Summary
Bu protokol, elektroensefalografik veriler için çoklu spektrogramlar üreten açık kaynak kodlu, derlenmiş matlab programı sağlar.
Abstract
Mevcut web kaynakları, elektroensefalografik (EEG) verilerini görselleştirmek ve ölçmek için spektrogramları hesaplamak için sınırlı, kullanıcı dostu araçlar sağlar. Bu makalede, EEG multitaper spektrogramları oluşturmak için Windows tabanlı, açık kaynak kod açıklanmaktadır. Derlenen program, yazılım lisansı olmadan Windows kullanıcıları tarafından erişilebilir. Macintosh kullanıcıları için program, MATLAB yazılım lisansına sahip kullanıcılarla sınırlıdır. Program uyku ve uyanıklık devletlerin bir fonksiyonu olarak değişir EEG spektrogramlar ile gösterilmiştir, ve bu devletlerde afyon kaynaklı değişiklikler. C57BL/6J farelerin EEG'leri, intraperitoneal salin enjeksiyonu (araç kontrolü) ve morfin, buprenorfin ve fentanil antinosiseptif dozlardan sonra kablosuz olarak 4 saat boyunca kaydedildi. Spektrogramlar, fentanil intifa edildikten sonra 1−3 Hz ve 8−9 Hz. Spektrogramlarda buprenorfin ve morfinin EEG gücünde benzer değişikliklere neden olduğunu göstermiştir. Spektrogramlar EEG frekansı ve gücü üzerindeki yanlış diferansiyel afyon etkileri. Bu bilgisayar tabanlı yöntemler uyuşturucu sınıfları arasında genelleştirilebilir ve çok çeşitli ritmik biyolojik sinyalleri ölçmek ve görüntülemek için kolayca değiştirilebilir.
Introduction
EEG verileri, davranışsal ve nörofizyolojik uyarılma düzeylerini karakterize etmek için frekans etki alanında verimli bir şekilde analiz edilebilir1. Multitaper spektrogramları EEG dalga formunu zaman ve frekans etki alanlarında dönüştürür ve dinamik sinyal gücünün zaman içinde farklı frekanslarda görüntülenmesiyle sonuçlanır. Multitaper spektrogram spektral yoğunluk tahminleri üretmek için Fourier analizi kullanır. Spektral yoğunluk tahmini, bir dalga formunu sinyali oluşturan saf sinüzoidal dalgalara ayırır vebirprizma ile beyaz ışığın kırınımıile benzerlik gösterir ve renklerin tüm spektrumu 2'yi görür. EEG multitaper spektrogram farklı frekanslarda salınım deşarj desenleri ile nöronların birden fazla ağların kombine aktivitesini temsil eder2. Onun zaman kayması değişmez nedeniyle, Fourier dönüşümü zaman ve frekans etki alanları arasında en iyi dönüşüm olarak kabul edilir3. Fourier analizi de sınırlamalar bir dizi vardır. EEG sinyalleri nonstationary vardır. Bu nedenle, Fourier yöntemleri altında küçük değişiklikler algılanmayabilir ve analiz veri kümesinin boyutuna bağlı olarak değişebilir. Ancak, sabit olmayan bir sinyale Fourier dönüşümü uygulanırken pencereleme kullanılır. Bu, sinyalin spektrumunun kısa bir süre içinde sadece marjinal olarak değiştiğini varsayar. Spektral analiz için alternatif bir yöntem beyin hastalığı tespit etmek için daha uygun olabilir dalgacık dönüşümü3.
Fonksiyonel açıdan bakıldığında, EEG sinyali nden oluşan farklı salınımlar alt düzey, üst düzey özellik fenotipleri, uyku ve uyanıklık gibi devlet fenotipleri2, ya da genel anesteziklerin neden olduğu uyanıklık kaybı4,5,6. Uyku ve uyanıklık durumları ile ilgili olarak, spektrogram açıkça uyku endojen oluşturulan ritimleri sürekli ve dinamik olduğunu göstermektedir7. Uyku ve uyanıklık durumlarının nicel açıklamaları geleneksel olarak, EEG kaydının özel olarak tanımlanmış her bir çağına (örneğin, 10 s) bir uyku veya uyandırma sınıflandırması atayan bir binning işlemini içermiştir. Bu durum kutuları daha sonra zamanın bir fonksiyonu olarak çizilir. Zaman ders veri arsalar, genellikle hipnogram olarak anılacaktır, hastalık tarafından bozulur uyku normal uyku ayırt etmek için kullanılır, ilaç yönetimi, sirkadiyen ritimdeğişiklikleri, vardiya lı çalışma, vb. Hipnogram çizimlerinin bir sınırlaması, uyarılma durumlarını kare dalga formları olarak ifade ederek EEG sinyallerini yanlış tanıtmalarıdır. Hipnogram çizim uyarılma durumları2 bir ayrışma içerir ve ara veya geçiş aşamaları ince taneli ekran izin vermez. Ayrıca, 10 s puanlama çağlar zaman ölçeğinde bir alt sınır empoze ederek zaman ayrıştırma üretmek. Hem devlet hem de zamanın ayrışmasının sonucu, bilinç durumları arasındaki dinamik etkileşim ene ilişkin nörofizyolojik bilgikaybıdır 2 ve bu durumların uyuşturucuya bağlı bozulması4. Örneğin, farklı anestezik ajanlar farklı moleküler hedefler ve sinir ağları üzerinde hareket. Bu sinir ağlarının farmakolojik manipülasyon güvenilir ilaç, doz ve uygulama4rota benzersiz spektrogramlar üretir.
Bu protokol, opioidlerinuykuyudeğiştirme mekanizmaları ile ilgili araştırmaları kolaylaştırmak için geliştirilmiştir 8 , solunum9, nosisepsiyon10, ve beyin nörokimyası11. Bu protokol, eeg analizleri için özel mülk yazılım veya MATLAB lisansı olmayan bir sistem kullanılarak tamamlanabilen çok bantlı bir spektrogram oluşturmak için gereken adımları açıklar. C57BL/6J (B6) fareler, bu bilgisayar tabanlı yöntemin normal, rahatsız edilmemiş uyku ve uyanıklık durumlarında ve opiatların sistemik uygulamasından sonra yeni EEG spektrogramları oluşturma yeteneğini doğrulamak için kullanıldı. Analizlerin güvenilirliği ve geçerliliği, B6 farelere intraperitoneal salin (araç kontrolü) ve morfin, buprenorfin ve fentanil antinosiseptif dozlar verildikten sonra EEG spektrogramları arasındaki farkların sistematik karşılaştırmaları ile doğrulandı.
Neonatal fare EEG dinamiğinin nicel çalışmaları, yenidoğan insan EEG12'nindaha iyi anlaşılmasını amaçlayan çalışmalar için bir model sunarak çevirisel olarak anlamlıdır. EEG dinamiklerinin ölçülmesi sadece açıklayıcı değildir ve eeg verilerine dayanarak uyarılmayı kısmen tahmin edebilen makine öğrenimi yaklaşımlarına katkıda bulunabilir13. Bu raporun amacı, fare EEG'deki uyuşturucu kaynaklı değişiklikleri karakterize eden multitaper spektrogramları hesaplamak için yaygın olarak erişilebilir, kullanıcı dostu bir kod sağlayarak çeviri bilimini teşvik etmektir.
Protocol
Laboratuvar Hayvanlarının Bakımı ve Kullanımı Kılavuzu'na bağlı farelerle ilgili tüm prosedürler(8. baskı, Ulusal Akademiler Basını, Washington DC, 2011) ve Tennessee Üniversitesi Kurumsal Hayvan Bakım ve Kullanım Komitesi tarafından gözden geçirildi ve onaylandı.
1. Kayıt Elektrotlarının İmplantasyonu ve İlk Veri Toplama
- Fare satın alın ve onları yiyecek ve suya reklam libitum erişimi olan nem ve sıcaklık kontrollü bir odada tutun. Farelerin kayıt elektrotlarının cerrahi implantasyonundan önce bir hafta boyunca yeni ortamlarına uyum sağlamalarına izin verin. İmplantasyon prosedürü ayrıntılı olarak tarif edilmiştir1,14.
- Tüm cerrahi ekipmanları sterilize edin.
- İzofluranile anestezi fareler %2.5−3% oksijen% 100 oksijen teslim.
- Sağ refleksinin kaybedilmesinin ardından fareyi anestezi indüksiyon odasından çıkarın ve stereotaksik bir çerçeveye aktarın.
- Her iki göze de oftalmik merhem uygulayın.
- Sürekli bir maske ile teslim, % 1.7 için isoflurane azaltın.
- Kafatasını ortaya çıkarmak için orta hat kafa derisi kesiği yapın.
- Sol ve sağ korteks üzerinde iki kraniyotomi matkap (her stereotaksik koordinatları anterior = 1.0 ve lateral = 3.0 bregma15göre).
- EEG elektrotlarını her kraniyotomiye yerleştirin ve diş akrilik ile sabitleyin.
- Elektromiyogramı (EMG) kaydetmek için sırt trapezindeki implant bipolar elektrotlar.
NOT: Dört elektrot, sağ alt gövde kadranda deri altı implante edilmiş kablosuz bir telemetreye yönlendirilir. Bu cerrahi teknikler burada görülebilir (https://www.datasci.com/services/dsi-surgical-services/surgical-videos). - Ameliyattan sonra, analjezik karprofen uygulayın ve sıcak bir iyileşme kafesi içinde fare yerleştirin. Fareyi ambulatuar olana kadar gözlemleyin. Ev tek tek fareler implante.
- Ameliyattan tam olarak sonra fareleri her gün kullanın ve EEG ve EMG kayıtlarının kalitesini değerlendirin.
- Veri toplama sistemini tüm sinyalleri ± 1.000 mV kaydacak şekilde yapılandırın.
- EEG ve EMG kayıtlarını ihtiyaç duyulan süre boyunca alın.
- Uyandırma, hızlı göz hareketi (REM) uykusu veya rem olmayan (NREM) uyku sularını kullanarak dijital EEG ve EMG kayıtlarının her 10 s kutupuanını topleyin.
NOT: Fare suşları arasında eeg gücünde toplam gücün yüzdesi olarak ifade edilen genotip ve devlete özgü farklılıklar vardır16. B6 farelerde uyanıklık durumları 75−100 mV, karışık frekansEEG ve hareket sırasında genlikte büyük artışlar ile belirgin kas tonusu gösteren EMG sinyalleri ile karakterizedir. NREM uyku puanlama kriterleri uyanıklık EMG genliği göre EMG genlik bir azalma içerir. NREM uyku EEG uyanıklık ile karşılaştırıldığında daha yavaş bir frekans ve artan genlik (100−150 mV) vardır. REM uykusu kas atonive uyanıklık EEG benzer bir EEG sinyali ile karakterizedir. - İki kişiyi aynı kaydı bağımsız olarak kaydetmelerini emret. En az bir kişi tedavi durumuna kör olmalıdır. İki uyku skoreri arasındaki uyum değerleri %90'dan fazla olmalıdır.
2. Tesis ve Ekipmanlar
- Veri toplama araçları ve yazılımları kullanarak filtrelenmemiş EEG ve EMG sinyallerini yükseltmek ve dijitalleştirmek.
NOT: Cold Spring Harbor Laboratuvarı'ndaki Mitra Laboratuvarı'nda geliştirilen Chronux Spektral Analiz Araç Kutusu, EEG sinyallerini zaman ve frekans etki alanları ile ilgili olarak güç olarak ifade etmek için kullanılır.
3. Spektrogram Hesaplama
- Bir Windows kullanıcısı varsa, derlenen programı kullanın.
- Bir Macintosh kullanıcısı varsa, ham kod dosyasını çalıştırın.
- EDF veya CSV dosya biçiminde ham, işlenmemiş EEG verilerini edinin ve derlenen program dosyasıyla aynı konuma yerleştirin.
- Aşağıdaki kısıtlamaları kullanarak veri dosyalarını adlandırın: adlar yalnızca harflerden, sayılardan, alt çizerlerden veya tirelerden oluşmalıdır.
- Aşağıdaki kısıtlamaları kullanarak veri dosyalarını adlandırın: dosya adları dönemleri, virgüller, boşluklar veya başka semboller içermemelidir.
- Derlenmiş Multitaper Spektrogram Programı(https://drive.google.com/)indirin.
- Spektrogram programını başlatın ve pop-up istemlerini takip edin. Dosya türünü seçin: *. CSV veya *. Edf.
NOT: Diğer program yükleme ayrıntıları readme.txt dosyasında yer almaktadır. - EEG dosya adının tamamını yazın (örn. 419eeg.edf veya 419.eeg.csv).
- Spektrogram hesaplaması için parametreleri seçin: Varsayılan veya Yeni. Bu adım, spektrogram hesaplanırken en uzun işlem süresini gerektirir. Matematiksel pencereleme fonksiyonu (konik) temel spektrumun istatistiksel olarak bağımsız tahminleri sağlar. Kayıt süresi ne kadar uzunsa, bu adım o kadar uzun sürer. Windows 10 çalıştıran bir PC platformunda bu, 4 saatlik bir kayıt için maksimum 3−4 dakika gerekir.
- Aşağıdaki varsayılan spektrogram parametrelerini kullanın:
Örnekleme frekansı = 500 Hz. Bu, saniyede örnek sayısını gösterir.
fpass = 0.3 Hz ve 30 Hz. Fpass giriş frekanslarını tanımlar ve çıkışta verilen frekans aralığını kontrol eder.
Dolgu = 2. Dolgu, sonuç hesaplamasını herhangi bir şekilde etkilemeden çıktıyı ince bir şekilde enterpolasyona etmeye çalışır. Bu görselleştirme ve spektral çizgilerin kesin belirlenmesi ile yardımcı olabilir. Alan -1 ve yukarı herhangi bir kisadır.
Zaman bant genişliği ürün (NW) = 15. Sinyal zamansal süresi ve spektral genişliğinin ürünüdür.
Tapers sayısı = 29. Tapers sayısını seçerken, 2NW-1 kullanmak esastır. Kullanılan tapers sayısında bir sınır yoktur. Daha fazla tapers kullanılan belirtilen frekans bant genişliği zayıf konsantrasyon ile tapers dahil neden olur.
Deneme ortalaması = 1. Bu parametre deneme veya kanal ortalamasının gerçekleştirilip gerçekleştirilmeyeceğini yönetir. Bu parametre 0 olarak ayarlanırsa, kanal ortalaması yoktur ve işlev giriş verisi olarak geçirilen her deneme veya kanal için bağımsız sonuçlar çıkaracaktır. Ancak, deneme ortalaması 1 olarak ayarlanırsa, kullanıcıya yapılan sonuçlar denemeler veya kanallar üzerinden ortalama olarak alınır.
FFT hesaplama zamanı ~30 s. Birçok küçük pencereler üzerinde spektrum hesaplayarak spektrumun evrimini takip etmek için kullanılır.
FFT hesaplaması için pencerenin adım boyutu = 5. Her spektrum hesaplaması yapıldıktan sonra sürgülü zaman penceresinin ilerler.
NOT: Adım 3.7.1'de belirtilen varsayılan spektrogram parametreleri gerektiği gibi değiştirilebilir.
- Aşağıdaki varsayılan spektrogram parametrelerini kullanın:
- Hem spektrogram hem de EEG için başlıklar girin.
- Ortaya çıkan spektrogram ı ve EEG'yi kaydedin.
- Dosya'yı tıklatarak rakamları kaydetme | Şekil penceresinde kaydedin.
NOT: Rakamlar, program kullanıcılarına yayın kalitesinde rakamlara dönüştürülebilecek özetler sağlayacaktır.
- Dosya'yı tıklatarak rakamları kaydetme | Şekil penceresinde kaydedin.
4. Sorun giderme
- Örnek spektrogram hesaplaması için örnek fare uykusu EEG verilerini indirin.
- Kullanıcının programı doğru şekilde kullandığından emin olmak için programı örnek verilerle çalıştırın. Örnek verilerden oluşturulan rakamların doğru olduğundan emin olmak için bu örnek verilerin rakamlarını ekte bulun.
NOT: Kullanılan tüm ekipman ve malzemeler Malzeme Tablosu'ndaverilmiştir.
Representative Results
Aşağıdaki rakamlar spektrogramlar tarafından sağlanan beyin uyarılabilirlik EEG indeksleri içine yeni anlayışlar türü göstermektedir.
Şekil 1Uyanıklık, NREM uykusu ve REM uykusu sırasında kortikal EEG'deki benzerlikleri ve farklılıkları göstermektedir. Birçok araştırmacı uyku ve uyanıklık ölçmek için, EMG kayıtları (gösterilmez) ile birlikte izleri bu tür kullanın. Şekil 1B, EEG ve EMG kayıtlarının değerlendirmelerine dayalı olarak uyku ve uyanıklık durumlarının zamansal organizasyonunu iletmek için bir hipnogram çizimi kullanır. Devletler 10 s çağlarda puanlandı ve bu çağlar 4 saat kayıt oluşan 14.400 s sırasında hipnogram olarak çizilmiştir. Hypnogram çizimleri devletler arasındaki geçişlerin sürekli ve doğrusal olmadığı gerçeğini göstermez. Bir hipnogram çizim aksine, spektrogram(Şekil 1C)zaman bir fonksiyonu olarak EEG frekans ve güç son derece dinamik değişiklikler göstermektedir. Spektrogram ayrıca uyanıklık sırasında ve REM uykusu sırasında kortikal EEG sinyali arasındaki benzerlikleri vurgular. Spektrogramüzerine yerleştirilmiş üç kutu(Şekil 1C)işareti durumları uyanıklık (WAKE), NREM uykusu ve yukarıdaki hipnogramda REM uykusu olarak tanımlanır (Şekil 1B) ve EEG frekans ı ve gücündeki ayrıntılı değişiklikleri görselleştirmede yardımcı olmak için sağlanır. Tüm kayıt için spektrogram sürekli bir süreç olarak EEG bir nüanslı takdir sağlar.
Şekil 2, her biri salin, morfin, buprenorfin ve fentanilin intraperitoneal uygulamasından sonra 4 saat EEG kaydını özetleyen dört çoklu spektrogram sağlar. Dört kayıt da aynı fareden dir ve ışık başlangıcından 2 saat sonra başlatılır. Afyon, ama tuzlu değil, NREM ve REM uyku inhibe, ve uyanıklık miktarını artırdı. Bir dizi yeni özellik spektrogramlar tarafından görselleştirilir. Yeni EEG özelliklerinin saptanması, kimyasal tehdit ortamında afyon farklılaşması için potansiyel bir uygulama olduğunu göstermektedir. Tuzlu enjeksiyondan sonra(Şekil 2A)en fazla güç 2−4 Hz aralığında yer aldı ve NREM uykusunu gösterdi. EEG spektrogramlarının temelde afyon yönetimi tarafından değiştirildiğini ve her bir afyonun benzersiz spektral değişikliklere neden olduğunu unutmayın.
Şekil 3, spektrogramlarla gösterilen EEG değişikliklerinin, her yarım frekansın ortalama hakim spektral gücü(Şekil 3A)ve belirli EEG frekans bantları içindeki ortalama spektral güç olarak ölçülebileceğini ve ifade edilebilebilmektedir (Şekil 3B). Tuzlu dan en büyük farklılıklar buprenorfin neden oldu ve delta ve teta aralıkları oluştu.
Şekil 1: Hipnogram ve spektrogram oluşturmak için kullanılan kortikal EEG kayıtları. (A) Uyanıklık, NREM uykusu ve REM uykusu sırasında bir temel (enjeksiyon yok) kayıt sırasında kaydedilen EEG dalga formları. Her iz 90'lık kayıt gösteriyor. (B) Hipnogram bilinç durumu iletmek için çubukların yüksekliğini kullanır (ordinat) karşı 4 saat kayıt (abscissa). (C) Desibel (dB, sağ ordinat) veya hertz farklı EEG frekanslarında spektral güç yoğunluğu (Hz, sol ordinat) 4 h kayıt süresi (abscissa) bir fonksiyonu olarak EEG güç iletmek için bir renk çubuğu kullanarak konik spektrogram. Uyanıklık, NREM uykusu ve REM uykusu için bir er bölüm kalibre etmek için spektrograma siyah dikey çizgiler eklenmiştir. (Spektrogram parametreleri: örnekleme frekansı = 500 Hz, fpass = 0.3 Hz ve 30 Hz, dolgu = 2, zaman bant genişliği = 15, tapers sayısı 29, deneme ortalaması = 1, FFT hesaplama için zaman ~ 30 s, FFT hesaplama için pencere nin adım boyutu = 5). Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 2: EEG gücü ve sıklığında afyon uygulamasının neden olduğu değişiklikleri gösteren spektrogramlar. Her spektrogram, EEG frekansını Hertz (Hz, sol ordin) ve eeg gücünün desibel (dB) renk çubuğu (sağ ordin) kullanarak 4 saat (abscissa)(A) salin, (B) morfin, (C) buprenorfin ve (D) fentanil' i kullanır. (Spektrogram parametreleri: örnekleme frekansı = 500 Hz, fpass = 0.3 Hz ve 30 Hz, dolgu = 2, zaman bant genişliği = 15, tapers sayısı 29, deneme ortalaması = 1, FFT hesaplama süresi ~ 30 s, FFT hesaplama için pencerenin adım boyutu = 5). Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Şekil 3: Opiates, delta ve teta EEG frekans bantları içindeki ortalama EEG gücünü farklı olarak değiştirdi. (A) Şekil 2'degösterilen her 4 saat kayıt sırasında ortalama EEG gücünü özetler. Ordinat her yarım frekansta ortalama EEG gücü (abscissa) çizer. Tuzlu kontrole göre, diğer üç fonksiyonun her biri ortalama EEG gücünde opiata özgü değişiklikler gösterir. ( B ) Salin (S), buprenorfin(B),morfin (M) ve fentanil (F) uygulamasından sonra dört EEG frekans bandında (delta, teta, alfa ve beta) ortalama EEG gücünü gösterir. Renk kodlama, A'daki güç fonksiyonları ve B'dekiortalama güç bantları için aynıdır. Bu rakamın daha büyük bir sürümünü görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.
Discussion
Burada açıklanan program protokol bölüm 3, Spectrogram Hesaplama özetlenen dokuz adım kullanılarak bir spektrogram oluşturmak için geliştirilmiştir. Bu adımlar, spektrogram programını edinmeyi, doğru dosya biçimini sağlamayı ve benzersiz kullanıcı spektrogramlarının oluşturulması için hesaplama parametrelerini değiştirmeyi içerir. Kullanıcılar kavramsal sorular ve deneysel tasarımlar bir dizi uyarlanmış spektrogramlar oluşturabilirsiniz. Bu geliştirme sürecinin kolaylığını ve verimliliğini artırmak için, ham EEG verilerinin yukarıda açıklanan kısıtlamalara göre doğru dosya biçiminde sağlanması esastır. Fare EEG verileri için örnek sinyaller sağlanmış olsa da, spektrogram programı sinyal işleme sınırlamaları içermeyen insan ve insan dışı EEG verileri için kolayca uygulanabilir.
Sorun giderme ve yöntem değişikliği için önerilen yaklaşım, küçük bir veri kümesini çözümleyerek başlamaktır. Dikkate alınması gereken büyük program çıkışları filtrelenmiş EEG'nin çizimlerinin yanı sıra spektrogramı da içerir. Konik spektrogramın çekici bir yönü, çok çeşitli periyodik biyolojik sinyallere uygulanabiliyor olmasıdır. Çeşitli uzun süreli sirkadiyen (24 saat) ritimleri17 gibi çok hızlı ritimleri arasında değişmektedir 1,000 Bir Renshaw hücre18Hz deşarj oranları .
Veri biçimlendirme bu spektrogram protokolünün bir kısıtlamasıdır. Avrupa veri formatı (EDF) EEG verileri ile yaygın olarak kullanılmaktadır. Ancak, diğer birçok biçimlendirme seçeneği vardır. Bu nedenle, kullanıcının dosya biçimini değiştirmek istediği durumlarda ham kod dosyası (yukarıdaki 3.2'ye bakın) eklenmiştir. Ham program dosyası ile ilgili olarak, başka bir sınırlama amacıyla dosya biçimini değiştirmek için bilgisayar programlama dili ile deneyim ihtiyacıdır. Tüm müfettişler inözel yazılıma ve eklentilerin tamamına erişemez. Bu protokol, yazılım lisansı olmadan WINDOWS tabanlı bir aygıtta çalışan derlenmiş bir program sağlayarak bu sorunu aşmak için geliştirilmiştir. Bu, derlenen programa dahil olan ve kullanıcı tarafından herhangi bir yazılım kaydı gerektirmeyen RUNTIME eklentisi aracılığıyla elde edilir.
Bu EEG spektrogram rutini, kullanıcıların geniş bir veri yelpazesinden kişiselleştirilmiş, çok eşli spektrogramlar oluşturmasına olanak tanıyan yeni, açık kaynak kodlu, bilgisayar tabanlı bir programdır. Kullanıcı spektrogram üretimi tüm hesaplama yönleri üzerinde tam kontrole sahiptir. Önceden sinyal işleme ve bilgisayar programlama bilgisi olmadan, spektrogramlar oluşturmak zor olabilir. Burada açıklanan protokol spektrogram üretimini kolaylaştıracak. Daha fazla sinyal işleme okumaları ve multitaper spektrogram kılavuzu için ek malzeme bölümüne bakın.
Tamamlayıcı Malzeme
http://chronux.org
http://www-users.med.cornell.edu/~jdvicto/pdfs/pubo08.pdf
http://www.fieldtriptoolbox.org/tutorial/timefrequencyanalysis/
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4502759/#SD3-data
Disclosures
Yazarların çıkar çatışması yok.
Acknowledgments
Bu çalışma kısmen NIH hibe HL-65272 tarafından desteklenmiştir. Yazarlar Zachary T. Glovak ve Clarence E. Locklear'a bu projeye katkılarından dolayı teşekkür eder.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Dental acrylic | Lang Dental Manufacturing Co | Jet powder and liquid | |
| EEG/EMG Amplifier | Data Science International | model MX2 | |
| macOS Mojave | Apple | v10.14.4 | |
| MATLAB | Mathworks | v9.4.0.813654 | software for spectrogram comp. |
| Mouse anesthesia mask | David Kopf Instruments | model 907 | |
| Neuroscore | Data Science International | v3.3.9317-1 | software for scoring sleep and wakefulness |
| Ponemah | Data Science International | v5.32 | software for EEG/EMG Data Acquisition |
| Stereotaxic frame | David Kopf Instruments | model 962 | |
| Stereotaxic frame, mouse adapter | David Kopf Instruments | model 921 | |
| Windows 10 | Microsoft | v10.0.17763.503 | |
| Wireless Telemeter | Data Science International | model HD-X02 |
References
- Wasilczuk, A. Z., Proekt, A., Kelz, M. B., McKinstry-Wu, A. R. High-density electroencephalographic acquisition in a rodent model using low-cost and open source resources. Journal of Visualized Experiments. 117, 10 (2016).
- Prerau, M. J., Brown, R. E., Bianchi, M. T., Ellenbogen, J. M., Purdon, P. L. Sleep neurophysiological dynamics through the lens of multitaper spectral analysis. Physiology. 32, 60-92 (2017).
- Akin, M. Comparison of wavelet transform and FFT methods in the analysis of EEG signals. Journal of Medical Systems. 26 (3), 241-247 (2002).
- Purdon, P. L., Sampson, A., Pavone, A., Brown, E. N. Clinical electroencephalography for anesthesiologists Part 1: Background and basic signatures. Anesthesiology. 123 (4), 937-960 (2015).
- Liu, Q., et al. Frontal EEG temporal and spectral dynamics similarity analysis between propofol and desflurane induced anesthesia using Hilbert-Huang Transform. BioMed Research International. 2018, 4939480 (2018).
- Akeju, O., et al. Spatiotemporal dynamics of dexmedetomidine-induced electroencephalogram oscillations. PLoS One. 11 (10), (2016).
- Ogilvie, R. D.
- Baghdoyan, H. A., Lydic, R. Basic Neurochemistry. Brady, S. T., Albers, R. W., Price, D. L., Siegel, G. J. , Elsevier. 982-999 (2012).
- Angel, C., et al. Buprenorphine depresses respiratory variablity in obese mice with altered leptin signaling. Anesthesiology. 128 (5), 984-991 (2018).
- Glovak, Z. T., Mihalko, S., Baghdoyan, H. A., Lydic, R. Leptin status alters buprenorphine-induced antinociception in obese mice with dysfunctional leptin receptors. Neuroscience Letters. 660, 29-33 (2017).
- Zhang, X., et al. Morphine and fentanyl delivered to prefrontal cortex of behaving mice depress breathing and alter neurotransmitter concentrations. Anesthesia & Analgesia. , In Press (2019).
- Cornelissen, L., Kim, S. E., Purdon, P. L., Brown, E. N., Berde, C. B. Age-dependent electroencephalogram (EEG) patterns during sevoflurane general anesthesia in infants. eLIFE. 4, e06513 (2015).
- Chini, M., et al. Neural correlates of anesthesia in newborn mice and humans. Front Neural Circuits. 13 (Article 38), 1-13 (2019).
- Flint, R. R., Chang, T., Lydic, R., Baghdoyan, H. A. GABA-A receptors in the pontine reticular formation of C57BL/6J mouse modulate neurochemical, electrographic, and behavioral phenotypes of wakefulness. Journal of Neuroscience. 30 (37), 12301-12309 (2010).
- Paxinos, G., Franklin, K. B. J. The Mouse Brain in Stereotaxic Coordinates. , 4th edn, Academic Press. (2018).
- Franken, P., Malafosse, A., Tafti, M. Genetic variation in EEG activity during sleep in inbred mice. American Journal of Physiology. 257 (4), (1998).
- Ko, C. H., et al. Emergence of noise-induced oscillations in the central circadian pacemaker. PLoS Biol. 8 (10), e1000513 (2010).
- Steriade, M., Curró Dossi, R., Conteras, D. Electrophysiological properties of intralaminar thalamocortical cells discharging rhythmic (40 Hz) spike-bursts at 1000 Hz during waking and rapid eye movement sleep. Neuroscience. 56, 1-9 (1993).
