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Neuroscience

Modelli morfologici potenziali evocati di tempo evocati da corticali specifici dello stimolo

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 questo articolo, presentiamo un protocollo per studiare la visuale corticale differenziale evocato potenziali modelli morfologici attraverso la stimolazione delle reti ventrali e dorsali utilizzando EEG ad alta densità. Vengono descritti i paradigmi di stimolo visivo e di movimento, con e senza jitter temporale. Sono inoltre delineate analisi morfologiche evocate dal quadro visivo.

Abstract

Questo documento presenta una metodologia per la registrazione e l'analisi dei potenziali corticali evocati visivi (CVEP) in risposta a vari stimoli visivi che utilizzano l'elettroencefalografia ad alta densità a 128 canali (EEG). Lo scopo specifico degli stimoli e delle analisi descritti è quello di esaminare se sia possibile replicare modelli morfologici CVEP precedentemente segnalati suscitati da un apparente stimolo del movimento, progettato per stimolare contemporaneamente sia ventrale che dorsale centrale reti visive, utilizzando stimoli di oggetti e movimenti progettati per stimolare separatamente le reti corticali ventrali e dorsali.  Vengono presentati quattro paradigmi visivi: 1. Oggetti visivi randomizzati con presentazione temporale coerente. 2. Oggetti visivi randomizzati con presentazione temporale incoerente (o jitter).  3. Movimento visivo attraverso un campo radiale di movimento del punto centrale coerente senza jitter.  4. Movimento visivo attraverso un campo radiale di movimento del punto centrale coerente con nervosismo.  Questi quattro paradigmi sono presentati in un ordine pseudo-randomizzato per ogni partecipante.  Jitter è stato introdotto al fine di vedere come possibili effetti correlati all'anticipazione possono influenzare la morfologia della risposta CVEP a insaccamento e movimento.  Le analisi dei dati EEG sono descritte in dettaglio, incluse le fasi di esportazione e importazione dei dati per le piattaforme di elaborazione del segnale, l'identificazione e la rimozione di canali errati, il rifiuto e la riduzione degli artefatti, la media e la categorizzazione della media CVEP morfologica tipo di modello in base a intervalli di latenza dei picchi dei componenti. I dati rappresentativi mostrano che l'approccio metodologico è effettivamente sensibile nell'elicatizzare modelli morfologici CVEP differenziali e insorgenza di oggetti e movimento e possono, pertanto, essere utili per affrontare il più ampio obiettivo di ricerca. Data l'elevata risoluzione temporale dell'EEG e la possibile applicazione dell'EEG ad alta densità nelle analisi di localizzazione di origine, questo protocollo è ideale per lo studio di modelli morfologici CVEP distinti e dei meccanismi neurali sottostanti che generano queste risposte differenziali.

Introduction

L'elettroencefalografia (EEG) è uno strumento che offre un approccio economico e non invasivo allo studio dell'elaborazione corticale, specialmente se confrontato con metodi di valutazione corticali come la risonanza magnetica funzionale (fMRI), emissione di positroni tomografia (PET) e immagini a tensore di diffusione (DTI)1. EEG fornisce anche un'elevata risoluzione temporale, che non è possibile raggiungere quando si utilizzano misure come fMRI, PET o DTI2. L'alta risoluzione temporale è fondamentale quando si esamina la funzione temporale centrale al fine di ottenere la precisione al millisecondo dei meccanismi neurofisiologici relativi all'elaborazione di input o eventi specifici.  Nel sistema visivo centrale, i potenziali corticali evocati visivi (CVEP) sono un approccio popolare nello studio dei processi neurali bloccati nel tempo nella corteccia cerebrale.  Le risposte CVEP vengono registrate e mediate su una serie di prove di eventi, con conseguente componenti di picco (ad esempio, P1, N1, P2) a intervalli specifici di millisecondi. La tempistica e l'ampiezza di queste risposte neurali di picco possono fornire informazioni riguardanti la velocità di elaborazione corticale e la maturazione, così come i deficit nella funzione corticale3,4,5.

I CVEP sono specifici per il tipo di input visivo presentato allo spettatore. Utilizzando alcuni stimoli in un paradigma CVEP, è possibile osservare la funzione di reti visive distinte come il flusso ventrale, coinvolto nella forma di elaborazione e colore, o input parvocellulare e magnocellulare6,7, 8, e il flusso dorsale, che elabora in gran parte il movimento o l'ingresso magnocellulare9,10. I CVEP generati da queste reti sono stati utili non solo per comprendere meglio i meccanismi neurofisiologici tipici alla base del comportamento, ma anche nel trattamento mirato dei comportamenti atipici nelle popolazioni cliniche. Ad esempio, i componenti CVEP ritardati nelle reti dorsali e ventrali sono stati segnalati nei bambini con dislessia, il che suggerisce che la funzione visiva in entrambe queste reti dovrebbe essere mirata quando si progetta un piano di intervento11.  Così, i CVEP registrati tramite EEG offrono un potente strumento clinico attraverso il quale valutare sia i processi visivi tipici che atipici.

