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Neuroscience

Stimulusspezifische cortical Visual Evokierte potenzielle morphologische Muster

Published: May 12, 2019 doi: 10.3791/59146
Automatic Translation
1,2, 1,2, 1,2, 1,2
1Department of Communication Sciences and Disorders, The University of Texas at Austin, 2Central Sensory Processes Laboratory, The University of Texas at Austin

Summary

In diesem Beitrag stellen wir ein Protokoll zur Untersuchung differenziell kortikalvisuellevokiert erdialer potenzieller morphologischer Muster durch Stimulation ventraler und dorsaler Netzwerke unter Verwendung von EEG mit hoher Dichte vor. Visuelle Objekt- und Bewegungsreizparadigmen mit und ohne zeitlichen Jitter werden beschrieben. Visuelle evozierte potenzielle morphologische Analysen werden ebenfalls skizziert.

Abstract

Dieser Beitrag stellt eine Methodik zur Erfassung und Analyse kortikalvisuell evozierter Potentiale (CVEPs) als Reaktion auf verschiedene visuelle Reize unter Verwendung der 128-Kanal-Elektroenzephalographie (EEG) mit hoher Dichte dar. Das spezifische Ziel der beschriebenen Reize und Analysen ist es zu untersuchen, ob es möglich ist, zuvor berichtete CVEP-Morphologiemuster zu replizieren, die durch einen scheinbaren Bewegungsreiz ausgelöst werden, der sowohl ventrale als auch dorsale zentrale visuelle Netzwerke, mit Objekt- und Bewegungsreizen, die entwickelt wurden, um ventrale und dorsale visuelle kortikale Netzwerke separat zu stimulieren.  Es werden vier visuelle Paradigmen vorgestellt: 1. Randomisierte visuelle Objekte mit konsistenter zeitlicher Darstellung. 2. Randomisierte visuelle Objekte mit inkonsistenter zeitlicher Darstellung (oder Jitter).  3. Visuelle Bewegung über ein radiales Feld der kohärenten zentralen Punktbewegung ohne Jitter.  4. Visuelle Bewegung über ein radiales Feld der kohärenten zentralen Punktbewegung mit Jitter.  Diese vier Paradigmen werden in einer pseudo-randomisierten Reihenfolge für jeden Teilnehmer dargestellt.  Jitter wird eingeführt, um zu sehen, wie sich mögliche antizipatorische Effekte auf die Morphologie der Objekt-Onset- und Motion-Onset-CVEP-Antwort auswirken können.  EEG-Datenanalysen werden ausführlich beschrieben, einschließlich Schritte der Datenexportierung von und Import in Signalverarbeitungsplattformen, schlechte Kanalerkennung und -entfernung, Artefaktabweisung, Mittelung und Kategorisierung des durchschnittlichen CVEP morphologischen Mustertyp basierend auf Latenzbereichen von Komponentenspitzen. Repräsentative Daten zeigen, dass der methodische Ansatz in der Tat sensibel ist, wenn es darum geht, morphologische Muster von CVEP-Morphologiemustern zu entlocken, und daher nützlich sein kann, um das größere Forschungsziel zu erreichen. Angesichts der hohen zeitlichen Auflösung des EEG und der möglichen Anwendung von EEG mit hoher Dichte in Quellenlokalisierungsanalysen ist dieses Protokoll ideal für die Untersuchung unterschiedlicher CVEP-Morphologiemuster und der zugrunde liegenden neuronalen Mechanismen, die diese unterschiedlichen Reaktionen.

Introduction

Elektroenzephalographie (EEG) ist ein Werkzeug, das einen kostengünstigen und nicht-invasiven Ansatz zur Untersuchung der kortikalen Verarbeitung bietet, insbesondere im Vergleich zu kortikalen Bewertungsmethoden wie funktioneller Magnetresonanztomographie (fMRI), Positronenemission Tomographie (PET) und Diffusionstensorbildgebung (DTI)1. EEG bietet auch eine hohe zeitliche Auflösung, die bei Deranwendung von Maßnahmen wie fMRI, PET oder DTI2nicht erreicht werden kann. Eine hohe zeitliche Auflösung ist bei der Untersuchung der zentralen zeitlichen Funktion von entscheidender Bedeutung, um eine Millisekunden-Präzision neurophysiologischer Mechanismen im Zusammenhang mit der Verarbeitung spezifischer Eingaben oder Ereignisse zu erhalten.  Im zentralen visuellen System sind kortikale visuelle evozierte Potentiale (CVEPs) ein beliebter Ansatz bei der Untersuchung von zeitgebundenen neuronalen Prozessen in der Großhirnrinde.  CVEP-Antworten werden über eine Reihe von Ereignisversuchen aufgezeichnet und gemittelt, was zu Spitzenkomponenten (z. B. P1, N1, P2) in bestimmten Millisekundenintervallen führt. Das Timing und die Amplitude dieser peak neuronalen Reaktionen können Informationen über kortikale Verarbeitungsgeschwindigkeit und Reifung sowie Defizite in der kortikalen Funktion3,4,5liefern.

CVEPs sind spezifisch für den Typ der visuellen Eingabe, die dem Betrachter angezeigt wird. Unter Verwendung bestimmter Reize in einem CVEP-Paradigma ist es möglich, die Funktion von verschiedenen visuellen Netzwerken wie dem ventralen Strom, der an der Verarbeitung von Form und Farbe beteiligt ist, oder parvozellulären und magnozellulären 8, und der dorsale Strom, der weitgehend Bewegung oder magnozellulären Eingang9,10verarbeitet. CVEPs, die von diesen Netzwerken generiert wurden, waren nicht nur nützlich, um typische neurophysiologische Mechanismen, die dem Verhalten zugrunde liegen, besser zu verstehen, sondern auch bei der gezielten Behandlung atypischer Verhaltensweisen in klinischen Populationen. Beispielsweise wurden verzögerte CVEP-Komponenten sowohl in dorsalen als auch in ventralen Netzwerken bei Kindern mit Legasthenie berichtet, was darauf hindeutet, dass die visuelle Funktion in diesen beiden Netzwerken bei der Ausarbeitung eines Interventionsplans11ins Visier genommen werden sollte.  So bieten cVEPs, die über EEG aufgezeichnet werden, ein leistungsfähiges klinisches Werkzeug, mit dem sowohl typische als auch atypische visuelle Prozesse bewertet werden können.

