 (주변의 각 반구에 여덟 전극의 클러스터를 선택하고 Bernier의 등. 3) (그림 2). 각 조건의 경우, 전력 스펙트럼을 계산하는 데 포함 된 실험에 걸쳐 전력을 평균화. </li><li> 8-13 Hz에서 범위에 걸쳐 휴면 상태 동안의 평균 전력을 기준으로 모터 동작의 실행 또는 관측 어느 동안의 평균 전력을 검사하여 MU 감쇠를 계산한다. 감쇠의 정도를 결정하기 위해이 비율의 로그를 사용합니다. 주 : 양의 값이 증가를 나타낸다 음의 값이, 실행 또는 관찰 중에 감쇠를 나타냅니다. 이 방법론은 개인 계정에 걸쳐 변동으로 소요되고, 비율 형태로 표현 된 값들의 비정규. &lt;BR /&gt; 참고 :이 프로토콜은 인터넷 스테이션 소프트웨어 버전 4.1의 128 전극 고밀도 배열 EEG 시스템을 사용하여 개발되었다. 기본 단계는 뇌파 시스템에서 유사하지만, 수집 및 분석 프로토콜이 다를 수 있습니다. </li></ol></li></ol> 2. 샘플 특성 <ol><li> 연구 레지스트리, 이전 참가자 명부, 또는 지역 병원 및 임상에서의 추천을 통해 패러다임에 참여하기 위해 잠재적 인 환자 인구를 식별합니다. </li><li> 임상 구조 (예를 들어, 자폐증 스펙트럼 장애)에 대한 진단 기준을 충족하고 머리 부상, 종양, 발작의 역사, 또는 왜곡 될 수 항 경련제 또는 바르비 투르 산염 약물의 사용 유무와 같은 배제 기준을 식별하기 위해의 가능성에 대한 화면 잠재적 인 참가자 전기 생리학 신호. </li><li> 금 표준 진단 도구 (예를 들어, 자폐증 진단 인터뷰 - 다시의 사용을 통해 환자 인구의 진단 상태를 확인vised (ADI-R 11)와 자폐증 진단 관찰 스케줄 - 일반 (ADOS-G, 12) 진단 및 통계 편람 다음 전문 임상의에 의해 관리 - 5 번째 판 (DSM-5) 기준 13. </li><li> 등 연령, 성별,인지 능력, 같은 관심의 관련 변수에 일치하는 제어 샘플을 확인 </li></ol>

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<li>Babiloni, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Transient+human+cortical+responses+during+the+observation+of+simple+finger+movements%3A+a+high-resolution+EEG+study%5BTitle%5D)+AND+%22Hum.+Brain%22%5BJournal%5D)">Transient human cortical responses during the observation of simple finger movements: a high-resolution EEG study.</a> Hum. Brain. 20, 148-157 (2003).</li>
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<li>Oberman, L., McCleery, J., Hubbard, E., Bernier, R., Pineda, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Developmental+changes+in+mu+suppression+to+observed+actions+in+individuals+with+autism+spectrum+disorders%5BTitle%5D)+AND+%22Soc.+Cogn.+Affective+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Developmental changes in mu suppression to observed actions in individuals with autism spectrum disorders.</a> Soc. Cogn. Affective Neurosci. 8, 300-304 Forthcoming.</li>
</ol>

저자는 더 경쟁 재정적 이익을 선언하지 않습니다.

임상 집단에 뮤 리듬 및 애플리케이션과 관련된 전기 생리 데이터의 성공적인 획득, 처리 및 분석에 필요한 1) EEG 방법 론적 전통의인가, 2)주의 이슈 검출 및 데이터 감소, 뮤 리듬 3) 정확한 식별, 및 4) 임상 집단 적절한 대조군의 식별을 정확하게 특성화. 적절한 뇌파 방법은 제대로 작동하고 신중하게 통합 된 장비, 적절한 캡 선택과 배치, 신호의 정확한 증폭 및 타이밍, 명확하고, 방해받지 않고, 잡티없는 신호, 제대로 참조 된 신호를 적절하게 분할 (있는 경우 이벤트 관련) 시험을 필요로 전력 변환, 자극에 대한 관심, 그리고 물론, 패러다임 조사에서인지 능력을 이끌어내는 자극을 산출. 14시 검토 할 때 = &quot;jove_content&qu...

