Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Neuroscience
Click here for the English version

Neuroscience

Stimulans-spesifikke kortikale Visual fremkalt potensiell morfologiske mønstre

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

I denne utredningen, presenterer vi en protokoll for å undersøke differensial kortikale visuelle fremkalt potensial morfologiske mønstre gjennom stimulering av ventrale og rygg nettverk ved hjelp av høy tetthet EEG. Visuelle objekt og bevegelse stimulans paradigmer, med og uten Temporal variasjon, er beskrevet. Visuelle utløste potensielle morfologiske analyser er også skissert.

Abstract

Dette papiret presenterer en metodikk for opptak og analyse av kortikale visuelle vakte potensialer (CVEPs) som svar på ulike visuelle stimuli ved hjelp av 128-kanals High-Density Elektroencefalogram (EEG). Det konkrete målet for de beskrevne stimuli og analyser er å undersøke om det er mulig å gjenskape tidligere rapporterte CVEP morfologiske mønstre elicited av en tilsynelatende bevegelse stimulans, designet for å samtidig stimulere både ventrale og rygg sentrale visuelle nettverk, ved hjelp av motiv-og bevegelses stimuli som er utformet for å stimulere ventrale og rygg visuelle kortikale nettverk.  Fire visuelle paradigmer presenteres: 1. randomiserte visuelle objekter med konsistent tidsmessig presentasjon. 2. randomiserte visuelle objekter med inkonsekvent Temporal presentasjon (eller variasjon).  3. visuell bevegelse via et radial felt av sammenhengende sentral prikk bevegelse uten variasjon.  4. visuell bevegelse via et radial felt av sammenhengende sentral prikk bevegelse med variasjon.  Disse fire paradigmer er presentert i en pseudo-randomisert rekkefølge for hver deltaker.  Variasjon innføres for å vise hvor mulig foregripe effekter kan påvirke morfologi av objekt-utbruddet og Motion-utbruddet CVEP respons.  EEG dataanalyser er beskrevet i detalj, inkludert trinn av dataeksport fra og innførsel til signalbehandling plattformer, dårlig kanal identifisering og fjerning, gjenstand avvisning, snitt, og kategorisering av gjennomsnittlig CVEP morfologiske mønstertype basert på ventetid områder av komponent topper. Representative data viser at metodisk tilnærming er virkelig følsom i fremlokkende differensial objekt-utbruddet og Motion-utbruddet CVEP morfologiske mønstre og kan derfor være nyttig i adressering større forsknings mål. Gitt høy Temporal oppløsning av EEG og mulig anvendelse av høy tetthet EEG i kilde lokalisering analyser, er denne protokollen ideell for etterforskning av distinkte CVEP morfologiske mønstre og de underliggende nevrale mekanismer som genererer disse differensial responser.

Introduction

Elektroencefalogram (EEG) er et verktøy som tilbyr en billig og ikke-invasiv tilnærming til studiet av kortikale behandling, spesielt sammenlignet med kortikale vurderingsmetoder som funksjonell magnetisk resonans imaging (fMRI), positron utslipp tomografi (PET), og diffusjon tensor tenkelig (DTI)1. EEG gir også høy Temporal oppløsning, som ikke er mulig å oppnå når du bruker tiltak som fMRI, PET, eller DTI2. Høy Temporal oppløsning er kritisk når man undersøker den sentrale timelige funksjonen for å få millisekunder-presisjon av neurophysiologic mekanismer knyttet til behandling av spesifikke innspill eller hendelser.  I det sentrale visuelle systemet, kortikale visuelle fremkalt potensialer (CVEPs) er en populær tilnærming i å studere tid-låst nevrale prosesser i hjernebarken.  CVEP-svar registreres og beregnes i gjennomsnitt over en rekke hendelses forsøk, noe som resulterer i topp komponenter (f.eks. P1, N1, P2) som oppstår ved bestemte millisekunder intervaller. Timingen og amplitude av disse peak nevrale svar kan gi informasjon om kortikale prosesseringshastighet og modning, samt underskudd i kortikale funksjon3,4,5.

CVEPs er spesifikke for den type visuell input presentert for betrakteren. Ved hjelp av visse stimuli i et CVEP paradigme, er det mulig å observere funksjonen av distinkte visuelle nettverk som ventrale stream, involvert i behandling av form og farge, eller parvocellular og magnocellular input6,7, 8, og rygg strømmen, som i stor grad behandler bevegelse eller magnocellular inngang9,10. CVEPs generert av disse nettverkene har vært nyttig ikke bare i bedre forståelse typisk neurophysiologic mekanismer underliggende atferd, men også i målrettet behandling av atypisk atferd i kliniske populasjoner. For eksempel er forsinkede CVEP-komponenter i både rygg-og ventrale-nettverk rapportert hos barn med dysleksi, noe som tyder på at visuell funksjon i begge disse nettverkene bør rettes når du utformer en intervensjon plan11.  Dermed CVEPs innspilt via EEG tilby et kraftig klinisk verktøy for å vurdere både typiske og atypiske visuelle prosesser.

