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EEG-Mu-Rhythmus in typischen und atypischen Entwicklung

Published: April 9, 2014 doi: 10.3791/51412
Automatic Translation
1,2, 1,2, 1
1Department of Psychiatry, University of Washington, 2Department of Educational Psychology, University of Washington

Summary

Bewertung des EEG mu Rhythmus bietet eine einzigartige Methodik zur Untersuchung der Hirnaktivität und, wenn sie mit verhaltensbasierten Assays kombiniert wird, kann ein leistungsfähiges Werkzeug für die Aufklärung Aspekte der sozialen Kognition, wie Imitation, in klinischen Populationen.

Abstract

Elektroenzephalographie (EEG) ist eine effektive, effiziente und nicht-invasive Methode zur Beurteilung und Aufzeichnung der Hirnaktivität. Angesichts der hervorragenden zeitlichen Auflösung kann EEG verwendet, um die neuronale Reaktion auf bestimmte Verhaltensweisen, Staaten oder äußere Reize Zusammenhang zu untersuchen. Ein Beispiel für dieses Programm ist die Bewertung des Spiegelneuronensystem (MNS) beim Menschen durch die Prüfung des EEG mu Rhythmus. Das EEG mu Rhythmus, oszillierende Aktivität im 8-12 Hz Frequenzbereich von zentral gelegenen Elektroden aufgezeichnet ist, wird unterdrückt, wenn eine Person ausgeführt wird, oder einfach nur beobachtet, zielgerichtete Handlungen. Als solches ist es vorgeschlagen worden, um die Aktivität der MNS reflektieren. Es wurde vermutet, dass Funktionsstörungen in der Spiegelneuronensystem (MNS) spielt eine Rolle bei den beitrag sozialen Defiziten von Autismus-Spektrum-Störung (ASD). Die MNS können dann nicht-invasiv in klinischen Populationen unter Verwendung von EEG mu Rhythmus Dämpfung als Index für seine Aktivität untersucht werden. Die beschriebene protOcol bietet einen Weg, um soziale kognitive Funktionen theoretisch an die MNS bei Personen mit typischen und atypischen Entwicklung, wie ASD verbunden zu untersuchen.

Introduction

Elektroenzephalographie (EEG) ist eine effektive, effiziente und nicht-invasive Methode zur Beurteilung und Aufzeichnung der Hirnaktivität. Wie Nervenzellen im Gehirn ausgelöst, kann die resultierende Spannung verstärkt werden, aufgezeichnet und grafisch dargestellt. Die zeitliche Auflösung der EEG erlaubt die Analyse selbst kurzzeitige Änderungen in der Schwingungsmuster des Gehirns sowie die Analyse der Reaktion des Gehirns auf bestimmte Reize.

Obwohl er der älteste bildgebendes Verfahren, aus dem Ende des 19. Jahrhunderts, hat EEG immer noch weitreich Anwendbarkeit. Während der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRI) hat ausgezeichnete räumliche Auflösung, es hat relativ schlechte zeitliche Auflösung. Dies stellt eine große Einschränkung der fMRI Einschätzung angesichts der unglaublichen Geschwindigkeit, mit der Prozesse im Gehirn auftreten. EEG hat die Fähigkeit, elektrischen Hirnaktivität zu der Millisekunden-Ebene zu bewerten und bietet Potential iin die Phasen der Verarbeitung des Gehirns NSight.

Entwickelnden Technologien sind auch die Anwendbarkeit der EEG erweitert. Eine Erhöhung der Dichte von Aufzeichnungssystemen hat für die Entwicklung der Quellenlokalisierung Techniken erlaubt, mildernde einige der EEG Einschränkungen hinsichtlich räumlicher Auflösung. Darüber hinaus haben moderne Systeme der einzelnen Teilnehmer Rüstzeiten deutlich reduziert, so dass für die Beurteilung der bisher nicht Bevölkerungen, wie Säuglings-und klinischen Proben 1-3,28-30.

