Komputerowy program do spektrogramu wielostożkowego do danych elektroencefalograficznych

Summary

Ten protokół dostarcza otwarty program MATLAB, który generuje spektrogramy wielostożkowe dla danych elektroencefalograficznych.

Abstract

Obecne zasoby internetowe dostarczają ograniczonych, przyjaznych dla użytkownika narzędzi do obliczania spektrogramów do wizualizacji i kwantyfikacji danych elektroencefalograficznych (EEG). W tym artykule opisano oparty na systemie Windows, otwarty kod źródłowy do tworzenia spektrogramów wielostożkowych EEG. Skompilowany program jest dostępny dla użytkowników systemu Windows bez licencji na oprogramowanie. W przypadku użytkowników komputerów Macintosh program jest ograniczony do osób z licencją na oprogramowanie MATLAB. Program jest zilustrowany za pomocą spektrogramów EEG, które różnią się w zależności od stanów snu i czuwania oraz zmian wywołanych przez opiaty w tych stanach. EEG myszy C57BL / 6J rejestrowano bezprzewodowo przez 4 godziny po dootrzewnowym wstrzyknięciu soli fizjologicznej (kontrola nośnika) i antynocyceptywne dawki morfiny, buprenorfiny i fentanylu. Spektrogramy wykazały, że buprenorfina i morfina powodowały podobne zmiany w mocy EEG przy 1−3 Hz i 8−9 Hz. Spektrogramy po podaniu fentanylu wykazały maksymalne średnie pasma mocy przy 3 Hz i 7 Hz. Spektrogramy ujawniły zróżnicowany wpływ opiatów na częstotliwość i moc EEG. Te metody komputerowe można uogólnić na różne klasy leków i można je łatwo modyfikować w celu ilościowego określenia i wyświetlenia szerokiego zakresu rytmicznych sygnałów biologicznych.

Introduction

Dane EEG mogą być produktywnie analizowane w dziedzinie częstotliwości w celu scharakteryzowania poziomów pobudzenia behawioralnego i neurofizjologicznego¹. Spektrogramy wielostożkowe przekształcają przebieg EEG w domeny czasu i częstotliwości, co skutkuje wizualizacją dynamicznej mocy sygnału przy różnych częstotliwościach w czasie. Spektrogram wielostożkowy wykorzystuje analizę Fouriera do oszacowania gęstości spektralnej. Oszacowanie gęstości spektralnej rozdziela przebieg na czyste fale sinusoidalne składające się na sygnał i jest analogiczne do dyfrakcji białego światła przez pryzmat, aby zobaczyć całe spektrum kolorów². Wielostożkowy spektrogram EEG reprezentuje połączoną aktywność wielu sieci neuronów o wzorcach wyładowań, które oscylują z różnymi częstotliwościami². Ze względu na niezmiennik przesunięcia w czasie, transformata Fouriera jest uważana za najlepszą transformację między dziedzinami czasu i częstotliwości³. Analiza Fouriera ma również szereg ograniczeń. Sygnały EEG są niestacjonarne. W związku z tym małe zmiany mogą nie być zauważalne w metodach Fouriera, a analiza może się zmieniać w zależności od wielkości zbioru danych. Jednak okienkowanie jest używane podczas stosowania transformaty Fouriera do sygnału niestacjonarnego. Zakłada to, że widmo sygnału zmienia się tylko nieznacznie w krótkich okresach czasu. Alternatywną metodą analizy spektralnej jest transformacja falkowa, która może być bardziej odpowiednia do wykrywania chorób mózgu³.

