Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove

Neuroscience

طريقة لتتبع التطور الزمني للإمكانات التي تثيرها الدولة الثابتة

doi: 10.3791/59898 Published: May 25, 2019

Summary

يتم تقديم بروتوكول لتقييم التطور الزمني للتدريب العصبي للمحفزات المتكررة الخارجية. يتم الحصول على تسجيلات الحالة الثابتة لنفس الحالة التجريبية ومتوسطها في المجال الزمني. يتم تحليل ديناميات الحالة الثابتة عن طريق رسم سعة الاستجابة كدالة للوقت.

Abstract

يشير التنقطار العصبي إلى تزامن النشاط العصبي مع دورية المحفزات الحسية. يحدد هذا التزامن توليد الاستجابات التي تثيرها الحالة الثابتة (أي التذبذبات في مخطط الدماغ الكهربائي المغلق لمحفزات القيادة). التفسير الكلاسيكي لسعة الاستجابات التي تثيرها الحالة الثابتة يفترض استجابة عصبية نمطية ثابتة الوقت بالإضافة إلى تقلبات الخلفية العشوائية، بحيث أن المتوسط على العروض المتكررة للتحفيز يسترد الاستجابة النمطية. ويتجاهل هذا النهج ديناميات الحالة الثابتة، كما هو الحال بالنسبة للتكيف الناجم عن التعرض المطول للحافز. لتحليل ديناميات استجابات الحالة الثابتة، يمكن افتراض أن تطور الوقت من السعة استجابة هو نفسه في تشغيل التحفيز مختلفة مفصولة فواصل طويلة بما فيه الكفاية. واستنادا ً إلى هذا الافتراض، تُقدَّم طريقة لوصف التطور الزمني لاستجابات الدول الثابتة. ويتم الحصول على عدد كبير بما فيه الكفاية من التسجيلات استجابة لنفس الحالة التجريبية. الأشواط التجريبية (التسجيلات) هي متوسط الأعمدة (أي أن الأشواط متوسطة ولكن الحقبة داخل التسجيلات لا يتم متوسطها مع الأجزاء السابقة). يسمح المتوسط من حيث الأعمدة بتحليل استجابات الحالة الثابتة في التسجيلات ذات نسب الإشارة إلى الضوضاء العالية بشكل ملحوظ. ولذلك، توفر الإشارة المتوسطة تمثيلاً دقيقاً لتطور الوقت في استجابة الحالة الثابتة، والتي يمكن تحليلها في كل من مجالات الوقت والتردد. في هذه الدراسة، يتم تقديم وصف مفصل للطريقة، وذلك باستخدام الحالة الثابتة التي أثيرت بصريا الإمكانات كمثال على الاستجابة. يتم تقييم المزايا والمحاذير على أساس مقارنة مع أساليب تجربة واحدة مصممة لتحليل الإنترين العصبي.

Introduction

عند تسجيلها من فروة الرأس، لوحظ النشاط الكهربائي في الدماغ كتغيرات مستمرة ومنتظمة في الفولتية مع مرور الوقت. ويسمى هذا النشاط الكهربائي الكهربائي (EEG) ووصفت لأول مرة من قبل هانز بيرغر في أواخر العشرينات من القرن الماضي1. ووصفت الدراسات الجوهرية اللاحقة تخطيط كهربية الدماغ بأنه سلسلة زمنية مركبة، حيث يمكن ملاحظة أنماط إيقاعية أو متكررة مختلفة4. في الوقت الحاضر، ينقسم تخطيط الدماغ عادة إلى خمسة نطاقات تردد راسخة، دلتا، ثيتا، ألفا، بيتا، وغاما، والتي ترتبط مع عملية الحسية والمعرفية المختلفة.

لسنوات، اقتصرت دراسة التذبذبات الدماغية باستخدام تخطيط الدماغ إما على تحليل الطيف في النشاط المستمر أو التغيرات في النشاط المذبذب الناجم ة عن الأحداث الحسية غير الدورية. في العقود الماضية، تم تنفيذ منهجيات مختلفة لتعديل التذبذبات EEG الجارية واستكشاف آثار هذه التعديلات على العمليات الإدراكية والمعرفية، بما في ذلك تقديم التحفيز الحسي الإيقاعي ل تحفيز الانقبة العصبية. يشير مصطلح الإنترين العصبي إلى تزامن النشاط العصبي مع الخصائص الدورية للمحفزات الحسية. هذه العملية تؤدي إلى توليد إمكانات ثابتة الدولة أثار (أي، التذبذبات EEG مقفلة على الخصائص الدورية للمحفزات القيادة). الإمكانات التي تثيرها الحالة الثابتة هي الأكثر شيوعاً عن طريق التحفيز البصري والسمعي وvibrotactile، وذلك باستخدام إما المحفزات العابرة المقدمة بمعدل ثابت أو التحفيز المستمر المُعدّل في السعة على وتيرة الفائدة. في حين يتم تسجيل الإمكانات المستقرة الحالة الحسية (SSSEPs) استجابة للتحفيز اللمسي المتكرر5،6، يتم استثارة الإمكانات المستمرة التي تثيرها بصريا (SSVEPs) بشكل عام من قبل الدورية عرض ومضات الإنارة والصور، ويواجه8. وعادة ما يتم توليد الاستجابات السمعية الثابتة (ASSRs) بواسطة قطارات من المحفزات الصوتية العابرة أو عن طريق العرض المستمر للنغمات التضمينية السعة9و10.

استخراج الإمكانات التي تثيرها الحالة الثابتة من تخطيط كهربية الدماغ المقاسة يعتمد أساسا على متوسط المكتسبة في وقت لاحق EEG العصور مقفلة على التحفيز11. نظرًا لتواتر الاستجابات، يمكن تحليلها في مجالات الوقت والتردد على حد سواء. بعد تحويل نطاق التردد، لوحظ الاستجابة الحسية كقمم السعة في معدل العرض أو تردد التشكيل للمحفزات الخارجية، والتوافقيات المقابلة لها. وكانت هذه الإجراءات (متوسط النطاق الزمني وما تلاه من تحويل نطاق التردد) ضرورية لتطوير اختبار السمع على أساس الكشف عن أساليب ASSR لأغراض سريرية12،13،14 ،15،16.

وعلاوة على ذلك، فإن متوسط الوقت الكلاسيكية من عصور تخطيط الدماغ كان مفيدا للغاية لتحليل العمليات الفسيولوجية مثل توليد وانقراض SSVEP17،18. وفي معرض تقديم القطارات المتتالية من أضواء الوميض ومتوسط العصور اللاحقة داخل التسجيل، لاحظ واكر وآخرون19 أن مؤشر قفل المرحلة في SSVEP زاد بسرعة خلال أول 400 مللي ثانية من التحفيز وبقي مرتفعاً بعد ذلك . كما أفادوا بأنه تم إنشاء مجموعة قوية من القطارات البصرية بين 700-1100 مللي ثانية بعد ظهور التحفيز. وظلت درجة معينة من التدريب فعالة بعد تعويض قطار التحفيز، الذي استمر ما يقرب من ثلاث فترات من الاستجابة المذبذبة17،19. وقد فسرت هذه السلوكيات على أنها تأثير إشراك / فك الارتباط من التذبذبات الملاحظة، وهو نتيجة لمعالجة المعلومات غير الخطية في النظام البصري البشري17. بدلا من ذلك، فمن المعروف أنه في ظل ظروف تجريبية معينة، يمكن تحفيز وميض الحصول على الاستجابات في البداية، وخارج الاستجابات في نهاية القطارات التحفيز بدلا من التدريب العصبي18.

الافتراض الرئيسي لمتوسط على التوالي المكتسبة EEG العصور هو أن إشارة تخطيط الدماغ يمثل مزيجا خطيا من الاستجابة الحسية والضوضاء الخلفية20. وعلاوة على ذلك، يفترض أن تكون السعة والتردد ومرحلة الاستجابة المذبذبة ثابتة، في حين أن الضوضاء الخلفية تعتبر نشاطا ً عشوائياً. غير أنه في الحالات التي لا يُستوفى فيها هذا الافتراض، فإن السعة الاستجابة المحسوبة بعد عدة حقب لا تتوافق بالضرورة مع السعة الفورية للإمكانات التي أثيرت.

