Artykuł metodologiczny

Połączone inwazyjne podkorowe i nieinwazyjne powierzchniowe zapisy neurofizjologiczne do oceny funkcji poznawczych i emocjonalnych u ludzi

DOI:

10.3791/53466

⸱

19 maja 2016

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Institute of Clinical Neuroscience and Medical Psychology, Medical Faculty, Heinrich-Heine-University, 2Department of Neurology, Center for Movement Disorders and Neuromodulation, University Clinic Düsseldorf, 3Department of Neurosurgery, Functional Neurosurgery and Stereotaxy, Center for Movement Disorders and Neuromodulation, University Clinic Düsseldorf

W tym artykule

Podsumowanie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Niniejszy protokół ma na celu ocenę funkcji poznawczo-emocjonalnych w zwojach podstawy poprzez jednoczesny neurofizjologiczny zapis lokalnych potencjałów pola i nieinwazyjną aktywność kory mózgowej (EEG). Przykładem procedury jest zastosowanie paradygmatów obejmujących bodźce mowy o konotacji emocjonalnej lub zadania Flankera polegającego na kontroli poznawczej.

Streszczenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Pomimo sukcesu w zastosowaniu nieinwazyjnej elektroencefalografii (EEG), magnetoencefalografii (MEG) i funkcjonalnego rezonansu magnetycznego (fMRI) do wydobycia kluczowych informacji o mechanizmie ludzkiego mózgu, takie metody pozostają niewystarczające, aby dostarczyć informacji o procesach fizjologicznych odzwierciedlających funkcje poznawcze i emocjonalne na poziomie podkorowym. Pod tym względem nowoczesne inwazyjne podejścia kliniczne u ludzi, takie jak głęboka stymulacja mózgu (DBS), oferują ogromne możliwości rejestrowania podkorowej aktywności mózgu, a mianowicie lokalnych potencjałów pola (LFP) reprezentujących spójną aktywność zespołów nerwowych z zlokalizowanych zwojów podstawy lub obszarów wzgórza. Niezależnie od faktu, że metody inwazyjne u ludzi są stosowane tylko po wskazaniach medycznych, a zatem zarejestrowane dane odpowiadają zmienionym obwodom mózgowym, można uzyskać cenne informacje na temat obecności nienaruszonych funkcji mózgu w odniesieniu do aktywności oscylacyjnej mózgu i patofizjologii zaburzeń w odpowiedzi na eksperymentalne paradygmaty poznawcze. W tym kierunku coraz więcej badań DBS u pacjentów z chorobą Parkinsona (PD) koncentruje się nie tylko na funkcjach motorycznych, ale także na procesach wyższego poziomu, takich jak emocje, podejmowanie decyzji, uwaga, pamięć i percepcja sensoryczna. Ostatnie badania kliniczne podkreślają również rolę DBS jako alternatywnego leczenia zaburzeń neuropsychiatrycznych, od zaburzeń obsesyjno-kompulsywnych (OCD) po przewlekłe zaburzenia świadomości (DOC). W związku z tym koncentrujemy się na wykorzystaniu połączonych inwazyjnych (LFP) i nieinwazyjnych (EEG) nagrań ludzkiego mózgu w ocenie roli struktur korowo-podkorowych w przetwarzaniu poznawczym i emocjonalnym poprzez paradygmaty eksperymentalne (np. bodźce mowy o konotacji emocjonalnej lub paradygmaty kontroli poznawczej, takie jak zadanie Flankera), u pacjentów poddawanych leczeniu DBS.

Wprowadzenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Inwazyjne zapisy neurofizjologiczne u ludzi pochodzą z przełomowych badań ukierunkowanych na zapisy elektrokortykograficzne z obszarów korowych i móżdżku podczas operacji epilepsji i badań nad nowotworami1. Kamieniem milowym w dalszym rozwoju takiej procedury zapisu było wprowadzenie techniki stereotaktycznej, która zapewnia bezpieczny i skuteczny dostęp do głębokich struktur ludzkiego mózgu2. Oprócz leczenia klinicznego, metody inwazyjne u mózgu u ludzi stanowią raczej wyjątkową okazję do zbadania funkcji mózgu w odniesieniu do zarejestrowanych wzorców aktywności modulowanych przez bodźce zewnętrzne, w szczególności w przypadku śród- i pooperacyjnych zapisów inwazyjnych u pacjentów poddawanych zabiegom głębokiej stymulacji mózgu (DBS). Zastosowanie i przydatność DBS została uwzględniona w różnych chorobach neurologicznych i neuropsychiatrycznych, od choroby Parkinsona (PD) po zaburzenia obsesyjno-kompulsywne (OCD) lub stany takie jak przewlekłe zaburzenia świadomości (DOC).

W szczególności, DBS został zastosowany w leczeniu choroby Parkinsona3,4,5, drżenia samoistnego6, pierwotnej/uogólnionej dystonii segmentalnej7,8,9, choroby Huntingtona10,11, depresji opornej na leczenie12,13, uzależnienia od nikotyny i alkoholu14, choroby Alzheimera15,16, zespołu Tourette'a17 i przewlekłych zaburzeń świadomości (DOC)18,19,20.

W zakresie neuropsychiatrii, DBS jest zatwierdzoną/oznaczoną znakiem CE metodę leczenia zaburzeń obsesyjno-kompulsywnych (OCD) ukierunkowaną na przednią kończynę torebki wewnętrznej (ALIC) i jest w użyciu ukierunkowana na torebkę brzuszną/prążkowie brzuszne/jądro ogoniaste (VC/VS),jądro półleżące (Nac) i jądro podwzgórzowe (STN)21. Jeśli chodzi o DBS w OCD22, ostatnie badania podkreślają rolę STN w mechanizmie kompulsywnego sprawdzania poprzez wykorzystanie paradygmatów opartych na pamięci23,24,25.

Warto zauważyć, że modulacja aktywności mózgu pod wpływem paradygmatów o konotacjach poznawczych i emocjonalnych została podkreślona w DOC26,27,28,29. W związku z tym DBS jest podkreślany nie tylko jako prospektywne leczenie przewlekłego DOC, ale także jako procedura kliniczna, która otwiera możliwość badania modulacji aktywności podkorowej poprzez rejestrowanie lokalnych potencjałów pola (LFP) z centralnych regionów wzgórza w trakcie i po operacji.

