Методическая статья

Система электроэнцефалографического сбора сигналов для нейроразнообразных: тематическое исследование дельфинотерапии

DOI:

10.3791/67935

⸱

27 июня 2025 г.

 ,  ,  ,  , 
1Centro de Investigación en Computación, Instituto Politécnico Nacional, 2Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, Unidad Zacatenco, Instituto Politécnico Nacional, 3Departamento de Sistemas, Universidad Autónoma Metropolitana, Unidad Azcapotzalco, 4Escuela Superior de Comercio y Administración, Unidad Tepepan, Instituto Politécnico Nacional

В этой статье

Краткое содержание

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

Здесь мы представляем протокол сбора и записи электроэнцефалографических (ЭЭГ) сигналов от нейроотличных детей до, во время и после участия в сеансах дельфинотерапии (DAT).

Аннотация

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

В этом протоколе подробно описаны основные шаги по получению и записи электроэнцефалографических (ЭЭГ) сигналов у нейроотличных детей до, во время и после участия в сеансах дельфинотерапии (DAT). Его основная цель – предоставить согласованные и достоверные данные, позволяющие точно оценить активность мозга на различных этапах терапевтического процесса. Протокол устанавливает четкую основу для сравнения полученных сигналов ЭЭГ, гарантируя, что каждая запись соответствует стандартам, необходимым для эффективного анализа и интерпретации. С этой целью используется комплексный подход, сочетающий электронные инструменты и математические методы, такие как спектральный анализ мощности, для выявления изменений в мозговой активности детей во время вмешательства. Кроме того, обеспечивается воспроизводимость результатов, что способствует валидности и последовательности научных исследований, связанных с терапией. Этот протокол, стандартизируя сбор данных, направлен на оптимизацию терапевтических результатов и обеспечение прочной основы для сравнения различных исследований влияния DAT на нейроразнообразие детей. Кроме того, он обеспечивает надежную систему для будущих исследований, способствуя объективной интерпретации эффектов терапии и совершенствуя вмешательства.

Введение

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

Культурные различия между различными человеческими группами во многом зависят от их когнитивных способностей. В то время как некоторые люди могут адаптироваться к этим культурным нормам, другие часто сталкиваются с маргинализацией. Поэтому важно, чтобы эти люди участвовали в сессиях, способствующих их интеграции в человеческое общество.

Дети с нарушениями развития нервной системы, такими как синдром дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) или расстройства аутистического спектра (РАС), часто нуждаются в сочетании физических и альтернативных методов лечения для комплексной и эффективной реабилитации 2,3. Важно отметить, что, в дополнение к традиционным методам лечения, были разработаны альтернативные методы лечения для целостного решения физических, эмоциональных и духовных аспектов пациентов. Эти методы лечения призваны дополнить традиционные подходы и способствовать более полному выздоровлению 2,4. Когда эти методы лечения рекомендуются медицинскими работниками, они могут служить ценным дополнением к традиционной медицине3.

Одной из альтернативных терапий, которая вызывает растущий общественный интерес благодаря своим достижениям в облегчении боли и улучшении навыков обучения у детей с ограниченными возможностями, является дельфинотерапия (DAT)5. Эта терапия использует взаимодействие между людьми и дельфинами, как правило, беременными или кормящими дельфинами-афалинами, в водной среде для улучшения качества жизни детей с различными способностями.

В настоящее время ДАТ не имеет полностью стандартизированного метода, так как наблюдаются различия в процессах, применяемых к пациентам, терапевтам и/или специалистам, продолжительности и частоте сеансов, а также в типе дельфина и его тренировке для достижения терапевтических эффектов6,7,8. Согласно Jette et al.9, стандартизация этих методов лечения улучшает сбор данных для исследований, поскольку последовательный сбор данных позволяет проводить сравнительные исследования и разрабатывать новые терапевтические стратегии, основанные на фактических данных.

Отсутствие стандартизированной системы сбора данных в DAT затрудняет объективную оценку его эффектов, ограничивая сопоставимость результатов между исследованиями. Несмотря на растущую популярность DAT, методологическая база, используемая для мониторинга изменений у пациентов, значительно варьируется в зависимости от учреждения и исследовательской группы, что приводит к противоречивым и даже противоречивым результатам10,11.

Эта вариабельность вызвала обеспокоенность в научном сообществе, поскольку не существует надежных параметров для измерения терапевтической эффективности с точки зрения когнитивных, эмоциональных или поведенческих улучшенийу пациентов. Отсутствие стандартов также влияет на разработку строгих протоколов, что потенциально может привести к предвзятой интерпретации результатов, полученных в различных исследованиях DAT.

Вариабельность процедур получения электроэнцефалографических (ЭЭГ) сигналов, таких как установка электродов, калибровка оборудования и условия окружающей среды, может привести к несоответствиям в результатах, усложняя интерпретацию терапевтических эффектов и сравнения между исследованиями13,14. Поэтому важно стандартизировать процесс сбора данных для сигналов ЭЭГ в этих методах лечения для получения более точных и надежных данных, тем самым способствуя оптимизации терапевтической практики и предоставляя убедительные доказательства эффективности DAT.

