Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Интеграция фаз сердечного цикла в анализ потенциала, связанных с событиями: протокол для двухмерных и виртуальных реальных сред

69 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/69752

⸱

5 мая 2026 г.

 ,  ,  ,  , 
1Research Center for Genetics and Life Sciences, Sirius University of Science and Technology, 2Samara State Medical University, 3National Research University Higher School of Economics

В этой статье

Краткое содержание

Этот протокол описывает подход к исследованию фазовой модуляции потенциалов, связанных с зрительными событиями, с использованием одновременной электроэнцефалографии и электрокардиографических записей. Протокол подробно описывает синхронизацию стимулов, сегментацию фазы сердца и анализ потенциалов, связанных с событиями, во время систолы и диастолы, и применим как в традиционной двумерной, так и в иммерсивной виртуальной реальности.

Аннотация

Сердцебиение — это фундаментальный физиологический ритм, который не только поддерживает жизнь, но и модулирует перцептивные и нейронные процессы, тем самым влияя на воспроизводимость событийно-связанных потенциалов (ERP). Хотя виртуальная реальность (VR) предлагает более погружающую среду по сравнению с обычными двумерными (2D) экранами, она также вносит уникальные вызовы для электрофизиологической записи, включая артефакты движения, задержку презентации и, возможно, более сильную кардиогенную модуляцию. Эти факторы могут снижать эффективность стандартной электроэнцефалографической (ЭЭГ) предварительной обработки, приводя к значительным потерям данных. В данном исследовании представлен подробный протокол, сочетающий одновременно ЭЭГ и электрокардиографию (ЭКГ) для изучения взаимодействий сердца и мозга как в условиях виртуальной реальности, так и в 2D. Подход включает точное согласование стимулов с сердечными сигналами, коррекцию задержки, вызванной VR, и расширенное управление артефактами. Сегментация эпох ЭЭГ на основе того, возникли ли стимулы во время сердечной систолы или диастолы, выявила устойчивое подавление амплитуды зрительной ERP во время систолы. Критично, что этот подавляющий эффект был почти идентичен как в VR, так и в 2D-средах, что демонстрирует эффективность протокола и подтверждает, что это фундаментальное взаимодействие сердца и мозга устойчиво к изменениям уровня погружения. Таким образом, этот протокол предлагает стандартизированную основу для исследования сердечного влияния на когнитивные функции, адаптируемую к различным методам визуальной презентации.

Введение

Ритмическая активность сердца всё больше признаётся не только жизненно важным гомеостатическим процессом, но и фундаментальным модулятором функций мозга икогнитивных функций 1. Растущее количество доказательств показывает, что сердечные сигналы оказывают постоянное влияние на широкий спектр нейрокогнитивных процессов, включая восприятие, внимание, эмоциональную регуляцию исознание 2,3. Эта ось сердце-мозг опосредована афферентными интероцептивными сигналами от сердечно-сосудистых барорецепторов и механорецепторов, которые проецируются через ствол мозга в кортикальные области, где интегрируются с экстероцептивной сенсорнойинформацией 4,5. Следовательно, мозг не обрабатывает внешние стимулы пассивно, а делает это в контексте внутреннего состояния организма, ключевым индикатором которого является фаза сердечного цикла.

Центральная методологическая задача — выявить, как кардиогенная нейронная активность влияет на обработку внешних стимулов, измеряемых визуальными ERP. Самым заметным электрофизиологическим проявлением этого взаимодействия является потенциал, вызываемый сердцебиением (HEP), специфический паттерн активности ЭЭГ, который временно заблокирован к сокращениюсердца 6. HEP считается нейронным маркером интероцептивного внимания, отражающим предсказательное кодирование мозгом приближающегося сердцебиения и его последствий для сенсорнойобработки 7,8. Согласно современным моделям, мозг использует эти сердечные сигналы для создания единого представления о внутреннем состоянии организма в его внешнемконтексте 9,10. Эмпирические данные показывают, что обработка внешних стимулов, включая их перцептивную значимость и подлежащие нейронные корреляты, значительно варьируется в зависимости от того, проявляются ли они во время сердечной систолы илидиастолы 11,12,13. Стимулы, проявленные во время систолы (фазы сокращения), последовательно связаны с подавленной нейронной обработкой, что подтверждается снижением амплитуд ERP и изменением поведенческих реакций по сравнению с теми, что проявляются во время диастолы (фазы релаксации)14,15,16. Этот эффект объясняется гипотезой «соматосенсорного гейтинга», согласно которой мозг подавляет экстероцептивную обработку сигналов, чтобы временно приоритизировать сердечные интероцептивные сигналы во времясистолы 15,17.