W DBS, neurochirurgiczne wszczepianie elektrod opiera się na technice stereotaktycznej, która bezpiecznie uwzględnia anatomiczne ograniczenia mózgu, podczas gdy stymulacja pacjenta jest dostosowywana za pomocą śródoperacyjnych testów stymulacji impulsowej. Pooperacyjny zapis LFP jest możliwy po wstępnej implantacji elektrod DBS i przed internalizacją generatora impulsów. W szczególności niniejszy protokół koncentruje się na nagraniach pooperacyjnych.

W połączeniu z LFP, jednoczesny zapis aktywności kory mózgowej można osiągnąć na przykład za pomocą nieinwazyjnej elektroencefalografii (EEG) lub magnetoencefalografii (MEG)30,31. Te dwie nieinwazyjne metody są obsługiwane ze względu na doskonałą rozdzielczość czasową. Podczas gdy efekty czaszki w mniejszym stopniu wpływają na MEG niż EEG32, EEG wydaje się korzystne, ponieważ w mniejszym stopniu wpływają na nie artefakty spowodowane metalowymi implantami i ruchami głowy i może być stosowane przy łóżku pacjenta33. Poprzez jednoczesne rejestrowanie aktywności mózgu korowo-podkorowej (LFP i EEG/MEG) w odpowiedzi na stosowane paradygmaty emocjonalno-poznawcze, na podstawie analiz sprzężenia czasowo-częstotliwościowego można ustalić różne relacje między oscylacjami mózgu a zachowaniem34. Z kolei takie wzorce mogą prowadzić do prospektywnych biomarkerów zindywidualizowanych stanów poznawczych i emocjonalnych pacjenta oraz optymalizacji parametrów leczenia z uwzględnieniem zindywidualizowanych ustawień.

Poniższy protokół jest przeznaczony do inwazyjnego i nieinwazyjnego zapisu neurofizjologicznego u ludzi w celu oceny funkcji poznawczych i emocjonalnych, szczególnie na poziomie korowym i podkorowym (EEG i LFP).

Po pierwsze, neurofizjologiczne kroki rejestracji zilustrowane w filmie, który towarzyszy obecnemu protokołowi, odpowiadają nagraniu z przykładem pacjenta z zaburzeniami ruchu, który wykonuje tzw. zadanie Flankera (Przykład 1).

Po drugie, kroki w protokole są omawiane poprzez skupienie się na metodologii analizy i przykładowych wynikach pobranych z opublikowanego przykładu DBS w przewlekłym DOC26 (Przykład 2).

Te dwa przykłady podkreślają możliwość zastosowania proponowanego protokołu do pacjentów leczonych DBS z różnymi zaburzeniami i różnymi paradygmatami eksperymentalnymi.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Procedura DBS oraz rejestracje inwazyjne zostały zatwierdzone przez Komisję Etyczną Kliniki Uniwersyteckiej w Düsseldorfie w Niemczech.

1. Projekt paradygmatu eksperymentalnego i zgoda pacjenta

UWAGA: Opracuj paradygmat eksperymentalny lub wybierz istniejący paradygmat eksperymentalny, aby ukierunkować badanie na interesujący aspekt poznawczy lub emocjonalny.

  1. Wybrać pacjentów, którzy zostaną poddani leczeniu DBS. Sprawdzić, czy pacjent DBS spełnia kryteria włączenia do badania. Jeśli tak, uzyskać podpisaną świadomą zgodę od pacjenta i/lub komisji etycznej (jeśli dotyczy) na przeprowadzenie pomiaru pooperacyjnego oraz zastosowanie odpowiedniego paradygmatu poznawczego.
    Uwaga: Pomiar pooperacyjny odbywa się w dniu następującym po pierwszej operacji DBS polegającej na implantacji elektrod DBS (wraz z ich odpowiadającym eksternalizowaniem z głowy za pomocą specjalnych kabli) i przed drugą operacją dotyczącą stałej implantacji elektrod DBS i stymulatora.
    1. W zadaniu Flankera (Przykład 1) uzyskać podpisaną świadomą zgodę od pacjenta z zaburzeniami ruchowymi (np. chorobą Huntingtona lub chorobą Parkinsona) w celu przeprowadzenia pomiaru pooperacyjnego. Celem eksperymentu Flankera jest zbadanie zdolności pacjenta do adaptacji zachowania w odpowiedzi na błędy oraz określenie, w jaki sposób taka adaptacja odzwierciedla się w aktywności oscylacyjnej mózgu na poziomie korowym i podkorowym.
      UWAGA: Wybór pacjenta jest podyktowany mechanizmem poznawczym, który ma zostać zbadany, oraz rodzajem schorzenia pacjenta. W przykładzie przypadku DBS-DOC (Przykład 2) wybrano pacjentkę z DOC, która w wieku 38 lat doznała urazu głowy. Ze względu na stan pacjentki ograniczający możliwość wyrażenia świadomej zgody, leczenie DBS i udział w eksperymencie zostały zatwierdzone wyłącznie przez lokalną komisję etyczną. Głównym celem pomiaru pooperacyjnego w przypadku DOC było ustalenie, czy funkcje mózgu związane z przetwarzaniem poznawczo-emocjonalnym są nadal zachowane u pacjenta z tak ciężkim zaburzeniem świadomości.
  2. Wybrać rodzaj prezentowanego bodźca (słuchowy, wzrokowy). Określić kolejność prezentacji bodźców (projekt blokowy lub mieszany). Wybrać czas trwania bodźca, interwał międzybodźcowy (ISI) oraz liczbę prób.
    1. Jako przykład praktyczny wykonać zadanie Flankera (Przykład 1, Rycina 1A), aby zbadać zdolność do adaptacji zachowania w odpowiedzi na popełnione błędy w reakcji. Zadanie to składa się z bodźców wzrokowych (pionowo rozmieszczonych grotów strzał flankujących).
    2. Otoczyć bodziec docelowy (grot strzały w centrum) dwiema sąsiednimi strzałkami (powyżej i poniżej celu), które są skierowane w tym samym (kompatybilnym) lub przeciwnym (niekompatybilnym) kierunku; dodatkowo uwzględnić próby stop (koło w centrum).
    3. Prezentować cel po lewej lub prawej stronie i poprosić uczestnika o naciśnięcie przycisku odpowiedzi lewym lub prawym kciukiem. W próbach stop poinstruować uczestników, aby nie reagowali. Prezentować flankery 200 msec przed celem. Wyświetlać cel przez 300 msec i ustawić interwał bodziec-reakcja na 2,000 msec (upływ czasu jest sygnalizowany sygnałem dźwiękowym). W tym zadaniu zaprezentować łącznie cztery bloki po 120 bodźców każdy. Prezentować losowo bodźce kompatybilne (60%), niekompatybilne (20%) i próby stop (20%).
      UWAGA: Wartość interwału bodźca została wybrana tak, aby uniknąć dużej liczby pominiętych prób w przypadku pacjentów z niepełnosprawnością ruchową. Flankery i cel były wyłączane jednocześnie. Pacjenci zostali poinstruowani, aby reagowali tak szybko, jak to możliwe.
      UWAGA: W przykładzie przypadku DBS-DOC (Przykład 2, Rycina 1B) paradygmat eksperymentalny składał się z neutralnych bodźców mowy nieadresowej oraz bodźców mowy adresowanej do osoby znanej26 w projekcie blokowym. Czas trwania bodźca ustawiono na 4 sec (z randomizowanym interwałem międzybodźcowym 4–5 sec). W tym paradygmacie uwzględniono łącznie 80 prób na warunek (Rycina 1B).
  3. Przewidzieć ograniczenia fizyczne i potrzeby pacjenta podczas pomiaru w warunkach pooperacyjnych. W szczególności określić, czy pacjent jest w stanie korzystać z klawiatury komputera, biorąc pod uwagę występowanie nadmiernych ruchów pląsawiczych (choroba Huntingtona) lub drżeń (choroba Parkinsona).
    1. Upewnić się, że pacjent jest w stanie widzieć monitor (ponieważ znieczulenie miejscowe lub stereotaktyczna rama głowy zastosowana podczas operacji DBS mogły spowodować obrzęk twarzy i okolic oczu) i może siedzieć wygodnie przez cały czas trwania eksperymentu. Nie przeprowadzać eksperymentu, jeśli pacjent nie spełnia tych warunków.