In einer aktuellen Studie wurde EEG mit hoher Dichte verwendet, um die scheinbaren Bewegungs-Onset-CVEPs bei typischerweise entwickelnden Kindern zu messen, mit dem Ziel, variable CVEP-Antworten und verwandte visuelle kortikale Generatoren in der gesamten Entwicklung zu untersuchen. Die Teilnehmer betrachteten passiv scheinbare Bewegungsreize12,13,14,15, die sowohl aus Formwechsel als auch aus Bewegung bestanden, um gleichzeitig dorsale und ventrale Ströme zu stimulieren. Es wurde festgestellt, dass etwa die Hälfte der Kinder mit einer CVEP-Wellenform formte, oder Morphologie, bestehend aus drei Spitzen (P1-N1-P2, Muster A).  Diese Morphologie ist eine klassische CVEP-Antwort, die in der gesamten Literatur beobachtet wird. Im Gegensatz dazu präsentierte sich die andere Hälfte der Kinder mit einem morphologischen Muster, das aus fünf Spitzen bestand (P1-N1a-P2a-N1b-P2b, Muster B). Unseres Wissens wurde das robuste Auftreten und der Vergleich dieser morphologischen Muster bisher in der CVEP-Literatur weder in kinder- als auch in erwachsenen Populationen diskutiert, obwohl eine variable Morphologie sowohl in der Motion-Onset CVEPs14,16. Darüber hinaus wären diese morphologischen Unterschiede in der Forschung mit anderen kortikalen funktionellen Bewertungsmethoden wie fMRI oder PET aufgrund der geringen zeitlichen Auflösung dieser Maßnahmen nicht erkennbar gewesen.

Um die kortikalen Generatoren der einzelnen Spitzenwerte in den CVEP-Mustern A und B zu bestimmen, wurden Quellenlokalisierungsanalysen durchgeführt, bei denen es sich um einen statistischen Ansatz handelt, der zur Schätzung der wahrscheinlichsten kortikalen Regionen am CVEP-Antwort12,13 . Für jeden Peak wurden unabhängig vom morphologischen Muster primäre und höherrangige visuelle Kortiken als Quellen des CVEP-Signals identifiziert.  So scheint es, dass der Hauptunterschied, der cvEP-Morphologie durch scheinbare Bewegung entsteht, darin besteht, dass diejenigen mit Muster B visuelle kortikale Regionen während der Verarbeitung zusätzlich aktivieren. Da diese Mustertypen bisher in der Literatur nicht identifiziert wurden, bleibt der Zweck der zusätzlichen visuellen Verarbeitung bei Muster B mit CVEP unklar.  Daher ist das nächste Ziel in dieser Forschungslinie, ein besseres Verständnis der Ursache der differentialen CVEP-Morphologie zu gewinnen und ob solche Muster mit dem visuellen Verhalten sowohl in typischen als auch in klinischen Populationen zusammenhängen können.

Der erste Schritt, um zu verstehen, warum einige Individuen eine CVEP-Morphologie im Vergleich zu einem anderen demonstrieren könnten, besteht darin, festzustellen, ob diese Antworten intrinsischer oder extrinsischer Natur sind.  Mit anderen Worten, wenn eine Person ein Muster als Reaktion auf einen visuellen Reiz zeigt, wird sie dann mit einem ähnlichen Muster wie alle Reize reagieren?  Oder ist diese Reaktion stimulusabhängig, spezifisch für das visuelle Netzwerk oder Netzwerke aktiviert?

Um diese Frage zu beantworten, wurden zwei passive visuelle Paradigmen entwickelt, die bestimmte visuelle Netzwerke separat aktivieren sollen. Der in der ersten Studie vorgestellte Stimulus wurde entwickelt, um sowohl dorsale als auch ventrale Ströme gleichzeitig zu stimulieren; Daher war nicht bekannt, ob eines oder beide Netzwerke an der Erzeugung spezifischer Wellenformmorphologie beteiligt waren. Im aktuellen methodischen Ansatz besteht das Paradigma zur Stimulierung des ventralen Stroms aus stark identifizierbaren Objekten in Grundformen von Quadraten und Kreisen, die Objekt-onset-CVEPs hervorrufen. Das Paradigma, das entwickelt wurde, um den dorsalen Strom zu stimulieren, besteht aus visueller Bewegung über ein radiales Feld von kohärenten zentralen Punktbewegungspunkten mit einer festen Geschwindigkeit in Richtung eines Fixierungspunkts, wodurch Bewegungs-onset CVEPs ausgelöst werden.

Eine zweite Frage, die sich als Ergebnis der ersten Studie ergab, war, ob die differenzielle VEP-Morphologie auf die Vorfreude der Teilnehmer auf bevorstehende Reize zurückzuführen sein könnte13. Zum Beispiel hat die Forschung gezeigt, dass top-down kortikale oszillatorische Aktivität, die vor einem Zielreiz auftritt, nachfolgende CVEP und Verhaltensreaktionen bis zu einem gewissen Grad vorhersagen kann17,18,19. Das scheinbare Bewegungsparadigma in der ersten Studie verwendete nicht-randomisierte Rahmen eines radialen Sterns und Kreises mit konsistenten Interstimulus-Intervallen (ISIs) von 600 ms. Dieses Design könnte die Erwartung und Vorhersage des bevorstehenden Stimulus mit resultierende oszillatole Aktivität, die die nachfolgende CVEP-Morphologie12,13,19.

