Name: 작업 별 신경 효율성 비교를위한 뇌파 전위 측정을 활용 : 공간 지능 작업을 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2016-08-09T14:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 57 s
Description: 학습하세요 EEG를 활용한 뇌파 전위 측정으로 공간 지능 작업의 신경 효율성을 비교하는 방법입니다. 이 기술은 공학 교육에서 문제 해결 능력과 뇌 활동의 관계를 분석하여 학습 전략 개선에 활용할 수 있습니다.

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저자는 데이터 수집과 도와 크리스토퍼 그린, 브래들리 로빈슨, 그리고 마리아 마뉴 엘라 바 야다을 인정하고 싶습니다. EEG 장비 자금은 케리 요르단의 감각적인지 연구소에 연구 및 대학원 연구 장비 그랜트의 유타 주립 대학의 사무실에 의해 제공되었다. 벤자민 콜 박사 웨이드 Goodridge와 그의 작품에 대 대학원의 유타 주립 대학의 학교에서 얻어 대통령 박사 연구 활동 지원됩니다.

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저자는 상충되거나 경쟁하는 재정적 이해관계가 없음을 선언합니다.

이 프로토콜은 두 개의 일반적인 공간적 능력 장비에서 문제가 작동 참가자 높은 공간 설계 정역학 문제에 대한 뇌 활동을 측정하는 뇌파의 적용을 설명한다. 여기에 자세한 방법은 궁극적으로 이러한 문제를 작업에 종사 높고 낮은 연예인의 신경 효율성을 이해하는 데 도움이 할 수 있습니다. 이러한 테스트는 종종 공간 능력을 평가하는 데 사용되는 바와 같이, R : MCT 및 PSVT 작업 엔지니어링 학생들의 신경 효율성의 차이를 이해하는 것이 중요합니다. 서로를 비교하는 것은 우리가 더 나은 엔지니어링의 성공에 자신의 응용 및 기초 공학 교육 과정에서의 위치를​​ 평가 할 수 있습니다. 이 프로토콜은 공간인지 작업과 관련된 신경 효율성에 대한 연구 절차를 확립한다. 믿을 수 있고 올바른 악기 공학 컨텐츠 공간에 접속 능력을 평가하기 위해 사용되는 것이 중요하다. 그것은 내가공학 문제가 특정 코스 대표 엔지니어링 콘텐츠를 타겟팅하는 것도 중요하다. EEG 측정은 엔지니어링 문제 해결의...