I en fersk studie, ble High-Density EEG brukt til å måle den tilsynelatende bevegelse-utbruddet CVEPs i vanligvis utvikle barn, med mål om å undersøke variable CVEP svar og relaterte visuelle kortikale generatorer på tvers av utvikling. Deltakerne passivt sett tilsynelatende bevegelse stimuli12,13,14,15, som besto av både form endring og bevegelse, designet for å samtidig stimulere rygg og ventrale bekker. Det ble funnet at omtrent halvparten av barna reagerte med en CVEP bølgeform, eller morfologi, bestående av tre topper (P1-N1-P2, mønster A).  Dette morfologi er en klassisk CVEP respons observert gjennom hele litteraturen. I kontrast, den andre halvparten av barna presentert med en morfologiske mønster bestående av fem topper (P1-N1a-P2a-N1b-P2b, mønster B). Til vår kunnskap, den robuste forekomst og sammenligning av disse morfologiske mønstre har ikke tidligere vært diskutert i CVEP litteratur i enten barn eller voksne populasjoner, selv om variabel morfologi har vært notert i både tilsynelatende-bevegelse og Motion-utbruddet CVEPs14,16. Videre ville disse morfologiske forskjellene ikke har vært åpenbar i forskning ved hjelp av andre kortikale funksjonell vurdering metoder, for eksempel fMRI eller PET, på grunn av lav Temporal oppløsning av disse tiltakene.

For å bestemme kortikale generatorer av hver topp i CVEP mønstre A og B, kilde lokalisering analyser ble utført, som er en statistisk tilnærming som brukes til å anslå de mest sannsynlige kortikale regioner involvert i CVEP respons12,13 . For hver topp, uavhengig av morfologiske mønster, primær og høyere-Order visuelle barken ble identifisert som kilder til CVEP signalet.  Dermed ser det ut til at den viktigste forskjellen underliggende CVEP morfologi elicited av tilsynelatende bevegelse er at de med mønster B aktivere visuelle kortikale regioner flere ganger under behandlingen. Fordi disse typer mønstre ikke har vært tidligere identifisert i litteraturen, er formålet med den ekstra visuelle behandlingen i de med CVEP mønster B uklart.  Derfor er det neste målet i denne linjen av forskning for å få en bedre forståelse av årsaken til differensial CVEP morfologi og om slike mønstre kan forholde seg til visuell atferd i både typiske og kliniske populasjoner.

Det første trinnet i å forstå hvorfor noen individer kan demonstrere en CVEP morfologi versus en annen er å finne ut om disse svarene er iboende eller ytre i naturen.  Med andre ord, hvis en person demonstrerer ett mønster som svar på en visuell stimulans, vil de svare med et lignende mønster på alle stimuli?  Eller er dette svaret stimulans-avhengige, spesifikke for det visuelle nettverket eller nettverk aktivert?

For å besvare dette spørsmålet, to passive visuelle paradigmer ble utformet, ment for å aktivere bestemte visuelle nettverk separat. Stimulans presentert i den første studien ble utformet for å stimulere både rygg og ventrale bekker samtidig; Dermed var det ukjent om ett eller begge nettverkene var involvert i å generere spesifikke bølgeform morfologi. I dagens metodisk tilnærming, paradigmet designet for å stimulere ventrale strømmen er sammensatt av svært identifiserbare objekter i grunnleggende former av firkanter og sirkler, fremlokkende objekt-utbruddet CVEPs. Paradigmet utviklet for å stimulere rygg strømmen består av visuell bevegelse via en radial felt av sammenhengende sentrale dot Motion prikker på en fast hastighet mot en fiksering punkt, fremlokkende Motion-utbruddet CVEPs.

Et annet spørsmål som oppsto som et resultat av den første studien var om differensial VEP morfologi kan skyldes deltaker påvente av kommende stimuli13. For eksempel har forskning vist at top-down kortikale oscillasjon aktivitet oppstår før et mål stimulans kan forutsi påfølgende CVEP og atferdsdata svar til en viss grad17,18,19. Den tilsynelatende bevegelse paradigmet i den første studien ansatt ikke-randomiserte rammer av en radial stjerne og sirkel med konsistent Inter-stimulans intervaller (ISIs) av 600 MS. denne designen kan ha oppmuntret forventning og prediksjon av den kommende stimulans, med resulterende oscillasjon aktivitet påvirker påfølgende CVEP morfologi12,13,19.

For å løse dette problemet, er det visuelle objektet og bevegelses paradigmer i den gjeldende protokollen utformet med både konsekvent ISIs med samme Temporal verdi og randomisert ISIs med ulike timelige verdier (dvs. variasjon).  Ved hjelp av denne tilnærmingen, kan det være mulig å bestemme hvordan Temporal variasjon kan påvirke VEP morfologi innenfor distinkte visuelle nettverk. Alt i alt er målet med den beskrevne protokollen å avgjøre om det visuelle objektet og bevegelse stimuli ville være følsomme for variasjoner i CVEP morfologi og om den timelige variasjonen av stimuli presentasjon vil påvirke egenskapene til CVEP respons, inkludert topp ventetid, amplitude og morfologi. For formålet med gjeldende papir, er målet å bestemme muligheten for metodisk tilnærming. Det er hypotetisk gjennomsnitt at både visuelle objekter og bevegelse kan lokke fram variabel morfologi (dvs. mønstre A og B vil bli observert på tvers av emner som svar på begge stimuli) og at Temporal variasjon vil påvirke objekt-utbruddet og Motion-utbruddet CVEP komponenter.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Alle metodene som er beskrevet her har blitt godkjent av den institusjonelle Review Board (IRB) for Human Research ved University of Texas i Austin.

