Summary
本論文では,高密度EEGを用いて腹部および背部ネットワークの刺激を通じて潜在的な形態パターンを誘発した微分皮質視覚を調べるためのプロトコルを提示する.視覚物体と運動刺激パラダイムは、時間ジッタの有無にかかわらず、記述される。視覚的に誘発された潜在的な形態学的分析も概説される。
Abstract
本論文では,128チャンネル高密度脳波検査(EEG)を用いた様々な視覚刺激に応じて皮質視覚誘発電位(CVEP)を記録・分析する方法論を提示する.記載された刺激と分析の具体的な目的は、腹部と背部の両方を同時に刺激するように設計された明らかな運動刺激によって引き起こされた以前に報告されたCVEP形態パターンを複製することが可能かどうかを調べることである。視覚ネットワークは、別々に腹部と背部の視覚皮質ネットワークを刺激するように設計されたオブジェクトとモーション刺激を使用して。 4 つの視覚的パラダイムが提示されます: 1. 一貫性のある時間的なプレゼンテーションを持つランダム化されたビジュアル オブジェクト。2. 一貫性のない時間的な表示(またはジッタ)を持つランダム化されたビジュアルオブジェクト。 3.ジッタなしでコヒーレント中央ドットモーションの放射状フィールドを介した視覚的な動き。 4.ジッタと一貫性のある中央ドットモーションの放射状フィールドを介して視覚的な動き。 これらの 4 つのパラダイムは、各参加者に対して擬似ランダム化された順序で表示されます。 ジッタは、可能な解毒効果が物体発症および運動発症CVEP応答の形態にどのように影響するかを見るために導入される。 EEGデータ分析は、信号処理プラットフォームからのデータエクスポートおよびインポートのステップ、不良チャネルの識別と除去、アーティファクトの拒絶、平均化、平均化、および平均的なCVEP形態学的分類を含む詳細に説明されています。コンポーネントピークの待機時間範囲に基づくパターンタイプ。代表的なデータは、方法論的アプローチが差動物発症および運動発症CVEP形態パターンを引き出す上で実際に敏感であり、したがって、より大きな研究目的に対処するのに有用でありうるかもしれないことを示している。脳波の高時間分解能とソースローカリゼーション分析における高密度EEGの適用の可能性を考えると、このプロトコルは、明確なCVEP形態パターンと生成する基礎となる神経機構の調査に最適です。これらの差動応答。
Introduction
脳波検査(EEG)は、特に機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)、陽電子放出などの皮質評価方法と比較した場合に、皮質処理の研究に安価で非侵襲的なアプローチを提供するツールです。断層撮影(PET)、および拡散テンソルイメージング(DTI)1.EEGはまた、fMRI、PET、またはDTI2などの手段を使用する場合には達成することができない高時間分解能を提供します。特定の入力または事象の処理に関連する神経生理学的メカニズムのミリ秒精度を得るために、中央時間的機能を調べる際には、高い時間分解能が重要です。 中央視覚系では、皮質視覚誘発電位(CVEP)は、大脳皮質における時間ロックされた神経プロセスを研究する上で一般的なアプローチである。 CVEP応答は、多数のイベント試行にわたって記録され、平均化され、その結果、特定のミリ秒間隔で発生するピーク成分(例えば、P1、N1、P2)が生じます。これらのピーク神経応答のタイミングと振幅は、皮質処理速度および成熟、ならびに皮質関数3、4、5の欠陥に関する情報を提供することができる。
CVE は、ビューアに表示されるビジュアル入力の種類に固有です。CVEPパラダイムにおける特定の刺激を用いて、処理形態および色に関与する腹部流れ、または寄生細胞およびマグノセル入力6、7などの異なる視覚ネットワークの機能を観察することができる。8、および後流は、主に運動またはマグノセル入力9、10を処理する。これらのネットワークによって生成されたCVEPは、典型的な神経生理学的メカニズムの基礎となる行動をより良く理解するだけでなく、臨床集団における非定型行動の標的治療にも有用であった。例えば、背部および腹部ネットワークの遅延CVEP成分は、失読症の小児において報告されており、介入計画11を設計する際にこれらのネットワークにおける視覚機能を標的にすべきであることを示唆している。 したがって、脳波を介して記録されたCVEPは、典型的な視覚プロセスと非定型の両方の視覚プロセスを評価するための強力な臨床ツールを提供します。
