May 25th, 2019
외부 반복 자극에 대한 신경 entrainment의 시간 진화를 평가하는 프로토콜이 제시된다. 동일한 실험 조건의 정상 상태 기록은 시간 도메인에서 획득되고 평균화됩니다. 정상 상태 역학은 응답 진폭을 시간 함수로 플로팅하여 분석됩니다.
신경 자극은 신경 활성을 감각 자극의 주기성에 동기화한다. 이러한 동기화는 뇌전도의 진동이 감각 자극에 잠겨 있는 정상 상태 발생 전위, 즉 진동을 생성한다. 정상 상태의 진폭의 고전적인 해석은 자극에 고정된 일정한 신경 반응 단계와 자극과 관련이 없는 임의의 배경 잡음으로 가정합니다.
고정 관념 반응은 자극의 반복된 프리젠 테이션을 통해 평균적으로 얻을 수 있습니다. 이 접근은 자극에 장기간 노출에 의해 유도된 잠재적인 적응의 경우와 같이 반응의 역학을 무시합니다. 동물 모델에서, 피질 뇌 영역에서 생성된 청각 정상 상태 반응은 진폭 변조 된 톤의 지속적인 프리젠 테이션에 추가합니다.
인간에서는, 최근 시각적으로 호출된 정상 상태의 근본적인 주파수의 힘이 피험자의 30%에 만 고정되어 있음을 입증되었습니다. 연구의 초점이 훈련의 역학인 경우, 우리는 응답의 현세적 진화가 다른 독립적 인 실험 실행에서 동일할 것이라고 가정 할 수 있습니다. 따라서 독립 실행전반에 걸쳐 모든 획기적인 신호의 평균은 진동 반응의 장기적인 역학을 정확하게 표현합니다.
이러한 가정에 기초하여, 우리는 정상 상태 응답의 시간 진화를 특성화하는 방법을 개발했습니다. 이 방법은 녹음 내의 후속 시대를 평균하는 대신 동일한 실험 상태의 여러 레코딩을 획득하는 것으로 구성됩니다. 다른 레코딩의 동일한 시간 창에 해당하는 시대는 평균입니다.
이 연구에서는 응답의 예로, 정시적으로 시각적으로 불러일으킨 잠재 잠재력을 사용하여 방법에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 그러나, 방법론은 다른 감각 자극의 정상 상태 반응을 분석하는 데 사용될 수 있다. 마지막으로, 단일 평가판 방법과의 비교를 기반으로 방법론의 장점과 단점을 제시하여 신경 연수를 분석합니다.
주제에 오신 것을 환영합니다. 이 연구의 목적과 관련성을 설명하기 위해, 친절한 분위기에서 이야기하는 주제를 초대합니다. 관련 기술 정보에 대한 설명을 제공합니다.
모든 질문에 철저히 대답하십시오. 원하는 경우 언제든지 실험 세션을 중단할 수 있음을 명시적으로 언급합니다. 자원봉사자에게 주제 통보 동의서를 읽고 해당 양식에 서명하도록 요청한다.
에탄올로 두피를 청소, 95%에서 용액은 죽은 피부 세포의 층을 제거하고 그것을 커버 피지. 이 단계는 전극과 두피 사이의 임피던스를 줄이는 것이 중요합니다. 상기 상기 원주를 측정하여 실험에 사용될 전극 캡의 크기를 정의한다.
피사체에게 전극 캡을 착용하도록 요청하십시오. 캡의 편안하지만 올바른 위치에 대한 지침을 제공합니다. 내침과 이온 사이의 거리를 측정합니다.
마찬가지로 왼쪽과 오른쪽 사전 소변 지점 사이의 거리를 측정합니다. 전극 캡의 위치를 수정합니다. 실험에 고려된 전극 위치에 전도성 젤을 넣습니다.
녹음 사이트 수는 필요에 따라 다를 수 있습니다. 보통, 우리는 라디오 시스템을 사용하여 64 두피 위치에서 기록합니다. 레코딩 전극을 올바른 위치에 놓습니다.