Z funkcjonalnego punktu widzenia, różne oscylacje składające się na sygnał EEG są fenotypami niższego poziomu, cechami charakterystycznymi dla fenotypów wyższego poziomu, stanów takich jak sen i czuwanie², lub utrata czuwania spowodowana przez ogólne znieczulenie^4,5,6. Jeśli chodzi o stany snu i czuwania, spektrogram wyraźnie pokazuje, że endogennie generowane rytmy snu są ciągłe i dynamiczne⁷. Ilościowe opisy stanów snu i czuwania tradycyjnie obejmowały proces kategoryzacji, który przypisuje klasyfikację snu lub czuwania do każdej konkretnie zdefiniowanej epoki (np. 10 s) zapisu EEG. Te przedziały stanów są następnie wykreślane jako funkcja czasu. Wykresy danych przebiegu czasu, często określane jako hipnogramy, są używane do odróżniania normalnego snu od snu zakłóconego przez chorobę, podawanie leków, zmiany rytmu okołodobowego, pracę zmianową itp. Ograniczeniem wykresów hipnogramów jest to, że błędnie przedstawiają one sygnały EEG, wyrażając stany pobudzenia jako przebiegi prostokątne. Kreślenie hipnogramu obejmuje dyskretyzację stanów pobudzenia² i nie pozwala na drobnoziarniste wyświetlanie etapów pośrednich lub przejściowych. Co więcej, epoki punktacji 10 s powodują dyskretyzację czasu poprzez nałożenie dolnej granicy na skalę czasu. Wynikiem dyskretyzacji zarówno stanu, jak i czasu jest utrata informacji neurofizjologicznych dotyczących dynamicznego oddziaływania między stanami świadomości² oraz wywołane przez leki zakłócenie tych stanów⁴. Na przykład różne środki znieczulające działają na różne cele molekularne i sieci neuronowe. Farmakologiczna manipulacja tymi sieciami neuronowymi niezawodnie tworzy spektrogramy unikalne dla leku, dawki i drogi podawania⁴.

Obecny protokół został opracowany w celu ułatwienia badań nad mechanizmami, za pomocą których opioidy wpływają na sen⁸, breathing^{9, nociception10}, and brain neurochemistry¹¹. Protokół ten opisuje kroki wymagane do stworzenia wielotapetkowego spektrogramu do analiz EEG, które można wykonać przy użyciu zastrzeżonego oprogramowania lub systemu, który nie ma licencji MATLAB. Myszy C57BL/6J (B6) wykorzystano do walidacji zdolności tej metody komputerowej do tworzenia nowych spektrogramów EEG podczas normalnych, niezakłóconych stanów snu i czuwania oraz po ogólnoustrojowym podawaniu opiatów. Wiarygodność i trafność analiz potwierdzono poprzez systematyczne porównania różnic między spektrogramami EEG po tym, jak myszy B6 otrzymały dootrzewnowe wstrzyknięcia soli fizjologicznej (kontrola nośnika) i antynocyceptywne dawki morfiny, buprenorfiny i fentanylu.

Badania ilościowe dynamiki EEG u noworodków u myszy mają znaczenie translacyjne, dostarczając modelu do badań mających na celu lepsze zrozumienie EEG u noworodków u ludzi¹². Kwantyfikacja dynamiki EEG nie jest jedynie opisowa i może przyczynić się do opracowania podejść do uczenia maszynowego, które mogą przewidywać pobudzenie częściowo na podstawie danych EEG¹³. Celem niniejszego raportu jest promowanie nauki translacyjnej poprzez dostarczenie szeroko dostępnego, przyjaznego dla użytkownika kodu do obliczania spektrogramów wielostożkowych, które charakteryzują zmiany w EEG myszy wywołane przez leki.

Protocol

Wszystkie procedury z udziałem myszy były zgodne z Przewodnikiem Opieki i Użytkowania Zwierząt Laboratoryjnych (8^edycja, National Academies Press, Waszyngton, 2011) i zostały sprawdzone i zatwierdzone przez Komitet ds. Opieki i Użytkowania Zwierząt Uniwersytetu Tennessee.

