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Neuroscience

स्थिर राज्य Evoked क्षमताओं के समय विकास ट्रैकिंग के लिए एक विधि

doi: 10.3791/59898 Published: May 25, 2019

Summary

बाह्य दोहराव वाले उद्दीपकों के तंत्रिका तंत्र के समय के विकास का आकलन करने के लिए एक प्रोटोकॉल प्रस्तुत किया जाता है। एक ही प्रयोगात्मक स्थिति की स्थिर-स्थिति रिकॉर्डिंग प्राप्त कर ली और समय-डोमेन में औसत कर रहे हैं। स्थिर राज्य गतिशीलता समय के एक समारोह के रूप में प्रतिक्रिया आयाम की साजिश रचने के द्वारा विश्लेषण कर रहे हैं.

Abstract

तंत्रिका उत्तेजना संवेदी उत्तेजनाओं की आवर्तिता के लिए तंत्रिका गतिविधि के तुल्यकालन को संदर्भित करता है. यह तुल्यकालन स्थिर-स्थिति की पीढ़ी को परिभाषित करता है जिससे प्रतिक्रियाएं पैदा होती हैं (अर्थात, इलेक्ट्रोएन्सेफेलोग्राम चरण में दोलन जो ड्राइविंग उत्तेजनाओं के लिए बंद कर दिया जाता है)। स्थिर राज्य के आयाम की क्लासिक व्याख्या पैदा की प्रतिक्रिया एक स्टीरियोटाइप समय-परिवर्ती तंत्रिका प्रतिक्रिया प्लस यादृच्छिक पृष्ठभूमि उतार चढ़ाव, इस तरह है कि उत्तेजना की दोहराया प्रस्तुतियों पर औसत ठीक हो मान लिया स्टीरियोटाइप प्रतिक्रिया. यह दृष्टिकोण स्थिर राज्य की गतिशीलता की उपेक्षा करता है, जैसा कि उत्तेजना के लंबे समय तक जोखिम द्वारा प्राप्त अनुकूलन के मामले में होता है। स्थिर राज्य प्रतिक्रियाओं की गतिशीलता का विश्लेषण करने के लिए, यह माना जा सकता है कि प्रतिक्रिया आयाम के समय विकास अलग उत्तेजना में एक ही है पर्याप्त लंबे ब्रेक से अलग चलाता है. इस धारणा के आधार पर, स्थिर राज्य प्रतिक्रियाओं के समय विकास की विशेषता के लिए एक विधि प्रस्तुत की है. एक ही प्रयोगात्मक स्थिति के जवाब में पर्याप्त संख्या में रिकॉर्डिंग प्राप्त की जाती हैं। प्रायोगिक रन (रिकॉर्डिंग) स्तंभ-वार औसत होते हैं (यानी, रन औसत होते हैं, लेकिन रिकॉर्डिंग के भीतर युग का औसत पूर्ववर्ती सेगमेंट के साथ नहीं होता है). स्तंभ-वार औसत उल्लेखनीय उच्च संकेत-से-शोर अनुपात के साथ रिकॉर्डिंग में स्थिर राज्य प्रतिक्रियाओं के विश्लेषण की अनुमति देता है। इसलिए, औसत संकेत स्थिर राज्य प्रतिक्रिया है, जो दोनों समय और आवृत्ति डोमेन में विश्लेषण किया जा सकता है के समय विकास का एक सटीक प्रतिनिधित्व प्रदान करता है. इस अध्ययन में, विधि का एक विस्तृत विवरण प्रदान की जाती है, स्थिर राज्य नेत्रहीन एक प्रतिक्रिया का एक उदाहरण के रूप में पैदा की क्षमता का उपयोग कर. लाभ और caveats तंत्रिका entrainment का विश्लेषण करने के लिए डिज़ाइन एकल परीक्षण तरीकों के साथ एक तुलना के आधार पर मूल्यांकन कर रहे हैं.

Introduction

जब खोपड़ी से दर्ज की गई, मस्तिष्क विद्युत गतिविधि समय के साथ voltages में निरंतर और नियमित रूप से परिवर्तन के रूप में मनाया जाता है. इस विद्युत क्रिया कला को इलेक्ट्रोएन्सेफेलोग्राम (ईईजी) कहा जाता है और पहली बार हंस बर्जर द्वारा पिछली शताब्दी1के बीस वें दशक में वर्णित किया गया था। बाद के मौलिक अध्ययनों में ईईजी को एक यौगिक समय श्रृंखला के रूप में वर्णित किया गया है, जिसमें विभिन्न लयबद्ध या दोहराव पूर्ण पैटर्न2,3,4को देखा जा सकता है। आजकल, ईईजी आम तौर पर पांच अच्छी तरह से स्थापित आवृत्ति बैंड में विभाजित है, डेल्टा, थीटा, अल्फा, बीटा, और गामा, जो विभिन्न संवेदी और संज्ञानात्मक प्रक्रिया के साथ जुड़े रहे हैं.

वर्षों के लिए, ईईजी का उपयोग कर मस्तिष्क दोलनों का अध्ययन चल रही गतिविधि में स्पेक्ट्रम के या तो विश्लेषण या गैर-आवर्ती संवेदी घटनाओं द्वारा प्राप्त दोलनात्मक गतिविधि में परिवर्तन तक सीमित था। पिछले दशकों में, विभिन्न तरीकों के लिए लयबद्ध संवेदी उत्तेजना की प्रस्तुति सहित, प्रत्यक्ष और संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं पर इस तरह के modulations के प्रभाव की खोज चल रही ईईजी दोलनों नियमन के लिए लागू किया गया है तंत्रिका उत्तेजना को प्रेरित करना. तंत्रिका तंत्र शब्द संवेदी उत्तेजनाओं के आवर्ती गुणों के साथ तंत्रिका गतिविधि के तुल्यकालन को संदर्भित करता है. इस प्रक्रिया को स्थिर राज्य की पीढ़ी की ओर जाता है पैदा की क्षमता (यानी, ईईजी दोलन ड्राइविंग उत्तेजनाओं के आवर्ती गुणों के लिए बंद कर दिया). स्थिर राज्य पैदा की क्षमता सबसे अधिक दृश्य, श्रवण, और vibrotactil उत्तेजना द्वारा प्राप्त कर रहे हैं, या तो क्षणिक उत्तेजनाओं का उपयोग कर एक स्थिर दर पर प्रस्तुत या निरंतर उत्तेजना ब्याज की आवृत्ति पर आयाम में संग्राहक. जबकि somatosensory स्थिर राज्य पैदा की क्षमता (SSSEPs) दोहराव स्पर्श उत्तेजना के जवाब में दर्ज कर रहे हैं5,6,स्थिर राज्य नेत्रहीन पैदा की क्षमता (SSVEPs) आम तौर पर आवधिक द्वारा प्राप्त कर रहे हैं luminance flickers, चित्र, और चेहरे7,8की प्रस्तुति . श्रवण ीय अवस्था अनुक्रियाएँ (एएसएसआर) आमतौर पर क्षणिक ध्वनिक उद्दीपकों की गाड़ियों द्वाराअथवा आयाम-मॉडुलित स्वर9,10की सतत प्रस्तुति द्वारा उत्पन्न की जाती हैं।

स्थिर राज्य की निकासी मापा ईईजी से क्षमता पैदा अनिवार्य रूप से औसत पर निर्भर करता है बाद में प्राप्त ईईजी युग समय उत्तेजना11के लिए बंद कर दिया. प्रतिक्रियाओं की आवधिकता के कारण, वे दोनों समय और आवृत्ति डोमेन में विश्लेषण किया जा सकता है. आवृत्ति-डोमेन रूपांतरण के बाद, संवेदी अनुक्रिया को बाह्य उद्दीपकों की प्रस्तुति दर अथवा मॉडुलन आवृत्ति तथा उनके संगत हार्मोनिक्स पर आयाम की चोटियों के रूप में देखा जाता है। इन प्रक्रियाओं (समय-डोमेन औसत और बाद आवृत्ति डोमेन परिवर्तन) नैदानिक प्रयोजनों के साथ ASSR तरीकों का पता लगाने के आधार पर एक सुनवाई परीक्षण विकसित करने के लिए आवश्यक किया गया है12,13,14 ,15,16.