وقد أفيد مؤخرا أن ASSR ولدت في جذع الدماغ من الفئران تتكيف مع العرض المستمر للنغمات السعة التضمينية (أي، السعة استجابة انخفاض أضعافا مضاعفة مع مرور الوقت)21،22. وقد تم تفسير التكيف على أنه آلية عصبية تعكس فقدان الجدة من التحفيز الحسي المتكرر بشكل رتيب، وزيادة الحساسية للتقلبات ذات الصلة في البيئة الصوتية23،24. وفي المسار السمعي، قد يعزز التكيف فهم الكلام في البيئات الصاخبة. وعلاوة على ذلك، قد تكون هذه العملية جزءا من الآليات القائمة لرصد التغذية المرتدة السمعية من صوت المرء للسيطرة على إنتاج الكلام.

تحليل تطور الوقت من ASSR 40 هرتز في البشر، لاحظ فان Eeckhoutte وآخرون25 انخفاضا كبيرا ولكن قليلا في السعة استجابة مع مرور الوقت (حول -0.0002 μV / ثانية استنادا إلى تحليل المجموعة، عند افتراض انخفاض خطي مع مرور الوقت). وبالتالي، خلص هؤلاء المؤلفون إلى أن ASSR 40 هرتز في البشر لا تتكيف مع التحفيز. في البشر، وقد لوحظت السلوكيات غير الثابتة عند تحليل استقرار SSVEP26. لاحظ هؤلاء المؤلفون أن اتساع التردد الأساسي والتوافقي الثاني من SSVEP كانت ثابتة في 30٪ فقط و 66.7٪ من المواضيع التي اختبروها، على التوالي. المراحل من كلا [سّفب] تردد عناصر, رغم أنّ نسبيّا ثابتة مع مرور الوقت, يعرض إنجرافات صغيرة26.

لذلك، على الرغم من أن متوسط النطاق الزمني الكلاسيكي للحقب المكتسبة في وقت لاحق يسمح باستكشاف الخصائص الثابتة للتدريب العصبي، فإن هذه المنهجية تحتاج إلى مراجعة عندما تكون الديناميات طويلة الأجل للقطار هو محور البحث، أو عندما يكون متوسط الديناميات قصيرة الأجل معطوباً بسبب حدوث ديناميات طويلة الأجل. لتوصيف السلوكيات غير الثابتة لاستجابات الحالة الثابتة، لا ينبغي المساس بالاستجابة التي تم حسابها في إطار زمني معين من قبل تلك التي تم حسابها في أجزاء تخطيط كهربية الدماغ السابقة. وبعبارة أخرى، ينبغي استخلاص الإمكانات التي أثيرت من الضوضاء الخلفية دون أن تكون العصور ذات نطاق زمني مع متوسط الأجزاء السابقة من تخطيط الدماغ.

في هذه الدراسة، يتم تقديم طريقة لتقييم ديناميات الإنترين العصبي. يتم تسجيل استجابات الحالة الثابتة بشكل متكرر استجابة لنفس التحفيز، حيث يتم تداخل التسجيلات المتتالية بفاصل زمني للراحة يبلغ ثلاثة أضعاف طول التشغيل التجريبي. وبالنظر إلى أنه إذا كان التطور الزمني للاستجابة الفسيولوجية هو نفسه في مختلف الأشواط التجريبية المستقلة (التسجيلات المستقلة)، يتم تسجيل متوسط العمود الحكمة. وبعبارة أخرى، يتم متوسط الحقب المقابلة لنفس الموقع في التسجيلات المختلفة، دون متوسط العصور داخل التسجيل. وبالتالي، فإن سعة الاستجابة المحسوبة في أي فاصل تحفيز تتوافق مع السعة الفورية للإمكانات التي أثيرت. يمكن تحليل الاستجابات الحسية في المجال الزمني أو تحويلها إلى مجال التردد، اعتمادا على هدف التجربة. على أي حال، يمكن رسم السعة كدالة للوقت لتحليل تطور الوقت من استجابة الدولة الثابتة. ويمكن تقييم توليد وانقراض الإمكانات التي تثيرها الحالة الثابتة عن طريق قصر التحليل على الحقبتين الأولى والأخيرة من التسجيلات.

يمكن تحليل ديناميات الإنترين العصبي باستخدام نُهج أخرى، مثل تصفية النطاق الضيق لقياسات التجربة الواحدة حول تردد الاهتمام وحساب مغلف إشارة الطاقة باستخدام تصفية منخفضة المرور25 و [هيلبرت] تحويل27. وبالمقارنة مع هذه المنهجيات، يسمح متوسط العصور حسب الأعمدة بالحوسبة على معلمات الحالة الثابتة استناداً إلى إشارات ذات نسبة أعلى للإشارة إلى الضوضاء (SNR). في الآونة الأخيرة، ظهرت تصفية كالمان كتقنية واعدة لتقدير 40 هرتز ASSR السعة28،29،30. تنفيذ تصفية كالمان يمكن تحسين الكشف عن استجابات الدولة الثابتة أقرب إلى عتبة الكهرولوجية وتقليل وقت اختبار السمع29. وعلاوة على ذلك، لا يلزم افتراض الاستجابات الثابتة عند استخدام نهج تصفية كالمان لتقدير السعة30ASSR . ومع ذلك، فقد حللت دراسة واحدة فقط تطور الوقت من ASSRs باستخدام Kalman تصفية25. وخلاصة الدراسة هي أن السعة ASSR 40 هرتز مستقرة على مدى الفاصل الزمني التحفيز. لذلك، يجب اختبار تصفية Kalman في الظروف التي لا تكون فيها ASRR ثابتة.

على الرغم من أن تستغرق وقتاً طويلاً، أسلوب متوسط العمود الحكمة هو نموذج خالية ولا يحتاج إلى قيم التهيئة و/أو تعريفات مسبقة لسلوك الضوضاء. وعلاوة على ذلك، بما أنه لا ينطوي على أوقات تقارب، فإن المتوسط من حيث الأعمدة قد يوفر تمثيلاً أكثر موثوقية لبداية التقطار العصبي. لذلك، يمكن اعتبار النتائج التي تم الحصول عليها مع طريقة متوسط العمود الحكمة كحقيقة الأرض لتحليل ديناميات الإنترين العصبي باستخدام تصفية كالمان.

يستند هذا الوصف للبروتوكول إلى مثال SSVEP. ومع ذلك، من المهم ملاحظة أن الطريقة المعروضة هنا مستقلة عن الطريقة، بحيث يمكن استخدامها أيضًا لتحليل التطور الزمني لـ SSSEP وASSR.

Protocol

أُجريت هذه الدراسة بموافقة لجنة البحوث والأخلاقيات التابعة لجامعة فالبارايسو، شيلي (رمز بيان التقييم CEC170-18)، التي تم تأكيدها للمبادئ التوجيهية الوطنية للبحوث المتعلقة بالإنسان.

1- الإعداد

  1. مرحبا ً بالموضوع
  2. شرح أهداف الدراسة وأهميتها. تقديم وصف للتفاصيل التقنية ذات الصلة. الإجابة على جميع الأسئلة بدقة.
  3. أذكر صراحة أنه يمكن أن يقطع الدورة التجريبية في أي وقت إذا رغبت في ذلك.
  4. اطلب من المتطوع قراءة الموافقة المستنيرة للموضوع والتوقيع على النموذج المقابل. مقاطعة جلسة العمل التجريبية إذا لم يتم الحصول على الموافقة المستنيرة.

