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Behavior

Kortikale Quelle Analyse von High-Density-Aufnahmen EEG bei Kindern

doi: 10.3791/51705 Published: June 30, 2014

Summary

In den letzten Jahren gab es eine wachsende Interesse an der Schätzung der kortikalen Quellen der Kopfhaut gemessene elektrische Aktivität für kognitive Neurowissenschaften Experimente. Dieser Artikel beschreibt, wie hohe Dichte EEG erfasst und ab dem Alter von 2 Jahren an der London Baby Lab, wie Aufnahmen für kortikale Quelle Schätzung bei Kindern verarbeitet.

Abstract

EEG wird traditionell als Neuroimaging-Technik mit hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung niedrig beschrieben. Jüngste Fortschritte in der biophysikalischen Modellierung und Signalverarbeitung machen es möglich, Informationen von anderen bildgebenden Verfahren wie MRT Struktur, die hohe räumliche Auflösung, um diese Einschränkung zu überwinden 1 zu nutzen. Dies ist besonders nützlich für Untersuchungen, die eine hohe Auflösung in der zeitlichen als auch räumlichen Bereich erfordern. Darüber hinaus aufgrund der einfachen Anwendung und niedrigen Kosten der EEG-Aufzeichnungen, ist EEG oft die Methode der Wahl bei der Arbeit mit Bevölkerungen, wie kleine Kinder, die funktionelle MRT nicht vertragen, scannt auch. Um jedoch zu untersuchen, welche neuronalen Substrate, anatomischen Informationen beteiligt strukturelle MRT noch benötigt wird. Die meisten EEG-Analyse-Pakete arbeiten mit Standard-Kopfmodelle, die auf erwachsene Anatomie beruhen. Die Genauigkeit dieser Modelle, wenn für Kinder verwendet wird, 2 begrenzt, da die CO-mPosition und räumliche Konfiguration der Kopf Geweben ändert sich im Laufe der Entwicklung 3.

In der vorliegenden Arbeit geben wir einen Überblick über unsere Arbeit in den letzten Nutzung Kopfmodelle auf Basis von einzelnen Struktur MRI-Scans oder altersspezifische Kopfmodelle, die kortikalen Generatoren mit hoher Dichte EEG rekonstruieren. Dieser Artikel beschreibt die EEG-Aufzeichnungen erfasst, verarbeitet und mit pädiatrischen Populationen an der London Baby Lab, einschließlich Laboraufbau, Aufgabengestaltung, EEG Vorverarbeitung, MRI Verarbeitung und EEG-Kanal-Ebene und Quellenanalyse analysiert.

Introduction

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Präsident Barack Obama bezeichnete die menschliche Gehirn als nächste Grenze der wissenschaftlichen Entdeckung mit hoher Bedeutung für die Gesundheit und Wirtschaft 3 (http://www.whitehouse.gov/share/brain-initiative). , Wie jeder andere Bereich in den Naturwissenschaften, Neurowissenschaften, hängt jedoch von Fortschritten in der Methoden-und Analysetechniken für den Fortschritt. Zwei häufig verwendete nicht invasive Werkzeuge in Studien über die Gehirnfunktion bei Menschen sind Kernspintomographie (MRI) und Elektroenzephalogramm (EEG). Das Tool nutzen unterschiedlichen physikalischen Eigenschaften und stellen verschiedene Einblicke in die Gehirnfunktion mit einzigartigen Vorteile und Nachteile. MRI nutzt die magnetischen Eigenschaften der Wassermoleküle in Magnetfeldern, um Bilder von lebendem Gewebe zu erhalten. Gegenstand muss in einem Magneten mit hoher Feldstärke angeordnet werden. Bewegung des Teilnehmers wird während dieser Verfahren beschränkt, und die Teilnehmer Lärm durch schnelle Änderungen der magnetischen verursacht tolerierenFeld. Neben strukturellen Bilder, auch MRT bietet die Möglichkeit, Veränderungen des Blutsauerstoffsättigung zu messen, um die Gehirnfunktion (fMRT) zu untersuchen. Zusammengefasst bietet MRI relativ hohen räumlichen Auflösung von bis zu 0,5 mm 3 mit modernen High Felder Scanner und optimierten Parametern 4. Im Gegensatz dazu ist die zeitliche Auflösung der fMRT beschränkt sich auf die langsame Kinetik der BOLD-Antwort, die nur indirekt spiegelt die hohe zeitliche Dynamik der neuronalen Aktivität 5,6.

Andererseits misst EEG-Veränderungen in der elektrischen Aktivität durch die Aktivität von Neuronen durch die Elektroden auf der Kopfhaut platziert verursacht. Jüngste Fortschritte in der EEG-Technologie erlauben eine schnelle und einfache Anwendung der Sensoren für kurz-oder langfristige und stationären als auch ambulanten Aufnahmen. Da EEG ist weniger restriktiv, es ist auch die Methode der Wahl für bestimmte Teilnehmer-Populationen, die nicht die MRT-Umgebung gut vertragen wie Kinder-und bestimmtegeriatrischen und psychiatrischen Populationen. Die Eigenschaften des EEG zeigen eine inverse Muster mit denen der MRT: die zeitliche Auflösung ist sehr hoch mit Millisekunden-Präzision, sondern die räumliche Auflösung ist begrenzt. Elektrische Ströme durchlaufen verschiedene Gewebe zwischen den Generator und die EEG-Elektroden an der Oberfläche der Kopfhaut. Dies führt zu einer Misch-und Raum Verschmieren der Quellenaktivität als das Volumen Leitungseffekt bekannt. Daher Aktivität von den Elektroden auf der Oberfläche der Kopfhaut gemessen reflektiert Aktivität von verschiedenen Quellen, die einen Abstand zur Position der Elektrode auf den Kopf 1,7 sein könnte.

Viel Arbeit in den letzten Jahren wurde, um die Vorteile ihrer jeweiligen Stärken zu ergreifen, um die Verschmelzung von MRT und EEG gewidmet. Eine Linie der Arbeit ist mit dem gleichzeitigen Erwerb von EEG und MRT in der funktionellen Studien gewidmet. Ein weiterer Ansatz ist die räumliche Information durch strukturelle MRT vorgesehen zu verwenden, um der Lautstärke c nehmenonduction Effekt durch biophysikalische Modellierung. Die Verwendung von Strukturinformationen für die Quellenrekonstruktion von EEG-Aufzeichnungen ist besonders nützlich für Studien mit Kindern und Jugendlichen. Die Untersuchung der Entwicklung der Gehirnfunktion ist zentral für das Verständnis, wie komplexe kognitive Fähigkeiten werden auf der Oberseite der einfachen Vorstufen 8 gebaut.

Diese Untersuchungen helfen, Veränderungen der neuronalen Substrate und Reaktionseigenschaften, die mit Veränderungen der Verhaltensleistung korrelieren markieren. Doch die Untersuchung der Hirnfunktion und Kognition in der Entwicklung stellt auch besondere Herausforderungen. Insbesondere wird die Möglichkeit für die funktionelle MRT-Studien, wie Kinder und Kleinkinder entweder schläft oder sediert, um MRT-Daten, ohne Bewegungsartefakte und negative Auswirkungen auf das Wohlbefinden zu erhalten Teilnehmer zu sein, beschränkt. Ferner wird als EEG weniger riskant und invasive von Eltern, die die Rekrutierung von Studienteilnehmern erleichtert wahrgenommen. Therefore ist EEG die Methode der Wahl für viele Untersuchungen der Hirnfunktion bei jungen Kindern. Methodische Fortschritte in der EEG-Systeme ermöglichen die Anwendung des Elektrodenarrays hoher Dichte mit 128 oder mehr Kanäle innerhalb weniger Minuten. Einfache Anwendung und Tragekomfort sind ausreichend, um sogar erlauben EEG-Aufzeichnung in der jüngsten Kinder. Doch oft sind nicht nur Forscher interessieren sich für die zeitliche Dynamik von Reaktionen auf bestimmte Reize, sondern möchte auch die neuronalen Substrate, die die Antworten vermitteln vergleichen.

Eine vorherrschende Annahme in Kanalpegel ERP-Analyse im Vergleich verschiedener Altersgruppen ist, dass die gleichen neuronalen Substrate zu reagieren, sondern, dass der Zeitpunkt oder die Antwortamplitude variiert in Alter von 9. Ähnliche Kopfhaut Topographie wird oft als Indikator gleichartigen Grund neuronale Aktivität verwendet. Allerdings können viele verschiedene Konfigurationen Quelle ähnliche Topographien 10 Kopfhaut führen. Durch die Anwendung Quelle Schätzung, diese Uncertainty reduziert und quantifiziert werden. Die Unabhängigkeit der Beobachtungen ist für Netzwerk-Accounts der Gehirnfunktion: wenn die Quellen gemischt werden, Korrelationen zu höheren lokalen Konnektivität vorgespannt werden. Quellenrekonstruktion angewendet werden, um diese Vorspannung 11 zu reduzieren. Alternativ können Unterschiede in der Zeit und der Phase für Konnektivitätsanalyse verwendet werden, aber diese mathematischen Modelle erfordern Annahmen, die schwer in nicht simulierten Daten 12 bewerten sind. Zusammenfassend stellt Quelle Schätzung zusätzliche Informationen, Kanal-Ebene EEG-und ERP-Analyse auf Basis von Wissen über Anatomie und biophysikalischen Eigenschaften von Gewebe.