In uno studio recente, l'EEG ad alta densità è stato utilizzato per misurare l'apparente cVEP a esordio di movimento nei bambini in genere in via di sviluppo, con l'obiettivo di esaminare le risposte CVEP variabili e i relativi generatori corticali visivi in tutto lo sviluppo. I partecipanti hanno visto passivamente stimoli di movimento apparenti12,13,14,15, che consisteva sia nel cambiamento di forma che nel movimento, progettato per stimolare contemporaneamente flussi ventrali e dorsali. Si è scoperto che circa la metà dei bambini ha risposto con una forma d'onda CVEP, o morfologia, costituita da tre picchi (P1-N1-P2, modello A).  Questa morfologia è una classica risposta CVEP osservata in tutta la letteratura. Al contrario, l'altra metà dei bambini presentava un modello morfologico composto da cinque picchi (P1-N1a-P2a-N1b-P2b, modello B). Per quanto ne sappiamo, l'evento e il confronto robusti di questi modelli morfologici non sono stati precedentemente discussi nella letteratura CVEP in popolazioni infantili o adulte, anche se la morfologia variabile è stata notata sia in apparente-movimento che in CVE in movimento14,16. Inoltre, queste differenze morfologiche non sarebbero state evidenti nella ricerca utilizzando altri metodi di valutazione funzionale corticale, come la fMRI o il PET, a causa della bassa risoluzione temporale di queste misure.

Per determinare i generatori corticali di ogni picco nei modelli CVEP A e B, sono state eseguite analisi di localizzazione di origine, che è un approccio statistico utilizzato per stimare le regioni corticali più probabili coinvolte nella risposta CVEP12,13 . Per ogni picco, indipendentemente dal modello morfologico, le cortici visive primarie e di ordine superiore sono state identificate come fonti del segnale CVEP.  Così, sembra che la differenza principale alla base della morfologia CVEP suscitata dal movimento apparente è che quelli con modello B attivano le regioni corticali visive più volte durante l'elaborazione. Poiché questi tipi di modelli non sono stati identificati in precedenza nella letteratura, lo scopo dell'elaborazione visiva aggiuntiva in quelli con CVEP modello B rimane poco chiaro.  Pertanto, il prossimo obiettivo in questa linea di ricerca è quello di ottenere una migliore comprensione della causa della morfologia CVEP differenziale e se tali modelli possono riguardare il comportamento visivo sia nelle popolazioni tipiche che cliniche.

Il primo passo per capire perché alcuni individui potrebbero dimostrare una morfologia CVEP contro un'altra è determinare se queste risposte sono intrinsic o di natura estrinseca.  In altre parole, se un individuo dimostra un modello in risposta a uno stimolo visivo, risponderà con un modello simile a tutti gli stimoli?  O questa risposta dipendente dallo stimolo, è specifica per la rete visiva o le reti attivate?

Per rispondere a questa domanda, sono stati progettati due paradigmi visivi passivi, destinati ad attivare separatamente reti visive specifiche. Lo stimolo presentato nello studio iniziale è stato progettato per stimolare simultaneamente corsi d'acqua dorsali e ventrali; quindi, non era noto se una o entrambe le reti fossero coinvolte nella generazione di una specifica morfologia delle forme d'onda. Nell'attuale approccio metodologico, il paradigma progettato per stimolare il flusso ventrale è composto da oggetti altamente identificabili in forme di base di quadrati e cerchi, suscitando CVEP a insorgenza di oggetti. Il paradigma progettato per stimolare il flusso dorsale è costituito da un campo visivo attraverso un campo radiale di punti di movimento centrale coerenti a una velocità fissa verso un punto di fissazione, suscitando CVE in movimento.

Una seconda domanda che è sorta come risultato dello studio iniziale è stata se la morfologia VEP differenziale potesse essere dovuta all'anticipazione da parte dei partecipanti di stimoli imminenti13. Per esempio, la ricerca ha dimostrato che l'attività oscillatoria corticale dall'alto verso il basso che si verifica prima di uno stimolo target può prevedere le successive risposte CVEP e comportamentali a un certo grado17,18,19. Il paradigma di movimento apparente nel primo studio impiegava cornici non randomizzate di una stella radiale e di un cerchio con intervalli interstimolati coerenti (ISI) di 600 ms. Questo progetto potrebbe aver incoraggiato l'aspettativa e la previsione dello stimolo imminente, con conseguente attività oscillatoria che influisce sulla successiva morfologia CVEP12,13,19.