2- إعداد المواضيع

  1. اطلب من الموضوع الجلوس على كرسي المختبر في وضع مريح.
    1. تنظيف فروة الرأس مع الإيثانول (حل في 95٪) لإزالة طبقة من خلايا الجلد الميتة والزهم التي تغطي ذلك. هذه الخطوة مهمة للحد من المعاوقة بين الأقطاب الكهربائية وفروة الرأس.
  2. قياس محيط الرأس مع شريط قياس لتحديد حجم غطاء القطب ليتم استخدامها.
    1. اطلب من الموضوع ارتداء غطاء القطب الكهربائي. توفير الإرشادات لتحديد المواقع مريحة ولكن صحيحة من الغطاء.
    2. قياس المسافة بين nasion (Nz، النقطة الوسطى من خياطة الأنسفرونت، والتي يمكن تحديدها من قبل الاكتئاب بين العينين وأعلى الأنف) وinion (Iz، وبروز العظام القذالي) باستخدام شريط قياس.
    3. قياس المسافة بين اليسار واليمين نقاط ما قبل الأوركال (التي تم تحديدها على أنها الاكتئاب قبل auricle من الأذنين) باستخدام شريط قياس.
    4. تصحيح موضع غطاء القطب الكهربائي، وبالتالي فإن التقاطع بين الخطوط الوهمية المحددة في الخطوات السابقة يتوافق مع رأس الرأس. تأكد من أن الموضوع مريح بعد التعديلات.
  3. وضع هلام موصل في أصحاب القطب الكهربائي، وفقا للمواقع التي تعتبر للتجربة.
    1. استخدم 64 موقعًا لفروة الرأس باتباع النظام الدولي 10-2031 لاستخدام نتائج البروتوكول لإجراء تحليل توطين المصدر. يمكن استخدام العدد الأكبر من مواقع القطب الكهربائي (128) على فروة الرأس إذا لزم الأمر.
    2. تنفيذ الإعدادات السريرية أو المتنقلة (مع عدد قليل فقط من الأقطاب الكهربائية) إذا لم يتم التخطيط لتحليل توطين المصدر. استخدم المواقع القذالية لتسجيل SSVEP والمواقع الزمنية للحصول على ASSR والمواقع الجدارية لتسجيل SSSEP.
    3. دفع الأقطاب الكهربائية في أصحاب الأقطاب الكهربائية. تأكد من أن تسمية القطب يطابق تسمية الموقع في الغطاء.
    4. مرافقة المتطوع إلى الغرفة التجريبية (ويفضل، غرفة محمية، ومخففة الصوت). اطلب من الشخص الجلوس على كرسي داخل الغرفة، في وضع مريح.
  4. وضع الأقطاب الخارجية على الأنف وشحم الأذن إذا تم استخدام مرجع مادي (مختلف عن أقطاب فروة الرأس) لإعادة الرجوع إلى تسجيل تخطيط الدماغ (في الخطوة 3.8.1).
  5. وضع الأقطاب الخارجية في مواقع التأى.
    1. ضع الأقطاب الكهربائية على الخد والمنطقة الأمامية من الرأس، حوالي 1 سم فوق الحاجب، لتسجيل الوميض (في الخطوة 2.6.1).
    2. وضع الأقطاب الكهربائية على canthus الخارجي للعيون، ما يقرب من 1 سم فوق / تحت خط الوسط، لتسجيل حركات العين (في الخطوة 2.6.1).
      ملاحظة: سيتم استخدام الرسم الكهربائي (EOG) في الخطوة 3.8.5 لإزالة قطع البيض الناجمة عن وامض وحركات العين.
  6. قم بتشغيل نظام الاستحواذ على تخطيط كهربية الدماغ وتحقق من مقاومة القطب الكهربائي إذا تم استخدام نظام مقاومة منخفضة لتسجيل تخطيط كهربية الدماغ. تصحيح المقاومة، حسب الحاجة، وفقا لتوجيهات الشركة المصنعة. يجب أن تبقى المقاومة أقل من 10 كيلوواط مربع32.
    1. اطلب من الموضوع وميض وتحريك العينين في اتجاهات مختلفة للتأكد من أن EOG يتم تسجيلها بشكل صحيح.
  7. لتحليل ديناميكية SSVEP، اضبط موقع الشاشة في الاتجاه العمودي، لمطابقة زاوية عرض الموضوع. تعتيم أضواء الغرفة حتى يتم تحقيق مستوى مريح. اضبط مستوى الإضاءة في الشاشة إلى الحد الأعلى لمستوى راحة المشارك.
    1. لتحليل ديناميات ASSR، أدخل سماعات الأذن باستخدام إدراج رغوة الصحيح، وبالتالي فإن سماعات الأذن تناسب قناة الأذن. تحقق من أن يتم تسليم الأصوات في الكثافة المطلوبة (على سبيل المثال، مستوى مريح النفسية والفيزيائية33).

3- اقتناء تخطيط كهربية الدماغ وتجهيزها مسبقاً

  1. تعيين معلمات التحفيز المحددة في التصميم التجريبي. راجع دليل المستخدم الذي توفره الشركة المصنعة لنظام التحفيز للحصول على تفاصيل حول البرنامج.
    ملاحظة: للاطلاع على تفسيرات شاملة للحوافز المستخدمة لتوليد SSVEP وASSR، انظر Norcia et al.8 وRance34،على التوالي.
  2. إرشاد الموضوع إلى الانتباه إلى التحفيز، في حالة أن التدريب البصري هو موضوع التجربة.
    1. تقديم فيلم مترجمة مع الصوت قبالة عندما entrainment السمعية هو موضوع التجربة.
      ملاحظة: عرض فيلم صامت يسمح انحراف الانتباه عن التحفيز الصوتي مع الحفاظ على مستوى الإثارة25.
  3. المحفزات الحالية أطول من 90 s، كما تم التحقيق في تطور الوقت من SSVEPs وASSR في كل من البشر ونماذج الحيوان21،22،25،26.
    ملاحظة: المحفزات الحالية أقصر مدة إذا تم إجراء دراسة تجريبية.
  4. إيقاف التحفيز لمدة دقيقتين إذا تم اختبار حالة تجريبية واحدة فقط. التفاعل مع الموضوع للتحقق من الوعي.
    ملاحظة: مدة الإيقاف المؤقت يعتمد على مدة التحفيز. توقف 3X أطول من فترات التحفيز سوف تضمن أن استجابة التي أثارها التحفيز واحد لا تتأثر التحفيز السابق. يُسمح بالإيقاف المؤقت لفترة أطول إذا طلب الموضوع ذلك.
    1. وقفة التحفيز لمدة 10 ثانية على الأقل عندما يتم اختبار ظروف تجريبية مختلفة منذ تم اقتراح التحفيز بالتناوب مع توقف من 10 ثانية لتقليل آثار التكيف إضافية والحد من طول التجربة25.
  5. كرر خطوات العرض التقديمي (الخطوات 3.3-3.4) 30x على الأقل لضمان SNR عالية من القياسات بعد متوسط العصور (الخطوة 4.4).
  6. تسجيل تخطيط كهربية الدماغ باستخدام الإجراءات القياسية35. إنشاء ملف EEG منفصل لكل تشغيل تجريبي.
    ملاحظة: راجع دليل المستخدم لنظام الاكتساب للحصول على تفاصيل حول البرنامج.
  7. مراقبة تسجيل تخطيط كهربية الدماغ للكشف عن فترات النوم استناداً إلى مستوى نشاط ألفا والتردد الذي تظهر فيه القطع الأثرية الوامضة. إيقاف التجربة مؤقتًا عند الكشف عن زيادة مستويات ألفا مصحوبة بانخفاض الترددات الوامضة، مما يدل على النعاس. رفض التشغيل التجريبي من مزيد من التحليل عند الكشف عن فترات النوم.
    1. حساب سعة استجابة الحالة الثابتة في نهاية كل تشغيل تجريبي، باتباع التعليمات المقدمة في دليل المستخدم لبرنامج الاقتناء المستخدم في التجربة.
    2. رصد مستوى الانتباه للموضوع عن طريق مقارنة اتساع الاستجابات الثابتة التي تم الحصول عليها في نهاية كل شوط تجريبي. تعيين السعة ثابت ة الحالة التي تم الحصول عليها في الأشواط التجريبية الأولى كسعة مرجعية.
    3. تعيين عتبة الرفض (انخفاض في سعة الاستجابة بنسبة 5٪ فيما يتعلق بالسعة المرجعية). رفض الأشواط التجريبية التي السعة من استجابة الدولة الثابتة يلتقي criterium الرفض.
    4. الانتهاء من الدورة التجريبية بعد الحصول على عدد من أشواط محددة في التصميم التجريبي.
  8. قبل معالجة بيانات تخطيط كهربية الدماغ دون اتصال باستخدام إجراءات تخطيط كهربية الدماغ القياسية35 الموضحة في الخطوات التالية لكل توجيهات الشركة المصنعة.
    1. إعادة الرجوع إلى التسجيل باستخدام مرجع متوسط (متوسط جميع أقطاب التسجيل) أو متوسط مجموعة فرعية من الأقطاب الكهربائية. بدلاً من ذلك، استخدم مرجعًا ماديًا (على سبيل المثال، الأقطاب الخارجية الموضوعة على الأنف وشحم الأذن الموضحة في الخطوة 2.4).
    2. تحويل إحداثيات القطب الكهربائي إلى نظام 10/20 الدولي إذا تم استخدام نظام الإحداثيات شعاعي أثناء عمليات الاستحواذ على تخطيط كهربية الدماغ. راجع دليل الشركة المصنعة للحصول على تفاصيل حول التحويل.
    3. شريط تمرير تصفية إشارة تخطيط كهربية الدماغ بين 0.5-300 هرتز.
    4. أخذ نموذج أسفل إشارة EEG لتقليل وقت تنفيذ الخوارزمية المحددة لإزالة القطع الأثرية العينية (الخطوة 3.8.5).
      ملاحظة: تردد أخذ العينات من 512 هرتز هو كاف لتحليل التذبذبات الدماغ من التردد أقل من 40 هرتز35.
    5. إزالة القطع الأثرية العين.
      ملاحظة: لهذه الغاية، يمكن استخدام تقنيات مختلفة (انظر Urigüen وGarcia-Zapirain35 لإجراء استعراض شامل على خوارزميات إزالة القطع الأثرية). ومن بينها، التحليل المكون المستقل هو واحد من المنهجيات الأكثر توسعا ويتم تنفيذه في كل من برامج التحليل التجاري والحر37،38،39.
    6. تقسيم بيانات تخطيط كهربية الدماغ في العصور التي تم تأمينها على الوقت للتحفيز. حدد طول العصور وفقا لهدف التجربة.
      ملاحظة: ينبغي أن تكون العصور طويلة بما فيه الكفاية للسماح بتحليل استجابة الحالة الثابتة في مجال التردد مع استبانة طيفية كافية.
    7. لا تقم بتشغيل خوارزميات رفض النتائج الملموسة في هذه المرحلة للكشف عن وإزالة العصور التي تحتوي على القطع الأثرية.
      ملاحظة: إزالة الحقبة في هذه المرحلة سوف يؤدي إلى أخطاء عند تنظيم مجموعة البيانات لتشغيل متوسط العصور من الحكمة العمود (الخطوتين 4.2 و 4.4). يتم تطبيق خوارزميات الرفض في خطوة معالجة لاحقة (الخطوة 4.1.4).
    8. تشغيل الدالة DC-detrend لحساب الاتجاهات DC في حقب تخطيط كهربية الدماغ الفردية وتصحيحها.
    9. قم بتشغيل دالة تصحيح الأساس لتصحيح خط الأساس للتسجيل. حدد فترات زمنية قبل التحفيز أطول من 200 مللي ثانية.
      ملاحظة: يتكون تصحيح الأساس من متوسط البيانات في الفاصل الزمني المحدد. يتم حساب المتوسط لكل قناة ويتم طرحها من كل نقطة بيانات في كل حقبة.