Стандартизированный протокол способствует большей прозрачности исследований. Когда используются единые методы, данные и процедуры могут быть обменены более открыто и эффективно, что позволяет другим исследователям проверять и подтверждать результаты. Это особенно важно в новых или недостаточно изученных областях, где исследователи в значительной степени полагаются на тиражирование и валидацию предыдущих исследований для улучшенияпонимания предмета.

Стандартизированная система сбора данных, в частности, основанная на использовании нейрофизиологических инструментов, таких как электроэнцефалография, могла бы предоставить более точные данные о влиянии DAT на активность мозга нейроотличных пациентов. Хотя ЭЭГ является неинвазивным и широко используемым методом изучения активности мозга, ее применение в мониторинге альтернативных методов лечения остается непоследовательным, что влияет на надежность и валидность полученных данных.

Альтернативные методы лечения, такие как DAT, дают исследователям возможность изучить влияние лечения на мозг пациентов, анализируя сигналы мозга, такие как ЭЭГ, в сочетании с математическими методами и инструментами искусственного интеллекта для оценки эффективности и результативности различных вмешательств.

Таким образом, в данном исследовании описывается предлагаемый протокол тестирования для оценки результатов лечения в Мексике детей с диагнозом нарушения развития нервной системы, включая DAT. Это предложение было тщательно разработано в сотрудничестве с Delfiniti México, специалистами по взаимодействию человека и дельфина, уделяя особое внимание не только плавательным занятиям, но и терапевтическим вмешательствам, опосредованным дельфинами.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

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

ПРИМЕЧАНИЕ: Методология, использованная в данном исследовании, была одобрена Комитетом по этике Национального политехнического института Мексики в соответствии с Письмом об обязательстве о конфиденциальности D/1477/2020. В этом документе одобряется метод сбора образцов и этичное обращение, которое исследовательская группа оказывает на афалины. Было обеспечено ответственное использование данных участников и получено их согласие на использование данных в экспериментах. Перед сбором образцов и подключением устройства процедура была подробно объяснена участникам, которые могли отказаться от участия в исследовании, если они не согласны. Те, кто согласился участвовать, подписали письменную форму информированного согласия. Кроме того, участники были проинформированы о предстоящих испытаниях; Тем не менее, некоторые не до конца понимали процедуры перед входом в аквариум с китообразными.

ПРИМЕЧАНИЕ: В этом протоколе подробно описаны шаги по получению и записи электроэнцефалографических (ЭЭГ) сигналов от нейроразнообразных детей до, во время и после участия в сеансах дельфинотерапии (DAT). Этот протокол разделен на восемь этапов.

1. Согласие пациента

  1. Первичная беседа с родителями и согласие
    1. Назначьте встречу с родителями или опекунами участвующего ребенка. Сделайте это лично в дельфинарии Delfiniti в Икстапе, Мексика.
    2. Проведите подробное интервью, чтобы собрать актуальную информацию о нейроразнообразии ребенка, истории болезни, поведенческих моделях и предыдущем опыте терапии.
    3. Опишите цель сбора и записи данных ЭЭГ, используемые процедуры, а также потенциальные преимущества и риски. Убедитесь, что родители или опекуны понимают и подписывают форму информированного согласия. Убедитесь, что эта форма соответствует этическим нормам и институциональным рекомендациям.
  2. Сотрудничество с персоналом дельфинария: Организуйте встречу с командой терапевтов дельфинария, включая тренеров, терапевтов и любой соответствующий административный персонал. Убедитесь, что на собрании обсуждаются цели исследования и роли каждого члена команды.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Этот этап готовит родителей и команду дельфинария к получению и записи сигналов ЭЭГ, обеспечивая понимание, координацию и соответствующую среду для ребенка во время терапии, придерживаясь при этом этических и технических стандартов.

2. Подготовка окружающей среды

  1. Подготовка оборудования
    1. Установите оборудование для ЭЭГ (Таблица 1) в тихом месте, где нет отвлекающих факторов, рядом с дельфинарием перед началом сеанса терапии. Убедитесь, что все оборудование функционирует должным образом и что запасные части доступны.
    2. Калибровка устройств ЭЭГ в соответствии со спецификациями производителя для обеспечения точности и надежности данных (Таблица 2, раздел плохого сигнала).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Этот этап обеспечивает надлежащую настройку и калибровку оборудования для сбора и записи сигналов ЭЭГ в подходящей среде, гарантируя, что оно правильно функционирует и готово к захвату точных данных до, во время и после DAT.
ГидрофонЧастота дискретизации 96000 sps
Чувствительность гидрофона 8103 25.41e-6; В/Па
Чувствительность преобразователя заряда 2647A 0,001 В/пК
ThinkGear ASIC Module 1 (TGAM1)Частота дискретизации 512 sps
Bluetooth версии 3.0
Logitech C920Частота дискретизации18 sps
Ноутбук Windows11Модель: Machenike T58-V
Процессор: i7-10870H (2,2 ГГц-5 ГГц / 8 ядер)
Графический процессор: NVIDIA Geforce RTX3060 Laptop GPU, двухканальный, до 32 ГБ
Хранилище: M.2 PCIE. 2,5-дюймовый жесткий диск
Экран: 144 Гц 15,6 дюйма FHD

Таблица 1: Материалы, необходимые для мониторинга дельфинотерапии (DAT). В этой таблице подробно описано оборудование, необходимое для получения и записи сигнала ЭЭГ до, во время и после DAT.