Per risolvere questo problema, l'oggetto visivo e i paradigmi di movimento nel protocollo corrente sono progettati sia con ISI coerenti dello stesso valore temporale che isis randomizzati con valori temporali diversi (ad esempio, jitter).  Utilizzando questo approccio, potrebbe essere possibile determinare in che modo la variazione temporale può influenzare la morfologia VEP all'interno di reti visive distinte. Complessivamente, lo scopo del protocollo descritto è quello di determinare se l'oggetto visivo e gli stimoli di movimento sarebbero sensibili alle variazioni nella morfologia CVEP e se la variazione temporale della presentazione degli stimoli influenzerebbe le caratteristiche della risposta CVEP, tra cui latenza di picco, ampiezza e morfologia. Ai fini del documento corrente, l'obiettivo è quello di determinare la fattibilità dell'approccio metodologico. Si ipotizza che sia gli oggetti visivi che il movimento possano provocare morfologia variabile (cioè, i modelli A e B saranno osservati tra i soggetti in risposta a entrambi gli stimoli) e che la variazione temporale influenzerebbe i componenti CVEP insorgenza dell'oggetto e insorgenza del movimento.

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Protocol

Tutti i metodi qui descritti sono stati approvati dall'Institutional Review Board (IRB) per la ricerca umana presso l'Università del Texas ad Austin.

1. Caratteristiche degli stimoli

  1. Creare stimoli oggetto utilizzando immagini open source disponibili attraverso la Banca di stimoli standardizzati (BOSS). Questo database è costituito da immagini standardizzate utilizzate durante gli esperimenti cognitivi visivi.  Scarica quattro immagini (ad esempio, ball02, book01a, brick, button03) con un alto tasso di identificazione (superiore al 75%)20,21.
  2. Creare stimoli di movimento utilizzando una versione modificata dello script DotDemo, che è disponibile attraverso l'open source Psychtoolbox-3 insieme di funzioni gestite tramite MATLAB, così come la funzione film a film disponibile in MATLAB (vedere il File supplementare).
    1. Configurare i parametri del campo punto in base alle dimensioni dello schermo di presentazione e alla distanza di visualizzazione.
    2. Immettete 3600 per il numero di fotogrammi del filmato.
    3. Immettere 80 (in cm) per la larghezza del monitor.
    4. Immettere la velocità del punto a 5 gradi.
    5. Immettere una frazione di durata limitata del punto pari a 0,05.
    6. Immettere 200 per il numero di punti.
    7. Immettere il raggio minimo del campo annulus come 1 e il massimo come 15.
    8. Immettete 0,2 gradi per la larghezza di ogni punto.
    9. Immettete 0,35 gradi per il raggio del punto di fissaggio.
    10. Specificare che i punti bianchi vengono utilizzati su uno sfondo nero.
    11. Esportare il filmato in formato .avi.

2. Progettazione del paradigma visivo

  1. Crea paradigmi tramite software di presentazione di stimoli. Genera croci di fissaggio con il carattere Courier New size 18, grassetto e centrato sullo schermo di presentazione.
  2. Progettare il paradigma dell'oggetto visivo senza jitter temporale (cioè valori ISI coerenti) creando una croce di fissaggio nera su uno sfondo bianco presentato per 500 ms, seguito da uno dei quattro oggetti presentati in ordine casuale: palla, libro, mattone o pulsante.
    1. Presentare ogni oggetto per 600 ms (Figura 1A).  Mostra tutti gli oggetti 75 volte, per un totale di 300 prove e una durata paradigma di 5,5 min.
  3. Progettare il paradigma dell'oggetto visivo con jitter temporale in modo che sia costituito dalla stessa croce di fissaggio nera su uno sfondo bianco, visualizzata per un periodo di 500 o 1.000 ms e seguita da uno dei quattro oggetti, della durata di 600 o 1000 ms (Figura 1B).
    1. Creare quattro prove utilizzando un software di presentazione di stimolo: una croce di fissazione con una durata di 500 ms, seguita da un oggetto per 600 ms; una croce di fissaggio con una durata di 500 ms, seguita da un oggetto per 1.000 ms; una croce di fissaggio con una durata di 1.000 ms, seguita da un oggetto per 600 ms; e una croce di fissaggio con una durata di 1.000 ms seguita da un oggetto per 1.000 ms.
      1. Randomizzare queste prove. Presenta ogni prova 19 volte, culminando in 304 prove e ottenendo un tempo di visualizzazione di circa 7,85 minuti.
  4. Creare il paradigma del movimento visivo senza jitter temporale generando una croce di fissaggio bianca centrata su uno sfondo nero, della durata di 500 ms, seguita dal filmato del movimento visivo, che viene troncato per la presentazione di circa 1.000 ms (Figura 2A).
    1. Ripetere questa sequenza per un totale di 300 volte, per una durata di visualizzazione di circa 7,5 min.
  5. Creare il paradigma del movimento visivo con jitter temporale usando la stessa croce di fissazione, della durata per intervalli di 500, 750 o 1.000 ms.
    1. Dopo ogni croce di fissaggio, presentare il filmato del movimento visivo con una durata di circa 600 o 1.000 ms (Figura 2B).
    2. Creare sei prove: una croce di fissazione con una durata di 500 ms, seguita da un filmato per 600 ms, una croce di fissazione con una durata di 750 ms, seguita da un film a 600 ms, una croce di fissaggio con una durata di 1.000 ms, seguita da un film a 600 ms , una croce di fissazione con una durata di 500 ms seguita da un filmato per 1000 ms, una croce di fissazione con una durata di 750 ms seguita da un filmato per 1.000 ms e una croce di fissaggio con una durata di 1.000 ms seguita da un filmato per 1.000 ms.
      1. Randomizza queste prove, ognuna delle quali mostrata 50 volte.  Presentare un totale di 300 prove, per un periodo di visualizzazione di circa 7,75 min.