자원봉사자와 함께 실험실에 가서 피사체에게 편안한 자세로 앉도록 부탁한다. 전자경전을 기록하기 위해 외부 전극을 관동맥 위치에 배치합니다. 이러한 신호는 깜박임 및 눈 의 움직임에 의해 유도된 EEG 아티팩트를 교정하기 위해 다음 단계에서 사용됩니다.
EEG 획득 시스템을 켜고 전극 임피던드를 확인합니다. 필요에 따라 제조업체의 지시에 따라 임피던스를 수정합니다. EOG가 외부 전극에 의해 올바르게 기록되고 있는지 확인하기 위해 피사체에게 눈을 깜박이고 다른 방향으로 움직이도록 요청합니다.
피사체의 시야각에 따라 화면의 위치를 수직 방향으로 조정합니다. 우리의 화면은 사각형의 정점이 5x5cm이기 때문에 50x50cm 검은 화면의 중앙에 위치한 4 개의 발광 다이오드로 구성됩니다. 참가자는 화면에서 약 70센티미터 떨어진 곳에 앉아 있기 때문에 LED 제곱의 사각형은 약 4도의 시각적 각도를 서브스텐시합니다.
화면의 휘도 레벨을 참가자의 편안한 레벨의 상한으로 조정합니다. 시각적 자극의 매개 변수를 설정합니다. 실험에서 광강도가 10Hz에서 변조되는 지속적인 시각적 자극이 제공됩니다.
실험에 필요한 시간에 대한 자극을 제시한다. 자극을 2분 동안 일시 중지합니다. 자극 기간보다 3배 더 긴 일시 중지를 권장합니다.
프레젠테이션 단계를 30회 반복합니다. 실험의 30실행은 측정의 높은 신호 대 잡음 비율을 보장합니다. 그럼에도 불구하고 실험 프로토콜에서 더 많은 수의 반복을 구현할 수 있습니다.
표준 절차를 사용하여 EEG를 기록합니다. 실험 실행은 단일 파일에 저장하거나 각 실행에 대해 다른 파일을 만들 수 있습니다. 다음 단계는 표준 EEG 처리에 해당합니다.
이 처리는 오프라인으로 수행되며 적절하게 수정할 수 있습니다. 평균 참조를 사용하여 레코딩을 다시 참조합니다. 밴드 패스필터 EEG 신호, 차단 주파수는 필요에 따라 수정할 수 있다.
필요한 경우 전극 좌표를 국제 10-20 시스템으로 변환합니다. 적절한 절차를 사용하여 안구 아티팩트를 제거합니다. 이를 위해 다른 기술을 사용할 수 있습니다.
EEG 데이터와 적절한 길이의 시대를 분류합니다. EEG 아티팩트가 포함된 시대를 제거합니다. EEG 시대를 따라 현재의 드리프트를 직접 드렌딩합니다.
이 시대를 N 행 및 M 열의 데이터 행렬로 재배열하여 N은 기록 수와 시대 수를 나타내는 M을 나타냅니다. 컬럼 현명한, 데이터 집합을 평균. 이를 위해 서로 다른 레코딩의 동일한 시간 창에 해당하는 30개의 시대는 시간 영역에서 평균화되어야 합니다.
빠른 포리에 변환을 사용하여 평균의 끝에서 정상 상태 응답의 진폭을 계산합니다. 정상 상태 반응의 진폭은 감각 자극의 진폭 변조의 주파수에서 얻어진경 진폭으로 정의된다. 벡터는 응답의 주파수의 각 면에 FFT 저장소의 추가 매 수의 진폭을 평균하여 잔류 노이즈 레벨을 계산합니다.
컬럼 인덱스의 함수로서 정상 상태 응답 및 RNL의 진폭을 플롯하여 자극 기간 동안 매개 변수의 진화를 탐구합니다. 결과. 그림 2는 초조의 컬럼 의 평균에서 발생하는 SSVEP의 파형의 변화를 보여줍니다. 30개의 녹음이 입수되었다.
자극에 잠긴 신경 진동 시간은 컬럼 의 평균이 수행됨에 따라 분명해졌습니다. 크게, SSVEP가 생성되는 기간은 열 하나에 대응하는 추적에서 관찰될 수 있다. 이 열에서는 02초의 사전 자극 기준선이 플롯됩니다.