最近の研究では、高密度EEGを使用して、一般的に発達中の小児における明らかな運動発症CVEPを測定し、開発全体で可変CVEP応答および関連する視覚皮質発生器を調べることを目的としていた。参加者は、背部および腹部の流れを同時に刺激するように設計された、形状変化と運動の両方からなる明らかな運動刺激12、13、14、15を受動的に見た。小児の約半数が、3つのピーク(P1-N1-P2、パターンA)からなるCVEP波形形状(形態)で応答したことがわかった。 この形態は、文献全体で観察される古典的なCVEP応答である。対照的に、残りの半分の小児は、5つのピーク(P1-N1a-P2a-N1b-P2b、パターンB)からなる形態学的パターンを提示した。我々の知ることだが、これらの形態パターンの堅牢な発生と比較は、小児または成人集団のCVEP文献では以前に議論されていないが、可変形態学は明らかな動きと両方で指摘されている。モーション発症 CVEP14,16.さらに、これらの形態学的な違いは、これらの測定の低時間分解能のために、fMRIやPETなどの他の皮質機能評価方法を用いた研究では明らかではなかったであろう。
CVEPパターンAおよびBの各ピークの皮質発生器を決定するために、ソースローカリゼーション解析が行われ、これはCVEP応答12、13に関与する最も可能性の高い皮質領域を推定するために使用される統計的アプローチである。.各ピークについて、形態パターンにかかわらず、一次および高次の視覚皮質がCVEPシグナルの供給源として同定された。 したがって、明らかな運動によって引き起こされたCVEP形態の根本的な主な違いは、パターンBを持つものが処理中に視覚皮質領域を追加時間活性化することにある。これらのタイプのパターンは文献で以前に同定されていないため、CVEPパターンBを持つものにおける追加の視覚処理の目的は不明のままである。 したがって、この研究の次の目的は、差動CVEP形態の原因と、そのようなパターンが典型的な集団と臨床集団の両方の視覚行動に関連する可能性があるかどうかをよりよく理解することです。
一部の個人が1つのCVEP形態と別のCVEP形態を示す理由を理解する最初のステップは、これらの応答が本質的に固有のものか外因性であるかを判断することです。 言い換えれば、個人が視覚刺激に反応して1つのパターンを示す場合、彼らはすべての刺激に似たパターンで反応するのでしょうか? それとも、この応答刺激に依存して、視覚ネットワークまたはネットワークに固有のアクティブ化されていますか?
この質問に答えるために、2つのパッシブビジュアルパラダイムは、特定のビジュアルネットワークを別々に活性化することを目的として設計されました。最初の研究で提示された刺激は、背部と腹部の両方の流れを同時に刺激するように設計されました。したがって、一方または両方のネットワークが特定の波形形態の生成に関与しているかどうかは不明であった。現在の方法論的アプローチでは、腹部の流れを刺激するように設計されたパラダイムは、正方形と円の基本的な形状の識別可能なオブジェクトで構成され、オブジェクト発症のCVEPを引き出す。後流を刺激するように設計されたパラダイムは、固定点に向かって一定の速度で一貫した中央ドットモーションドットの放射状フィールドを介して視覚的な動きで構成され、モーションオンセットCVEPを引き出します。
最初の研究の結果として生じた第二の質問は、差分VEP形態が今後の刺激13の参加者の期待によるものであるかどうかでした。例えば、研究は、標的刺激の前に起こるトップダウン皮質振動活性が、その後のCVEPと行動応答をある程度17、18、19まで予測する可能性があることを示している。最初の研究で見かけ上の運動パラダイムは、600ミリ秒の一貫した刺激間隔(ISI)を持つ放射状の星と円の非ランダム化フレームを採用しました。その後のCVEP形態12、13、19に影響を与える振動活性。