1. Implantacja elektrod rejestrujących i wstępne zbieranie danych

1. Kupuj myszy i trzymaj je w pomieszczeniu o kontrolowanej wilgotności i temperaturze z dostępem ad libitum do jedzenia i wody. Pozwól myszom przystosować się do nowego środowiska przez tydzień przed chirurgicznym wszczepieniem elektrod rejestrujących. Procedura implantacji została szczegółowo opisana^1,14.
2. Wysterylizuj cały sprzęt chirurgiczny.
3. Znieczulenie myszy izofluranem w dawce 2,5%-3% dostarczanym w 100% tlenu.
4. Po utracie odruchu prostowania wyjmij mysz z komory indukcyjnej znieczulenia i przenieś ją do ramy stereotaktycznej.
5. Nałóż maść okulistyczną na oba oczy.
6. Zmniejsz stężenie izofluranu do 1,7%, dostarczanego w sposób ciągły przez maskę.
7. Wykonaj nacięcie skóry głowy w linii środkowej, aby odsłonić czaszkę.
8. Wywierć dwie kraniotomie powyżej lewej i prawej kory (każda na współrzędnych stereotaktycznych przód = 1,0 i boczny = 3,0 względem bregma¹⁵).
9. Wprowadź elektrody EEG do każdej kraniotomii i zabezpiecz akrylem dentystycznym.
10. Implant elektrod bipolarnych w mięśniu czworobocznym grzbietowym do rejestracji elektromiogramu (EMG).
    nuta: Cztery elektrody są doprowadzone do bezprzewodowego telemetru wszczepionego podskórnie powyżej dolnego prawego kwadrantu ciała. Z tymi technikami chirurgicznymi można zapoznać się tutaj (https://www.datasci.com/services/dsi-surgical-services/surgical-videos).
11. Po operacji podaj przeciwbólowy karprofen i umieść mysz w ciepłej klatce rekonwalescencji. Obserwuj mysz, dopóki nie zacznie chodzić. Myszy wszczepione w domu pojedynczo.
12. Po pełnym wyzdrowieniu po operacji należy codziennie zajmować się myszami i oceniać jakość zapisów EEG i EMG.
13. Skonfiguruj system akwizycji danych tak, aby rejestrował wszystkie sygnały ± 1 000 mV.
14. Uzyskaj zapisy EEG i EMG przez potrzebny czas.
15. Oceniaj każdy 10-sekundowy przedział cyfrowych zapisów EEG i EMG jako czuwanie, sen z szybkimi ruchami gałek ocznych (REM) lub sen bez REM (NREM) za pomocą oprogramowania do oceny snu.
    nuta: Wśród szczepów myszy występują specyficzne dla genotypu i stanu różnice w mocy EEG wyrażone jako procent całkowitej mocy¹⁶. U myszy B6 stany czuwania charakteryzują się EEG o mieszanej częstotliwości 75−100 mV oraz sygnałami EMG wykazującymi wyraźne napięcie mięśniowe z dużym wzrostem amplitudy podczas ruchu. Kryteria oceny snu NREM obejmują zmniejszenie amplitudy EMG w stosunku do amplitudy EMG czuwania. EEG snu NREM ma wolniejszą częstotliwość i zwiększoną amplitudę (100−150 mV) w porównaniu do czuwania. Sen REM charakteryzuje się atonią mięśniową i sygnałem EEG, który jest podobny do EEG czuwania.
16. Poinstruuj dwie osoby, aby niezależnie zdobyły ten sam rekord. Co najmniej jedna osoba powinna być ślepa na stan leczenia. Wartości zgodności między dwoma wskaźnikami snu powinny być większe niż 90%.

2. Udogodnienia i wyposażenie

1. Wzmacniaj i digitalizuj niefiltrowane sygnały EEG i EMG za pomocą oprzyrządowania do akwizycji danych i oprogramowania.
   nuta: Zestaw narzędzi do analizy spektralnej Chronux opracowany w Laboratorium Mitra w Cold Spring Harbor Laboratory służy do wyrażania sygnałów EEG jako mocy w odniesieniu do domen czasu i częstotliwości.