4. حساب السعة استجابة

  1. أدخل المعلمات المطلوبة لحساب استجابات الحالة الثابتة (الشكل1A).
    ملاحظة: التعليمات البرمجية الداخلية المستخدمة لمعالجة البيانات متاحة بحرية في . راجع نص التعليمات داخل التعليمات البرمجية للحصول على مزيد من الإرشادات. وبالمثل، تتوفر مجموعة فرعية من البيانات المستخدمة في هذه الدراسة.
    1. أدخل عدد التسجيلات (الأشواط التجريبية) للتجربة.
    2. أدخل طول العصور لتقسيم التسجيلات الفردية.
    3. أدخل تكرار أخذ العينات من التجربة.
    4. حدد خوارزميات رفض القطع الأثرية للكشف عن العصور التي تحتوي على قطع أثرية وإزالتها. معايير الاختيار المتاحة هي 1) التدرج (الفرق المطلق بين عينتين متتاليتين)، 2) الحد الأقصى دقيقة (الفرق بين الحد الأقصى والحد الأدنى من السعة في العصر)، و 3) السعة (الحد الأقصى المطلق والحد الأدنى من السعة).
    5. تشغيل رمز المعالجة.
      ملاحظة: يتم تنفيذ الخطوات 4.2-4.7 تلقائياً عند تحديد هذا الخيار. تشغيل الخطوات يدوياً إذا كان ذلك مناسباً.
  2. إعادة ترتيب العصور في مصفوفة بيانات من الصفوف n والأعمدة م، التي تمثل ن عدد التسجيلات (أشواط التجريبية) وم عدد العصور (الشكل1B).
  3. وزن الحقبة لتخفيف تأثير الحركة والقطع الأثرية العضلية.
    ملاحظة: يتم الحصول على العصور EEG المرجحة عن طريق تقسيم كل عينة الجهد عن طريق التباين السعة من الحقبة التي تنتمي إليها، بحيث يتم استخدام التباين كمقياس لتقلب السعة وعامل الترجيح40.
  4. متوسط مجموعة البيانات من ناحية العمود. ولهذه الغاية، يبلغ متوسط العصور الزمنية المناظرة لنفس الإطار الزمني في التسجيلات المختلفة.
    ملاحظة: تسمح هذه الخطوة بحساب سعة الحالة الثابتة في التسجيلات مع نسبة إشارة إلى ضوضاء عالية بشكل ملحوظ (SNR).
  5. تصدير السلاسل الزمنية الناتجة عن المتوسط لإجراء مزيد من التحليل للتطور الزمني للتجميع في البرمجيات الخارجية.
    1. حساب سعة استجابة الحالة الثابتة في كل حقبة ناتجة عن المتوسط من حيث العمود، باستخدام تحويل فورييه السريع (FFT).
      ملاحظة: يجب أن يتوافق طول FFT مع طول حقبة واحدة. تنفيذ تقنية النوافذ ليست إلزامية. وتعرف سعة استجابة الحالة الثابتة بأنها السعة الطيفية التي يتم الحصول عليها على تردد تعديل السعة للمحفزات الحسية.
  6. متوسط متجه سعة عدد مخصص من صناديق FFT في كل جانب من تردد الاستجابة لحساب مستوى الضوضاء المتبقية (RNL). وينبغي أن يتوافق عدد صناديق FFT مع نطاق تردد يبلغ حوالي 3 هرتز، في كل جانب من جوانب تردد الاستجابة.
    ملاحظة: إن خصوصية التردد العالي لاستجابات الحالة الثابتة تجعل سعة الاستجابة مستقلة عن تلك التذبذبات الخلفية ذات الترددات المماثلة، التي توزع بدورها بشكل موحد في نطاق تردد ضيق نسبياً41 , 42 , 43.
  7. رسم السعة من استجابة الحالة الثابتة وRNL كدالة لمؤشر العمود (أي عدد الحقبة المكتسبة) لاستكشاف تطور استجابة الحالة الثابتة خلال الفاصل الزمني التحفيز.

Representative Results

وقد تم الحصول على SSVEP من قبل المحفزات البصرية المستمرة من 40 ثانية في الطول، حيث تم تعديل شدة الضوء من قبل موجة الجيبية من 10 هرتز (عمق التشكيل من 90٪). تم تسليم المحفزات من قبل أربعة الثنائيات الباعثة للضوء (المصابيح) تقع في وسط شاشة سوداء 50 سم × 50 سم، كما رؤوس 5 سم × 5 سم مربع. عندما جلس المشارك 70 سم من الشاشة، ومنطقة مربع المصابيح subtends زاوية بصرية من حوالي 4 درجة. تم تصميم شاشة LED باستخدام نظام تطوير متحكم صغير يستند إلى USB وأربعة المصابيح البيضاء فائقة السطوع من 10 ملم من القطر. تم استخدام تقنية تعديل عرض النبض (PWM) للتحكم في الطاقة التي تم توفيرها للالمصابيح. هذه التقنية تسيطر على كثافة المصابيح في تردد معين وتوليد المغلف الجيوب الأنفي النهائي. تم استخدام تردد PWM قدره kHz 40 لتجنب تأثير وميض يمكن إدراكه.