Angesichts der hervorragenden zeitlichen Auflösung kann EEG verwendet, um die neuronale Reaktion auf bestimmte Verhaltensweisen, Staaten oder äußere Reize Zusammenhang zu untersuchen. Ein Beispiel für dieses Programm ist die Bewertung des Spiegelneuronensystem (MNS) beim Menschen. Spiegelneuronen wurden ursprünglich bei Affen mit einzelnen Neurons Aufnahme 4 identifiziert, Nachweis einer Gruppe vonNeuronen, die sowohl für die Ausführung und Beobachtung von Kraft Aktionen reagiert. Diese direkte Aufnahme Methode der Platzierung von Elektroden im Gehirn ist nur selten in den Menschen, und nur im äußersten klinischen Fällen eingesetzt. EEG ist ein Verfahren zur Beurteilung der MNS durch Überwachen des EEG mu Rhythmus vorgesehen. Diese Schwingungsform im 8-12 Hz-Bereich hat sich gezeigt, EEG-Leistung in Reaktion auf die Ausführung und Beobachtung der Motor Aktionen, ähnlich der in Affen beobachtet 5-7 Aktivierungsmuster zu dämpfen. Ebenso Stimulation von mutmaßlichen MNS Hirnregionen durch transkranielle Magnetstimulation (z. B. die inferioren frontalen Gyrus) hebt EEG mu Rhythmus 8 und EEG-Rhythmus mu Unterdrückung korreliert mit BOLD fMRI-Signale von vermeintlichen Spiegelneuronen Regionen innerhalb der Subjekte 9, zusätzliche Unterstützung, dass dieser Rhythmus Indizes, zumindest teilweise, MNS-Aktivität. Bewertung des EEG mu Rhythmus für eine nicht-invasive Beurteilung des Spiegelneuronen Handlung erlaubtduktivität in den Menschen.

EEG bietet eine einzigartige Methodik zur Untersuchung der Hirnaktivität und, wenn sie mit verhaltensbasierten Assays kombiniert, kann es ein leistungsfähiges Werkzeug für die Aufklärung Aspekte der sozialen Kognition, wie Imitation, in klinischen Populationen. Ferner ermöglicht Einblick in Fähigkeiten der Personen, für die anderen bildgebenden Verfahren oder Verhaltensparadigmen möglicherweise weniger erfolgreich nutzen, die Anwendbarkeit des EEG für die Verwendung mit Populationen mit kognitiven oder Sprachstörungen. Das beschriebene Protokoll bietet eine Allee zu sozial-kognitiven Funktionen theoretisch dem Spiegelneuronensystem bei Personen mit typischen und atypischen Entwicklung, wie Autismus-Spektrum-Störung verbunden zu untersuchen.

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Protocol

Das folgende Protokoll hält sich an die Richtlinien der Universität von Washington Institutional Review Board.