Несмотря на растущий интерес к оси сердце-мозг, стандартные протоколы анализа ERP-анализа сосредоточены исключительно на внешних стимулах, сегментируя эпохи относительно начала стимула и тем самым игнорируя глубокую вариабельность между исследованиями, возникающую при текущем кардиологическом цикле. Для точного зафиксирования модуляции сердечного цикла визуальных ERP требуется принципиально иной подход. Это требует точного согласования подачи стимула с определёнными фазами сердца, что подтверждается одновременной записьюЭКГ 18. В современной литературе отсутствуют стандартизированные, детализированные и легко воспроизводимые протоколы, которые всесторонне описывают все этапы обработки — от сбора исходных данных до статистического анализа, учитывая фазы сердца.

Дополнительная методологическая сложность возникает с быстрым внедрением иммерсивных технологий, таких как VR, в нейронауке. VR-среды обеспечивают очень захватывающие и захватывающие контексты, позволяя создавать контролируемые, но реалистичные экспериментальныелокации 19, 20 . Однако одновременное получение высококачественных данных ЭЭГ и ЭКГ в VR-среде связано с рядом технических трудностей. К ним относятся потенциальные артефакты движения, электромагнитные помехи от гарнитуры и критическая необходимость точной временной синхронизации между подачей стимулов (часто с присущей задержкой), сбором данных и системами отслеживания движения21. Эти технические сложности способствовали дефициту надёжных протоколов анализа, специально разработанных для прямого сравнения кардиозависимой нейронной модуляции между классическими 2D и иммерсивными VR-парадигмами. Отсутствие общей структуры в конечном итоге препятствует исследованиям того, как погружение и присутствие модулируют фундаментальные механизмы взаимодействия мозга и тела.

Для решения этих проблем в работе представлен комплексный, пошаговый методологический протокол для изучения модуляции сердечного цикла визуальных ЭРП путём интеграции одновременных записей ЭЭГ и ЭКГ. Краеугольным камнем подхода является сегментация нейронных данных относительно сердечного R-пика, что позволяет классифицировать стимулы по их наличию во время систолы или диастолы. Крайне важно, что анализ, основанный на данных, для выявления конкретных временных окна, когда кардиальная фаза оказывает значительное модуляторное влияние на нейронный ответ. Основные вклады этой работы тройные: (1) предоставляется полный, визуализированный протокол, предназначенный для простой репликации, (2) протокол адаптирован и валидирован для сравнения данных, полученных с помощью стандартного 2D-монитора и иммерсивной VR-гарнитуры, и (3) полезность протокола демонстрируется через раскрытие того, как лицевые стимулы эмоциональной валентности по-разному модулируют влияние сердца на нейронную обработку в зависимости от погружения окружающей среды.

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

Протокол

Исследование было одобрено Комитетом по биоэтике Самарского государственного медицинского университета (код протокола 195, датированный 10 октября 2018 года). Все участники предоставили информированное добровольное согласие перед началом исследования. Финальная выборка включала 27 здоровых мужчин-добровольцев в возрасте от 19 до 21 года. Во время сессий тестирования каждый участник проходил серию стандартизированных оценок, проводимых индивидуально. Реагенты и используемое оборудование перечислены в Таблице материалов.

1. Материалы и оборудование

ПРИМЕЧАНИЕ: При необходимости используйте функционально эквивалентное оборудование и программное обеспечение. См. рисунок 1 для обзора экспериментальной установки, включая структуру системы и соединения. Подготовьте следующее оборудование и программное обеспечение до начала эксперимента. Общие требования описаны ниже, а конкретные конфигурации приведены в Таблице материалов.

  1. Система получения ЭЭГ/ЭКГ
    1. Используйте систему усилителя, которая позволяет одновременно записывать ЭЭГ и ЭКГ.
    2. Используйте электроды ЭЭГ, которые можно переназначать с кожи головы для записи ЭКГ.
  2. Варианты входа ЭКГ (система ЭЭГ поддерживает биполярные каналы)
    1. Используйте выделенные биполярные входные каналы для записи ЭКГ, если они доступны.
    2. Если выделенные биполярные каналы недоступны, переназначите два некритических электрода ЭЭГ для формирования пары биполярной ЭКГ.
  3. Варианты входа ЭКГ (система ЭЭГ поддерживает только монополярные каналы)
    1. Используйте дифференциальный адаптер для передачи сигналов ЭКГ на вспомогательный (AUX) или дифференциальный вход.
    2. Используйте пассивные электроды и одноразовые клеевые электроды, совместимые с выбранной входной конфигурацией.
  4. Презентация стимулов
    1. Используйте компьютер с дисплеем с высокой частотой обновления (≥120 Гц) для 2D-презентации.
    2. Используйте дисплей, установленный на голову, с дополнительным монитором для зеркалирования сигнала в VR-формате.
  5. Синхронизация и датчики
    1. Используйте фотодиод или фотосенсор с монтажными аксессуарами и подключите его к системе ЭЭГ.
  6. Программное обеспечение
    1. Используйте среду выполнения VR и программное обеспечение для управления стимулами, способное точно отслеживать время, последовательность и вывод триггеров.
    2. Используйте программное обеспечение для анализа ЭЭГ/ЭКГ, поддерживающее обработку событий, предварительную обработку и ERP-анализ; При необходимости используйте опциональные кастомные скрипты.
  7. Лабораторная среда и аксессуары
    1. Используйте экранированную и правильно изолированную комнату для записи ЭЭГ.
    2. Обеспечьте удобное кресло, решения для управления кабелями, материалы для подготовки кожи, проводящий гель и гигиенические материалы для дисплеев, установленных на голове.