1. stimuli egenskaper

  1. Opprett objekt stimuli ved hjelp av åpen kildebilder tilgjengelig gjennom Bank of standardisert stimuli (BOSS). Denne databasen består av standardiserte bilder som brukes gjennom visuelle kognitive eksperimenter.  Last ned fire bilder (f. eks, ball02, book01a, Brick, button03) med en høy grad av identifikasjon (over 75%)20,21.
  2. Lag bevegelse stimuli ved hjelp av en modifisert versjon av DotDemo skriptet, som er tilgjengelig gjennom åpen kildekode Psychtoolbox-3 sett med funksjoner som betjenes via MATLAB, samt film funksjonen tilgjengelig i MATLAB (se supplerende fil).
    1. Konfigurer prikk felt parametrene i henhold til størrelsen på presentasjons skjermbildet og avstandsvisning.
    2. Angi 3600 for antall film RAM mer.
    3. Angi 80 (i cm) for skjermens bredde.
    4. Angi prikk hastighet ved 5 °/s.
    5. Angi en prikk begrenset levetid brøkdel av 0,05.
    6. Angi 200 for antall prikker.
    7. Angi minste radius for feltet ringrommet som 1 ° og maksimum som 15 °.
    8. Angi 0,2 ° for bredden på hvert punkt.
    9. Angi 0,35 ° for radiusen til fikserings punktet.
    10. Angi at hvite prikker brukes på svart bakgrunn.
    11. Eksporter filmen i. AVI-format.

2. visuelt paradigme design

  1. Lag paradigmer via stimulans-presentasjon programvare. Generere fiksering krysser med Courier New størrelse 18 font, fet, og sentrert på presentasjonsskjermen.
  2. Design det visuelle objektet paradigme uten Temporal flimring (dvs. konsekvente ISI verdier) ved å opprette en svart fiksering kors på en hvit bakgrunn presentert for 500 MS, etterfulgt av en av fire objekter presentert i randomisert rekkefølge: ball, bok, murstein, eller knapp.
    1. Presenter hvert objekt for 600 MS (figur 1a).  Vis alle objekter 75 ganger, for totalt 300 forsøk og et paradigme varighet på 5,5 min.
  3. Utform det visuelle objekt paradigmet med timelig variasjon for å bestå av det samme sorte fikserings krysset på en hvit bakgrunn, vist i en periode på 500 eller 1 000 MS og etterfulgt av ett av de fire objektene, som varer i 600 eller 1000 MS (figur 1B).
    1. Lag fire forsøk med stimulans-presentasjon programvare: en fiksering kors med en varighet på 500 MS, etterfulgt av et objekt for 600 MS; en fiksering kors med en varighet på 500 MS, etterfulgt av et objekt for 1 000 MS; en fiksering kors med en varighet på 1 000 MS, etterfulgt av et objekt for 600 MS; og en fiksering kors med en varighet på 1 000 MS etterfulgt av et objekt for 1 000 MS.
      1. Tilfeldig disse prøvelsene. Presenter hver prøve 19 ganger, kulminerte i 304 forsøk og resulterer i en visning tid på ca 7,85 minutter.
  4. Lag visuell bevegelse paradigmet uten Temporal flimring ved å generere en hvit fiksering kryss sentrert på en svart bakgrunn, som varer for 500 MS, etterfulgt av den visuelle Motion Movie, som er avkortet til stede i ca 1 000 MS (figur 2a).
    1. Gjenta denne sekvensen totalt 300 ganger, for en visning varighet på ca 7,5 min.
  5. Lag det visuelle bevegelses paradigmet med timelig variasjon ved hjelp av det samme feste korset, som varer i intervaller på 500, 750 eller 1 000 MS.
    1. Etter hvert feste, presentere den visuelle bevegelse filmen med en varighet på ca 600 eller 1 000 MS (figur 2b).
    2. Lag seks forsøk: en fiksering kors med en varighet på 500 MS, etterfulgt av en film for 600 MS, en fiksering kors med en varighet på 750 MS, etterfulgt av en film for 600 MS, en fiksering kors med en varighet på 1 000 MS, etterfulgt av en film for 600 MS , en fiksering kors med en varighet på 500 MS etterfulgt av en film for 1000 MS, en fiksering kors med en varighet på 750 MS etterfulgt av en film for 1 000 MS og en fiksering kors med en varighet på 1 000 MS etterfulgt av en film for 1 000 MS.
      1. Tilfeldig disse forsøkene, med hver vist 50 ganger.  Presentere totalt 300 forsøk, for en visning periode på ca 7,75 min.

3. deltakersamtykke, saks historie og Visjons screening

  1. Hils deltakeren ved ankomst. Innhente informert samtykke ved å presentere deltakeren med et samtykke for deltakelse i forsknings form. Forklar samtykke skjemaet til deltakeren og svar på eventuelle spørsmål som oppstår.
  2. La deltakeren fylle ut et saks Logg skjema som inneholder informasjon om morsmålet, håndbruk, hørsels status, syns status og andre diagnoser deltakeren kan ha (for eksempel psykologiske og nevrologiske). Ekskluder deltakere som rapporterer om hørselstap og/eller nevrologiske diagnoser, for eksempel traumatisk hjerneskade.  Ta med alle andre deltakere.
  3. Escort deltakeren ut av laboratoriet for å fullføre en visjon screening ved hjelp av en snellen diagram for å bestemme synsskarphet. Har deltakeren stå 20 meter fra diagrammet og begynne med å dekke hans eller hennes venstre øye for å bestemme høyre øye synsskarphet, og deretter bytte øyne å bestemme venstre øye synsskarphet. Beregn synsskarphet basert på den minste tekstlinjen som deltakeren kan gjenta minst én mer enn halvparten av det totale antallet bokstaver.
    Merk: Hvis deltakeren for eksempel gjentar 5 av de 8 bokstavene på 20/20-linjen, beregnes synsskarphet som 20/20 i øyet.
  4. Escort deltakeren inn i EEG opptaks rommet. Har deltakeren sitte i den utpekte stolen i midten av en dobbel vegger Magnetisk skjermet lydisolert bod.