2. Przygotowanie do pooperacyjnych rejestracji podkorowych (LFP) i powierzchniowych (EEG)

  1. Przygotuj sprzęt EEG (patrz Materiały w plikach uzupełniających) w pomieszczeniu, w którym będzie przeprowadzany eksperyment. Podłącz komputer rejestrujący do systemu EEG. Uruchom oprogramowanie do rejestracji EEG (patrz "materiały" w plikach uzupełniających).
  2. Kliknij „File”, a następnie „New workspace”, aby zdefiniować obszar roboczy w oprogramowaniu do rejestracji EEG, określając: częstotliwość próbkowania 5 kHz, dolną częstotliwość odcięcia (DC) i górną częstotliwość odcięcia (1,000 Hz), kanały EEG zgodnie z międzynarodowym systemem 10/20 (co najmniej: czołowo-centralny (Fz), centralno-centralny (Cz), referencyjny czołowo-polarny (Fpz) oraz masa (wyrostek sutkowaty), a w zależności od paradygmatu dodatkowo ciemieniowo-centralny (Pz), potyliczno-centralny (Oz), skroniowy (T3/T4), czołowo-przyśrodkowy (F3/F4), czołowo-boczny (F7/F8)) (Rysunek 2D) oraz kanały LFP (LFPL 0, LFPL1, LFPL2, LFPL3 (półkula lewa, Rysunek 2C); LFPR0, LFPR1, LFPR2 i LFPR3 (półkula prawa)). Kliknij „Monitor”, aby zweryfikować, czy określone kanały zostały poprawnie skonfigurowane do rejestracji.
    UWAGA: Zaleca się wcześniejsze przygotowanie obszaru roboczego w celu zminimalizowania czasu trwania eksperymentu oraz uniknięcia nieoczekiwanych zmian w konfiguracji rejestracji. Należy upewnić się, że zapewniono najwyższą rozdzielczość czasową, prawidłowe ustawienia filtrów, odpowiednią częstotliwość próbkowania i właściwy dobór interesujących kanałów.
  3. Skonfiguruj komputer stymulujący, podłączając port równoległy do systemu EEG. Uruchom oprogramowanie stymulujące. Kliknij „run”, aby sprawdzić funkcjonalność paradygmatu na monitorze komputera (bodźce wizualne) i/lub głośnikach (bodźce słuchowe, sygnały dźwiękowe). Upewnij się, że markery (wyzwalacze) z komputera stymulującego są odczytywane przez system rejestrujący podczas prezentacji bodźców i odpowiedzi badanego, sprawdzając ich obecność w oprogramowaniu do rejestracji EEG.
    UWAGA: Wyzwalacze z urządzeń stymulujących muszą mieć czas trwania co najmniej 200 µsec, aby zostały wykryte przez system EEG (przy częstotliwości próbkowania 5 kHz). Ponieważ wyzwalacze są markerami zdarzeń związanych z konkretnym bodźcem lub aktywności ewokowanej występującej w określonym czasie, ich funkcja jest kluczowa dla późniejszej analizy danych. W przykładzie DBS-DOC (Przykład 2) paradygmat eksperymentalny (Rysunek 1B) składał się z bodźców słuchowych (znajome i nieznajome głosy), więc wyzwalacze ustawiono na początku i na końcu każdego prezentowanego bodźca. W przypadku zadania Flankera (Rysunek 1A) wyzwalacze ustawiono w momencie, gdy 1) pojawiły się bodźce dystraktory i bodziec docelowy, 2) pacjent odpowiedział oraz 3) usłyszano sygnał dźwiękowy informujący pacjenta, że czas odpowiedzi upłynął.
  4. Zaznacz wierzchołek głowy pacjenta jako punkt środkowy między nasionem a inionem, używając pisaka do skóry i postępując zgodnie z zaleceniami doświadczonego neurologa lub specjalisty EEG. Dodatkowo zaznacz wybrane pozycje elektrod EEG zgodnie z systemem 10-20. Przytwierdź elektrody powierzchniowe EEG do skóry głowy, najpierw oczyszczając każde wybrane miejsce gazikiem z alkoholem izopropylowym, a następnie stosując pastę ścierną.
    UWAGA: Działania te są ograniczone obecnością opatrunków na głowie pacjenta z DBS. Niemniej jednak doświadczony neurolog powinien być w stanie określić odpowiednią (przybliżoną) lokalizację dla każdej elektrody/kanału. Aby zapewnić prawidłowy kontakt, odsuń włosy (jeśli jest to możliwe). Ze względu na łatwość umiejscowienia można zastosować elektrody samoprzylepne zabezpieczone plastrem chirurgicznym.
  5. Podłącz zewnętrzne elektrody DBS do przedłużenia przezskórnego. Podłącz przedłużenie przezskórne do zewnętrznego złącza kabla. Podłącz każdą elektrodę z zewnętrznego złącza kabla do modułu sterującego EEG zgodnie z konfiguracją rejestracji EEG. Podłącz elektrody skalpowe EEG do modułu sterującego EEG, zaczynając od elektrody masy i referencyjnej.
  6. Przytwierdź elektrody EMG (referencyjną i aktywną) na określonych mięśniach, uprzednio oczyszczając obszar gazikiem z alkoholem izopropylowym. Podłącz elektrody EMG do modułu sterującego EEG.
    UWAGA: Krok ten jest opcjonalny i przeprowadzany głównie w przypadku uwzględnienia zadań ruchowych w paradygmacie lub gdy wymagane jest monitorowanie aktywności mięśni, np. u pacjentów z zaburzeniami motorycznymi.
  7. Kliknij „Monitor”, aby zwizualizować dane. Upewnij się, że sygnały EEG i EMG wyświetlane na monitorze są wolne od artefaktów, wykrywając obecność drgań i nałożonych komponentów wysokiej częstotliwości. Zapoznaj się z wytycznymi dotyczącymi rodzajów artefaktów i innych czynników związanych z rejestracją sygnałów elektroencefalograficznych35 i/lub poproś o pomoc techniczną doświadczonego neurologa lub neuronaukowca, dopóki nie oswoisz się z rodzajami zakłóceń występujących w takich zapisach fizjologicznych.
    UWAGA: Ten krok jest istotny dla zapewnienia wysokiej jakości sygnałów do późniejszej offline'owej analizy danych.