تم الحصول على ثلاثين تسجيلا، والتي تم تقسيمها في حقب من 4 ق. ولذلك، تم الحصول على مجموعة بيانات تتألف من 10 أعمدة (عدد أعصر تخطيط كهربية الدماغ داخل التسجيلات) و 30 صفاً (عدد التسجيلات، وعدد الأشواط التجريبية).

أصبح التذبذب العصبي المغلق زمنياً للتحفيز واضحاً مع إجراء المتوسطمن حيث العمود (الشكل 2). بشكل ملحوظ، يمكن ملاحظة الفاصل الزمني الذي يتم إنشاء SSVEP في آثار المقابلة مع العمود 1. في هذا العمود، يتم رسم 0.2 ق من خط الأساس قبل التحفيز بالإضافة إلى أول 0.8 ق من الإنترين العصبي. لذلك، فإن الإجراء الموصوف هنا يسمح بتوصيف 1) ديناميات الاستجابة المذبذبة بمجرد تأسيس الإنترين العصبي بالفعل و 2) مشاركة التذبذبات العصبية. ويمكن أيضا إدراج حقبة أو أكثر مسجلة بعد نهاية التحفيز في مصفوفة البيانات لدراسة انقراض استجابة الحالة الثابتة بعد إزاحة التحفيز.

أثناء المتوسط من العصور، انخفض متوسط السعة من SSVEP (السعة الطيفية في 10 هرتز، محسوبة بتطبيق FFT) خلال متوسط الحقب الأولى من الأعمدة وتميل إلى الاستقرار بعد ذلك (الشكل3A). وتتفق هذه النتيجة مع الدراسات السابقة التي تحلل تطور ASSR خلال متوسط العصور المكتسبة بالتتابع21،22،40،43،44. عادة ما يفسر سلوك سعة الاستجابة أثناء المتوسط بالمساهمة العالية نسبياً للضوضاء غير المتوسطة في سعة الاستجابة المحسوبة في العصور الأولى، والتي يتم تخفيفها كمتوسط يتم تنفيذها13، 44 , 45 , 46 , 47- ومن الجدير بالذكر أن تباين السعة في SSVEP انخفض بشكل كبير مع تقدم المتوسط.

كما قمنا بتحليل RNL للقياسات أثناء متوسط العصور (الشكل3B). تم حساب RNL في نطاق تردد ضيق (3 هرتز) على كلا الجانبين من تردد SSVEP. على الرغم من أن هذا الإجراء ليس شائعا ً عندما يتم تحليل SSVEP، فإن متوسط عدد معين من صناديق التردد حول ذلك من الإنترين العصبي هو المعيار لتقدير RNL في قياسات ASSR41،42، 43- وكما كان متوقعا، انخفض معدل الوفيات تدريجيا مع زيادة عدد العصور المتوسطة وبلوغ المستوى المتقارب بعد تجهيز حوالي 20 حقبة. وعلى عكس ذلك الذي لوحظ عند تحليل السعة SSVEP، ظل الانحراف المعياري للRNL ثابتاً نسبياً مع زيادة عدد العصور المتوسطة، مما يشير إلى أن ظروف التسجيل كانت مستقرة على طول الدورة التجريبية.

وقد حددت النتائج المعروضة أعلاه التغيرات في نسبة ذروة الإشارة إلى الضوضاء (pSNR) للقياسات أثناء متوسط العصر من حيث العمود (الشكل3جيم). يُعرَّف هذا المصطلح هنا على أنه النسبة (في ديسيبل) بين السعة المربعة للاستجابة (SSVEP) والسعة المربعة RNL. ومع تقدم المتوسط، ازداد عدد العصور المتوسطة إلى 18 حقبة تقريباً. ولم تؤثر الزيادات الإضافية في عدد العصور المتوسطة تأثيرا كبيرا على نوعية الإشارة. انخفض التغير من ال [بسّنر] بما أنّ كثير أعصر كان معدل.

وأخيراً، فإن ديناميات السعة SSVEP وRNL ممثلة في الشكل4. تم الحصول على هذه التطورات الزمنية عن طريق رسم معلمات الاستجابة المحسوبة في نهاية متوسط العصور من حيث العمود كدالة لعدد الأعمدة (كدالة للوقت). وكما يتضح من Labecki et al.26،فإن ديناميات SSVEP يمكن أن تختلف اختلافا كبيرا بين المواضيع. وبما أن النتائج المعروضة في الشكل 4 تتوافق مع فرد واحد، فلا يمكن التعميم. في هذا الموضوع، أظهرت السعة من SSVEP سلوك معقد نسبيا (الشكل4A). ازدادت سعة الاستجابة تدريجيا خلال الثواني الـ 12 الأولى التي تلت بداية التحفيز (الوقت الذي يتوافق مع طول 3 حقب). ومع استمرار التحفيز، انخفض باستمرار SSVEP خلال الثواني الـ 12 التالية، وظل ثابتاً نسبياً بعد ذلك. لا يمكن تفسير هذه النتائج بسلوك RNL، لأن هذه المعلمة كانت ثابتة نسبيًا أثناء الفاصل الزمني للتحفيز (الشكل4B). الزيادة في السعة SSVEP بعد بداية التحفيز واضحة في الآثار المعروضة في الشكل 2 ويمكن تفسيرها من خلال عمليات التكامل، مما يؤدي إلى استقرار الانترين العصبي. ويشير الانخفاض اللاحق في السعة إلى تكييف SSVEP مع التحفيز المستدام. ومع ذلك، فإن هذه الفرضيات تحتاج إلى اختبار في تجارب خاضعة للرقابة مع أحجام العينات المخصصة.

Figure 1
الشكل 1 الخطوات الحاسمة لاستخراج التطور الزمني لسعة استجابات الحالة الثابتة. (أ) لقطة شاشة لرمز المعالجة، حيث يتم تعريف معلمات التحليل. (ب) رسم تخطيطي تمثيلي يوضح تنظيم مجموعة البيانات. وتتمثل مصفوفة البيانات المكونة من 30 تسجيلا ً من 10 حقبة. يتم تمييز متوسط العصور في العمود الأول. يمثل الخط العمودي اتجاه المتوسط. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 2
الشكل 2 التغيرات في الموجي من الإمكانات ذات الحالة الثابتة التي أثيرت بصريا (SSVEP) خلال متوسط العمود الحكيم من العصور. وقد استُثر تصدّق الردود من خلال العرض المستمر للضوء المُعدَّل في السعة عند 10 هرتز. تظهر الصفوف الموجية التي تم الحصول عليها بعد متوسط جميع التسجيلات السابقة (أي الصف 1 هو التسجيل الأول، الصف 5 هو الموجي الذي تم الحصول عليه بعد متوسط التسجيلات الخمسة الأولى، والصف الأخير هو متوسط جميع التسجيلات). وقد لوحظت أشكال موجية أكثر موثوقية من SSVEP في كل عمود مع زيادة عدد عمليات تشغيل المتوسط. لتوفير الوضوح (لجعل التذبذبات من SSVEP مرئية)، يتم تمثيل فقط الثانية الأولى من العصور. الاستثناءات هي آثار في العمود الأول من مجموعة البيانات، والتي يتم عرض 0.2 ثانية من خط الأساس قبل التحفيز. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 3
الشكل 3 التغييرات في معلمات الاستجابة والتسجيل أثناء متوسط العصور. (أ) تطور السعة SSVEP. (ب) سلوك RNL. (C) التغييرات في pSNR. تمثل الخطوط السوداء القيم المتوسطة التي تم الحصول عليها لكل عمود (n = 10) ويمثل الظل الرمادي المساحة التي يغطيها ± انحراف معياري واحد. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 4
الشكل 4 تطور الوقت من SSVEP الناجمة عن تقديم التحفيز البصري المستمر، التضمين في السعة في 10 هرتز. (أ) مسار الوقت من السعة SSVEP. (ب) مسار الوقت من RNL. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Discussion

