Prowadzenie jednoczesnych zapisów elektroencefalografii i funkcjonalnej spektroskopii bliskiej podczerwieni z zadaniem Flankera
24 maja 2020
Obecny protokół opisuje, jak wykonywać równoczesne zapisy EEG i fNIRS oraz jak sprawdzić związek między danymi EEG i fNIRS.
Celem pracy było opracowanie protokołu roboczego w celu ujawnienia wzorca aktywacji neurologicznej, podkreślenia zadania flankera za pomocą techniki obrazowania neurologicznego skondensowanego EEG i fNIRS. Równoczesne zapisy EEG fNIRS pozwalają na zbadanie związku między korą przedczołową a różnymi zdarzeniami związanymi z potencjalnymi składnikami całego mózgu. fNIRS w korze mózgowej, które jest dość ważnym prawem w badaniu przetwarzania poznawczego.
Wiemy, że fNIRS jest najczęściej używany do kontroli aktywności nerwowo-naczyniowej w płacie czołowym. jest związany z wysokimi funkcjami poznawczymi mózgu. Jednak odpowiedź hemodynamiczna mierzona przez fNIRS może odczytać czynności tylko z niską rozdzielczością czasową, ale EEG może zaoferować tymczasowe znalezienie i bezpośredni pomiar aktywności neurologicznej.
Połączenie zapisów EEG i fNIRS jest w stanie zidentyfikować więcej cech i ujawnić więcej informacji związanych z funkcjami mózgu. W tym badaniu wykorzystano techniki EEG fNIRS, które zostały wykorzystane do jednoczesnego rejestrowania komponentów ERP i odpowiedzi hemodynamicznej z zadaniem flankera. Racjonalne jest założenie, że komponenty ERP związane z zadaniem flankera mogą wykazywać istotną korelację z odpowiedzią hemodynamiczną.
Aby potwierdzić to założenie, zestaw fNIRS i aparat EEG zostały zintegrowane ze sobą, aby ujawnić złożony metyzm neuropoznawczy odpowiadający zdarzeniu z zadaniem flankerowym. Przed testem eksperymentalnym wszyscy uczestnicy podpisali dokumenty świadomej zgody. Badanie zostało zatwierdzone przez komisję etyczną Uniwersytetu w Makau.
Po pierwsze, ustawienia sprzętowe i programowe dla jednoczesnych zapisów EEG i fNIRS. Skonstruuj wykonalną nasadkę na głowę do jednoczesnych zapisów EEG i fNIRS. Wybierz odpowiedni rozmiar czapki w zależności od obwodu głowy uczestników.
W tym badaniu używana jest średniej wielkości czapka, ponieważ jest ona odpowiednia dla większości nastolatków lub dorosłych. Narysuj układ zgodnie z projektem eksperymentu w literaturze. Wykop 22 otwory wewnątrz czepka EEG, aby utrzymać optody fNIRS w linii ze specjalnie wyjętą korą czołową.
Umieść 21 lub 71 elektrod EEG wzdłuż powierzchni czepka EEG zgodnie z międzynarodowym systemem 10-20 i zamontuj kratki dla optod. Ustaw odległość między każdą parą detektorów źródłowych na trzy centymetry, a następnie ustal optody. W każdym z nich niebieskie optody są detektorami, a czerwone są źródłami lasera.
Ustawianie portu EEG i fNIRS w oprogramowaniu. Ustaw port równoległy, na przykład H378 w tym badaniu dla systemu EEG. Ustaw porty szeregowe, na przykład 600 w tym badaniu dla systemu fNIRS.
Typ i numer portu należy zmodyfikować w odniesieniu do różnych konfiguracji EEG i fNIRS. Aby uzyskać więcej informacji, skontaktuj się z producentami. Przygotowanie przed eksperymentem.
Rozgrzej system fNIRS za pomocą laserów. Włącz go na 30 minut. Ustaw wszystkie niezbędne zezwolenia na działanie systemu pomiarowego fNIRS.
Czy konfiguracja, w tym systemy pomiarowe EEG i fNIRS do uczestnika. Zmierz i oznacz punkt CZ zgodnie z międzynarodowym systemem 10-20. Zidentyfikuj położenie elektrody CZ w połowie odległości między lewym i prawym wgłębieniem międzyoczodołowym i połowie odległości.
Najpierw umieść przednią część nasadki wzdłuż czoła uczestnika, a następnie pociągnij tylną część nasadki w kierunku szyi. Walidacja pozycji. Należy pamiętać, że zdecydowanie zaleca się, aby najpierw ustawić elektrody EEG, a następnie najbliższe optody.