뇌파 (EEG)는 뇌의 활동을 평가하고 기록 효과적인 효율적이며 비 침습적 인 방법이다. 뉴런은 뇌에서 발생으로 인해 발생하는 전압은, 증폭 된 기록 및 그래픽으로 표현 될 수있다. EEG의 시간 해상도는 심지어 간단한 뇌의 진동 패턴의 변화뿐만 아니라, 특정 자극에 대한 뇌의 반응의 분석의 분석을 허용한다. 후반 19 세기까지 거슬러 올라가는 가장 오래된 뇌 영상 기술에도 불구하고, EEG는 여전히 폭 넓은 적용 성을 가지고 있습니다. 기능성 자기 공명 영상 (fMRI)는 우수한 공간 해상도를 가지고 있지만, 그것은 상대적으로 가난한 시간 해상도를 가지고 있습니다. 이 과정은 뇌에서 발생되는 놀라운 속도 주어진 fMRI를 평가의 주요 제한을 나타냅니다. EEG 잠재적 I를 제공 밀리 세컨드 수준에서 전기 뇌 활성을 평가할 수있는 능력을 가지고두뇌의 처리의 단계로 nsight. 진화하는 기술은 뇌파의 적용 가능성을 확장했다. 레코딩 시스템의 밀도의 증가는 공간 해상도에 대하여 EEG의 한계 중 일부를 완화 소스 위치 파악 기술의 개발을 허용했다. 또한, 현대적인 시스템은 유아 및 임상 샘플 1-3,28-30으로 이전에 사용할 수없는 인구의 평가를 허용, 크게 개별 참가자 셋업 시간을 단축했다. 좋음 시간적 해상도 감안 EEG는 특정 동작, 상태, 또는 외부 자극에 관련된 신경 응답을 검사하는데 사용될 수있다. 이 유틸리티의 예는 인간의 거울 뉴런 시스템 (MNS)의 평가입니다. 거울 뉴런은 원래의 그룹을 증명, 단일 신경 세포의 기록 4를 사용하여 원숭이에서 확인 된실행 및 모터 동작의 관찰에 모두 응답 뉴런. 뇌에 전극을 배치하는이 직접 녹음 방법은 거의 인간의, 오직 무서운 임상의 경우 사용하지 않습니다. EEG는 뇌파 뮤 리듬을 모니터링하여 MNS을 평가하기위한 방법을 제공하고 있습니다. 8 ~ 12 Hz에서 범위에서이 진동 패턴은 실행과 원숭이 5-7에서 관찰 된 활성화 패턴과 유사한 모터 행동의 관찰에 대응하여 EEG 전력을 감쇠하기 위해 표시되었습니다. 마찬가지로, 경 두개 자기 자극 (예를 들어, 하부 전두엽 이랑)를 통해 추정 MNS의 뇌 영역의 자극은 EEG 뮤 리듬 8을 폐지하고 EEG 뮤 리듬의 억제는 추가 지원을 제공하는 과목 9 내 상상 속 거울 신경 세포의 지역에서의 fMRI의 BOLD 신호와 상관 관계가이 리듬 인덱스, 적어도 부분적으로, MNS 활동. EEG 뮤 리듬의 평가는 거울 신경 세포 행동의 비 침습적 평가를 허용했다인간의 ivity. EEG는 뇌 활동을 조사하기위한 독특한 방법을 제공하고 행동 적 기반 분석법과 결합 할 때, 임상 집단에서, 이러한 모방 같은 사회인지의 측면을 해명하기위한 강력한 도구가 될 수있다. 또한,인지 또는 언어 장애가있는 인구와 함께 사용하기위한 EEG의 적용은 다른 이미징 기술 또는 행동 패러다임이 덜 성공적으로 활용 될 수있다 누구를 위해 개인의 능력에 대한 통찰력 수 있습니다. 설명 프로토콜은 이론적으로 자폐증 스펙트럼 장애와 같은 전형적인 비정형 개발과 개인의 미러 뉴런 시스템에 연결된 사회적인지 기능을 검사 할 수있는 수단을 제공합니다.