この問題に対処するために、現在のプロトコルのビジュアル オブジェクトとモーション パラダイムは、同じ時間値の一貫した IS と、異なる時間的値 (ジッタ) を持つランダム化された ISI の両方で設計されています。 このアプローチを使用すると、時間変動が異なる視覚ネットワーク内の VEP 形態に与える影響を決定できる場合があります。全体として、記述されたプロトコルの目的は、視覚物体および運動刺激がCVEP形態の変動に敏感であるかどうか、および刺激提示の時間的変動がCVEP応答の特性に影響を与えるかどうかを決定することです。ピーク遅延、振幅、および形態を含む。本論文の目的は、方法論的アプローチの実現可能性を決定することにある。視覚オブジェクトとモーションの両方が可変形態を引き起こす可能性があり(すなわち、パターンAとBは両方の刺激に応じて被験者間で観察される)、時間的変動がオブジェクトの発症およびモーションオンセットCVEP成分に影響を与える可能性があるという仮説です。
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Protocol
ここに記載されているすべての方法は、オースティンのテキサス大学人間研究のための機関レビュー委員会(IRB)によって承認されています。
1. 刺激特性
- 標準化刺激銀行(BOSS)を通じて利用可能なオープンソース画像を使用してオブジェクト刺激を作成します。このデータベースは、視覚認知実験で使用される標準化された画像で構成されています。 4つの画像(例えば、ball02、book01a、レンガ、button03)を高い識別率(75%以上)20、21でダウンロードしてください。
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MATLABを介して動作する機能のオープンソースのPsychtoolbox-3セットだけでなく、MATLABで利用可能なムービー機能を介して利用可能であるDotDemoスクリプトの修正版を使用してモーション刺激を作成します(補足ファイルを参照)。
- 表示画面のサイズと表示距離に応じてドット フィールド パラメータを設定します。
- ムービー フレームの数に 3600 と入力します。
- モニタの幅に 80 (cm) と入力します。
- ドット速度を 5°/s で入力します。
- ドット制限寿命分率 0.05 を入力します。
- ドット数に 200 と入力します。
- フィールド環の最小半径を 1°、最大値を 15°として入力します。
- 各ドットの幅に 0.2° と入力します。
- 固定点の半径に 0.35° と入力します。
- 黒い背景に白い点を使用することを指定します。
- ムービーを .avi 形式でエクスポートします。
2. ビジュアルパラダイムデザイン
- 刺激プレゼンテーションソフトウェアを使用してパラダイムを作成します。クーリエ新しいサイズ18フォント、太字、およびプレゼンテーション画面の中央に固定クロスを生成します。
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500 ミリ秒の白い背景に黒い固定の十字を作成し、その後にボール、ブック、レンガ、またはボタンの 4 つのオブジェクトのいずれかがランダムに表示されるので、時間ジッタ (つまり、一貫性のある ISI 値) を使用せずに視覚的なオブジェクト パラダイムを設計します。
- 各オブジェクトを 600 ミリ秒 (図 1A)で表示します。 すべてのオブジェクトを 75 回表示し、合計 300 回の試行と 5.5 分のパラダイム期間を表示します。
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500 ミリ秒または 1,000 ミリ秒の期間、4 つのオブジェクトのいずれかが続き、600 ミリ秒または 1000 ミリ秒 (図 1B)の 4 つのオブジェクトのいずれかが続く、白い背景に同じ黒い固定クロスで構成される時間ジッタを使用して視覚的なオブジェクト パラダイムを設計します。
- 刺激プレゼンテーションソフトウェアを使用して4つの試験を作成します:500ミリ秒の持続時間を持つ固定クロス、その後に600ミリ秒のオブジェクトが続きます。固定交差の持続時間が 500 ミリ秒で、その後にオブジェクトが 1,000 ミリ秒です。1,000 ミリ秒の期間を持つ固定交差、その後に 600 ミリ秒のオブジェクトが続きます。固定交差の継続時間が 1,000 ミリ秒、その後にオブジェクトが 1,000 ミリ秒です。
- これらの試行をランダム化します。各トライアルを19回提示し、304回の試行で終わり、約7.85分の視聴時間を得た。
