Карликовые и Омега сложности анализа отдыха государство электроэнцефалография

В этом семестре мы ответили на 10 вопросов в области расстройств мозга, например, как определить эффективную пару маркеров к коду биоса в современной диагностике. Основное преимущество этой техники заключается в том, что она может исходить как ссылка на нерешенную проблему, когда вы придерживаетесь традиционного анализа ЭЭГ. Применение этой техники распространяется и на наше понимание сетей состояний покоя в человеческом мозге.

Чтобы начать эту процедуру, импортируйте необработанные данные ЭЭГ в программное обеспечение лаборатории ЭЭГ. Затем загрузите файл местоположения канала в программное обеспечение лаборатории ЭЭГ, чтобы получить пространственное расположение этих электродов. Чтобы удалить электроды сравнения, выберите опцию Выбрать данные в диапазоне каналов всплывающего диалогового окна, выберите только записывающие электроды и не выбирайте электроды сравнения, чтобы можно было удалить электроды сравнения.

Чтобы отфильтровать данные ЭЭГ по полосе пропускания в диапазоне от 0,5 до 80 герц, во всплывающем диалоговом окне выберите 0,5 для нижнего края полосы частотного пропускания герц и выберите 80 для верхнего края полосы частотного пропускания герц. Затем нажмите Ok.To удалить шум линии электропередачи с помощью режекторного фильтра в диапазоне от 49 до 51 герц, во всплывающем диалоговом окне выберите 49 для нижнего края полосы частотного пропускания герц и выберите 51 для верхнего края полосы частотного пропускания герц. Затем выберите опцию Notch filter the data вместо pass band, и нажмите Ok.To удалить движения глаз, нажмите Tools, затем нажмите Artifact removal using AAR 1.3 и EOG removal using BSS.

Чтобы удалить ЭМГ, нажмите Инструменты, затем нажмите Удаление артефактов с помощью AAR 1.3 и Удаление ЭМГ с помощью BSS. Затем сегментируйте предварительно обработанные непрерывные данные ЭЭГ на эпохи с длиной эпохи в две секунды. Появится всплывающее окно, позволяющее сохранить сегментированные данные ЭЭГ.

Затем импортируйте сегментированные данные ЭЭГ в программное обеспечение ЭЭГ-лаборатории и отбракуйте эпохи ЭЭГ со значениями амплитуды плюс-минус 80 микровольт на любом электроде. Далее сохраните предварительно обработанные данные ЭЭГ. В этой процедуре для каждого субъекта загрузите предварительно обработанные данные ЭЭГ, преобразуйте референсные каналы в общий средний эталон и отфильтруйте данные ЭЭГ с частотой пропускания от двух до 20 герц.

Затем определите четыре карты микросостояний в каждом субъекте. Во всплывающем диалоговом окне выберите три для минимального количества классов, выберите шесть для максимального количества классов, выберите 50 для количества перезапусков, выберите максимальное количество используемых карт и выберите параметры только для GFP peak и без полярности. Затем нажмите кнопку «ОК».

Впоследствии сохраните данные ЭЭГ каждого субъекта после выявления собственных карт микросостояний. Импортируйте наборы данных ЭЭГ всех субъектов, сохраненных на последнем шаге, сразу. Затем определите карты микросостояний на уровне группы.

Во всплывающем диалоговом окне выберите наборы данных по всем предметам в опции Выбрать наборы для усреднения. В опции Name of mean укажите имя для карт микросостояний на уровне группы, затем нажмите кнопку Ok. Это создаст новый набор данных с именем GrandMean, в котором хранятся карты микросостояний на уровне группы. Вручную отсортируйте порядок четырех карт микросостояний группового уровня в соответствии с их классическим порядком.

Во всплывающем окне выберите «Еще», после чего количество отображаемых карт станет четырьмя. После этого выберите Man sort. Во всплывающем диалоговом окне введите новый порядок четырех карт микросостояний на уровне группы и нажмите кнопку Закрыть.

После этого отсортируйте порядок четырех карт микросостояний каждого объекта, сохраните параметры микросостояний для каждого объекта, что приведет к последовательному вызову двух всплывающих диалоговых окон. В первом диалоговом окне выберите наборы данных по всем темам. Во втором диалоговом окне выберите 4-Классы для параметра Количество классов.

Выберите параметры Подгонять только на пиках GFP и Удалять потенциально усеченные микросостояния. Затем выберите 30 для окна сглаживания меток, мс, и выберите One для штрафа за негладкость, затем нажмите Ok.Файл CSV, в котором хранятся параметры субмикросостояния, будет сохранен на компьютере. Эти изображения показывают, что микросостояния классов А и В имеют ориентацию справа лобной к левой затылочной и левую лобную ориентацию к правой затылочной ориентации соответственно.

Микрогосударства классов C и D имеют симметричную топографию, но ориентация от префронтальной к затылочной и ориентация спереди к центральной к затылочной ориентации наблюдались соответственно. В этой таблице приведены среднее значение и стандартное отклонение параметров микросостояния здоровых людей. После освоения этой техники ее можно выполнить за один час, если она выполнена правильно.

При попытке выполнить эту процедуру важно помнить, что данные ЭЭГ должны быть предварительно обработаны. Следуя этой процедуре, можно использовать другие методы, такие как локализация источника, чтобы ответить на дополнительные вопросы, например, откуда берутся эти карты микросостояний. Этот метод проложил путь для исследователей в области науки о мозге, чтобы выявить болезнь как в человеческом мозге.