Калибровка оборудования
Плохой сигналСигнал ЭЭГ улавливает электрические токи от активированных нейронов в коре головного мозга, которые могут быть обнаружены системами ЭЭГ. Эти системы функционируют как интерфейсы мозг-компьютер (BCI), используя поверхностные электроды, размещенные в соответствии с International 10-20 Positioning System, ThinkGear TGAM1 ПРЕДСТАВЛЯЕТ собой неинвазивный BCI, который записывает и анализирует нейронные сигналы, достигая уровня точности 98%. Это возможно с учетом целостности данных, отбрасывая те сэмплы, где флаг или индикатор под названием Poor Quality Value равен нулю.
Характеристики активности мозговых волн, отслеживаемые датчиком, количественно оцениваются с помощью назначенных значений флагов: плоскостность сигнала (25), избыточность сигнала (26), коэффициент мощности (27) и обнаружение смещения головы (29). Возможны одновременные индикации флажков; Например, значение флага 51 для неоптимального качества сигнала указывает на несоответствие критериям равномерности и чрезмерности. Значения флагов были тщательно подобраны, чтобы обеспечить уникальность каждой возможной комбинации. Кроме того, значение флажка 200 указывает на состояние, в котором датчик записывал состояние отсутствия головы в течение четырех секунд.
RAW-сигнал временного ряда с частотой дискретизации 512 Гц, что позволяет дискретизировать до 256 Гц, что позволяет разделить сигналы на основные полосы мозговых волн или ритмы, а также устранить частоту 60 Гц, за счет электромагнитных помех от линии электропитания переменного тока через режекторный фильтр 60 Гц, а именно полосовой фильтр стопа.
Bluetooth-соединениеЧтобы подключить датчик TGAM1 к ПК через Bluetooth, сначала убедитесь, что датчик включен и Bluetooth на ПК включен. Выполните сопряжение датчика, выполнив поиск устройств в настройках Bluetooth на ПК, выбрав датчик TGAM1 и введя код сопряжения (обычно «0000» или «1234»). После сопряжения откройте приложение, которое будет использовать датчик, выберите его в качестве устройства ввода и при необходимости настройте правильный COM-порт. Проверьте соединение, проверив передачу данных в приложении, и устраните неполадки, проверив запас хода, перезапустив устройства или обновив драйверы, если это необходимо.

Таблица 2: Калибровка оборудования. В данной таблице приведено подробное описание калибровки комплектующих используемого оборудования.

3. Пре-ДАТ стимул

  1. Подготовка ребенка
    1. Познакомьте ребенка с оборудованием для сбора ЭЭГ в дружелюбной и неугрожающей манере. Уделите время тому, чтобы ребенок чувствовал себя комфортно. Используйте игрушки, картинки или успокаивающие предметы, знакомые ребенку, чтобы уменьшить беспокойство, среди прочего.
    2. Объясните ребенку процедуру получения и записи ЭЭГ, используя соответствующие возрасту языковые и наглядные пособия. Покажите, как работает датчик ЭЭГ, и позвольте ребенку при желании потрогать и изучить оборудование.
  2. Сбор и запись сигналов ЭЭГ
    1. Удобно расположите ребенка в кресле или на коврике, в соответствии с его предпочтениями и комфортом. Затем проверьте, стабильно ли соединение Bluetooth через терминал ПК. Убедитесь, что они сидят таким образом, чтобы обеспечить легкий доступ к коже головы для размещения датчика сбора и записи ЭЭГ (Таблица 2 раздел Bluetooth-соединение).
    2. Аккуратно и осторожно расположите датчик регистрации и регистрации ЭЭГ на голове ребенка, в частности в точке FP1 (рис. 1), убедившись, что она плотно прилегает, но удобна, а электрод правильно подключен. Используйте бандаж педиатрического размера и отрегулируйте его по мере необходимости, чтобы обеспечить надежную посадку, как показано на рисунке 2.
    3. После правильного размещения датчика и правильного позиционирования электрода (рис. 3) установите систему регистрации ЭЭГ на частоту дискретизации на частоту дискретизации 512 Гц (отсчетов в секунду). Этой скорости регистрации достаточно для точной регистрации нейронной активности с частотой до 256 Гц (согласно теореме Найквиста), которая охватывает все клинически значимые полосы частот ЭЭГ (0,5-100 Гц). Проведите референтное измерение ЭЭГ в течение 1 мин с этими параметрами вашего контроля, чтобы получить стабильную точку для сравнения сигнала и сигнала после терапии.
      Примечание: В исследованиях ЭЭГ обычно используются 30-секундные временные окна для анализа, как в исследованиях сна, где данные сегментируются на эпохи этой продолжительности для классификации стадий сна и распознавания повторяющихся цикловмозговой активности. Однако этот подход может быть ограничен в таких ситуациях, как наблюдение за тяжелобольными пациентами, где кратковременные события, такие как судороги, могут остаться незамеченными. Поэтому длина окон должна быть адаптирована к специфике анализа. В этом исследовании для лучшего захвата активности мозга, связанной с вмешательством, использовались более широкие окна: за минуту до, за пять минут во время и через минуту после терапии. Этот подход позволяет идентифицировать как долгосрочные динамические паттерны, так и краткосрочные изменения, связанные с терапией, обеспечивая более полное представление о неврологии, вызванной вмешательством, и способствуя более точным выводам о его терапевтических эффектах.
    4. Немедленно создайте резервную копию полученных и записанных данных сигнала ЭЭГ на защищенном устройстве хранения. Проведите первоначальный анализ, чтобы убедиться в качестве и целостности данных, убедившись, что флаг плохого сигнала датчика TGAM1 меньше 51, как показано в разделе Таблица 2 .
    5. Постоянно наблюдайте за ребенком на предмет любых признаков дискомфорта или дистресса во время получения и записи сигналов ЭЭГ. Обеспечьте успокоение и перерывы, если это необходимо. Держите ребенка расслабленным, спокойно разговаривая или занимаясь его любимыми делами.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Этот этап протокола направлен на обеспечение бесперебойного и эффективного процесса сбора и записи сигналов ЭЭГ до DAT, предоставляя ценные данные для улучшения понимания и эффективности DAT.