<table><tbody><tr><td>측지 EEG 시스템</td><td>EGI</td><td>N/A</td><td>EGI 기반 시스템뿐만 아니라 모든 EEG 시스템이 설명된 연구에 적용됩니다</td></tr><tr><td>MATLAB 소프트웨어</td><td></td><td>MATLAB N/</td><td>A 매트릭스와 함께 작동할 수 있는 모든 수학적, 통계적 소프트웨어가 적용됩니다</td></tr><tr><td>Netstation 소프트웨어</td><td>EGI</td><td>N/A</td><td>모든 EEG 수집 소프트웨어가 설명된 연구에 적용됩니다</td></tr><tr><td>Manipulandum</td><td>사용자 정의</td><td>N/A</td><td>성공적인 파악 신호를 보내기 위해 데이터 수집 소프트웨어와 함께 등록된 모든 개체</td></tr></tbody></table>

일반 및 비정형 개발에 eeg 뮤 리듬

EEG Mu Rhythm in Typical and Atypical Development

뇌파 (EEG)는 뇌의 활동을 평가하고 기록 효과적인 효율적이며 비 침습적 인 방법이다. 좋음 시간적 해상도 감안 EEG는 특정 동작, 상태, 또는 외부 자극에 관련된 신경 응답을 검사하는데 사용될 수있다. 이 유틸리티의 예는 EEG 뮤 리듬의 시험을 통해 인간의 거울 뉴런 시스템 (MNS)의 평가입니다. 단순히 개인이 실행, 또는, 목표 지향 행동을 관찰 할 때 EEG 뮤 리듬은 중앙에 위치한 전극에서 기록 된 8 ~ 12 Hz에서 주파수 범위에서 진동의 활동은 억제된다. 따라서, 그것은 MNS의 활동을 반영하도록 제안되어왔다. 그것은 거울 뉴런 시스템 (MNS)의 장애 자폐증 스펙트럼 장애 (ASD)의 사회적 적자에 기여하는 역할을 담당하고 있다고 가정하고있다. MNS는 간접적으로 그 활동에 대한 지표로 EEG 뮤 리듬의 감쇠를 사용하여 임상 인구에서 검사 할 수 있습니다. 설명 제자ocol는 이론적으로 같은 ASD 전형적인 비정형 개발과 개인의 MNS에 연결된 사회적인지 기능을 검사 할 수있는 수단을 제공합니다.

일반 성인, 어린이, 유아는 지속적으로 실행과 행동 관찰을 통해 다양한 패러다임과 자극 5, 14-30 둘 중에 뮤 리듬을 증명하고있다. 이 주파수 대역에서의 감쇠는 일관되게이 다른 두피 영역에 기록 된 알파 파워의 감소 아님을 나타내는 중심 전극 (그림 3)를 통해 지역화됩니다. 마찬가지로, 운동의 관찰 기간 동안이 주파수의 감쇠 등 (그림 4) 공을 수신 거부와 같은 시야를 통과 운동에서 간단하게 이끌어되지 생물학적 기반의 움직임과 억제의 관찰로 제한됩니다. 이러한 목표의 실행 또는 관찰 등의 이벤트에 대한 응답으로 뮤 억제는, 행동을 파악 감독 기준선 수준으로 복귀 (그림 5) 다음 스펙트럼 전력의 감소에 의해 입증된다. 이 있었다여덟 독립적 인 연구와 ASD 인구의 EEG 뮤 리듬과 사회인지의 하나 풀링 된 분석. 관찰과 행동의 실행을 모두 동안 뮤 억제의 연...

EEG 뮤 리듬의 평가는 뇌의 활동을 조사하기위한 독특한 방법을 제공하고 행동으로 기반의 분석과 결합 될 때, 임상 인구에서, 이러한 모방으로, 사회인지의 측면을 해명하기위한 강력한 도구가 될 수 있습니다.

일반 및 비정형 개발에 EEG 뮤 리듬

Electroencephalography (EEG) is an effective, efficient, and noninvasive method of assessing and recording brain activity. Given the excellent temporal ...