يصف هذا العمل إجراء تجريبي لتحليل ديناميات استجابات الدماغ المذبذبة. وتتمثل هذه المنهجية في الحصول على عدد كاف من الأشواط التجريبية المستقلة لنفس الحالة التجريبية، والفترة الزمنية التي تتراوح بين متوسطات الفترة المقابلة لنفس الإطار الزمني في التسجيلات المختلفة (متوسط الأعمدة في الشكل 1باء). وتمثل السعة المحسوبة في البيانات المتوسطة السعة الفورية للاستجابة المذبذبة. رسم هذه السعة كدالة من الوقت (أو عدد الأعمدة في مجموعة البيانات) يسمح بتحليل تطور الوقت من استجابة مذبذب الوقت مؤمن على التحفيز. هذه المنهجية هي تعديل لتلك التي اقترحها ريتر وآخرون23 لتحليل التكيف مع الإمكانات القشرية العابرة التي أثيرت. وقد استخدمت هذه الطريقة لتحليل دينامية الإمكانات السمعية التي أثيرت في كل من البشر24 ونماذج الحيوان20،21.

من وجهة نظر منهجية، فإن الجمع بين المعلمات المستخدمة للحصول على استجابة الحالة الثابتة وتلك التي تم تنفيذها لاستخراج الاستجابة العصبية من الضوضاء الخلفية أمر بالغ الأهمية لتحليل التطور الزمني للإمكانات التي تثيرها الحالة الثابتة 22-وقد تم اختيار طول الحافز المستخدم في التجربة المعروضة هنا (40 ثانية) استناداً إلى النتائج التي تم الحصول عليها في دراسة تجريبية. وكان هذا الطول التحفيز يكفي لتحليل التكيف من ASSR ولدت في جذع الدماغ الفئران21,22. وعلاوة على ذلك، ينبغي أن يتجاوز طول الحافز الوقت الذي يتم فيه الوصول إلى قوة النطاق اللاإحتياطي لـ SSVEPs (الشكل1 في Labecki et al.26). ومع ذلك، يمكن الوصول إلى قوة النطاق اللاإحتياطي للمؤن من SSVEPs إلى ما بعد 60 s في بعض الحالات (الشكل2 في Labecki et al.26). ولذلك، ينصح بإجراء دراسة تجريبية عينة صغيرة لتحديد طول التحفيز من التحفيز. خلاف ذلك، ينصح طول التحفيز أطول من 90 ق لتحقيق التمثيل الكامل للتطور الزمني للاستجابة. وينطوي استخدام فترات توقف طويلة بما فيه الكفاية بين التسجيلات المتتالية على النظر في الأشواط التجريبية المتتالية على أنها مستقلة إحصائياً (أي مقاييس مختلفة ومستقلة لنفس المتغير). على حد علمنا، لم يتم إجراء أي تجارب لتحليل وقفة الأمثل بين أشواط (الحد الأدنى من وقفة المطلوبة لجعل أشواط مستقلة عن بعضها البعض). إن الكريتريوم باستخدام فترات التوقف المؤقت لفترة أطول بمقدار 3 أضعاف على الأقل من طول التحفيز متحفظ بما يكفي لضمان عدم تأثر استجابة الحالة الثابتة المسجلة في أي شوط معين بالتحفيز السابق.

في الآونة الأخيرة، تم اقتراح المحفزات بالتناوب (الظروف التجريبية) كخيار للحد من وقفة بين أشواط التجريبية، وتجنب تأثير التكيف إضافية25. وبالمثل، فإن عدد الأشواط التجريبية (30) المنفذة في هذا البروتوكول التجريبي متحفظ، حيث أن RNL وpSNR الزماق يتم الوصول إليهما عادة بعد متوسط 20 أشواط تجريبية، تقريبا. عندما تقع المحفزات ضمن المنطقة الوسطى العليا من النطاق الديناميكي للاستجابة (مستويات الإحساس العالي)، من المرجح أن تكون هناك حاجة إلى أعداد أقل من الأشواط لتحليل ديناميات الاستجابة التي أثيرت. ومع ذلك، في الحالات التي يتم فيها اختبار ظروف تجريبية مختلفة، فإن وجود نفس العدد من الأشواط التجريبية أمر بالغ الأهمية لإجراء مقارنات بين الظروف (أي مستويات مختلفة من الإحساس).

بالإضافة إلى متوسط العصور من حيث الأعمدة، تم تحليل ديناميات الإمكانات المذبذبة التي أثيرت عن طريق تصفية قياسات التجربة الواحدة في نطاق تردد ضيق حول تردد الاهتمام وحساب مغلف الطاقة إشارة باستخدام تصفية تمرير منخفض26. وبالمثل، تم تنفيذ تحليل تجريبي واحد لتوصيف الفترة الانتقالية التي تسبق المنطقة المستقرة من SSVEP48،والتغيرات في السعة والمرحلة من SSVEP خلال المنطقة المستقرة من الاستجابة49. في حين أن تحليلات التجربة الواحدة تسمح بالتمييز من التقلبات السريعة نسبيا في السعة استجابة، والتصاميم التجريبية لتحليل متوسط الاستجابة في كتل مفصولة مع فاصل زمني معين بين كتلة فقط لحساب الاختلافات طويلة الأجل في السعة من المحتمل ة أثار50,51. والمتوسط من الحكمة العمود من العصور يقف بين هذين الخيارين. تحويل الإشارة المتوسطة إلى مجال التردد باستخدام FFT يعني تحليل ديناميات الاستجابة مع دقة مساوية لطول الحقبة. في المثال المعروض هنا، تم الإبلاغ عن SSVEP كل 4 s. على الرغم من أن 4 ق من القرار كافية لوصف الديناميات التي تحدث على فترات من الزمن تتجاوز عشرات الثواني، مثل تلك التي من SSVEP26، والأمثل المتداخلة جزئيا في التسجيلات الأصلية يسمح لوصف تطور الوقت من استجابة ثابتة للدولة بطريقة أكثر دقة25.

تمثل ديناميات استجابات الحالة الثابتة التي تم الحصول عليها بعد متوسط العصور في الأعمدة بشكل رئيسي تطور النشاط المذبذب الذي يتزامن بين قطاعات تخطيط كهربية الدماغ المتوسطة (تلك التي تنجو من المتوسط). ولذلك، فإن إحدى المسائل الرئيسية المتعلقة بجدوى المنهجية هي إمكانية تخفيف سعة الاستجابة بسبب الاختلافات في مرحلة التذبذبات العصبية من تشغيل تجريبي مستقل إلى آخر (أي بين التسجيلات). وينبغي معالجة هذا الموضوع على سبيل التجربة. ومع ذلك، تشير الأدلة إلى أن مرحلة الاستجابات المذبذبة في الدماغ أقل متغيرًا مما كان متوقعاً. في الواقع، وقد ذكرت العديد من الدراسات انتظام في المرحلة المتوقعة من الإنسان 80 هرتز ASSR47،48،49. وعندما تُقدَّر الحالات المتأخرة استناداً إلى مرحلة النشاط المذبذب، لوحظ الأثر الذي يمكن التنبؤ به لشدة المحفزات الصوتية وتواترها الحامل على زمن الكمون في الاستجابات السمعية (أي انخفاض زمن الوصول مع انخفاض زمن الوصول الكثافة وزيادة تردد الناقل)52،53،54. وعلاوة على ذلك، لوحظت أيضا ً تغيرات نموذجية في النضج في السعة وعدم التماثل من اليسار إلى اليمين في مستويات السمع عند تقدير التأخر من مرحلة ASSR47و55و56 , 57 , 58- وعند وصف التطور الزمني لـ SSVEP باستخدام تحليل التجربة الواحدة، لاحظ لابيكي وآخرون26 أنه على الرغم من أن التباين بين التجارب في سعة الاستجابة داخل نفس الموضوع كان مرتفعا إلى حد كبير، فإن تباين السعة وكانت المرحلة أقل وضوحا بكثير.