3. Obliczenia spektrogramu

1. Jeśli jesteś użytkownikiem systemu Windows, użyj skompilowanego programu.
2. Jeśli jesteś użytkownikiem komputera Macintosh, uruchom plik z nieprzetworzonym kodem.
3. Uzyskaj surowe, nieprzetworzone dane EEG w formacie pliku EDF lub CSV i umieść je w tym samym miejscu, co skompilowany plik programu.
   1. Nazwij pliki danych przy użyciu następujących ograniczeń: nazwy muszą składać się tylko z liter, cyfr, podkreśleń lub myślników.
   2. Nazwij pliki danych przy użyciu następujących ograniczeń: nazwy plików nie mogą zawierać kropek, przecinków, spacji ani żadnych innych symboli.
4. Pobierz skompilowany program Multitaper Spectrogram (https://drive.google.com/ lub skontaktuj się z C. O'Brienem pod adresem cobrien8@vols.utk.edu).
5. Uruchom program spektrogramu i postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi w wyskakującym okienku. Wybierz typ pliku: *. CSV lub *. EDF.
   nuta: Dalsze szczegóły instalacji programu znajdują się w pliku readme.txt.
6. Wpisz całą nazwę pliku EEG (np. 419eeg.edf lub 419.eeg.csv).
7. Wybierz parametry do obliczenia spektrogramu: Domyślne lub Nowy. Ten krok wymaga najdłuższego czasu przetwarzania, ponieważ spektrogram jest obliczany. Matematyczna funkcja okienkowania (stożek) zapewnia statystycznie niezależne oszacowania widma bazowego. Im dłuższy czas trwania nagrania, tym dłużej ten krok potrwa. Na platformie PC z systemem Windows 10 wymagało to maksymalnie około 3-4 minut na 4-godzinne nagranie.
   1. Użyj następujących domyślnych parametrów spektrogramu:
      Częstotliwość próbkowania = 500 Hz. Reprezentuje to liczbę próbek na sekundę.
      fpass = 0,3 Hz i 30 Hz. Fpass definiuje częstotliwości wejściowe i kontroluje zakres częstotliwości dostarczanych na wyjściu.
      Dopełnienie = 2. Dopełnienie działa w celu precyzyjnej interpolacji danych wyjściowych bez wpływu w żaden sposób na obliczanie wyników. Może to pomóc w wizualizacji i precyzyjnej identyfikacji linii widmowych. Pole jest dowolną liczbą całkowitą z zakresu od -1 wzwyż.
      Iloczyn przepustowości czasowej (NW) = 15. Iloczyn czasowego czasu trwania sygnału i szerokości widmowej.
      Liczba stożków = 29. Przy doborze liczby stożków należy zastosować 2NW-1. Nie ma ograniczeń co do liczby stosowanych stożków. Im więcej użytych stożków, tym więcej stożków zostanie włączonych do określonego pasma częstotliwości.
      Średnia próbna = 1. Ten parametr określa, czy jest wykonywane uśrednianie wersji próbnej lub kanału. Jeśli ten parametr jest ustawiony na 0, nie ma uśredniania kanałów, a funkcja będzie wyprowadzać niezależne wyniki dla każdej próby lub kanału przekazanego jako dane wejściowe. Jeśli jednak średnia z wersji próbnej jest ustawiona na wartość 1, wyniki wyjściowe dla użytkownika są uśredniane w wersjach próbnych lub kanałach.
      Czas na obliczenie FFT ~30 s. Służy do śledzenia ewolucji widma poprzez obliczanie widma w wielu małych oknach.
      Rozmiar kroku okna do obliczeń FFT = 5. Stopień, o jaki przesuwa się okno czasowe przesuwania po każdym obliczeniach widma.
      nuta: Domyślne parametry spektrogramu podane w kroku 3.7.1 można zmienić w razie potrzeby.
8. Wprowadź tytuły zarówno spektrogramu, jak i EEG.
9. Zapisz powstały spektrogram i EEG.
   1. Zapisz figury, klikając Plik | Zapisz w oknie rysunku.
      nuta: Dane liczbowe dostarczą użytkownikom programu podsumowań, które można przekształcić w dane o jakości publikacji.