4. EEG forberedelse

  1. Mål hodet omkretsen av deltakeren i centimeter og velg riktig EEG netto størrelse. Mål og Merk midtpunktet i hodebunnen (midt mellom nasion/inion og høyre og venstre mastoids) for plassering av referanse elektroden.
  2. Forbered en løsning av varmt vann (1 L) blandet med baby sjampo (5 mL) og kalium klorid (11 g/10 CC), som øker den elektriske konduktans mellom elektrodene og hodebunnen, noe som fører til lavere spennings impedances og en økt signal-til-støy-forhold.
  3. Plasser EEG-nettet i løsningen. La nettet til å suge i løsningen i 5 min før du plasserer på deltakerens hodebunnen.
  4. Slå på stimulans-presentasjonen datamaskinen og EEG oppkjøpet datamaskinen.
  5. Plasser et håndkle eller annet absorberende materiale rundt deltakerens nakke for å hindre at oppløsningen drypper på klærne.
  6. Koble EEG-nettet til forsterkeren. Instruere deltakeren til å lukke øynene når du setter på EEG nettet for å hindre at løsningen drypper inn i hans eller hennes øyne.
  7. Fast grep på EEG nettet med begge hender og spre på plass på deltakerens hode. Kontroller at nettet er plassert symmetrisk på hodebunnen, med referanse elektroden i hode midtlinjen punktet som ble målt. Stram haken og øye nett linjer for å sikre en sikker forbindelse mellom hodebunnen og elektrodene. Spør deltakeren om han eller hun er komfortabel og om noe må justeres.
  8. Se etter de riktige elektrode impedans verdiene, med et gjennomsnittlig mål på 10 kΩ.
  9. For å redusere impedans verdier etter plassering av elektroden nettet, bruk en 1 mL pipette å bruke kalium klorid oppløsning på hodebunnen/elektroder som har en høy impedans. Fortsett denne prosessen til tilstrekkelige impedances verdier på tvers av elektrodene er oppnådd.

5. EEG-opptak

  1. Be deltakeren fokusere på de visuelle stimuli som vises på skjermen. Visningsavstanden er omtrent 65 tommer.
  2. Bruk en pseudovilkårlige tall generator for å bestemme rekkefølgen på presentasjonen for de fire visuelle paradigmer.
  3. Begynn de visuelle oppgavene og EEG-opptaket.
  4. Overvåk EEG-opptaket etter behov. Hvis pågående EEG viser høy myogenic eller 60 Hz-aktivitet, kan du stanse eksperimentet for å kontrollere tilkoblingen mellom elektroden og hodebunnen.
  5. Gjenta trinn 5,3 og 5,4 for det visuelle objektet paradigme, det visuelle objektet med Tinning flimring paradigme, den visuelle bevegelse paradigmet, og den visuelle bevegelse med Temporal flimring paradigme.
  6. Ved avslutningen av eksperimentet, instruere deltakeren til å lukke øynene for å hindre at løsningen kommer inn i øynene når du fjerner nettet. Begynn med å løsne haken og øye nett linjer, deretter fjerne nettet ved å forsiktig trekke haken stroppen opp og over deltakerens hode, og pass på å trekke langsomt for å sikre at nettet ikke vil få viklet inn i deltakerens hår.
  7. Koble EEG nettet fra forsterkeren. Start desinfeksjon prosessen ved å plassere EEG hetten inn og ut av en bøtte fylt med vann og skylle under en kran. Deretter oppretter desinfiserende løsning ved å legge ca 2 l vann til desinfeksjonsmiddel bøtte og blander 15 ml desinfiserende med vann.
  8. Dypp sensor enden av nettet i desinfeksjonsmiddel. Sett en tidtaker for 10 min; for de første 2 min, kontinuerlig styrter nettet opp og ned. La nettet soaking for resten av 10 min.
  9. Fjern EEG-nettet fra desinfiserende løsning. Plasser EEG-en i og ut av elektrode beholderen fylt med vann og under rennende vann for å skylle. Gjenta fire ganger.  La nettet til lufttørke.