Verschiedene Algorithmen entwickelt worden, um Lösungen für das umgekehrte Problem zu finden. Diese Algorithmen lassen sich grob in zwei Kategorien: parametrischen und nicht parametrischen 13. Parametrische Modelle nehmen eine oder mehrere Dipole, die in Lage, Orientierung und Stärke variieren kann. Im Gegensatz dazu, nicht parametrische Modelle Containa große Anzahl von Dipolen mit festen Position und Ausrichtung. In diesen Modellen wird die Kopfhaut elektrische Aktivität als eine Kombination von Aktivierungen in der festen Dipole 10,13,14 erläutert. Nicht parametrische, kann die verteilte Quell-Modelle auf Wissen über Anatomie und Leitfähigkeit in verschiedenen Medien basieren. Boundary Element Modelle verfügen Leitfähigkeitswerte für die wichtigsten Gewebe des Kopfes mit verschiedenen Schalen für das Gehirn, Rückenmark-Flüssigkeit Cerebro und Schädel. Dies basiert auf der Annahme, daß die Leitfähigkeit ist meist innerhalb jeder Kammer konstant ist, sondern daß deutliche Veränderungen an der Grenze der verschiedenen Kammern auftreten basiert. Finite-Elemente-Modelle sind auf weitere Segmentierung des MR-Scans in grauer und weißer Substanz bezogen, so daß Leitfähigkeitswerte können in jedem Voxel 15 zugeordnet werden.

In der Praxis sind nicht parametrischen Modellen besonders nützlich für Quellenrekonstruktion in komplexen kognitiven Aufgaben, bei denen die Anzahl von Bereichen beteiligt sind10 nicht bekannt werden. Boundary-Element-Modelle werden am häufigsten in der aktuellen Literatur verwendet wird, wahrscheinlich, weil die genauere Finite-Elemente-Modelle stellen vergleichsweise hohen Rechenaufwand. Weiterhin gibt es erhebliche interindividuelle Variabilität in der grauen und weißen Substanz, so dass FEMs sollte auf individuellen MRT-Aufnahmen basieren.

Nicht parametrische Modelle erfordern einen zweiten Schritt zur Anpassung der Kopfhaut gemessen Aktivität, um den Vorhersagen der Vorwärtsmodell. Auch hier haben verschiedene Ansätze mit unterschiedlichen Vor-und Nachteile in der Literatur diskutiert worden (siehe Michel et al. 2004 für einen Überblick). Die am häufigsten verwendeten Algorithmen basieren auf Minimum-Norm Schätzung (MNE), die die Kopfhaut gemessen Aktivität zu einer Stromverteilung in der Vorwärtsmodell mit der niedrigsten Gesamtintensität 16 Spiele basiert. MNE ist auf schwache und oberflächliche Quellen vorgespannt. Tiefe gewichtete MNE Algorithmen versuchen, die Oberfläche Vorspannung, die durch Einführung von Gewichtungs reduzierenMatrizen auf der Grundlage mathematischer Annahmen 10. Die weit verbreitete LORETA Ansatz wird auch auf den gewichteten MNE Basis, aber die Laplace-Quellen, die auf glatter Lösungen 17,18 führt zusätzlich minimiert. LORETA wurde festgestellt, am besten für einzelne Quellen in Simulationsstudien durchzuführen 19,20. Allerdings kann LORETA über Glättung der Lösungen führen. Tiefe gewichtete MNE ist vorzuziehen, wenn die Quellen nicht bekannt sind oder mehrere Quellen vorhanden sind wahrscheinlich 13, 16 zu sein. Vergleichen der Ergebnisse der verschiedenen Algorithmen, um den Einfluss der verschiedenen Modellannahmen auszuwerten empfohlen.

Zusammenfassend wurde Quellenrekonstruktion durch Modellierungsmethoden für Kinder bis vor kurzem eingeschränkt. Das ist, weil die meisten EEG-Analyse-Software setzt auf Kopfmodelle auf Basis von Erwachsenen Anatomie, die die Richtigkeit der Source-Lösungen bei Kindern 2,8 wesentlich einschränkt. Die billigen Zugang zu Rechenleistung und die Bereitstellung vonbenutzerfreundliche Software für Quellenrekonstruktion machen es möglich, diese Einschränkungen zu überwinden. Anwenden Quelle Schätzung des EEG bietet zwei wichtige Vorteile gegenüber Analyse basierend auf Kanalebene Beobachtungen allein: verbesserte räumliche Auflösung und die Unabhängigkeit der Beobachtungen.

Quelle Abschätzung kann nicht informativ sein, in einigen Fällen: eine gute Abdeckung des Kopfes erforderlich ist, um Quellen zu unterscheiden. High-Density-Systeme mit 128 oder mehr Elektroden werden empfohlen 10,15; ein spärlicher Abdeckung wird als ein Raumfilter, die zu weiter verbreitet Quelle Aktivierung oder falsch-negative Ergebnisse 10 handeln. Außerdem hat Quellenrekonstruktion auf der Basis der in diesem Artikel beschriebenen Verfahren nur für kortikale Generatoren gemeldet. Daher ist es für die Prüfung von Hypothesen über subkortikalen Substraten oder kortikalen subkortikalen Wechselwirkungen weniger geeignet. Schließlich sollte auf detaillierte Quellenanalyse vor Hypothesen über die kortikale Substrate basieren,unter die vorhandene Literatur aus anderen bildgebenden Verfahren in Betracht. Räumliche Filtertechniken können auch verwendet werden, um die räumliche Auflösung des EEG-Signals, indem räumliche Mischen auf der Kopfebene zu verbessern. Alternative Methoden, um den Einfluss von Volumenleitungseffekte ohne Kopf reduzieren Modellierung verwendet werden, z. B. Laplace-Filterung 21 oder Current Source Density Analyse 22. Allerdings sind diese Methoden nicht mehr Informationen über neuronale Generatoren als Volumenleitungseffekte sind nicht nur Sensoren in räumlicher Nähe ein beschränkt.

In den folgenden Abschnitten beschreibt der Artikel, wie Experimente zur Untersuchung von Gehirn und kognitive Funktion bei Kindern ab 2 Jahren werden an der London Baby Lab entwickelt. Anschließend wird EEG Datenerfassung mit hoher Dichte niedriger Impedanz Systeme mit Kindern diskutiert. Dann wird EEG Vorverarbeitung und Analyse auf der Kanal-Ebene vorgestellt. Lastly, der Artikel konzentriert sich auf die Verarbeitung von strukturellen MRT-Daten für kortikale Quelle Rekonstruktion und Analyse von Source-Level-Signale.

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Protocol

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1. Planung EEG & Event bezogene Potenzial Experimente für Kinder

Hinweis: Ein einfaches Experiment wurde für die Zwecke dieses Artikels, die zur Verarbeitung von Gesichtern bei Kindern untersuchen werden können, konzipiert. Im folgenden Abschnitt wird das Experiment zu beschreiben und zu erklären, wie es zu implementieren mit MATLAB und R2012b Psychtoolbox V3.0.11 23,24. Bilder von der NimStim Satz von emotionalen Gesichtsausdruck 25 aufgenommen wurden für dieses Beispiel verwendet. Dieser Stimulus-Set ist auf Anfrage für Forschungszwecke zur Verfügung ( http://www.macbrain.org/resources.htm ).

  1. Übertragen Sie die RGB-Bilder in Graustufen, um Unterschiede zwischen Reizen zu reduzieren. Siehe Tabelle 1. Hinweis: Diese Befehle erfordern die Image Processing Toolbox ( http://www.mathworks.co.uk/products/image/ ). Freie Alternativen gefunden werden turch den File Exchange ( https://www.mathworks.co.uk/matlabcentral/fileexchange ).
  2. Verwenden experimentelle Steuerungssoftware, um das Experiment mit präzisem Timing für Stimulus-Präsentation Trigger mit einer Reihe von Befehlen (siehe Tabelle 1 für ein Beispiel) zu implementieren.