2. Настройка системы и обнаружение задержек

  1. Установите и настройте программное обеспечение для презентации стимулов.
    1. Состояние VR
      1. Установите специфический для производителя VR-режим выполнения, необходимый для экрана, установленного на голову.
      2. Развернуть экспериментальное стимулирующее приложение на VR-гарнитуре согласно документации во время выполнения.
      3. Выполните начальную настройку VR-системы, откалибровав систему отслеживания (если применимо) и определите границы игровых зон в соответствии с инструкциями производителя, чтобы обеспечить стабильное отслеживание и минимизировать артефакты, связанные с движением.
    2. Состояние 2D
      1. Оптимизируйте рабочую станцию презентации стимулов, отключая ненужные фоновые приложения и процессы, чтобы минимизировать прерывания и задержки во время сбора данных.
  2. Создайте монтаж записи в программном обеспечении для получения ЭЭГ.
    1. Создайте новое рабочее пространство или конфигурацию записи и наименуйте его согласно идентификатору исследования.
    2. Назначьте EEG-каналы и зарезервируйте входные каналы AUX согласно аппаратной документации усилителя.
    3. Добавьте два дополнительных канала для фотодиодных и ЭКГ-сигналов. Настройте названия, типы и блоки каналов по мере необходимости, включите эти каналы в тот же файл записи, что и EEG. Последовательно маркируйте канал ЭКГ (например, «ЭКГ»).
  3. Измерьте задержку презентации стимула с помощью фотодиода.
    1. Подключите фотодиод к доступному AUX-входу усилителя EEG.
    2. Условие VR: Закрепить фотодиод на объективе гарнитуры в месте, соответствующем яркому пятну с блокировкой стимула. Представить не менее 100 стимулирующих событий и записать фотодиодный сигнал для измерения задержки дисплея и джеттера между испытаниями относительно предполагаемого триггера. После завершения измерений VR переместите фотодиод на 2D-дисплей.
    3. 2D-условие: Разместите фотодиод на выделенную область пикселя, заблокированную стимулом, на мониторе. Представить не менее 100 событий стимула и записать сигнал фотодиода для измерения задержки и джеттера дисплея относительно предполагаемого триггера.
    4. Опционально: если доступны два фотодиода, подключите каждый датчик к отдельному AUX-каналу и показывайте синхронизированные вспышки для одновременного измерения задержек 2D и VR.
    5. После завершения измерений задержки удалите фотодиод с 2D-дисплея, чтобы не мешать участнику видеть.
    6. Вычислите среднюю задержку отображения и стандартное отклонение (джиттер) для каждой среды презентации.
    7. Документируйте значения задержки и джиттера отдельно для условий 2D и VR.
    8. Проверьте, остаётся ли джиттер задержки стабильным на протяжении всей сессии. Если аппаратные или программные настройки изменены, повторите измерения задержки.
  4. Настройте канал записи ЭКГ.
    1. Определите конфигурацию входа ЭКГ на основе доступных возможностей усилителя (поддерживаются биполярные каналы против только монополярных каналов; см. шаги 1.2 и 1.3).
    2. Если поддерживается запись биполярного ЭКГ, включите выделенный биполярный вход ЭКГ в программном обеспечении и зарезервируйте метку канала «ECG».
    3. Если доступны только монополярные каналы, подключите дифференциальный адаптер к AUX или дифференциальному входу и отметьте этот вход как канал ЭКГ в программном обеспечении записи. Забронируйте метку канала «ЭКГ».
    4. На этом этапе не устанавливайте электроды для ЭКГ. Проводите проверки размещения электродов и импеданса во время подготовки участников.