Um dieses Problem zu beheben, werden die visuellen Objekt- und Bewegungsparadigmen im aktuellen Protokoll sowohl mit konsistenten ISIs mit demselben zeitlichen Wert als auch mit randomisierten ISIs mit unterschiedlichen zeitlichen Werten (d. h. Jitter) entworfen.  Mit diesem Ansatz kann möglicherweise bestimmt werden, wie sich zeitliche Variationen auf die VEP-Morphologie in unterschiedlichen visuellen Netzwerken auswirken können. Insgesamt soll mit dem beschriebenen Protokoll festgestellt werden, ob das visuelle Objekt und die Bewegungsreize empfindlich auf Variationen in der CVEP-Morphologie reagieren und ob die zeitliche Variation der Reizdarstellung die Merkmale der CVEP-Antwort beeinflussen würde, einschließlich Spitzenlatenz, Amplitude und Morphologie. Für die Zwecke des aktuellen Papiers besteht das Ziel darin, die Durchführbarkeit des methodischen Ansatzes zu ermitteln. Es wird vermutet, dass sowohl visuelle Objekte als auch Bewegung variable Morphologie auslösen können (d. h. Muster A und B werden als Reaktion auf beide Reize über die Probanden hinweg beobachtet) und dass zeitliche Variationen sich auf Objekt-ein- und bewegungseins beeinflussen würden.

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Protocol

Alle hier beschriebenen Methoden wurden vom Institutional Review Board (IRB) für Humanforschung an der University of Texas at Austin genehmigt.

1. Stimuli Eigenschaften

  1. Erstellen Sie Objektreize mithilfe von Open-Source-Bildern, die über die Bank of Standardized Stimuli (BOSS) verfügbar sind. Diese Datenbank besteht aus standardisierten Bildern, die in visuellen kognitiven Experimenten verwendet werden.  Laden Sie vier Bilder (z.B. ball02, book01a, brick, button03) mit einer hohen Identifikationsrate (über 75%)20,21herunter.
  2. Erstellen Sie Bewegungsreize mit einer modifizierten Version des DotDemo-Skripts, das über den Open-Source-Funktionssatz Psychtoolbox-3 über MATLAB und die in MATLAB verfügbare Filmfunktion verfügbar ist (siehe Ergänzende Datei).
    1. Konfigurieren Sie die Punktfeldparameter entsprechend der Größe des Präsentationsbildschirms und der Anzeigeentfernung.
    2. Geben Sie 3600 für die Anzahl der Filmrahmen ein.
    3. Geben Sie 80 (in cm) für die Monitorbreite ein.
    4. Geben Sie die Punktgeschwindigkeit bei 5°/s ein.
    5. Geben Sie einen Punkt-Limited-Lifetime-Anteil von 0,05 ein.
    6. Geben Sie 200 für die Anzahl der Punkte ein.
    7. Geben Sie den Mindestradius des Feld-Ringals als 1° und das Maximum als 15° ein.
    8. Geben Sie 0,2° für die Breite jedes Punktes ein.
    9. Geben Sie 0,35° für den Radius des Fixierungspunkts ein.
    10. Geben Sie an, dass weiße Punkte auf schwarzem Hintergrund verwendet werden.
    11. Exportieren Sie den Film im .avi-Format.

2. Visuelles Paradigmendesign

  1. Erstellen Sie Paradigmen über Stimulus-Präsentationssoftware. Generieren Sie Fixationskreuze mit Courier New Size 18 Schriftart, fett und zentriert auf dem Präsentationsbildschirm.
  2. Entwerfen Sie das visuelle Objektparadigma ohne zeitlichen Jitter (d. h. konsistente ISI-Werte), indem Sie ein schwarzes Fixierungskreuz auf einem weißen Hintergrund erstellen, das für 500 ms dargestellt wird, gefolgt von einem von vier Objekten, die in randomisierter Reihenfolge präsentiert werden: Kugel, Buch, Ziegel oder Knopf.
    1. Präsentieren Sie jedes Objekt für 600 ms (Abbildung 1A).  Zeige alle Objekte 75 Mal, für insgesamt 300 Versuche und eine Paradigmendauer von 5,5 min.
  3. Entwerfen Sie das visuelle Objektparadigma mit zeitlichem Jitter so, dass es aus demselben schwarzen Fixierungskreuz auf einem weißen Hintergrund besteht, das für einen Zeitraum von 500 oder 1.000 ms angezeigt wird und gefolgt von einem der vier Objekte, das 600 oder 1000 ms dauert (Abbildung1B).
    1. Erstellen Sie vier Versuche mit Stimulus-Präsentationssoftware: ein Fixierungskreuz mit einer Dauer von 500 ms, gefolgt von einem Objekt für 600 ms; ein Fixierungskreuz mit einer Dauer von 500 ms, gefolgt von einem Objekt für 1.000 ms; ein Fixierungskreuz mit einer Dauer von 1.000 ms, gefolgt von einem Objekt für 600 ms; und ein Fixationskreuz mit einer Dauer von 1.000 ms, gefolgt von einem Objekt für 1.000 ms.
      1. Randomisieren Sie diese Versuche. Präsentieren Sie jede Studie 19 Mal, gipfelnd in 304 Versuchen und was zu einer Betrachtungszeit von ca. 7,85 Minuten.
  4. Erstellen Sie das visuelle Bewegungsparadigma ohne zeitlichen Jitter, indem Sie ein weißes Fixierungskreuz erzeugen, das auf einem schwarzen Hintergrund zentriert ist und 500 ms lang ist, gefolgt vom visuellen Bewegungsfilm, der für ca. 1.000 ms abgeschnitten wird (Abbildung 2A).
    1. Wiederholen Sie diese Sequenz insgesamt 300 Mal, für eine Betrachtungsdauer von ca. 7,5 min.
  5. Erstellen Sie das visuelle Bewegungsparadigma mit zeitlichem Jitter mit demselben Fixierungskreuz, das intervalle von 500, 750 oder 1.000 ms dauert.
    1. Präsentieren Sie nach jedem Fixierungskreuz den visuellen Bewegungsfilm mit einer Dauer von ca. 600 oder 1.000 ms (Abbildung 2B).
    2. Erstellen Sie sechs Versuche: Ein Fixationskreuz mit einer Dauer von 500 ms, gefolgt von einem Film für 600 ms, einem Fixationskreuz mit einer Dauer von 750 ms, gefolgt von einem Film für 600 ms, einem Fixationskreuz mit einer Dauer von 1.000 ms, gefolgt von einem Film für 600 ms , ein Fixationskreuz mit einer Dauer von 500 ms, gefolgt von einem Film für 1000 ms, einem Fixationskreuz mit einer Dauer von 750 ms, gefolgt von einem Film für 1.000 ms und einem Fixationskreuz mit einer Dauer von 1.000 ms, gefolgt von einem Film für 1.000 ms.
      1. Randomisieren Sie diese Versuche, wobei jede 50 Mal gezeigt wird.  Präsentieren Sie insgesamt 300 Versuche, für einen Betrachtungszeitraum von ca. 7.75 min.