2. Datenerfassung

  1. Stellen Sie sicher, dass das Kind wohl mit der Testumgebung. Lassen Sie kleine Kinder auf dem Schoß ihrer Pflegeperson oder in einem komfortablen Kindersitz zu sitzen. Lassen Sie das Kind sehen und spüren Sie die Sensornetz, bevor sie auf den Kopf des Kindes. Wenn es eine zusätzliche Netto, haben die Eltern auch versuchen, eine auf ein oder legen Sie ein auf eine Puppe oder teddy.
  2. Messen Sie die maximale Kopfumfang, um die richtige Größe netto für das Kind auszuwählen. Verwenden Sie ein Maßband und halten Sie es an die Nasenwurzel. Dann messen Sie um den Kopf um den maximalen Umfang (~ 1cm über dem Inion). Hinweis: eine Aufzeichnung der gemessenen Kopfumfang und die für die spätere Analyse 26 verwendet sensor net. Es hilft, wenn die Eltern den Kopf wird ebenfalls gemessen Kinder wohler mit der Situation zu machen.
  3. Identifizieren Sie den Scheitelpunkt des Kopfes an der Kreuzung von der Mitte der Abstand zwischen Nasenwurzel und Inion und links und rechts periauricular Punkt. Markieren Sie diesen Punkt mit einer China-Stift, um sicherzustellen, dass der Scheitelpunkt Kanal richtig positioniert, wenn die Anwendung im Netz.
  4. Wenden Sie das Sensornetz und stellen Sie sicher, dass die wichtigsten Kanäle sind mit den anatomischen Landmarken (Nasion, Inion, Vertex und links / rechts Mastoide) ausgerichtet. Hinweis: Für die genauesten Ergebnisse, kann die Position der Kanäle auf den Kopf digital mit speziellen Digitalisierung Ausrüstung erworben werden. Forscher, die die Sensorposition zu erwerben sollte auf die entsprechende Hard-und Software-Handbüchern. Alternativ Elektrode Karten, die Standard-Platzierung der Elektroden entlang anatomischen lan nehmendmarks verwendet werden. Diese Karten können verbogen werden, um geeignete Kopfmodelle altern, wie in der Analyse beschrieben.
  5. Stellen Sie sicher, dass die Kanäle haben einen guten Kontakt mit der Kopfhaut durch individuelle Positionierung der Sensoren; drehen Sie vorsichtig jeden Sensor von Seite zu Seite, um Haare aus dem Weg zu bewegen.
  6. Messen Kanalverstärkungen und Kanal Impedanzen. Klicken Sie auf "Start", um die Aufnahme in NetStation EEG-Aufnahme-Software zu beginnen und starten Verstärkung und Impedanzmessung. Wenn die Messung nicht automatisch starten, verwenden Sie den "Kalibrieren Verstärker" und "Messen Impedanzen Net"-Taste.
  7. Überprüfen Sie die Aufnahme-Software für Kanäle mit Impedanzen von mehr als 50 kOhm, die rot erscheinen. Wenden Sie zusätzliche Elektrolytlösung mit einer Pipette, um die Kanalwiderstände zu senken. Überprüfen Sie die Anzeige für EEG-Kanäle, die Hochfrequenz-Aktivität trotz niedriger Impedanz oder deutlich weniger Aktivität als die umgebenden Kanäle (flache Linie Kanäle) zu zeigen. Diese Kanäle können have losen Kontakt mit der Kopfhaut und erfordern Anpassung.
  8. Um Kinder und Jugendliche während der EEG Vorbereitung komfortabel zu halten, damit das Kind, um Musik zu hören, sehen ein Alter entsprechende Cartoon oder ablenken, sie mit einem anderen Experimentator, z. B. Seifenblasen für Kleinkinder.

3. Analyse

  1. Vorverarbeitung
    1. Die Daten mit einem Hochpassfilter mit einem Cut-off bei 0,1 Hz zu entfernen driftet Kanal 27 (Tabelle 1) Digital filtern.
    2. Für ERP-Analyse, gelten ein Tiefpassfilter mit einer Grenz bei 30 Hz 27 (Tabelle 1).
    3. Epoch die kontinuierlichen Daten nach den Trigger-Codes während der Aufnahme eingestellt. Bei den meisten Experimenten, verwenden Sie einen Ausgangswert von 200 ms vor Beginn und einen Beitrag Stimulus-Intervall von 600 ms Reiz, das Zeitintervall von Interesse (Tabelle 1) zu decken.
    4. Entfernen Epochen, die Bewegung oder blinken Artefakte enthalten: Zeichen channels mit einer Spitzenamplitude um mehr als 150 mV Spitze - passen diese Schwelle in Abhängigkeit von der Teilnehmer-Gruppe und Datenqualität. Für Konsistenz, verwenden die gleiche Schwelle für alle Teilnehmer in einer Studie. Wenn ein Kanal ist über dieser Schwelle in mehr als 30% der Epochen, entfernen Sie den Kanal (Kanalaktivität kann aus den umliegenden Kanälen interpoliert werden, wenn diese akzeptabel Daten enthalten). Wenn mehr als 20% der Kanäle sind in einer Epoche, als fehlerhaft markiert, entfernen Sie die Epoche. Wenn mehr als 20% der Kanäle werden durch den Algorithmus verworfen oder weniger als 50% der Epochen beibehalten werden, in Betracht ziehen, den Datensatz aus der weiteren Analyse (Tabelle 1).
      Hinweis: Die Prozentschwellen für die Epoche und Kanalunterdrückung sind grobe Zahlen, die eine ausreichende Menge an Lärm in unserer Erfahrung zu entfernen. Die Menge des Artefakts in der Aufnahme ist wahrscheinlich, anders zu sein, die andere Teilnehmergruppen, experimentelle Paradigmen oder EEG-Systeme. Die Experimentatoren können, um den Prozentsatz anpassen möchtenSchwellen und überprüfen, ob sie mit der Artefaktunterdrückung zufrieden sind. Alternativ können Studien, die Experimentatoren Artefakt durch Sichtprüfung enthalten abzulehnen.
    5. Re Bezug auf durchschnittlichen Referenz durch Subtrahieren der mittleren Aktivität über alle Kanäle hinweg von jedem Kanal (Tabelle 1). Hinweis: Die Vertex-Elektrode wird in der Regel als Aufnahme Referenz in NetStation verwendet.
  2. Artefakt-Korrektur mit Independent Component Analysis
    1. Importieren Sie die Daten in die Toolbox SCHNELLER 28 und führen Sie das automatische Artefaktunterdrückung Algorithmus auf die Daten (Tabelle 1).
    2. Verwenden Sie die grafische Benutzerschnittstelle (GUI) für SCHNELLER; um die GUI, Typ FASTER_GUI in die Kommandozeile öffnen.
    3. Deaktivieren Sie die Filteroptionen in der Filtermenü wie die Daten bereits vor dem epoching gefiltert.
    4. Geben Sie die Anzahl der Kanäle: 126 EEG-Kanäle mit 2 electrooculagram (EOG)-Kanäle.
    5. Geben Sie dieMarker für epoching die Daten als Zeichenfolgen in einer Zellenanordnung verwendet. Für den vorliegenden Fall ein: {'Gesicht', 'scra'} für das Gesicht und kletterte Gesicht Bedingungen.
    6. Wählen Sie die Kanäle für die Independent Component Analysis (ICA). Typischerweise Alle wählen Aufzeichnungskanäle, inkl. externen, nicht-EEG-Kanäle.
    7. Geben Sie die Ein-und Ausgabe-Ordner im rechten Bereich der GUI.
    8. Wählen Sie die entsprechende Kanal-Datei für die Aufnahmen. Hinweis: Channel-Dateien für die meisten EEG-System kann entweder vom Hersteller heruntergeladen werden oder kann von der EEGLAB Website heruntergeladen werden.
    9. Klicken Sie auf RUN auf eine schnellere Verarbeitung zu beginnen. Je nach Länge der Aufnahmen und die Anzahl der Dateien, kann diese Verarbeitung mehrere Stunden dauern.
    10. Sichtkontrolle der Aufnahmen, Karten und unabhängige ERPs nach der Verarbeitung.
  3. Channel Level Analyse der ereigniskorrelierten Potenzialen Daten
    1. Kombinieren Sie mehrere Kanäle, um eine virtuelle c bildenanal mit besseren Signal-Rausch-Verhältnis (Tabelle 1). Hinweis: Die Auswahl der Kanäle sollten auf früheren Berichten in der Literatur oder a-priori-Hypothesen beruhen. Kanäle auswählen, die die höchste Amplitude innerhalb eines vorgegebenen Zeitfensters zeigen, wird nicht empfohlen, 29.
    2. Erhalten Maßnahmen wie Spitzenamplitude, mittlere Amplitude und Peak-Latenz um die Wellenform zu charakterisieren und statistische Tests (Tabelle 1).
  4. Neues Boundary Element-Modelle (BEM)
    1. Segment der anatomischen MRT-Untersuchung mit Freesurfer. Hinweis: Für die genauesten Ergebnisse stützen die Grenze auf einzelne Elemente-Modell MRI-Scans für jeden Teilnehmer. Wenn dies nicht möglich ist, sollten die durchschnittlichen MRI-Vorlagen, die der Teilnehmer Alter so genau wie möglich entsprechen verwendet werden. Bitte beachten Sie, dass BEM können nicht für Kinder unter 24 Monaten verbraucht werden. Boundary-Element-Modelle davon aus, dass jede Schale (Gehirn, Schädel, Haut) besteht aus einer geschlossenen Hülle. Jedoch in young Kindern die Fontanelle in den Schädel nicht geschlossen sind, die die geschlossene Schalen Annahme verstößt.
      1. Um Freesurfer-Software zu installieren, laden Sie zunächst aus der Freesurfer Website ( http://freesurfer.net/fswiki/DownloadAndInstall ). Nächstes eingerichtet die Shell-Umgebung gehören Freesurfer; . für bashrc, gehören die folgenden Befehle in der bashrc.:
        1. Export FREESURFER_HOME = / Anwendungen / Freesurfer /
        2. Quelle FREESURFER_HOME $ / FreeSurferEnv.sh
          Hinweis: Diese Befehle annehmen, dass die Freesurfer-Ordner ist im Ordner Anwendungen auf einem Unix-System. Es gibt mehr Details über die Einrichtung von Freesurfer mit alternativen Shell-Umgebungen, z. B. csh / tcsh oder Betriebssysteme auf dem Freesurfer Website ( http://freesurfer.net/fswiki/DownloadAndInstall ).
      2. Als nächstes definieren Sie den Betreff RichtungGeschichte, also den Ordner, der Ausgang auf mit dem folgenden Befehl geschrieben werden:
        1. Export SUBJECTS_DIR = / ... / BEM /
          Hinweis: Die Ergebnisse können in einen beliebigen Ordner auf dem System geschrieben werden.
      3. Nächstes ändern Sie das Arbeitsverzeichnis in den Ordner, der MRI-Datei für den Boundary-Elemente-Modell mit dem folgenden Befehl enthält:
        1. cd / Users / joebathelt / Neurodevelopmental_MRI_database / Kinder / Gehirn /
          Hinweis: Jeder Ordner auf dem System kann mit der Syntax des Befehls cd angegeben werden. Dies ist ein Beispiel des primären Forscher Dateistruktur.
      4. Schließlich beginnen die Rekonstruktion mit den folgenden Befehlen:
        1. recon-all-i-<mri_file> subjid <subject_id>
        2. recon-all-all-subjid <subject_id>
          Hinweis: <mri_file> mit dem Dateinamen der gewünschten MRI-Scans im aktuellen Verzeichnis ersetzt werden muss. <subject_id> kann repmit einem beliebigen Namen geschnürt. Freesurfer wird ein Ordner mit diesem Namen in der Betreff-Verzeichnis zu erstellen. Abhängig vom verwendeten System können die letzten Befehle einige Zeit laufen müssen.
    2. Überprüfen Sie die Freesurfer Segmentierung für falsche Segmentierung, zB. überlappenden Kugeln, anatomisch unwahrscheinlich Fächer etc. durch den Import der Segmente in Brainstorm und verwenden Sie die Display-Tools in der GUI:
      1. In Brainstorm, wählen Sie die Anatomie Bereich. Importieren Sie die segmentierten MRT mit einem rechten Mausklick auf das Thema und die Auswahl von "Import Anatomie Ordner". Achten Sie darauf, den Ordner mit dem Freesurfer Ausgang gewählt ist. Überprüfen Sie die Segmentierung visuell durch einen Rechtsklick und wählen Sie "Anzeige". Hinweis: Alternativ können Freesurfer Befehle verwendet werden. Eine ausführliche Beschreibung finden Sie auf der Freesurfer Website: http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/RecommendedReconstruction. Wenn interessierende Region Analyse basierend auf anatomischen Parzellierung gewünscht wird, die Freesurfer Funktionen mris_ca_label , mri_annotation2label und mri_mergelabels verwendet werden. Beachten Sie die Freesurfer Publikationen und Online-Hilfe-Seiten für weitere Informationen.
  5. Schätzen Sie die Quelle Aktivität in Brainstorm
    1. Brainstorm starten, indem Sie "Brainstorming" im Befehlsfenster.
    2. Erstellen Sie ein neues Protokoll mit Neu-Protokoll aus dem Menü Datei.
    3. Fügen Sie einen neuen subject dem Protokoll, indem Sie Neu Thema aus dem Menü Datei.
    4. Import EEG-Daten für den Teilnehmer mit der rechten Maustaste auf das Thema und die Auswahl von "Import MEG / EEG".
    5. Importieren Sie ein Kanal-Datei mit einem Rechtsklick und "Import Kanal-Datei" wählen. Hinweis: Um auf die MRT zur Quellenrekonstruktion ausgerichtet werden, der Kanal-Datei benötigt. Brain verwendet ein System von 4 anatomischen Referenzpunkten, die der Benutzer in der MRI markieren muss. Bitte beachten Sie die Brainstorm-Tutorials für weitere Informationen ( http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/CoordinateSystems ). Die Standard-Position, wie durch einen Kanal-Datei für eine bestimmte EEG-System oder im Idealfall die Kopfpositionen, die vor der EEG-Aufzeichnung digitalisiert wurden verwendet werden kann definiert.
    6. Überprüfen Sie, dass die BEM und die Kanäle ausrichten wie erwartet: Rechtsklick auf den Kanal-Datei für das Thema und navigieren Sie zu "MRT-Registrierung" und "; Prüfen ". Hinweis: Wenn die Kugeln in dem Modell überlappen oder wenn die Kanäle in der BEM, wird der Quellenrekonstruktion zu falschen Ergebnissen führen. Stellen Sie die Ausrichtung mit der Option "Bearbeiten" im Menü "MRT-Segmentierung".
    7. Berechnen Sie die Rauschkovarianzmatrix von der Grundlinie jeder Epoche mit der rechten Maustaste auf den Teilnehmer und wählen Sie "Rauschkovarianzmatrix" und "Berechnen von Aufnahme". Hinweis: Die Autoren der Brainstorm-Toolbox empfehlen, mit einem diagonalen Rauschkovarianzmatrix für kurze Aufnahmen (~ weniger Zeitpunkten als Kanäle) und eine volle für längere Aufnahmen. : Bitte auf die Brainstorm Quelle Schätzung Tutorial für weitere Informationen siehe http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/TutSourceEstimation .
    8. Berechnen Sie die Source Modell durch Rechtsklick auf das Thema und wählen Sie "Compute-Source-Modell ".
    9. Berechnen Sie die inverse Lösung mit Tiefe gewichtete Minimum Norm Schätzung durch Rechtsklick auf das Thema und die Auswahl von "Compute Source" und "Minimum-Norm Schätzung". Hinweis: Weitere Optionen (DSPM, sLORETA) zur Verfügung. Jede Option hat verschiedene Vor-und Nachteile. Der Algorithmus basierend auf a-priori-Überlegungen und früheren Berichte in der Literatur ausgewählt werden. Weiterhin sind einige Algorithmen besser bei der Lösung von Schwer Aktivierung in bestimmten Bereichen, während andere besser geeignet sind für den breiten Aktivierung. MNU wurde für diese Studie auf Basis von früheren Berichte in der Literatur 16 verwendet. Einheitlichkeit sollte der gleiche Algorithmus für die inverse Lösung für alle Teilnehmer in einer Studie verwendet werden. Die Forscher können auch auf die Anwendung der verschiedenen inversen Lösungsalgorithmen zu vergleichen, wie robust Erkenntnisse sind.
    10. Wiederholen Sie Abschnitt 3 für alle Teilnehmer in der Studie. Hinweis: Verwenden Sie entweder den graphischen Dosier-Schnittstelle oder Skripte, um Verarbeitungsschritte für die Teilnehmer zu wiederholen. Siehe die Brainstorm-Dokumentation ( http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/TutRawScript ).
    11. Durchschnittliche Quelle Aktivität über Versuche pro Teilnehmer, indem Sie die Aufnahmen auf der Process-Menü und wählen Sie "Average" und "Nach Bedingung (vorbehaltlich Durchschnitt)".
    12. Vergleichen Sie die Bedingung indem Sie die "Prozesse 2" und ziehen jede Bedingung in einem Fenster. Wählen Sie dann "Test" und "Student-t-Test" oder "Student-t-Test (gepaart)" je nach Ausführung. Um mehrere Vergleiche, stellen Amplitude und Fläche Schwellen in der Anzeige des resultierenden statistischen Karte im Menü "Stat" durchzuführen. Hinweis: Alternativ können die Aktivierungskarten SPM (exportiert werden http://www.fil.ion.ucl.ac.uk / spm /) für weitergehende statistische Analyse ( http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/ExportSpm12 HYPERLINK "http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/ExportSpm12") .
    13. Berechnen Sie die ereignisbezogenen Antwort für einen Bereich von Interesse. Für Parzellierung basierend ROIs, laden Sie die Freesurfer Parzellierung mit der rechten Maustaste auf die Kortexoberfläche in der Anatomie-Menü und wählen Sie "Import-Etiketten". Navigieren Sie die entsprechende Datei und laden. Jetzt wählen Sie eine ROI in der "Scout" Bereich der funktionellen Daten-Menü.
    14. Erhalten Sie die ROI ereignisbezogenen Aktivität, indem Sie Dateien auf die Verfahren 1 und wählen "Extract Scout Time Series" aus dem Quellen-Menü. Hinweis: Hier können mehrere ROIs gleichzeitig ausgewählt werden, und die ROI Zeitreihe kann zur weiteren Plotten und Analyse mit der rechten Maustaste auf den Scout Zeit exportiert werdenReihendaten und wählen Sie "Export to Matlab".

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Representative Results

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Entwerfen ERP-Experimente für Säuglinge und Kinder ist oft eine Herausforderung, die aufgrund ihrer begrenzten Kapazität, lange wiederholenden Versuche 30 zu tolerieren. Dieses Problem wird weiter verschärft, wenn der Experimentator plant Quellenrekonstruktion gilt, da genaue Quellenrekonstruktion wird ein hohes Signal-Rausch-Verhältnis erforderlich 1. Abbildung 1 zeigt ein experimentelles Protokoll für die Untersuchung von Gesicht Verarbeitungsmechanismen, die mit sehr kleinen Kindern genutzt werden kann. Das Paradigma ist a) zu minimieren Auge blinkt und Augenbewegungen während der Reizdarbietung, denn Kinder werden weniger in der Lage zu kontrollieren Augenbewegungen als erwachsene Freiwillige b) machen das Experiment ansprechender, indem Aufmerksamkeit Grabber nach der inter Stimulus Intervall angepasst. Eye blinkt und Augenbewegungen werden durch die Vorlage eines Fixationskreuz kurz vor dem Reiz, um die Aufmerksamkeit auf die Mitte des Bildschirms ziehen gesteuert. Ferner ist die Stimulusdauerist auf 500 ms, die bewusste Wahrnehmung des Reizes ermöglicht, während die Minimierung der Zeit für das Scannen des Bildes mit Augenbewegungen festlegen. Der Blickfang besteht aus einem kinderfreundlichen Bild mit einer gleichzeitigen Klang präsentiert. Eine zufällige Auswahl von verschiedenen Blickfang Reize verwendet werden, um die Aufgabe interessant für das Kind zu halten. Die nächste Testversion kann von der Experimentator gestartet werden, wenn klar ist, von der Überwachung, die das Kind in der Mitte des Bildschirms wieder auf der Suche. Außerdem können Geschichten verwendet werden, um ältere Kinder besuchen auf den Bildschirm. Es ist oft hilfreich, um Aufgaben mit Kindern üben, bevor der EEG-Aufzeichnung, um sicherzustellen, dass das Kind die Aufgabe versteht. Screening Fragen oder Partituren im Training erhalten können als Kovariaten in späteren Analysen verwendet werden.

Bei der Berechnung der Anzahl der Wiederholungen für das Experiment benötigt werden, ist es wichtig zu berücksichtigen, dass viele Prüfungen kann durch Unachtsamkeit o verlorenr Bewegungsartefakte bei der Arbeit mit Kindern. Als Faustregel sollte die erforderliche Anzahl von Wiederholungen im Vergleich zu erwachsenen Studien verdoppelt oder rekrutieren eine größere Anzahl von Teilnehmern. Die Aufmerksamkeitsspanne ist begrenzt und die Zusammenarbeit bei Kindern im Vergleich zu Erwachsenen. Daher halten die spezifischen Bedürfnisse von Kindern, wenn die Gestaltung der Aufgabe. Eine lange Aufgabe kann in mehrere Blöcke von Aufgaben, die mit kürzeren Pausen unterbrochen werden. Typischerweise ist die Zahl der Bedingungen, die in dem Experiment eingeschlossen werden kann, kleiner für sehr junge Kinder, da sie nicht in der Lage, für längere Zeiträume erforderlich, um ausreichend viele Studien für Reizbedingungen erhalten kooperieren.

Die dargestellten Zahlen sind auf einer Aufnahme mit einem 6-jährigen Jungen (6 Jahre 3 Monate) basiert. Der Kopf-Modell wurde auf einem durchschnittlichen MRI Vorlage von 6-Jährigen 31 basiert. Abbildung 5 zeigt Kanalpegel ereignisbezogenen Potenzial Antworten (ERP) auf Gesicht und kletterte Gesicht Reize. Das waveform des ERP über hinteren Kanäle zeigt die erwartete Muster eines positiven Ausschlag gefolgt von einem negativen Ablenkung und eine anschließende breite positive Ablenkung. Basierend auf der Topographie, Zeitverlauf und die Art der Paradigma sind diese Auslenkungen geeignet sind, die P100, N1 und späten positiven Potential Komponente darstellen. Ferner ist die frühe negativen Auslenkung deutlich größer für Gesicht Reize im Vergleich zu Rührei Gesichter. Daher ist es wahrscheinlich, um das Gesicht zu spezifischen N170-Komponente zu reflektieren. Die topographischen Karten in Abbildung 5 zeigen die Spannungsverteilung zwischen 250 und 300 ms. Negative mit einer maximalen Spannung über rechten Hinterhaupt-zeitliche Kanäle in der Gesichter Bedingung ist offensichtlich.

Abbildung 6 zeigt die statistische Vergleich der Quellaktivität auf Basis eines Standard-Kopfmodell Erwachsenen und einem Alter entsprechende Kopf-Modell projiziert. Quellenrekonstruktion wurde auf einem Randelement-Modell (BEM) mit der Tiefe gewichtetMinimum-Norm Schätzung (wMNE) und volle Rauschkovarianzmatrix in Brainstorm 32 v. 3.1. Der Standard MNI Colin27 BEM wurde als Erwachsenen-Modell verwendet. Quelle-Aktivität wurde im Laufe der Zeit zwischen 250 und 300 ms im Einklang mit Gesicht spezifische Antworten auf die Kanalebene gemittelt.

Die Karte zeigt die Ergebnisse einer Student t-Test-Vergleich zwischen den Flächen und kletterte Gesichter Bedingung korrigiert für multiple Vergleiche mit falschen Discovery Rate (FDR). Die Ergebnisse zeigen deutlich stärker Quelle Aktivierung über den Schläfenlappen in den Gesichtern im Vergleich zu dem verschlüsselten Gesichter Zustand. Die Lokalisierung mit dem Alter angemessen Modell ist Brenn mit starken Unterschiede auf der ventralen Oberfläche des temporalen Kortex. Lokalisierung auf der Basis der erwachsenen Kopfmodell ist disperse und zeigt Quelle Aktivitätsunterschiede auf der rechten medialen und Gyrus temporalis superior, die meist abwesend auf der Karte basierend auf dem Alter entsprechenden Kopfmodell ist.

Figur 1

Abbildung 1. Beispiel eines Gesichts Wahrnehmung experimentieren geeignet über einen weiten Altersbereich Das Experiment besteht aus visuellen Präsentation der Bilder von Gesichtern oder Rührei Gesichter. Die Reize sind physikalisch identisch, aber die räumliche Anordnung ist in dem verschlüsselten Zustand randomisiert. Jeder Versuch beginnt mit zentralen Präsentation eines Fixationskreuz der Augenbewegungen bei Reizdarbietung zu minimieren. Die Dauer der Fixierung Quer Präsentation randomisiert, um Einflüsse der Mitnehmer über mehrere Wiederholungen zu vermeiden. Der Reiz wird über eine Dauer von 500 ms dargestellt. Die kurze Dauer auch die Chance, der Augenbewegungen während der Präsentation Fenster minimieren. Eine aufmerksamkeitsstarke Reiz wird nach einer Studie unter Intervall mit zufälligen Dauer zwischen 1 Sekunde und 2 Sekunden präsentiert. Die zuminAufmerksamkeit Grabber ist besonders nützlich für sehr junge Teilnehmer, die wahrscheinlich nicht zu viele Versuche der nicht eingreifenden Material in Reihenfolge zu belegen sind. Das Experiment kann der nächste Versuch starten, wenn der Teilnehmer wird auf dem Bildschirm suchen in Reaktion auf die Aufmerksamkeit erregt.

Figur 2
2. Flussdiagramm für den Schwellenwert Unterdrückungs-Algorithmus. Der Algorithmus vergleicht den maximalen jeder EEG-Kanal in jeder Epoche zu einer eingestellten Schwelle. Wenn ein Kanal eine maximale Aktivität über der Schwelle enthält, wird der Kanal als fehlerhaft markiert. Wenn mehr als 20% der Kanäle sind schlecht in einer gegebenen Zeit wird die Zeit abgelehnt. Nach Epoche Ablehnung wird die maximale Aktivität in jedem Kanal, um die Schwelle wieder verglichen. Wenn eine Kanalaktivität über der Schwelle in mehr als 30% aller Epochen enthält, wird der Kanal abgelehnt. Wenn mehr als 20% der Kanäle werden durch dieses Verfahren abgelehnt oder weniger als 50% der Epochen pro Bedingung werden nach Epoche Ablehnung verlassen, sollte die Datenmenge von der weiteren Analyse ausgeschlossen werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Fig. 3
Abbildung 3. Automatische Artefaktkorrektur mit Hilfe der Toolbox SCHNELLER 28. Die Abbildung zeigt Optionen, die geändert, um die Toolbox SCHNELLER mit dem Setup und Verarbeitungspipeline in diesem Artikel beschrieben verwenden werden müssen:.. 1 Filtering sollte deaktiviert werden, da die Datenmenge bereits gefiltert 2 Die Anzahl der Kanäle eingestellt werden muss. Die in diesem Artikel verwendet EEG-System verfügt über 126 Kanäle mit2 EOG-Kanäle. 3. Ereignis-Marker zur Zeit Verriegelungs als Zelle Array von Zeichenketten. 4 angegeben werden müssen. Das Zeitfenster für die ereignisbezogenen Antwort muss zugeführt werden. Dies hat sich als identisch mit dem Fenster in der früheren epoching Schritt verwendet werden. 5. Der Benutzer muss die Kanäle für die unabhängige Komponentenanalyse (ICA) definieren. In den meisten Fällen würde dies alle EEG-Kanäle und relevante externe Kanäle wie die Augenkanäle (EOG) umfassen. 6. Die Indizes der Augen Kanäle müssen auch an die verwendeten EEG-System eingestellt werden. Für die EEG-System beschrieben, würden diese Kanäle 125 und 128 sein. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Fig. 4
Figure 4. Quellenanalyse in Brainstorm 32. 1. Nach dem Import der EEG-Datensatzes und Freesurfer Oberflächen, die Boundary-Elemente-Modell (BEM) können durch Auswahl von "Compute Kopf-Modell" im Menü "Quelle". 2 berechnet werden. The Rauschkovarianzmatrix Aus den Aufnahmen, indem Sie "Compute Rauschkovarianzmatrix" berechnet werden. Wenn der Aufzeichnungs lang genug, dh mehr Zeitpunkten als Sensoren kann die volle Kovarianzmatrix berechnet werden, da sonst eine Diagonalmatrix ist empfehlenswert. 3. Nach dem Berechnen des Kopfmodells und Rauschkovarianzmatrix ist es möglich, die inverse Lösung zu erhalten. Können verschiedene Algorithmen verwendet werden. Die Tiefe gewichtet Minimum Norm Schätzung (wMNE)-Algorithmus wurde für diesen Artikel verwendet. 4. Der zeitliche Verlauf der Quellaktivität in Regionen von Interesse (ROI) extrahiert werden, indem Sie "Extract Scout Time Series" f rom das Menü "Quelle". ROIs von der automatischen kortikalen Parzellierung in Freesurfer wurden für dieses Beispiel verwendet. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Figur 5
Abbildung 5. Event-related potentials Antwort (ERP) über rechts occipito zeitliche Kanäle Gesicht und kletterte Gesicht Reize. Das ERP zeigt ein negativer Auslenkung zwischen 130 und 220 ms nach Reizbeginn auf der rechten Seite nach Gesichtern im Vergleich zu Rührei Gesichter. Diese Eigenschaften stehen im Einklang mit früheren Berichten über die N170-Komponente 33. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

ove_content "fo: keep-together.within-page =" always "> Fig. 6
Abbildung 6. Vergleich der Quellenlokalisierung zwischen einem Standard erwachsenen Kopfmodell und einer entsprechenden Kopfmodell. Die obere Reihe der Abbildung zeigt die MNI Erwachsenen Grenze Kopfmodell colin27 auf der linken und eine altersgerechte Kopfmodell auf der Basis eines Freesurfer Parzellierung eines durchschnittlichen MRI-Vorlage für 6-jährige Kinder auf der rechten Seite. Die Positionen der koregistrierten Elektrodenstellen werden ebenfalls vorgestellt. Die Aufnahme wurde von einem 6-jährigen Jungen (6 Jahre 3 Monate) erhalten. Die zweite und die dritte Reihe zeigen die Ergebnisse einer statistischen Vergleich zwischen der Aktivierung der Karten MNE Quellenrekonstruktion in den Gesichtern im Vergleich zu dem verschlüsselten Zustand Gesichter auf der Grundlage eines T-Tests für Mehrfachvergleiche mit falschen Discovery Rate (FDR) korrigiert. Die Farbe der Karte zeigt die Effektgröße mit rot und zeigt eine höhere Aktivitätin den Gesichtern Zustand und blau, die höhere Aktivität in der verschlüsselten Gesichter Zustand. Bitte beachten Sie, dass keine Amplituden-oder Größenschwellen angewendet wurden. Die Lokalisierung wird mehr Schwer auf der ventralen Oberfläche des zeitlichen Pol mit dem Alter angemessen Kopf-Modell im Vergleich zu den Erwachsenen BEM. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.

Fig. 7
Abbildung 7. Source ERP des rechten Gyrus fusiformis in Reaktion auf Gesichter und Gesichter verschlüsselt basierend auf Quelle Rekonstruktion einer Aufnahme von einem 6-jährigen Jungen (6 Jahre 3 Monate) mit einem Alter angemessen BEM mit MNE erhaltene Source ERP einen zeigen negativen Auslenkung um 250 ms nach Reizbeginn in der Gesichter Zustand im Vergleich zu den scrambled Gesichter Zustand. Diese Aktivität ist wahrscheinlich, um den Beitrag des rechten Gyrus fusiformis auf die N170-Komponente in der Gesichter Zustand zu reflektieren.

<td>
Eingang für Schritt 1.1 Beschreibung
input_image = imread ('/ Users / some_user / images / example.jpeg'); % Lesen der Bild
gray_image = rgb2gray (input_image); % Übernahme von RGB in Graustufen
saveas (gray_image "grey_image.tiff ') % Neues Bild speichern
Eingang für Schritt 1.2 Beschreibung
Code-Beispiel:
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Housekeeping
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
clc % Clearing Variablen aus dem Arbeitsbereich
deaktivieren Sie alle
schließen Sie alle % Einstellung Audio-Treiber mit geringer Latenz-Modus
InitializePsychSound ([0]);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Variablen
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
input_folder = 'C: Dokumente und Einstellungen Benutzer ERP Lab My Documents MATLAB Faces_Houses '; % Definition des Arbeitsverzeichnis
netstation = 1;
% In diesem schaltet Kommunikation mit NetStation EEG-Aufnahme-Software
%, Die die Anzahl der Versuche
no_of_trials = 80; % Vereinheitlichung Tastatur Namen für einfachen Transport zw.een Unix-und PC-Versionen
KbName ('UnifyKeyNames') % Eine variable für eine Escape-Taste drückt
EscapeKey = KbName ('ESCAPE');
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Loading Reize
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
face_directory = strcat ('C: Dokumente und Einstellungen Benutzer ERP Lab My Documents MATLAB Faces_Houses Faces '); % Liefert den Ordner mit Reizen Bilder
files = dir (face_directory); % Erzeugung einer Liste mit allen Bildreize
Gesichter = {files.name};
Gesichter (1:2) = [];
Grabber = dir ('/ Users / joebathelt / Dropbox / preterm_oddball / Grabber /'); </ Td>
Grabber = {grabbers.name};
Grabber (1:2) = [];
grabber_sounds = dir ('/ Users / joebathelt / Dropbox / preterm_oddball / sounds /');
grabber_sounds = {grabber_sounds.name};
grabber_sounds (1:2) = [];
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Starten des Experiments
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
wenn netstation == 1; NetStation ('Connect', '194 .82.245.131 ', '55513') % Synchronisation mit der Aufnahmesoftware
NetStation ('Synchronisieren', 10) % Synchronisation innerhalb 10 ms Genauigkeit
NetStation ('Startrecording') % Beginnt die Aufnahme
Ende
% Einrichten der Bildschirm
screenNum = 0; % Identifikationsnummer der Bildschirm-Präsentation
% Definiert, ein Fenster für die Reizdarbietung
[Display.w, display.rect] = Bildschirm ('Openwindow', screenNum, 0);
[Wptr, rect] = Bildschirm ('Openwindow', screenNum); % Versteckt den Mauszeiger
HideCursor;
schwarz = BlackIndex (wptr); % Einstellung der Hintergrund auf Schwarz
Bildschirm ("FillRect ', wptr, schwarz); % Definiert, Schriftart und Schriftgröße für die Textanzeige
Bildschirm ("Textfont", display.w, 'Arial');
Bildschirm ("Textsize ', display.w, 32);
Bildschirm ("Textstyle ', display.w, 0);
für i = 1: no_of_trials
FlushEvents
Randomizer = randi (2);
% Zufällig Auswahl eines Blickfang Bild
attention_grabber = imread (strcat (input_folder, "Grabber / 'cell2mat (Grabber (randi (Länge (Grabber))))));
[Sounds, fs, nbits] = wavread (strcat (input_folder "klingt / 'cell2mat (grabber_sounds (randi (Länge (Grabber))))));
audio_handle = PsychPortAudio ('Open', [], [], 0, fs, Länge (Sounds (1, :)));
klingt = Sounds '; % Zufällig Auswahl einer Aufmerksamkeit erregt Sound
PsychPortAudio ('FillBuffer', audio_handle, Sounds);
% Aufbau-Sound-Präsentation
Stimulus = strcat (face_directory, Gesichter (randi (Länge (Gesichter))));
Stimulus = imread (cell2mat (Stimulus)); % In diesem wählt zufällige Darstellung von Gesichtern und Rührei Gesichter
wenn randomizer == 2; % Laden der Reiz, der zufällig ausgewählt wurde aus der Liste der Reize
Reiz = Stimulus (randperm (Länge (Stimulus (:, 1))), randperm (Länge (Stimulus (1, :))));
Ende % Kriechen, den Reiz Matrix, wenn die Studie ist eine Studie Rührei
stim = Bildschirm ("MakeTexture ', wptr-, Doppel-(Stimulus)); % Stimulus
% Vorbereitung der Reiz für die Präsentation
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Test
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% In diesem Abschnitt ist nur relevant für die ersten Probe
wenn i == 1;
[Nx, ny, Feld] = DrawFormattedText (wptr "Drücken Sie eine beliebige Taste, um zu starten", "Zentrum", "Zentrum", [255 255 255]);
Bildschirm ("FrameRect ', wptr, 0,-Box);
[VBLTimestamp StimulusOnsetTim] = Bildschirm ('Flip', wptr); % Für den ersten Versuch, den Text "Drücken Sie eine beliebige Taste, um zu starten" wird vorgestellt, bis eine Taste gedrückt wird
KbWait ([], 2);
[Nx, ny, Feld] = DrawFormattedText (display.w ",", "Zentrum", "Zentrum", 255); % Leeren Bildschirm
Bildschirm ("FrameRect ', display.w, 0,-Box); [VBLTimestamp StimulusOnsetTim] = Bildschirm ('Flip', wptr);
Ende
% Fixation Kreuz
[Nx, ny, bbox] = DrawFormattedText (wptr, '+', "Zentrum", "Zentrum", 255);
Bildschirm ("FrameRect ', display.w, 0, bbox);
[VBLTimestamp StimulusOnsetTim] = Bildschirm ('Flip', wptr); % Vorbereitung einer weißen Pluszeichen in der Mitte des Bildschirms als Fixationskreuz
wenn netstation == 1; % Darstellung der Fixationskreuz
NetStation ('Ereignis', 'Fix +', StimulusOnsetTim) Ende
% Und ein Schalt mit dem Zeitstempel des Fixationskreuz Präsentation und dem Code "fix +", um die EEG-Aufnahme-Software
% Begrenzungsdarstellungszeit der Fixierung Quer in eine zufällige Zeitdauer zwischen 0,15 und 0,2 sec
% Stimulus % Präsentiert das Gesicht oder Rührei Gesicht Stimulus
Bildschirm ("DrawTexture ', wptr, stim);
[VBLTimestamp StimulusOnsetTim] = Bildschirm (wptr, 'Flip');
wenn netstation == 1; Senden%-Trigger mit Zeitstempel und Code "Gesicht" oder Gesicht "scra", um EEG-Aufnahme-Software
wenn randomizer == 1;
NetStation ("Ereignis", "Gesicht", StimulusOnsetTim)
elseif randomizer == 2;
NetStation ('Ereignis', 'scra', StimulusOnsetTim)
Ende
Ende
WaitSecs (0,5) %-Grenze Reizdauer bis 500 ms
% Präsentiert einen leeren Bildschirm
[Nx, ny, Feld] = DrawFormattedText (wptr ",", "Zentrum", "Zentrum", 255); % Leeren Bildschirm
Bildschirm ("FrameRect ', wptr, 0,-Box);
[VBLTimestamp StimulusOnsetTim] = Bildschirm ('Flip', wptr);
WaitSecs (1 + rand (1)) % Unter Testintervall mit einem zufälligen Dauer zwischen 1 und 2 Sek.
% Achtung Grabber % Präsentieren die Aufmerksamkeit Grabber mit Ton
Bildschirm ("DrawTexture ', wptr, Grabber);
klingt = PsychPortAudio ('Start', audio_handle, 15, 0, 1);
[VBLTimestamp StimulusOnsetTim] = Bildschirm ('Flip';, Wptr);
wenn netstation == 1;
NetStation ('Ereignis', 'grbr', StimulusOnsetTim) % Senden Sie die Zeitstempel und Code für den Blickfang des EEG-Aufnahme-Software
Ende
% Präsentieren die Aufmerksamkeit erregt und Ton, bis eine Taste auf der Tastatur gedrückt wird
KbWait ([], 2);
PsychPortAudio ('Stop', audio_handle);
Bildschirm ("FrameRect ', display.w, 0,-Box); % Abbruch des Experiments, wenn die Escape-Taste gedrückt wurde
[VBLTimestamp StimulusOnsetTim] = Bildschirm ('Flip', wptr);
[KeyIsDown, timeSecs, keyCode] = KbCheck; wenn keyIsDown
wenn keyCode (EscapeKey)
sca
NetStation ('StopRecording')
Rückkehr
Ende
Ende % Schließen Sie das Experiment und stoppen Sie die EEG-Aufzeichnung am Ende des Experiments
Ende
Bildschirm ("CloseAll ');
wenn netstation == 1;
NetStation ('StopRecording')
Ende
Eingang für Schritt 3.1.1 Beschreibung
OUTEEG = pop_eegfilt (INEEG, 0,1, []); % = OUTEEG EEG-Daten nach der Filterung, dh. Funktionsausgang
% = INEEG EEG-Daten vor der Filterung, dh Funktionseingang
0,1%: Hochpass-Grenzfrequenz
% []: Tiefpass-Cut-off, undefiniert, weil ein Hochpassfilter ist erwünscht
Eingang für Schritt 3.1.2 Beschreibung
OUTEEG = pop_eegfilt (INEEG, [], 30); % []: Hochpass abgeschnitten, undefined, weil ein Tiefpassfilter ist erwünscht
30%: Tiefpass-Grenzfrequenz
Eingang für Schritt 3.1.3 Beschreibung
OUTEEG = pop_epoch (INEEG, "Ereignis", {'Gesicht', 'scra'}, [-0.2 0.6]); % Epoching
% 'Ereignis', {'Gesicht', 'scra'}: Die Funktion wird gesagt, dass der Trigger-Ereignisse "Gesicht" und "scra", wie die Zeit Verriegelungs Marker zu verwenden. Diese Trigger wurden in dem Experiment Skript definiert, um den Ausbruch von Gesicht und kletterte Gesicht sti markierenMulus Präsentation Beginn.
% [-0.2 0.6] = Zeitfenster für die ERP von 0,2 sec vor der Zeit schlüssig Ereignis bis 0,6 sec
OUTEEG = pop_rmbase (EEG, [-0,2 0]); % Entfernen der Grundlinie
% [-0,2 0]: Baseline-Zeitfenster, dh 0,2 Sekunden vor der Zeit sichernde Ereignis der Zeitverriegelungs Veranstaltung
Eingang für Schritt 3.1.4 Beschreibung
Funktion [EEG] = threshold_rejection (EEG, Schwelle) % Definition der Funktion, die Funktion ist ein EEG Datensatzstruktur und eine Schwelle in uV
für j = 01.02
für i = 1: Länge (EEG.data (1,1, :)) % In diesem Schleifen geht durch alle Epochen in einem bestimmten EEG-Daten-Set
data = EEG.data (:,:, i);
data = Daten - Mittelwert (Daten, 2); Subtrahieren% the mittlere Aktivität, den Einfluss der Amplitudenverschiebungen zu vermeiden
Maxima = max (abs (Daten '))'; % Ermittlung der maximalen absoluten Aktivität in allen Kanälen
bad_channels Maxima => Schwelle;
channel_rejection (:, i) = bad_channels;
wenn Summe (bad_channels)> 0,2 * 128 % Wenn mehr als 20% der Kanäle über dem Schwellenwert liegt, wird die Zeit für die Ablehnung gekennzeichnet
epoch_rejection (i) = 1;
sonst
epoch_rejection (i) = 0;
Ende
Ende
wenn j == 1; % Auswahl nur die Epochen, die nicht als fehlerhaft markiert werden
EEG = pop_select (EEG, "trial", finden (epoch_rejection == 0))
sonst %-Marke Kanäle, die nach Epoche Ablehnung für Kanal Ablehnung schlecht sind in mehr als 20% der Epochen
bad_channels = Mittelwert (channel_rejection, 2)> 0,2;
EEG = pop_interp (EEG finden (bad_channels == 1), "Kugel '); % Sphärische Interpolation gelten schlechten Kanälen
Ende
Ende
Eingang für Schritt 3.1.5 Beschreibung
EEG = pop_reref (EEG, []); % Berechnet die durchschnittliche Bezugs
Eingang für Schritt 3.2.1 Beschreibung
Kanäle = {'E84', 'E89', 'E90', 'E91', 'E94', 'E95', 'E96'}; % Richtig N170 % Okzipito-zeitliche Kanäle der rechten Hemisphäre% für die N170-Antworten mit den Kanal-Etiketten für die 128%-Kanäle Geodätische Hydrocel Sensor Net
EEG = pop_select (EEG, "Kanal", Kanäle); % Auswahl der Kanäle
Virtual_channel = Mittelwert (EEG.data, 1); % Die Kombination der einzelnen Kanäle, um einen virtuellen Kanal
Eingang für Schritt 3.3.2 Beschreibung
N170_peak = max (abs ((averaged_ERPs (0,13 * 0,2 * srate srate: 0,2 * 0,2 * srate srate), [], 2)); % Maximale Amplitude innerhalb einer Latenz Fenster für jeden Teilnehmer in uV
N170_peaklatency = 1000 * (Finden (averaged_ERP (0,13 * 0,2 * srate srate: 0,2 * 0,2 * srate srate) == N170_peak) + 0,2 + 0,13 * EEG.srate EEG.srate). / EEG.srate % Peak-Latenz in msec
N170_mean = Mittelwert (averaged_ERPs: 0,13 * 0,2 * srate srate: 0,2 * 0,2 * srate srate), [], 2); % Mittlere Amplitude in uV

Tabelle 1. MATLAB-Befehle zu implementieren thBeispiel e-Experiment und Analyse mit hoher Dichte EEG-Aufzeichnungen auf Kanal-und Source-Level. Tabelle fasst den Code, um die Gesichter zu implementieren vs verschlüsselte Gesichter Beispiel Experiments. Ferner ist der Code für die Verarbeitung des Pre Roh-EEG wird vorgestellt. Darüber hinaus werden Methoden zur Extraktion von Welleneigenschaften für Kanalpegel Analyse der ereignisbezogenen Reaktion gezeigt.

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Discussion

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Der vorliegende Artikel beschreibt die Aufzeichnung und Analyse von hoher Dichte EEG für den Wiederaufbau der kortikalen Generatoren mit Boundary-Element-Modelle, die auf altersgerechte durchschnittliche MRI-Vorlagen und Tiefe gewichtete Minimum-Norm-Schätzung in einem Standard-ERP-Paradigma für Kinder geeignet. In diesem Paradigma werden Bilder von Gesichtern und Rührei Gesichter präsentiert. Verschiedene Autoren dieses Paradigma verwendet, um die Entwicklung der Gesichtsverarbeitungsmechanismen über 35 Entwicklung zu untersuchen. Auf der Kanalebene, mehr negativen Ausschläge über rechten occipito zeitliche Kanäle für das Gesicht Zustand in den Zustand Rührei Gesicht beschrieben. Die Topographie, Latenz und Antwortcharakteristik in Einklang mit der N170-Komponente 34. Zurück Quelle und gleichzeitiger EEG-fMRT-Untersuchungen berichten, dass die spindelförmigen Gyrus ist eine wahrscheinliche Generator der N170 Antwort. Die Ergebnisse der Analyse zeigen, dass Stromquelle Inversion mit einer Tiefe gewichtete GrenzElemente-Modell (BEM) können verwendet werden, um Quellaktivität im Gesicht kletterte Gesicht Paradigma auf der Ebene der einzelnen Teilnehmer zu lokalisieren, in der spindelförmigen Gyrus werden. Die Verwendung von Kopfmodellen basierend auf der Anatomie des einzelnen Teilnehmers oder der Einsatz von altersgerechten gemittelt anatomischen Scans für Entwicklungsstudien, in denen die individuelle Anatomie nicht verfügbar ist, wird die genaue Quellenlokalisierung 2 zu ermöglichen. Ferner können die Regionen von Interesse basierend auf anatomischen Kenntnisse oder automatische Parzellierung Algorithmen, um die ereignisbezogenen Antwort von besonderer kortikalen Regionen untersuchen, identifiziert werden.

Es gibt mehrere Einschränkungen Quellenrekonstruktion, insbesondere in Entwicklungs Proben vor. Zuerst Quellenrekonstruktion nach durchschnittlichen Vorlagen für verschiedene Altersgruppen annimmt, dass die einzelnen zeigt typische Entwicklung des Gehirns zu ihrer chronologischen Alter, die nicht notwendigerweise der Fall sein könnte, insbesondere im Patientengruppen. FürBeispiel beschriebenen verschiedenen Studien atypischen Trajektorien in Gehirnwachstum für Kinder früh geboren 36 oder 37 Kinder mit Autismus. Es ist schwer abzuschätzen, wie diese anatomischen Unterschiede wird die Genauigkeit der inversen Lösung und Bias Ergebnisse der Vergleiche zwischen atypischen und typischen Kontrollgruppen beeinflussen.

Zweitens, vorwärts Modelle wie der Boundary-Element-Modell (BEM) nicht Leitfähigkeitsinhomogenitäten nehmen innerhalb Fächer, z. B. Unterschiede zwischen grauer und weißer Substanz. Die Genauigkeit der subkortikalen Quellen ist daher begrenzt. Source-Lösungen wurden in kortikalen Quellen aus diesem Grund beschränkt. Finite-Elemente-Modelle können für eine genauere Auflösung von subkortikalen Generatoren angewendet werden. Mit Lösungen zum Kortex beschränkt ist, ist es wichtig, im Hinterkopf behalten, dass die Aktivierung in kortikalen Regionen können zugrunde liegenden subkortikalen ursächlichen Mechanismen, z. B. Feedback-Kommunikation über Thalamus-Schleifen zu reflektieren.Daher werden kausale Rückschlüsse auf die Beteiligung der kortikalen Regionen begrenzt, es sei denn komplexere Modelle verwendet werden, die derzeit nur für den typischen Erwachsenen Anatomie, z. B., Dynamische Modellierung Kausal 38,39 verfügbar sind.

Ferner Boundary-Element-Modelle übernehmen abgeschlossenen Schalen für jedes Fach. Allerdings haben junge Säuglinge weiche Stellen in ihren Schädeln, wo die Nähte zwischen den Schädelknochen sind noch nicht vollständig zusammengeführt 15. Diese Verletzung von BEM Annahmen begrenzt die Anwendbarkeit der Quellenrekonstruktion mit BEM bei Säuglingen jünger als 2 Jahre alt. Finite-Elemente-Modelle für Quell-Rekonstruktion in diesem Altersbereich eingesetzt werden.

Drittens, auch wenn altersgerechte Kopfmodelle wurden für die Quellenrekonstruktion verwendet, Leitfähigkeitswerte auf Basis von Erwachsenen Proben wurden verwendet, um die Leitfähigkeit in jedem Fach zu modellieren. Allerdings ist Gewebeleitfähigkeit wahrscheinlich Entwicklung umstellen, zB. Durcherhöht die Knochendichte 15. Leitfähigkeitswerte für Gewebetypen in BEM für den menschlichen Säuglingen und Kindern verwendet werden, sind derzeit nicht verfügbar, unser Wissen.

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Disclosures

Publikationskosten für diesen Artikel wurden von Elektro Geodäten, Inc. gesponsert

Acknowledgments

Wir wollen Prof. John Richards, University of South Carolina, für die Gewährung der uns Zugang zu den Entwicklungs MRI-Datenbank und hilfreiche Diskussionen. Wir möchten auch unseren Geldgebern danken Great Ormond Street Kinderhilfswerk, UCL Impact & Grand Challenges.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
High-density EEG sensor net (128 or 256 channels) HydroCel Geodesic Sensor Net 128 Electrical Geodesic Inc., Oregon, US
EEG high impendance amplifier NetAmps 200 Electrical Geodesic Inc., Oregon, US
Data Acquisition Computer  PowerMac G4 Apple Inc, California, US
Stimulus Presentation Computer Optiplex 745 Dell Computers Inc., Texas, US
Stimulus Presentation Software MATLAB R2012b with PsychToolBox Brainard et al. 1997
EEG recording software NetStation 4.5.1 Electrical Geodesic Inc., Oregon, US
EEG analysis software MATLAB R2012b The Mathworks Inc.
EEGLAB Delorme et al. 2004
BrainStorm Sylvain et al. 2001
MRI processing software FreeSurfer Fischl et al. 2004
OpenMEEG Gramfort et. al. 2010
Delorme, A., & Makeig, S. EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single trial EEG dynamics including independent component analysis. Journal of Neuroscience Methods, 134(1), 9–21, (2004).
Sylvain, B., John, C., Dimitrios, P., & Richard, M. Brainstorm: A User Friendly Application for MEG/EEG Analysis. Computational Intelligence and Neuroscience, 1–13, (2011).
Fischl, B. et al. Automatically parcellating the human cerebral cortex. Cerebral Cortex, 14(1), 11–22, (2004).
Gramfort, A., Papadopoulo, T., Olivi, E., & Clerc, M. OpenMEEG: opensource software for quasistatic bioelectromagnetics. BioMedical Engineering OnLine, 9(1), 45, (2010).
Brainard, D. H. The psychophysics toolbox. Spatial vision, (1997).

DOWNLOAD MATERIALS LIST

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Kortikale Quelle Analyse von High-Density-Aufnahmen EEG bei Kindern
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Bathelt, J., O'Reilly, H., de Haan, M. Cortical Source Analysis of High-Density EEG Recordings in Children. J. Vis. Exp. (88), e51705, doi:10.3791/51705 (2014).More

Bathelt, J., O'Reilly, H., de Haan, M. Cortical Source Analysis of High-Density EEG Recordings in Children. J. Vis. Exp. (88), e51705, doi:10.3791/51705 (2014).

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