공간 능력 (STEM) 분야 및 교육 과학, 기술, 공학, 수학에 매우 중요하고이 분야 1,2,3에서의 성공과 상관. 따라서, 사 공간을 해결하는 방법의 능력에 영향을 문제의 발달을 이해하는 것이 중요하다. 공간 능력은 엔지니어링 전문가 8 엔지니어링 학자 7과 성공에 대한 관심 5, 성능, 6, 성공에 연결되어 있습니다. 그러나, 많은 공간 능력 악기 나 높은 공간이다 구체적인 기술 내용의 일반적인 문제점을 해결 특정 신경 프로세스들을 나타내는 많은 일이 없다. 이 논문은 데이터 수집 및 신경 측정과 결합 된 공간 능력 악기 점수의 분석을 위해 사용되는 방법을 소개합니다. 조브에 게시의 목적은 더 넓은 청중에게이 방법이 더 접근 할 수 있도록하는 것입니다. 일반 대중 하드웨어 및 소프트웨어 WER본 연구에 사용 전자. 방법 종이로, 전체 결과 / 데이터 세트가보고 않으며, 제공된 여러 샘플은되지 않습니다. 모든 이미지는이 책을 위해 특별히 촬영되었다. 아래에 설명 된 방법은 여성이었다 세 누구의 팔 대학 학년 연령의 참가자 데이터를 기반으로 예비 회의 보고서 (9)를 제조에 사용되었다. 기존의 많은 악기 고유의 또는 개인의 공간 학습 능력 레벨을 나타 내기 위해 사용된다. 13 : 일반적으로 사용되는 두 개의 유효하고 신뢰할 수있는 10, 11 악기 테스트 (MCT) (12)을 절단 정신 및 회전 수의 퍼듀 공간 시각화 테스트 (R PSVT)입니다. 원래 직업적 (14)를 설계하는 동안이 악기는 피아제의 이론 10, 15 설명 공간 시각화 개발의 여러 단계를 테스트합니다. 이러한기구의 사용은 기본적인 생리 현상인지 existin 이해할 필요성을 만들어g 개인은 이러한 문제를 통해 작업 할 때. 이러한 이유로, 본 연구는, 궁극적으로 공간 사상의 분석 및 이해를 향상시킬 수있다 경험적 생리 데이터를 이용하는 방법을 소개 기존 메트릭 테스트 기능을 확인하고, 공학 교육 전형적인 공간 평가보다 복잡한 문제에의 적용 가능성을 증가시키는 것을 목적으로한다. 이러한 문제 중 많은 엔지니어링 정역학에서 발생 될 수있다. 정적은 기초 역학 물론 대부분의 엔지니어링 학생들로 전달 (예., 생물, 기계, 토목, 환경, 항공 우주 공학) 16, 17. 그것은 학생들이 핵심 엔지니어링 콘텐츠 (18)에 주어진 첫 번째 광범위한 문제 해결 경험 중 하나입니다. 정적 휴식 또는 일정한 속도로 이동에있는 강체에 힘의 상호 작용의 연구를 포함한다. 불행하게도 정역학은 inves의에서와 같이 높은 드롭 아웃, 취소 될 수 있으며, 실패율 (14 %이동안 조사 대학)이 같은 교육을 공간적으로 향상된 방법으로 지원의 주요 도로를 생략 전통적인 강의와 교육 과정 제공 모델과 관련이있을 수 있습니다. 예를 들어, 정역학에서 공간적으로 향상된 방법은 힘이 일반적인 분석 분석의 외부 상호 작용하는 방식의 시각화를 대상으로 접지 개념화와 학생들의 절차 적 지식을 강화 할 수 있습니다. 이러한 개입의 효과는인지 신경 과학적 관점에서 검토 될 필요가있다. 뇌파 (EEG)은 학생들의 뇌파의 활동을 측정하는 독특한 이동 방법을 제시한다. 베타 활성화를 이끌어내는 작업을 수행하는 개인은 일반적으로 매우 작업 특성에 결합하고 그들이 19, 20를하고있는 일에 세심하고 있습니다. 대역폭 주파수가 점유 피질 영역의 크기도 마찬가지로 작업은 증가 베타 파의 진폭 증가를 요구하고있다. 내 불 더 많은 뉴런베타 주파수 범위 (알파 : 8 - 12 Hz로, β- : 12 - 24Hz는)이 큰 베타 힘으로 정의 될 수있다. 하나의 작업에 숙련 된대로 이와 관련하여, 베타 파의 진폭은 작은 베타 전력을 발생 감소한다. 이는 뉴럴 효율 가설 21-28, 태스크를 수행하는 것은 주파수 전력의 감소와 관련된 더 큰 작업 환경의 일부이다. EEG 이전 (종종 정신 회전 및 공간 탐색 작업) 공간 능력의 연구에 사용되었지만 - 및 관련 데이터는 α, β에서 식별되었으며, 세타 밴드 27-33 - 알파 및 베타 대역이 관찰되었다 연구 및 베타는이 논문에서 더 대표 분석 및 예비 회의 보고서 (9)에 선정되었다. 따라서 베타 밴드 분석에 초점을 아래에 정의 된 절차하지만, 기록 된 데이터에 따라 세 가지 밴드에 대한 조사는, 미래에 좋습니다. 그만큼신경 효율성 가설은 체스, 시공간 메모리, 균형, 그리고 휴식 등 다양한 작업에서 테스트되었습니다. 익숙한 작업을 수행 할 때 모든 주파수 감소 전력의 요인으로 작업 환경 나타내었다. 하나의 특정 연구 (25)는 증거를 제시하고, 그 (IQ로 측정 된) 사람의 지능은 개인이 신경 효율에 기여 지능을 능가 작업과 작업 경험을 수행하는 기술을 습득 할 수 있지만. 즉, 더 많은 개인이 경험은보다 효율적인 neurally 그 또는 그녀가된다. 공간 능력을 포함하는 기존의 신경 효율 연구는 주로 공간 회전에 초점을 맞추고 있고, 다른 문제 세트는 서로 다른 집단을 비교하는 데 사용되었다 (예., 남성 / 여성) 27 ~ 28. 공간 능력 작업 EEG 연구는 다른 태스크 유형의 성능을 비교하여 통찰력을 제공하고 (예를 들면., 구두 작업)27,29,30. 상기 방법은 본 연구에 초점 논의 및 MCT, PSVT에서 문제 비교 : 공간 능력과 관련되지만, 공간적 회전 및 탐색에 한정되지 않는다 R뿐만 아니라 정적 평형 작업. 다른 공간 작업이 원고의 예로서 주어진 것들 대신에 사용될 수있다. 이러한 방식으로 추가 통찰력이 다른 집단에 대한 미래에 얻을 수있다 (예., 남성 / 여성 또는 전문가 / 초보자) 궁극적으로 공학 교육 관행을 개선하는 데 도움이됩니다. 공간 능력 엔지니어링 적성을 조사하기 위해, 우리는 특정 공간 및 엔지니어링 태스크의 제한된 배터리 중에 고성능 참가자 저가 행하는 베타 파의 활성화를 식별하는 EEG 측정을 이용하는 프로토콜을 개발했다. 이 경우, 용어 높은 수행자 참가자의 성능과 관련되어, 상기에 의해 현장에서 소비 된 시간의 양을 반영하지 않다학습자, 모든 참가자가 교육에 거의 동일한 점에 있었다있다. 또한, 관련된 문제 세트는 매우 구체적이고 기본이다 따라서 용어 &quot;전문가&quot;또는 &quot;고성능은&quot;여기에 전문가, 전문 채용 엔지니어의 관점에서 볼하지만, 공학 역학 교육 과정 및 공간 능력 악기의이 좁은 조각 만 높은 성능을 나타내는해서는 안됩니다. 신경 측정은 또한 태스크 유형 난이도 관한 해석 가능한 다른 이상인지 자원을 채용 수도있는 심한 경향을 파악하는데 사용될 수있다. 이 정보는 잠재적 인 공간 능력과 관련하여 미래의 평가 및 조작에 대한 통찰력을 제공 할 수있다. 다른 미래 통찰력으로 인해 사용되는 뇌파 하드웨어에서 사용할 수있는 채널의 수가 제한되어 본 연구에서는 불가능했던 뇌의 이상 특정 지역을 고려하여 도출 될 수있다.