따라서, 여기서 설명된 절차는 신경 자극이 이미 확립되면 진동 반응의 역학뿐만 아니라 신경 진동의 참여도 특성화할 수 있다. SSVEP의 평균 진폭은 컬럼의 첫 번째 시대의 평균 동안 감소하고 나중에 안정화하는 경향이 있었다. 이러한 동작은 평균화가 수행됨에 따라 감쇠되는 첫 번째 평균 시대에 계산된 응답 진폭에 대한 노이즈의 상대적으로 높은 기여도에 의해 설명될 수 있다.
잔류 노이즈 레벨의 표준 편차는 평균 시대의 수가 증가함에 따라 상대적으로 일정하게 유지되었으며, 이는 실험 섹션을 따라 기록 조건이 안정적이었다는 것을 시사합니다. 위에 제시된 결과는 측정의 고음 비율에 대한 피크 신호의 변화를 결정했습니다. 평균화가 진행됨에 따라 평균 시대가 18개로 증가함에 따라 피크 신호 대 잡음 비율이 증가했습니다.
평균 시대의 수의 추가 증가는 신호의 품질에 크게 영향을 미치지 않았다. 마지막으로, 상류 상태의 시각적 인 역학은 잠재적 인 진폭을 불러 일으켰으며, 잔류 노이즈 레벨은 도 4에서 표현된다. 4 이러한 역학은 시간의 함수로서 기둥의 수의 함수로서 기둥의 수의 함수로서 기둥의 수의 함수로서 열의 끝에 계산 된 응답 매개 변수를 플로팅하여 얻어졌다.
이 피험자에서, 자극 개시에 따라 처음 12초 동안 반응 진폭이 점차 증가했습니다. 세 시대의 길이에 해당하는 시간입니다. 자극이 지속됨에 따라 다음 12초 동안 반응이 지속적으로 감소했으며 그 후에도 비교적 일정하게 유지되었습니다.
이러한 결과는 자극 기간 동안 이 매개 변수가 상대적으로 일정했기 때문에 RNL의 동작에 의해 설명될 수 없습니다. 자극 개시 에 따른 SSVEP 진폭의 증가는 통합 프로세스에 의해 설명될 수 있으며, 이는 신경 자극의 안정화를 초래한다. 진폭의 후속 감소는 지속적인 자극에 SSVEP의 적응을 시사한다.
그럼에도 불구하고 이러한 가설은 적절한 샘플 크기를 가진 제어 된 실험에서 테스트해야합니다. 독립 실행의 시간 도메인 평균 이후에 정상 상태 응답의 진폭을 계산하는 것은 평균에서 살아남은 시간 잠긴 진동만 분석하는 것을 의미합니다. 이 절차는 개별 시험에서 응답의 역학에 관한 관련 정보를 필터링할 수 있습니다.
그러나 노이즈 비율에 대한 신호가 충분히 높다는 것을 보장합니다. 이러한 측면은 반응이 전기생리학적 임계값에 가까우면 특히 중요할 수 있으며, 측정의 낮은 신호 대 잡음 비율로 인해 실내학습의 검출이 손상될 수 있는 조건이다.
이 연구는 반복적인 외부 자극에 대한 신경 동기화의 시간 진화를 평가하기 위한 프로토콜을 제시합니다. 이 방법은 자극에 대한 신경 반응의 정상 상태 기록을 활용하며, 독립적인 실험 실행을 통한 반응을 평균화하여 동역학을 분석합니다.
This method enables biopharma R&D teams to characterize the temporal dynamics of neural entrainment, a key biomarker for target engagement in CNS drug discovery. By capturing time-resolved changes in steady-state evoked potential amplitude, it supports mechanistic de-risking of neuromodulatory targets and improves predictive confidence in early-stage target validation. The approach enhances translational continuity by providing quantifiable, reproducible neural response profiles that inform go/no-go decisions in preclinical development.
The method fits within the discovery continuum from target validation through lead identification to preclinical efficacy testing, where dynamic neural response profiling is essential for de-risking CNS-targeted therapeutics.