Jeśli żel przewodzący EEG zakrywa otwory do umieszczenia najbliższych optod, należy go oczyścić, aby zapobiec zanieczyszczeniu optod. Przygotowanie do zapisu EEG. Napełnij żel przewodzący, wprowadzając igłę przez otwory kratki elektrody EEG.
Umieść wszystkie elektrody w siatce elektrod EEG zgodnie z poziomami. Otwórz oprogramowanie EEG i sprawdź jakość sygnału elektrod. Wyreguluj elektrody, uzupełniając żel przewodzący, jeśli jakość sygnału nie spełnia wymagań.
Przygotowanie do nagrań fNIRS. Uwaga: Nie wystawiaj oczu uczestników bezpośrednio na wiązkę laserową źródła. Umieść światłowody wzdłuż ramion uchwytu przymocowanych do systemu pomiarowego fNIRS i dodatkowego uchwytu.
Upewnij się, że włókna są schludne i uporządkowane. Włóż źródło optyczne i detektory do otworów zgodnie z układem. Sprawdź jakość sygnału.
Jeśli kanał nie ma wysokiego stosunku sygnału do szumu. Przykład, jeśli kanał jest zaznaczony na żółto, delikatnie zamień włosy uczestników otaczające sondy optyczne, aby upewnić się, że nic nie ma między sondą optyczną a czaszką. Jeśli krok 2.8.3 nie może poprawić jakości sygnału, zwiększ intensywność sygnału.
Jeśli jest za dużo sygnału. Example, jeśli kanał jest zaznaczony na czerwono, zmniejsz intensywność sygnału. Uruchom eksperyment.
Rozpocznij eksperyment, gdy sygnały są stabilne z doskonałym stosunkiem sygnału do szumu, a uczestnicy są zaznajomieni z instrukcjami eksperymentu. Po eksperymencie zapisz i wyeksportuj dane z EEG fNIRS. Ostrożnie wyjmij elektrody EEG i sondy optyczne fNIRS.
Pomiar trójwymiarowych, 3D współrzędnych MNI optodów fNIRS za pomocą digitizera 3D. Pozwól uczestnikom usiąść na krześle i założyć okulary z czujnikiem. Otwórz oprogramowanie digitizera na komputerze.
Upewnij się, że system digitizera 3D jest połączony z komputerem przez odpowiedni port COM. Wczytuje układ optody ustawiony w pliku. Przesuwanie stylów digitizera 3D zgodnie z kluczowymi pozycjami.
NZ, LZ, lewe ucho, prawe ucho, CZ wzdłuż ekranu i naciśnij przycisk na rysiku. Zlokalizuj źródło optyczne i detektory. Wyeksportuj plik współrzędnych 3D.
Analiza danych. Analiza danych fNIRS. Przetwarzaj plik współrzędnych 3D MNI, korzystając z opcji rejestracji w fNIRS SPM with MetLife 2019.
Wybierz samodzielną rejestrację specjalną z digitalizacją 3D. Wybierz poprzedni, zapisz go innym i podaj plik tekstowy. Rejestracja. Wstępnie przetwórz sygnały fNIRS za pomocą oprogramowania Homer2 zgodnie z poniższymi krokami.
Zastosowanie zmodyfikowanej korekcji artefaktu ruchu. Następnie przekaż filtrowanie od 0,015 herca do 0,2 herca. Znormalizuj bardziej dynamiczną amplitudę sygnału, dzieląc wartości średnie.
Wygeneruj dane fNIRS dla każdego kanału na podstawie zdigitalizowanych informacji 3D. Wybierz kanały, które mają prawdopodobieństwo rejestracji 100% lub więcej w SFC zgodnie z obliczeniami regresji fNIRS SPM do dalszej analizy. Eksportuj wartości szczytowe HbO.
Przetwarzanie danych EEG. Załaduj folder z surowymi danymi EEG do laboratorium EEG za pomocą wtyczek. Wybierz wtyczkę BOC dla pliku BDF w tym badaniu.
Uwaga, wybierz odpowiednią wtyczkę zgodnie z formatem pliku danych EEG. Ustaw informacje o lokalizacji kanału dla laboratorium EEG. Załaduj odpowiedni plik lokalizacji czapki.
Odwołujemy się do elektrod w laboratorium ERP, które jest jedną z wtyczek laboratorium EEG. Wybierz kanały, umieść je w pamięci masowej jako elektrody referencyjne. Wyodrębnij dane EEG na podstawie plików zdarzeń i pojemników w laboratorium ERP.
Filtrowanie segmentu danych EEG w laboratorium ERP za pomocą filtra IIR. Filtrując niskie częstotliwości z odcięciem 30 Hz i filtrując wysokie częstotliwości z krzywą 0,1 Hz. Usuń artefakty EEG oka w analizie składowej Bendon w laboratorium EEG.