<table><tbody><tr><td>Emotiv EPOC 모델 1.0</td><td>Emotiv</td><td>모델: Emotiv Premium</td><td>"고해상도, 다중 채널, 휴대용 EEG 시스템."</td></tr><tr><td>Emotiv 제어판(소프트웨어)</td><td>Emotiv</td><td></td><td>데이터 수집에 사용됩니다.</td></tr><tr><td>Emotiv Testbench (소프트웨어)</td><td>Emotiv</td><td></td><td>데이터 수집에 사용됩니다.</td></tr><tr><td>가상 직렬 포트 에뮬레이터 - VSPE(소프트웨어)</td><td>ETERLOGIC.COM</td><td></td><td>데이터 수집에 COM10을 사용했습니다. 운영 체제에 따라 무료 다운로드로 사용할 수 있습니다.</td></tr><tr><td>E-Prime 2.0 (소프트웨어)</td><td>심리학 소프트웨어 데이터</td><td>수집(참가자에게 문제 제시 및 여러 단계에 대한 마커 수집)에 사용되는 도구.</td><td></td></tr><tr><td>EEGLab 13.4.4b (소프트웨어)</td><td>Swartz Center for Computational Neuroscience (SCCN)</td><td></td><td>데이터 분석에 사용됩니다."전기 생리학 신호 처리를위한 오픈 소스 환경". SCCN은 캘리포니아 대학교 샌디에이고 캠퍼스(University of California San Diego)의 신경 계산 연구소(Institute for Neural Computation)의 센터입니다.</td></tr><tr><td>MATLAB R2014b</td><td>매스웍스, Inc.</td><td></td><td>EEGLab</td></tr><tr><td>Microsoft Excel 2013</td>을 실행하는 데 사용됨 <td>Microsoft</td><td></td><td>EEGLab & MATLAB, 테이블 생성</td></tr> 마이크<tr><td>가 내장된 캠코더</td><td>캐논</td><td>CNVHFR50</td><td>세션을 기록하는 데 사용</td></tr><tr><td>주사기 키트(5cc 주사기 및 16G 무딘 바늘 x 2)</td><td>Electro-Cap Intnl. Inc.</td><td>E7</td><td>EEG 캡의 펠트를 축축하게 유지하기 위해.</td></tr><tr><td>Nuprep EEG 스킨 프렙 젤</td><td>위버 앤 컴퍼니</td><td>10-30</td><td>유양돌기 공정 청소용.</td></tr><tr><td>손</td><td>소독용</td> 살균제 <td>Purell</td><td>S-12808</td></tr></tbody></table>