- 刺激プレゼンテーションソフトウェアを使用して4つの試験を作成します:500ミリ秒の持続時間を持つ固定クロス、その後に600ミリ秒のオブジェクトが続きます。固定交差の持続時間が 500 ミリ秒で、その後にオブジェクトが 1,000 ミリ秒です。1,000 ミリ秒の期間を持つ固定交差、その後に 600 ミリ秒のオブジェクトが続きます。固定交差の継続時間が 1,000 ミリ秒、その後にオブジェクトが 1,000 ミリ秒です。
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黒い背景を中心とした白い固定クロスを生成し、500ミリ秒続き、その後に約 1,000 ミリ秒 (図 2A)で表示されるビジュアル モーション ムービーを生成することで、時間ジッタなしで視覚的なモーション パラダイムを作成します。
- このシーケンスを合計 300 回繰り返し、視聴時間を約 7.5 分間実行します。
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500、750、または 1,000 ミリ秒の間隔で持続する同じ固定クロスを使用して、時間ジッタを使用して視覚モーション パラダイムを作成します。
- 各固定交差の後、約 600 または 1,000 ミリ秒 (図 2B)の持続時間で視覚モーション ムービーを提示します。
- 6 つの試行を作成する: 500 ミリ秒の継続時間を持つ固定クロス、600 ミリ秒のムービー、750 ミリ秒の固定クロス、600 ミリ秒のムービー、1,000 ミリ秒の固定クロス、600 ミリ秒のムービーの続き、500 ミリ秒の長さの固定クロス、1000 ミリ秒のムービー、750 ミリ秒の固定クロス、1,000 ミリ秒のムービー、1,000 ミリ秒の固定クロス、1,000 ミリ秒のムービーの続きに 1,000 ミリ秒のムービーが続きます。
- これらの試行をランダム化し、それぞれに 50 回表示します。 約7.75分の視聴期間に、合計300回のトライアルを提示します。
3. 参加者の同意、ケース履歴、視力スクリーニング
- 到着時に参加者に挨拶します。研究フォームへの参加に同意を与えることによって、インフォームドコンセントを取得します。参加者に同意書を説明し、発生した質問に答えます。
- 参加者に、母国語、手渡し、聴覚状態、視力状態、および参加者が持つ可能性のあるその他の診断(例えば、心理的および神経学的)に関する情報を含むケース履歴フォームに記入してもよい。外傷性脳損傷などの難聴や神経学的診断を報告する参加者を除外します。 他のすべての参加者を含めます。
- 参加者をラボからエスコートし、スネレンチャートを使用して視力検査を完了し、視力を判断します。参加者にチャートから20フィート離れたところに立たせ、まず左目を覆って右目の視力を判断し、目を切り替えて左目の視力を判断します。参加者が文字の総数の半分以上を繰り返すことができるテキストの最小行に基づいて視力を計算します。
注:たとえば、参加者が 20/20 行の 8 文字のうち 5 を繰り返す場合、視力はその目の 20/20 として計算されます。 - 参加者を脳波記録室に付き添う。参加者は、二重壁の磁気遮音ブースの中央にある指定された椅子に座って下さい。
4. 脳波の準備
- 参加者の頭囲をセンチメートルで測定し、適切なEEGネットサイズを選択します。頭皮の中点(ナシオン/イオンと左右のマストイドの中間)を測定し、基準電極の配置をマークします。
- ベビーシャンプー(5mL)と塩化カリウム(11g/10 cc)を混ぜた温水(1L)の溶液を調製し、電極と頭皮の間の電気伝導率を高め、電圧インピーダンスの低下と信号対雑音比の向上を目的としています。
- EEG ネットをソリューションに配置します。参加者の頭皮に置く前に、ネットが5分間溶液に浸かるようにします。
- 刺激表示コンピュータと脳波取得コンピュータの電源を入れます。
- タオルやその他の吸収性物質を参加者の首の周りに置き、溶液が衣服に落ちないようにします。
- EEGネットをアンプに接続します。EEGネットを設置する際は、解決策が目に滴り落ちないように、参加者に目を閉じるように指示します。