3. Подготовка участников

  1. Размещение колпачков ЭЭГ
    1. Устанавливайте ЭЭГ-колпачок по международной системе 10–10 или 10–20, выравнивая Cz-электрод и регулируя размер колпачка под окружность головыучастника 22.
    2. Разделите волосы в каждом месте электрода ватной палочкой или канюлей с тупым кончиком (примерно 2–3 мм в диаметре). Нанесите мягкий абразив или раствор для защиты кожи, чтобы снизить импеданс.
    3. Поставьте каждый электрод, нанесите проводящий гель и обеспечьте плотный контакт с кожей головы, аккуратно поворачивая держатель электрода. Избегайте создания проводящих гелевых мостов между соседними электродами.
    4. Измеряйте импедансы электродов и уменьшайте их ниже 8 кОм (или лабораторного стандарта), повторяя пробор волос, применяя дополнительную кожную процедуру или добавляя проводящий гель по необходимости.
    5. Закрепите ЭЭГ-кабели, чтобы минимизировать движение и убедитесь, что участник чувствует себя комфортно, прежде чем продолжить.
  2. Размещение электродов ЭКГ
    1. Очистите кожу на внутренней стороне (обращённой к ладони) обоих запястий спиртовыми салфетками и дайте коже полностью высохнуть.
    2. Положите одноразовые клеевые электроды на запястья для записи стандартного Limb Lead I, размещая отрицательный электрод на правом запястье, а положительный — на левом. Обеспечьте хороший контакт электрода и избегайте размещения на костных выступах.
    3. Закрепите ЭКГ-кабели медицинской лентой, оставляя небольшие провисшие петли для уменьшения артефактов, связанных с движением.
    4. Проверьте сигнал ЭКГ в покое. Убедитесь, что R-пики хорошо видны и стоят вертикально. Если R-пики кажутся инвертированными, поменяйте полярность электродов. Убедитесь, что сигнал ЭКГ остаётся стабильным со временем.
    5. Если используется один усилитель для записи ЭЭГ и ЭКГ, подключите электроды земли ЭЭГ и ЭКГ в соответствии с требованиями системы. Когда доступно несколько заземляющих контактов, размещайте отдельные заземляющие электроды для ЭЭГ и ЭКГ для повышения стабильности сигнала, обеспечивая внутреннее соединение всех заземляющих электродов внутри усилителя.

4. Подгонка VR-гарнитуры (только в состоянии VR)

  1. Не снимайте крышку ЭЭГ и не отключайте электроды ЭЭГ или ЭКГ до установки гарнитуры.
  2. Ослабьте верхний ремень и задний механизм подтяжки VR-гарнитуры, чтобы разместить его поверх крышки ЭЭГ.
  3. Попросите игрока разместить переднюю часть VR-гарнитуры на лице. Опустите заднюю часть поверх крышки EEG и постепенно затяните ремни, пока гарнитура не будет надёжно закреплена.
    1. Убедитесь, что гарнитура не оказывает чрезмерного давления на электроды ЭЭГ. Отрегулируйте посадку, чтобы предотвратить проскальзывание гарнитуры, сохраняя при этом комфорт участника при длительном использовании. Проверьте сигнал EEG на наличие шума в линии или артефактов, вызванных давлением, и при необходимости перенастройтегарнитуру 23.
  4. Отражайте выход VR-дисплея на вторичный монитор, чтобы обеспечить мониторинг в реальном времени за подачей стимулов и поведением участников.
  5. Проверьте импедансы электрода ЭЭГ после установки гарнитуры. Повторно нанесите проводящий гель на любой канал, превышающий 8 кОм (или по лабораторному стандарту). Периодически повторяйте проверки импеданса на протяжении всего условия VR.

5. Запись

  1. Презентация стимулов
    1. Представляйте визуальные стимулы с точным и воспроизводимым временем. Отправляйте и записывайте триггеры событий для каждого начинающего стимула в записи ЭЭГ. Используйте одинаковые параметры времени стимула (например, длительность стимула, межстимульный интервал) в 2D и VR средах.
  2. Мониторинг участников
    1. Инструктуйте участника минимизировать движение головы и моргание глаз во время презентации стимула. Непрерывно отслеживайте сигналы ЭЭГ и ЭКГ во время записи. При необходимости приостановить эксперимент для коррекции сопротивления электродов или корректировки кабелей.
  3. Блоки звукозаписи
    1. Записывайте данные в обеих презентационных средах (2D и VR). Уравновешивать порядок окружающей среды между участниками, когда это применимо для контроля эффектов порядка.