1. Elektrophysiologische Bewertung

  1. Vorbereitung der Session
    1. Zimmer Zubereitung: Ort der Manipulationsvorrichtung (siehe Abbildung 1), ein Holzblock mit einem Sensor angebracht, der einen Zeitstempel versehen Marker, um Erfassungssoftware sendet, wenn sie innerhalb Greifen Reichweite des Teilnehmers erfasst, auf den Tisch. Aktivieren EEG-Erfassungssoftware und beginnen "neue Sitzung" (Abbildung S1).
    2. Net Zubereitung: warmen Lösung von destilliertem Wasser (1 l), Kaliumchlorid (1 Esslöffel) und Baby-Shampoo (1 Teelöffel) bis 104 ° F. Soak 128-Elektrode dicht-Array EEG-System in der erwärmten Salzlösung.
    3. Teilnehmer der Zubereitung: sicherzustellen, dass die Teilnehmer bequem ca. 75 cm von der Reizdarbietung Monitor und vollständig im Hinblick auf die Video-Cam sitzenÄra. Suchen und markieren Sie den Scheitelpunkt auf dem Kopf des Teilnehmers mit einem Hautmarker. Messung der Scheitel von der Schnittpunkt der Mittelpunkt zwischen dem Nasenwurzel und Inions und dem Mittelpunkt zwischen preauriculars.
    4. Net-Anwendung: Positionieren Sie den EEG-Kappe auf dem Kopf des Teilnehmers, dass der Scheitelpunkt Elektrode direkt über den Scheitelpunkt Marke platziert. Überprüfen und sicherzustellen, dass Impedanzen Impedanzen unter dem Schwellenwert für die EEG-System verwendet wird (Abbildung S2) geeignet ist.
    5. Beginnen Video Taping Sitzung.
  2. Aufnahme-Setup: Referenzsignal an den Scheitelpunkt-Elektrode. Analogfilter zwischen 0,1 und 100 Hz, das Signal zu verstärken, zu digitalisieren und in 500 Proben / sec.
  3. Stimulus-Präsentation: Gegenwart Teilnehmer mit 3 Bedingungen: beobachten, auszuführen und zu ruhen, aus dem durch Muthukumaraswamy und Kollegen entwickelte Paradigma 5 angepasst.
    1. Beachten Zustand: Weisen Teilnehmer, still zu sitzen und beobachtenein Video von einer Person Ergreifen des Manipulations. Jeder Versuch sollte 6 Sekunden dauern. Zeit der aufgezeichneten Video für die Versuche genau beobachten, um sicherzustellen, dass der beobachtete Griff auf genau 3 sec auftritt. Überwachung visuelle Aufmerksamkeit des Teilnehmers während der Aufgabe, und markieren Studien, in denen sie nicht persönlich an, um den Bildschirm, um in der Nachbearbeitung verworfen werden.
    2. Führen Zustand: Weisen Teilnehmer, ruhig mit der rechten Hand ruht nur unterhalb der Manipulations sitzen und beim Hören eine aufgezeichnete Gehör Cue, um die Manipulations Greifer aus dem Zustand beobachten Videoclip zu imitieren. Jeder Versuch sollte 6 Sekunden dauern. Stellen Sie sicher, dass die auditive Cue wird bei genau 3 sec durch die vorgezogene Aufnahme eine auditive Spur, hält präsentiert ein konsequent zeitlich ausführen Cue und Inter-Prozess-Intervall. Nutzen Sie einen Sensor an der Manipulations genau die Zeit, die der Teilnehmer zu erfassen auftritt (Abbildung S3) aufzeichnen.
    3. Ruhezustand: Weisen Teilnehmer quie sitzently mit offenen Augen und passiv beobachten ein kleines Fadenkreuz auf dem Stimulus-Monitor. Rekord kontinuierliche EEG während der Ruhezustand für 3 min.
    4. Für die beiden beobachten und ausführen Bedingungen, Gegenwart randomisierten Blöcken von zehn Studien mit insgesamt vierzig Versuchen pro Zustand. Stellen Sie sicher, dass das Bild des Manipulations bleibt auf dem Bildschirm in den Blöcken beobachten und ausführen, auch zwischen den Studien. Verabreichen Sie die Ruhezustand an der Fertigstellung der beobachten und ausführen Bedingungen.
  4. Datenverarbeitung
    1. Nach der Datensammlung, überprüfen Impedanzen. Hinweis Änderungen an Impedanzwerte. End Erfassungssoftware Aufnahme.
    2. Post-Processing: Rereference EEG-Signal an den Durchschnitt. Segment kontinuierliche EEG-Daten in vierzig 6-Sekunden-Studien für jede Bedingung (Abbildung S4).
    3. Führen Sie automatische Erkennung von Artefakten. Verwenden Sie automatisierte Algorithmen, um Segmente für Bewegungsartefakte durch die Identifizierung schnell durchschnittlichen Amplituden exceedin inspizieren200 g uV, Differential durchschnittliche Amplituden von mehr als 100 uV und null Varianz über eine gegebene Studie (Abbildung S5).
    4. Führen Sie manuelle Artefakterkennung durch visuelle Inspektion von Daten und Bestätigung mit Video-Review der Sitzung, um alle Prüfungen in der Beobachtungsbedingung mit jeder Bewegung Artefakt und alle Prüfungen in der Ausführungsbedingung mit jeder Bewegung Artefakt in keinem Zusammenhang mit dem Zugriff Geste kontaminierten kontaminierten entfernen. Studien mit signifikanten ausschließen Artefakt aus Analyse. Entsorgen Sie alle Studien, die während der Akquisition gekennzeichnet wurden nicht besucht. Überprüfen und notieren Rate von Studien Ablehnung für jede Diagnosegruppe unter Analyse.
  5. Datenanalyse
    1. Pro Muthukumaraswamy et al. 5, Segment gereinigt Studien in 2 Sekunden Epochen bestehend aus 1 sec von Daten vor dem Zugriff und 1 s nach für beide beobachten (wie von der Photozelle markiert) und Ausführen (wie durch die Manipulationssensor markiert) Bedingungen. Segment clehnte 2 Sek. Epochen von der Ruhezustand.
    2. Schnelle Fourier-Transformation (FFT) jedes Segments. Wählen Sie einen Cluster aus acht Elektroden auf jeder Hemisphäre rund um die Standard-C3-und C4-Positionen für statistische Analysen (nach Muthukumaraswamy et al. 5 und Bernier et al. 3) (Abbildung 2). Für jede Bedingung durchschnittlich die Macht über die eingeschlossenen Studien zu Leistungsspektren zu berechnen.
    3. Berechnen mu Dämpfung durch die Untersuchung der Durchschnittsleistung während entweder die Ausführung oder Beobachtung eines Motors Aktion, bezogen auf die Durchschnittsleistung während der Ruhezustand, über den 13.8 Hz-Bereich. Verwenden Sie das Protokoll dieses Verhältnisses zu Dämpfungsgrad zu bestimmen. Hinweis: Ein negativer Wert bedeutet Dämpfung während der Ausführung oder Beobachtung, ein positiver Wert stellt Augmentation. Diese Methode berücksichtigt die Variabilität zwischen Individuen, und die Nicht-Normalität der Werte in Verhältnis Form ausgedrückt. <br /> Hinweis: Dieses Protokoll wurde mit einem 128-Elektroden-Array-dichte EEG-System mit Net Station-Software Version 4.1 entwickelt. Während die grundlegenden Schritte sind ähnlich über EEG-Systemen kann Erfassungs-und Analyseprotokolle variieren.