इसके अलावा, ईईजी युगों का शास्त्रीय समय-क्षेत्र औसत शारीरिक प्रक्रियाओं का विश्लेषण करने के लिए अत्यंत उपयोगी रहा है जैसे एसएसवीईपी17,18. एक रिकॉर्डिंग के भीतर चंचल रोशनी और औसत बाद के युगों की लगातार गाड़ियों को प्रस्तुत करते हुए, Wacker एट अल19 ने कहा कि SSVEP के चरण-लॉकिंग सूचकांक तेजी से उत्तेजना के पहले 400 एमएस के दौरान वृद्धि हुई है और बाद में उच्च बने रहे . उन्होंने यह भी बताया कि उत्तेजना शुरुआत के बाद 700-1 100 एमएस के बीच मजबूत दृश्य entrainment स्थापित किया गया था. उत्तेजना ट्रेन की ऑफसेट िंग के बाद एक निश्चित डिग्री एन्ट्रेनिंग प्रभावी रही , जो दोलन प्रतिक्रिया17,19के लगभग तीन अवधि तक चली . उन व्यवहारों को प्रेक्षित दोलनों के आकर्षक/वियोगप्रभाव के रूप में समझा गया है, जो मानव दृश्य प्रणाली17में अखरेखीय सूचना प्रक्रमण का परिणाम है। वैकल्पिक रूप से, यह ज्ञात है कि कुछ प्रयोगात्मक शर्तों के तहत, झिलमिलाहट उत्तेजना शुरुआत में प्रतिक्रिया पर प्रकाश में लाना कर सकते हैं, और उत्तेजना गाड़ियों के अंत में बंद प्रतिक्रिया ओंकार के बजाय तंत्रिका entrainment18.

औसत रूप से प्राप्त ईईजी युगों की मुख्य धारणा यह है कि ईईजी संकेत संवेदी प्रतिक्रिया और पृष्ठभूमि शोर20के रैखिक संयोजन का प्रतिनिधित्व करता है । इसके अलावा, आयाम, आवृत्ति, और दोलनीय प्रतिक्रिया के चरण स्थिर माना जाता है, जबकि पृष्ठभूमि शोर एक यादृच्छिक गतिविधि के रूप में माना जाता है. हालांकि, मामलों में, जिसमें इस धारणा को पूरा नहीं किया जाता है, कई युगों के बाद गणना की गई प्रतिक्रिया आयाम जरूरी पैदा की गई क्षमता के तात्कालिक आयाम के अनुरूप नहीं है।

यह हाल ही में सूचित किया गया है कि चूहों के मस्तिष्क में उत्पन्न एएसआर आयाम-मॉडुलित टन की निरंतर प्रस्तुति के लिए अनुकूलित करता है (अर्थात, समय के साथ प्रतिक्रिया आयाम तेजी से कम हो जाता है)21,22. अनुकूलन की व्याख्या एक तंत्रिका तंत्र के रूप में की गई है जो एक नीरस रूप से दोहराए जाने वाले संवेदी उद्दीपक की नवीनता के नुकसान को दर्शाता है, जिससे ध्वनिक वातावरण में प्रासंगिक उतार-चढ़ाव की संवेदनशीलता में वृद्धिहोतीहै 23,24. श्रवण मार्ग में, अनुकूलन शोर वातावरण में भाषण समझ में वृद्धि कर सकते हैं. इसके अलावा, इस प्रक्रिया को भाषण उत्पादन को नियंत्रित करने के लिए अपनी आवाज के श्रवण प्रतिक्रिया की निगरानी करने के लिए मौजूदा तंत्र का एक हिस्सा हो सकता है.

मनुष्यों में 40 हर्ट्ज ASSR के समय के विकास का विश्लेषण, वान Eeckhoutte एट अल.25 समय के साथ प्रतिक्रिया आयाम में एक महत्वपूर्ण लेकिन छोटी कमी मनाया (लगभग -0.0002 $V / नतीजतन, इन लेखकों ने निष्कर्ष निकाला है कि 40 हर्ट्ज ASSR मनुष्यों में उत्तेजना के लिए अनुकूल नहीं है. मानव में, गैर स्थिर व्यवहार देखा गया है जब SSVEP26की स्थिरता का विश्लेषण. इन लेखकों ने देखा कि मौलिक आवृत्ति और SSVEP के दूसरे हार्मोनिक के आयाम केवल 30% और 66.7% विषयों वे परीक्षण के में स्थिर थे, क्रमशः. दोनों SSVEP आवृत्ति घटकों के चरणों, हालांकि समय के साथ अपेक्षाकृत स्थिर, छोटे drifts26का प्रदर्शन किया.

इसलिए, हालांकि बाद में अधिग्रहीत युग के शास्त्रीय समय-डोमेन औसत तंत्रिका entrainment के स्थिर गुणों की खोज की अनुमति देता है, इस पद्धति को संशोधित करने की जरूरत है जब entrainment की लंबी अवधि की गतिशीलता का ध्यान केंद्रित है अनुसंधान, या जब अल्पकालिक गतिशीलता का औसत लंबी अवधि की गतिशीलता की घटना से भ्रष्ट है. स्थिर-स्थिति प्रतिक्रियाओं के गैर-स्थिर व्यवहारों की विशेषता के लिए, किसी दिए गए समय विंडो पर परिकलित उत्कत्या प्रतिक्रिया को पूर्ववर्ती ईईजी खंडों में परिकलित व्यक्तियों द्वारा समझौता नहीं किया जाना चाहिए. दूसरे शब्दों में, पैदा की क्षमता युग ों के बिना पृष्ठभूमि शोर से निकाला जाना चाहिए समय-डोमेन पिछले ईईजी क्षेत्रों के साथ औसत किया जा रहा है.

इस अध्ययन में, तंत्रिका entrainment की गतिशीलता का आकलन करने के लिए एक विधि प्रस्तुत की है. स्थिर राज्य प्रतिक्रियाओं बार-बार एक ही उत्तेजना है, जहां लगातार रिकॉर्डिंग तीन बार प्रयोगात्मक चलाने की लंबाई के एक आराम अंतराल से interleaved रहे हैं के जवाब में दर्ज कर रहे हैं. यह देखते हुए कि अगर शारीरिक प्रतिक्रिया के समय विकास अलग स्वतंत्र प्रयोगात्मक रन (स्वतंत्र रिकॉर्डिंग) में एक ही है, रिकॉर्डिंग स्तंभ वार औसत हैं. दूसरे शब्दों में, विभिन्न रिकॉर्डिंग में एक ही स्थान के लिए इसी युगों एक रिकॉर्डिंग के भीतर औसत युग के बिना औसत रहे हैं. नतीजतन, किसी भी उत्तेजना अंतराल पर गणना की प्रतिक्रिया आयाम पैदा की क्षमता के तात्कालिक आयाम के अनुरूप होगा. संवेदी प्रतिक्रियाओं या तो समय-डोमेन में विश्लेषण किया जा सकता है या आवृत्ति डोमेन में तब्दील, प्रयोग के उद्देश्य के आधार पर. किसी भी मामले में, आयाम स्थिर राज्य प्रतिक्रिया के समय विकास का विश्लेषण करने के लिए समय के एक समारोह के रूप में साजिश रची जा सकती है. स्थिर राज्य के उत्पादन और विलुप्त होने की क्षमता का आकलन रिकॉर्डिंग के पहले और अंतिम युग ों के लिए विश्लेषण को सीमित करके किया जा सकता है।