6. Предварительная обработка ЭЭГ

  1. Импорт данных и проверка каналов
    1. Импортируйте непрерывные данные ЭЭГ, ЭКГ и фотодиодов в программное обеспечение для анализа ЭЭГ. Проверьте, правильно ли назначены все метки, типы и устройства каналов.
  2. Фильтрация сигнала
    1. Примените фильтр выреза на частоте локальной линии питания (50 Гц или 60 Гц). Включайте гармонические частоты, если того требует лабораторный стандарт.
    2. Примените полосный фильтр к данным ЭЭГ в соответствии с лабораторным стандартом (например, 0,1–40 Гц).
  3. Коррекция и перемаркировка маркеров событий
    1. Корректируйте маркеры событий стимула, вычитая специфическую для окружающей среды задержку отображения, измеренную на шаге 2.3. Генерируйте маркеры стимулов с коррекцией задержки для последующих анализов.
    2. Переименуйте маркеры стимула в соответствии с презентационной средой (например, префиксные метки событий с «2D_» или «VR_»).
  4. Обнаружение и коррекция артефактов
    1. Визуально проверьте непрерывные данные на предмет артефактов. Идентифицируйте и отмечайте сегменты, содержащие чрезмерный шум или артефакты движения. При необходимости интерполируйте плохие каналы, следуя стандартным лабораторным процедурам.
    2. Проведите независимый анализ компонентов (ICA)24 для выявления артефактов глаз и мышц. Проверьте временные курсы компонентов, топографию кожи головы и спектральные характеристики. Убирайте компоненты, связанные с артефактами, исходя из объективных критериев или экспертного суждения. При необходимости расширяйте подходы, основанные на ICA- или регрессии, для моделирования кардиологических артефактов.
    3. Вычислить ERP, заблокированные по времени на R-пике, используя те же параметры предварительной обработки, что и для ERP, заблокированных стимулом. Осмотреть полученные волновые формы и топографию кожи головы для оценки потенциального загрязнения артефактом сердечного поля (CFA) 25. Определите заметные комплексы, похожие на QRS, или другие отклонения, связанные с ЭКГ, в сигналах ЭЭГ (рисунок 2), которые указывают на остаточный объем сердечной активности, направляемый к коже головы.
      1. Если наблюдается значительная кардиологическая активность, применяйте дополнительные корректировочные процедуры, общую линейную модельную регрессию с использованием ЭКГ в качестве непрерывногопредиктора 26, расширенные методы на основе ICA или подходы на основе машинногообучения 27.
    4. Учтите пересечение между ERP, заблокированными стимулом, и HEP. Используйте методы, явно моделирующие перекрывающиеся нейронные реакции, такие как регрессионные или деконволюционныеподходы 26. При необходимости применяйте суррогатные процедуры или контрольный анализ для оценки устойчивости кардиологических нейронныхэффектов 28,29.

7. Сегментация фазы сердца (офлайн)

  1. Обнаружить R-пики
    1. Автоматически обнаруживайте R-пики в сигнале ЭКГ с помощью программного обеспечения для анализа. Проверьте все обнаруженные события вручную и исправьте пропущенные или ошибочно обнаруженные R-пики, чтобы обеспечить точное время сердечного ритма.
  2. Определите фазы сердца
    1. Определите систолу и диастолу, учитывая различия в частоте сердечных сокращений и вариабельности от удара к удару. Предпочитайте определения, специфичные для циклов, а не фиксированные временные окна, когда это возможно.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Используйте один из следующих подходов: (1) Определите систолу и диастолу как пропорции каждого отдельного интервала R-R, соответствующие нелинейной зависимости между частотой сердечных сокращений и продолжительностью фазы сердца; (2) Когда качество сигнала ЭКГ позволяет, определить конец систолы, используя конец Т-волны как физиологически обоснованный маркер; (3) Если надежное обнаружение T-волн невозможно, определить систолу с фиксированным временным окном (например, первые 300 мс после R-пика). Явно признайте это приближение и учитывайте индивидуальные различия в частоте сердечных сокращений в последующих анализах.
  3. Назначайте сердечные фазы стимулам
    1. Используйте латентно-корректированные маркеры стимула, чтобы назначить каждый стимул сердечной фазе, присутствующей в начале стимула (систола или диастола). Назначайте фазовые метки отдельно для каждой презентационной среды (2D или VR) и переименовывайте события соответственно (например, 2D_systole, VR_diastole).
  4. Исключить неоднозначные исследования
    1. Определить и удалить испытания, в которых запланированное окно анализа ERP, охватывающее обе фазы сердца, исходя из мгновенного сердечного ритма участника.
  5. Пример реализации программного обеспечения
    ПРИМЕЧАНИЕ: Следующие шаги иллюстрируют одну из возможных реализаций с использованием программного обеспечения для анализа ЭЭГ, поддерживающего обнаружение событий ЭКГ и перемаркировку событий.
    1. Автоматическое обнаружение пика R: откройте меню обнаружения событий и выберите функцию обнаружения сердцебиения. Выберите канал ЭКГ с самым высоким качеством сигнала, определите метку для обнаруженных событий (например, «R-пик») и запустите алгоритм обнаружения для генерации маркеров событий R-пика.
    2. Ручной анализ обнаружения R-пика: визуально осмотрите сигнал ЭКГ с помощью наложенных R-пиковых маркеров. Добавляйте отсутствующие маркеры и удаляйте неправильные обнаружения с помощью инструментов редактирования событий, предоставляемых программой.
    3. Перемаркировка событий на основе фазы сердца: используйте функцию комбинации событий или селекции для классификации стимулов по фазе сердца в начале.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Для систолических испытаний выбирайте стимулы, возникающие в заранее определённом систолическом интервале после каждого R-пика. Для диастолических исследований выбирайте стимулы, возникающие в заранее определённом диастолическом интервале, предшествующем следующему R-пику. Создайте новые категории событий для систолы и диастолы. Выполняйте эту процедуру отдельно для каждой фазы сердца и условий презентации.