3. Rejestracja pooperacyjnej podkorowej aktywności mózgu (LFP) oraz aktywności powierzchniowej (EEG)

  1. Przekaż instrukcje pacjentowi. Upewnij się, że pacjent czuje się komfortowo i poinstruuj go/ją, aby przerwał/a eksperyment w dowolnym momencie w przypadku wystąpienia dyskomfortu.
  2. Kliknij „run” w oprogramowaniu do stymulacji, aby pacjent mógł zobaczyć paradygmat na monitorze i/lub słyszeć sygnały dźwiękowe i dźwięki. Przeprowadź sesję treningową z pacjentem, aż poczuje się on/ona swobodnie w wykonywanym zadaniu. Rozpocznij jednoczesny zapis aktywności mózgu podkorowej (LFP) i korowej (EEG), podczas gdy pacjent wykonuje zadanie eksperymentalne.
    UWAGA: W przypadku przykładu DBS-DOC (Przykład 2) paradygmat składał się z bodźców słuchowych w układzie blokowym, jak opisano na (Rysunku 1B). W przypadku zadania Flanker (Rysunek 1A), bodźce wzrokowe odpowiadające trzem warunkom (kompatybilne (60%), niekompatybilne (20%) i próba zatrzymania (stop-trial) (20%)) były prezentowane losowo w obrębie każdego bloku (układ mieszany); każdy blok składał się ze 120 bodźców, a cały paradygmat obejmował łącznie cztery bloki. Po zakończeniu zadania dane są zapisywane na dysku twardym komputera rejestrującego w celu późniejszego offline'owego przeglądu i analizy ilościowej.

4. Analiza danych

UWAGA: Kroki z wykorzystaniem oprogramowania do analizy EEG:

  1. Otwórz oprogramowanie do analizy EEG (patrz „materials” w plikach uzupełniających) i kliknij „New”, aby zwizualizować zarejestrowane dane, określając ścieżki folderów (raw, history oraz export) i nazwę danych. Kliknij „Edit channels”, aby wybrać interesujące kanały. W razie potrzeby zmień nazwy kanałów.
  2. Kliknij „Channel Preprocessing”, a następnie „New Reference”, aby ponownie zdefiniować referencję dla sąsiednich kontaktów DBS, tworząc w ten sposób wirtualne kontakty bipolarne dla półkul lewej i prawej. Powtórz ten proces, aby stworzyć wirtualny montaż dla kanałów EEG.
    UWAGA: Montaż z bipolarną re-referencją jest istotny w celu zminimalizowania efektów przewodzenia objętościowego i poprawy niezawodności przestrzennej rejestrowanych sygnałów. W przypadku przykładu DBS-DOC (Przykład 2) skonfigurowano następujące kanały bipolarne: DBS: LFPL01, LFPL12, LFPL23, LFPR01, LFPR12, LFPR23 oraz EEG: Cz/Fz, Pz/Cz, Oz/Pz, T3/Cz i T4/Cz. Warto podkreślić, że o ile sygnały rejestrowane przez MEG są wolne od referencji, o tyle sygnały EEG wymagają referencji w celu ustalenia rzeczywistych, niearbitralnych sygnałów o wartości zero w wspólnej strukturze. Istniejące systemy referencyjne EEG obejmują: referencję Cz lub FPz, średnią między elektrodami na obu uszach, referencję średnią (uwzględniającą wszystkie kanały), referencję z dwóch lub jednej wyrostka sutkowatego oraz referencję szumową. Do celów analizy danych można wykorzystać różne układy re-referencji; na przykład kontakty bipolarne są odpowiednie przy analizie sprzężenia czasowo-częstotliwościowego między sygnałami DBS i EEG.
  3. Kliknij „raw data inspection”, aby przeszukać dane pod kątem artefaktów fizjologicznych i sprzętowych, ze szczególnym uwzględnieniem drżeń motorycznych i zakłóceń aparatury. Zaznacz segmenty, w których występują artefakty.
    UWAGA: Podczas jednoczesnej rejestracji aktywności skalpu i aktywności podkorowej za pomocą zewnętrznych elektrod DBS, EEG wydaje się być bardziej odporne na artefakty szumowe niż techniki takie jak MEG, w których obecne wysiłki koncentrują się na poprawie stosunku sygnału do szumu. Ponieważ pacjenci z zaburzeniami ruchowymi cierpią na ruchy mimowolne, takie jak chorea i drżenie, należy uwzględnić występowanie artefaktów drżeń motorycznych w rejestrowanych sygnałach. Inne zakłócenia wynikają z mrugnięć oczami i artefaktów sprzętowych. W przypadku przykładu DBS-DOC (Przykład 2) inspekcja artefaktów została przeprowadzona poprzez badanie wizualne, a artefakty zaznaczono ręcznie. Odradza się stosowanie wyłącznie automatycznego trybu inspekcji artefaktów, ponieważ niektóre z nich mogą nie zostać rozpoznane według określonego kryterium.
  4. Kliknij „Data Filtering”, a następnie „IIR Filters”, aby zdefiniować filtr notch: 50Hz (do eliminacji artefaktów sieci elektrycznej) oraz filtry Butterwortha o zerowej fazie, określając parametry Low i High Cutoff. Kliknij „Change Sampling Rate”, aby zmniejszyć częstotliwość próbkowania zarejestrowanych sygnałów do określonej częstotliwości, a także określ typ interpolacji.
    1. W przykładzie DBS-DOC ustaw: Low Cutoff: 1.0000 Hz, stała czasowa: 0.1592s, nachylenie: 48 dB/oct; High Cutoff: 80.0000 Hz, stała czasowa: 0.1592 sec i 48 dB/oct oraz częstotliwość downsamplingu na 512 Hz, stosując interpolację splajnową.
      UWAGA: Opcjonalnie można przeprowadzić filtrowanie za pomocą niestandardowych skryptów opartych na znanych pakietach open source: Fieltrip (http://www.fieldtriptoolbox.org/), EEGLab (http://sccn.ucsd.edu/eeglab/) oraz SPM8 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8/). W przypadku pierwszego z nich przykładowe skrypty znajdują się pod adresem (http://www.fieldtriptoolbox.org/tutorial/preprocessing). Inne pakiety również zapewniają szczegółową dokumentację do wykonania tego kroku.
      UWAGA: Downsampling w dowolnym momencie ograniczy przestrzeń częstotliwości dostępną do dalszej analizy zgodnie z twierdzeniem Nyquista. W przypadku przykładu DBS-DOC wybrana częstotliwość próbkowania 512 Hz jest odpowiednia przy analizie pasma częstotliwości do 80 Hz.
      UWAGA: Alternatywnie można przeprowadzić downsampling za pomocą niestandardowych skryptów opartych na znanych pakietach open source: Fieldtrip (http://www.fieldtripbox.org), EEGLab (http://sccn.ucsd.edu/eeglab) oraz SPM8 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8/). W przypadku pierwszego z nich dostępne są przykłady skryptów (http://www.fieldtriptoolbox.org/tutorial/preprocessing). Inne pakiety również oferują dokumentację do wykonania tego kroku.
  5. Eksportuj interesujące kanały bipolarne, klikając „Export”, a następnie „Generic Data”. Eksportuj markery danych (wyzwalacze), klikając „Export”, a następnie „Markers”. Nazwij pliki do eksportu, wybierając format „txt”.
    UWAGA: Aby móc korzystać z narzędzi Fieldtrip w kolejnych krokach, sugeruje się eksport kanałów w sformatowanym pliku (.txt) typu multiplexed oraz zaleca się dołączenie pliku „vmrk”, który zawiera informacje o wyeksportowanych kanałach. Sugeruje się również użycie formatu (.txt) dla wyeksportowanych markerów, przy czym dostępna jest opcja pominięcia markerów odpowiadających błędnym przedziałom wybranym w kroku 4).

UWAGA: Kroki z wykorzystaniem Fieldtrip:

  1. Uruchom program MATLAB i kliknij „set path”, aby dodać ścieżkę do folderu Fieldtrip, jeśli nie została ona dodana domyślnie.
  2. Przekształć uprzednio przetworzone dane i markery do struktury tablicy komórek (cell-array-structure) kompatybilnej z funkcjami Fieldtrip, uruchamiając (Script 1-Supplementary File), pamiętając o określeniu: katalogu zawierającego pliki EEG i LFP z kroku 7, nazw kanałów, częstotliwości próbkowania, czasu próbkowania oraz prób. (Opcjonalnie) Przeprowadź odrzucanie artefaktów poprzez „odkomentowanie” wskazanego kodu. Ten skrypt zapisuje dane w określonym pliku, który zostanie wykorzystany w kolejnych krokach.
  3. Oblicz gęstość widmową mocy LFP dla interesujących kanałów, uruchamiając (Script 2-Supplementary File), pamiętając o określeniu: katalogu zawierającego plik wygenerowany przez (Script 1), metody (wavelet lub mtmconvol), szerokości okna, interesującej częstotliwości (foi), interesującego przedziału czasowego (toi) oraz korekcji linii bazowej częstotliwości (opcjonalnie). Zdefiniuj typ analizy statystycznej i pożądany poziom p-value.
    Uwaga: W przykładzie przypadku DBS-DOC (Przykład 2) analiza mocy została przeprowadzona z zastosowaniem analizy czasowo-częstotliwościowej falkowej zsynchronizowanej z bodźcem (falka Morleta (width = 5)) z oknem Hanninga, w zakresie częstotliwości 4-80 Hz i w przedziale czasowym od -1 do 4 s. Ponieważ falki mają zmienną rozdzielczość w czasie i częstotliwości, wybierając konkretną falkę, decydujemy o kompromisie między rozdzielczością czasową a widmową. W szczególności falki Morleta mają kształt sinusoidalny ważony jądrem Gaussa, co umożliwia przechwycenie lokalnych komponentów oscylacyjnych w szeregu czasowym. Zmniejszenie parametru szerokości (width) zwiększy rozdzielczość czasową kosztem rozdzielczości częstotliwości i na odwrót. Szerokość pasma widmowego przy danej częstotliwości F jest równa F/width x 2 (dla F = 40 Hz i width = 5 szerokość pasma widmowego wynosi 16 Hz), podczas gdy czas trwania falki jest równy width/F/pi (dla F=40 Hz i width=5 czas trwania falki to 39,8 msec). Do analizy statystycznej między warunkami zastosowano podejście randomizacyjne oparte na klastrach (zmienne czasowe i częstotliwościowe) (poziom p = 0,05 w teście dwustronnym) 39. Jako przykład wyników uzyskanych w tym kroku należy zapoznać się z Rysunkiem 4A oraz Rysunkiem 4D. Analiza odpowiedzi czasowo-częstotliwościowej została przeprowadzona za pomocą dostosowanych skryptów opartych na oprogramowaniu open source Fieldtrip (http://www.fieldtriptoolbox.org/). Szczegółowe informacje na temat dostosowywania skryptu do tego kroku znajdują się pod adresem http://www.fieldtriptoolbox.org/reference/ft_freqanalysis.
  4. Oblicz koherencję między sygnałami podkorowymi a korowymi, uruchamiając (Script 3-Supplementary File), pamiętając o określeniu: długości segmentów, procentu nakładania się (overlap) oraz interesującej częstotliwości. W przypadku analizy statystycznej określ typ analizy i pożądany poziom p-value.
    Uwaga: Analiza koherencji mierzy liniową zależność między dwoma szeregami czasowymi o stałym stosunku amplitud40. W przykładzie przypadku DBS-DOC (Przykład 2), do obliczenia koherencji wykorzystano segmenty o długości 1 s z 50% nakładaniem, koncentrując się na przedziale częstotliwości od 1 do 25 Hz. Do analizy koherencji wewnątrzpacjentowej zastosowano podejście randomizacyjne oparte na klastrach (zmienne czasowe i częstotliwościowe) (poziom p = 0,05 w teście dwustronnym)41. Ponadto obliczono część urojoną koherencji42.
    Podstawowe kroki dostosowywania skryptu do analizy koherencji opisano w (http://www.fieldtriptoolbox.org/tutorial/coherence). Jako przykład wyników uzyskanych w tym kroku należy zapoznać się z Rysunkiem 4B.
  5. Oblicz międzyczęstotliwościowe sprzężenie fazy z amplitudą (PAC), uruchamiając implementację programową dostępną jako plik uzupełniający w referencji43.
    Uwaga: W przykładzie przypadku DBS-DOC (Przykład 2) analiza międzyczęstotliwościowa PAC została obliczona z wykorzystaniem całego nagrania wolnego od artefaktów dla różnych kombinacji kanałów bipolarnych. W szczególności preferowano znormalizowane bezpośrednie PAC (ndPAC)43, ponieważ umożliwiło to wyznaczenie istotnego sprzężenia na różnych poziomach statystycznych przy jednoczesnym ustawieniu na zero sprzężeń nieistotnych (poziom p: 0,1). W rezultacie zakresy częstotliwości dla sprzężenia fazy i amplitudy mogły zostać wybrane na podstawie ich istotności. W przykładzie przypadku DBS-DOC rozważany zakres częstotliwości fazy wynosił 3-22 Hz, natomiast zakres częstotliwości amplitudy ustawiono na 35-80 Hz. Kanały LFP-EEG wybrane do analizy PAC to LFPR23 i EEGFzPz, na podstawie analizy koherencji przeprowadzonej w kroku 5.5. Jako przykład wyników uzyskanych w tym kroku należy zapoznać się z Rysunkiem 4C.

Schemat zadania Flankera ze stymulusem; sekwencja prób mowy z czasem trwania i odstępem między stymulusami.
Rycina 1: Przykładowe paradygmaty eksperymentalne. (A) (Przykład 1) Zadanie Flankera: stymulus docelowy (grot strzałki w centrum) jest flankowany przez dwie sąsiednie strzałki (powyżej i poniżej celu), skierowane w tym samym (kompatybilnym) lub przeciwnym (niekompatybilnym) kierunku; uwzględniono również próby zatrzymania (koło w centrum). Gdy cel jest skierowany w lewo lub w prawo, uczestnik musi nacisnąć przycisk odpowiedzi odpowiednio lewym lub prawym kciukiem; w próbach zatrzymania uczestnicy otrzymują instrukcję, aby nie reagować. Zadanie Flankera zastosowane w tym badaniu zostało zmodyfikowane z wersji pierwotnie zaprogramowanej przez prof. C. Beste i jego grupę (patrz sekcja podziękowania). (B) (Przykład 2) emocjonalno-poznawczy paradygmat mowy zastosowany w przykładzie klinicznym DBS-DOC. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

W przypadku DBS-DOC (Przykład 2) przedstawiamy teraz dane dotyczące lokalizacji celu dla implantacji DBS, schematy rozmieszczenia elektrod LFP i zestawu EEG, przykładowe zapisy aktywności EEG i LFP (dane surowe) oraz reprezentatywne wyniki analiz:

Rycina 2A przedstawia zaplanowaną trajektorię (czarna linia) naniesioną na atlas anatomiczny36, przekrój 30, wieńcowy, 10,7 mm za przednią commissurą (AC) (...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

W przeciwieństwie do nieinwazyjnych technik zapisu mózgu, takich jak scalp-EEG i MEG, proponowane połączenie inwazyjnych i nieinwazyjnych ram zapisu neurofizjologicznego zapewnia niezwykłą możliwość wydobycia informacji z obszarów korowych i podkorowych w odniesieniu do zadań poznawczo-emocjonalnych. Takie informacje są odzwierciedlane przez aktywność oscylacyjną mózgu w wielu pasmach częstotliwości i na różnych poziomach organizacji w odniesieniu do funkcjonowania mózgu44. Wzorce oscylacyjne mózgu, które są i...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy oświadczają, że nie mają konkurencyjnych interesów finansowych.