Odrzuć segment danych EEG o wartościach amplitudy przekraczających zakres od dodatnich 100 do ujemnych 100 mikrowoltów na dowolnym kanale w laboratorium ERP. segment danych EEG w laboratorium ERP. Należy pamiętać, że są to powszechnie stosowana metoda analizy danych oraz oprogramowanie do wstępnego przetwarzania danych EEG i fNIRS.
Dostępnych jest wiele programów i metod przetwarzania. Obliczanie korelacji. Wygeneruj związek między zapisami fNIRS i EEG za pomocą analizy korelacji Pearsona.
Reprezentatywne wyniki. Rozmieszczenie zestawu słuchawkowego fNIRS i konfiguracja kanałów. Zdigitalizowany układ optodów jest przekształcany w układ współrzędnych MNI i nakładany wzdłuż kory mózgowej.
Sygnał HbO dla wszystkich kanałów związanych z zadaniem flankera. Różowe krzywe oznaczają warunek przystający, podczas gdy zielone wskazują warunek przystający. Sygnał ERP dla elektrod FZ i FCZ.
Czarne krzywe definiują warunek niezgodny, podczas gdy czerwone oznaczają warunek przystający. Korelacja między sygnałem ERP N200 a fNIRS wzdłuż SFC dla warunku niezgodnego. Podsumowując, w połączeniu EEG i fNIRS wykonano obrazowanie neurologiczne w celu zmapowania aktywizacji mózgu związanej z rejestracją sygnałów neurologicznych całego mózgu i odpowiedzi hemodynamicznej kory przedczołowej.
Udało nam się pozyskać dane EEG i fNIRS za pomocą zadania flankerowego. Nasze odkrycia wykazały, że komponenty odpowiedzi hemodynamicznej fNIRS i ERP N200 są istotnie skorelowane, co pokazuje inną perspektywę mechanizmu poznawczego związanego z zadaniem flankera. Nasze wyniki multimodalnego obrazowania neurologicznego potwierdzają istotną rolę połączonej techniki EEG i fNIRS w przyczynianiu się do rozwoju mózgu, co toruje nową drogę do lepszego zrozumienia neuromechanizmów różnych procesów poznawczych.
Wyświetl pełny transkrypt i uzyskaj dostęp do tysięcy filmów naukowych
Przegląd
Niniejsze badanie przedstawia protokół przeprowadzania jednoczesnych rejestracji EEG i fNIRS w celu oceny wzorców neuroaktywacji podczas zadania flanker. Integrując te techniki, bada się związek między aktywnością w korze przedczołowej a różnymi potencjałami związanymi z zdarzeniem, dostarczając wglądu w przetwarzanie poznawcze.
Kluczowe elementy badania
Dziedzina nauki
- Neuroobrazowanie
- Neuronauki poznawcze
- Elektrofizjologia
Tło
- fNIRS jest głównie używane do pomiaru aktywności neurovaskularnej w płacie czołowym.
- EEG oferuje wysoką rozdzielczość czasową do oceny aktywności neuronowej.
- Kombinacja tych metod pozwala na głębsze zrozumienie funkcji mózgu.
Cel badania
- Opracowanie protokołu, który skutecznie łączy pomiary EEG i fNIRS.
- Walidacja związku między komponentami ERP a odpowiedziami hemodynamicznymi podczas zadań poznawczych.
- Poprawa zrozumienia procesów neuronowych zaangażowanych w funkcje poznawcze.
Stosowane metody
- Badanie wykorzystało współbieżne systemy EEG i fNIRS.
- Uczestnicy wykonywali zadanie flanker podczas jednoczesnego neuroobrazowania.
- Kluczowe kroki proceduralne obejmują kalibrację i walidację sprzętu, aby zapewnić jakość sygnału.
- Analiza danych została przeprowadzona za pomocą specjalistycznego oprogramowania do przetwarzania sygnałów fNIRS.
Główne wyniki
- Zintegrowane podejście fNIRS i EEG ujawniło istotne korelacje między komponentami ERP a odpowiedziami hemodynamicznymi.
- Kluczowe wyniki podkreślają skuteczność tej metody w badaniu mechanizmów neurokognitywnych zaangażowanych w zadaniu flanker.
Wnioski
- Niniejsze badanie z powodzeniem demonstruje metodę jednoczesnego neuroobrazowania, która zwiększa zrozumienie procesów poznawczych.
- Wyniki dostarczają cennych wglądów w związek między aktywnością neuronalną a hemodynamiczną, informując przyszłe badania w dziedzinie neuronauk poznawczych.