3. Consenso dei partecipanti, casi di casi e screening della vista

  1. Saluta il partecipante all'arrivo. Ottenere il consenso informato presentando al partecipante un consenso per la partecipazione al modulo di ricerca. Spiega il modulo di consenso al partecipante e rispondi a tutte le domande che sorgono.
  2. Chiedi al partecipante di compilare un modulo di cronologia del caso che include informazioni sulla lingua madre, la maneggevolezza, lo stato dell'udito, lo stato della visione e altre diagnosi che il partecipante può avere (ad esempio, psicologico e neurologico). Escludere i partecipanti che segnalano perdita dell'udito e/o diagnosi neurologiche, come lesioni cerebrali traumatiche.  Includere tutti gli altri partecipanti.
  3. Accompagna il partecipante fuori dal laboratorio per completare uno screening della vista utilizzando un grafico Snellen per determinare l'acuità visiva. Chiedi al partecipante di stare a 20 piedi di distanza dal grafico e iniziare coprendo il suo occhio sinistro per determinare l'acuità visiva dell'occhio destro, quindi cambiare gli occhi per determinare l'acuità visiva dell'occhio sinistro. Calcolare l'acuità visiva in base alla riga di testo più piccola che il partecipante può ripetere almeno una più della metà del numero totale di lettere.
    NOT: Ad esempio, se il partecipante ripete 5 delle 8 lettere sulla linea 20/20, l'acuità visiva viene calcolata come 20/20 in quell'occhio.
  4. Accompagna il partecipante nella sala di registrazione EEG. Chiedi al partecipante di sedersi sulla sedia designata al centro di una cabina insonorizzata a doppia parete magnetica schermata.

4. Preparazione EEG

  1. Misurare la circonferenza della testa del partecipante in centimetri e selezionare la dimensione appropriata della rete EEG. Misurare e contrassegnare il punto medio del cuoio capelluto (a metà strada tra nasion/inion e mastoidi destro e sinistro) per il posizionamento dell'elettrodo di riferimento.
  2. Preparare una soluzione di acqua calda (1 L) mescolata con shampoo per bambini (5 mL) e cloruro di potassio (11 g/10 cc), che aumenta la conduttanza elettrica tra gli elettrodi e il cuoio capelluto, portando a minori impedimenti di tensione e un maggiore rapporto segnale-rumore.
  3. Inserire la rete EEG nella soluzione. Lasciare la rete a bagno nella soluzione per 5 min prima di posizionare sul cuoio capelluto del partecipante.
  4. Accendere il computer di presentazione degli stimoli e il computer di acquisizione EEG.
  5. Posizionare un asciugamano o altro materiale assorbente intorno al collo del partecipante per evitare che la soluzione gocciola sui suoi vestiti.
  6. Collegare la rete EEG all'amplificatore. Indicare al partecipante di chiudere gli occhi quando si indossa la rete EEG per evitare che la soluzione gocciola nei suoi occhi.
  7. Afferrare saldamente la rete EEG con entrambe le mani e stendere in posizione sulla testa del partecipante. Assicurarsi che la rete sia posizionata simmetricamente sulla testa del cuoio capelluto, con l'elettrodo di riferimento nel punto centrale del cuoio capelluto misurato. Stringere il mento e le linee della rete oculare per garantire una connessione sicura tra il cuoio capelluto e gli elettrodi. Chiedi al partecipante se è a suo agio e se qualcosa deve essere regolato.
  8. Controllare i valori corretti dell'elettrodo, con un obiettivo medio di 10 k.
  9. Per ridurre i valori di impedimento dopo il posizionamento della rete di elettrodi, utilizzare una pipetta da 1 mL per applicare la soluzione di cloruro di potassio sui cuoio capelluto/elettrodi che hanno un alto impedimento. Continuare questo processo fino a quando non vengono raggiunti i valori adeguati attraverso gli elettrodi.