واستناداً إلى ملاحظاتهم، اقترح لابيكي وآخرون26 أن يُعد َّ ما لا يقل عن 50 تجربة في المتوسط للحصول على تقدير موثوق به لمغلف الطاقة المتوسط للاستجابة. وتشير هذه النتائج إلى أنه حتى عندما يتم حساب اتساع الاستجابة في تجارب فردية، فإن متوسط (المغلفات في هذه الحالة) ضروري للإبلاغ عن نتائج جديرة بالثقة. وعلاوة على ذلك، فإن التباين بين التجارب في اتساع SSVEP الذي أبلغ عنه Labecki et al.26 يشير إلى أن حساب هذه المعلمة في تجارب فردية يمكن أن يتأثر إلى حد كبير بالضوضاء الخلفية. وبالنظر إلى تطور نسبة الإشارة إلى الضوضاء الواردة في الشكل2، فإن حساب الاستجابة في الإشارة المتوسطة بدلاً من التجارب الفردية يقلل إلى حد كبير من عدد أجزاء تخطيط الدماغ المطلوب معالجتها للحصول على موثوقية القياسات. وبالإضافة إلى ذلك، فإن التباين المنخفض في المرحلة الذي حصل عليه لابيكي وآخرون26 يدعم الفكرة القائلة بأن المتوسط من حيث الأعمدة للعصور المعروضة هنا هو إجراء صحيح لحساب ديناميات الإمكانات المتذبذبة.

ويؤدي متوسط البيانات على مستويات مختلفة إلى تفسير مختلف للنتائج. وفيما يتعلق بالإمكانات المتذبذبة، فإن حساب سعة الاستجابة بعد متوسط النطاق الزمني للأشواط المستقلة يعني تحليل التذبذبات المقفلة زمنياً فقط (أي تلك التي تنجو من المتوسط). وقد يقوم هذا الإجراء بتصفية المعلومات ذات الصلة المتعلقة بديناميات الاستجابة في التجارب الفردية. ومع ذلك، فإنه يضمن نسبة إشارة إلى الضوضاء عالية بما فيه الكفاية من القياسات. وقد يكون هذا الجانب ذا أهمية عندما تكون الاستجابات قريبة من العتبة الكهرولوجية، وهي حالة يمكن فيها كشف الإنترين للخطر بسبب انخفاض نسبة الإشارة إلى الضوضاء في القياس.

Disclosures

وليس لدى أصحاب البلاغ ما يكشفون عنه.

Acknowledgments

وينوه المؤلفون بامتنان بلوسيا زيبيدا، وغريس أ. ويتكر، ونيكولاس نيتو لإسهاماتهم في إنتاج الفيديو. وقد تم دعم هذا العمل جزئيا من قبل برامج CONICYT BASAL FB0008، MEC 80170124 ومنحة الدكتوراه 21171741، فضلا عن المعهد الوطني للصمم واضطرابات الاتصال الأخرى من المعاهد الوطنية للصحة تحت رقم جائزة P50DC015446. والمحتوى هو مسؤولية المؤلفين فقط ولا يمثل بالضرورة الآراء الرسمية للمعاهد الوطنية للصحة.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Active electrodes  Biosemi P32-1020-32ACMS (ABC) for channels 1-32
Active electrodes  Biosemi P32-1020-32A (ABC) for channels 33-64
Active electrodes  Biosemi 8 x TP FLAT external electrodes
Active-Two adquisition system Biosemi version 7.0 EEG adquisition system
alcohol Salcobrand Code:  3309011 for cleaning the scalp
Electrode cap 64 channels  Biosemi CAP MS xx yy cap 
Electrode cap 64 channels  Biosemi CAP ML xx yy cap 
gel Biosemi SIGNA BOX12 conductive gel
Laptop Asus Core i7 1TB DD + 128GB SSD 8GB RAM  computer for stimulation
Laptop Asus Core i7 1TB DD + 128GB SSD 8GB RAM  computer for recording
LED screen in-house production - The screen consists of four light-emitting diodes (LEDs) situated on the center of a 50x50 cm black screen, as vertexes of a square of 5x5 cm
sterile gauze Salcobrand Code:  8730277 for cleaning the scalp