작업 별 신경 효율성 비교를위한 뇌파 전위 측정을 활용 : 공간 지능 작업을

Utilizing Electroencephalography Measurements for Comparison of Task-Specific Neural Efficiencies: Spatial Intelligence Tasks

공간 정보는 종종 공학 교육과 공학 직업에서의 성공에 연결되어 있습니다. 뇌파의 사용은 해결책을 도출하는 능력을 필요 공간의 연속 작업을 수행 할 때 개인의 신경 효율의 비교 계산을 가능하게한다. 여기 신경 효율이 낮은 베타 활성을 갖는, 따라서 다른 그룹 또는 다른 작업에 비해 작업을 수행하기 위해, 더 적은 신경 리소스 팽창으로 정의된다. 유사한 기간과 작업 태스크 간 비교를 위해,이 측정 태스크 유형 난이도의 비교를 가능하게 할 수있다. 내 참가자 간 참가자 비교, 이러한 측정은 공간 능력과 다양한 공학 문제 해결 작업 참가자의 수준에 잠재적 인 통찰력을 제공합니다. 선택한 작업에 대한 성능 분석 및 베타 활동과 연관 될 수있다. 이 작품은 학생 ENG의 신경 효율을 공부 상세한 연구 조사 프로토콜을 제시전형적인 공간 능력과 정역학 문제의 해결에 세. 및 정역학 : 학생들은 정신에 특정 문제 테스트 (MCT) 회전, 퍼듀 공간 시각화 테스트 (R PSVT)를 절단을 완료했다. 이러한 문제를 해결 종사 동안 참가자 뇌파는 EEG는 알파 및 베타 뇌파 활성화 및 사용에 관한 데이터가 수집 될 수 있도록하여 측정 하였다. 이 작품은 공학 성공적인 성능에 대한 경로 및 수행 할 수 있습니다 공학 교육의 결과 개선을 식별하기 위해 공간적으로 집중 엔지니어링 작업에 순수 공간 작업에 대한 기능 성능의 상관 관계를 보인다.

아래에 설명 된대로이 섹션에서는, 앞의 단계는 샘플 그림과 함께 설명된다. 본 논문의 목적은 방법에 초점을 같이 통계 테스트와 전체 데이터 요약, 제공되지 않습니다. 잠재적 PSVT의 예 : R, MCT 및 공간 문제는 각각 그림 1, 그림 2, 그림 3에 나와있다. 뇌파 캡은도 7에 도시 된 바와 같이 평행하게 볼 수있는 각각의 특정 채널에 대한 전기 포텐셜을 통해 뇌의 활성화를 수집 할 것이다. 전술 한 바와 같이 다른 ICA를 통해 제거 할 수 있지만, 데이터 내의 특정 아티팩트는 수동으로 제거되어야한다. 시간에 결함이 채널은 식별 할 수 있습니다. 이러한 유물은 그림 7에서 볼 수 있습니다. 분석 소프트웨어에서 큰 비 반복적 인 유물을 수동으로 순서대로 표시 할 수 있습니다 다음 (단계 6.3.3.2.1에서와 같이)를 &#39;거부&#39;버튼을 클릭하여 제거. EEG 데이터 분석의 이미지와 ...

