Vorstendom en Omega complexiteit Analyses van de rust-state-elektro-encefalografie

Dit semester hebben 10 vragen beantwoord in het veld van hersenaandoeningen, zoals hoe een efficiënt paar markers te identificeren voor een bios-code in de huidige diagnose. Het belangrijkste voordeel van deze techniek is dat het kan fungeren als een referentie van het openstaande probleem wanneer u zich aan traditionele EEG-analyse houdt. De toepassingen van deze techniek strekken zich uit naar ons begrip van rusttoestandnetwerken van het menselijk brein.

Om met deze procedure te beginnen, importeer de ruwe EEG-gegevens naar de EEG-labsoftware. Laad vervolgens het kanaallocatiebestand in de EEG-labsoftware om de ruimtelijke locaties van deze elektroden te verkrijgen. Om de referentie-elektroden te verwijderen, selecteert u een optie van Selecteer gegevens in het kanaalbereik van het pop-up dialoogvenster, selecteert u alleen de opname-elektroden en selecteert u de referentie-elektroden niet, zodat de referentie-elektroden kunnen worden verwijderd.

Om de EEG-gegevens bandpass te filteren tussen 0,5 en 80 hertz, kiest u in het pop-up dialoogvenster 0,5 voor de onderste rand van het frequentiedoorlaatband hertz en kiest u 80 voor de bovenste rand van het frequentiedoorlaatband hertz. Klik vervolgens op Ok. Om het stroomlijnruis met een notchfilter tussen 49 en 51 hertz te verwijderen, kiest u in het pop-up dialoogvenster 49 voor de onderste rand van het frequentiedoorlaatband hertz en kiest u 51 voor de bovenste rand van het frequentiedoorlaatband hertz. Selecteer vervolgens de optie Notch filter de gegevens in plaats van doorlaatband, en klik op Ok. Om oogbewegingen te verwijderen, klikt u op Tools, klikt vervolgens op Artefactverwijdering met AAR 1.3 en EOG-verwijdering met BSS.

Om EMG te verwijderen, klikt u op Tools, klikt vervolgens op Artefactverwijdering met AAR 1.3 en EMG-verwijdering met BSS. Segmenteer vervolgens de voorbewerkte continue EEG-gegevens in epochen met een epochlengte van twee seconden. Er verschijnt een venster waarmee de gesegmenteerde EEG-gegevens kunnen worden opgeslagen.

Importeer vervolgens de gesegmenteerde EEG-gegevens naar de EEG-labsoftware en verwerp EEG-epochen met amplitudewaarden die plus of min 80 microvolt overschrijden op elke elektrode. Sla vervolgens de voorbewerkte EEG-gegevens op. In deze procedure voor elk onderwerp, laadt u de voorbewerkte EEG-gegevens, converteert u referentiekanalen naar gemiddelde gemeenschappelijke referentie en bandpass filtert u de EEG-gegevens tussen twee en 20 hertz.

Identificeer vervolgens de vier microstaatskaarten in elk onderwerp. Kies in het pop-up dialoogvenster drie voor het minimumaantal klassen, kies zes voor het maximumaantal klassen, kies 50 voor het aantal herstarts, kies het maximumaantal kaarten om te gebruiken, en selecteer de opties van alleen GFP-piek en Geen polariteit. Klik vervolgens op de Ok-knop.

Vervolgens slaat u de EEG-gegevens van elk onderwerp op nadat u zijn eigen microstaatskaarten heeft geïdentificeerd. Importeer de EEG-gegevenssets van alle onderwerpen die in de laatste stap zijn opgeslagen in één keer. Identificeer vervolgens de microstaatskaarten op groepsniveau.

Selecteer in het pop-updialoogvenster de gegevenssets van alle onderwerpen in de optie, Kies sets voor gemiddeld. Geef in de optie, Naam van het gemiddelde, een naam op voor de microstaatskaarten op groepsniveau, klik vervolgens op de Ok-knop. Dit creëert een nieuwe dataset met de naam GrandMean die de microstaatskaarten op groepsniveau opslaat. Sorteer handmatig de volgorde van de vier groepsniveau microstaatskaarten volgens hun klassieke volgorde.

Selecteer in het pop-upvenster Meer en vervolgens wordt het aantal weergegeven kaarten vier. Selecteer vervolgens Man sort. Voer in het pop-up dialoogvenster de nieuwe volgorde van de vier groepsniveau microstaatskaarten in en klik op Sluiten.

Sorteer vervolgens de volgorde van de vier microstaatskaarten van elk onderwerp, sla de microstaatparameters voor elk onderwerp op die twee pop-up dialoogvensters achter elkaar zal oproepen. Selecteer in het eerste dialoogvenster de gegevenssets van alle onderwerpen. Selecteer in het tweede dialoogvenster 4-Klassen voor optie, Aantal klassen.

Selecteer de opties van Alleen passen op GFP-pieken en Verwijder potentieel afgekapte microstaten. Kies vervolgens 30 voor het labelsmoothingvenster, ms, en kies Een voor de Non-Smoothness-penalty, klik vervolgens op Ok. Een CSV-bestand dat submicrostaatparameters opslaat, wordt op de computer opgeslagen. Deze afbeeldingen tonen dat microstaat Klasse A en B een rechterfrontaal naar links occipitaal oriëntatie hebben, en een linkerfrontaal naar rechts occipitaal oriëntatie respectievelijk.

Microstaat Klasse C en D hebben symmetrische topografieën maar prefrontale naar occipitale oriëntatie, en front naar centraal naar occipitale oriëntatie werden respectievelijk waargenomen. Deze tabel toont het gemiddelde en de standaarddeviatie van microstaatparameters van de gezonde proefpersonen. Eenmaal onder de knie, kan deze techniek in één uur worden uitgevoerd als deze correct wordt uitgevoerd.

Tijdens het uitvoeren van deze procedure is het belangrijk om te onthouden dat de EEG-gegevens zorgvuldig moeten worden voorbewerkt. Na dit proces kunnen andere methoden zoals bronlokalisatie worden uitgevoerd om aanvullende vragen te beantwoorden, zoals waar deze microstaatskaarten vandaan komen. Deze techniek heeft een weg gebaand voor onderzoekers op het gebied van hersenwetenschap om ziekten in de menselijke hersenen bloot te leggen.