5. Registrazione EEG

  1. Indicare al partecipante di concentrarsi sugli stimoli visivi che verranno visualizzati sul monitor. La distanza di visualizzazione è di circa 65 pollici.
  2. Utilizzare un generatore di numeri pseudocasuali per determinare l'ordine di presentazione per i quattro paradigmi visivi.
  3. Iniziare le attività visive e la registrazione EEG.
  4. Monitorare la registrazione EEG in base alle esigenze. Se eEG in corso mostra un'elevata attività miogenica o 60 Hz, metti in pausa l'esperimento per ricontrollare la connettività elettrode-scalp.
  5. Ripetere i passaggi 5.3 e 5.4 per il paradigma dell'oggetto visivo, l'oggetto visivo con il paradigma di jitter temporale, il paradigma del movimento visivo e il movimento visivo con paradigma di jitter temporale.
  6. Al termine dell'esperimento, indicare al partecipante di chiudere gli occhi per evitare che la soluzione entri nei suoi occhi quando rimuove la rete. Iniziare allentando il mento e le linee della rete oculare, quindi rimuovere la rete tirando delicatamente la cinghia del mento e sopra la testa del partecipante, assicurandosi di tirare lentamente per garantire che la rete non si aggroviglia nei capelli del partecipante.
  7. Scollegare la rete EEG dall'amplificatore. Iniziare il processo di disinfezione posizionando il tappo EEG dentro e fuori da un secchio pieno d'acqua e risciacquo sotto un rubinetto. Quindi, creare la soluzione disinfettante aggiungendo circa 2 l di acqua al secchio disinfettante e mescolando 15 ml di disinfettante con l'acqua.
  8. Immergere l'estremità del sensore della rete nel disinfettante. Impostare un timer per 10 min; per i primi 2 min, immergere continuamente la rete su e giù. Lasciare la rete ammollo per il resto dei 10 min.
  9. Rimuovere la rete EEG dalla soluzione di disinfettante. Mettere la rete EEG dentro e fuori il secchio dell'elettrodo riempito con acqua e sotto l'acqua corrente per risciacquare. Ripetere quattro volte.  Lasciare asciugare all'aria la rete.

6. Analisi EEG

  1. Esportare i file EEG per le analisi in MATLAB tramite la casella degli strumenti EEGLAB utilizzando un filtro a passaggio massimo di 1 Hz, la segmentazione intorno a ogni prova (o evento) di 100 ms pre-stimolo e 500 ms dopo i periodi post-stimolo.
  2. Importare dati utilizzando la casella degli strumenti EEGLAB.
    1. Scegliere l'opzione File dal menu a discesa e fare clic su Importa dati.  Selezionare utilizzando le funzioni EEGLAB e i plugin dal menu.  Quindi fare clic sul formato di file di esportazione appropriato.
  3. Riassegnare le posizioni dei canali in base al tipo di montaggio dell'elettrodo utilizzato scegliendo Modifica dal menu a discesa e selezionando Posizioni canale.  Fare clic su Cerca locs e selezionare le ellissi per individuare il percorso del file di montaggio dell'elettrodo di interesse.
  4. Assegnare i tempi di inizio e di fine dell'epoca. Immettere un valore pari a -0,1 s nella casella Ora di inizio.
  5. Dati corretti per la previsione in base all'intervallo pre-stimolo.
  6. Identificare e rimuovere i canali non superati utilizzando la probabilità con una soglia di punteggio z di 2.5.
    1. Verificare la corretta identificazione e rimozione dei canali difettosi tracciando tutti gli elettrodi. Rimuovere manualmente i canali con ampiezza di tensione media al di fuori dell'intervallo di 30 v.
  7. Eseguire il rifiuto dell'artefatto immettendo valori pari a -100 v e 100 V.
    NOTA:     Questo metodo è efficace nella rimozione dell'attività oculare registrata negli elettrodi oculari (126, 127). Tuttavia, potrebbe essere necessario rimuovere manualmente le prove con artefatto che si verificano ad un'ampiezza di bassa tensione (cioè, all'interno della gamma di 100 V) per alcuni partecipanti.
    1. Prendere nota dei canali che erano cattivi per interi segmenti (cioè, con tensioni al di fuori della gamma V ) ed evidenziati in rosso. Rimuovere manualmente questi canali negativi se costituiscono il 60% o più delle prove rifiutate. Ripetere questo passaggio tutte le volte che è necessario.
    2. Seguire i passaggi di rimozione degli artefatti come descritto in precedenza. Assicurarsi che siano accettate almeno 100 sweep. Rimuovere le versioni di valutazione contrassegnate per il rifiuto.
  8. Tracciare il canale 75 (equivalente a Oz) o i canali di interesse, per classificare i modelli morfologici. Prima di tracciare questo canale, assicurarsi di eseguire la correzione della linea di base pre-stimolo.
  9. Scegliere il modello A se la morfologia CVEP è caratterizzata da un grande picco positivo a circa 100-115 ms (P1), seguito da un picco negativo a circa 140-180 ms (N1) e un picco positivo a circa 165-240 ms (P2).
  10. Scegliere il modello B se la morfologia CVEP è caratterizzata da un grande picco positivo a circa 100-115 ms (P1), seguito da un picco negativo a circa 140-180 ms (N1a), un picco positivo a circa 180-240 ms (P2a), quindi un picco negativo a circa 140-180 ms (N1a), un picco positivo a circa 180-240 ms (P2a), quindi un picco negativo a circa 140-180 ms (N1a), un picco positivo a circa 180-240 ms (P2a), quindi un picco negativo a circa 140-180 ms (N1a), un picco positivo a circa 180-240 ms (P2a), quindi un picco negativo a circa 140-180 ms (N1a), un picco positivo a circa 180-240 ms (P2a), quindi un picco negativo 230-280 ms (N1b) e picco positivo a circa 260-350 ms (P2b).
  11. Accodare singoli set di dati in base al modello morfologico osservato visivamente per creare una media di gruppo. Assegnare un nome e salvare il file di dataset appena unito.
  12. Visualizzare i file aggiunti come media tracciando i canali di interesse.

