Name: Wskaźniki sieci elektroencefalograficznej jako biomarkery upośledzenia kończyny górnej w przewlekłym udarze mózgu (Wideo) | JoVE Journal
Uploaded: 2023-07-14T14:00:00.000+00:00
Duration: 6 min 37 s
Description: Poznaj metodę analizy sygnałów EEG podczas ruchów kończyny górnej u pacjentów po udarze. Protokół identyfikuje biomarkery upośledzenia motorycznego i potencjału odzysku funkcji ruchowych.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Ta praca była wspierana przez grant Narodowej Fundacji Badawczej Korei (NRF) ufundowany przez rząd Korei (MSIT) (Nie. NRF-2022R1A2C1006046), przez Original Technology Research Program for Brain Science za pośrednictwem National Research Foundation of Korea (NRF) finansowany przez Ministerstwo Edukacji, Nauki i Technologii (2019M3C7A1031995), przez National Research Foundation of Korea (NRF) grant finansowany przez rząd Korei (MSIT) (No. NRF-2022R1A6A3A13053491) oraz przez MSIT (Ministerstwo Nauki i ICT), Korea, w ramach programu wsparcia ITRC (Centrum Badań nad Technologiami Informacyjnymi) (IITP-2023-RS-2023-00258971) nadzorowanego przez IITP (Institute for Information & Communications Technology Planning & Evaluation).