2. Probencharakterisierung

  1. Identifizieren Sie potenzielle Patientenpopulation für die Teilnahme an Paradigma durch Forschung Register, frühere Teilnehmer einsehen, oder Empfehlungen aus dem Bereich Kliniken und Ärzten.
  2. Bildschirm potenzielle Teilnehmer für Wahrscheinlichkeit die Diagnosekriterien für klinische Konstrukt (zB Autismus-Spektrum-Störung) und zu Ausschlusskriterien, wie z. B. Vorhandensein von Kopfverletzung, Tumor, Beschlagnahme der Geschichte, oder die Nutzung von Krampf oder Barbiturat Medikamente, die verzerren können identifizieren die elektrophysiologischen Signals.
  3. Bestätigen Diagnosestatus Patientenpopulation durch die Verwendung von Gold-Standard-Diagnose-Instrumente (zB Autismus Diagnostic Interview-Rerevised (ADI-R-11) und der Autismus-Diagnose-Observation Schedule-Generika (ADOS G, 12), verabreicht von erfahrenen Kliniker folgende Diagnostische und Statistische Manual - 5. Edition (DSM-5) 13 Kriterien.
  4. Identifizieren Kontrollprobe zu relevanten Variablen von Interesse, wie zum Beispiel Alter, Geschlecht, kognitive Fähigkeiten, usw. abgestimmt