6. EEG-analyser

  1. Eksporter EEG filer for analyser i MATLAB via EEGLAB verktøykasse ved hjelp av en 1 Hz High-pass filter, segmentering rundt hver prøve (eller hendelse) av 100 MS pre-stimulans og 500 MS post-stimulans perioder.
  2. Importer data ved hjelp av EEGLAB verktøykasse.
    1. Velg fil alternativet fra rullegardinmenyen og klikk på Importer data.  Velg bruker EEGLAB funksjoner og plugins fra menyen.  Neste klikk på riktig eksportfil format.
  3. Tildel kanal plasseringer på nytt basert på typen elektrode montasje som brukes ved å velge Rediger fra rullegardinmenyen og velge kanal plasseringer.  Klikk på Slå opp locs og velg ellipser for å finne banen til elektroden Montage fil av interesse.
  4. Tildele pre-og post-stimulans ganger til epoken start-og sluttid. Skriv inn verdien-0,1 s i Start tid -boksen.
  5. Baseline-korrekte data i henhold til intervallet før stimulans.
  6. Identifiser og fjern skadede kanaler ved hjelp av sannsynlighet ved en Z-score terskel på 2,5.
    1. Verifisere vellykket identifisering og fjerning av dårlige kanaler ved å plotte alle elektroder. Manuelt fjerne kanaler med gjennomsnittlig spennings amplituder utenfor rekkevidden av +/-30 μV.
  7. Utfør gjenstand avvisning ved å skrive inn verdier-100 μV og + 100 μV.
    Merk:     denne metoden er effektiv ved fjerning av øye aktivitet innspilt på øye elektroder (126, 127). Det kan imidlertid være nødvendig å manuelt fjerne forsøk med gjenstand som forekommer ved liten-spenning amplitude (dvs. innenfor +/-100 μV rekkevidde) for enkelte deltakere.
    1. Legg merke til kanaler som var dårlige for hele segmenter (dvs. med spenninger utenfor +/-100 μV rekkevidde) og uthevet i rødt. Fjern disse dårlige kanalene manuelt hvis de utgjør 60% eller mer av de avviste forsøkene. Gjenta dette trinnet så mange ganger som nødvendig.
    2. Følg gjenstand fjerning trinn som tidligere beskrevet. Sørg for at minimum 100 feier godtas. Fjern forsøk som er merket for avvisning.
  8. Plot kanal 75 (tilsvarende oz), eller kanalen (e) av interesse, for å kategorisere morfologiske mønstre. Før plotting denne kanalen, sørg for å utføre pre-stimulans Baseline korreksjon.
  9. Velg mønster A Hvis CVEP morfologi er karakterisert ved en stor positiv topp på ca 100-115 MS (P1), etterfulgt av en negativ topp på ca 140-180 MS (N1) og en positiv topp på ca 165-240 MS (P2).
  10. Velg mønster B hvis CVEP morfologi er preget av en stor positiv topp på ca 100-115 MS (P1), etterfulgt av en negativ topp på ca 140-180 MS (N1a), en positiv topp på ca 180-240 MS (P2a), deretter en negativ topp på ca 230-280 MS (N1b) og positiv topp på ca 260-350 MS (P2b).
  11. Tilføy individuelle datasett sammen i henhold til det morfologiske mønsteret som er visuelt observert for å opprette et gruppe gjennomsnitt. Navngi og lagre den nylig flettede datasett filen.
  12. Vis tilføyde filer som et gjennomsnitt ved å plotte de (n) kanalen (e) du er interessert i.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Figur 3 og Figur 4 viser representative objekt-utbruddet og Motion-utbruddet CVEP resultater av fem deltakere, i alderen 19-24 år, som passivt sett hvert visuelt paradigme. Denne designen tillot observasjon av CVEP responser elicited av visuelle objekter (med og uten variasjon) og visuell bevegelse (med og uten variasjon) både innenfor og på tvers av i henhold til hver tilstand.  Deltaker CVEPs ble gruppert i henhold til morfologiske mønster elicited av visuelle stimuli og Grand-gjennomsnitt for å skape en gjennomsnittlig CVEP mønster.  I gjenstandene uten tids variasjons betingelse (Figur 3) ble det funnet to deltagere med mønster A, mens tre ble presentert med mønster B (figur 3a).  På samme måte, i objekter med Temporal variasjons tilstand (figur 3b), presenteres to med mønster A og tre med mønster B.  Interessant er to presentert med et annet mønster som et resultat av variasjons paradigmet (dvs. ett motiv som presenterer med mønster A i ingen variasjons tilstand presentert med mønster B i variasjons tilstand, og ett motiv som presenterer med mønster B i ingen variasjons tilstand presentert med mønster A i variasjons tilstand).  Det kan også observeres at variasjon påvirker amplitude og latens i hvert objekt-debut CVEP-mønster (figur 3c,D).

For bevegelses forholdene (Figur 4) viste to motiver mønster en morfologi og tre motiver presentert med mønster B.  Men i motsetning til objekt-utbruddet CVEPs, Motion-utbruddet CVEP morfologiske mønstre for hver deltaker var konsistent på tvers av variasjon tilstand.  Videre viser mønsteret B gruppe gjennomsnittet ingen klare bevis på flere topp komponenter vanligvis til stede.  Denne mangelen på differensial morfologi oppsto i begge bevegelses paradigmer uten og med tidsmessig flimring (figur 4a,B). Ligner på objektets paradigme, variasjon i bevegelse paradigmet ser ut til å påvirke Motion-utbruddet CVEP egenskaper i begge morfologiske mønstre (figur 4c,D).