4. Rozwiązywanie problemów

1. Pobierz przykładowe dane EEG dotyczące snu myszy do obliczenia próbki spektrogramu.
2. Uruchom program z przykładowymi danymi, aby upewnić się, że użytkownik poprawnie korzysta z programu. Znajdź dane liczbowe dla tych przykładowych danych w załączniku, aby upewnić się, że dane utworzone na podstawie przykładowych danych są dokładne.
   nuta: Wszystkie użyte urządzenia i materiały zostały podane w Tabeli Materiałów.

Results

Poniższe rysunki ilustrują rodzaj nowatorskich spostrzeżeń na temat wskaźników pobudliwości mózgu EEG, które są dostarczane przez spektrogramy.

Rysunek 1A ilustruje podobieństwa i różnice w korowym EEG podczas czuwania, snu NREM i snu REM. Wielu badaczy używa tego rodzaju śladów, wraz z zapisami EMG (nie pokazanymi), do ilościowego określenia snu i czuwania. Rysunek 1B wykorzystuje wykres hipnogramu, aby przekazać czasową organizację stanów snu i czuwania na podstawie ocen zapisów EEG i EMG. Stany zostały ocenione w 10-sekundowych epokach, a epoki te zostały wykreślone jako hipnogram podczas 14 400 s składających się na 4-godzinne nagranie. Wykresy hipnogramu nie ilustrują faktu, że przejścia między stanami są ciągłe i nieliniowe. W przeciwieństwie do wykresu hipnogramu, spektrogram (Rysunek 1C) ilustruje bardzo dynamiczne zmiany częstotliwości i mocy EEG w funkcji czasu. Spektrogram podkreśla również podobieństwa między korowym sygnałem EEG podczas czuwania i podczas snu REM. Trzy pola nałożone na spektrogram (Rysunek 1C) oznaczają stany zidentyfikowane jako czuwanie (WAKE), sen NREM i sen REM na powyższym hipnogramie (Rysunek 1B) i są dostarczane w celu pomocy w wizualizacji szczegółowych zmian częstotliwości i mocy EEG. Spektrogram dla całego nagrania zapewnia zniuansowaną ocenę EEG jako ciągłego procesu.

Rysunek 2 przedstawia cztery wielostożkowe spektrogramy, z których każdy podsumowuje 4 godziny zapisów EEG po dootrzewnowym podaniu soli fizjologicznej, morfiny, buprenorfiny i fentanylu. Wszystkie cztery nagrania pochodzą z tej samej myszy i rozpoczęły się 2 godziny po nadejściu światła. Opiaty, ale nie sól fizjologiczna, hamowały sen NREM i REM oraz zwiększały ilość czuwania. Za pomocą spektrogramów uwidoczniono szereg nowatorskich cech. Wykrycie nowych cech EEG sugeruje potencjalne zastosowanie różnicowania opiatów w środowisku zagrożenia chemicznego. Po wstrzyknięciu soli fizjologicznej (Rysunek 2A) największa ilość energii znajdowała się w zakresie 2−4 Hz, co wskazuje na sen NREM. Należy zauważyć, że spektrogramy EEG były zasadniczo zmienione przez podawanie opiatów i że każdy opiat powodował unikalne zmiany spektralne.