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Representative Results

Typische Erwachsene, Kinder und Kleinkinder haben immer mu Rhythmus sowohl bei der Ausführung und Beobachtung von Aktionen in einer Vielzahl von Paradigmen und Reize 5, 14-30 demonstriert. Dämpfung in diesem Frequenzband ist konsequent in Mittel-Elektroden (Abbildung 3) zeigt, dass dies nicht Reduktion von alpha Macht, die in anderen Regionen der Kopfhaut aufgezeichnet wird lokalisiert. In ähnlicher Weise wird die Dämpfung in dieser Frequenz während der Beobachtung der Bewegung der Beobachtung der biologisch basierten Bewegung und Unterdrückung begrenzt wird nicht einfach von Bewegung hervorgerufen, die durch das Gesichtsfeld, wie springenden Bällen (Abbildung 4). Mu Unterdrückung in Antwort auf ein Ereignis, wie beispielsweise die Ausführung oder Beobachtung einer zielgerichteten Greifaktion wird durch die Verringerung der spektralen Leistungs gefolgt von einer Rückkehr auf die Ausgangswerte (Fig. 5) gezeigt.

Es gabacht unabhängige Studien und einer gepoolten Analyse der EEG-mu Rhythmus und soziale Kognition im ASD Bevölkerung. Während die Ergebnisse von mu Unterdrückung sowohl bei der Beobachtung und Durchführung von Aktionen wurden konsequent bei normal entwickelten Individuen beobachtet, Erkenntnisse über die mu Rhythmus im ASD waren unterschiedlich. Eine erste Studie 31 des EEG mu Rhythmus gegen Menschen mit ASD im Alter von 6-46 Jahren zu einem Alter und Geschlecht zwischen Kontrollgruppe. Das ASD-Gruppe zeigte mu Dämpfung nur während der Ausführung der Aktionen, und nicht während der Beobachtung. Das gleiche Muster wurde bei erwachsenen Männern mit ASD repliziert Vergleich zu einer Gruppe von Alter und IQ abgestimmt typischen Altersgenossen, und in dieser Gruppe der Grad der Dämpfung mu signifikant mit Nachahmungsfähigkeit 3 zusammen. Ebenso ist eine dritte Studie versäumt, mu Unterdrückung während der Betrachtung von Mensch-Aktionen durchgeführt, in 5-7 Jahre alten Kindern mit ASD zu finden, aber hat in der Alters-und Geschlechts matched typischen 32 Kollegen. Eine zweite Studie von Oberman et al. 33, gefunden typischen mu Unterdrückung in einer Probe von 13 8-12 jährige Kinder mit ASD während der Beobachtung durch vertraute Personen (Mütter) angezeigten Aktionen, aber nicht während der Beobachtung der Handlungen von unbekannten geführt 33 Personen. Drei Studien haben es versäumt, Gruppenunterschiede in mu Unterdrückung zwischen Menschen mit ASD-und Kontrollgruppen zu finden. Während der Beobachtung der Handlungen von Menschenhand durchgeführt wurden keine Unterschiede in mu Dämpfung zwischen 8-13 Jahre alten Kinder mit ASD und Alter und IQ abgestimmt normal entwickelte Kinder zwischen 34 oder 11-26 Jahre alten Menschen mit ASD und Alter, Geschlecht gefunden, und IQ 35 Kollegen abgestimmt.

Schließlich Bernier und Kollegen 36 fanden keine Unterschiede zwischen Kindern mit ASD, Veranstaltungs Gold Standard-Diagnosekriterien und Alter und Geschlecht übereinstimmen Peers mu Dämpfung während des Beobachtungs von goal gerichteten Handlungen, sondern fand eine signifikante Beziehung zwischen der EEG mu Rhythmus und verhaltens bewertet Nachahmung Fähigkeiten. Dies legt nahe, daß die Unterschiede in EEG mu Dämpfung, die beobachtet wurden, können Unterschiede in der Fähigkeit zur Nachahmung zu reflektieren, anstatt eine direkte Folge der ASD 36.