- 両手でEEGネットをしっかりと握り、参加者の頭の上に広げます。測定された頭皮の中線点に基準電極を付けて、ネットが頭皮の頭部に対称的に配置されていることを確認します。頭皮と電極の間の安全な接続を確保するために顎と眼のネットラインを締めます。参加者に、快適かどうか、何か調整が必要な場合は尋ねます。
- 平均目標値が 10 kΩ の適切な電極インピーダンス値を確認します。
- 電極ネットの配置に続くインピーダンス値を下げるには、1 mLピペットを使用して、高いインピーダンスを持つ頭皮/電極に塩化カリウム溶液を適用します。電極全体で適切なインピーダンス値が達成されるまで、このプロセスを続行します。
5. 脳波記録
- モニターに表示される視覚刺激に焦点を当てるように参加者に指示します。表示距離は約65インチです。
- 擬似乱数ジェネレータを使用して、4 つのビジュアル パラダイムの表示順序を決定します。
- ビジュアル タスクと EEG 記録を開始します。
- 必要に応じて脳波記録を監視します。進行中のEEGが高い筋原性または60 Hzの活動を示す場合は、テストを一時停止して、電極と頭皮の接続性を再確認します。
- ビジュアル オブジェクト パラダイム、時間ジッタ パラダイムを持つビジュアル オブジェクト、ビジュアル モーション パラダイム、および時間ジッター パラダイムを持つビジュアル モーションの手順 5.3 と 5.4 を繰り返します。
- 実験の最後に、ネットを取り外すときに解決策が目に入らないように、参加者に目を閉じるように指示します。あごと眼のネットラインを緩めることから始めて、あごのストラップをゆっくりと引っ張って、ゆっくりと引っ張って、ネットが参加者の髪に絡まらないようにします。
- アンプからEEGネットを取り外します。消毒プロセスを開始するには、水で満たされたバケツの中にEEGキャップを入れ、蛇口の下ですすいでください。次に、消毒剤バケツに約2リットルの水を加え、15mlの消毒剤を水と混合して消毒液を作成します。
- 消毒剤にネットのセンサーの端を浸します。タイマーを10分間設定します。最初の2分間は、ネットを上下に連続的に突き落とします。10分の残りのためにネットを浸したままにします。
- 消毒液から脳波ネットを取り外します。脳波ネットを水で満たされた電極バケツの出入りと流水の下に置き、すすいでください。4回繰り返します。 ネットを空気乾燥させます。
6. 脳波分析
- 1 Hzのハイパスフィルタを使用して、1Hzのハイパスフィルタを使用してMATLABで分析するためのEEGファイルをエクスポートし、100ミリ秒の事前刺激と500ミリ秒の刺激後の各試行(またはイベント)の周りのセグメンテーション。
-
EEGLAB ツールボックスを使用してデータをインポートします。
- ドロップダウンメニューから[ファイル]オプションを選択し、[データのインポート] をクリックします。 メニューからEEGLAB機能とプラグインを使用して選択します。 次に、適切なエクスポートファイル形式をクリックします。
- ドロップダウン メニューから[編集]を選択し、[チャネルの位置] を選択して使用する電極モンタージュの種類に基づいてチャネル位置を再割り当てします。 [locsを検索] をクリックし、楕円を選択して、対象の電極モンタージュ ファイルのパスを見つけます。
- 刺激前と終了時刻をエポックの開始時刻と終了時刻に割り当てます。開始時刻ボックスに -0.1 s の値を入力します。
- 刺激前の間隔に従ってベースライン正しいデータ。
-
Z スコアしきい値 2.5 の確率を使用して、不良チャンネルを識別して削除します。
- すべての電極をプロットして、不良チャンネルの識別と除去が成功した場合を確認します。平均電圧振幅を持つチャンネルを手動で削除し、+/- 30 μV の範囲外にします。
-
-100 μV および +100 μV の値を入力して、アーティファクト除去を実行します。
注:この方法は、眼電極(126、127)で記録された眼活動の除去に有効である。ただし、特定の参加者に対して、小電圧振幅(+/- 100 μV 範囲内)で発生するアーティファクトを使用したトライアルを手動で削除する必要がある場合があります。- セグメント全体に悪影響を及ぼし、+/-100 μV 範囲外の電圧で赤で強調表示されたチャネルに注意してください。これらの不良チャンネルが拒否された試験の 60% 以上を構成する場合は、手動で削除します。この手順は、必要に応じて何度も繰り返します。