Rysunek 3 pokazuje, że zmiany EEG zilustrowane przez spektrogramy mogą być określone ilościowo i wyrażone jako średnia dominująca moc widmowa każdej połowy częstotliwości (Rysunek 3A) oraz jako średnia moc spektralna w określonych pasmach częstotliwości EEG (Rysunek 3B). Największe różnice w stosunku do soli fizjologicznej były spowodowane przez buprenorfinę i występowały w zakresach delta i theta.

Ryc. 1: Korowe zapisy EEG używane do tworzenia hipnogramów i spektrogramów. (A) Przebiegi EEG zarejestrowane podczas czuwania, snu NREM i snu REM podczas zapisu linii podstawowej (bez wstrzyknięcia). Każdy ślad pokazuje 90 s nagrania. (B) Hipnogram wykorzystuje wysokość prętów do przekazania stanu świadomości (rzędna) w porównaniu z 4 godzinami zapisu (odcięte). (C) Spektrogram stożkowy wykorzystujący kolorowy pasek do przekazywania mocy EEG w decybelach (dB, prawa rzędna) lub gęstości mocy widmowej przy różnych częstotliwościach EEG w hercach (Hz, lewa rzędna) w funkcji 4-godzinnego czasu zapisu (odcięta). Do spektrogramu dodano czarne pionowe linie, aby wyznaczyć po jednym epizodzie czuwania, snu NREM i snu REM. (Parametry spektrogramu: częstotliwość próbkowania = 500 Hz, fpass = 0,3 Hz i 30 Hz, padding = 2, time-bandwidth = 15, liczba taperów 29, średnia próbna = 1, czas trwania obliczenia FFT ~30 s, rozmiar kroku okna do obliczeń FFT = 5). Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rycina 2: Spektrogramy ilustrujące zmiany mocy i częstotliwości EEG spowodowane podawaniem opiatów. Każdy spektrogram wykreśla częstotliwość EEG w hercach (Hz, lewa rzędna) i decybelach (dB) mocy EEG za pomocą kolorowego paska (prawa rzędna) przez 4 godziny (odcięte) po podaniu (A) soli fizjologicznej, (B) morfiny, (C) buprenorfiny i (D) fentanylu. (Parametry spektrogramu: częstotliwość próbkowania = 500 Hz, fpass = 0,3 Hz i 30 Hz, padding = 2, time-bandwidth = 15, liczba stożków 29, średnia próbna = 1, czas obliczenia FFT ~30 s, rozmiar kroku okna do obliczeń FFT = 5). Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rycina 3: Opiaty w różny sposób zmieniały średnią moc EEG w pasmach częstotliwości EEG delta i theta. (A) Podsumowuje średnią moc EEG podczas każdego 4-godzinnego zapisu pokazanego na Rysunek 2. Rzędne wykreślają średnią moc EEG przy każdej połowie częstotliwości (odcięte). W porównaniu z kontrolą soli fizjologicznej, każda z pozostałych trzech funkcji wykazuje specyficzne dla opiatów zmiany w średniej mocy EEG. (B) Ilustruje średnią moc EEG w czterech pasmach częstotliwości EEG (delta, theta, alfa i beta) po podaniu soli fizjologicznej (S), buprenorfiny (B), morfiny (M) i fentanylu (F). Kodowanie kolorami jest takie samo dla funkcji potęgowych w A i średnich pasm mocy w B. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Discussion

Opisany tutaj program został opracowany w celu stworzenia spektrogramu przy użyciu dziewięciu kroków opisanych w sekcji 3 protokołu, Obliczenia spektrogramu. Kroki te obejmują nabycie programu do spektrogramu, zapewnienie prawidłowego formatu pliku i zmianę parametrów obliczeniowych w celu wygenerowania unikalnych spektrogramów użytkownika. Użytkownicy mogą tworzyć spektrogramy, które są dostosowane do szeregu pytań koncepcyjnych i projektów eksperymentalnych. Aby zwiększyć łatwość i wydajność tego procesu rozwoju, konieczne jest dostarczenie surowych danych EEG w odpowiednim formacie pliku, nazwanym zgodnie z ograniczeniami opisanymi powyżej. Chociaż podano przykładowe sygnały dla danych EEG myszy, program spektrogramu można łatwo zastosować do danych EEG pochodzących od ludzi i innych osób, które są wolne od ograniczeń przetwarzania sygnału.