Diese Experimente deuten darauf hin, dass die Prüfung der EEG mu Rhythmus ist ein brauchbares Werkzeug für die Aufklärung Mechanismen zur sozialen Kognition in beiden typischen und klinischen Populationen zusammen.

Figur 1
Fig. 1 ist. Manipulationsvorrichtung. Um genau zu prüfen, die Beobachtung und Durchführung von zielgerichtet zu erfassen, werden die Teilnehmer angewiesen, einen einfachen Handgriff des Manipulations ausführen oder beobachten Sie ein Modell Ergreifen des Manipulations. Wenn der Manipulations wird, eine Zeit begriffenRegelsignal an den Datenerfassungscomputer zur späteren Offline-Segmentierung von jedem Versuch gesendet.

Figur 2
Abbildung 2. Dense Elektrodenkappe Blei Auswahl für die Erfassung mu Rhythmus Aktivität.

Fig. 3
3. Charakteristika Topographie Dämpfung des mu Rhythmus einzelner typische Entwicklung (männlich, Alter 9,2 Jahre) zeigen unter Beachtung Ziel gerichtete Greifaktion. Mu Rhythmus Dämpfung wird in der Kopfhaut Topographie reduzierte Amplitude über die zentral angeordnete Elektroden reflektiert.

Fig. 4 . Abbildung 4 Spektrale Leistungs während der Beobachtung biologischer Bewegung und nicht-biologische Bewegung in 11 Kindern (Durchschnittsalter 10,8 Jahre (Bereich = 8-15 Jahre;. 3 Männer, 8 Frauen) gemittelten spektrale Leistung in der mu-Frequenz (8-13 Hz) von zentral gelegenen Elektroden während der Beobachtung biologischer Bewegung (eine animierte Tänzer) aufgezeichnet wird, im Vergleich zum Ausgangs abgeschwächt, während mu Leistung wird während der Beobachtung nicht-biologische Bewegung (eine animierte Kugel) gedämpft. Die Log-Transformation des Verhältnisses von Leistung (2 Mikrovolt ) für jeden Zustand im Laufe der Grundlinie zeigt größere Verringerung der Macht in der biologischen Bewegungszustand durch die negativer Leistungswert.

Figur 5
Abbildung 5. Ereignis-related spektrale Leistungsdämpfung. Mu Leistung (8-13 Hz vom Zentrum von Leads) dämpft Vergleich zum Ausgangswert bei der Ausführung (gemittelt über 20 Strom Griff Studien) und Beobachtungs (gemittelt über 30 Strom beobachten Studien) von Aktionen in einem normal entwickelten 6-jährigen männlich.

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Discussion

Die erfolgreiche Akquisition, Verarbeitung und Analyse der elektrophysiologischen Daten an die mu Rhythmus und der Anwendung an klinischen Populationen verwandt erfordert 1) die Anwendung von EEG methodischen Werkzeuge, 2) vorsichtig Artefakterkennung und Datenreduktion, 3) eine genaue Identifizierung des mu Rhythmus, und 4) eine genaue Charakterisierung der klinischen Bevölkerung und die Identifizierung von geeigneten Kontrollgruppen.

Entsprechende EEG-Methodik erfordert richtig funktioniert und integrierte Geräte, geeignete Kappe Wahl und Platzierung, präzise Verstärkung und Zeitpunkt des Signals, eine klare, ungehinderte, artefaktfreie Signal, ein Signal richtig verwiesen, entsprechend segmentiert (wenn ereignisbezogene) Studien, sorgfältig berechnete Leistung Transformationen, die Aufmerksamkeit auf die Reize, und, natürlich, einen Paradigmen und Reize, die die kognitiven Fähigkeiten in Untersuchung zu entlocken.