8. Эпоха и усреднение

  1. Эпоха и коррекция базовой линии
    1. Назначайте маркировки сердечной фазы исключительно на основе сердечной фазы, присутствующей в начале стимула (то есть систолы или диастолы). Определите эпоху ERP относительно начала стимула. Позволить эпохе продолжиться в последующие сердечные фазы без влияния на классификацию фаз.
    2. Используйте эпоху примерно 400 мс. Если требуется более длительное окно (например, 600 мс), исключайте исследования, в которых окно анализа существенно расширяется в последующий кардиологический период. Применяйте коррекцию на базе с помощью короткого интервала до стимула (например, от -50 до 0 мс или от -50 до -2 мс).
  2. Усреднение
    1. Вычислите ERP отдельно для четырёх экспериментальных условий: 2D_systole, 2D_diastole, VR_systole и VR_diastole. Сообщите о числе удерживаемых испытаний по каждому состоянию.
  3. Вопросы выбора электродов
    1. Выбирайте электроды для анализа на основе исследовательского вопроса и характера интересующих компонентов ERP. Используйте затылочные электроды (O1, Oz, O2) для визуальных парадигм, так как они фиксируют канонические визуальные ERP с высоким соотношением сигнал/шум.

9. Контроль качества и устранение неисправностей

  1. Джиттер задержки триггер-стимул
    1. Оценивать джиттер задержки между временными метками триггера и началом стимула, измеряемого фотодиодом. Считайте, что джиттер, превышающий примерно 10 мс в разных испытаниях, является проблемным, особенно для ранних компонентов ERP. Если наблюдается чрезмерное дрожание, переоцените время стимула, синхронизацию аппаратного обеспечения и применяйте коррекцию задержки, специфичные для запуска, по мере необходимости.
  2. Насыщение ЭКГ или шум
    1. Проверьте контакт электрода ЭКГ и импеданс. Поменяйте полярность электродов, если R-пики инвертированы. Переместите электроды ЭКГ на предплечья, если записи запястья остаются шумными.
  3. Артефакты давления VR-гарнитуры
    1. Переработайте ремни гарнитуры для снижения давления на электроды ЭЭГ. При необходимости добавьте прокладку и повторно нанесите проводящий гель на поражённые электроды.
  4. Неравномерный показатель исследований по сердечным фазам
    1. Отрегулировать эпохальное окно ERP, или время стимула, чтобы обеспечить сбалансированный отбор проб между систолической и диастолической фазами.
  5. Испытания неоднозначной фазы
    1. Определите испытания, в которых начало стимула происходит близко к границе фазы сердца (например, около пика R-пика или рядом с переходом между систолой и диастолой), и где запланированное окно анализа может охватывать обе фазы. Отметьте эти процессы как неоднозначные. Изучить сигнал ЭКГ и мгновенный интервал R-R и исключить неоднозначные исследования из дальнейшего анализа.

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

Результаты

В настоящем исследовании использовался протокол анализа для изучения модуляции ERP с помощью афферентных интероцептивных сигналов в фазе сердечного цикла (систола против диастолы) в двух экспериментальных средах: стандартном 2D-мониторе и иммерсивной VR-среде. Периоды ЭЭГ были извлечены и проанализированы относительно R-пика одновременно зафиксированной ЭКГ.

Непараметрический кластерный тест перестановок, применяемый к визуальным ERP, зафиксированный на затыло...

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

Обсуждение

Критические шаги в протоколе
Несколько этапов предлагаемого протокола критически важны для получения действительных эффектов ERP, зависящих от фазы сердца. Во-первых, необходима точная синхронизация между подачею стимула и записью на ЭЭГ, а задержка дисплея, специфичная для окружающей среды, должна быть количественно измерена с помощью фотодиода и корректирована на уровне маркера события, так как некорректированные задержки или чрезмерная дрожь могут привести к времен...