다음 실험의 전반적인 목표는 EEG 방법을 활용하여 자폐 스펙트럼 장애가 있는 개인과 없는 개인의 거울 뉴런 시스템 활성화를 평가하는 것입니다. 이는 먼저 운동 동작의 관찰 및 수행 과정과 기저 휴식 상태 동안 고밀도 EEG를 수집함으로써 수행됩니다. 두 번째 단계로 연속 EEG 데이터를 검토하여 에포크(epoch) 단위로 분할하고 운동 아티팩트를 제거합니다.다음으로, 데이터에 고속 푸리에 변환을 적용하며, 기선 휴식 상태 대비 실행 및 관찰 조건 각각의 8~13 Hz 범위 내 전력 비율의 로그 값을 기반으로 전력을 계산합니다. 결과는 EEG MU 리듬의 감쇄를 바탕으로 운동 동작의 관찰 및 실행 중에 거울 뉴런 시스템이 활성화됨을 보여줍니다. fMRI와 같은 다른 영상법에 비해 EEG가 갖는 주요 장점은 매우 뛰어난 시간 분해능을 제공하여 뇌의 진동 패턴에서 발생하는 아주 짧은 변화까지도 분석할 수 있다는 점입니다.EEG는 영유아나 자폐 스펙트럼 장애 아동과 같이 데이터 수집이 매우 까다로운 대상으로부터도 데이터를 수집할 수 있는 매우 효율적이고 비침습적인 방법입니다. 이 방법은 자폐 스펙트럼 장애에서 작동하는 거울 뉴런 시스템의 특성과 관련하여 임상 신경과학 분야의 핵심적인 질문들에 답하는 데 도움이 될 것입니다. 또한, 이 방법은 자폐증에서의 거울 뉴런 시스템에 대한 통찰을 제공할 수 있습니다.또한 이는 다른 모집단 및 연구 질문에도 적용될 수 있습니다. 텍스트 프로토콜에 기술된 대로 참여 자격이 있는 환자를 선정하고, 연령, 성별, 인지 능력과 같은 관련 변수가 일치하는 대조군 샘플을 선정하십시오. 앉아 있는 참여자가 손을 뻗어 잡을 수 있는 위치의 테이블 위에 해당 물품을 배치하십시오.해당 장치는 센서가 부착된 나무 블록으로, 사용자가 이를 잡으면 데이터 수집 소프트웨어로 타임스탬프 마커를 전송합니다. EEG 수집 소프트웨어를 활성화하고 새 세션을 시작하여 준비하십시오. 증류수, 염화칼륨, 베이비 샴푸를 혼합한 용액을 104 °F로 데워 준비합니다.그 다음, 128 전극 고밀도 어레이 EEG 시스템을 따뜻한 식염수에 최소 5분 동안 담가둡니다. 참가자에게 자극 제시 모니터에서 75 centimeters 떨어진 곳에 앉아 비디오 카메라에 완전히 보이도록 요청하십시오. 나시온(nasion)과 이온(eon) 사이의 중간점과 양측 이개(auricular) 사이의 중간점이 교차하는 지점을 찾아 참가자 머리의 정점(vertex)을 확인합니다.피부 마커를 사용하여 정점(vertex)의 다음 위치를 표시하고, 정점 전극이 정점 표시 바로 위에 놓이도록 피험자의 머리에 EEG 캡을 씌웁니다. 획득 소프트웨어를 사용하여 임피던스를 확인하고, EEG 시스템에 적절한 임계값 미만인지 확인합니다. 획득 설정에는 정점 전극을 기준으로 신호를 참조하고, 0.1에서 100 hertz 사이의 아날로그 필터 및 초당 500 samples의 샘플링 속도를 설정하는 것이 포함됩니다.설정을 마친 후, 세션의 비디오 녹화를 시작하십시오. 참가자에게 관찰, 실행, 휴식의 세 가지 실험 조건이 있음을 설명하십시오.관찰 조건의 경우, 참가자에게 조용히 앉아 사람이 조작물을 잡는 영상을 시청하도록 지시합니다. 각 시행은 6초 동안 지속되며, 관찰 대상의 움켜잡기 동작은 정확히 3초 시점에 발생합니다.과제 수행 중 참가자의 시각적 주의 집중 상태를 모니터링하고, 참가자가 화면에 집중하지 않은 시행은 폐기 대상으로 표시합니다. 실행 조건의 후처리 과정 동안, 참가자에게 오른손을 조작기 바로 아래에 둔 채 조용히 앉아 있도록 안내합니다. 그리고 관찰 조건 비디오 클립의 조작기 잡기 동작을 모방하라는 청각 신호를 들으면 동작을 수행하게 합니다.각 시행은 6초 동안 지속되어야 합니다. 정확히 3초 시점에 청각 신호가 제시되면, 조작기의 센서가 데이터 수집 컴퓨터로 신호를 보내 EEG 기록에 표시를 남김으로써 참가자의 움켜잡기(grasp)가 발생하는 시간을 정밀하게 기록합니다. 