तंत्रिका entrainment की गतिशीलता अन्य दृष्टिकोण का उपयोग कर विश्लेषण किया जा सकता है, इस तरह के संकीर्ण बैंड फ़िल्टरिंग ब्याज की आवृत्ति के आसपास एकल परीक्षण माप और कम पास फ़िल्टरिंग का उपयोग कर बिजली संकेत के लिफाफे कंप्यूटिंग के रूप में25 और हिल्बर्ट रूपांतरण27| इन पद्धतियों की तुलना में, युगों का स्तंभ-वार औसत उच्च सिग्नल-टू-शोर अनुपात (एसएनआर) के संकेतों के आधार पर स्थिर-स्थिति पैरामीटर ों की गणना करने की अनुमति देता है। हाल ही में, Kalman फ़िल्टरिंग 40 हर्ट्ज ASSR आयाम28,29,30के आकलन के लिए एक आशाजनक तकनीक के रूप में उभरा है. Kalman फ़िल्टरिंग के कार्यान्वयन स्थिर राज्य प्रतिक्रियाओं का पता लगाने में सुधार कर सकते हैं इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल सीमा के करीब और सुनवाई परीक्षण29के समय को कम . इसके अलावा, स्थिर प्रतिक्रियाओं को ग्रहण करने की जरूरत नहीं है जब एक Kalman फ़िल्टरिंग दृष्टिकोण ASSR आयाम30का अनुमान लगाने के लिए प्रयोग किया जाता है. फिर भी, केवल एक अध्ययन Kalman छानने25का उपयोग कर ASSRs के समय के विकास का विश्लेषण किया है. अध्ययन का निष्कर्ष यह है कि 40-Hz ASSR आयाम उत्तेजना अंतराल पर स्थिर है. इसलिए, Kalman फ़िल्टरिंग की स्थिति है जिसके तहत ASRR स्थिर नहीं है में परीक्षण किया जाना चाहिए.

हालांकि समय लगता है, स्तंभ वार औसत विधि मॉडल मुक्त है और initialization मूल्यों और / इसके अलावा, क्योंकि यह अभिसरण बार शामिल नहीं है, स्तंभ वार औसत तंत्रिका entrainment की शुरुआत का एक और अधिक विश्वसनीय प्रतिनिधित्व प्रदान कर सकते हैं. इसलिए, स्तंभ वार औसत विधि के साथ प्राप्त परिणाम Kalman फ़िल्टरिंग का उपयोग कर तंत्रिका entrainment की गतिशीलता का विश्लेषण करने के लिए जमीन सच के रूप में माना जा सकता है.

प्रोटोकॉल का यह वर्णन SSVEP का एक उदाहरण पर आधारित है। हालांकि, यह नोट करना महत्वपूर्ण है कि यहाँ प्रस्तुत विधि आधुनिकता-स्वतंत्र है, जैसे कि इसका उपयोग एसएसएसईपी और एएसआर के समय के विकास का विश्लेषण करने के लिए भी किया जा सकता है।

Protocol

वर्तमान अध्ययन Universidad डे Valparaso, चिली (मूल्यांकन बयान कोड CEC170-18) के अनुसंधान और आचार समिति के अनुमोदन के तहत किया गया था, मानव विषयों के साथ अनुसंधान के लिए राष्ट्रीय दिशा निर्देशों की पुष्टि की.

1. तैयारी

  1. विषय में आपका स्वागत है.
  2. अध्ययन के उद्देश्यों और प्रासंगिकता की व्याख्या कीजिए। प्रासंगिक तकनीकी विवरण का विवरण प्रदान करें. सभी प्रश्नों के उत्तर अच्छी तरह से दें।
  3. स्पष्ट रूप से उल्लेख है कि वह /
  4. स्वयंसेवक से विषय सूचित सहमति पढ़ने और संबंधित प्रपत्र पर हस्ताक्षर करने के लिए कहें। यदि सूचित सहमति प्राप्त नहीं होती है, तो प्रयोगात्मक सत्र को बाधित करें।

2. विषय की तैयारी

  1. एक आरामदायक स्थिति में एक प्रयोगशाला कुर्सी में बैठने के लिए विषय से पूछो.
    1. इथेनॉल के साथ खोपड़ी को साफ करें ( 95% पर एक समाधान) मृत त्वचा कोशिकाओं और sebum कि यह कवर की परत को दूर करने के लिए. यह चरण इलेक्ट्रोड और खोपड़ी के बीच प्रतिबाधा को कम करने के लिए महत्वपूर्ण है.
  2. इस्तेमाल किया जा करने के लिए इलेक्ट्रोड टोपी के आकार को परिभाषित करने के लिए एक मापने टेप के साथ सिर परिधि को मापने।
    1. इलेक्ट्रोड टोपी पहनने के लिए विषय से पूछो. टोपी की आरामदायक लेकिन सही स्थिति के लिए निर्देश प्रदान करें.
    2. नाशन के बीच की दूरी को मापने (Nz, nasofrontal सीवन के मध्य बिंदु, जो आंखों और नाक के शीर्ष के बीच अवसाद से पहचाना जा सकता है) और inion (Iz, पश्चकपाल हड्डी की प्रमुखता) एक मापने टेप का उपयोग कर.
    3. एक टेप को मापने का उपयोग कर (सिर्फ कान के auricle से पहले अवसाद के रूप में पहचान) बाएँ और दाएँ पूर्व-कर्ण अंक के बीच की दूरी को मापने.
    4. इलेक्ट्रोड टोपी की स्थिति को सही है, तो पिछले चरणों में परिभाषित काल्पनिक लाइनों के बीच चौराहे सिर के शीर्ष के अनुरूप हैं. सुनिश्चित करें कि समायोजन के बाद विषय सहज है।
  3. इलेक्ट्रोड धारकों में प्रवाहकीय जेल रखो, प्रयोग के लिए विचार स्थानों के अनुसार.
    1. स्रोत स्थानीयकरण विश्लेषण करने के लिए प्रोटोकॉल के परिणाम का उपयोग करने के लिए अंतर्राष्ट्रीय 10-20 सिस्टम31 के बाद 64 खोपड़ी स्थानों का उपयोग करें। यदि आवश्यक हो तो खोपड़ी पर इलेक्ट्रोड स्थानों (128) की उच्च संख्या का उपयोग किया जा सकता है।
    2. नैदानिक या ambulatory सेटिंग्स को लागू (केवल कुछ इलेक्ट्रोड के साथ) यदि स्रोत स्थानीयकरण विश्लेषण की योजना नहीं है. एसएसईपी रिकॉर्ड करने के लिए SSVEP, अस्थायी स्थानों को रिकॉर्ड करने के लिए पश्चकपाल स्थानों का उपयोग करें, और एसएसईपी रिकॉर्ड करने के लिए पार्श्विक स्थान।
    3. इलेक्ट्रोड धारकों में इलेक्ट्रोड पुश. सुनिश्चित करें कि इलेक्ट्रोड का लेबल कैप में स्थान के लेबल से मेल खाता है।
    4. प्रयोगात्मक कमरे के लिए स्वयंसेवक के साथ (अधिमानतः, एक परिरक्षित, ध्वनि-attenuated कक्ष). विषय से पूछो कमरे के अंदर एक कुर्सी में बैठने के लिए, एक आरामदायक स्थिति में.
  4. नाक और earlobes पर बाहरी इलेक्ट्रोड रखें यदि एक भौतिक संदर्भ (खोपड़ी इलेक्ट्रोड से अलग) ईईजी रिकॉर्डिंग फिर से संदर्भ के लिए इस्तेमाल किया जाएगा (चरण 3.8.1 में).
  5. परिमुखीय स्थानों में बाह्य इलेक्ट्रोड रखें।
    1. गाल और सिर के ललाट क्षेत्र पर इलेक्ट्रोड रखें, भौंह के ऊपर लगभग 1 सेमी, पलक रिकॉर्ड करने के लिए (चरण 2.6.1 में)।
    2. आंखों के बाहरी कैन्थपर पर इलेक्ट्रोड रखें, लगभग 1 सेमी ऊपर /मध्य रेखा के नीचे, आंख आंदोलनों को रिकॉर्ड करने के लिए (चरण 2.6.1 में)।
      नोट: electroculogram (EOG) कदम में इस्तेमाल किया जाएगा 3.8.5 पलक और आंख आंदोलनों द्वारा प्रेरित EGG कलाकृतियों को हटाने के लिए.
  6. ईईजी अधिग्रहण प्रणाली चालू करें और एक कम प्रभाव प्रणाली ईईजी रिकॉर्डिंग के लिए प्रयोग किया जाता है, तो इलेक्ट्रोड प्रतिबाधा की जाँच करें। निर्माता के निर्देशों के अनुसार, आवश्यकतानुसार प्रतिबाधा को सही करें। प्रतिबाधा को 10 के0 के0 से नीचे रखना चाहिए।
    1. पलक करने के लिए विषय से पूछो और EOG सही ढंग से दर्ज किया जा रहा है कि यह सुनिश्चित करने के लिए विभिन्न दिशाओं में आंखों को स्थानांतरित।
  7. SSVEP के गतिशील का विश्लेषण करने के लिए, विषय के दृश्य कोण से मेल करने के लिए, अनुलंब दिशा में स्क्रीन के स्थान को समायोजित करें। एक आरामदायक स्तर हासिल की है जब तक कमरे की रोशनी मंद. स्क्रीन के luminance स्तर को सहभागी के आराम स्तर की ऊपरी सीमा तक समायोजित करें.
    1. ASSR की गतिशीलता का विश्लेषण करने के लिए, सही फोम आवेषण का उपयोग कर इयरफ़ोन डालें, तो इयरफ़ोन कान नहर फिट. जाँच करें कि लगता है वांछित तीव्रता पर दिया जाता है (जैसे, एक मनोभौतिक आरामदायक स्तर33).