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

Раскрытие информации

Авторы заявляют, что у них нет конфликта интересов.

Благодарности

Эта работа была поддержана грантом государственной программы «Сириус» Федеральной территории «Научно-техническое развитие Федеральной территории «Сириус» (Соглашение No 28-03, дата 27.09.2024).

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

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
actiCAP slim / snapBrain Products GmbHBP-185-2200Активный конденсатор электрода с 64 каналами.
actiCHamp Plus — универсальный лабораторный усилительBrain Products GmbHS/N ACBM17120955Основная система сбора данных ЭЭГ.
Одноразовые электроды Ag/AgCl 26 ммНика-Медикал ОООН/ДОдноразовые электроды для трёхконтактной ЭКГ
BIP2AUX адаптерBrain Products GmbHН/ДПодключает выход ЭКГ к входу ЭЭГ вспомогательно.
Desktop ROG Srtix ASUSTeK Computer Inc.G835LR-SA117Высокапроизводительная рабочая станция. Используется для одновременной работы VR-системы (HTC Vive), программного обеспечения для презентации стимулов и платформы записи ЭЭГ (BrainVision Recorder).
HTC Vive  Pro EyeHTC Corporation S/N FA1142100443VR-система для иммерсивной презентации стимулов.
ФотосенсорBrain Products GmbHН/ДДля оптического обнаружения начала стимула.
Samsung 27" ViewFinity S8 Samsung Electronics Co., LtdS/N 0UYMHNBXB00044DОсновной дисплей для 2D-режима.
Samsung 27" ViewFinity S8 Samsung Electronics Co., LtdS/N 0UYMHNBXB00030EДисплей экспериментатора. Используется для запуска программного обеспечения для записи ЭЭГ и мониторинга данных во время экспериментов.
Защищённая комната Neiroiconica «Эксперт»Neiroiconica Assistive LtdS/N figure-materials-1K20210119011Камера с электромагнитным экранированием.
Трос с резким свинцомNeurosoft ltdН/ДПодключает электроды ЭКГ к адаптеру
TriggerBox PlusBrain Products GmbHS/N TB-A100009-0624Интерфейс синхронизации для TTL-триггеров.