3. Zustimmung der Teilnehmer, Fallverlauf und Vision Screening

  1. Begrüßen Sie den Teilnehmer bei der Ankunft. Ein einholen Sie eine informierte Zustimmung, indem Sie dem Teilnehmer eine Zustimmung zur Teilnahme am Forschungsformular vorlegen. Erläutern Sie dem Teilnehmer das Zustimmungsformular und beantworten Sie alle auftretenden Fragen.
  2. Lassen Sie den Teilnehmer ein Fallverlaufsformular ausfüllen, das Informationen über Muttersprache, Handlichkeit, Hörstatus, Sehstatus und andere Diagnosen enthält, die der Teilnehmer haben kann (z. B. psychologische und neurologische). Teilnehmer, die von Hörverlust und/oder neurologischen Diagnosen berichten, wie z. B. traumatische Hirnverletzungen, ausschließen.  Schließen Sie alle anderen Teilnehmer ein.
  3. Begleiten Sie den Teilnehmer aus dem Labor, um ein Sehscreening mit einem Snellen-Diagramm abzuschließen, um die Sehschärfe zu bestimmen. Lassen Sie den Teilnehmer 20 Meter vom Diagramm entfernt stehen und beginnen, indem er sein linkes Auge bedeckt, um die Sehschärfe des rechten Auges zu bestimmen, und dann die Augen wechseln, um die Sehschärfe des linken Auges zu bestimmen. Berechnen Sie die Sehschärfe basierend auf der kleinsten Textzeile, die der Teilnehmer mindestens die Hälfte der Gesamtzahl der Buchstaben wiederholen kann.
    HINWEIS: Wenn der Teilnehmer beispielsweise 5 der 8 Buchstaben auf der Linie 20/20 wiederholt, wird die Sehschärfe in diesem Auge als 20/20 berechnet.
  4. Begleiten Sie den Teilnehmer in den EEG-Aufnahmeraum. Lassen Sie den Teilnehmer auf dem dafür vorgesehenen Stuhl in der Mitte einer doppelwandigen, magnetisch abgeschirmten Schallschutzkabine sitzen.

4. EEG-Vorbereitung

  1. Messen Sie den Kopfumfang des Teilnehmers in Zentimetern und wählen Sie die entsprechende EEG-Nettogröße aus. Messen und markieren Sie den Mittelpunkt der Kopfhaut (Mitte zwischen Nasion/Inion und rechten und linken Mastoiden) für die Platzierung der Referenzelektrode.
  2. Bereiten Sie eine Lösung aus warmem Wasser (1 L) gemischt mit Babyshampoo (5 ml) und Kaliumchlorid (11 g/10 ccm) vor, die die elektrische Leitfähigkeit zwischen Elektroden und Kopfhaut erhöht, was zu niedrigeren Spannungsimpedanzen und einem erhöhten Signal-Rausch-Verhältnis führt.
  3. Legen Sie das EEG-Netz in die Lösung. Lassen Sie das Netz in der Lösung für 5 min einweichen, bevor Sie auf die Kopfhaut des Teilnehmers.
  4. Schalten Sie den Stimulus-Präsentationscomputer und den EEG-Erfassungscomputer ein.
  5. Legen Sie ein Handtuch oder anderes saugfähiges Material um den Hals des Teilnehmers, um zu verhindern, dass die Lösung auf seine Kleidung tropft.
  6. Schließen Sie das EEG-Netz an den Verstärker an. Weisen Sie den Teilnehmer an, beim Anziehen des EEG-Netzes die Augen zu schließen, um zu verhindern, dass ihm die Lösung in die Augen tropft.
  7. Greifen Sie das EEG-Netz mit beiden Händen fest und verteilen Sie es auf den Kopf des Teilnehmers. Stellen Sie sicher, dass das Netz symmetrisch auf dem Kopf der Kopfhaut platziert ist, mit der Referenzelektrode am Mittelliniepunkt der Kopfhaut, der gemessen wurde. Ziehen Sie die Kinn- und Augennetzlinien fest, um eine sichere Verbindung zwischen Kopfhaut und Elektroden zu gewährleisten. Fragen Sie den Teilnehmer, ob er sich wohl fühlt und ob etwas angepasst werden muss.
  8. Prüfen Sie die richtigen Elektrodenimpedanzwerte mit einem durchschnittlichen Ziel wert von 10 k.-
  9. Um die Impedanzwerte nach der Platzierung des Elektrodennetzes zu reduzieren, verwenden Sie eine 1 ml Pipette, um die Kaliumchloridlösung auf die Kopfhaut/Elektroden mit hoher Impedanz aufzutragen. Setzen Sie diesen Prozess fort, bis angemessene Impedanzenwerte über die Elektroden hinweg erreicht sind.