<ol><li>Faria-Fortini, I., Michaelsen, S. M., Cassiano, J. G., Teixeira-Salmela, L. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Upper+extremity+function+in+stroke+subjects%3A+Relationships+between+the+international+classification+of+functioning%2C+disability%2C+and+health+domains%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Hand+Therapy%22%5BJournal%5D)">Upper extremity function in stroke subjects: Relationships between the international classification of functioning, disability, and health domains.</a> Journal of Hand Therapy. 24 (3), 257-265 (2011).</li>
<li>Veerbeek, J. M., Kwakkel, G., van Wegen, E. E., Ket, J. C., Heymans, M. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Early+prediction+of+outcome+of+activities+of+daily+living+after+stroke%3A+a+systematic+review%5BTitle%5D)+AND+%22Stroke%22%5BJournal%5D)">Early prediction of outcome of activities of daily living after stroke: a systematic review.</a> Stroke. 42 (5), 1482-1488 (2011).</li>
<li>Babiloni, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Human+movement-related+potentials+vs+desynchronization+of+EEG+alpha+rhythm%3A+a+high-resolution+EEG+study%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Human movement-related potentials vs desynchronization of EEG alpha rhythm: a high-resolution EEG study.</a> Neuroimage. 10 (6), 658-665 (1999).</li>
<li>Giaquinto, S., Cobianchi, A., Macera, F., Nolfe, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EEG+recordings+in+the+course+of+recovery+from+stroke%5BTitle%5D)+AND+%22Stroke%22%5BJournal%5D)">EEG recordings in the course of recovery from stroke.</a> Stroke. 25 (11), 2204-2209 (1994).</li>
<li>Bartur, G., Pratt, H., Soroker, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Changes+in+mu+and+beta+amplitude+of+the+EEG+during+upper+limb+movement+correlate+with+motor+impairment+and+structural+damage+in+subacute+stroke%5BTitle%5D)+AND+%22Clinical+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Changes in mu and beta amplitude of the EEG during upper limb movement correlate with motor impairment and structural damage in subacute stroke.</a> Clinical Neurophysiology. 130 (9), 1644-1651 (2019).</li>
<li>Boyd, L. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Biomarkers+of+stroke+recovery%3A+Consensus-based+core+recommendations+from+the+Stroke+Recovery+and+Rehabilitation+Roundtable%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Stroke%22%5BJournal%5D)">Biomarkers of stroke recovery: Consensus-based core recommendations from the Stroke Recovery and Rehabilitation Roundtable.</a> International Journal of Stroke. 12 (5), 480-493 (2017).</li>
<li>Thibaut, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Using+brain+oscillations+and+corticospinal+excitability+to+understand+and+predict+post-stroke+motor+function%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Neurology%22%5BJournal%5D)">Using brain oscillations and corticospinal excitability to understand and predict post-stroke motor function.</a> Frontiers in Neurology. 8, 187(2017).</li>
<li>Caliandro, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Small-world+characteristics+of+cortical+connectivity+changes+in+acute+stroke%5BTitle%5D)+AND+%22Neurorehabilitation+and+Neural+Repair%22%5BJournal%5D)">Small-world characteristics of cortical connectivity changes in acute stroke.</a> Neurorehabilitation and Neural Repair. 31 (1), 81-94 (2017).</li>
<li>Saes, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Is+Resting-state+EEG+longitudinally+associated+with+recovery+of+clinical+neurological+impairments+early+poststroke%3F+A+prospective+cohort+study%5BTitle%5D)+AND+%22Neurorehabilitation+and+Neural+Repair%22%5BJournal%5D)">Is Resting-state EEG longitudinally associated with recovery of clinical neurological impairments early poststroke? A prospective cohort study.</a> Neurorehabilitation and Neural Repair. 34 (5), 389-402 (2020).</li>
<li>Vecchio, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cortical+connectivity+from+EEG+data+in+acute+stroke%3A+A+study+via+graph+theory+as+a+potential+biomarker+for+functional+recovery%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Psychophysiology%22%5BJournal%5D)">Cortical connectivity from EEG data in acute stroke: A study via graph theory as a potential biomarker for functional recovery.</a> International Journal of Psychophysiology. 146, 133-138 (2019).</li>
<li>Ang, K. K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+randomized+controlled+trial+of+EEG-based+motor+imagery+brain-computer+interface+robotic+rehabilitation+for+stroke%5BTitle%5D)+AND+%22Clinical+EEG+and+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">A randomized controlled trial of EEG-based motor imagery brain-computer interface robotic rehabilitation for stroke.</a> Clinical EEG and Neuroscience. 46 (4), 310-320 (2015).</li>
<li>Abiri, R., Borhani, S., Sellers, E. W., Jiang, Y., Zhao, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+comprehensive+review+of+EEG-based+brain-computer+interface+paradigms%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neural+Engineering%22%5BJournal%5D)">A comprehensive review of EEG-based brain-computer interface paradigms.</a> Journal of Neural Engineering. 16 (1), 011001(2019).</li>
<li>Antelis, J. M., Montesano, L., Ramos-Murguialday, A., Birbaumer, N., Minguez, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Decoding+upper+limb+movement+attempt+from+EEG+measurements+of+the+contralesional+motor+cortex+in+chronic+stroke+patients%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Biomedical+Engineering%22%5BJournal%5D)">Decoding upper limb movement attempt from EEG measurements of the contralesional motor cortex in chronic stroke patients.</a> IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 64 (1), 99-111 (2017).</li>
<li>Lee, M. H., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EEG+dataset+and+OpenBMI+toolbox+for+three+BCI+paradigms%3A+an+investigation+into+BCI+illiteracy%5BTitle%5D)+AND+%22Gigascience%22%5BJournal%5D)">EEG dataset and OpenBMI toolbox for three BCI paradigms: an investigation into BCI illiteracy.</a> Gigascience. 8 (5), giz002(2019).</li>
<li>Jasper, H. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Report+of+the+committee+on+methods+of+clinical+examination+in+electroencephalography%3A+1957%5BTitle%5D)+AND+%22Electroencephalography+and+Clinical+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Report of the committee on methods of clinical examination in electroencephalography: 1957.</a> Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 10, 370-375 (1958).</li>