이 원고는 공간적으로 집중된 공학 문제를 해결하면서 인간의 신경 활성을 측정하는 방법을 설명한다. 뇌파 방법론 궁극적 문제 유형 간의 참가자 사이 모두 작업 성능의 비교를 가능하게 할 목적으로, 신경 효율의 관점에서 베타 뇌파 측정을 해석 돕는다.

Spatial intelligence is often linked to success in engineering education and engineering professions. The use of electroencephalography enables ...

이 절차의 전반적인 목표는 공간 능력이 요구되는 문제 세트를 해결하는 참가자들의 신경 효율성을 비교하는 것입니다. 이 방법은 "학생들이 한 학기 만에 핵심 내용에 대한 전문성을 습득할 수 있는가?" 또는 "학생들이 공간 능력을 사용하여 문제를 해결할 때와 공학 문제를 해결할 때 신경학적 측정값이 어떻게 달라지는가?"와 같은 공학 교육 분야의 핵심 질문에 답할 수 있습니다.이 기술의 주요 장점은 뇌의 효율성에 대한 통찰을 제공한다는 점입니다. 그리고 우리는 해당 정보를 학생의 성취도와 연계할 수 있습니다. 이 방법은 공간 능력 및 정역학 문제에 대한 통찰을 제공하지만, 고급 동역학에서 볼 수 있는 것과 같은 다른 기술 측정 및 문제 유형에도 적용될 수 있습니다.해당 절차의 시연은 연구실의 학부 연구원인 Bradley Robinson이 맡았습니다. 저희 팀의 학부 연구원인 Steven Wood이 오늘 시연하는 프로토콜을 수행하겠습니다. 먼저 제조업체의 지침에 따라 뇌전도(electroencephalography) 또는 EEG 헤드셋을 설치하십시오.매 세션 시작 최소 1시간 전부터 항상 최소 두 세트의 헤드셋을 충전 상태로 유지하십시오. EEG 전극을 적시는 데 사용할 액체와 EEG 참조 전극과의 접촉 상태를 보장하기 위한 연마 세척제를 준비하십시오. 다음으로, 각 케이싱에 펠트를 삽입하고 주사기를 사용하여 적심 액체로 펠트를 충분히 적셔주십시오.습윤 전극이 안착될 때까지 기다립니다. 참가자의 행동을 측정하기 위해 두 대의 비디오 카메라를 설치합니다. 참가자가 자리에 앉으면 카메라를 조정하고 비디오에 타임스탬프가 기록되는지 확인합니다.마지막으로, 컴퓨터를 켜고 뇌파 데이터를 기록할 수 있도록 소프트웨어가 실행 중인지 확인하십시오. 모든 소프트웨어와 데이터 수집 장치가 데이터 수집을 위해 적절하게 인터페이스되고 있는지 확인하십시오. 참가자가 도착하면 EEG실로 안내하십시오.참가자에게 몸에 지닌 모든 전자 기기를 제거하도록 요청하십시오. 전극을 적시기 위한 주사기 사용법을 시연하고, 주사기는 EEG 펠트 스탬프를 적시는 용도로만 사용될 것임을 설명하십시오. 펠트의 습기 상태를 확인한 후, 케이싱과 결합된 펠트를 EEG 헤드셋에 장착하십시오.그 다음, 연마 세척제로 피험자의 기준점을 세척하고 잔여물을 닦아냅니다. 피험자에게 EEG 헤드셋을 씌웁니다. 헤드셋의 기준 노드를 피험자 머리의 기준점에 맞춥니다.헤드셋의 암(arm) 부분을 과하게 구부리지 마십시오. 또한, 불편함을 방지하기 위해 기준 노드와 귀 뒷부분 사이에 틈을 두십시오. 마지막으로, 참가자가 자리를 잡으면 카메라를 재조정하고 비디오에 타임스탬프가 기록되는지 확인하십시오. 얼굴 표정과 고품질 오디오를 기록하기 위해 카메라 하나를 참가자의 얼굴에 맞추십시오.필기 동작을 포함한 손의 움직임을 포착하고 컴퓨터 화면에 어떤 과제가 표시되는지 확인하기 위해, 다른 카메라의 초점을 참가자 앞 영역에 맞춥니다. EEG 기록 소프트웨어에서 데이터 기록을 시작합니다. 모든 채널이 기록 장치에 표시되는지 확인하여 기록 장치와 EEG 헤드셋 사이에 연결 상태가 양호한지 확인합니다.처음에 모든 채널이 낮은 진폭의 진동과 함께 유사한 양상을 보이는지 확인하십시오. 그 다음, 휴식 시간 직전과 각 새로운 문제 유형이 시작되기 전에, 로깅 장치에서 일관된 패턴이 나타나도록 펠트 전극을 다시 연결하고 조정하여 참가자와의 연결 상태가 양호한지 EEG를 통해 확인하십시오. 과제 수행 동안 참가자가 최대한 움직이지 않고 조용히 유지하도록 안내하십시오.데이터 수집 과정 중 모든 사전 계획된 시각적 의사소통은 컴퓨터 모니터를 통해 이루어질 것임을 피험자에게 알립니다. 과제 제시 소프트웨어를 실행합니다. 데이터 수집의 시작과 끝에 휴식 시간을 배정하며, 이 시간은 기저선 데이터를 얻는 데 사용됩니다.첫 번째 공간 문제 유형을 표시하십시오. 이는 객관식 테스트 또는 진위형 회전 문제입니다. 이어서, 객관식 테스트 또는 진위형 정신적 절단 문제인 두 번째 공간 문제 유형을 표시하십시오. 다음으로, 공학 정역학의 특정 원리에 초점을 맞춘 공학 문제 유형을 표시하십시오.과제가 완료되면 EEG 헤드셋을 제거합니다. 또한 과제 제시 소프트웨어, EEG 기록 소프트웨어 및 비디오 녹화 장비를 끕니다. 마지막으로 참가자에게 감사를 표하고, 향후 연락 계획 및 연구 결과가 추후 어떻게 제공될 수 있는지에 대한 개요를 설명합니다.EEG 캡은 전기 전위를 통해 뇌 활성화를 수집하며, 여기서 보듯 데이터 내의 특정 아티팩트와 여러 이벤트들을 수동으로 제거해야 합니다. 독립 성분 분석을 거치면, 소프트웨어를 통해 데이터를 두피 활성화 표현 방식과 시행(Trial) 및 시간별로 배열된 2D 연속 활성화 그래프로 매핑할 수 있습니다. 이 기술에 숙달되면 45분에서 1시간 내에 수행할 수 있습니다.이는 피험자의 문제 해결 속도에 따라 달라진다는 점을 이해하시기 바랍니다. 이 절차를 수행하는 동안, 일반적으로 펠트 스탬프를 유지함으로써 EEG가 피험자의 머리와 잘 연결되어 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 이 영상을 시청한 후에는 EEG 장치를 설정하고 피험자로부터 데이터를 수집함으로써, 신경 효율성 연구를 위한 EEG 데이터 수집 방법을 충분히 이해하게 될 것입니다.