5. EEG-Aufnahme

  1. Weisen Sie den Teilnehmer an, sich auf die visuellen Reize zu konzentrieren, die auf dem Monitor angezeigt werden. Der Betrachtungsabstand beträgt ca. 65 Zoll.
  2. Verwenden Sie einen Pseudozufallszahlengenerator, um die Reihenfolge der Darstellung für die vier visuellen Paradigmen zu bestimmen.
  3. Beginnen Sie mit den visuellen Aufgaben und der EEG-Aufzeichnung.
  4. Überwachen Sie die EEG-Aufzeichnung bei Bedarf. Wenn das laufende EEG eine hohe myogene oder 60 Hz-Aktivität aufweist, unterbrechen Sie das Experiment, um die Verbindung zwischen Elektroden und Kopfhaut erneut zu überprüfen.
  5. Wiederholen Sie die Schritte 5.3 und 5.4 für das visuelle Objektparadigma, das visuelle Objekt mit dem zeitlichen Jitterparadigma, das visuelle Bewegungsparadigma und die visuelle Bewegung mit dem zeitlichen Jitterparadigma.
  6. Weisen Sie den Teilnehmer am Ende des Experiments an, die Augen zu schließen, um zu verhindern, dass die Lösung beim Entfernen des Netzes in seine Augen eindringt. Beginnen Sie mit dem Lösen der Kinn- und Augennetzlinien, dann entfernen Sie das Netz, indem Sie sanft den Kinnriemen nach oben und über den Kopf des Teilnehmers ziehen, um sicherzustellen, dass sich das Netz nicht in den Haaren des Teilnehmers verheddert.
  7. Trennen Sie das EEG-Netz vom Verstärker. Beginnen Sie den Desinfektionsprozess, indem Sie die EEG-Kappe in einen mit Wasser gefüllten Eimer ein- und auslegen und unter einem Wasserhahn spülen. Erstellen Sie dann die Desinfektionslösung, indem Sie dem Desinfektionseimer ca. 2 l Wasser hinzufügen und 15 ml Desinfektionsmittel mit dem Wasser vermischen.
  8. Tauchen Sie das Sensorende des Netzes in das Desinfektionsmittel ein. Stellen Sie einen Timer für 10 min; für die ersten 2 min, tauchen Sie das Netz kontinuierlich auf und ab. Lassen Sie das Netz für den Rest der 10 min einweichen.
  9. EEG-Netz aus Desinfektionslösung entfernen. Legen Sie das EEG-Netz in und aus dem mit Wasser gefüllten Elektrodeneimer und unter fließendem Wasser zum Spülen. Wiederholen Sie dies viermal.  Lassen Sie das Netz trocknen.

6. EEG-Analysen

  1. Exportieren Sie EEG-Dateien für Analysen in MATLAB über die EEGLAB-Toolbox mit einem 1 Hz-Hochpassfilter, Segmentierung um jede Studie (oder Veranstaltung) von 100 ms Vorstimulus- und 500 ms Nachstimulus-Perioden.
  2. Importieren Sie Daten mithilfe der EEGLAB-Toolbox.
    1. Wählen Sie die Option Datei aus dem Dropdown-Menü und klicken Sie auf Daten importieren.  Wählen Sie EEGLAB-Funktionen und Plugins aus dem Menü.  Klicken Sie als Nächstes auf das entsprechende Exportdateiformat.
  3. Weisen Sie Kanalpositionen basierend auf der Art der Elektrodenmontage neu zu, indem Sie im Dropdown-Menü Bearbeiten und Kanalpositionenauswählen.  Klicken Sie auf Locs suchen und wählen Sie die Ellipsen aus, um den Pfad der von Interesse sindden Elektrodenmontagedatei zu finden.
  4. Weisen Sie den Epochenanfangs- und -endzeiten Vor- und Nachstimuluszeiten zu. Geben Sie im Feld Startzeit einen Wert von -0,1 s ein.
  5. Baseline-korrekte Daten gemäß dem Pre-Stimulus-Intervall.
  6. Identifizieren und entfernen Sie fehlerhafte Kanäle mithilfe der Wahrscheinlichkeit bei einem Z-Score-Schwellenwert von 2,5.
    1. Überprüfen Sie die erfolgreiche Identifizierung und Entfernung fehlerhafter Kanäle, indem Sie alle Elektroden zeichnen. Entfernen Sie manuell Kanäle mit mittleren Spannungsamplituden außerhalb des Bereichs von +/- 30 V.
  7. Führen Sie die Artefaktableitung durch Eingabe von Werten von -100 V und +100 V durch.
    HINWEIS:     Diese Methode ist wirksam bei der Entfernung der Augenaktivität, die an Augenelektroden aufgezeichnet wird (126, 127). Es kann jedoch erforderlich sein, Versuche mit Artefakt, die bei Kleinspannungsamplitude (d. h. innerhalb des Bereichs von +/- 100 V) auftreten, manuell zu entfernen.
    1. Beachten Sie Die Kanäle, die für ganze Segmente schlecht waren (d. h. mit Spannungen außerhalb des Bereichs +/-100 V) und rot hervorgehoben wurden. Entfernen Sie diese fehlerhaften Kanäle manuell, wenn sie 60 % oder mehr der abgelehnten Versuche ausmachen. Wiederholen Sie diesen Schritt so oft wie nötig.
    2. Folgen Sie den Zuvor beschriebenen Schritten zum Entfernen von Artefakten. Stellen Sie sicher, dass mindestens 100 Sweeps akzeptiert werden. Entfernen Sie Die für die Ablehnung markierten Versuche.
  8. Plotkanal 75 (entspricht Oz) oder die Kanäle von Interesse, um morphologische Muster zu kategorisieren. Stellen Sie vor dem Plotten dieses Kanals sicher, dass sie eine Vorstimulus-Baselinekorrektur durchführen.
  9. Wählen Sie Muster A, wenn die CVEP-Morphologie durch einen großen positiven Peak bei ca. 100-115 ms (P1) gekennzeichnet ist, gefolgt von einem negativen Peak bei ca. 140-180 ms (N1) und einem positiven Peak bei ca. 165-240 ms (P2).
  10. Wählen Sie Muster B, wenn die CVEP-Morphologie durch einen großen positiven Peak bei ca. 100-115 ms (P1) gekennzeichnet ist, gefolgt von einem negativen Peak bei ca. 140-180 ms (N1a), einem positiven Peak bei ca. 180-240 ms (P2a), dann einem negativen Peak bei ca. 230-280 ms (N1b) und positive Spitze bei ca. 260-350 ms (P2b).
  11. Fügen Sie einzelne Datensätze entsprechend dem morphologischen Muster an, das visuell beobachtet wurde, um einen Gruppendurchschnitt zu erstellen. Benennen und speichern Sie die neu zusammengeführte Datasetdatei.
  12. Zeigen Sie angehängte Dateien als Durchschnitt an, indem Sie die kanäle(n) von Interesse zeichnen.