프로토콜은 관찰(observe) 조건과 실행(execute) 조건의 무작위 블록으로 구성됩니다.각 블록은 10회의 시행으로 구성되며, 조건당 총 40회의 시행이 이루어집니다. 여기에는 10회 시행으로 구성된 한 블록이 표시되어 있습니다. 관찰 시행 시 조작 대상의 이미지가 관찰 및 실행 블록 전반에 걸쳐, 시행 사이를 포함하여 화면에 계속 유지되는지 확인하십시오.한 개의 블록이 끝나면, 본 예시에서는 실행 블록인 다음 무작위 블록을 제시합니다. 두 개의 블록을 모두 완료한 후, 3분 동안 휴식 조건을 적용합니다. 휴식 조건에서 참가자는 눈을 뜬 채 조용히 앉아 자극 모니터의 작은 십자선을 수동적으로 관찰합니다.데이터 수집 후 3분간의 휴식 조건 동안 연속 EEG를 기록하고, 임피던스를 재확인하여 임피던스 수준의 변경 사항을 기록하십시오. 그 후 후처리를 위해 데이터 수집 소프트웨어의 기록을 종료하십시오. EEG 신호를 평균 세그먼트로 재참조하고, 연속 EEG 데이터를 각 조건당 6초씩 40회의 트라이얼로 분할하십시오.이제 자동 알고리즘과 육안 검사를 사용하여, 평균 진폭이 200 microvolts를 초과하거나 차동 평균 진폭이 100 microvolts를 초과하고 특정 시도 전체에서 분산이 0인 세그먼트를 식별함으로써 움직임 아티팩트가 있는 시도를 제외합니다. 다음으로 데이터를 육안으로 검사하여 추가적인 움직임 아티팩트를 찾고, 세션 영상을 검토하여 해당 움직임 아티팩트를 확인합니다. 움직임 아티팩트가 오염된 관찰 조건의 모든 시도와, 움켜쥐기 제스처와 무관한 움직임 아티팩트로 오염된 실행 조건의 모든 시도를 분석에서 제외합니다.데이터 수집 과정에서 참여자가 주의를 기울이지 않은 것으로 표시된 모든 시행을 폐기하십시오. 아티팩트 제거 후 분석 대상인 각 진단 그룹의 시행 거부율을 기록하십시오. 관찰 및 실행 조건 모두에 대해, 움켜쥐기 전 1초와 후 1초의 데이터로 구성된 2초 길이의 에포크로 깨끗한 시행들을 분할하십시오.또한, 휴식 조건에서 정제된 2초 길이의 에포크(epochs)를 분할하십시오. 다음으로, 고속 푸리에 변환(fast Fourier transform)을 수행합니다. 통계 분석을 위해 각 세그먼트에서 표준 C3 및 C4 위치를 둘러싸고 있는 각 반구의 전극 8개 클러스터를 선택하십시오.각 조건에 대해, 포함된 시행들의 평균 전력을 계산합니다. 전력 스펙트럼을 산출하기 위해, 운동 동작의 수행 또는 관찰 동안의 평균 전력을 기준 평균 전력과 비교하여 mu 감쇠를 계산합니다. 휴식 조건의 8~13 hertz 범위에서, 이 비율의 로그 값을 사용하여 감쇠 정도를 결정합니다.음수 값은 실행 또는 관찰 중의 감쇠를 나타냅니다. 반면 양수 값은 증강을 나타내며, 여기에서는 전형적 발달을 보인 개인이 목표 지향적 움켜쥐기 동작을 관찰할 때 나타나는 mu 리듬 감쇠의 특징적인 토포그래피가 제시되어 있습니다. mu 리듬의 감쇠는 두피 토포그래피 상에서 중앙에 위치한 전극들의 진폭 감소로 반영됩니다.생물학적 움직임을 관찰하는 동안 mu 주파수의 평균 스펙트럼 전력은 기저선에 비해 감쇠됩니다. 비생물학적 움직임을 관찰할 때는 mu 전력이 감쇠되지 않는 반면, 동작의 수행과 관찰 모두 과정에서는 mu 전력이 기저선 대비 감쇠됩니다. 전형적인 발달 과정을 거친 6세 남아의 경우, 데이터 수집 및 처리를 포함한 이 기술을 일단 습득하면, 개발 후 정확하게 수행했을 때 피험자당 2시간 이내에 완료할 수 있습니다.이 기술은 임상 신경과학 분야의 연구자들이 자폐 스펙트럼 장애의 기저 메커니즘 일부를 탐구할 수 있는 길을 열어주었습니다. 이 영상을 시청하고 나면, 인간의 거울 뉴런 시스템 활성화를 평가하는 한 가지 방법에 대해 충분히 이해하게 될 것입니다. EEG는 뇌가 사회적 정보를 처리하는 방식을 이해하기 위한 효율적인 비침습적 방법입니다.