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Berger, H. Über das elektrenkephalogramm des menschen. European Archives of Psychiatry and Clinical Neuroscience. 87, (1), 527-570 (1929).
  2. Berger, H. Electroencephalogram of humans. Journal fur Psychologie und Neurologie. 40, 160-179 (1930).
  3. Walter, W. G. The location of cerebral tumours by electro-encephalography. The Lancet. 228, (5893), 305-308 (1936).
  4. Jasper, H. H., Andrews, H. L. Electro-encephalography: III. Normal differentiation of occipital and precentral regions in man. Archives of Neurology & Psychiatry. 39, (1), 96-115 (1938).
  5. Snyder, A. Z. Steady-state vibration evoked potentials: descriptions of technique and characterization of responses. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 84, (3), 257-268 (1992).
  6. Giabbiconi, C. M., Trujillo-Barreto, N. J., Gruber, T., Muller, M. M. Sustained spatial attention to vibration is mediated in primary somatosensory cortex. Neuroimage. 35, 255-262 (2007).
  7. Rossion, B., Boremanse, A. Robust sensitivity to facial identity in the right human occipito-temporal cortex as revealed by steady-state visual-evoked potentials. Journal of Vision. 11, (2), (2011).
  8. Norcia, A. M., Appelbaum, L. G., Ales, J. M., Cottereau, B. R., Rossion, B. The steady-state visual evoked potential in vision research: a review. Journal of Vision. 15, (6), 4 (2015).
  9. Galambos, R., Makeig, S., Talmachoff, P. J. A 40-Hz auditory potential recorded from the human scalp. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 78, (4), 2643-2647 (1981).
  10. Picton, T. W., Skinner, C. R., Champagne, S. C., Kellett, A. J., Maiste, A. C. Potentials evoked by the sinusoidal modulation of the amplitude or frequency of a tone. The Journal of the Acoustical Society of America. 82, (1), 165-178 (1987).
  11. Dawson, G. D. A summation technique for the detection of small evoked potentials. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 6, (1), 65-84 (1954).
  12. Savio, G., Cardenas, J., Abalo, M. P., Gonzalez, A., Valdes, J. The low and high frequency auditory steady state responses mature at different rates. Audiology and Neurotology. 6, (5), 279-287 (2001).
  13. Luts, H., Desloovere, C., Kumar, A., Vandermeersch, E., Wouters, J. Objective assessment of frequencyspecific hearing thresholds in babies. International Journal of Pediatric Otorhinolaryngology. 68, 915-926 (2004).
  14. Valdes, J. L., et al. Comparison of statistical indicators for the automatic detection of 80 Hz auditory steady state responses. Ear and Hearing. 18, (5), 420-429 (1997).
  15. Wilding, T., McKay, C., Baker, R., Kluk, K. Auditory steady state responses in normal-hearing and hearing-impaired adults: an analysis of between-session amplitude and latency repeatability, test time, and F ratio detection paradigms. Ear and Hearing. 33, (2), 267 (2012).
  16. de Resende, L. M., et al. Auditory steady-state responses in school-aged children: a pilot study. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 12, (1), 13 (2015).
  17. Halbleib, A., et al. Topographic analysis of engagement and disengagement of neural oscillators in photic driving: a combined electroencephalogram/magnetoencephalogram study. Journal of Clinical Neurophysiology. 29, (1), 33-41 (2012).
  18. Salchow, C., et al. Rod Driven Frequency Entrainment and Resonance Phenomena. Frontiers in Human Neuroscience. 10, 413 (2016).
  19. Wacker, M., et al. A time-variant processing approach for the analysis of alpha and gamma MEG oscillations during flicker stimulus generated entrainment. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 58, (11), 3069-3077 (2011).
  20. Glaser, E. M., Ruchkin, D. S. Principles of Neurobiological Signal Analysis. Journal of Clinical Engineering. 2, (4), 382-383 (1977).
  21. Prado-Gutierrez, P., et al. Habituation of auditory steady state responses evoked by amplitude-modulated acoustic signals in rats. Audiology Research. 5, (1), (2015).
  22. Prado-Gutierrez, P., Martínez-Montes, E., Weinstein, A., Zañartu, M. Estimation of auditory steady-state responses based on the averaging of independent EEG epochs. PLoS ONE. 14, (1), (2019).
  23. Ritter, W., Vaughan, H. G. Jr, Costa, L. D. Orienting and habituation to auditory stimuli: a study of short terms changes in average evoked responses. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 25, (6), 550-556 (1968).
  24. Malmierca, M. S., Cristaudo, S., Pérez-González, D., Covey, E. Stimulus-specific adaptation in the inferior colliculus of the anesthetized rat. Journal of Neuroscience. 29, (17), 5483-5493 (2009).
  25. Van Eeckhoutte, M., Luke, R., Wouters, J., Francart, T. Stability of auditory steady state responses over time. Ear and Hearing. 39, (2), 260-268 (2018).
  26. Labecki, M., Nowicka, M. M., Suffczynski, P. Temporal Modulation of Steady-State Visual Evoked Potentials. International Journal of Neural Systems. 29, (3), 1850050 (2019).
  27. Zhang, S., et al. A study on dynamic model of steady-state visual evoked potentials. Journal of Neural Engineering. 15, (4), 046010 (2018).
  28. Wilson, U. S., Kaf, W. A., Danesh, A. A., Lichtenhan, J. T. Assessment of low-frequency hearing with narrowband chirp evoked 40-Hz sinusoidal auditory steady state response. International Journal of Audiology. 55, (4), 239-247 (2016).
  29. Kaf, W. A., Mohamed, E. S., Elshafiey, H. 40-Hz Sinusoidal Auditory Steady-State Response and Tone Burst Auditory Brainstem Response Using a Kalman Filter to Determine Thresholds Pre- and Post-Myringotomy with Grommet Tube in Children With Mild, Low-Frequency Conductive Hearing Loss. American Journal of Audiology. 25, (1), 41-53 (2016).
  30. Luke, R., Wouters, J. Kalman filter based estimation of auditory steady state response parameters. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 25, 196-204 (2017).
  31. Homan, R. W. The 10-20 Electrode System and Cerebral Location. American Journal of EEG Technology. 28, (4), 269-279 (1988).
  32. Kappenman, E. S., Steven, J. L. The Effects of Electrode Impedance on Data Quality and Statistical Significance in ERP Recordings. Psychophysiology. 47, (5), 888-904 (2010).
  33. Moore, R., Gordon-Hickey, S., Jones, A. Most comfortable listening levels, background noise levels, and acceptable noise levels for children and adults with normal hearing. Journal of the American Academy of Audiology. 22, (5), 286-293 (2011).
  34. Rance, G. The Auditory Steady-state Response: Generation, Recording, and Clinical Application. Plural Publishing. 335, (2008).
  35. Luck, S. J. An introduction to the event-related potential technique. Second Edition. MIT Press. 406 (2014).
  36. Urigüen, J. A., Garcia-Zapirain, B. EEG artifact removal-state-of-the-art and guidelines. Journal of Neural Engineering. 12, (3), (2015).
  37. Jung, T. P., et al. Removing electroencephalographic artifacts by blind source separation. Psychophysiology. 37, (2), 163-178 (2000).
  38. Li, Y., Ma, Z., Lu, W., Li, Y. Automatic removal of the eye blink artifact from EEG using an ICA-based template matching approach. Physiological Measurement. 27, (4), 425 (2006).
  39. Mannan, M. M. N., Jeong, M. Y., Kamran, M. A. Hybrid ICA-Regression: automatic identification and removal of ocular artifacts from electroencephalographic signals. Frontiers in Human Neuroscience. 10, 193 (2016).
  40. John, M. S., Dimitrijevic, A., Picton, T. W. Weighted averaging of steady-state responses. Clinical Neurophysiology. 112, (3), 555-562 (2001).
  41. Zurek, P. M. Detectability of transient and sinusoidal otoacoustic emissions. Ear and Hearing. 13, (5), 307-310 (1992).
  42. Lins, O. G., Picton, P. E., Picton, T. W., Champagne, S. C., Durieux-Smith, A. Auditory steady-state responses to tones amplitude-modulated at 80-110 Hz. Journal of the Acoustical Society of America. 97, (5), 3051-3063 (1995).
  43. John, M. S., Picton, T. W. Human auditory steady-state responses to amplitude-modulated tones: phase and latency measurements. Hearing Research. 141, (1-2), 57-79 (2000).
  44. Fortuny, A. T., et al. Criterio de parada de la promediación de la respuesta auditiva de estado estable. Acta Otorrinolaringológica Española. 62, (3), 173-254 (2011).
  45. John, M. S., Purcell, D. W., Dimitrijevic, A., Picton, T. W. Advantages and caveats when recording steady-state responses to multiple simultaneous stimuli. Journal of the American Academy of Audiology. 13, (5), 246-259 (2002).
  46. Luts, H., Van Dun, B., Alaerts, J., Wouters, J. The influence of the detection paradigm in recording auditory steady-state responses. Ear and Hearing. 29, (4), 638-650 (2008).
  47. Choi, J. M., Purcell, D. W., John, M. S. Phase stability of auditory steady state responses in newborn infants. Ear and Hearing. 32, (5), 593-604 (2011).
  48. Xu, M., et al. Use of a steady-state baseline to address evoked vs. oscillation models of visual evoked potential origin. Neuroimage. 134, 204-212 (2016).
  49. Peachey, N. S., Demarco, P. J. Jr, Ubilluz, R., Yee, W. Short-term changes in the response characteristics of the human visual evoked potential. Vision Research. 34, (21), 2823-2831 (1994).
  50. Woods, D. L., Elmasian, R. The habituation of event-related potentials to speech soundsand tones. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 65, 447-459 (1986).
  51. Ravden, D., Polich, J. Habituation of P300 from visual stimuli. International Journal of Psychophysiology. 30, (3), 359-365 (1998).
  52. Picton, T. W., Dimitrijevic, A., John, M. S., Van Roon, P. The use of phase in the detection of auditory steady-state responses. Clinical Neurophysiology. 112, (9), 1698-1711 (2001).
  53. Alaerts, J., Luts, H., Van Dun, B., Desloovere, C., Wouters, J. Latencies of auditory steady-state responses recorded in early infancy. Audiology and Neurotology. 15, (2), 116-127 (2010).
  54. John, M. S., Brown, D. K., Muir, P. J., Picton, T. W. Recording auditory steady-state responses in young infants. Ear and Hearing. 25, (6), 539-553 (2004).
  55. Purcell, D. W., John, S. M., Schneider, B. A., Picton, T. W. Human temporal auditory acuity as assessed by envelope following responses. Journal of the Acoustical Society of America. 116, (6), 3581-3593 (2004).
  56. Kuwada, S., et al. Sources of the scalp-recorded amplitude-modulation following response. Journal of the American Academy of Audiology. 13, (4), 188-204 (2002).
  57. Pauli-Magnus, D., et al. Detection and differentiation of sensorineural hearing loss in mice using auditory steady-state responses and transient auditory brainstem responses. Neuroscience. 149, (3), 673-684 (2007).
  58. Prado-Gutierrez, P., et al. Maturational time course of the Envelope Following Response to amplitude-modulated acoustic signals in rats. International Journal of Audiology. 51, (4), 309-316 (2012).
طريقة لتتبع التطور الزمني للإمكانات التي تثيرها الدولة الثابتة
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Prado-Gutiérrez, P., Otero, M., Martínez-Montes, E., Weinstein, A., Escobar, M. J., El-Deredy, W., Zañartu, M. A Method for Tracking the Time Evolution of Steady-State Evoked Potentials. J. Vis. Exp. (147), e59898, doi:10.3791/59898 (2019).More

Prado-Gutiérrez, P., Otero, M., Martínez-Montes, E., Weinstein, A., Escobar, M. J., El-Deredy, W., Zañartu, M. A Method for Tracking the Time Evolution of Steady-State Evoked Potentials. J. Vis. Exp. (147), e59898, doi:10.3791/59898 (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