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Representative Results

Abbildung 3 und Abbildung 4 zeigen die repräsentativen CVEP-Ergebnisse von fünf Teilnehmern im Alter von 19 bis 24 Jahren, die jedes visuelle Paradigma passiv betrachteten. Dieser Entwurf ermöglichte die Beobachtung von CVEP-Antworten, die von visuellen Objekten (mit und ohne Jitter) und visueller Bewegung (mit und ohne Jitter) sowohl innerhalb als auch über Subjekte je nach Bedingung ausgelöst wurden.  Die Teilnehmer-CVEPs wurden nach dem morphologischen Muster gruppiert, das durch visuelle Reize ausgelöst wurde, und groß-durchschnittlich, um ein durchschnittliches CVEP-Muster zu erstellen.  In den Objekten ohne zeitliche Jitterbedingung (Abbildung 3) wurden zwei Teilnehmer mit Muster A dargestellt, während drei mit Muster B (Abbildung 3A)dargestellt wurden.  Ebenso wurden in den Objekten mit zeitlicher Jitterbedingung (Abbildung 3B) zwei Probanden mit Muster A und drei mit Muster B dargestellt.  Interessanterweise wurden zwei Probanden mit einem anderen Muster als Ergebnis des Jitter-Paradigmas dargestellt (d. h. ein Subjekt, das mit Muster A in der Nicht-Jitter-Bedingung dargestellt wird, präsentiert mit Muster B in der Jitterbedingung, und ein Subjekt, das mit Muster B in der keine Jitter-Bedingung mit Muster A in der Jitter-Bedingung).  Es kann auch beobachtet werden, dass Jitter Amplitude und Latenz in jedem Objekt-onset-CVEP-Muster beeinflusst (Abbildung 3C,D).

Für die Bewegungsbedingung (Abbildung 4) zeigten zwei Probanden Muster A Morphologie und drei Probanden, die mit Muster B dargestellt wurden.  Im Gegensatz zu den objekteins gesetzten CVEPs waren die morphologischen Bewegungs-Onset-CVEP-Muster für jeden Teilnehmer jedoch über die Jitter-Bedingung hinweg konsistent.  Darüber hinaus zeigt der Muster-B-Gruppendurchschnitt keine eindeutigen Beweise für die in der Regel vorhandenen mehrfachen Spitzenkomponenten.  Dieser Mangel an Differentialmorphologie trat in beiden Bewegungsparadigmen ohne und mit zeitlichem Jitter auf (Abbildung 4A,B). Ähnlich wie das Paradigma des Objekts scheint sich der Jitter im Bewegungsparadigma in beiden morphologischen Mustern auf die CVEP-Eigenschaften zu beeinflussen (Abbildung 4C,D).

Figure 1
Abbildung 1 : Beispiel für Visual Object Stimuli Paradigmen ohne und mit Temporal Jitter. (A) Ohne zeitlichen Jitter: Ein Fixierungskreuz wird für 500 ms dargestellt, gefolgt von einer randomisierten Darstellung eines von vier Objekten aus der BOSS-Datenbank (Knopf, Buch, Kugel, Ziegel).  Jede Objektpräsentation hat eine Dauer von 600 ms. (B) Mit zeitlichem Jitter: Ein Fixierungskreuz wird für 500 oder 1.000 ms dargestellt, Werte, die versuchsweise randomisiert werden, und dann eines von vier Objekten aus der BOSS-Datenbank (Knopf, Buch, Kugel, Ziegel).  Jedes Objekt wird für randomisierte Werte von 600 oder 1000 ms dargestellt. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Figure 2
Abbildung 2 : Beispiel für Visual Motion Stimuli Paradigmen ohne und mit Temporal Jitter. (A) Ohne zeitlichen Jitter: Ein Fixationskreuz wird für 500 ms dargestellt, gefolgt von einem visuellen Bewegungsfilm eines radialen Punktefeldes, das sich nach innen zu einem zentralen Fixationspunkt (bezeichnet durch weiße Pfeile) für 1.000 ms bewegt. (B) Mit zeitlichem Jitter: A Fixierungskreuz wird für 500, 750 oder 1.000 ms dargestellt, Werte, die in Studien randomisiert werden. Ein visueller Bewegungsfilm wird dann für 600 oder 1.000 ms präsentiert, Werte, die in Studien randomisiert werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Figure 3
Abbildung 3 . Repräsentative Objekt-onset CVEP-Daten ohne und mit Temporal Jitter. (A) Muster Eine Morphologie (d.h. eine P1-N1-P2-Antwort) wurde bei zwei Teilnehmern (durchgezogene schwarze Linie) als Reaktion auf das Objektparadigma ohne Jitter beobachtet.  Muster-B-Morphologie (d.h. eine P1-N1a-P2a-N1b-P2b-Antwort) wurde bei 3 Teilnehmern (gestrichelte rote Linie) als Reaktion auf das Objektparadigma ohne Jitter beobachtet.  Die Amplitude in Mikrovolt wird auf der vertikalen Achse und die Zeit in Millisekunden auf der horizontalen Achse dargestellt. (B) Muster Eine Morphologie wurde in zwei Teilnehmern gefunden (solide schwarze Linie), die durch das Objektparadigma mit Jitter ausgelöst wurde.  Muster-B-Morphologie wurde bei 3 Teilnehmern gefunden (rote gestrichelte Linie), die vom Objektparadigma mit Jitter ausgelöst wurde. (C) Muster Ein Morphologievergleich in den gleichen drei Teilnehmern als Reaktion auf das Objektparadigma ohne Jitter (durchgezogene schwarze Linie) und das Objektparadigma mit Jitter (rote gestrichelte Linie). (D) Muster-B-Morphologievergleich in den gleichen zwei Teilnehmern, wie sie vom Objektparadigma ohne Jitter (durchgezogene schwarze Linie) und dem Objektparadigma mit Jitter (rote gestrichelte Linie) ausgelöst werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Figure 4
Abbildung 4 . Repräsentative Motion-onset CVEP-Daten ohne und mit Temporal Jitter. (A) Muster Eine Morphologie (d.h. eine P1-N1-P2-Antwort) wurde bei zwei Teilnehmern (durchgezogene schwarze Linie) als Reaktion auf das Bewegungsparadigma ohne Jitter beobachtet.  Muster-B-Morphologie (d.h. eine P1-N1a-P2a-N1b-P2b-Antwort) wurde einzeln bei 3 Teilnehmern (gestrichelte rote Linie) als Reaktion auf das Bewegungsparadigma ohne Jitter beobachtet. Beachten Sie jedoch, dass die typische Muster-B-Morphologie im großen Durchschnitt der CVEP-Gruppe nicht beobachtet wird.  Die Amplitude in Mikrovolt wird auf der vertikalen Achse und die Zeit in Millisekunden auf der horizontalen Achse dargestellt. (B) Muster Eine Morphologie wurde in zwei Teilnehmern gefunden (solide schwarze Linie), die durch das Bewegungsparadigma mit Jitter ausgelöst wurde.  Muster-B-Morphologie wurde einzeln bei 3 Teilnehmern gefunden (rote gestrichelte Linie), die durch das Bewegungsparadigma mit Jitter ausgelöst wurde. Auch hier ist die Muster-B-Morphologie im CVEP-Grand-Durchschnitt nicht erkennbar. (C) Muster Ein Morphologievergleich in den gleichen drei Teilnehmern als Reaktion auf das Bewegungsparadigma ohne Jitter (solide schwarze Linie) und das Bewegungsparadigma mit Jitter (rote gestrichelte Linie). (D) Muster-B-Morphologievergleich in den gleichen zwei Teilnehmern, wie sie durch das Bewegungsparadigma ohne Jitter (solide schwarze Linie) und das Bewegungsparadigma mit Jitter (rote gestrichelte Linie) ausgelöst werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