utilizing-electroencephalography-measurements-for-comparison-task

Research

연구

JoVE Journal

Behavior

행동

우리는 자기 공명 영상 (MRI)에 의해 캡처 해부학 적 정보와 결합 마그네토와 electroencephalography (멕 / EEG)은, 청각주의와 관련된 대뇌 피질의 네트워크의 역학을 매핑 사용합니다.

동시 멕 / EEG와 해부학적인 몸의 구조 제약 최소 - 표준 견적을 사용하여 매핑 두피 역학 : 청각주의 예

두개의 전극 이식 환자는 환자가 행동 작업을 수행하는 동안 뇌의 여러 영역에서 신경 학적 데이터를 기록 할 수있는 독특한 기회를 제공한다. 여기서, 우리는이 환자 집단에 대한 액세스, 다른 기관에서 재현 할 수 이식 환자에서의 기록 방법을 제시한다.

두개 내 전극 피사체에 행동 작업 수행

직립 운동 작업 중 뇌 활동을 모니터링하는 것은 운동 장애의 신경 원인을 조사할 때 큰 가치가 있습니다. 여기에서는 기능적 근적외선 분광법과 4가지 유형의 운동 작업 중 근육 및 운동학적 활동의 지속적인 모니터링을 결합한 프로토콜을 보여줍니다.