Ссылки

  1. Barrett, L. F., Simmons, W. K. Interoceptive predictions in the brain. Nat Rev Neurosci. 16 (7), 419-429 (2015).
  2. Critchley, H. D., Garfinkel, S. N. Interoception and emotion. Curr Opin Psychol. 17, 7-14 (2017).
  3. Quigley, K. S., Kanoski, S., Grill, W. M., Barrett, L. F., Tsakiris, M. Functions of interoception: from energy regulation to experience of the self. Trends Neurosci. 44 (1), 29-38 (2021).
  4. Cechetto, D. F. Cortical control of the autonomic nervous system. Exp Physiol. 99 (2), 326-331 (2014).
  5. Gianaros, P. J., Wager, T. D. Brain-body pathways linking psychological stress and physical health. Curr Dir Psychol Sci. 24 (4), 313-321 (2015).
  6. Schandry, R., Sparrer, B., Weitkunat, R. From the heart to the brain: a study of heartbeat-contingent scalp potentials. Int J Neurosci. 30 (4), 261-275 (1986).
  7. Azzalini, D., Rebollo, I., Tallon-Baudry, C. Visceral signals shape brain dynamics and cognition. Trends Cogn Sci. 23 (6), 488-509 (2019).
  8. Park, H. D., Blanke, O. Heartbeat-evoked cortical responses: underlying mechanisms, functional roles, and methodological considerations. Neuroimage. 197, 502-511 (2019).
  9. Saltafossi, M., Zaccaro, A., Perrucci, M. G., Ferri, F., Costantini, M. The impact of cardiac phases on multisensory integration. Biol Psychol. 182, 108642(2023).
  10. Seth, A. K., Friston, K. J. Active interoceptive inference and the emotional brain. Philos Trans R Soc B Biol Sci. 371 (1708), 20160007(2016).
  11. Kirasirova, L. A., Pyatin, V. F. Face-related ERP is influenced by cardiac afferent information. Opera Med Physiol. 9 (1), 54-59 (2022).
  12. Martins, A. Q., Ring, C., McIntyre, D., Edwards, L., Martin, U. Effects of unpredictable stimulation on pain and nociception across the cardiac cycle. Pain. 147 (1-3), 84-90 (2009).
  13. Motyka, P., et al. Interactions between cardiac activity and conscious somatosensory perception. Psychophysiology. 56 (3), e13424(2019).
  14. Edwards, L., Inui, K., Ring, C., Wang, X., Kakigi, R. Pain-related evoked potentials are modulated across the cardiac cycle. Pain. 137 (3), 488-494 (2008).
  15. Garfinkel, S. N., et al. Fear from the heart: sensitivity to fear stimuli depends on individual heartbeats. J Neurosci. 34 (19), 6573-6582 (2014).
  16. Rau, H., Elbert, T. Psychophysiology of arterial baroreceptors and the etiology of hypertension. Biol Psychol. 57, 179-201 (2001).
  17. Gray, M. A., Rylander, K., Harrison, N. A., Wallin, B. G., Critchley, H. D. Following one’s heart: cardiac rhythms gate central initiation of sympathetic reflexes. J Neurosci. 29, 1817-1825 (2009).
  18. Pollatos, O., Schandry, R. Accuracy of heartbeat perception is reflected in the amplitude of the heartbeat-evoked brain potential. Psychophysiology. 41 (3), 476-482 (2004).
  19. Parsons, T. D. Virtual reality for enhanced ecological validity and experimental control in clinical, affective and social neurosciences. Front Hum Neurosci. 9, 520(2015).
  20. Slobounov, S. M., Ray, W., Johnson, B., Slobounov, E., Newell, K. M. Modulation of cortical activity in 2D versus 3D virtual reality environments: an EEG study. Int J Psychophysiol. 95 (3), 254-260 (2015).
  21. Pavlov, Y. G., et al. EEGManyLabs: Investigating the replicability of influential EEG experiments. Cortex. 144, 213-229 (2021).
  22. Klem, G., Lüders, H., Jasper, H., Elger, C. The ten-twenty electrode system of the International Federation. Electroencephalogr Clin Neurophysiol Suppl. 52, 3-6 (1999).
  23. Larsen, O. F. P., et al. A method for synchronized use of EEG and eye tracking in fully immersive VR. Front Hum Neurosci. 18, 1347974(2024).
  24. Vigário, R., Särelä, J., Jousmäki, V., Hämäläinen, M., Oja, E. Independent component approach to the analysis of EEG and MEG recordings. IEEE Trans Biomed Eng. 47 (5), 589-593 (2000).
  25. Al, E., et al. Heart-brain interactions shape somatosensory perception and evoked potentials. Proc Natl Acad Sci USA. 117 (19), 10575-10584 (2020).
  26. Ehinger, B. V., Dimigen, O. Unfold: An integrated toolbox for overlap correction, non-linear modeling, and regression-based EEG analysis. PeerJ. 7, e7838(2019).
  27. Arnau, S., Sharifian, F., Wascher, E., Larra, M. F. Removing the cardiac field artifact from EEG using neural network regression. Psychophysiology. 60 (4), e14323(2023).
  28. Aprile, F., et al. The heartbeat-evoked potential in young and older adults during attention orienting. Psychophysiology. 62 (1), e70057(2025).
  29. Steinfath, P., et al. Validating genuine changes in heartbeat-evoked potentials using pseudotrials and surrogate procedures. Imaging Neurosci. 3, IMAG.a.30(2025).
  30. Walker, B. B., Sandman, C. A. Visual evoked potentials change as heart rate and carotid pressure change. Psychophysiology. 19 (5), 520-527 (1982).
  31. Maris, E., Oostenveld, R. Nonparametric statistical testing of EEG and MEG data. J Neurosci Methods. 164 (1), 177-190 (2007).
  32. Coll, M. P., Hobson, H., Bird, G., Murphy, J. Systematic review and meta-analysis of the relationship between the heartbeat-evoked potential and interoception. Neurosci Biobehav Rev. 122, 190-200 (2021).
  33. Kirasirova, L., Tugin, S., Pyatin, V., Kabir, M. S., Sagalajev, B. Modality-specific ERP dynamics in virtual and non-immersive environments. Proc Int Conf Neurotechnologies Neurointerfaces, , 36-39 (2025).
  34. Sagehorn, M., et al. Real-life relevant face perception is not captured by the N170 but reflected in later potentials: a comparison of 2D and virtual reality stimuli. Front Psychol. 14, 1050892(2023).
  35. Kirasirova, L., Maslova, O., Pyatin, V. Impact of virtual agent facial emotions and attention on N170 ERP amplitude: comparative study. Front Behav Neurosci. 19, 1523705(2025).
  36. Marín-Morales, J., et al. Affective computing in virtual reality: Emotion recognition from brain and heartbeat dynamics using wearable sensors. Sci Rep. 8, 13657(2018).
  37. Kirasirova, L., et al. Standardized EEG protocol for comparing cortical responses to mechanical and electrical tactile stimuli. J Vis Exp. (229), e69817(2026).

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

Перепечатки и разрешения

Теги

Видео скоро будет доступно
Свяжитесь с нами
Рекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия эксплуатации

Политика

Авторские права © 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.