Figure 1
Figur 1 : Eksempel på Visual Object stimuli paradigmer uten og med Temporal variasjon. (A) uten Temporal flimring: en fiksering korset er presentert for 500 MS, etterfulgt av en randomisert presentasjon av en av fire objekter fra Boss database (knapp, bok, ball, murstein).  Hver objekt presentasjon er 600 MS i varighet. (B) med Temporal flimring: en fiksering korset er presentert for 500 eller 1 000 MS, verdier som er randomisert på tvers av prøvelser, og deretter en av fire objekter fra Boss database (knapp, bok, ball, murstein).  Hvert objekt er presentert for randomiserte verdier av 600 eller 1000 MS. please Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Figure 2
Figur 2 : Eksempel på Visual Motion stimuli paradigmer uten og med Temporal variasjon. (A) uten tids variasjon: et fikserings kryss presenteres for 500 MS, etterfulgt av en visuell film av et radial felt med prikker som beveger seg innover mot et sentralt festepunkt (merket med hvite piler) for 1 000 MS. (B) med Temporal flimring: en fiksering korset er presentert for 500, 750, eller 1 000 MS, verdier som er randomisert på tvers av prøvelser. En visuell film blir deretter presentert for enten 600 eller 1 000 MS, verdier som er randomisert på tvers av forsøkene. Vennligst klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Figure 3
Figur 3 . Representative objekt-utbruddet CVEP data uten og med Temporal variasjon. (A) mønster A morfologi (dvs. en P1-N1-P2 respons) ble observert i to deltakere (solid svart linje) som svar på objektet paradigme uten variasjon.  Mønster B morfologi (dvs. en P1-N1a-P2a-N1b-P2b respons) ble observert i 3 deltakere (stiplet rød linje) som svar på objektet paradigme uten variasjon.  Amplitude i mikrovolt er avbildet på den vertikale aksen og tiden i millisekunder på den vannrette aksen. (B) mønster en morfologi ble funnet i to deltakere (solid svart linje) elicited av objektet paradigme med variasjon.  Mønster B morfologi ble funnet i 3 deltakere (rød stiplet linje) elicited av objektet paradigme med variasjon. (C) mønster en morfologi sammenligning i de samme tre deltakerne som svar på objektet paradigme uten variasjon (solid svart linje) og objektet paradigme med variasjon (rød stiplet linje). (D) mønster B morfologi sammenligning i de samme to deltakerne som elicited av objektet paradigme uten variasjon (solid svart linje) og objektet paradigme med variasjon (rød stiplet linje). Vennligst klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Figure 4
Figur 4 . Representative Motion-utbruddet CVEP data uten og med Temporal variasjon. (A) mønster en morfologi (dvs. A P1-N1-P2 respons) ble observert i to deltakere (solid svart linje) som svar på bevegelses paradigmet uten variasjon.  Mønster B morfologi (dvs. en P1-N1a-P2a-N1b-P2b respons) ble observert individuelt i 3 deltakere (stiplet rød linje) som svar på bevegelses paradigmet uten variasjon. Vær imidlertid oppmerksom på typisk mønster B morfologi er ikke observert i CVEP gruppe Grand Average.  Amplitude i mikrovolt er avbildet på den vertikale aksen og tiden i millisekunder på den vannrette aksen. (B) mønster en morfologi ble funnet i to deltakere (solid svart linje) elicited av bevegelse paradigmet med variasjon.  Mønster B morfologi ble funnet individuelt i 3 deltakere (rød stiplet linje) elicited av bevegelse paradigmet med variasjon. Igjen er mønsteret B morfologi ikke synlig i CVEP Grand Average. (C) mønster en morfologi sammenligning i de samme tre deltakerne som svar på bevegelse paradigmet uten variasjon (solid svart linje) og bevegelse paradigmet med variasjon (rød stiplet linje). (D) mønster B morfologi sammenligning i de samme to deltakerne som elicited av bevegelse paradigmet uten variasjon (solid svart linje) og bevegelse paradigmet med variasjon (rød stiplet linje). Vennligst klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Tilleggsfil: Vennligst klikk her for å laste ned denne filen.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Målet med denne metodisk rapport var å evaluere gjennomførbarhet i innspillingen differensial CVEP morfologi ved hjelp av visuelle objekt og bevegelse stimuli spesielt designet for å separat stimulere ventrale og rygg bekker i passive ser oppgaver6 ,7,8, både med og uten variasjon av ISIs (variasjon)19. Forholdene var ikke ment å være direkte sammenliknet, heller, observasjoner ble gjort om hvorvidt variabel CVEP morfologi var til stede i en av betingelsene, og om timelig flimring innenfor denne tilstanden påvirket morfologi. Objekt-utbruddet og bevegelse-utbruddet CVEP svar ble registrert og tid-låst til utbruddet av visuelle objekt og bevegelse stimuli, presentert i fire paradigmer, via 128-kanals høy tetthet EEG. Fem unge voksne deltok i passiv visning av hvert visuelt paradigme, og resulterende CVEP reaksjoner var visuelt kategorisert, subjektivt, ifølge CVEP mønster A (P1-N1-P2) morfologi og CVEP mønster B (P1-N1a-P2a-N1b-P2b) morfologi, en metode brukt i tidligere forskning hvorpå denne tilnærmingen er basert12,13.

Representative data tyder på at de beskrevne visuelle stimuli er følsomme for differensial CVEP morfologi. I tillegg synes variasjon å påvirke bestemte karakteristikker av CVEP respons, slik som ventetid og amplitude, snarere enn den generelle morfologi av bølgeformen. Ingen ytterligere konklusjoner kan trekkes på grunn av liten utvalgsstørrelse og mangel på statistiske sammenligninger.  Derfor, disse dataene viser at den eksperimentelle designen kan være nyttig i studiet av variable CVEP morfologi og tilhørende visuell atferd. Fremtidig forskning er planlagt å fokusere på betydelig forstørre antall deltakere for å verifisere om CVEP mønstre elicited av en rekke stimuli er en iboende eller ytre fenomen og om visse visuelle kortikale nettverk kan være mer involvert enn andre i å generere spesifikke morfologi. Fremtidige studier vil også inkludere Temporal variasjon i visuell paradigmer for videre vurdering av mulige foregripe effekter på CVEP-responser, inkludert større variasjon i variasjons verdier, som de begrensede variasjons intervallene som er inkludert i den aktuelle tilnærmingen kan ikke helt eliminere forutsigbarhet.  Til slutt, kilde lokalisering analyser på CVEP peak komponenter vil bli utført for kvalitative opplysninger om visuelle kortikale nettverk involvert i generasjonen CVEP morfologiske mønstre, herunder verifisering at de presenterte stimuli aktivere tiltenkte visuelle nettverkene.