Zalecanym podejściem do rozwiązywania problemów i modyfikacji metody jest rozpoczęcie od przeanalizowania małego zestawu danych. Główne wyniki programu, które należy wziąć pod uwagę, obejmują wykresy przefiltrowanego EEG, a także spektrogram. Atrakcyjnym aspektem stożkowego spektrogramu jest to, że można go zastosować do szerokiej gamy okresowych sygnałów biologicznych. Różnorodność waha się od długotrwałych rytmów okołodobowych (24 godziny)¹⁷ do bardzo szybkich rytmów, takich jak szybkość rozładowania 1,000 Hz ogniwa Renshawa¹⁸.

Formatowanie danych jest ograniczeniem tego protokołu spektrogramu. Europejski format danych (EDF) jest szeroko stosowany w przypadku danych EEG. Istnieje jednak wiele innych opcji formatowania. Z tego powodu dołączono plik z nieprzetworzonym kodem (patrz 3.2 powyżej) na wypadek, gdyby użytkownik chciał zmienić format pliku. W odniesieniu do surowego pliku programu kolejnym ograniczeniem jest konieczność posiadania doświadczenia z językiem programowania komputerowego w celu zmiany formatu pliku. Nie wszyscy śledczy mają dostęp do zastrzeżonego oprogramowania i pełnej gamy wtyczek. Ten protokół został opracowany w celu obejścia tego problemu poprzez dostarczenie skompilowanego programu, który działa na urządzeniu z systemem Windows bez licencji na oprogramowanie. Osiąga się to za pomocą wtyczki RUNTIME, która jest zawarta w skompilowanym programie i nie wymaga żadnej rejestracji oprogramowania przez użytkownika.

Ta procedura spektrogramu EEG jest nowatorskim programem komputerowym o otwartym kodzie źródłowym, który umożliwia użytkownikom tworzenie spersonalizowanych, wielostożkowych spektrogramów z szerokiego zakresu danych. Użytkownik ma pełną kontrolę nad wszystkimi aspektami obliczeniowymi generowania spektrogramu. Bez wcześniejszej wiedzy na temat przetwarzania sygnałów i programowania komputerowego generowanie spektrogramów może być trudne. Opisany tutaj protokół ułatwi generowanie spektrogramu. Zapoznaj się z sekcją materiałów uzupełniających, aby uzyskać dalsze odczyty przetwarzania sygnału i wskazówki dotyczące spektrogramu wielostożkowego.

Materiały uzupełniające
http://chronux.org
http://www-users.med.cornell.edu/~jdvicto/pdfs/pubo08.pdf
http://www.fieldtriptoolbox.org/tutorial/timefrequencyanalysis/
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4502759/#SD3-data

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Akryl dentystyczny	Lang Dental Manufacturing Co	Jet w proszku i płynny
wzmacniacz EEG/EMG	Data Science International	model MX2
macOS Mojave	Apple	v10.14.4
MATLAB	Mathworks	v9.4.0.813654	oprogramowanie do spektrogramu comp.
Maska anestezjologiczna dla myszy	David Kopf Instruments	model 907
Neuroscore	Data Science International	v3.3.9317-1	oprogramowanie do oceny snu i czuwania
Ponemah	Data Science International	v5.32	do akwizycji danych EEG/EMG
Ramka stereotaktyczna	David Kopf Instruments	model 962
Ramka stereotaktyczna, adapter myszy	David Kopf Instruments	model 921
Windows 10	Microsoft	v10.0.17763.503
Bezprzewodowy telemetr	Data Science	International model HD-X02