eeg-mu-rhythm-in-typical-and-atypical-development

Research

연구

JoVE Journal

Medicine

의학

조밀한 배열 electroencephalography은 유아와 성인의 사회적인지 기능을 연구하기 위해 점점 사용되고 있습니다. 여기 우리는 유아와 어른의 뇌파 공부를위한 기존의 방법론에 큰 개선을 나타냅니다 설립 방법론을 제시한다.

(덴스 배열 Electroencephalography를 사용하여 유아 및 성인의 사회적 인식을 조사 D EEG)

이 비디오는 신생아 뇌파 활동의 배경 이론 및 신생아 집중 치료 병동에서의 녹음의 라이브 데모 뒤에 감각 반응을 설명합니다.

Preterm EEG : Multimodal Neurophysiological 프로토콜

최근 몇 년 동안,인지 신경 과학 실험을 위해 전기 활동을 측정 두피의 피질 소스를 추정에 대한 관심이 증가되고있다. 이 문서에서는 런던 베이비 연구소의 2 개의 세에서 고밀도 뇌파가 취득하는 방법과 녹음이 아이들에있는 대뇌 피질의 소스 추정을 위해 처리하는 방법에 대해 설명합니다.

아이들의 고밀도 EEG 레코딩의 대뇌 피질의 자료 분석

고밀도 뇌파검사(dEEG)는 생애 초기의 뇌 발달과 가소성을 연구하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 여기에서는 유아 뇌의 빠른 청각 처리의 진동 역학을 이해하기 위해 전통적인 EEG 기록을 기반으로 하는 정교한 분석 기술의 응용 프로그램을 제시합니다.

유아 청각 처리 및 이벤트 관련 뇌 진동

고주파 진동 (HFOs)는 의학적으로 난치성 간질을 가진 소아 환자에서 간질 영역의 식별을위한 수술 전 생체로 등장했다. 동시에 두피 뇌파 (EEG) 및 인 자기 (MEG)와 HFOs의 비 침습적 기록, 감지 및 현지화를위한 방법이 제시된다.

소아 간질의 바이오 마커로 동시 인 자기와 뇌파 감지 간기 고주파 진동

여기, 우리가 신생아 뇌 기능 모니터링 하 진폭 통합 electroencephalography을 적용 하는 방법을 보여 줍니다.

신생아는 진폭 통합 EEG 모니터 (대뇌 기능 모니터)의 적용

뇌파 방법은 뇌 기능 장애의 바이오 마커추출에 적용된다. 초점은 큐드 GO/NOGO 작업에 기록된 다중 채널 이벤트 관련 잠재력(ERP)에 있습니다. 비뇌 아티팩트는 수정되고 ERP는 규범 데이터와 비교됩니다. 예는 ADHD 진단 및 약물 반응의 예측에 대 한 바이오 마커에 관한.

이벤트 관련 잠재력 (ERPs) 및 뇌 기능 장애의 바이오 마커를 추출 하기위한 다른 EEG 기반 방법: 소아 주의력 결핍/과잉 행동 장애에서 예 (ADHD)

이 문서에서는 동시 EEG 및 기능성 자기 공명 영상 동안 양질의 뇌전도(EEG) 데이터를 쉽게 사용할 수 있는 의료 제품을 활용하여 획득하기 위한 간단한 프로토콜을 제공합니다.

동시 뇌전도 및 기능 MRI 중 뇌전도 데이터의 신뢰할 수 있는 획득

동시 비디오-EEG-ECG-oximetry-capnography를 사용하여, 우리는 자극 부정맥과 발작을 개발하기 위해 토끼 모델의 감수성을 평가하는 방법론을 개발했습니다. 이 새로운 기록 시스템은 치료법의 효능과 안전성을 테스트하는 플랫폼을 구축하고 갑작스런 사망으로 끝나는 다중 시스템 이벤트의 복잡한 폭포를 캡처 할 수 있습니다.

의식 억제 토끼에서 발작, 부정맥 및 무호흡증의 식별을위한 다중 시스템 모니터링

이 프로토콜은 가정 환경에서 유아 양육자의 다이아드에서 동기화된 뇌파, 심전도 및 행동 기록을 캡처한 방법을 설명합니다.

유아-양육자의 사회적 상호 작용을 위한 가정 기반 EEG 하이퍼스캐닝

학습하세요 EEG 뮤 리듬 감쇠를 이용해 거울 뉴런 시스템 활성을 평가하는 비침습적 방법을. 자폐 스펙트럼 장애와 일반 발달 집단의 사회적 인지 신경 메커니즘 연구에 적용할 수 있습니다.

일반 및 비정형 개발에 EEG 뮤 리듬

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