Podziękowania

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Ta praca była wspierana przez ERA-NET NEURON/BMBF Germany (TYMON). Opłaty za publikację są pokrywane z grantu Szpitala Uniwersyteckiego w Düsseldorfie. Zastosowane tu zadanie Flanker zostało zmodyfikowane w stosunku do pierwotnie zaprogramowanej wersji przez prof. C. Beste i jego grupę47.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
BrainAmp AmplifierBrain Products GmbH, Gilching NiemcyIlość: 2
Oprogramowanie do nagrywania BrainVisionBrain Products GmbH, Gilching Niemcy1 Licencja 
Oprogramowanie do analizy BrainVision Brain Products GmbH, Gilching Niemcy1 Licencja 
światłowodowe i złącza USBBrain Products GmbH, Gilching NiemcySą one dostarczane z wyżej wymienionym sprzętem
Skrzynka wejściowa elektrody (64 kanały)Brain Products GmbH, Gilching NiemcyIlość: 1
żel EEG Natus IncIlość: 1
alkohol izopropylowySchü lke & Mayr GmbH, NiemcyIlość: 1
Żel do przygotowania skóryWeaver and Co, USAIlość: 1
MATLAB   Math-Works, Natick, Massachusetts, USA1 Licencja
Zestaw narzędzi FieldTriphttp://www.fieldtriptoolbox.org/
Makroelektrody Open Source (model 3387 czterobiegunowy przewód DBS)Medtronic Inc., Minneapolis, MN, USAIlość: 2
sterylne przezskórne przedłużacze (model 3550-05) Medtronic Inc., Minneapolis, MN, USAIlość: 2
zatrzasku skrętnego (model 3550-03) Medtronic Inc., Minneapolis, MN, USAIlość: 2
niestandardowe złącza do złączyIlość: 2
Zestaw przewodów pionowych DB -2201 Boston ScientificIlość:
Zestaw przedłużający 2 styki NM-3138 Boston ScientificIlość: 2
O.R. i rozszerzenie SC-4100 A Boston ScientificIlość: 2
złącza  aby dotknąć dowodu Twente Medical Systems International B.V.Ilość: 2
Tomograf komputerowy Modell PQ2000 (pooperacyjne skany CT)Philips Healthcare GmbH HamburgIlość: 1
Oprogramowanie do prezentacji (Flanker Task)Systemy neurobehawioralne Inc.1 licencja 
MEG SystemElekta Neuromag IncAlternatywnie
Siatka czujnika EEG o dużej gęstości (128 lub 256 kanałów)Electrical Geodesics Inc (EGI), USAAlternatywnie
DIN 428092 odporne na dotyk