3. ईईजी अधिग्रहण और पूर्व प्रसंस्करण

  1. प्रयोगात्मक डिजाइन में परिभाषित प्रोत्साहन पैरामीटर सेट करें। सॉफ्टवेयर के बारे में विवरण के लिए उत्तेजना प्रणाली के निर्माता द्वारा प्रदान की गई उपयोगकर्ता पुस्तिका को देखें.
    नोट: SSVEP और ASSR के उत्पादन के लिए इस्तेमाल किया उत्तेजना के व्यापक स्पष्टीकरण के लिए, Norcia एट अल8 और Rance34, क्रमशः देखें.
  2. उत्तेजना पर ध्यान देने के लिए विषय निर्देश, मामले में है कि दृश्य entrainment प्रयोग का विषय है.
    1. ध्वनि बंद के साथ एक उपशीर्षक फिल्म प्रस्तुत जब श्रवण entrainment प्रयोग का विषय है.
      नोट: एक मूक फिल्म की प्रस्तुति ध्वनिक उत्तेजना से ध्यान के विक्षेप की अनुमति देता है, जबकि arousal स्तर25बनाए रखने.
  3. वर्तमान उत्तेजना90 से अधिक समय तक , जैसा कि मानव और पशु मॉडल21,22,25,26में एसएसवीईपी और एएसआर के समय के विकास की जांच करने के लिए किया गया है .
    नोट: वर्तमान उत्तेजनाओं अवधि में कम अगर एक पायलट अध्ययन किया गया है.
  4. केवल एक प्रयोगात्मक हालत का परीक्षण किया जा रहा है अगर 2 मिनट के लिए उत्तेजना रोकें. जागरूकता की जांच करने के लिए विषय के साथ बातचीत.
    नोट: ठहराव की अवधि उत्तेजना की अवधि पर निर्भर करता है। उत्तेजना अंतराल की तुलना में 3x लंबे समय तक रुकता है यह सुनिश्चित करेगा कि एक उत्तेजना द्वारा प्राप्त प्रतिक्रिया पिछले उत्तेजना से प्रभावित नहीं होती है। लंबे समय तक रुकता है अगर विषय तो अनुरोध की अनुमति है.
    1. कम से कम 10 के लिए उत्तेजना रोकें जब विभिन्न प्रयोगात्मक स्थितियों का परीक्षण किया जाता है क्योंकि 10 एस के ठहरावों के साथ उत्तेजना को बारी देने के लिए अतिरिक्त अनुकूलन प्रभाव को कम करने और प्रयोग की लंबाई को कम करने का प्रस्ताव किया गया है25.
  5. प्रस्तुति चरणों को दोहराएँ (चरण 3.3-3.4) कम से कम 30x युगों के औसत के बाद माप के उच्च SNR सुनिश्चित करने के लिए (चरण 4.4).
  6. मानक प्रक्रियाओं का उपयोग करई गए ईईजी को35रिकार्ड करें। प्रत्येक प्रयोगात्मक रन के लिए एक अलग ईईजी फ़ाइल बनाएँ।
    नोट: सॉफ्टवेयर के बारे में विवरण के लिए अधिग्रहण प्रणाली के उपयोगकर्ता मैनुअल को देखें.
  7. अल्फा गतिविधि के स्तर और आवृत्ति जिस पर निमिष कलाकृतियों दिखाई देते हैं के आधार पर नींद की अवधि का पता लगाने के लिए ईईजी रिकॉर्डिंग की निगरानी करें। कम पलक आवृत्तियों के साथ अल्फा स्तर में वृद्धि हुई है जब प्रयोग रोकें, जो तंद्रा का संकेत है का पता चला रहे हैं. नींद की अवधि का पता चला रहे हैं जब आगे विश्लेषण से प्रयोगात्मक रन अस्वीकार करें.
    1. प्रयोग में प्रयुक्त अधिग्रहण सॉफ्टवेयर के प्रयोक्ता मैनुअल में दिए गए अनुदेश का अनुसरण करते हुए, प्रत्येक प्रयोगात्मक रन के अंत में स्थिर-स्थिति अनुक्रिया के आयाम की गणना करें.
    2. प्रत्येक प्रयोगात्मक रन के अंत में प्राप्त स्थिर राज्य प्रतिक्रियाओं के आयाम की तुलना करके विषय के ध्यान स्तर की निगरानी करें। एक संदर्भ आयाम के रूप में पहले प्रयोगात्मक रन में प्राप्त स्थिर राज्य आयाम सेट करें।
    3. अस्वीकृति थ्रेशोल्ड सेट करें (संदर्भ आयाम के संबंध में 5% की प्रतिक्रिया आयाम में कमी). प्रयोगात्मक रन ों को अस्वीकार करें जिसमें स्थिर-स्थिति प्रतिक्रिया का आयाम अस्वीकृति क्रिटियम को पूरा करता है।
    4. प्रयोगात्मक डिजाइन में परिभाषित रन की संख्या प्राप्त करने के बाद प्रयोगात्मक सत्र समाप्त करें।
  8. मानक ईईजी कार्यविधियों35 का उपयोग करके ईईजी डेटा ऑफ़लाइन प्रक्रिया पूर्व निर्माता के निर्देशों के अनुसार अगले चरणों में वर्णित है।
    1. एक औसत संदर्भ का उपयोग कर रिकॉर्डिंग पुन: संदर्भ (सभी रिकॉर्डिंग इलेक्ट्रोड का औसत) या इलेक्ट्रोड के एक सबसेट का औसत. वैकल्पिक रूप से, एक भौतिक संदर्भ का उपयोग करें (उदा., बाहरी इलेक्ट्रोड नाक और earlobes पर रखा कदम में वर्णित 2.4).
    2. यदि रेडियल निर्देशांक प्रणाली का उपयोग ईईजी अधिग्रहण के दौरान किया गया था तो इलेक्ट्रोड निर्देशांकों को अंतर्राष्ट्रीय 10/20 प्रणाली में परिवर्तित करें। रूपांतरण पर विवरण के लिए निर्माता मैन्युअल देखें.
    3. बैंड-पास 0.5-300 हर्ट्ज के बीच ईईजी सिग्नल को फ़िल्टर करता है. यदि आवश्यक हो तो एक पायदान-फिल्टर (50 हर्ट्ज या 60 हर्ट्ज पर केंद्रित) सेट करें।
    4. नेत्र कलाकृतियों को हटाने के लिए चयनित एल्गोरिथ्म के निष्पादन समय को कम करने के लिए ईईजी संकेत नीचे नमूना (चरण 3.8.5).
      नोट: 512 हर्ट्ज की एक नमूना आवृत्ति 40 हर्ट्ज35से नीचे आवृत्ति के मस्तिष्क दोलनों का विश्लेषण करने के लिए पर्याप्त है।
    5. नेत्र कलाकृतियों निकालें.
      नोट: इस अंत करने के लिए, विभिन्न तकनीकों का इस्तेमाल किया जा सकता है (देखें Urig-en और गार्सिया-जैपिरेन35 कलाकृति हटाने एल्गोरिदम पर एक व्यापक समीक्षा के लिए). उनमें से स्वतंत्र घटक विश्लेषण सबसे विस्तारित पद्धतियों में से एक है और इसे वाणिज्यिक और निःशुल्क विश्लेषण सॉफ्टवेयर37,38,39दोनों में कार्यान्वित किया जाता है .
    6. युगों में ईईजी डेटा को सेगमेंट में समय-बंद उत्तेजना के लिए। प्रयोग के उद्देश्य के अनुसार युगों की लंबाई का चयन करें।
      नोट: युग पर्याप्त रूप से एक पर्याप्त वर्णक्रमीय संकल्प के साथ आवृत्ति डोमेन में स्थिर राज्य प्रतिक्रिया के विश्लेषण के लिए अनुमति देने के लिए लंबा होना चाहिए.
    7. कलाकृतियों वाले युगों का पता लगाने और उन्हें हटाने के लिए इस स्तर पर आर्टीफैक्ट अस्वीकृति एल्गोरिदम न चलाएं।
      नोट: इस स्तर पर युग को हटाने त्रुटियों को प्रेरित करेगा जब डेटासेट को स्तंभ-वार युगों के औसत (चरण 4.2 और 4.4) चलाने के लिए आयोजित किया जाता है। अस्वीकृति एल्गोरिदम बाद में संसाधन चरण (चरण 4.1.4) पर लागू किए गए हैं।
    8. अलग-अलग ईईजी युग में डीसी-ट्रेंड्स की गणना करने और उन्हें सही करने के लिए डीसी-detrend फ़ंक्शन चलाएँ।
    9. रिकॉर्डिंग की आधार रेखा को सही करने के लिए आधार रेखा सुधार फ़ंक्शन चलाएँ। 200 से अधिक समय अंतराल पूर्व-उत्तेजना समय अंतराल का चयन करें।
      नोट: आधार रेखा सुधार चयनित समय अंतराल में डेटा औसत के होते हैं। औसत प्रत्येक चैनल के लिए गणना की और हर युग में प्रत्येक डेटा बिंदु से घटाया है.

4. प्रतिक्रिया आयाम की गणना

  1. स्थिर-स्थिति अनुक्रियाओं की संकलन के लिए आवश्यक पैरामीटर दर्ज करें (चित्र 1A).
    नोट: डेटा संसाधित करने के लिए उपयोग किया जाने वाला इन-हाउस कोड स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है;lt;https://figshare.com/ प्रोजेक्ट्स/स्टेडी-स्टेट[visually]evoked[potentials]SSVEP]elicited]in[humans]by[continuos]light]modulated]in]amplitude[10Hz/62573]/gt. आगे के निर्देशों के लिए कोड के अंदर मदद पाठ को देखें. इसी प्रकार, इस अध्ययन में प्रयुक्त डेटा का एक सबसेट उपलब्ध है.
    1. प्रयोग की रिकॉर्डिंग (प्रयोगात्मक रन) की संख्या डालें.
    2. अलग-अलग रिकॉर्डिंग को विभाजित करने के लिए युगों की लंबाई दर्ज करें।
    3. प्रयोग की नमूना आवृत्ति डालें.
    4. कलाकृतियों युक्त युगों का पता लगाने और हटाने के लिए कलाकृति अस्वीकृति एल्गोरिदम का चयन करें। उपलब्ध चयन मानदंड 1) ग्रेडिएंट (दो लगातार नमूनों के बीच पूर्ण अंतर), 2) अधिकतम-न्यूनतम (युग में अधिकतम और न्यूनतम आयाम के बीच का अंतर), और 3) आयाम (निरपेक्ष अधिकतम और न्यूनतम आयाम)।
    5. संसाधन कोड चलाएँ।
      नोट: चरण 4-2-4.7 स्वचालित रूप से किया जाता है जब यह विकल्प चयनित है। यदि उपयुक्त हो तो मैन्युअल रूप से चरणों को चलाएँ।
  2. युगों को पंक्तियों और m कॉलम के डेटा मैट्रिक्स में पुनः व्यवस्थित करें, जिसमें रिकॉर्डिंग की संख्या (प्रयोगात्मक रन) और युगों की संख्या (चित्र 1B)का प्रतिनिधित्व करता है।
  3. गति और मांसपेशियों कलाकृतियों के प्रभाव को क्षीण करने के लिए युग वजन.
    नोट: भारित ईईजी युग प्रत्येक वोल्टेज नमूने को युग के आयाम प्रसरण द्वारा विभाजित करके प्राप्त किए जाते हैं, ताकि प्रसरण आयाम परिवर्तनशीलता और भार गुणक40के माप के रूप में उपयोग किया जाता है।
  4. स्तंभ-वार औसत डेटासेट. इस अंत करने के लिए, समय-डोमेन औसत विभिन्न रिकॉर्डिंग में एक ही समय विंडो के लिए इसी युगों।
    नोट: यह कदम एक उल्लेखनीय उच्च संकेत करने वाली शोर अनुपात (SNR) के साथ रिकॉर्डिंग में स्थिर राज्य आयाम की गणना की अनुमति देता है.
  5. बाहरी सॉफ्टवेयर में entrainment के समय विकास के आगे विश्लेषण के लिए औसत से जिसके परिणामस्वरूप समय श्रृंखला निर्यात.
    1. तेजी से फूरियर रूपांतरण (FFT) का उपयोग करते हुए स्तंभ-वार औसत से उत्पन्न प्रत्येक युग में स्थिर राज्य प्रतिक्रिया के आयाम की गणना करें।
      नोट: FFT लंबाई एक युग की लंबाई के अनुरूप होना चाहिए. विंडोइंग तकनीक का कार्यान्वयन अनिवार्य नहीं है। स्थिर अवस्था अनुक्रिया का आयाम संवेदी उद्दीपकों के आयाम मॉडुलन की आवृत्ति पर प्राप्त वर्णक्रमीय आयाम के रूप में परिभाषित किया जाता है।
  6. वेक्टर अवशिष्ट शोर स्तर (आरएनएल) की गणना करने के लिए प्रतिक्रिया की आवृत्ति के प्रत्येक पक्ष पर FFT डिब्बे की एक तदर्थ संख्या के आयाम औसत. FFT डिब्बे की संख्या के बारे में एक आवृत्ति बैंड के साथ अनुरूप होना चाहिए 3 हर्ट्ज, प्रतिक्रिया की आवृत्ति के प्रत्येक पक्ष में.
    नोट: स्थिर राज्य प्रतिक्रियाओं की उच्च आवृत्ति-विशिष्टता प्रतिक्रिया आयाम समान आवृत्तियों के साथ उन पृष्ठभूमि दोलनों से स्वतंत्र बनाता है, जो बारी में एक अपेक्षाकृत संकीर्ण आवृत्ति बैंड41 में समान रूप से वितरित करता है , 42 , 43.
  7. उत्तेजना अंतराल के दौरान स्थिर राज्य प्रतिक्रिया के विकास का पता लगाने के लिए स्तंभ सूचकांक (यानी, अधिग्रहीत युग की संख्या) के एक समारोह के रूप में स्थिर राज्य प्रतिक्रिया और आरएनएल के आयाम प्लॉट।

Representative Results

SSVEP लंबाई में 40 s की सतत दृश्य उत्तेजनाओं द्वारा प्राप्त किया गया था, जहां प्रकाश तीव्रता 10 हर्ट्ज की एक sinusoidal लहर द्वारा संग्राहक था ( 90% की मॉडुलन गहराई). स्टिमुली को 5 सेमी x 50 सेमी काली स्क्रीन के केंद्र में स्थित चार प्रकाश उत्सर्जक डायोड (एलईडी) द्वारा दिया गया था, जैसा कि 5 बउ x 5 सेमी वर्ग के वर्टेक्स। जब प्रतिभागी स्क्रीन से 70 सेमी बैठा था, एल ई डी के वर्ग के क्षेत्र के बारे में 4 डिग्री के एक दृश्य कोण subtends. एलईडी स्क्रीन एक यूएसबी आधारित microcontroller विकास प्रणाली और व्यास के 10 मिमी के चार सुपर उज्ज्वल सफेद एल ई डी का उपयोग कर डिजाइन किया गया था. पल्स चौड़ाई मॉडुलन (PWM) तकनीक एल ई डी के लिए आपूर्ति की शक्ति को नियंत्रित करने के लिए इस्तेमाल किया गया था. इस तकनीक को एक दिया आवृत्ति पर एल ई डी तीव्रता नियंत्रित और अंतिम sinusoidal लिफाफा उत्पन्न करते हैं. 40 kHz की एक PWM आवृत्ति एक प्रत्यक्ष झिलमिलाहट प्रभाव से बचने के लिए इस्तेमाल किया गया था.