figure-protocol-1
Рисунок 1: Международная система 10-20 для установки экстракраниальных электродов. Датчик должен соприкасаться в точкеFP1 23. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

figure-protocol-2
Рисунок 2: Использование электроэнцефалографического аппарата. На этом рисунке показан правильный способ размещения аппарата ЭЭГ. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

figure-protocol-3
Рисунок 3: Сбор и запись сигналов ЭЭГ до DAT. На этом рисунке показан процесс получения сигналов ЭЭГ до начала терапии. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

4. DAT стимул

  1. Настройка оборудования для ЭЭГ
    1. Убедитесь, что колпачок, содержащий устройство для захвата и записи сигнала ЭЭГ, правильно расположен на голове ребенка. Убедитесь, что электрод хорошо соприкасается с кожей головы, и при необходимости протрите лоб, как показано на рисунке 1.
    2. Убедитесь, что беспроводное соединение стабильно и что передача данных функционирует правильно, так как используется устройство для сбора и записи ЭЭГ по Bluetooth, как показано в разделе Таблица 2 «Подключение Bluetooth».
  2. Вход в воду и сбор исходных данных
    1. Помогите ребенку войти в воду под присмотром сотрудников дельфинария. Убедитесь, что ребенку комфортно, а оборудование для ЭЭГ водонепроницаемо и надежно закреплено.
    2. Убедитесь, что оборудование для сбора и регистрации ЭЭГ водонепроницаемо и надежно закреплено.
    3. Соберите и запишите данные референсного сигнала ЭЭГ, когда ребенок входит в воду и начинает взаимодействовать с дельфинами.
  3. Во время дельфинотерапии
    1. Непрерывно контролируйте получение и запись сигналов ЭЭГ в течение 5 минут (без перерыва), пока ребенок взаимодействует с дельфинами (Рисунок 4). Убедитесь, что оборудование правильно подобрано и что ребенок остается расслабленным.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Просмотрите записку из шага 3.2.3.
    2. Убедитесь, что кто-то из персонала делает подробные заметки о поведении ребенка, взаимодействии с дельфинами и любых заметных изменениях во время получения и записи сигналов ЭЭГ.

figure-protocol-4
Рисунок 4: Сбор и запись сигналов ЭЭГ во время DAT. На этом рисунке показан процесс получения сигналов ЭЭГ во время терапии. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

  1. Управление данными после терапии:
    1. Немедленно создайте резервную копию полученных и записанных данных сигнала ЭЭГ на защищенном устройстве хранения.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Получается документ в виде простого текста (.txt).
    2. Помогите пациенту выйти из воды.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Этот этап направлен на обеспечение плавного и эффективного процесса продолжения сбора и записи сигналов ЭЭГ во время DAT, предоставляя ценные данные для улучшения понимания и эффективности этого терапевтического подхода, который позволяет получить данные для непрерывного улучшения процесса DAT и, таким образом, помогает идентифицировать любое необычное поведение дельфина по отношению к пациенту с определенной аффектацией и даже во время терапии определить, какие точки в организме пациента Организм стимулируется, что приводит к изменениям в их поведении, что изменяет мозговую активность пациента.

5. Стимулы после DAT

  1. Посттерапевтическая подготовка ребенка
    1. Помогите ребенку перейти из зоны терапии в комфортное и сухое пространство.
    2. Объясните ребенку в соответствующей возрастной манере, что получение и запись сигналов ЭЭГ будет продолжаться еще некоторое время.
  2. Проверка оборудования для регистрации и регистрации ЭЭГ, а также его повторная калибровка. Убедитесь, что оборудование для сбора и записи ЭЭГ остается на месте и функционирует должным образом после сеанса терапии.
  3. Первичный сбор данных после терапии:
    1. Соберите, запишите и немедленно сохраните данные референсного сигнала ЭЭГ в течение 1 минуты сразу после того, как ребенок вышел из воды (рис. 5).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Просмотрите записку из шага 3.2.3.
    2. Позвольте ребенку расслабиться в комфортной обстановке.