Bibliografia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Foerster, O., Altenburger, H. Elektrobiologische Vorgänge an der menschlichen Hirnrinde. Dtsch. Zschr. Nervenheilk. 135, 277-288 (1934).
  2. Spiegel, E. A., Wycis, H. T., Marks, M., Lee, A. J. Stereotaxic apparatus for operations on the human brain. Science. 106, 349-350 (1947).
  3. Okun, M. S. Deep-Brain Stimulation for Parkinson's disease. N. Engl. J. Med. 367, 1529-1538 (2012).
  4. Groiss, S. J., Wojtecki, L., Südmeyer, M., Schnitzler, A. Deep Brain Stimulation in Parkinson's disease. Ther. Adv. Neurol. Disord. 2 (6), 20-28 (2009).
  5. Kalia, S. K., Sankar, T., Lozano, A. M. Deep brain stimulation for Parkinson's disease and other movement disorders. Curr. Opin. Neurol. 26 (4), 374-380 (2013).
  6. Della Flora, E., Perera, C. L., Cameron, A. L., Maddern, G. J. Deep brain stimulation for essential tremor: a systematic review. Mov. Disord. 25 (11), 1550-1559 (2010).
  7. Volkmann, J., Benecke, R. Deep brain stimulation for dystonia: patient selection and evaluation [Review]. Mov. Disord. 17 (3), 112-115 (2002).
  8. Hu, W., Stead, M. Deep brain stimulation for dystonia. Transl. Neurodegener. 21 (3(1)), (2014).
  9. Mentzel, C. L., Tenback, D. E., Tijssen, M. A., Visser-Vandewalle, V. E., van Harten, P. N. Efficacy and safety of deep brain stimulation in patients with medication-induced tardive dyskinesia and/or dystonia: a systematic review. J. Clin. Psychiatry. 73 (11), 1434-1438 (2012).
  10. Huys, D., et al. Management and outcome of pallidal deep brain stimulation in severe Huntington's disease. Fortschr. Neurol. Psychiatry. 81, 202-205 (2013).
  11. Hartmann, C. J., Groiss, S. J., Vesper, J., Schnitzler, A., Wojtecki, L. Brain Stimulation in Huntington’s disease. Neurodegener. Dis. Manag. , (2016).
  12. Morishita, T., Fayad, S. M., Higuchi, M. A., Nestor, K. A., Foote, K. D. Deep brain stimulation for treatment-resistant depression: systematic review of clinical outcomes. Neurotherapeutics. 11 (3), 475-484 (2014).
  13. Lakhan, S. E., Callaway, E. Deep brain stimulation for obsessive-compulsive disorder and treatment-resistant depression: systematic review. BMC Res. Notes. 4 (3), 60(2010).
  14. Luigjes, J., et al. Deep brain stimulation in addiction: a review of potential brain targets. Mol. Psychiatry. 17, 572-583 (2012).
  15. Hardenacke, K., et al. Deep brain stimulation as a tool for improving cognitive functioning in Alzheimer's dementia: a systematic review. Front. Psychiatry. 4 (159), (2013).
  16. Laxton, A. W., Stone, S., Lozano, A. M. The Neurosurgical Treatment of Alzheimer's Disease: A Review. Stereotact. Funct. Neurosurg. 92, 269-281 (2014).
  17. Schrock, L. E., et al. Tourette syndrome deep brain stimulation: A review and updated recommendations. Mov. Disord. 30 (4), 448-471 (2015).
  18. Schiff, N. D., et al. Behavioral improvements with thalamic stimulation after severe traumatic brain injury. Nature. 448, 600-603 (2007).
  19. Yamamoto, T., Katayama, Y. Deep brain stimulation therapy for the vegetative state. Neuropsychol. Rehabil. 15, 406-413 (2005).
  20. Yamamoto, T., Kobayashi, K., Kasai, M., Oshima, H., Fukaya, C., Katayama, Y. DBS therapy for the vegetative state and minimally conscious state. Acta Neurochir. Suppl. 93, 101-104 (2005).
  21. Lipsman, N., Giacobbe, P., Lozano, A. M. Deep brain stimulation in obsessive-compulsive disorder: neurocircuitry and clinical. Handb. Clin. Neurol. 116, 245-250 (2013).
  22. Mallet, L., et al. Stimulation of subterritories of the subthalamic nucleus reveals its role in the integration of the emotional and motor aspects of behavior. Proc. Natl. Acad. Sci. USA. 104 (25), 10661-10666 (2007).
  23. Rotge, J. Y., et al. A challenging task for assessment of checking behaviors in obsessive-compulsive disorder. Acta Psychiatr. Scand. 117 (6), 465-473 (2008).
  24. Clair, A. H., et al. Excessive checking for non-anxiogenic stimuli in obsessive-compulsive disorder. Eur. Psychiatry. 28 (8), 507-513 (2013).
  25. Burbaud, P., et al. Neuronal activity correlated with checking behaviour in the subthalamic nucleus of patients with obsessive-compulsive disorder. Brain. 136, 304-317 (2013).
  26. Wojtecki, L., et al. Modulation of central thalamic oscillations during emotional-cognitive processing in chronic disorder of consciousness. Cortex. 60, 94-102 (2014).
  27. Menon, D. K., et al. Cortical processing in persistent vegetative state, Wolfson Brain Imaging Centre Team. Lancet. 352 (200), (1998).
  28. Monti, M. M., et al. Willful modulation of brain activity in disorders of consciousness. New. Engl. J. Med. 362, 579e589(2010).
  29. Owen, A. M., Coleman, M. R., Boly, M., Davis, M. H., Laureys, S., Pickard, J. D. Detecting awareness in the vegetative state. Science. 313, 1402(2006).
  30. Hirschmann, J., et al. A direct relationship between oscillatory subthalamic nucleus-cortex coupling and rest tremor in Parkinson's disease. Brain. 136, 3659-3670 (2013).
  31. Hirschmann, J., et al. Differential modulation of STN-cortical and cortico-muscular coherence by movement and levodopa in Parkinson's disease. Neuroimage. 68, 203-213 (2013).
  32. Okada, Y., Lähteenmäki, A., Xu, C. Experimental analysis of distortion of magnetoencephalography signals by the skull. Clin. Neurophysiol. 110, 230-238 (1999).
  33. Vaughan, T. M., McFarland, D. J., Schalk, G. The Wadsworth BCI Research and Development Program: at home with BCI. IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil. Eng. 14, 229-233 (2006).
  34. Gross, J. Analytical methods and experimental approaches for electrophysiological studies of brain oscillations. J. Neurosci. Methods. 228, 57-66 (2014).
  35. Pivik, R. T., Broughton, R. J., Coppola, R., Davidson, R. J., Fox, N., Nuwer, M. R. Guidelines for the recording and quantitative analysis of electroencephalographic activity in research contexts. Psychophysiology. 30, 547-558 (1993).
  36. Mai, K. M., Assheuer, J. K., Paxinos, G. Atlas of the human brain (2nd edition). , Elsevier: Academic Press. (2004).
  37. Yelnik, J., et al. A three-dimensional, histological and deformable atlas of the human basal ganglia. I. Atlas construction based on immunohistochemical and MRI data. NeuroImage. 34, 618-638 (2007).
  38. Bardinet, E., et al. A three-dimensional histological atlas of the human basal ganglia. II. Atlas deformation strategy and evaluation in deep brain stimulation for Parkinson disease. J. Neurosurg. 110, 208-219 (2009).
  39. Maris, E., Oostenveld, R. Non-parametric statistical testing of EEG- and MEG-data. J. Neurosci. Methods. 164, 177-190 (2007).
  40. Halliday, D. M., Rosenberg, J. R., Amjad, A. M., Breeze, P., Conway, B. A., Farmer, S. F. A framework for the analysis of mixed time series/point process data-theory and application to the study of physiological tremor, single motor unit discharges and electromyograms. Prog. Biophys. Mol. Biol. 64, 237-278 (1995).
  41. Maris, E., Schoffelen, J. M., Fries, P. Nonparametric statistical testing of coherence differences. J. Neurosci. Methods. 163, 161-175 (2007).
  42. Nolte, G., Bai, O., Wheaton, L., Mari, Z., Vorbach, S., Hallet, M. Indentifying true brain interaction from EEG data using imaginary part of coherency. Clin. Neurophysiol. 115, 2292-2307 (2004).
  43. Ozkurt, T. E., Schnitzler, A. A critical note on the definition of phase-amplitude cross-frequency coupling. J. Neurosci. Methods. 201, 438-443 (2011).
  44. Schutter, D. J., Knyazev, G. G. Cross-frequency coupling of brain oscillations in studying motivation and emotion. Motiv. Emot. 36 (1), 46-54 (2012).
  45. Palva, J. M., Palva, S., Kaila, K. Phase synchrony among neuronal oscillations in the human cortex. J. Neurosci. 25 (15), 3962-3972 (2005).
  46. Oostenveld, R., Fries, P., Maris, E., Schoffelen, J. M. FieldTrip: open source software for advanced analysis of MEG, EEG, and invasive electrophysiological data. Comput. Intell. Neurosci. 156869, (2011).
  47. Beste, C., Mückschel, M., Elben, S., Hartmann, C. J., McIntyre, C. C., Saft, C., Vesper, J., Schnitzler, A., Wojtecki, L. Behavioral and neurophysiological evidence the enhancement of cognitive control under dorsal pallidal deep brain stimulation in Huntington’s disease. Brain. Struct. Funct. 220, 24441-24448 (2015).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

G boka stymulacja m zgulokalne potencja y poloweelektroencefalografiapoznawcza ocena emocjonalnazapisy korowo podkoroweparadygmat zadania Flankeraanaliza mocy widmowejanaliza koherencjisprz enie fazowo amplitudoweneurofizjologia cz owieka

Powiązane artykuły