모터 작업하는 동안 동시 운동 학적 및 EMG 모니터링과 감각 및 모터 뇌 영역의 기능 근적외선 분광법

선물이 intracranial electroencephalography 데이터 통계 파라미터 매핑 (SPM) 소프트웨어를 사용 하 여 분석 하는 데 사용할 수 있는 두 개의 분석 프로토콜: 신경 활동, 및 동적 인과 관계에 대 한 시간-주파수 통계적 파라미터 매핑 분석 내부 및 남북 regional 연결에 대 한 유발된 반응의 모델링.

신경 활동과 연결 Intracranial 뇌 파 데이터를 사용 하 여 SPM 소프트웨어 분석

본 프로토콜은 동시 EEG 및 fNIRS 기록을 수행하는 방법과 EEG 및 fNIRS 데이터 간의 관계를 검사하는 방법을 설명합니다.

플랭커 태스크를 이용한 동시 전류 뇌파 및 기능적 근적외선 분광 기록 수행

여기에 제시된 프로토콜은 동시 뇌파 검사(EEG) 및 행동 평가에 대한 정보를 실시간으로 제공합니다. 우리는 이 프로토콜과 관련된 모든 단계를 신경과학의 많은 분야, 특히 학습 및 기억 분야의 연구자들에게 매력적인 솔루션으로 논의했습니다.

해마 신경 발생을 연구하기 위한 도구로서의 무선 전기생리학 및 기억 행동 테스트의 동시 모니터링

우리는 원래 듀얼 태스크 스크린 (DTS)을 스포츠 유발 가벼운 외상성 뇌 손상을 가진 선수를 평가할 수있는 휴대용, 저렴한 비용으로 개발했습니다. 우리는 미래의 임상 사용을 위해 원래 DTS를 개정하고 단일 및 이중 작업 성능의 신경 기초를 측정하기 위해 DTS의 신경 이미징 호환 버전을 개발했습니다.

이중 작업 화면의 개정 및 신경 이미징 호환 버전

자기 뇌파(MEG)와 고밀도 뇌파 검사(HD-EEG)는 확증 및 보완 정보를 제공하기는 하지만 동시에 기록되는 경우는 드뭅니다. 여기에서는 MEG 및 HD-EEG를 동시에 기록하기 위한 실험 설정과 약물 내성 간질이 있는 소아의 간질 유발 및 웅변 뇌 영역을 국소화하는 것을 목표로 하는 이러한 데이터를 분석하는 방법론을 설명합니다.

약물 내성 간질이 있는 소아의 수술 전 평가에서 전자기 소스 이미징

다중 자기 공명 영상(MRI) 데이터 양식에 의해 정보를 얻은 대뇌파 네트워크의 뇌파검사(TMS-EEG) 매핑과 결합된 맞춤형 경두개 자기 자극을 위한 새로운 프로토콜입니다.

실시간 피질 네트워크 매핑을 위한 신경영상 유도 TMS-EEG

이족 보행 운동의 복원 및 재활을위한 효과적인 뇌 기계 인터페이스 (BMI) 시스템의 개발은 사용자의 의도를 정확하게 디코딩이 필요합니다. 여기에서 우리는 동시 비 침습적 신경 활동의 인수, 근육 활동, 다양한 운동 작업 및 조건에서 전신 운동을위한 새로운 실험 프로토콜과 데이터 수집 기법을 제시한다.

동시에 두피 뇌파 (EEG), 근전도 (EMG), 멀티 모달 신경 디코딩을위한 전체 몸 분절 관성 기록

학습하세요 EEG를 활용한 뇌파 전위 측정으로 공간 지능 작업의 신경 효율성을 비교하는 방법입니다. 이 기술은 공학 교육에서 문제 해결 능력과 뇌 활동의 관계를 분석하여 학습 전략 개선에 활용할 수 있습니다.

작업 별 신경 효율성 비교를위한 뇌파 전위 측정을 활용 : 공간 지능 작업을

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