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Discussion

Ziel dieses methodischen Berichts war es, die Durchführbarkeit bei der Erfassung der differenziellen CVEP-Morphologie unter Verwendung visueller Objekt- und Bewegungsreize zu bewerten, die speziell entwickelt wurden, um ventrale und dorsale Ströme bei passiven Betrachtungsaufgaben getrennt zu stimulieren6 ,7,8, sowohl mit als auch ohne Variation von ISIs (Jitter)19. Die Bedingungen sollten nicht direkt verglichen werden, sondern es wurden Beobachtungen darüber gemacht, ob eine variable CVEP-Morphologie in beiden Bedingungen vorhanden war und ob zeitlicher Jitter innerhalb dieser Bedingung die Morphologie beeinflusste. Objekt-Onset- und Motion-Onset-CVEP-Antworten wurden aufgezeichnet und zeitgebunden an den Beginn visueller Objekt- und Bewegungsreize, die in vier Paradigmen über 128-Kanal-EEG mit hoher Dichte dargestellt wurden. Fünf junge Erwachsene nahmen an der passiven Betrachtung jedes visuellen Paradigmas teil, und die resultierenden CVEP-Antworten wurden visuell kategorisiert, subjektiv, nach CVEP-Muster A (P1-N1-P2) Morphologie und CVEP-Muster B (P1-N1a-P2a-N1b-P2b) Morphologie, eine Methode in früheren Forschungen verwendet, auf denen dieser Ansatz basiert12,13.

Repräsentative Daten deuten darauf hin, dass die beschriebenen visuellen Reize empfindlich auf differenzielle CVEP-Morphologie reagieren. Darüber hinaus scheint Jitter spezifische Eigenschaften der CVEP-Antwort zu beeinflussen, wie Latenz und Amplitude, anstatt die Gesamtmorphologie der Wellenform. Aufgrund des geringen Stichprobenumfangs und des Fehlens statistischer Vergleiche können keine weiteren Schlussfolgerungen gezogen werden.  Daher zeigen diese Daten, dass das experimentelle Design bei der Untersuchung der variablen CVEP-Morphologie und des damit verbundenen visuellen Verhaltens nützlich sein kann. Zukünftige Forschung enden darauf, die Zahl der Teilnehmer deutlich zu erhöhen, um zu überprüfen, ob CVEP-Muster, die durch eine Vielzahl von Reizen hervorgerufen werden, ein intrinsisches oder extrinsisches Phänomen sind und ob bestimmte visuelle kortikale Netzwerke stärker beteiligt sein können. als andere bei der Generierung spezifischer Morphologie. Zukünftige Studien werden auch zeitliche Variationen in visuellen Paradigmen für die weitere Bewertung möglicher antizipatorischer Auswirkungen auf CVEP-Antworten, einschließlich einer größeren Variabilität der Jitterwerte, umfassen, da die begrenzten Jitterintervalle im aktuellen Ansatz enthalten sind. kann die Vorhersehbarkeit nicht vollständig eliminieren.  Schließlich werden Quellenlokalisierungsanalysen an CVEP-Spitzenkomponenten durchgeführt, um qualitative Informationen über visuelle kortikale Netzwerke zu erhalten, die an der Erzeugung von CVEP-Morphologiemustern beteiligt sind, einschließlich der Überprüfung, ob die vorgestellten Reize die beabsichtigte visuelle Netzwerke.