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Representative Results

Figura 3 e Figura 4 mostrano i risultati CVEP ad esordio rappresentativo e inmovimento di cinque partecipanti, di età compresa tra i 19 e i 24 anni, che hanno visualizzato passivamente ogni paradigma visivo. Questo progetto ha permesso l'osservazione delle risposte CVEP suscitate da oggetti visivi (con e senza nervosismo) e movimento visivo (con e senza nervosismo) sia all'interno che tra i soggetti in base a ciascuna condizione.  I CVEP dei partecipanti sono stati raggruppati in base al modello morfologico suscitato da stimoli visivi e nella grande media per creare un modello CVEP medio.  Negli oggetti senza alcuna condizione di jitter temporale (Figura 3), è stato trovato due partecipanti presenti nel modello A, mentre tre presentavano il modello B (Figura 3A).  Analogamente, negli oggetti con condizione di jitter temporale (Figura 3B), due soggetti presentati con il modello A e tre con il modello B.  È interessante notare che due soggetti presentati con un modello diverso come risultato del paradigma del jitter (cioè, un soggetto che presenta il modello A nella condizione di non jitter presentato con il modello B nella condizione di nervosismo, e un soggetto che presenta il modello B nel nessuna condizione di jitter presentata con il modello A nella condizione di jitter).  Si può anche osservare che il jitter influisce sull'ampiezza e la latenza in ogni modello CVEP a esordimento oggetto (Figura 3C,D).

Per la condizione di movimento (Figura 4), due soggetti hanno dimostrato il modello A morfologia e tre soggetti presentati con il modello B.  Tuttavia, a differenza delle CVEP a esordio di oggetti, i modelli morfologici CVEP con esordio del movimento per ogni partecipante erano coerenti in tutte le condizioni di jitter.  Inoltre, la media del gruppo schema B non mostra alcuna prova chiara dei molteplici componenti di picco normalmente presenti.  Questa mancanza di morfologia differenziale si è verificata in entrambi i paradigmi di movimento senza e con nervosismo temporale (Figura 4A,B). Simile al paradigma dell'oggetto, il jitter nel paradigma di movimento sembra influenzare le caratteristiche CVEP in esordio del movimento in entrambi i modelli morfologici (Figura 4C,D).

Figure 1
Figura 1 : Esempio di paradigmi di stimolo visivo senza e con jitter temporale. (A) Senza nervosismo temporale: viene presentata una croce di fissaggio per 500 ms, seguita da una presentazione casuale di uno dei quattro oggetti dal database BOSS (pulsante, libro, palla, mattone).  Ogni presentazione dell'oggetto ha una durata di 600 ms. (B) Con nervosismo temporale: Viene presentata una croce di fissaggio per 500 o 1.000 ms, valori che vengono randomizzati tra le prove, e poi uno dei quattro oggetti dal database BOSS (pulsante, libro, palla, mattone).  Ogni oggetto è presentato per i valori casuali di 600 o 1000 ms. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 2
Figura 2 : Esempio di paradigmi Visual Motion Stimuli Senza e Con Jitter temporale. (A) Senza nervosismo temporale: Viene presentata una croce di fissaggio per 500 ms, seguita da un film a movimento visivo di un campo radiale di punti che si muovono verso l'interno verso un punto di fissaggio centrale (indicato da frecce bianche) per 1.000 ms. (B) Con nervosismo temporale: A fixation cross è presentato per 500, 750 o 1.000 ms, valori che vengono randomizzati tra le prove. Viene quindi presentato un filmato visual e motion per 600 o 1.000 ms, valori che vengono randomizzati tra le prove. Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 3
Figura 3 . Dati CVEP con origine rappresentativa senza e con jitter temporale. (A) Il modello A è stata osservata una morfologia del modello A (cioè una risposta P1-N1-P2) in due partecipanti (linea nera solida) in risposta al paradigma dell'oggetto senza nervosismo.  La morfologia del modello B (cioè una risposta P1-N1a-P2a-N1b-P2b) è stata osservata in 3 partecipanti (linea rossa tratteggiata) in risposta al paradigma dell'oggetto senza nervosismo.  L'ampiezza nei microvolt è raffigurata sull'asse verticale e il tempo in millisecondi sull'asse orizzontale. (B) Modello Una morfologia è stata trovata in due partecipanti (linea nera solida) suscitata dal paradigma dell'oggetto con nervosismo.  La morfologia del modello B è stata trovata in 3 partecipanti (linea tratteggiata rossa) suscitati dal paradigma dell'oggetto con nervosismo. (C) Modello Un confronto morfologia negli stessi tre partecipanti in risposta al paradigma dell'oggetto senza jitter (linea nera continua) e al paradigma dell'oggetto con jitter (linea tratteggiata rossa). (D) Il modello B morfologia confrontalo negli stessi due partecipanti come suscitato dal paradigma dell'oggetto senza jitter (linea nera solida) e il paradigma dell'oggetto con jitter (linea tratteggiata rossa). Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