figure-protocol-5
Рисунок 5: Сбор и запись сигналов ЭЭГ после DAT. На этом рисунке показан процесс получения сигналов ЭЭГ после терапии. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

  1. Структурированные мероприятия после терапии:
    1. Вовлекайте ребенка в занятия с низким уровнем стимуляции, например, слушайте тихую музыку.
    2. Непрерывно контролируйте получение и запись сигналов ЭЭГ в течение 1 минуты, чтобы обеспечить стабильность данных и свести к минимуму усталость участников.
  2. Управление данными после терапии: Немедленное резервное копирование полученных и записанных данных сигнала ЭЭГ на безопасное запоминающее устройство.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Этот этап обеспечивает плавный и эффективный процесс продолжения сбора и записи сигнала ЭЭГ после DAT.

6. Получение данных ЭЭГ

  1. Анализ данных и подготовка отчетности
    Примечание: Обработка исходных данных ЭЭГ контролируется с помощью пользовательского интерфейса с целью содействия интуитивному пониманию в отношении цикла восприятия-действия, как показано на рисунке 6.
    1. Запустите интегрированную среду разработки (IDE) для регистрации сигналов ЭЭГ и загрузите систему.
    2. Откройте среду IDE, предназначенную для обработки ЭЭГ (рисунок 7).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Система будет отображать доступные ресурсы на компьютере, включая подключенные устройства, такие как веб-камеры и оборудование для регистрации ЭЭГ.

figure-protocol-6
Рисунок 6: Обработка ЭЭГ. Обработка необработанных данных ЭЭГ контролируется пользовательским интерфейсом, что способствует интуитивному пониманию в отношении цикла восприятия-действия. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

figure-protocol-7
Рисунок 7: Интегрированная среда разработки (IDE) для сигнала ЭЭГ. Система будет отображать доступные ресурсы на компьютере, включая подключенные устройства, такие как веб-камеры и оборудование для сбора данных ЭЭГ. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

  1. Откройте окно конфигурации системы :
    1. Перейдите в окно конфигурации системы в среде IDE (рисунок 8).
    2. Выберите прибор для забора ЭЭГ и настройте его параметры (Частота дискретизации = 512 sps, Каналы для записи = Fp1).
    3. Сохраните конфигурацию, чтобы обеспечить согласованность между сеансами.

figure-protocol-8
Рисунок 8: Окно настройки системы. Отображает окно конфигурации системы, в котором настраиваются и настраиваются устройства. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

  1. Ввод информации о пациенте.
    1. Используйте окно информации о пациенте ( рисунок 9) для ввода следующих данных: имя пациента и диагноз, продолжительность эксперимента в минутах, контекст сбора данных относительно процесса DAT (например, до, во время или после).
    2. Подтвердите ввод, чтобы продолжить.

figure-protocol-9
Рисунок 9: Окно с информацией о пациенте. Отображает окно с информацией о пациенте, используемое для ввода важных сведений, таких как имя, диагноз и параметры эксперимента. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

  1. Запуск выборки данных:
    1. На главном экране инициируйте сбор данных, активировав секцию отбора ЭЭГ.
    2. Нажмите кнопку «Взять образец» (рисунок 10), чтобы начать сбор данных.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Во время этого процесса кнопка взятия образца будет отключена, чтобы предотвратить дополнительные взаимодействия во время сбора данных с настроенных устройств.
    3. Как только процесс будет завершен, появится сообщение о завершении (рисунок 11). В конце будет создана папка, содержащая изображения с камеры и текстовые файлы с результатами ЭЭГ и гидрофона.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Папка содержит данные пациента, дату захвата, время его съемки и наличие дополнительных снимков в тот же день с той же конфигурацией.

figure-protocol-10
Рисунок 10: Запуск выборки данных. На этом рисунке показано начало сбора данных путем активации секции отбора ЭЭГ. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

figure-protocol-11
Рисунок 11: Полный образец, взятый у пациента. На рисунке показано, когда программное обеспечение завершило захват образцов пациента. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

7. Анализ данных ЭЭГ

  1. Перейдите в окно анализа данных , как показано на рисунке 11 (выделено красным). Затем в разделе «Анализ » основного пользовательского интерфейса (UI) (выделено красным) выберите для обработки сигналы ЭЭГ, собранные в ходе эксперимента (рисунок 12).

figure-protocol-12
Рисунок 12: окно анализа данных. На этом рисунке показан раздел анализа основного интерфейса. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

  1. Применять методы обработки сигналов (IDE поддерживает несколько методов анализа данных ЭЭГ). Применяйте методы обработки сигналов, реализуя вычислительный конвейер, определенный в уравнениях 1–5.
    1. Визуализация необработанного сигнала ЭЭГ: Проверьте записанные сигналы в микровольтах, чтобы убедиться в их целостности и качестве.
    2. Периодограмма БПФ: Выполните быстрое преобразование Фурье для анализа частотных составляющих сигналов ЭЭГ.
      1. Чтобы выполнить разложение сигналов ЭЭГ на их частотные составляющие с помощью быстрого преобразования Фурье (БПФ), примените следующий математический процесс. Сигнал ЭЭГ, представленный как x(t) во временной области, преобразуется в его представление в частотной области X(f) с помощью уравнения (1)20,21,22
        figure-protocol-13 (1)
      2. Для дискретных сигналов, таких как ЭЭГ, дискретизированных с определенной частотой, используйте дискретное преобразование Фурье (DFT), рассчитанное как (2) 20,21,22
        figure-protocol-14 (2)
        Здесь N — количество выборок, x[n] — дискретный сигнал, а k соответствует частотным интервалам.
      3. Эти шаги включают в себя сначала загрузку исходного сигнала ЭЭГ из файла .txt (значения напряжения временных рядов), затем применение алгоритма БПФ (уравнение 2) для преобразования сигнала в частотную область и, наконец, построение графика спектральной плотности мощности (PSD) или периодограммы для визуализации частотных составляющих. Выходной сигнал интерпретируется путем определения пиков в спектре, соответствующих доминирующим частотам мозговых волн (например, дельта, тета, альфа).
    3. Анализ спектрограмм: Создание спектрограмм для изучения того, как частотный состав сигнала изменяется с течением времени.
      1. Предварительная обработка: Сегментируйте сигнал ЭЭГ x(t) на перекрывающиеся временные окна (например, 1-секундные окна с 50% перекрытием) для захвата изменяющихся во времени частотных характеристик. Умножьте каждое окно на окно Хэмминга w(t), чтобы свести к минимуму спектральную утечку, в соответствии с уравнением (3) 20,21,22.
        figure-protocol-15 (3)
      2. Ранранформирование Фурье: Примените БПФ к каждому сегменту в окне, чтобы преобразовать сигнал во временной области в частотную область, получая комплексный спектр, в соответствии с уравнением (4) 20,21,22
        figure-protocol-16 (4)
        ПРИМЕЧАНИЕ: X(f) представляет собой частотные составляющие, N - количество выборок в сегменте, а f - частота.
      3. Построение спектрограммы: Вычислите квадрат величины X(f) для получения спектральной плотности мощности (PSD) для каждого временного сегмента, как показано в уравнении (5) 20,21,22:
        figure-protocol-17 (5)
        ПРИМЕЧАНИЕ: Результат отображается в виде спектрограммы, где ось x представляет время, ось y — частоту, а интенсивность цвета указывает на мощность каждой частотной составляющей.
      4. Выберите опцию «ЭЭГ » или «Гидрофон» и загрузите данные, как показано в выделенном красным поле на рисунке 13.
      5. Полосовая фильтрация: Применение полосового фильтра для выделения определенных частотных диапазонов, таких как низкие бета- и низкие гамма-диапазоны, которые имеют отношение к циклу восприятия-действия.
    4. Гистограмма БПФ: определите ключевые полосы частот, такие как дельта (0,5-4 Гц), тета (4-8 Гц), альфа (8-13 Гц), бета (13-30 Гц) и гамма (>30 Гц), которые необходимы для анализа ЭЭГ.

figure-protocol-18
Рисунок 13: Результаты обработки ЭЭГ. Выходы, генерируемые системой, отображающие исходные данные и обработанные сигналы ЭЭГ (A), обработку сигнала через периодограмму БПФ (B), спектрограмму (C) и спектрограмму с полосовой фильтрацией (D). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этой цифры.

  1. Просматривайте и интерпретируйте результаты.
    1. Изучите обработанные выходные данные (периодограммы/спектрограммы БПФ) следующим образом.
      1. Периодограммы: определите доминирующие пики частоты (например, альфа: 8-13 Гц) с помощью графика PSD (уравнение 5). Пики, превышающие исходный шум, указывают на физиологически значимые колебания.
      2. Спектрограммы: Анализируйте частотно-временную динамику мощности (например, бета/гамма-всплески во время задач восприятия действия) путем интерпретации градиентов интенсивности цвета (время [с] по оси x, частота [Гц] по оси y). Коррелируйте изменения мощности (например, подавление с низким уровнем бета) с эпохами задач.
    2. Контекстуализируйте результаты путем перекрестных ссылок на спектральные паттерны (например, отношения тета/дельта) с метаданными пациента (например, клиническое состояние, выполнение задачи) и аннотирования событий (например, начало стимула) на спектрограммах, чтобы согласовать нейронную активность с экспериментальными временными шкалами.
  2. Экспортируйте и сохраняйте результаты.
    1. Храните значения PSD (частота x мощность) и массивы спектрограмм (время x частота x мощность) в структурированных форматах.
    2. Экспорт с использованием опций интерфейса: Выберите форматы (например, TIFF для рисунков, ASCII для необработанных значений PSD), совместимые с MATLAB. Для спектрограмм сохраняйте частотно-временные разрешения в экспортированных файлах.

8. Сообщение о результатах

  1. Составьте подробный отчет о полученных результатах.
    1. Структура отчета должна включать:
      1. Спектральный анализ: Сведите в таблицу доминирующие полосы частот (например, пиковая альфа-мощность на частоте 10 Гц ± 1,5 Гц) и их статистическую значимость (например, p < 0,05, скорректированная на множественные сравнения).
      2. Частотно-временная динамика: Выделяйте значимые паттерны спектрограммы (например, увеличение мощности гамма-диапазона [30-45 Гц] во время работы двигателя) с временными метками, выровненными по событиям задачи.
      3. Клинические/экспериментальные корреляции: аннотирование наблюдений.
      4. Наглядные пособия: Встраивайте ключевые показатели (графики PSD, спектрограммы) со стандартизированными метками (например, «Мощность (μВ2/Гц)») и подписями, указывающими параметры (например, «Окно Хемминга: 1 с, перекрытие 50%»).
      5. Дополнение к данным: Приложите файлы обработанных данных (например, .csv таблицы значений мощности полосы пропускания для каждого субъекта) для воспроизводимости.
  2. Обратная связь и заключение.
    1. Анализ заинтересованными сторонами: Распространите проект отчета среди сотрудников для проверки методологической согласованности (например, подтверждения соответствия параметров БПФ предварительно зарегистрированным протоколам) и точности интерпретации (например, проверки заявлений о сопряжении тета-гамма с необработанными трассами).
    2. Доработка: Итеративное реагирование на отзывы и архивирование всех выходных данных (необработанных/обработанных данных, скриптов, отчетов) в структурированном репозитории.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Организуйте встречу с персоналом дельфинария, чтобы подвести итоги сеанса сбора данных после терапии. Полученными результатами сотрудники дельфинария смогут поделиться с родителями. На этом этапе полученные и записанные данные ЭЭГ анализируются и характеризуются, составляется подробный отчет, а родителям предлагается обратная связь по поводу результатов.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

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

В данном исследовании описывается процесс сбора и анализа сигналов ЭЭГ с помощью моделируемого пользовательского интерфейса в среде IDE, дополненный применением стандартизированного метода сбора данных. Этот подход обеспечивает эталонную структуру, которая облегчает сопоставимость между исследованиями и обеспечивает воспроизводимость, позволяя другим исследователям воспроизводить процедуры и получать согласованные результаты в различных контекстах.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

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

Дельфинотерапия (DAT) стала терапевтическим методом для людей с аутизмом и особенностями развития24,25. DAT предлагает участникам обогащающий жизнь, свежий опыт, стимулируя интерес и сенсорное взаимодействие на захватывающем фоне25,26. Тем не менее, существует несколько ограничений, которые влияют на интерпретацию эффективности DAT, в том числе требования к контролируемым...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

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

Авторам нечего раскрывать.

Благодарности

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

Эта статья подготовлена при поддержке Национального политехнического института (Instituto Politécnico Nacional) Мексики в рамках проекта No 20250776, предоставленного Секретариатом исследований и аспирантуры (Secretaría de Investigación y Posgrado), Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación (SECIHTI). Кроме того, исследование, описанное в этой работе, было проведено в Центре вычислительных исследований (Centro de Investigación en Computación). Следует отметить, что данное исследование является важной частью докторской диссертации под названием Estandarización de la recolección de señales EEG de niños neurodivergentes durante Terapias Asistidas por Delfines, bajo el Paradigma de la Ciencia de Sistemas, поддержанной работой Бренды Лорены Флорес Идальго, работой под руководством доктора Освальдо Моралеса Матамороса и доктора Хесуса Хайме Морено Эскобара. Кроме того, была оказана поддержка в виде стипендии, предоставленной в рамках 1145035 CVU Секретариатом по науке, гуманизированию, технологиям и инновациям (SECIHTI).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Конвертер зарядаHottinger Brü Эль и Эль Kjæ rЧувствительность 2647A 0,001 В/пк<бр/> Частота дискретизации 512 sps
ГидрофонHottinger Brü Эль и Эль Kjæ r8103Частота дискретизации 96000 sps
Чувствительность 8103 25.41e-6; В/Па
Ноутбук Windows11МаченикеМаченике Т58-ВПроцессор: i7-10870H (2,2 ГГц-5 ГГц / 8 ядер)< чел/> Графический процессор: NVIDIA Geforce RTX3060 Laptop GPU двухканальный, до 32 ГБ<чел/> Хранилище: M.2 PCIE. 2,5-дюймовый HDD
экран: 144 Гц 15,6-дюймовый FHD
Модуль ThinkGear ASIC 1 НейроСкайТГАМ1Bluetooth версии 3.0
Веб-камераКомпания Logitech  С920Частота дискретизации18 sps