Selv om metodene beskrevet viser en effektiv tilnærming til etterforskningen av objekt-utbruddet og Motion-utbruddet CVEP morfologi, bør kritiske skritt bemerkes.  For eksempel, ved fremstilling av visuelle stimuli, er det viktig at faktorer som lysstyrke er konsekvente og kontrollert for, ettersom disse lavere ordre endringene kan påvirke CVEP egenskaper22. I EEG forberedelse, er det viktig at nær oppmerksomhet er betalt til elektrode impedans verdier. Den High-Density EEG systemet som brukes i dagens studie er en høy-impedans system, noe som betyr at EEG aktivitet kan med hell registrert med elektrode impedans verdier på opp til 50 kΩ. Men i vårt laboratorium har vi som mål å opprettholde disse verdiene under 20 kΩ, og ideelt sett rundt 10 kΩ. Lavere impedans verdier påvirker i stor grad den generelle kvaliteten på opptaket og resulterer i raskere analyser og et høyere antall aksepterte forsøk.  I tillegg er det viktig å overvåke faget staten, særlig ettersom disse paradigmer er passive i naturen. Det kan være en utfordring for noen deltakere å forbli våken, noe som resulterer i Alpha svingninger og øye gjenstand som kan forurense innspillingen. I EEG analyser, er det avgjørende å fjerne dårlig elektrode kanaler før gjenstand avvisning for å sikre at maksimalt antall forsøk er akseptert i gjennomsnittet. Jo større antall forsøk, jo bedre signal-til-støy-forhold av CVEP respons. Videre er et stort antall forsøk er nødvendig for kilde lokalisering analyser. I laboratoriet vårt er minimum 100 aksepterte forsøk typisk for visuelle studier12,13,22. EEG analysemetoden beskrevet i denne studien kan også endres i henhold til forsker skjønn. Det er mange tilnærminger til vellykket EEG analyse, og den som er gitt er utviklet i laboratoriet vårt. Andre tilnærminger som kan være nyttig kan gjennomgås gjennom ulike Tutorials gitt av skaperne av EEGLAB verktøykasse.

Mens EEG metodikk har begrensninger, spesielt i romlig oppløsning for Imaging formål2, fordelene med en lav kostnad, ikke-invasiv tilnærming, og høy Temporal oppløsning gjør dette til et ideelt verktøy for undersøkelse av CVEP morfologiske Mønstre. For eksempel vil ventetid og amplitude av de spesifikke peak komponenter som utgjør CVEP bølgeform ikke kan identifiseres ved hjelp av en annen tilnærming, bortsett fra muligens med magnetoencephalography (MEG).  Videre kilde lokalisering analyser, som er mulig med High-Density EEG innspillinger, har avansert til et slikt nivå at estimering av kortikale generator plassering har blitt akseptert i en rekke studier12,13, 23,24,25,26. Hvis romlig lokalisering fortsatt et problem for forskeren, en multi-modal tilnærming kan brukes til å kombinere den timelige oppløsningen av EEG med romlig oppløsning av andre tiltak, for eksempel fMRI27. Det er viktig at en stor mengde prøvelser er samlet i hvert paradigme for fremtidig kilde lokalisering analyser, som krever en høy EEG signal-til-støy-forhold for nøyaktig estimering av kortikale generatorer12,13, 23på.

Samlet sett er den beskrevne protokollen nyttig og effektiv for observasjon og studiet av CVEP morfologiske mønstre. Lignende metoder har blitt presentert i litteraturen14,15,28,29, men har ikke fokusert på kategorisering av gruppe deltaker svar i henhold til morfologi, som beskrevet i EEG-analysene. Fremtidig forskning kan ha nytte av å undersøke CVEP morfologi tettere, siden distinkte visuelle prosesser har vist å ligger til grunn spesifikke mønstre12,13. Mens ytterligere arbeid er nødvendig for å avklare om CVEP morfologi elicited av ulike stimuli og underliggende visuelle funksjon er relatert til visuell atferd, den eksperimentelle paradigmer og EEG analyser diskutert i denne pilotstudien gir et første punkt for bedre å forstå grunnleggende visuelle kortikale prosesser.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Forfatterne har ingenting å avsløre.

Acknowledgments

Denne forskningen ble støttet av University of Texas i Austin Moody College of Communication Grant Preparation Award og University of Texas i Austin Office av 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