<li>Chatrian, G. E., Lettich, E., Nelson, P. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Ten+percent+electrode+system+for+topographic+studies+of+spontaneous+and+evoked+EEG+activities%5BTitle%5D)+AND+%22American+Journal+of+EEG+technology%22%5BJournal%5D)">Ten percent electrode system for topographic studies of spontaneous and evoked EEG activities.</a> American Journal of EEG technology. 25 (2), 83-92 (1985).</li>
<li>Shim, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Altered+functional+networks+of+alpha+and+low-beta+bands+during+upper+limb+movement+and+association+with+motor+impairment+in+chronic+stroke%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Connectivity%22%5BJournal%5D)">Altered functional networks of alpha and low-beta bands during upper limb movement and association with motor impairment in chronic stroke.</a> Brain Connectivity. , (2021).</li>
<li>Semlitsch, H. V., Anderer, P., Schuster, P., Presslich, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+solution+for+reliable+and+valid+reduction+of+ocular+artifacts%2C+applied+to+the+P300+ERP%5BTitle%5D)+AND+%22Psychophysiology%22%5BJournal%5D)">A solution for reliable and valid reduction of ocular artifacts, applied to the P300 ERP.</a> Psychophysiology. 23 (6), 695-703 (1986).</li>
<li>Kim, Y. W., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Riemannian+classifier+enhances+the+accuracy+of+machine-learning-based+diagnosis+of+PTSD+using+resting+EEG%5BTitle%5D)+AND+%22Progress+in+Neuropsychopharmacology+%26+Biological+Psychiatry%22%5BJournal%5D)">Riemannian classifier enhances the accuracy of machine-learning-based diagnosis of PTSD using resting EEG.</a> Progress in Neuropsychopharmacology & Biological Psychiatry. 102, 109960(2020).</li>
<li>Griffin, D., Lim, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Signal+estimation+from+modified+short-time+Fourier+transform%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Acoustics%2C+Speech%2C+and+Signal+Processing%22%5BJournal%5D)">Signal estimation from modified short-time Fourier transform.</a> IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing. 32 (2), 236-243 (1984).</li>
<li>Lachaux, J. P., Rodriguez, E., Martinerie, J., Varela, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measuring+phase+synchrony+in+brain+signals%5BTitle%5D)+AND+%22Human+Brain+Mapping%22%5BJournal%5D)">Measuring phase synchrony in brain signals.</a> Human Brain Mapping. 8 (4), 194-208 (1999).</li>
<li>Shim, M., Kim, D. W., Lee, S. H., Im, C. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Disruptions+in+small-world+cortical+functional+connectivity+network+during+an+auditory+oddball+paradigm+task+in+patients+with+schizophrenia%5BTitle%5D)+AND+%22Schizophrenia+Research%22%5BJournal%5D)">Disruptions in small-world cortical functional connectivity network during an auditory oddball paradigm task in patients with schizophrenia.</a> Schizophrenia Research. 156 (2-3), 197-203 (2014).</li>
<li>Shim, M., Hwang, H. J., Lee, S. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Impaired+functional+cortical+networks+in+the+theta+frequency+band+of+patients+with+post-traumatic+stress+disorder+during+auditory-cognitive+processing%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Psychiatry%22%5BJournal%5D)">Impaired functional cortical networks in the theta frequency band of patients with post-traumatic stress disorder during auditory-cognitive processing.</a> Frontiers in Psychiatry. 13, 811766(2022).</li>
<li>Bassett, D. S., Bullmore, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Small-world+brain+networks%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroscientist%22%5BJournal%5D)">Small-world brain networks.</a> Neuroscientist. 12 (6), 512-523 (2006).</li>
<li>Rubinov, M., Sporns, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Complex+network+measures+of+brain+connectivity%3A+uses+and+interpretations%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Complex network measures of brain connectivity: uses and interpretations.</a> Neuroimage. 52 (3), 1059-1069 (2010).</li>
<li>Shiner, C. T., Tang, H., Johnson, B. W., McNulty, P. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cortical+beta+oscillations+and+motor+thresholds+differ+across+the+spectrum+of+post-stroke+motor+impairment%2C+a+preliminary+MEG+and+TMS+study%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Cortical beta oscillations and motor thresholds differ across the spectrum of post-stroke motor impairment, a preliminary MEG and TMS study.</a> Brain Research. 1629, 26-37 (2015).</li>
<li>López-Larraz, E., Sarasola-Sanz, A., Irastorza-Landa, N., Birbaumer, N., Ramos-Murguialday, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Brain-machine+interfaces+for+rehabilitation+in+stroke%3A+A+review%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroRehabilitation%22%5BJournal%5D)">Brain-machine interfaces for rehabilitation in stroke: A review.</a> NeuroRehabilitation. 43 (1), 77-97 (2018).</li>
<li>Fong, K. N., Chan, C. C., Au, D. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Relationship+of+motor+and+cognitive+abilities+to+functional+performance+in+stroke+rehabilitation%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Injury%22%5BJournal%5D)">Relationship of motor and cognitive abilities to functional performance in stroke rehabilitation.</a> Brain Injury. 15 (5), 443-453 (2001).</li>
<li>Vecchio, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Acute+cerebellar+stroke+and+middle+cerebral+artery+stroke+exert+distinctive+modifications+on+functional+cortical+connectivity%3A+A+comparative+study+via+EEG+graph+theory%5BTitle%5D)+AND+%22Clinical+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Acute cerebellar stroke and middle cerebral artery stroke exert distinctive modifications on functional cortical connectivity: A comparative study via EEG graph theory.</a> Clinical Neurophysiology. 130 (6), 997-1007 (2019).</li>
<li>Hwang, H. J., Kwon, K., Im, C. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neurofeedback-based+motor+imagery+training+for+brain-computer+interface+%28BCI%29%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">Neurofeedback-based motor imagery training for brain-computer interface (BCI).</a> Journal of Neuroscience Methods. 179 (1), 150-156 (2009).</li>
<li>Park, S. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Evaluation+of+feature+extraction+methods+for+EEG-based+brain-computer+interfaces+in+terms+of+robustness+to+slight+changes+in+electrode+locations%5BTitle%5D)+AND+%22Medical+%26+Biological+Engineering+%26+Computing%22%5BJournal%5D)">Evaluation of feature extraction methods for EEG-based brain-computer interfaces in terms of robustness to slight changes in electrode locations.</a> Medical & Biological Engineering & Computing. 51 (5), 571-579 (2013).</li>
</ol>

MS, NJP, WSK i HJH posiadają zgłoszony do opatentowania patent zatytułowany "Metoda dostarczania informacji związanych z upośledzeniem ruchowym i urządzeniami do tego służącymi", o numerze 10-2022-0007841.

W badaniu tym wprowadzono eksperyment EEG do pomiaru aktywności neuronalnej związanej z ruchem kończyn górnych u osób po udarze. Eksperymentalny paradygmat oraz metody akwizycji i analizy EEG zastosowano w celu określenia wzorców ERD w korze ruchowej ipsilesional i contralesional. 
Wyniki map ERSP (ryc. 7) wykazały różnicę w stopniu aktywacji neuronów podczas poruszania rękami z upośledzonymi i zdrowymi zaburzeniami. Wyniki były zgodne z ustaleniami poprzednich ar...

Upośledzenie motoryczne kończyn górnych jest jedną z najczęstszych konsekwencji udaru mózgu i jest związane z ograniczeniami w czynnościach życia codziennego1,2. Wiadomo, że rytmy pasm alfa (8-13 Hz) i beta (13-30 Hz) są ściśle związane z ruchami. W szczególności badania wykazały, że zmieniona aktywność neuronalna w pasmach częstotliwości alfa i dolna beta (12-20 Hz) podczas ruchu upośledzonej kończyny jest skorelowana ze stopniem upośledzenia motorycznego u osób z udarem mózgu3,4,5. Na podstawie tych ustaleń elektroencefalografia (EEG) stała się potencjalnym biomarkerem, który odzwierciedla zarówno stopień upośledzenia motorycznego, jak i możliwość powrotu do sprawności motorycznej6,7. Jednak wcześniej opracowane biomarkery oparte na EEG okazały się niewystarczające do badania cech upośledzenia motorycznego u osób po udarze, głównie ze względu na ich zależność od danych EEG w stanie spoczynku, a nie danych EEG wywołanych zadaniem8,9,10. Złożone przetwarzanie informacji związanych z zaburzeniami motorycznymi, takie jak interakcja między półkulami mięśniowymi i przeciwstawnymi, można ujawnić tylko za pomocą danych EEG wywołanych zadaniem, a nie EEG w stanie spoczynku. W związku z tym potrzebne są dalsze badania nie tylko w celu zbadania związku między aktywnością neuronalną a charakterystyką upośledzenia motorycznego oraz wyjaśnienia przydatności EEG generowanego podczas ruchu upośledzonej części ciała jako potencjalnego biomarkera upośledzenia motorycznego u osób z udarem11.
Implementacja EEG do oceny efektów behawioralnych wymaga specyficznych dla zadania paradygmatów i protokołów. Do tej pory sugerowano różne protokoły EEG12, gdzie osoby po udarze wykonywały wyobrażone lub rzeczywiste ruchy, aby wywołać aktywność mózgu związaną z ruchem11,13. W przypadku ruchów wyobrażonych, około 53,7% uczestników nie było w stanie zdecydowanie wyobrazić sobie odpowiadającego im ruchu (tzw. "analfabetyzm"), a tym samym nie udało im się wywołać aktywności mózgu związanej z ruchem14. Co więcej, osobom z ciężkim udarem trudno jest poruszać całą kończyną górną, a także istnieje możliwość wystąpienia niepotrzebnych artefaktów podczas pozyskiwania danych z powodu niestabilnych ruchów. W związku z tym potrzebne są wskazówki oparte na wiedzy eksperckiej, aby uzyskać wysokiej jakości dane EEG związane z zadaniem i wyniki możliwe do interpretacji neurofizjologicznej. W tym badaniu kompleksowo zaprojektowaliśmy eksperymentalny paradygmat dla osób z udarem, aby wykonać stosunkowo proste zadanie ruchowe ręki i zapewniliśmy eksperymentalną procedurę ze szczegółowymi wskazówkami.
Przedstawiając w tym artykule wizualizację protokołu eksperymentalnego, chcieliśmy zilustrować konkretne koncepcje i metody używane do akwizycji i analizy aktywności neuronalnej związanej z ruchem kończyny górnej za pomocą systemu EEG. Wykazując różnicę w aktywności neuronalnej za pomocą EEG między kończynami górnymi z niedowładem i bez niedowładu u uczestników z udarem połowiczym, badanie to miało na celu przedstawienie wykonalności EEG przy użyciu opisanego protokołu jako potencjalnego biomarkera nasilenia upośledzenia motorycznego u osób z udarem w kontekście przekrojowym.

<table><tbody><tr><td>actiCAP</td><td>Easycap, GmbH Ltd., Herrsching, Niemcy</td><td>CAC-32-SAMW-56</td><td>Tekstylna platforma czepka EEG do mocowania elektrod EEG</td></tr><tr><td>Rejestrator widzenia mózgu (oprogramowanie)</td><td>Brain Products GmBH Ltd., Monachium,</td> <td>Niemcy-Oprogramowanie</td> <td>używane do nagrywania sygnału EEG</td></tr><tr><td>Curry 7 (Oprogramowanie)</td><td>Compumedics,</td> <td>Australia-Oprogramowanie</td> <td>używane do wstępnego przetwarzania danych EEG</td></tr><tr><td>MATLAB R2019a (Oprogramowanie)</td> <td>MathWorks Inc., Natick, MA, USA-Oprogramowanie</td><td></td> <td>używane do uruchamiania eksperymentalnego bodźca i analizy danych EEG</td></tr><tr><td>Nagrywanie PC</td><td>Lenovo Group Limited, Hongkong, Chiny</td><td>Model: X58K</td><td> Intel Core i7-7700HQ CPU@2,80 GHz, pamięć RAM 8 GB /EEG zapis danych za pomocą czujnika Brain Vision Recorder</td></tr> i <tr><td> Trigger Extension(STE)</td><td>Brain Products GmBH Ltd., Monachium, Niemcy</td><td>STE-055604-0162</td><td>Dodaje sygnały fizjologiczne do wzmacniacza EEG</td></tr><tr><td>Skrzynka rozdzielacza</td><td>Brain Products GmBH Ltd., Monachium, Niemcy</td><td>BP-135-1600</td><td>Łączy elektrody Ag/AgCl ze wzmacniaczem EEG</td></tr><tr><td>Stymulacja PC</td><td>Hansung Corporation, Seul, Korea</td><td>Model: ThinkPad P71</td><td> Intel Core i7-8750H CPU@2,20 GHz, pamięć RAM 8 GB Prezentacja ekranu stymulacji za pomocą MATLAB</td></tr><tr><td>TriggerBox</td><td>Brain Products GmBH Ltd., Monachium, Niemcy</td><td>BP-245-1010</td><td>Odbiera sygnał wyzwalający z komputera i przekazuje go do systemu rejestracji EEG</td></tr></tbody></table>

wskaźniki sieci elektroencefalograficznej jako biomarkery upośledzenia kończyny górnej w przewlekłym udarze mózgu

Electroencephalography Network Indices as Biomarkers of Upper Limb Impairment in Chronic Stroke

Zmiana sygnałów elektroencefalografii (EEG) podczas specyficznego dla zadania ruchu kończyny została zgłoszona jako potencjalny biomarker dla nasilenia upośledzenia motorycznego i przewidywania powrotu motorycznego u osób po udarze. Podczas wdrażania eksperymentów EEG wymagane są szczegółowe paradygmaty i dobrze zorganizowane protokoły eksperymentów, aby uzyskać solidne i możliwe do zinterpretowania wyniki. W tym protokole ilustrujemy paradygmat specyficzny dla zadania z ruchami kończyn górnych oraz metodami i technikami potrzebnymi do pozyskiwania i analizy danych EEG. Paradygmat składa się z 1 minuty odpoczynku, po której następuje 10 prób składających się na przemian 5 s i 3 s stanów spoczynku i zadania (wyprostowania ręki) w ciągu 4 sesji. Sygnały EEG uzyskano przy użyciu 32 elektrod skalpowych Ag/AgCl z częstotliwością próbkowania 1000 Hz. Przeprowadzono analizę perturbacji spektralnych związanych ze zdarzeniami związanymi z ruchem kończyn oraz analizy sieci funkcjonalnych na poziomie globalnym w paśmie częstotliwości o niskiej beta (12-20 Hz). Reprezentatywne wyniki wykazały zmianę funkcjonalnej sieci pasm częstotliwości EEG o niskiej wartości beta podczas ruchu upośledzonej kończyny górnej, a zmieniona sieć funkcjonalna była związana ze stopniem upośledzenia ruchowego u pacjentów z przewlekłym udarem mózgu. Uzyskane wyniki wskazują na wykonalność eksperymentalnego paradygmatu pomiarów EEG podczas ruchu kończyn górnych u osób po udarze mózgu. Potrzebne są dalsze badania z wykorzystaniem tego paradygmatu, aby określić potencjalną wartość sygnałów EEG jako biomarkerów upośledzenia motorycznego i powrotu do zdrowia.

Rysunek 7 przedstawia topograficzne mapy ERD dla niskiego pasma beta podczas każdego z zadań ruchowych dłoni. Znacząco silniejsza ERD w niskim paśmie beta została zaobserwowana w półkuli kontralateralnej w porównaniu z półkulą ipsilateralną zarówno w przypadku zadań wykonywanych dłonią chorą, jak i zdrową.
<img alt="Mapy topograficzne EEG porównujące obszary mózgu dotknięte i niedotknięte chorobą; pokazano zmiany w mikrow...

Protokół eksperymentalny demonstruje paradygmat pozyskiwania i analizowania sygnałów elektroencefalografii (EEG) podczas ruchu kończyn górnych u osób po udarze. Zmianę funkcjonalnej sieci pasm częstotliwości EEG o niskiej wartości beta obserwowano podczas ruchu upośledzonej kończyny górnej i wiązało się to ze stopniem upośledzenia ruchowego.

Wskaźniki sieci elektroencefalograficznej jako biomarkery upośledzenia kończyny górnej w przewlekłym udarze mózgu

Alteration of electroencephalography (EEG) signals during task-specific movement of the impaired limb has been reported as a potential biomarker for the ...

Nasz protokół może pomóc w zbadaniu specyficznej dla zadania neuroaktywności u pacjenta z udarem, znajdując w ten sposób potencjalne biomarkery stopnia upośledzenia motorycznego i regeneracji motorycznej u niego. Nasza technika wykorzystuje EEG specyficzne dla zadania, aby ujawnić skomplikowane przetwarzanie stanu zapalnego związanego z upośledzeniem motorycznym u pacjentów po udarze. Obejmuje to odkrywanie wzajemnych zależności między półkulą ipsilesional i contralesional.Metoda ta ocenia neurofizjologię zaburzeń motorycznych u pacjentów po udarze mózgu. W połączeniu z oceną funkcji motorycznych oferuje kompleksową analizę ich deficytów motorycznych. Wskaźniki mierzone za pomocą tego paradygmatu mają potencjał jako biomarker powrotu do zdrowia nerwu wzrokowego u pacjenta z udarem.Na potrzeby badań wykorzystanie tego paradygmatu zapewni wgląd w neurofizjologię deficytu motorycznego i regeneracji. Po rekrutacji pacjentów. Wyświetlaj dwa bodźce wizualne, zamknięte i otwarte, przez 30 sekund każdy na środku monitora, aby zmierzyć podstawowe dane elektroencefalogramu w stanie spoczynku lub EEG.Podczas których uczestnik zamyka i otwiera oczy. Następnie prezentuj obraz ruchu ręki przez trzy sekundy, aby poinstruować uczestnika, aby wykonał ruch prostowania ręki. Następnie wyświetlaj znak fiksacji przez pięć sekund, pozwalając na okres odpoczynku.Posadź uczestnika w wygodnym fotelu przodem do monitora. Aby zapewnić dokładne pomiary EEG, wybierz nasadkę EEG o odpowiednim rozmiarze w zależności od rozmiaru głowy uczestnika. Zlokalizuj pozycję Cz w oparciu o Międzynarodowy System 10-20, jak opisano w manuskrypcie, i ustaw ją tak, aby wyrównać elektrodę Cz z lokalizacją Cz danej osoby.Po prawidłowym umieszczeniu czepka EEG przymocuj do skóry głowy 32 elektrody srebrowe/chlorkowe srebra, postępując zgodnie z rozszerzonym systemem International 10-10 z elektrodami uziemiającymi i referencyjnymi odpowiednio na FPz i FCz. Włącz system EEG. Przejdź do pozycji Konfiguracja, a następnie wybierz opcję Amplifier (Wzmacniacz).Wybierz LiveAmp i kliknij OK. Wyszukaj funkcję LiveAmp, aby nawiązać połączenie bezprzewodowe. Następnie wyreguluj poziom impedancji między elektrodami EEG a skórą głowy za pomocą żelu przewodzącego. Użyj żelu do utrwalenia włosów, aby uniknąć zasłaniania elektrod i skóry głowy.Wykonaj funkcję sprawdzania impedancji, aby monitorować poziom impedancji każdej elektrody. Następnie wykonaj funkcję monitorowania, aby potwierdzić, że wszystkie elektrody mają podobne poziomy amplitudy w monitorowaniu sygnału EEG w czasie rzeczywistym. Do stabilnej akwizycji danych EEG należy wykorzystać dwa oddzielne komputery osobiste do prezentacji bodźców zewnętrznych i zapisu danych EEG.Następnie stwórz program stymulacyjny do prezentowania uczestnikom bodźców eksperymentalnych za pomocą oprogramowania do programowania opartego na paradygmacie eksperymentalnym. Uruchom program w trybie monitorowania, aby przedstawić bodźce eksperymentalne. Upewnij się, że informacje o zdarzeniu są dokładnie zaznaczone na dole oprogramowania do rejestracji EEG za każdym razem, gdy wyświetlany jest bodziec.Uruchom oprogramowanie do rejestracji EEG i uruchom program prezentacji bodźca opracowany zgodnie z paradygmatem eksperymentalnym za pomocą oprogramowania do programowania, aby uniknąć pominięcia danych. Następnie przystąp do pomiaru EEG z częstotliwością próbkowania 1 000 Hz, zgodnie z paradygmatem eksperymentalnym. Pokazane są mapy topograficzne niskiego poziomu beta ERD dla każdego zadania ruchu ręki.Istotnie silne niskie ERD beta zaobserwowano w półkuli przeciwprądowej w porównaniu z półkulą ipsilesional zarówno dla zadań związanych z ruchami ręki, jak i niedotkniętych. Wyniki ilościowe czterech ważonych charakterystyk sieci na poziomie globalnym wykazały, że zarówno wskaźniki siły, jak i współczynnika grupowania były znacznie zmniejszone podczas zadania ruchu ręki dotkniętego chorobą w porównaniu z zadaniem ruchu ręki bez wpływu na środowisko. Długość ścieżki znacznie się zwiększyła podczas zadania związanego z ruchem ręki.Nie było znaczącej różnicy w małoświatowości między tymi dwoma zadaniami. Współczynnik grupowania siły sieci ipsicontralesional w paśmie alfa i małoświatowość wykazały dodatnią korelację z wynikiem FMA, podczas gdy długość ścieżki była ujemnie skorelowana z wynikiem FMA. Aby uzyskać wysokiej jakości dane EEG, kluczowe jest prawidłowe umieszczenie elektrod EEG w wyznaczonych pozycjach i regulacja poziomu impedancji między elektrodami a skórą głowy.Technika ta ocenia neurofizjologię zaburzeń motorycznych u pacjentów z udarem mózgu w klinicznych warunkach laboratoryjnych. Zapewni to badaczom klinicznym możliwość zbadania neurofizjologii upośledzenia motorycznego.

electroencephalography-network-indices-as-biomarkers-upper-limb

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Neuronauka

Ten protokół opisuje metodę ilościowego określania wydajności kończyn górnych w codziennym życiu za pomocą akcelerometrów noszonych na nadgarstku.

Metoda ilościowego określania wydolności kończyn górnych w życiu codziennym za pomocą akcelerometrów

Ten protokół służy do oceny funkcji przewodu korowo-rdzeniowego w ciągu 1 tygodnia od udaru. Może być stosowany do selekcji i stratyfikacji pacjentów w badaniach interwencji mających na celu poprawę regeneracji motorycznej kończyn górnych i wyników oraz w praktyce klinicznej do przewidywania wyników funkcjonalnych kończyn górnych 3 miesiące po udarze.

Określanie stanu funkcjonalnego drogi korowo-rdzeniowej w ciągu tygodnia od udaru

Protokół jest proponowany do uchwycenia naturalnej funkcji ręki osób z upośledzeniem ręki podczas ich codziennych czynności za pomocą egocentrycznej kamery. Celem protokołu jest zapewnienie, że nagrania są reprezentatywne dla typowego użycia dłoni przez daną osobę podczas codziennych czynności w domu.

Uchwycenie reprezentatywnego użycia dłoni w domu za pomocą egocentrycznego wideo u osób z upośledzeniem kończyn górnych

Ten protokół opisuje proces przeprowadzania neurofizjologicznej oceny mięśni kończyn dolnych, piszczelowej przedniej i płaszczkowatej, w pozycji stojącej za pomocą TMS u osób po udarze. Taka pozycja zapewnia większe prawdopodobieństwo wywołania odpowiedzi TMS po udarze i pozwala na wykorzystanie zmniejszonej mocy stymulatora podczas ocen neurofizjologicznych.

Stojąca ocena neurofizjologiczna mięśni kończyn dolnych po udarze mózgu

Celem tego badania jest dostarczenie ważnego punktu odniesienia dla standardowego klinicznego działania interfejsu mózg-komputer (MI-BCI) w dysfunkcjach motorycznych kończyn górnych po udarze.

Obrazowanie ruchowe interfejsu mózg-komputer w rehabilitacji dysfunkcji ruchowych kończyn górnych po udarze mózgu

Tutaj badamy wpływ funkcjonalnej terapii zajęciowej połączonej ze wspomaganym aktywnym lub biernym ruchem na funkcję kończyn górnych u pacjentów z uszkodzeniem prawej półkuli i badamy wpływ funkcjonalnej spektroskopii bliskiej podczerwieni na przebudowę funkcji mózgu.

Badanie wpływu różnych rodzajów ćwiczeń na powrót do sprawności funkcjonalnej kończyny górnej u pacjentów z uszkodzeniem prawej półkuli w oparciu o fNIRS

Ten eksperymentalny protokół przedstawia zastosowanie systemu robotycznego z podwójnym zadaniem kończyny górnej dla pacjentów po udarze mózgu z dysfunkcją kończyn górnych. Wyniki wskazują, że system ten może znacznie poprawić funkcjonowanie kończyny górnej i codzienne czynności pacjentów po udarze.

Zastosowanie dwuzadaniowego systemu robotycznego zorientowanego na kończynę górną do funkcjonalnej regeneracji kończyny górnej u pacjentów po udarze mózgu

Niniejsze badanie analizuje wpływ konfigurowalnego miękkiego robota pneumatycznego na poprawę topologii sieci całego mózgu po udarze. Analiza teorii grafów wskazuje na istotne ulepszenia współczynnika klastrowania, długości ścieżki oraz globalnej efektywności. Wyniki podkreślają potencjał programowalnych protokołów robotycznych do modulowania neuroplastyczności i optymalizacji funkcjonalnej regeneracji w rehabilitacji po udarze.

Miękki robot pneumatyczny moduluje metryki teorii grafów sieci mózgowej w celu rehabilitacji rąk po udarze

Chirurgiczne zamknięcie dystalnej gałęzi środkowej tętnicy mózgowej (MCAo) jest często używanym modelem w eksperymentalnych badaniach nad udarem. Manuskrypt ten opisuje podstawową technikę stałego MCAo, połączoną z wstawieniem bocznego okna czaszki, które daje możliwość podłużnej mikroskopii przyżyciowej u myszy.

Przygotowanie bocznego przewlekłego okna czaszki umożliwia obserwację in vivo po niedrożności dystalnej tętnicy środkowej mózgu u myszy

Mitochondria komórek śródbłonka są niezbędne do utrzymania integralności bariery krew-mózg. Wprowadzamy protokół pomiaru funkcji bioenergetycznych w komórkach śródbłonka naczyń mózgowych.

Ocena funkcji bioenergetycznych w komórkach śródbłonka naczyń mózgowych

Poznaj metodę analizy sygnałów EEG podczas ruchów kończyny górnej u pacjentów po udarze. Protokół identyfikuje biomarkery upośledzenia motorycznego i potencjału odzysku funkcji ruchowych.

Wskaźniki sieci elektroencefalograficznej jako biomarkery upośledzenia kończyny górnej w przewlekłym udarze mózgu

Przeglądaj więcej filmów