14 untersucht, obwohl während ereignisbezogene eindeutig und zuverlässig nachgewiesen werden vorübergehend zu sein analysiert 17,37. Angesichts der geringen Signal-Rausch-Verhältnis, kann leicht obskuren Änderungen in der spektralen Leistungs in diesem Rhythmus Artefakt. Als Ergebnis ist die sorgfältige Artefakterkennung durch automatisierte Programme oder manuelle Untersuchung des beitragElektrodenDaten zur Identifizierung des mu Rhythmus erforderlich. Etwaige Unterschiede zwischen den Gruppen in einer Menge von Artefakt betrachtet und entfernt werden müssen, um sicherzustellen, aufgezeichnet Gruppe beobachteten Unterschiede nicht als Ergebnis der Daten Artefakt oder Entfernen von Artefakten zu verarbeiten. Die endgültige EEG-Datenprobe, bei der ereignisbezogenen Analysen wie in diesem Protokoll beschrieben, muß artefaktfreie Prüfungen und eine ausreichende Anzahl von Versuchen enthalten, um den Grad der Dämpfung genau zu erfassen, oder das Fehlen davon, für einen gegebenen Zustand.

Entwicklung Überlegungen sind wichtig für die neurophysiologische Arbeit. Dämpfung des mu Rhythmus in Reaktion auf die Beobachtung der zielgerichteten Handeln bei Personen 8 Monaten ag aufgezeichnete bis zum Erwachsenenalter 28-29,38. Wichtig ist, während die Gegenwart, ist der Grad der Dämpfung in der Kindheit beobachtet viel kleiner als bei Erwachsenen 39-40 festgestellt. Dieses Muster unterstreicht die Bedeutung der Berücksichtigung entwicklungs Einflüsse auf neuronale Rhythmen und passenden Kontrollpopulationen zu Versuchsgruppen auf Entwicklungsniveau.

Schließlich, um diese Arbeit in klinischen Populationen durchzuführen, ist die sorgfältige Beurteilung der klinischen Bevölkerung notwendig, um sicherzustellen Gruppen angemessen definiert. Die einschließende und Ausschlusskriterien für die klinischen und Vergleichsgruppen müssen klar beschrieben werden und sorgfältig geprüft. Zum Beispiel ist die Verwendung von Gold Standard-Diagnose-Instrumente für die Gründung klinischen Populationen notwendig. Ohne eine klare Diagnoseprotokoll für heterogene klinischen Populationen, die kognitive Konstrukt Studie kann unter beträchtlichem Ausmaß in einem lose definierte klinische Gruppe abweichen. Tight-, Diagnose-Definitionen zu reduzieren, dass die Wahrscheinlichkeit. Wenn bestimmte Subpopulationen von einer klinischen Probe sind ausgeschlossen, dh als es wirkt sich auf die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse identifiziert werden muss. Während beispielsweise der Ausschluss von Personen mit Epilepsie aus einer Studie der ASD hilft, das EEG-Signal, das aus der Einbeziehung von Menschen mit komorbiden Anfälle verdeckt werden könnten reinigen, dies ändert die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse angesichts der hohen Prävalenz von Anfällen bei Patienten mit ASD.

Das oben beschriebene Protokoll bietet eine Allee, ein EEG Index des Spiegelneuronensystems in klinischen Populationen in einem nicht-invasive Weise zu untersuchen. Es erfordert wenig kommunikativen Fähigkeiten wodurch für die Anwendung beeinträchtigt Privatpersonen und nicht-invasiv, leicht angewendet und bietet eine hervorragende Auflösung, kognitive Konstrukte zu sozialen Fähigkeiten im Zusammenhang zu verstehen.

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Disclosures

Die Autoren erklären, keine finanziellen Interessen konkurrieren.

Acknowledgments

Diese Arbeit wurde durch ein Stipendium der Simons Foundation (SFARI # 89638 zu RB) unterstützt.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Geodesic EEG System EGI N/A Any EEG system, not only EGI based systems, is applicable for the described study
MATLAB software MATLAB N/A Any mathematical, statistical software that can work with matrices is applicable
Netstation software EGI N/A Any EEG acquisition software is applicable for the described study
Manipulandum custom N/A Any object that is coregistered with data acquisition software to signal a successful grasp

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