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Lascano, A. M., Lalive, P. H., Hardmeier, M., Fuhr, P., Seeck, M. Clinical evoked potentials in neurology: A review of techniques and indications. Journal of Neurology, Neurosurgery, and Psychiatry. 88 (8), 688-696 (2017).
  2. Mehta, R. K., Parasuraman, R. Neuroergonomics: A review of applications to physical and cognitive work. Frontiers in Human Neuroscience. 7, 889 (2013).
  3. Kuba, M., Kubova, Z., Kremlacek, J., Langrova, J. Motion-onset VEPs: Characteristics, methods, and diagnostic use. Vision Research. 47 (2), 189-202 (2007).
  4. Tobimatsu, S., Celesia, G. G. Studies of human visual pathophysiology with visual evoked potentials. Clinical Neurophysiology. 117 (7), 1414-1433 (2006).
  5. Tremblay, E., et al. Delayed early primary visual pathway development in premature infants: High density electrophysiological evidence. PLoS One. 9 (9), e107992 (2014).
  6. Allison, T., Puce, A., Spencer, D. D., McCarthy, G. Electrophysiological studies of human face perception. I: Potentials generated in occipitotemporal cortex by face and non-face stimuli. Cerebral Cortex. 9, 415-430 (1999).
  7. Grill-Spector, K. The neural basis of object perception. Current Opinions in Neurobiology. 13, 159-166 (2003).
  8. Mitchell, T. V., Neville, H. J. Asynchronies in the development of electrophysiological responses to motion and color. Journal of Cognitive Neuroscience. 16, 1363-1374 (2004).
  9. Armstrong, B. A., Neville, H. J., Hillyard, S. A., Mitchell, T. V. Auditory deprivation affects processing of motion, but not color. Cognitive Brain Research. 14, 422-434 (2002).
  10. Donner, T. H., Siegel, M., Oostenveld, R., Fries, P., Bauer, M., Engel, A. K. Population activity in the human dorsal pathway predicts the accuracy of visual motion detection. Journal of Neurophysiology. 98, 345-359 (2007).
  11. Bonfiglio, L., et al. Defective chromatic and achromatic visual pathways in developmental dyslexia: Cues for an integrated intervention programme. Restorative Neurology and Neuroscience. 35 (1), 11-24 (2017).
  12. Campbell, J., Sharma, A. Visual cross-modal re-organization in children with cochlear implants. PLoS ONE. 11 (1), e0147793-e0147718 (2016).
  13. Campbell, J., Sharma, A. Distinct visual evoked potential morphological patterns for apparent motion processing in school-aged children. Frontiers in Human Neuroscience. 10 (71), 277 (2016).
  14. Doucet, M. E., Gosselin, F., Lassonde, M., Guillemot, J. P., Lepore, F. Development of visual-evoked potentials to radially modulated concentric patterns. Neuroreport. 16 (6), 1753-1756 (2005).
  15. Doucet, M. E., Bergeron, F., Lassonde, M., Ferron, P., Lepore, F. Cross-modal reorganization and speech perception in cochlear implant users. Brain. 129 (12), 3376-3383 (2006).
  16. Kubova, Z., et al. Difficulties of motion-onset VEP interpretation in school-age children. Documenta Ophthalmologica. 128, 121-129 (2014).
  17. Gould, I. C., Rushworth, M. F., Nobre, A. C. Indexing the graded allocation of visuospatial attention using anticipatory alpha oscillations. Journal of Neurophysiology. 105, 1318-1326 (2011).
  18. Hanslmayr, S., Aslan, A., Staudigl, T., Klimesch, W., Hermann, C. S., Bauml, K. H. Prestimulus oscillations predict visual perception performance between and within subjects. Neuroimage. 37, 1465-1543 (2007).
  19. Toosi, T., Tousi, E. K., Esteky, H. Learning temporal context shapes prestimulus alpha oscillations and improves visual discrimination performance. Journal of Neurophysiology. 118 (2), 771-777 (2017).
  20. Brodeur, M. B., Dionne-Dostie, E., Montreuil, T., Lepage, M. The Bank of Standardized Stimuli (BOSS), a new set of 480 normative photos of objects to be used as visual stimuli in cognitive research. PLoS One. 5 (5), e10773 (2010).
  21. Brodeur, M. B., et al. The Bank of Standardized Stimuli (BOSS): Comparison between French and English norms. Behavior Research Methods. 44, 961-970 (2012).
  22. Suttle, C., Harding, G. Morphology of transient VEPs to luminance and chromatic pattern onset and offset. Vision Research. 39 (8), 1577-1584 (1999).
  23. Campbell, J., Sharma, A. Cross-modal re-organization in adults with early stage hearing loss. PLoS One. 9 (2), e90594 (2014).
  24. Campbell, J., Sharma, A. Compensatory changes in cortical resource allocation in adults with hearing loss. Frontiers in Systems Neuroscience. 7, 71 (2013).
  25. Debener, S., Hine, J., Bleeck, S., Eyles, J. Source localization of auditory evoked potentials after cochlear implantation. Psychophysiology. 45 (1), 20-24 (2008).
  26. Gilley, P. M., Sharma, A., Dorman, M. F. Cortical reorganization in children with cochlear implants. Brain Research. 1239, 56-65 (2008).
  27. Neuner, I., Arruba, J., Felder, J., Shah, N. J. Simultaneous EEG-fMRI acquisition at low, high and ultra-high magnetic fields up to 9.4 T: Perspectives and challenges. Neuroimage. 15 (102), 71-79 (2014).
  28. Schulte-Korne, G., Bartling, J., Deimel, W., Remschmidt, H. Visual evoked potential elicited by coherently moving dots in dyslexic children. Neuroscience Letters. 357 (3), 207-210 (2004).
  29. Zhang, R., Hu, Z., Roberson, D., Zhang, L., Li, H., Liu, Q. Neural processes underlying the “same”- “different” judgment of two simultaneously presented objects—an EEG study. PLoS One. 8 (12), e81737 (2013).

Tags

Nevrovitenskap elektrofysiologisk fenomener elektrofysiologisk prosesser fremkalt potensialer fysiologiske prosesser elektrofysiologisk prosesser neural ledning fenomener og prosesser fysiologiske fenomener Visual Fremkalt potensialer morfologiske mønstre ventrale stream rygg Strøms stream High-Density EEG EEGLAB
Stimulans-spesifikke kortikale Visual fremkalt potensiell morfologiske mønstre
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Campbell, J., Nielsen, M., LaBrec,… More

Campbell, J., Nielsen, M., LaBrec, A., Bean, C. Stimulus-specific Cortical Visual Evoked Potential Morphological Patterns. J. Vis. Exp. (147), e59146, doi:10.3791/59146 (2019).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter