En protokoll for å vurdere tiden utviklingen av nevrale entrainment til eksterne repeterende stimuli presenteres. En fast-State opptak av samme eksperimentelle tilstand er ervervet og gjennomsnitt i tids domenet. Den steady-state dynamikk analyseres ved å plotte responsen amplitude som en funksjon av tid.
Neural entrainment refererer til synkronisering av nevrale aktivitet til periodisitet av sensoriske stimuli. Denne synkroniseringen definerer generering av steady-state fremkalt respons (dvs. svingninger i Elektroencefalogram fase-låst til kjøringen stimuli). Den klassiske tolkningen av amplituden til steady-state fremkalt respons forutsetter en stereotype tid-invariant neural respons pluss tilfeldig bakgrunn svingninger, slik at snitt over gjentatte presentasjoner av stimulans gjenoppretter stereotype respons. Denne tilnærmingen ignorerer dynamikken i steady-state, som i tilfelle av tilpasningen elicited ved langvarig eksponering for stimulans. For å analysere dynamikken i steady-state svar, kan det antas at tiden utviklingen av responsen amplitude er den samme i ulike stimulering går atskilt med tilstrekkelig lange pauser. Basert på denne antakelsen, en metode for å karakterisere tiden utviklingen av steady-state responser er presentert. Et tilstrekkelig stort antall innspillinger er ervervet som svar på samme eksperimentelle tilstand. Eksperimentelle runs (innspillinger) er kolonne-messig gjennomsnitt (dvs. kjører er gjennomsnitt, men epoken innenfor opptakene er ikke gjennomsnitt med foregående segmenter). Den kolonne-klok gjennomsnitt tillater analyse av steady-state svar i innspillinger med bemerkelsesverdig høy signal-til-støy prosenter. Derfor, gjennomsnittlig signal gir en nøyaktig representasjon av tiden utviklingen av steady-state respons, som kan analyseres i både tid og frekvens domener. I denne studien, en detaljert beskrivelse av metoden er gitt, ved hjelp av steady-state visuelt fremkalt potensial som et eksempel på et svar. Fordeler og advarsler er evaluert basert på en sammenligning med én prøve metoder utviklet for å analysere nevrale entrainment.
Når den er innspilt fra hodebunnen, er hjernen elektrisk aktivitet observert som kontinuerlige og regelmessige endringer i spenninger over tid. Denne elektriske aktiviteten kalles Elektroencefalogram (EEG) og ble først beskrevet av hans Berger i slutten av tyve årene av forrige århundre1. Påfølgende banebrytende studier beskrev EEG som en sammensatt tidsserie, der ulike rytmiske eller repeterende mønstre kan observeres2,3,4. I dag er EEG vanligvis delt inn i fem veletablerte frekvensbånd, delta, theta, Alpha, beta og gamma, som er forbundet med ulike sensoriske og kognitive prosessen.
For år, studiet av hjernen svingninger bruker EEG var begrenset til enten analyse av spekteret i den pågående aktiviteten eller endringer i oscillasjon aktivitet elicited av ikke-periodiske sensoriske hendelser. I de siste ti årene har ulike metoder blitt implementert for modulerende pågående EEG-svingninger og utforsking av virkningene av slike modulasjoner på de kognitive og kognitiv prosessene, inkludert presentasjon av rytmisk sensorisk stimulering for inducing neural entrainment. Begrepet neural entrainment refererer til synkronisering av nevrale aktivitet med periodiske egenskaper sensoriske stimuli. Denne prosessen fører til generering av steady-state fremkalt potensialer (dvs. EEG svingninger låst til de periodiske egenskapene til kjøringen stimuli). Steady-state vakte potensialer er oftest elicited av visuell, hørbar og vibrotactile stimulering, ved hjelp av enten forbigående stimuli presentert på en konstant hastighet eller kontinuerlig stimulering modulert i amplitude på hyppigheten av interesse. Mens somatosensory steady-state vakte potensialer (SSSEPs) registreres som svar på repeterende taktil stimulering5,6, steady-state visuelt fremkalt respons (SSVEPs) er generelt elicited av den periodiske presentasjon av lysstyrke flimrer, bilder og ansikter7,8. Hørbar steady-state responser (ASSRs) er vanligvis generert av tog av forbigående akustiske stimuli eller ved kontinuerlig presentasjon av amplitude-modulert toner9,10.
Utvinning av steady-state fremkalt potensialer fra den målte EEG hovedsak er avhengig av snitt senere ervervet EEG epoker tid-låst til stimulans11. På grunn av periodisitet av svarene, kan de bli analysert i både tid og frekvens domener. Etter at frekvens-domene transformasjon, er sensorisk respons observert som topper amplitude på presentasjons hastighet eller modulering frekvens av eksterne stimuli, og deres tilsvarende harmoniske. Disse prosedyrene (tid-domene snitt og påfølgende frekvens-domene transformasjon) har vært avgjørende for å utvikle en hørselstest basert på påvisning av ASSR metoder med kliniske formål12,13,14 ,15,16.
Videre har den klassiske tid-domene gjennomsnitt av EEG epoker vært svært nyttig for å analysere fysiologiske prosesser som generasjon og utryddelse av SSVEP17,18. Wacker et al.19 , som presenterer fortløpende tog med flimmer og gjennomsnittlig påfølgende epoker i et opptak, observerte at den fase lås ende INDEKSEN til SSVEP raskt økte i løpet av den første 400-MS av stimulering og forble høy etterpå . De rapporterte også at robust visuell entrainment ble etablert mellom 700-1 100 MS etter stimulans utbruddet. En viss grad av entrainment forble effektiv etter forskyvningen av stimulering toget, som varte i omtrent tre perioder av oscillasjon respons17,19. De atferd har blitt tolket som engasjerende/frigjøre effekten av den observerte svingninger, som er en konsekvens av den ikke-lineære informasjonsbehandling i det menneskelige visuelle systemet17. Alternativt er det kjent at under visse eksperimentelle forhold, flimmer stimulering kan lokke fram på svar i begynnelsen, og off-respons på slutten av stimulering tog i stedet for nevrale entrainment18.
Den viktigste forutsetningen til gjennomsnittlig etter hverandre ervervet EEG epoker er at EEG signalet representerer en lineær kombinasjon av sensorisk respons og bakgrunnsstøy20. Videre er amplituden, frekvensen og fasen av oscillasjon respons antatt å være stasjonær, mens bakgrunnsstøyen betraktes som en tilfeldig aktivitet. Men i tilfeller der denne forutsetningen ikke er oppfylt, er responsen amplitude beregnet etter flere epoker ikke nødvendigvis tilsvarer den umiddelbare amplitude av fremkalt potensiale.
Det har nylig blitt rapportert at ASSR generert i hjernestammen av rotter tilpasser seg den kontinuerlige presentasjonen av amplitude-modulert toner (dvs. responsen amplitude reduseres eksponentielt over tid)21,22. Tilpasning har blitt tolket som en nerve mekanisme som reflekterer tapet av nyheten om en monotont repeterende sensorisk stimulans, øke følsomheten til relevante svingninger i det akustiske miljøet23,24. I hørsels veien kan tilpasningen forbedre taleforståelsen i støyende omgivelser. Videre kan denne prosessen være en del av eksisterende mekanismer for å overvåke hørsels tilbakemeldingen til ens egen stemme for å kontrollere tale produksjonen.
Analysere tiden utviklingen av 40 Hz ASSR i mennesker, Van Eeckhoutte et al.25 observert en betydelig, men liten nedgang i respons amplitude over tid (rundt-0,0002 μV/s basert på gruppe analyse, når forutsatt en lineær nedgang over tid). Følgelig konkluderte disse forfatterne med at 40 Hz ASSR hos mennesker ikke tilpasser seg stimulering. Hos mennesker, ikke-stasjonær atferd har blitt observert når analysere stabiliteten i SSVEP26. Disse forfatterne observert at amplituden til grunnleggende frekvens og den andre harmoniske av SSVEP var stasjonære i bare 30% og 66,7% av fagene de testet, henholdsvis. Fasene av både SSVEP frekvens komponenter, men relativt stabil over tid, utstilt små driver26.
Derfor, selv om den klassiske tid-domenet i snitt av senere ervervet epoker tillater utforsking av stasjonære egenskaper av Neural entrainment, denne metodikken må revideres når langsiktige dynamikken i entrainment er fokus for forskning, eller når gjennomsnittet av kortsiktige dynamikk er ødelagt av forekomsten av langsiktige dynamikk. For å karakterisere ikke-stasjonær atferd av steady-state svar, det fremkalt respons beregnet på et gitt tidspunkt vindu bør ikke bli kompromittert av de som er beregnet i de foregående EEG segmentene. Med andre ord, det vakte potensialet bør trekkes ut fra bakgrunnsstøyen uten epoker være tid-domene gjennomsnitt med de foregående EEG segmenter.
I denne studien, en metode for å vurdere dynamikken i nevrale entrainment presenteres. Faste-State svar er full av gjentagelser registrert som svar på samme stimulering, der påfølgende innspillinger er sammenflettet av et hvileintervall på tre ganger lengden på eksperimentell kjøre. Tatt i betraktning at hvis tiden utviklingen av fysiologiske responsen er den samme i ulike uavhengige eksperimentelle går (uavhengig innspillinger), innspillinger er kolonne-klok gjennomsnitt. Med andre ord, epoker tilsvarende til samme sted i de ulike opptakene er gjennomsnitt, uten snitt epoker innenfor et opptak. Følgelig vil respons amplituden som beregnes ved et hvilket som helst stimulering intervall tilsvare den umiddelbare amplituden til det fremkalt potensialet. Den sensoriske reaksjoner kan enten analyseres i tid-domene eller forvandlet til frekvens-domene, avhengig av målet for eksperimentet. I alle fall kan amplituder tegnes som en funksjon av tid til å analysere tid utviklingen av steady-state respons. Generasjon og utryddelse av steady-state fremkalt potensial kan vurderes ved å begrense analysen til første og siste epoker av opptakene.
Dynamikken i neural entrainment kan analyseres ved hjelp av andre tilnærminger, for eksempel Smalbånd filtrering enkelt-rettssaken målinger rundt hyppigheten av interesse og databehandling konvolutten av strømsignalet ved hjelp av low-pass filtrering25 og Hilbert transformasjon27. Sammenlignet med disse metodene, den kolonne-klok gjennomsnitt av epoker tillater databehandling steady-state parametre basert på signaler med høyere signal-til-støy-forhold (SNR). Nylig har Kalman filtrering dukket opp som en lovende teknikk for estimering av 40-Hz ASSR amplituder28,29,30. Implementering av Kalman filtrering kan forbedre påvisning av steady-state responser nærmere elektrofysiologisk terskelen og redusere tiden for hørselstest29. Videre stasjonære tiltak er ikke nødvendig å bli antatt når en Kalman filtrering tilnærming brukes til å anslå ASSR amplitude30. Likevel har bare én studie analysert tiden utviklingen av ASSRs bruker Kalman filtrering25. Konklusjonen av studien er at 40-Hz ASSR amplitude er stabil over stimulering intervallet. Kalman filtrering må derfor testes i forhold der ASRR ikke er i ro.
Selv om tidkrevende, kolonnen-klok gjennomsnitt metoden er modell-fri og trenger ikke initialisering verdier og/eller a priori definisjoner av støy atferd. Videre, siden det ikke involverer konvergens ganger, kolonnen-klok snitt kan gi en mer pålitelig representasjon av utbruddet av nevrale entrainment. Derfor, resultatene oppnådd med kolonne-klok gjennomsnitt metoden kan betraktes som bakken sannheten for å analysere dynamikken i nevrale entrainment bruker Kalman filtrering.
Denne beskrivelsen av protokollen er basert på et eksempel på SSVEP. Det er imidlertid viktig å merke seg at metoden som presenteres her er modalitet-uavhengige, slik at den kan også brukes til å analysere tiden utviklingen av SSSEP og ASSR.
Dette arbeidet beskriver en eksperimentell prosedyre for å analysere dynamikken i oscillasjon hjernen reaksjoner. Slik metodikk består av å anskaffe et tilstrekkelig antall uavhengige eksperimentelle kjøringer av samme eksperimentelle tilstand, og tids-domene snitt epoker tilsvarende til samme tid vindu i de ulike opptakene (kolonner-klok gjennomsnitt i Figur 1B). Amplituden som beregnes i gjennomsnitts dataene representerer den umiddelbare amplituden til oscillasjon respons. Plotting disse amplituder som en funksjon av tid (eller antall kolonner i datasettet) kan analysere tiden utviklingen av oscillasjon responstid-låst til stimulering. Denne metodikken er en modifikasjon av det som foreslås av Ritter et al.23 for å analysere tilpasningen av forbigående kortikale fremkalt potensialer. Metoden har blitt brukt til å analysere dynamikken i hørbar fremkalt potensial i både mennesker24 og dyremodeller20,21.
Fra en metodisk synspunkt, kombinasjonen av parametere som brukes til å lokke fram steady-state respons og de iverksatt for å trekke ut neural respons fra bakgrunnsstøy er avgjørende for å analysere tiden utviklingen av steady-state fremkalt potensialer 22. stimulans lengden som brukes i eksperimentet presenteres her (40 s) ble valgt basert på resultater oppnådd i en pilotstudie. Denne stimulans lengden var tilstrekkelig til å analysere tilpasningen av ASSR generert i rotte hjernestammen21,22. Videre bør stimulans lengden overstige den tiden hvor asymptotiske momentant bandet makt SSVEPs er nådd (figur 1 i Labecki et al.26). Likevel, den asymptotiske momentant bandet makt SSVEPs kan nås utover 60s i noen tilfeller (figur 2 i Labecki et al.26). Derfor, kjører en liten prøve pilotstudie anbefales å definere stimulans lengden på stimulering. Ellers er en stimulans lengde lengre enn 90 s anbefales å oppnå fullstendig representasjon av tiden utviklingen av responsen. Bruke tilstrekkelig lange pauser mellom påfølgende innspillinger innebærer vurderer påfølgende eksperimentelle går som å være statistisk uavhengige (dvs. forskjellige, uavhengige tiltak av samme variabel). Etter beste viten, har ingen eksperimenter blitt utført for å analysere den optimale pausen mellom løyper (minimum pause kreves for å gjøre kjøringer uavhengig av hverandre). Criterium av å bruke pauser minst 3x lengre enn stimulans lengden er konservativ nok til å sikre at steady-state respons registrert i en gitt kjøre er ikke berørt av den forrige stimulering.
Nylig alternerende stimuli (eksperimentelle forhold) har blitt foreslått som et valg for å redusere pausen mellom eksperimentelle går, unngå ekstra tilpasning effekt25. Likeledes antall eksperimentelle går (30) implementert i denne eksperimentelle protokollen er konservativ, siden asymptotiske RNL og pSNR er vanligvis nådd etter snitt 20 eksperimentelle går, ca. Når stimuli faller innenfor den midterste øvre regionen av det dynamiske spekteret av responsen (høy sensasjon nivåer), lavere Antall kjøringer er sannsynligvis nødvendig for å analysere dynamikken i fremkalt respons. Likevel, i tilfeller der ulike eksperimentelle forhold er testet, har samme antall eksperimentelle går er avgjørende for å gjøre sammenligninger mellom forhold (dvs. ulike sensasjon nivåer).
I tillegg til kolonne-klok gjennomsnitt av epoker, har dynamikken i oscillasjon fremkalt potensialer blitt analysert ved å filtrere enkelt-rettssaken målinger i et smalt frekvensbånd rundt frekvensen av interesse og databehandling konvolutten av strømmen signal ved hjelp av low pass-filtrering26. Likeledes, enkelt prøveanalyse er implementert for å karakterisere overgangen perioden som forut for den stabile regionen SSVEP48, og endringene i amplitude og fase av SSVEP under den stabile regionen av responsen49. Mens en enkelt prøveanalyse tillater diskriminering av relativt raske svingninger i respons amplitude, vil eksperimentell design for å analysere gjennomsnittlig respons i blokker atskilt med et gitt mellom-blokk intervall bare ta hensyn til langsiktige variasjoner i amplituden til det utløste potensialet50,51. Den kolonne-klok gjennomsnitt av epoker står mellom disse to alternativene. Konvertering av gjennomsnittlig signal til frekvens-domene ved hjelp av FFT innebærer å analysere dynamikken i responsen med en oppløsning lik lengden på epoken. I eksempelet som presenteres her, ble SSVEP rapportert hver 4 s. Selv om 4 s av oppløsning er tilstrekkelig for å beskrive dynamikken oppstår i intervaller på tid overgå titalls sekunder, slik som for SSVEP26, delvis overlappende epoker i den opprinnelige opptakene gjør det mulig å beskrive tiden utviklingen av steady-state respons på en mer raffinert måte25.
Dynamics av steady-state responser innhentet etter kolonne-klok snitt av epoker hovedsak representerer utviklingen av oscillasjon aktivitet som er synkronisert blant de gjennomsnitt EEG segmenter (de som overlever i snitt). Derfor er et stort problem om muligheten for metodikken er mulig demping av respons amplituder på grunn av variasjoner i fasen av Neural svingninger fra en uavhengig eksperimentell kjøre til en annen (dvs. blant innspillinger). Dette emnet må rettes eksperimentelt. Imidlertid tyder bevis på at fasen av hjernen oscillasjon svar er mindre variabel enn forventet. Faktisk har flere studier rapportert en regularitet i den forventede fasen av den menneskelige 80 Hz ASSR47,48,49. Når latencies er estimert basert på fasen av den oscillasjon aktiviteten, har den forutsigbare effekten av intensiteten og bære frekvensen for de akustiske stimuli på ventetiden til hørsels responsen blitt observert (dvs. forsinkelsen reduseres etter hvert som intensitet og carrier frekvens økning)52,53,54. Videre er det også observert typiske maturational endringer i amplituden og den venstre-mot-høyre-asymmetri i hørsels nivåene når latencies er estimert fra fasen av ASSR47,55,56 , 57 for alle , 58. ved beskrivelse av tids utviklingen til SSVEP ved hjelp av en analyse med én prøveperiode, observerte Labecki et al.26 at selv om variasjon i respons amplituder innenfor samme var betydelig høy, var variasjonen i fase var betydelig mindre uttalt.
Basert på deres observasjoner, Labecki et al.26 antydet at et minimum av 50 studier bør være gjennomsnitt for å få en pålitelig estimering av gjennomsnittlig strøm konvolutt av responsen. Disse resultatene tyder på at selv når amplituden til svaret er beregnet i enkle forsøk, er gjennomsnitt (av konvolutter i dette tilfellet) nødvendig for å rapportere pålitelige resultater. Videre, den Inter-rettssaken variasjon i amplitude av SSVEP rapportert av Labecki et al.26 antyder at beregningen av denne parameteren i enkelt forsøk kan være svært påvirket av bakgrunnsstøy. Tatt i betraktning utviklingen av signal-til-støy-forholdet presentert i figur 2, reduserer beregningen av responsen i gjennomsnitt signalet i stedet for enkelt forsøk betydelig antall EEG segmenter som trengs for å bli behandlet for å oppnå pålitelig Målinger. I tillegg, den lave variasjonen i fase oppnådd ved Labecki et al.26 støtter ideen om at kolonnen-klok gjennomsnitt av epoker som presenteres her er en gyldig prosedyre for databehandling dynamikken i oscillasjon fremkalt potensialer.
Gjennomsnitt dataene på ulike nivåer fører til ulik tolkning av resultatene. Når det gjelder oscillasjon vakte potensialer, databehandling responsen amplitude etter tids domenet snitt av uavhengige kjøringer innebærer å analysere bare tid-låst svingninger (dvs. de som overlever i snitt). Denne prosedyren kan filtrere relevant informasjon om dynamikken i responsen i individuelle forsøk. Det garanterer imidlertid et tilstrekkelig høyt signal-til-støy-forhold for målingene. Dette aspektet kan være av betydning når svarene er nær elektrofysiologisk terskelen, en tilstand der påvisning av entrainment kan bli kompromittert på grunn av lavt signal-til-støy-forhold av målingen.
The authors have nothing to disclose.
Forfatterne takknemlig erkjenner Lucía Zepeda, Grace A. Whitaker, og Nicolas Nieto for deres bidrag til video produksjon. Dette arbeidet ble støttet delvis av CONICYT programmer BASAL FB0008, MEC 80170124 og PhD-stipend 21171741, samt National Institute on døvhet og andre kommunikasjons forstyrrelser av National Institutes of Health under tildeling nummer P50DC015446. Innholdet er utelukkende ansvaret til forfatterne og representerer ikke nødvendigvis den offisielle synspunktene til National Institutes of Health.
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 50×50 cm black screen, as vertexes of a square of 5×5 cm |
sterile gauze | Salcobrand | Code: 8730277 | for cleaning the scalp |