Obwohl die beschriebenen Methoden einen effektiven Ansatz für die Untersuchung der CVEP-Morphologie mit Objekt-Onset und Bewegung zeigen, sollten kritische Schritte beachtet werden.  Bei der Erstellung visueller Reize ist es beispielsweise wichtig, dass Faktoren wie die Luminanz konsistent und kontrolliertwerden, da diese Änderungen niedrigerer Ordnung die CVEP-Eigenschaften 22 beeinflussen können. Bei der EEG-Vorbereitung ist es zwingend erforderlich, dass elektrodenimpedanzwerte genau beachtet werden. Das in der aktuellen Studie verwendete EEG-System mit hoher Dichte ist ein Hochimpedanzsystem, d.h. die EEG-Aktivität kann erfolgreich mit Elektrodenimpedanzwerten von bis zu 50 k" aufgezeichnet werden. In unserem Labor streben wir jedoch an, diese Werte unter 20 k" und idealerweise um 10 k" zu halten. Niedrigere Impedanzwerte beeinflussen stark die Gesamtqualität der Aufzeichnung und führen zu schnelleren Analysen und einer höheren Anzahl akzeptierter Versuche.  Darüber hinaus ist es wichtig, den Subjektzustand zu überwachen, zumal diese Paradigmen passiver Natur sind. Es kann eine Herausforderung für einige Teilnehmer sein, wachsam zu bleiben, was zu Alpha-Oszillationen und Augenartefakt führt, die die Aufnahme kontaminieren können. In EEG-Analysen ist es wichtig, schlechte Elektrodenkanäle vor der Abstoßung von Artefakten zu entfernen, um sicherzustellen, dass die maximale Anzahl von Versuchen in den Durchschnitt aufgenommen wird. Je größer die Anzahl der Versuche, desto besser ist das Signal-Rausch-Verhältnis der CVEP-Antwort. Darüber hinaus ist eine große Anzahl von Versuchen für Quellenlokalisierungsanalysen erforderlich. In unserem Labor sind mindestens 100 akzeptierte Studien typisch für visuelle Studien12,13,22. Die in dieser Studie beschriebene EEG-Analysemethode kann auch nach Ermessen des Forschers geändert werden. Es gibt viele Ansätze für eine erfolgreiche EEG-Analyse, und die bereitgestellte wurde in unserem Labor entwickelt. Andere Ansätze, die nützlich sein können, können durch verschiedene Tutorials von den Machern der EEGLAB Toolbox zur Verfügung gestellt überprüft werden.

Während die EEG-Methodik Einschränkungen hat, insbesondere in der räumlichen Auflösung für bildgebende Zwecke2, machen die Vorteile eines kostengünstigen, nicht-invasiven Ansatzes und eine hohe zeitliche Auflösung dies zu einem idealen Werkzeug für die Untersuchung von CVEP-Morphologie Muster. Beispielsweise wären die Latenz und Amplitude der spezifischen Spitzenkomponenten, die die CVEP-Wellenform bilden, nicht mit einem anderen Ansatz identifizierbar, außer möglicherweise mit Magnetoenzephalographie (MEG).  Darüber hinaus sind die Quellenlokalisierungsanalysen, die mit Hochdichte-EEG-Aufnahmen möglich sind, so weit fortgeschritten, dass die Schätzung der kortikalen Generatorposition in einer Vielzahl von Studien12,13, 23,24,25,26. Bleibt die räumliche Lokalisierung für den Forscher ein Problem, kann ein multimodaler Ansatz verwendet werden, um die zeitliche Auflösung von EEG mit der räumlichen Auflösung anderer Maßnahmen wie fMRI27zu kombinieren. Es ist wichtig, dass in jedem Paradigma eine große Anzahl von Versuchen für zukünftige Quellenlokalisierungsanalysen gesammelt wird, was ein hohes EEG-Signal-Rausch-Verhältnis für eine genaue Schätzung der kortikalen Generatorenerfordert 12,13, 23.

Insgesamt ist das beschriebene Protokoll nützlich und wirksam für die Beobachtung und Untersuchung von CVEP-Morphologiemustern. Ähnliche Methoden wurden in der Literatur14,15,28,29vorgestellt, aber nicht auf die Kategorisierung von Gruppenteilnehmerantworten nach Morphologie konzentriert, wie in EEG-Analysen. Zukünftige Forschung ennützen möglicherweise eine genauere Untersuchung der CVEP-Morphologie, da sich gezeigt hat, dass unterschiedliche visuelle Prozesse bestimmten Mustern zugrunde liegen12,13. Während zusätzliche Arbeiten notwendig sind, um zu klären, ob die cvEP-Morphologie, die durch verschiedene Reize und die zugrunde liegende visuelle Funktion ausgelöst wird, mit dem visuellen Verhalten zusammenhängt, liefern die in dieser Pilotstudie diskutierten experimentellen Paradigmen und EEG-Analysen einen ersten Punkt. aus dem grundlegende visuelle kortikale Prozesse besser verstanden werden können.

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Disclosures

Die Autoren haben nichts zu verraten.

Acknowledgments

Diese Forschung wurde von der University of Texas am Austin Moody College of Communication Grant Preparation Award und der University of Texas at Austin Office of the Vice President of Research Special Research Grant unterstützt.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
E-Prime 2.0 Psychology Software Tools, Inc Used in data acquisition
Net Amps 400 Electrical Geodesics, Inc Used in data acquisition
Net Station Acquisition V5.2.0.2 Electrical Geodesics, Inc Used in data acqusition
iMac (27 inch) Apple Used in data acquisition
Optiplex 7020 Computer Dell Stimulus computer
HydroCel GSN EEG net Electrical Geodesics, Inc Used in data acqusition
1 mL pipette Electrical Geodesics, Inc Used to lower impedances
Johnson's Baby Shampoo Johnson & Johnson Used in impedance solution
Potassium Chloride (dry) Electrical Geodesics, Inc Used in impedance solution
Control III Disinfectant Germicide Control III Used in disinfectant solution
32 inch LCD monitor  Vizio Used to present stimuli
Matlab (R2016b) MathWorks Used in data analysis
EEGlab v14.1.2 Swartz Center for Computational Neuroscience, University of California, San Diego https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php Used in data analysis
BOSS Database Bank of Standardized Stimuli https://sites.google.com/site/bosstimuli/ Used in generation of visual object stimuli 
Psychtoolbox-3 Psychophysics Toolbox Version 3 (PTB-3) http://psychtoolbox.org/ Used in generation of visual motion stimuli

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References

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Neurowissenschaften Ausgabe 147 Elektrophysiologische Phänomene elektrophysiologische Prozesse Evokierte Potentiale Physiologische Prozesse elektrophysiologische Prozesse Neuronale Leitung Phänomene und Prozesse Physiologische Phänomene Visuelle Evokierte Potentiale morphologische Muster Ventralstrom Dorsalstrom EEG mit hoher Dichte EEGLAB
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