Figure 4
Figura 4 . Rappresentativo dei dati CVEP in esordio di movimento senza e con jitter temporale. (A) Il modello A è stata osservata una morfologia del modello A (cioè una risposta P1-N1-P2) in due partecipanti (linea nera solida) in risposta al paradigma del movimento senza jitter.  La morfologia del modello B (cioè una risposta P1-N1a-P2a-N1b-P2b) è stata osservata individualmente in 3 partecipanti (linea rossa tratteggiata) in risposta al paradigma del movimento senza nervosismo. Si noti, tuttavia, il modello tipico B morfologia non è osservato nel gruppo CVEP grande media.  L'ampiezza nei microvolt è raffigurata sull'asse verticale e il tempo in millisecondi sull'asse orizzontale. (B) Modello Una morfologia è stata trovata in due partecipanti (linea nera solida) suscitata dal paradigma del movimento con jitter.  La morfologia del modello B è stata trovata individualmente in 3 partecipanti (linea tratteggiata rossa) suscitati dal paradigma del movimento con jitter. Ancora una volta, il modello B morfologia non è evidente nella grande media CVEP. (C) Modello Un confronto morfologia negli stessi tre partecipanti in risposta al paradigma del movimento senza jitter (linea nera continua) e al paradigma di movimento con jitter (linea tratteggiata rossa). (D) Il modello B morfologia confronta negli stessi due partecipanti come suscitato dal paradigma del movimento senza jitter (linea nera solida) e il paradigma di movimento con jitter (linea tratteggiata rossa). Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.

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Discussion

L'obiettivo di questo rapporto metodologico era quello di valutare la fattibilità nella registrazione della morfologia CVEP differenziale utilizzando oggetti visivi e stimoli di movimento specificamente progettati per stimolare separatamente i flussi ventrali e dorsali nelle attività di visualizzazione passiva6 ,7,8, sia con che senza variazione di ISI (jitter)19. Le condizioni non sono state progettate per essere confrontate direttamente, piuttosto, sono state fatte osservazioni sul fatto che la morfologia CVEP variabile fosse presente in entrambe le condizioni e se il jitter temporale all'interno di tale condizione influenzasse la morfologia. Le risposte CVEP a comparsa di oggetti e di movimento sono state registrate e bloccate nel tempo all'insorgenza di oggetti visivi e stimoli di movimento, presentati in quattro paradigmi, tramite EEG ad alta densità a 128 canali. Cinque giovani adulti hanno partecipato alla visualizzazione passiva di ogni paradigma visivo, e le risposte CVEP risultanti sono state visivamente categorizzate, soggettivamente, secondo il modello CVEP A (P1-N1-P2) morfologia e CVEP modello B (P1-N1a-P2a-N1b-P2b) morfologia, un metodo utilizzato in ricerche precedenti su cui questo approccio si basa12,13.

I dati rappresentativi suggeriscono che gli stimoli visivi descritti sono sensibili alla morfologia CVEP differenziale. Inoltre, il nervosismo sembra influenzare caratteristiche specifiche della risposta CVEP, come latenza e ampiezza, piuttosto che la morfologia complessiva della forma d'onda. Non si possono trarre ulteriori conclusioni a causa delle ridotte dimensioni del campione e della mancanza di raffronti statistici.  Pertanto, questi dati mostrano che la progettazione sperimentale può essere utile nello studio della morfologia CVEP variabile e del comportamento visivo associato. La ricerca futura si concentrerà sull'agrande significativo del numero di partecipanti per verificare se i modelli CVEP suscitati da una varietà di stimoli siano un fenomeno intrinseco o estrinseco e se alcune reti corticali visive possano essere più coinvolte rispetto ad altri nella generazione di morfologia specifica. Gli studi futuri includeranno anche variazioni temporali nei paradigmi visivi per un'ulteriore valutazione dei possibili effetti anticipatori sulle risposte CVEP, compresa una maggiore variabilità nei valori di nervosismo, poiché gli intervalli di nervosismo limitati inclusi nell'approccio attuale potrebbe non eliminare completamente la prevedibilità.  Infine, verranno eseguite le analisi di localizzazione delle fonti sui componenti di picco CVEP per ottenere informazioni qualitative sulle reti corticali visive coinvolte nei modelli morfologici CVEP della generazione, compresa la verifica che gli stimoli presentati attivino il reti visive previste.