तीस रिकॉर्डिंग प्राप्त की गई, जो 4 s के युग में विभाजित थे. इसलिए, 10 कॉलम (रिकॉर्डिंग के भीतर ईईजी युग की संख्या) और 30 पंक्तियों (रिकॉर्डिंग की संख्या, प्रयोगात्मक रन की संख्या) से बना एक डेटासेट प्राप्त किया गया था।

तंत्रिका दोलन उत्तेजना के लिए बंद समय स्तंभ वार औसत प्रदर्शन किया गया था के रूप में स्पष्ट हो गया (चित्र2). गौरतलब है कि जिस अंतराल पर SSVEP जनरेट किया गया है अंश में स्तंभ 1 के साथ इसी में देखा जा सकता है। उस स्तंभ में, 0.2 s पूर्व-उत्तेजना आधार रेखा के तंत्रिका entrainment के पहले 0.8 s के अलावा साजिश रची हैं. इसलिए, यहाँ वर्णित प्रक्रिया की विशेषता की अनुमति देता है 1) दोलन प्रतिक्रिया की गतिशीलता एक बार तंत्रिका entrainment पहले से ही स्थापित है और 2) तंत्रिका दोलनों की सगाई. उत्तेजना के अंत के बाद दर्ज एक या एक से अधिक युगभीत्स को उत्तेजना ऑफसेट के बाद स्थिर राज्य प्रतिक्रिया के विलुप्त होने का अध्ययन करने के लिए डेटा मैट्रिक्स में भी शामिल किया जा सकता है।

युगों के स्तंभ-वार औसत के दौरान, SSVEP का माध्य आयाम (10 हर्ट्ज पर वर्णक्रमीय आयाम, FFT को लागू करने से परिकलित) स्तंभों के पहले युग के औसत के दौरान कम हो गया और बाद में स्थिर हो गया (चित्र 3क)। यह परिणाम क्रमिक रूप से अधिग्रहीत युग21,22,40,43,44के औसत के दौरान ए एस आर के विकास का विश्लेषण करने वाले पिछले अध्ययनों से सहमत है . औसत के दौरान प्रतिक्रिया आयाम के व्यवहार को आम तौर पर पहले युग में गणना की गई प्रतिक्रिया आयाम के लिए अनुरेधक शोर के अपेक्षाकृत उच्च योगदान द्वारा समझाया जाता है, जो औसत के रूप में क्षीण किया जाता है13, 44 , 45 , 46 , 47.उल्लेखनीय है कि SSVEP आयाम परिवर्तनशीलता में औसत प्रगति के रूप में काफी कमी आई है।

हमने कालांतर-वार युगों के औसत के दौरान मापों के आरएनएल का भी विश्लेषण किया (चित्र 3ख)। आरएनएल SSVEP की आवृत्ति के दोनों ओर एक संकीर्ण आवृत्ति बैंड (3 हर्ट्ज) में गणना की गई थी. हालांकि इस प्रक्रिया आम नहीं है जब SSVEP का विश्लेषण कर रहे हैं, वेक्टर-औसत आवृत्ति डिब्बे की एक दी गई संख्या के आसपास है कि तंत्रिका entrainment ASSR माप41में RNL का आकलन करने के लिए मानक है,42, 43. जैसा कि अपेक्षित था, आरएनएल में उत्तरोत्तर कमी आई क्योंकि औसत युगों की संख्या में वृद्धि हुई और लगभग 20 युगों के संसाधित होने के बाद यह असिप्युटिक स्तर तक पहुंच गया। इसके विपरीत जब SSVEP आयाम का विश्लेषण किया गया था, आरएनएल के मानक विचलन अपेक्षाकृत स्थिर रहा क्योंकि औसत युगों की संख्या में वृद्धि हुई है, जो पता चलता है कि रिकॉर्डिंग की स्थिति प्रयोगात्मक सत्र के साथ स्थिर थी।

ऊपर प्रस्तुत परिणामों ने स्तंभ-वार युग के औसत के दौरान मापों के शिखर संकेत-से-शोर अनुपात (पी एस एनआर) में परिवर्तनों को निर्धारित किया (चित्र 3)। इस पद को यहाँ अनुक्रिया के वर्ग आयाम (SSVEP) और RNL के वर्ग आयाम के बीच अनुपात (dB में) के रूप में परिभाषित किया गया है। औसत प्रगति के रूप में, pSNR औसत युगों की संख्या में वृद्धि के रूप में वृद्धि हुई 18, लगभग. औसत युगों की संख्या में आगे की वृद्धि ने सिग्नल की गुणवत्ता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित नहीं किया। अधिक युगों औसत थे के रूप में pSNR की परिवर्तनशीलता में कमी आई.

अंत में, SSVEP आयाम और आरएनएल की गतिशीलता चित्र 4में प्रतिनिधित्व कर रहे हैं. इस समय evolutions कॉलम की संख्या (समय के एक समारोह के रूप में) के एक समारोह के रूप में युग ोंयों के औसत के स्तंभ वार औसत के अंत में परिकलित प्रतिक्रिया मापदंडों की साजिश रचने के द्वारा प्राप्त किया गया. के रूप में Labecki एट अल द्वारा प्रदर्शन26, SSVEP की गतिशीलता काफी विषयों के बीच भिन्न हो सकते हैं. चूँकि चित्र 4 में प्रस्तुत परिणाम किसी एक व्यक्ति के अनुरूप होते हैं, इसलिए सामान्यीकरण नहीं किए जा सकते. इस विषय में, SSVEP के आयाम एक अपेक्षाकृत जटिल व्यवहार प्रदर्शित (चित्र 4A). प्रक्रिया आयाम धीरे-धीरे उत्तेजना शुरुआत के बाद पहले 12 सेकंड के दौरान वृद्धि हुई (समय जो 3 युगों की लंबाई से मेल खाता है)। के रूप में उत्तेजना बनी हुई, SSVEP लगातार निम्नलिखित 12 सेकंड के दौरान कमी आई है, और अपेक्षाकृत बाद में स्थिर रहे. इन परिणामों को आरएनएल के व्यवहार द्वारा स्पष्ट नहीं किया जा सकता, क्योंकि यह पैरामीटर उत्तेजना अंतराल के दौरान अपेक्षाकृत स्थिर था (चित्र 4ख)। उत्तेजना शुरुआत के बाद SSVEP आयाम में वृद्धि चित्र 2 में प्रस्तुत निशान में स्पष्ट है और एकीकरण प्रक्रियाओं, जो तंत्रिका entrainment के स्थिरीकरण में परिणाम द्वारा समझाया जा सकता है. आयाम में बाद में कमी निरंतर उत्तेजना के लिए SSVEP के अनुकूलन से पता चलता है. फिर भी, इन hypotheses उपयुक्त नमूना आकार के साथ नियंत्रित प्रयोगों में परीक्षण किया जा करने के लिए की जरूरत है.

Figure 1
चित्र 1 : स्थिर राज्य प्रतिक्रियाओं के आयाम के समय विकास निकालने के लिए महत्वपूर्ण कदम. (ए) प्रसंस्करण कोड का स्क्रीनशॉट, जहां विश्लेषण पैरामीटर परिभाषित किए जाते हैं. (ख) डेटासेट के संगठन का चित्रण करते हुए प्रतिनिधि आरेख। 10 युगों की 30 रिकॉर्डिंग से बना डेटा मैट्रिक्स का प्रतिनिधित्व किया जाता है। प्रथम स्तंभ में युगों का स्तंभ-वार औसत हाइलाइट किया गया है। ऊर्ध्वाधर रेखा औसत की दिशा को दर्शाती है। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 2
चित्र 2 : स्थिर राज्य नेत्रहीन पैदा की क्षमता (SSVEP) के तरंग में परिवर्तन के दौरान स्तंभ वार युगों के औसत. 10 भ्भ् पर आयाम में संग्राहक प्रकाश की सतत प्रस्तुति द्वारा उत्तर प्राप्त किए गए थे। पंक्तियाँ सभी पिछले रिकॉर्डिंग औसत के बाद प्राप्त waveforms दिखाने (यानी, पंक्ति 1 पहली रिकॉर्डिंग है, पंक्ति 5 पहले पांच रिकॉर्डिंग औसत के बाद प्राप्त तरंग है, और अंतिम पंक्ति सभी रिकॉर्डिंग का औसत है). SSVEP के अधिक विश्वसनीय waveforms औसत रन की संख्या में वृद्धि के रूप में प्रत्येक कॉलम में मनाया गया. स्पष्टता प्रदान करने के लिए (SSVEP के दोलनों को दिखाई देने के लिए), केवल युगों के पहले दूसरे का प्रतिनिधित्व किया है. अपवाद डेटा सेट के पहले स्तंभ में ट्रैस हैं, जिसके लिए 0.2 सेकंड पूर्व-उत्तेजक आधार रेखा प्रदर्शित किए जाते हैं। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 3
चित्र 3 : युगों के कॉलम वार औसत के दौरान प्रतिक्रिया और रिकॉर्डिंग मापदंडों में परिवर्तन. (क) SSVEP आयाम का विकास। (B) आरएनएल का व्यवहार। (सी) pSNR में परिवर्तन. काली रेखाएँ प्रत्येक स्तंभ (द र् 10) के लिए प्राप्त माध्य मानों का प्रतिनिधित्व करती हैं और धूसर छाया एक मानक विचलन द्वारा कवर किए गए क्षेत्र का प्रतिनिधित्व करती है। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Figure 4
चित्र 4 : SSVEP के समय विकास निरंतर दृश्य उत्तेजना की प्रस्तुति से प्राप्त, 10 हर्ट्ज पर आयाम में संग्राहक. ((ए) SSVEP आयाम का समय पाठ्यक्रम। (बी) आरएनएल का टाइम कोर्स। कृपया इस चित्र का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहाँ क्लिक करें.

Discussion

यह काम दोलनमस्तिष्क प्रतिक्रियाओं की गतिशीलता का विश्लेषण करने के लिए एक प्रयोगात्मक प्रक्रिया का वर्णन करता है। इस तरह की पद्धति में एक ही प्रयोगात्मक स्थिति के स्वतंत्र प्रयोगात्मक रन की पर्याप्त संख्या प्राप्त करने के होते हैं, और समय-डोमेन विभिन्न रिकॉर्डिंग में एक ही समय खिड़की के अनुरूप युग औसत (स्तंभ-वार औसत में चित्र 1B) औसत डेटा में परिकलित आयाम दोलनीय अनुक्रिया के तात्कालिक आयाम का प्रतिनिधित्व करता है। समय के एक समारोह के रूप में इन आयाम प्लॉटिंग (या डेटासेट में स्तंभों की संख्या) उत्तेजना के लिए बंद थरथरानीय प्रतिक्रिया समय के समय विकास का विश्लेषण करने की अनुमति देता है. इस पद्धति के एक संशोधन है कि Ritter एट अल द्वारा प्रस्तावित23 क्षणिक cortical के अनुकूलन का विश्लेषण करने के लिए क्षमता पैदा की है. इस विधि का उपयोग श्रवण के गतिशील का विश्लेषण करने के लिए किया गया है जिससे मनुष्योंमें 24 और पशु मॉडल20,21दोनों में क्षमता पैदा होती है .

देखने की एक पद्धति की दृष्टि से, स्थिर राज्य प्रतिक्रिया प्रकाश में लाने के लिए इस्तेमाल किया मानकों के संयोजन और पृष्ठभूमि शोर से तंत्रिका प्रतिक्रिया निकालने के लिए लागू उन स्थिर राज्य evoked क्षमता के समय विकास का विश्लेषण करने के लिए महत्वपूर्ण है 22.यहाँ प्रस्तुत प्रयोग में प्रयुक्त उद्दीपक लंबाई का चयन प्रायोगिक अध्ययन में प्राप्त परिणामों के आधार पर किया गया। यह उद्दीपक लंबाई चूहे के मस्तिष्क21,22में उत्पन्न एएसआर के अनुकूलन का विश्लेषण करने के लिए पर्याप्त थी . इसके अलावा, उत्तेजना लंबाई उस समय से अधिक होनी चाहिए जिस पर SSVEPs की असिप्तोटिक तात्कालिक बैंड शक्ति तक पहुँच जाती है (चित्र1 लेबिकी एट अल 26 में )। फिर भी, SSVEPs के asymptotic तात्कालिक बैंड शक्ति कुछ मामलों में 60 के दशक से परे पहुँचा जा सकता है (चित्र2 Labecki एट अल में26). इसलिए, उत्तेजना की उत्तेजना लंबाई को परिभाषित करने के लिए एक छोटे से नमूना पायलट अध्ययन चलाने की सिफारिश की है। अन्यथा, 90 s से अधिक की एक उत्तेजना लंबाई प्रतिक्रिया के समय विकास का पूरा प्रतिनिधित्व प्राप्त करने के लिए सिफारिश की है. लगातार रिकॉर्डिंग के बीच पर्याप्त रूप से लंबे ठहराव ों का उपयोग सांख्यिकीय स्वतंत्र होने के रूप में लगातार प्रयोगात्मक रन पर विचार का तात्पर्य है (यानी, एक ही चर के विभिन्न, स्वतंत्र उपाय). हमारे ज्ञान का सबसे अच्छा करने के लिए, कोई प्रयोग रन के बीच इष्टतम ठहराव का विश्लेषण करने के लिए प्रदर्शन किया गया है (न्यूनतम ठहराव रन एक दूसरे से स्वतंत्र बनाने के लिए आवश्यक). उत्तेजना लंबाई से कम से कम 3x लंबे समय तक विराम का उपयोग करने का criterium यह सुनिश्चित करने के लिए काफी रूढ़िवादी है कि किसी भी रन में दर्ज स्थिर राज्य प्रतिक्रिया पिछले उत्तेजना से प्रभावित नहीं है।

हाल ही में, बारी उत्तेजनाओं (प्रयोगात्मक शर्तों) एक विकल्प के रूप में प्रस्तावित किया गया है प्रयोगात्मक रन के बीच ठहराव को कम करने के लिए, अतिरिक्त अनुकूलन प्रभाव से बचने25. इसी तरह, प्रयोगात्मक रन की संख्या (30) इस प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल में लागू रूढ़िवादी है, के बाद से asymptotic आरएनएल और pSNR आम तौर पर औसत 20 प्रयोगात्मक रन, लगभग के बाद पहुँच रहे हैं. जब उत्तेजनाओं प्रतिक्रिया (उच्च सनसनी के स्तर) के गतिशील रेंज के मध्य-ऊपरी क्षेत्र के भीतर गिर जाते हैं, रन की कम संख्या की संभावना पैदा की प्रतिक्रिया की गतिशीलता का विश्लेषण करने की जरूरत है. फिर भी, मामलों में विभिन्न प्रयोगात्मक स्थितियों का परीक्षण कर रहे हैं, प्रयोगात्मक रन की एक ही संख्या होने शर्तों के बीच तुलना करने के लिए महत्वपूर्ण है (यानी, विभिन्न सनसनी का स्तर).