Ссылки

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Müller, E., Schuler, A., Yates, G. B. Social challenges and supports from the perspective of adults with Asperger syndrome and other autism spectrum disabilities. Autism. 16 (5), 478-490 (2012).
  2. Carrillo-Mora, P., et al. Alternative and complementary medicine in neurological disorders and neurological disability patients: prevalence, factors, opinions and reasons. Complement Ther Med. 72, 102920(2023).
  3. Böhne, L. Ä, Wirner, C., Schoser, B., Schröter, C., Baum, P. Frequency and satisfaction of conventional and complementary or alternative therapies for neuromuscular disorders. Neurol Res Pract. 5 (1), 53(2023).
  4. Brondino, N., et al. Complementary and alternative therapies for autism spectrum disorder. Evid Based Complement Alternat Med. 2015, 258589(2015).
  5. Dolphin sonar pulse intervals and human resonance characteristics. Birch, S. Proceedings of the 2nd International Conference on Bioelectromagnetism (Cat. No.98TH8269), 2022, Melbourne, VIC, Australia. 141-142 (2022).
  6. Griffioen, R. E., Enders-Slegers, M. The effect of dolphin-assisted therapy on the cognitive and social development of children with Down syndrome. Anthrozoös. 27 (4), 569-580 (2014).
  7. Griffioen, R., Van Der Steen, S., Cox, R. F. A., Verheggen, T., Enders-Slegers, M. Verbal interactional synchronization between therapist and children with autism spectrum disorder during dolphin assisted therapy: five case studies. Animals. 9 (10), 716(2019).
  8. The psychosocial effect of therapeutic activities with dolphins for children with disabilities. Kreiviniene, B., Mockevičienė, D., Kleiva, Ž, Vaišvilaitė, V. Proceedings of the International Scientific Conference, 3, 94-106 (2019).
  9. Jette, D. U., Halbert, J., Iverson, C., Miceli, E., Shah, P. Use of standardized outcome measures in physical therapist practice: perceptions and applications. Phys Ther. 89 (2), 125-135 (2009).
  10. Servais, V. Some comments on context embodiment in dolphin-assisted therapy. Anthrozoös. 18 (1), 43-49 (2005).
  11. Brensing, K., Linke, K., Todt, D. Can dolphins heal by ultrasound: studies on the echolocation of dolphins. J Theor Biol. 225 (1), 99-105 (2003).
  12. Marino, L., Lilienfeld, S. Dolphin-assisted therapy for autism and other developmental disorders: a dangerous fad. Am Psychol. 33 (2), 2-3 (2007).
  13. Pascual-Marqui, R. D., Michel, C. M., Lehmann, D. EEG neuroimaging. Clin Neurophysiol. 118 (10), 2463-2492 (2017).
  14. Niedermeyer, E., Da Silva, F. L. Electroencephalography: Basic Principles, Clinical Applications, and Related Fields. , Lippincott Williams & Wilkins. New York. (2004).
  15. Rutherford, M. Standardized nursing language: what does it mean for nursing practice. Online J Issues Nurs. 13 (1), 1-9 (2008).
  16. Kwak, S., Lee, M., Lim, J. Standardization of EEG signal processing in clinical neurofeedback. Neuroimage. 152, 221-234 (2017).
  17. Prerau, M. J., Brown, R. E., Bianchi, M. T., Ellenbogen, J. M., Purdon, P. L. Sleep neurophysiological dynamics through the lens of multitaper spectral analysis. Physiology. 32 (1), 60-92 (2016).
  18. A look at the strength of micro and macro-EEG analysis for distinguishing insomnia within an HIV cohort. Gunnarsdottir, K. M., et al. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc, , 6622-6625 (2015).
  19. Herman, S. T., et al. Consensus statement on continuous EEG in critically ill adults and children, part II: personnel, technical specifications, and clinical practice. J Clin Neurophysiol. 32 (2), 96-108 (2015).
  20. Detection of EEG signal post-stroke using FFT and convolutional neural network. Djamal, E. C., Furi, W. I., Nugraha, F. 2019 6th International Conference on Electrical Engineering, Computer Science and Informatics (EECSI), 2019, Bandung, Indonesia. 18-23 (2019).
  21. Emotion classification using fast Fourier transform and recurrent neural networks. Prawira, H. G., Sundari, S., Djamal, E. C., Wulandari, A. 2021 International Conference on Instrumentation, Control, and Automation (ICA), 2021, Bandung, Indonesia. 94-99 (2021).
  22. EEG feature extraction with fast Fourier transform for investigating different brain regions in cognitive and reasoning activity. Amin, H. U., et al. 2022 IEEE 5th International Symposium in Robotics and Manufacturing Automation (ROMA), 2022, Malacca, Malaysia. 1-4 (2022).
  23. Jurcak, V., Tsuzuki, D., Dan, I. 10/20, 10/10, and 10/5 systems revisited: their validity as relative head-surface-based positioning systems. Neuroimage. 34 (4), 1600-1611 (2007).
  24. Marino, L., Lilienfeld, S. Third time's the charm or three strikes you're out: an updated review of the efficacy of dolphin-assisted therapy for autism and developmental disabilities. J Clin Psychol. 77 (6), 1265-1279 (2021).
  25. Marino, L., Lilienfeld, S. O. Dolphin-assisted therapy: more flawed data and more flawed conclusions. Anthrozoös. 20 (3), 239-249 (2007).
  26. Marino, L., Lilienfeld, S. Dolphin-assisted therapy: flawed data, flawed conclusions. Anthrozoös. 11 (4), 194-200 (1998).
  27. Marino, L., Lilienfeld, S. Does Dolphin-Assisted Therapy have Healing Effects. Pseudoscience in Child and Adolescent Psychotherapy. , Cambridge University Press. New York. (2019).
  28. Müller, R. A., Shih, P., Keehn, B. The use of EEG biomarkers in neurodevelopmental disorders: progress and challenges. Biol Psychiatry Cogn Neurosci Neuroimaging. 4 (7), 574-583 (2019).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

Похожие статьи