Sebbene i metodi descritti mostrino un approccio efficace allo studio della morfologia CVEP insorgenza di oggetti e di esordio del movimento, è necessario notare i passaggi critici.  Ad esempio, nella creazione di stimoli visivi, è importante che fattori come la luminanza siano coerenti e controllati, poiché queste modifiche di ordine inferiore possono influenzare le caratteristiche CVEP22. Nella preparazione EEG, è imperativo che si presti molta attenzione ai valori di impedito degli elettrodi. Il sistema EEG ad alta densità utilizzato nello studio attuale è un sistema ad alta impedizione, il che significa che l'attività EEG può essere registrata con successo con valori di impedito elettrodo fino a 50 k. Tuttavia, nel nostro laboratorio, ci proponiamo di mantenere questi valori al di sotto di 20 k, e idealmente intorno a 10 k. Valori di impedibile più bassi influenzano notevolmente la qualità complessiva della registrazione e si traducono in analisi più veloci e un maggior numero di prove accettate.  Inoltre, è importante monitorare lo stato del soggetto, soprattutto perché questi paradigmi sono di natura passiva. Può essere una sfida per alcuni partecipanti rimanere vigili, con conseguenti oscillazioni alfa e artefatto oculare che può contaminare la registrazione. Nelle analisi EEG, è fondamentale rimuovere i canali di elettrodo difettosi prima del rifiuto degli artefatti per garantire che il numero massimo di prove sia accettato nella media. Maggiore è il numero di prove, migliore è il rapporto segnale-rumore della risposta CVEP. Inoltre, un gran numero di prove sono necessarie per le analisi di localizzazione di origine. Nel nostro laboratorio, un minimo di 100 prove accettate è tipico per gli studi visivi12,13,22. Il metodo di analisi EEG descritto in questo studio può anche essere modificato a discrezione del ricercatore. Ci sono molti approcci per il successo dell'analisi EEG, e quello fornito è stato sviluppato nel nostro laboratorio. Altri approcci che possono essere utili possono essere esaminati attraverso varie esercitazioni fornite dai creatori della cassetta degli attrezzi EEGLAB.

Mentre la metodologia EEG ha limitazioni, in particolare nella risoluzione spaziale per scopi di imaging2, i vantaggi di un approccio a basso costo, non invasivo e ad alta risoluzione temporale lo rendono uno strumento ideale per lo studio della morfologica CVEP Modelli. Ad esempio, la latenza e l'ampiezza dei componenti di picco specifici che costituiscono la forma d'onda CVEP non sarebbero identificabili utilizzando un approccio diverso, tranne forse con la magnetoencefalografia (MEG).  Inoltre, le analisi di localizzazione delle fonti, che sono possibili con registrazioni EEG ad alta densità, sono passate a un livello tale che la stima della posizione del generatore corticale è stata accettata in una moltitudine di studi12,13, 23,24,25,26. Se la localizzazione spaziale rimane una preoccupazione per il ricercatore, un approccio multimodale può essere utilizzato per combinare la risoluzione temporale dell'EEG con la risoluzione spaziale di altre misure, come fMRI27. È importante che venga raccolta una grande quantità di prove in ogni paradigma per le future analisi di localizzazione delle fonti, che richiede un elevato rapporto segnale-rumore EEG per una stima accurata dei generatori corticali12,13, 23.

Nel complesso, il protocollo descritto è utile ed efficace per l'osservazione e lo studio dei modelli morfologici CVEP. Metodologie simili sono state presentate nella letteratura14,15,28,29, ma non si sono concentrate sulla categorizzazione delle risposte dei partecipanti di gruppo in base alla morfologia, come descritto in sezione Analisi EEG. La ricerca futura potrebbe trarre vantaggio dall'esame più approfondito della morfologia CVEP, poiché sono stati dimostrati processi visivi distinti alla base di modelli specifici12,13. Mentre è necessario ulteriore lavoro per chiarire se la morfologia CVEP suscitata da vari stimoli e la funzione visiva sottostante sono correlate al comportamento visivo, i paradigmi sperimentali e le analisi EEG discusse in questo studio pilota forniscono un punto iniziale da cui comprendere meglio i processi corticali visivi di base.

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Disclosures

Gli autori non hanno nulla da rivelare.

Acknowledgments

Questa ricerca è stata sostenuta dall'Università del Texas all'Austin Moody College of Communication Grant Preparation Award e dall'Università del Texas presso l'ufficio di Austin del Vice President of Research Special Research Grant.

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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