युगों के स्तंभ वार औसत के अलावा, दोलन पैदा की क्षमता की गतिशीलता ब्याज की आवृत्ति के आसपास एक संकीर्ण आवृत्ति बैंड में एकल परीक्षण माप छानने और सत्ता के लिफाफा कंप्यूटिंग द्वारा विश्लेषण किया गया है संकेत कम पास छानने26का उपयोग कर | इसी प्रकार, एकल परीक्षण विश्लेषण को एसएसवीईपी48के स्थिर क्षेत्र से पहले की संक्रमण अवधि की विशेषता के लिए कार्यान्वित किया गया है और प्रतिक्रिया49के स्थिर क्षेत्र के दौरान SSVEP के आयाम और चरण में परिवर्तन किया गया है. जबकि एकल परीक्षण विश्लेषण प्रतिक्रिया आयाम में अपेक्षाकृत तेजी से उतार चढ़ाव के भेदभाव की अनुमति देते हैं, प्रयोगात्मक डिजाइन एक दिया अंतर ब्लॉक अंतराल के साथ अलग ब्लॉक में औसत प्रतिक्रिया का विश्लेषण करने के लिए केवल में लंबी अवधि के बदलाव के लिए खाते उत् कंतर क्षमता50,51. युगों का स्तंभ-वार औसत इन दो विकल्पों के बीच खड़ा है। FFT का उपयोग आवृत्ति-डोमेन के लिए औसत संकेत परिवर्तित युग की लंबाई के बराबर एक संकल्प के साथ प्रतिक्रिया की गतिशीलता का विश्लेषण का तात्पर्य है. यहाँ प्रस्तुत उदाहरण में, SSVEP प्रत्येक 4 s रिपोर्ट किया गया था। हालांकि संकल्प के 4 s सेकंड के दसियों पार समय के अंतराल पर होने वाली गतिशीलता का वर्णन करने के लिए पर्याप्त है, जैसे कि SSVEP26की है कि , आंशिक रूप से मूल रिकॉर्डिंग में ओवरलैपिंग युग के समय विकास का वर्णन करने के लिए अनुमति देता है एक अधिक परिष्कृत तरीके से स्थिर राज्य प्रतिक्रिया25|

युगों के स्तंभ-वार औसत के बाद प्राप्त स्थिर-स्थिति प्रतिक्रियाओं की गतिशीलता मुख्य रूप से औसत ईईजी खंडों (जो औसत से बच जाती है) के बीच सिंक्रनाइज़ की जाने वाली दोलनकारी गतिविधि के विकास का प्रतिनिधित्व करती है। इसलिए, पद्धति की व्यवहार्यता के बारे में एक प्रमुख मुद्दा एक स्वतंत्र प्रयोगात्मक रन से दूसरे (यानी, रिकॉर्डिंग के बीच) से तंत्रिका दोलनों के चरण में बदलाव के कारण प्रतिक्रिया आयाम के संभावित क्षीणीकरण है। इस विषय को प्रयोगात्मक रूप से संबोधित करने की आवश्यकता है। हालांकि, सबूत इंगित करता है कि मस्तिष्क दोलन प्रतिक्रियाओं के चरण की उम्मीद से कम चर है. वास्तव में , कई अध्ययनों से मानव 80 हर्ट्ज ASSR47,48,49के अपेक्षित चरण में नियमितता की सूचना मिली है . जब विलंबता का अनुमान दोलनकारी क्रियाकलाप के चरण के आधार पर लगाया जाता है, तो श्रवण अनुक्रियाओं की विलंबता पर तीव्रता का पूर्वानुमानित प्रभाव तथा ध्वनिक उद्दीपकों की वाहक आवृत्ति (अर्थात् विलंबता में कमी होती है तीव्रता और वाहक आवृत्ति में वृद्धि )52,53,54. इसके अलावा, आयाम में विशिष्ट मातृक परिवर्तन और सुनवाई के स्तर में बाएँ-से-दाएँ विषमता भी देखा गया है जब asSR47के चरण से विलंबता का अनुमान लगाया जाता है,55,56 , 57 , 58.एकल परीक्षण विश्लेषण का उपयोग करSVEP के समय विकास का वर्णन करते समय, Labecki एट अल.26 ने कहा कि हालांकि एक ही विषय के भीतर प्रतिक्रिया आयाम के अंतर परीक्षण परिवर्तनशीलता काफी अधिक था, की परिवर्तनशीलता चरण काफी कम स्पष्ट था.

उनकी टिप्पणियों के आधार पर, Labecki एट अल26 का सुझाव दिया है कि 50 परीक्षणों की एक न्यूनतम प्रतिक्रिया का मतलब शक्ति लिफाफा का एक विश्वसनीय अनुमान प्राप्त करने के लिए औसत किया जाना चाहिए. इन परिणामों से संकेत मिलता है कि, भले ही प्रतिक्रिया के आयाम एकल परीक्षणों में गणना की है, औसत (उस मामले में लिफाफे की) भरोसेमंद परिणामों की रिपोर्ट करने के लिए आवश्यक है. इसके अलावा, SSVEP के आयाम में अंतर परीक्षण परिवर्तनशीलता Labecki एट अल द्वारा रिपोर्ट26 पता चलता है कि एकल परीक्षणों में इस पैरामीटर की गणना अत्यधिक पृष्ठभूमि शोर से प्रभावित किया जा सकता है. चित्र 2में प्रस्तुत सिग्नल-टू-शोर अनुपात के विकास को ध्यान में रखते हुए, एकल परीक्षणों के बजाय औसत संकेत में अनुक्रिया की संगणना विश्वसनीय प्राप्त करने के लिए संसाधित किए जाने वाले ईईजी खंडों की संख्या को काफी कम कर देती है माप. इसके अतिरिक्त, Labecki एट अल द्वारा प्राप्त चरण में कम परिवर्तनशीलता26 विचार है कि यहाँ प्रस्तुत युगों के स्तंभ वार औसत oscillatory पैदा की क्षमता की गतिशीलता कंप्यूटिंग के लिए एक वैध प्रक्रिया है समर्थन करता है.

विभिन्न स्तरों पर डेटा का औसत परिणामों की अलग-अलग व्याख्या की ओर जाता है. दोलन पैदा की क्षमता के बारे में, स्वतंत्र रन के समय-डोमेन औसत के बाद प्रतिक्रिया आयाम कंप्यूटिंग का तात्पर्य केवल समय बंद दोलनों का विश्लेषण (यानी, उन है कि औसत जीवित). यह कार्यविधि व्यक्तिगत परीक्षणों में प्रतिसाद की गतिशीलता के बारे में प्रासंगिक जानकारी फ़िल्टर कर सकती है. हालांकि, यह माप के एक पर्याप्त उच्च संकेत करने वाली शोर अनुपात guaranties. इस पहलू का महत्व हो सकता है जब प्रतिक्रियाओं electrophysiological सीमा के करीब हैं, एक शर्त है जिसमें entrainment का पता लगाने के कारण समझौता किया जा सकता है कम संकेत करने के लिए शोर अनुपात माप के.

Disclosures

लेखकों को खुलासा करने के लिए कुछ भी नहीं है.

Acknowledgments

लेखकों ने वीडियो निर्माण में उनके योगदान के लिए लूसीया ज़ेपेदा, ग्रेस ए व्हिटेकर और निकोलस नीटो को कृतज्ञता पूर्वक स्वीकार किया। इस काम को पुरस्कार संख्या P50DC01546 के तहत राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान के बधिरता और अन्य संचार विकारों पर राष्ट्रीय बधिरता पर राष्ट्रीय संस्थान के रूप में, 80170124 और पीएचडी छात्रवृत्ति 21171741, CONICYT कार्यक्रमों BASAL FB0008, MEC 80170124 और पीएचडी छात्रवृत्ति द्वारा भाग में समर्थित किया गया था। सामग्री पूरी तरह से लेखकों की जिम्मेदारी है और जरूरी स्वास्थ्य के राष्ट्रीय संस्थानों के आधिकारिक विचारों का प्रतिनिधित्व नहीं करता है.

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

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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).
स्थिर राज्य Evoked क्षमताओं के समय विकास ट्रैकिंग के लिए एक विधि
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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).

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