- 前述のように、アーティファクトの削除手順に従います。最低でも 100 のスイープが受け入れられるようにします。却下のマークが付いた試用版を削除します。
- プロットチャネル75(Ozに相当)、または対象のチャネルは、形態パターンを分類する。このチャンネルをプロットする前に、刺激前のベースライン補正を実行してください。
- CVEP形態が約100~115ms(P1)で大きな正のピークを特徴とし、次いで約140~180ms(N1)の負のピーク、約165~240ms(P2)の正のピークが特徴である場合は、パターンAを選択します。
- CVEP形態が約100~115ms(P1)で大きな正のピークを特徴とし、次いで約140~180ms(N1a)の負のピーク、約180~240ms(P2a)の正のピーク、次いでマイナスピークが約180~240msの場合はパターンBを選択します。230-280 ms (N1b) と約 260 -350 ミリ秒 (P2b) で正のピーク。
- 視覚的に観察された形態パターンに従って個々のデータセットを追加し、グループ平均を作成します。新しくマージされたデータセット ファイルに名前を付けて保存します。
- 関心のあるチャネルをプロットして、追加されたファイルを平均として表示します。
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Representative Results
図3と図4は、各視覚パラダイムを受動的に見た19~24歳の5人の参加者の代表的な物体発症および運動発症CVEP結果を示す。この設計により、各条件に応じて、被験者間の両方の視覚オブジェクト(ジッタの有無にかかわらず)と視覚運動(ジッタの有無にかかわらず)によって引き起こされたCVEP応答の観察が可能でした。 参加者のCVEPは、視覚刺激によって引き起こされた形態パターンに従ってグループ化され、平均的なCVEPパターンを作成するために壮大平均化された。 時間ジッタ条件のないオブジェクト(図3)では、2人の参加者がパターンAを提示し、3人がパターンB(図3A)を提示していることが判明した。 同様に、時間ジッタ条件(図3B)を持つ物体において、パターンAとパターンBを持つ3つの被験者が提示される。 興味深いことに、ジッタパラダイムの結果として異なるパターンを提示した2つの被験者(すなわち、ジッタ条件でパターンBを提示しないジッタ条件でパターンAを提示する1つの被験者、およびパターンBを提示する1つの被験者ジッタ条件でパターン A を示すジッタ条件はありません)。 また、ジッタが各オブジェクト発症CVEPパターンの振幅と待ち時間に影響を与えることも観察される場合があります(図3C、D)。
運動状態(図4)について、2人の被験者がパターンA形態を示し、パターンBを提示した3人の被験者を示した。 しかし、オブジェクト発症CVEPとは対照的に、各参加者のモーション発症CVEP形態パターンはジッタ条件間で一貫していた。 さらに、パターンB群平均は、典型的に存在する複数のピーク成分の明確な証拠を示さない。 この差動形態の欠如は、時間ジッタなしで、両方のモーションパラダイムで起こりました(図4A、B)。オブジェクトのパラダイムと同様に、モーションパラダイムのジッタは、両方の形態パターンにおけるモーション発症CVEP特性に影響を与えるように見えます(図4C、D)。
図 1: 時間ジッタを使用した視覚オブジェクト刺激パラダイムの例(A) 一時的なジッタなし: 固定クロスが 500 ミリ秒で表示され、その後、BOSS データベース (ボタン、ブック、ボール、レンガ) から 4 つのオブジェクトのいずれかがランダムに表示されます。 各オブジェクト のプレゼンテーションの所要時間は 600 ミリ秒です。(B) テンポラルジッタ:500ミリ秒または1,000ミリ秒の固定クロス、トライアル間でランダム化された値、BOSSデータベース(ボタン、ブック、ボール、レンガ)の4つのオブジェクトのうちの1つが表示されます。 各オブジェクトは、600 または 1000 ミリ秒のランダム化された値に対して表示されます。