Często zadawane pytania
Executive Industry Relevance
Concurrent EEG and fNIRS recordings provide a multimodal approach to de-risk target validation by linking rapid electrophysiological activity with hemodynamic responses in prefrontal cortex networks. This integrated methodology enhances predictive confidence in early discovery by enabling mechanistic interrogation of cognitive processing pathways relevant to neuropsychiatric and neurodegenerative indications. The protocol supports translational biomarker development through quantifiable neural and vascular correlates of task-evoked brain function.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Interrogate therapeutic hypotheses by correlating ERP components (e.g., N200) with HbO signals during cognitive control tasks to validate target engagement in prefrontal circuits.
- Operational Value: Enable biological de-risking through simultaneous measurement of neural and vascular responses, reducing ambiguity in target mechanism of action.
- Predictive Value: Support portfolio triage by identifying compounds that modulate correlated EEG-fNIRS signatures, indicating preferential effects on cognitive networks.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Prepare validated biological systems for downstream screening by establishing baseline neurovascular coupling profiles in healthy or disease-relevant models.
- Operational Value: Address assay standardization and reproducibility through hardware/software calibration procedures and signal quality thresholds (e.g., SNR optimization via probe adjustment or intensity tuning).
- Scalability: Highlight platform reuse potential via standardized cap layouts (e.g., 10-20 system) and MNI coordinate registration for cross-study comparability.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Discuss disease relevance by linking flanker-task-induced prefrontal activation to cognitive domains impaired in ADHD, schizophrenia, or traumatic brain injury.
- Preclinical Alignment: Describe continuity from discovery through preclinical validation by using conserved cognitive tasks (e.g., rodent analogues of flanker) to assess target-mediated changes in EEG-fNIRS coupling.
- Risk-Adjusted Advancement: Address go/no-go decisions by establishing quantitative thresholds for significant ERP-HbO correlations (e.g., Pearson r > 0.5, p < 0.05) as pharmacodynamic markers of target modulation.
Pipeline & Workflow Integration
Position the method within the discovery continuum from hypothesis testing in early discovery to lead optimization, where multimodal neuroimaging supports mechanism-of-action confirmation and biomarker qualification.
- Discovery Biology: Explain how the method supports hypothesis testing by detecting significant correlations between event-related potentials (e.g., N200 incongruent condition) and hemodynamic responses (HbO) during cognitive conflict processing.
- Screening: Describe assay readiness through reproducible signal acquisition protocols, including warm-up periods (30 min for fNIRS lasers), gel-based electrode preparation, and optical probe placement validated via 3D digitization.
- Analytics: Highlight measurements such as peak HbO values, ERP amplitude microvolt ranges (±100 µV rejection threshold), and Pearson correlation outputs that enable cross-condition comparisons (congruent vs. incongruent flanker trials).
- Translational Research: Connect the method to preclinical continuity by using the flanker task as a translatable paradigm for assessing prefrontal-dependent cognitive control across species.
- Enterprise Reuse: Frame the method as a reusable capability via standardized software pipelines (EEGLAB, ERPLAB, Homer2, fNIRS SPM) and portable hardware configurations adaptable to various cognitive paradigms.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence through mechanistic de-risking of prefrontal targets via correlated electrophysiological and hemodynamic signatures.
- Operational Value: Standardization via 10-20 electrode system, fixed source-detector distance (3 cm), and reproducible signal quality controls.
- Strategic Value: Better go/no-go decisions by identifying early-stage compounds that normalize aberrant EEG-fNIRS coupling in cognitive task models.
- Portfolio Impact: Risk-adjusted prioritization based on dose-dependent modulation of correlated neural-vascular responses, reducing late-stage attrition due to insufficient target engagement.
Implementation Considerations
- Required scientific expertise in electrophysiology, neurovascular coupling, and multimodal signal processing.
- Instrumentation needs include simultaneous EEG/fNIRS acquisition systems, 3D digitizer for optode localization, and stimulus presentation hardware (e.g., for flanker task).
- Cross-team standardization requires shared protocols for electrode/optode placement, signal quality thresholds (SNR-based probe adjustment), and synchronized event marking (e.g., via parallel/serial ports).
- Adaptation considerations across model systems involve scaling cap dimensions, adjusting source-detector distances for smaller cortices, and validating task analogues (e.g., rodent touchscreen flanker).
- Practical limitations include fNIRS sensitivity to motion artifacts requiring correction algorithms and EEG susceptibility to ocular artifacts necessitating ICA-based rejection.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:00
Introduction
2:31
Hardware and Software Setting for Concurrent EEG and fNIRS Recordings
4:05
Preparation before the Experiment
6:47
Run the Experiment
7:09
Measurement of 3D MNI Coordinates of fNIRS Optodes with 3D Digitizer
7:47
Data Analysis
10:55
Results
11:37
Conclusion