図 2: 時間ジッタを使用した視覚運動刺激パラダイムの例(A) 時時的ジッタなし: 固定クロスが 500 ミリ秒で表示され、その後、中央固定点に向かって内側に移動するドットの放射状フィールドの視覚的なモーション ムービー (白い矢印で示されます) 1,000 ミリ秒 (B) テンポラル ジッタ: A固定クロスは、試行錯誤にまたがる500、750、または1,000ミリ秒の値に対して提示されます。その後、600 ミリ秒または 1,000 ミリ秒のビジュアモーションムービーが表示され、試行錯誤を通じてランダム化されます。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 3.一時的なジッタを使用せずに、および使用する代表的なオブジェクト発症 CVEP データ。(A) パターンA形態(すなわち、P1-N1-P2応答)は、ジッタなしで物体パラダイムに応答して2つの参加者(実黒線)で観察された。 パターンB形態(すなわち、P1-N1a-P2a-N1b-P2b応答)は、ジッタなしで物体パラダイムに応答して3人の参加者(赤い破線)で観察された。 マイクロボルトの振幅は、縦軸に表示され、水平軸ではミリ秒単位で表示されます。(B)パターンA形態は、ジッタを持つ物体パラダイムによって引き起こされた2つの参加者(実黒線)で見出された。 パターンB形態は、ジッタを持つ物体パラダイムによって引き起こされた3人の参加者(赤い破線)で見出された。(C) パターン ジッタなしのオブジェクトパラダイム(実線黒線)とジッタ(赤い破線)を持つオブジェクトパラダイムに応答して、同じ3人の参加者における形態の比較。(D) パターンBの形態比較は、ジッタ(実黒線)のないオブジェクトパラダイムとジッタ(赤い破線)を持つオブジェクトパラダイムによって引き出された同じ2人の参加者の形態比較である。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
図 4.代表的なモーションオンセットCVEPデータの有無にかかわらず、テンポラルジッタを使用します。(A) パターンA形態(すなわち、P1-N1-P2応答)は、ジッタなしで運動パラダイムに応答して2つの参加者(実黒線)で観察された。 パターンB形態(すなわち、P1-N1a-P2a-N1b-P2b応答)は、ジッタなしで運動パラダイムに応答して3人の参加者(赤い線を破線)で個別に観察した。ただし、典型的なパターンB形態は、CVEP群のグランド平均では観察されない。 マイクロボルトの振幅は、縦軸に表示され、水平軸ではミリ秒単位で表示されます。(B)パターンA形態は、ジッタを伴う運動パラダイムによって引き起こされた2人の参加者(実黒線)で見出された。 パターンB形態は、ジッタを伴う運動パラダイムによって引き起こされた3人の参加者(赤い破線)で個別に見出された。繰り返しますが、パターンBの形態は、CVEPグランド平均では明らかではありません。(C) パターン ジッタなしのモーションパラダイム(実線黒線)と運動パラダイム(赤い破線)に対応した同じ3人の参加者における形態の比較。(D)パターンB形態比較は、ジッタなしのモーションパラダイム(実黒線)と運動パラダイム(赤い破線)で引き出された2人の参加者の形態比較である。この図のより大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
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Discussion
この方法論的報告の目的は、受動視野タスク6における腹部と背流れを別々に刺激するように特別に設計された視覚物体と運動刺激を用いて、差動CVEP形態を記録する実現可能性を評価することにあった6 、7、8、 ISIs (ジッタ)19のバリエーションの有無にかかわらず.条件は直接比較するように設計されたものではなく、可変CVEP形態がどちらの条件にも存在するかどうか、およびその状態内の時間ジッタが形態に影響を与えたかどうかについての観察がなされた。オブジェクト発症およびモーション発症CVEP応答を記録し、128チャンネルの高密度EEGを介して4つのパラダイムで提示された視覚物体および運動刺激の発症にタイムロックされた。5人の若い成人が各視覚パラダイムの受動的な観察に参加し、結果として得られたCVEP応答は、CVEPパターンA(P1-N1-P2)形態およびCVEPパターンB(P1-N1a-P2a-N1b-P2b)形態に従って、目に主観的に分類された。このアプローチが基づいている以前の研究で使用される12,13.
代表的なデータは、記載された視覚刺激が差動CVEP形態に敏感であることを示唆している。さらに、ジッタは、波形の全体的な形態ではなく、遅延や振幅などの CVEP 応答の特定の特性に影響を与えるように見えます。サンプルサイズが小さく、統計的な比較が不足しているため、それ以上の結論を導き出す必要はありません。 したがって、これらのデータは、実験計画が可変CVEP形態および関連する視覚挙動の研究に有用でありうであることを示している。今後の研究では、参加者数を大幅に拡大し、様々な刺激によって引き起こされたCVEPパターンが本質的または外因性の現象であるかどうか、および特定の視覚皮質ネットワークがより関与する可能性があるかどうかを検証することに焦点を当てる予定です。特定の形態を生成する他のものよりも。今後の研究には、現在のアプローチに含まれる限られたジッタ間隔として、ジッタ値の変動性の大きい値を含むCVEP応答に対する可能な対照効果のさらなる評価のための視覚パラダイムの時間的変動も含まれる。予測可能性を完全に排除できない場合があります。 最後に、CVEPピーク成分に関するソースローカリゼーション分析は、提示された刺激が活性化することを含む、生成CVEP形態パターンに関与する視覚皮質ネットワークに関する定性的情報に対して実行される。意図されたビジュアルネットワーク。
記載された方法は、物体発症および運動発症CVEP形態の調査に対する効果的なアプローチを示すが、重要なステップに留意すべきである。 例えば、視覚刺激作成においては、これらの下位の変化がCVEP特性22に影響を与える可能性があるため、輝度などの因子が一貫性と制御を行う必要があります。脳波調製では、電極インピーダンス値に細心の注意を払う必要があります。現在の研究で使用されている高密度EEGシステムは、高インピーダンスシステムであり、最大50kΩの電極インピーダンス値でEEG活性を正常に記録できることを意味します。しかし、当研究室では、これらの値を20kΩ以下、理想的には10kΩ程度の維持を目指しています。インピーダンス値を小さくすると、記録の全体的な品質に大きな影響を与え、より高速な分析とより多くの試験が可能になります。 さらに、これらのパラダイムは本質的に受動的であるため、特に被験者の状態を監視することが重要です。一部の参加者が警戒を続けるのが難しい場合があり、その結果、アルファ振動や眼のアーティファクトが記録を汚染する可能性があります。脳波解析では、アーティファクト除去の前に不良電極チャネルを除去し、最大数の試験数が平均に受け入れられるようにすることが重要です。試行回数が多いほど、CVEP 応答の信号対雑音比が高くなります。さらに、ソースローカリゼーション解析には多数の試験が必要です。私たちの研究室では、視覚研究12、13、22の少なくとも100の受け入れられた試験が典型的です。本研究に記載の脳波分析方法は、研究者の裁量に従って改変することもできる。脳波解析の成功には多くのアプローチがあり、当社の研究室で提供されるものが開発されています。EEGLAB ツールボックスの作成者が提供するさまざまなチュートリアルを通じて、役に立つその他のアプローチを確認できます。
EEGの方法論には限界がありますが、特にイメージング目的2の空間分解能には、低コスト、非侵襲的アプローチ、高時間分解能の利点により、CVEP形態学的研究のための理想的なツールとなります。パターン。例えば、CVEP波形を構成する特定のピーク成分の待ち時間と振幅は、磁気脳波検査(MEG)を除いて、別のアプローチを使用して識別することはできません。 さらに、高密度EEG記録で可能なソースローカリゼーション解析は、皮質発生器の位置の推定が多数の研究12、13で受け入れられているレベルまで進んでいます。 23,24,25,26.空間ローカリゼーションが研究者の懸念のままである場合、マルチモーダルアプローチは、EEGの時間分解能とfMRI27などの他の手段の空間分解を組み合わせるために使用することができる。将来のソースローカリゼーション解析のために各パラダイムで大量の試験を収集することが重要であり、皮質発生器12、13、および、 23.
全体的に、記載されたプロトコルは、CVEP形態パターンの観察および研究に有用かつ有効である。同様の方法論は、文献14、15、28、29に提示されているが、形態に従ったグループ参加者応答の分類に焦点を当てていない。脳波分析セクション。将来の研究は、明確な視覚プロセスが特定のパターン12、13の根本に根付くことが示されているように、CVEP形態をより密接に調べることから利益を得るかもしれません。様々な刺激と基礎となる視覚機能によって引き起こされたCVEP形態が視覚挙動に関連しているかどうかを明らかにするために追加の作業が必要であるが、このパイロット研究で議論された実験パラダイムと脳波分析は、初期のポイントを提供するそこからより良い基本的な視覚皮質プロセスを理解する。
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Disclosures
著者は何も開示していない。
Acknowledgments
この研究は、テキサス大学オースティン・ムーディー・カレッジ・オブ・コミュニケーション・グラント・インデンス・アワードとテキサス大学オースティン・オフィスの研究特別研究助成の副学長によって支援されました。
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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