Denne protokol giver en open source, kompileret MATLAB program, der genererer multitaper spektrogrammer for elektro encephalographic data.
Aktuelle webressourcer giver begrænsede brugervenlige værktøjer til at beregne spektrogrammer til visualisering og kvantificering af elektro encephalographic (EEG) data. Dette papir beskriver en Windows-baseret, open source-kode til at skabe EEG multitaper spektrogrammer. Det kompilerede program er tilgængeligt for Windows-brugere uden softwarelicenser. For Macintosh-brugere er programmet begrænset til dem, der har en MATLAB-software licens. Programmet er illustreret via EEG spektrogrammer, der varierer som en funktion af stater af søvn og vågenhed, og opiat-induceret ændringer i disse stater. EEGs af C57BL/6J-mus blev optaget trådløst i 4 timer efter intraperitoneal injektion af saltvand (køretøjets kontrol) og antinociceptive doser af morfin, buprenorphin og fentanyl. Spektrogrammer viste, at buprenorphin og morfin forårsagede lignende ændringer i EEG-effekten ved 1 − 3 Hz og 8 − 9 Hz. Spektrogrammer efter administration af fentanyl afslørede maksimale gennemsnitlige effekt bånd ved 3 Hz og 7 Hz. Spektrogrammer unmaskeret differentiel opiat effekter på EEG frekvens og effekt. Disse computer-baserede metoder er generaliserbare på tværs af narkotika klasser og kan let ændres til at kvantificere og vise en bred vifte af rytmiske biologiske signaler.
EEG data kan produktivt analyseres i frekvens domænet til at karakterisere niveauer af adfærdsmæssige og neurofysiologiske ophidselse1. Multitaper spektrogrammer omdanne EEG bølgeform til tid og frekvens domæner, hvilket resulterer i visualisering af den dynamiske signal magt på forskellige frekvenser på tværs af tiden. Multitaper-spektrogrammet bruger Fourier-analyse til at fremstille skøn over spektral tæthed. Spektral tæthed adskiller en bølgeform i de rene sinusformede bølger, der omfatter signalet og er analog med diffraktion af hvidt lys gennem en prisme for at se hele spektret af farver2. Den multikoner spektrogram af EEG repræsenterer den kombinerede aktivitet af flere netværk af neuroner med udledning mønstre, der svinger ved forskellige frekvenser2. På grund af sin tid Skift invariant, den Fourier transformation betragtes som den bedste transformation mellem tid og frekvens domæner3. Fourier Analysis har også en række begrænsninger. EEG-signaler er ikke-stationære. Derfor kan små ændringer ikke opfattes under Fourier metoder, og analysen kan ændre sig afhængigt af størrelsen af datasættet. Men vindues anvendes ved påføring af en Fourier transformation til et ikke-stationært signal. Dette forudsætter, at spektret af signalet kun ændres marginalt over korte perioder. En alternativ metode til spektralanalyse er wavelet transformation, som kan være mere egnet til påvisning af hjernesygdom3.
Fra et funktionelt perspektiv er de forskellige svingninger, der omfatter et EEG-signal, lavere niveau, træk fænotyper karakteristisk for højere niveau, stats fænotyper såsom søvn og vågenhed2, eller tabet af vågenhed forårsaget af generelle anæstetika4,5,6. Med hensyn til tilstande af søvn og vågenhed, spektrogram tydeligt illustrerer, at endogent genererede rytmer af søvn er kontinuerlig og dynamisk7. Kvantitative beskrivelser af tilstande af søvn og vågenhed har traditionelt involveret en Binning proces, der tildeler en søvn eller vågne klassifikation til hver specifikt defineret epoke (f. eks 10 s) af EEG optagelse. Disse tilstands placeringer afbildes derefter som en funktion af tiden. Time kursus data plots, ofte omtalt som hypnogrammer, bruges til at differentiere normal søvn fra søvn, der er forstyrret af sygdom, Drug Administration, ændringer i døgnrytmen, skifteholdsarbejde, etc. En begrænsning af hypnogram plots er, at de forvanske EEG signaler ved at udtrykke ophidselse stater som firkantede bølgeformer. Hypnogram plotte involverer en skønsmæssige af ophidselse stater2 og tillader ikke en finkornet visning af mellem-eller overgangsstadier. Desuden, 10 s scoring epoker producere en skønstid af tid ved at indføre en nedre grænse for tids skalaen. Resultatet af en skønstid af både stat og tid er tabet af neuro fysiologiske oplysninger om det dynamiske samspil mellem bevidsthedstilstande2 og narkotika induceret forstyrrelse af disse stater4. For eksempel, forskellige anæstetika handle på forskellige molekylære mål og neurale netværk. Farmakologisk manipulation af disse neurale netværk producerer pålideligt spektrogrammer, som er unikke for lægemidlet, dosis og administrationsvej4.
Denne protokol blev udviklet for at fremme forskning vedrørende de mekanismer, hvorved opioider ændrer søvn8, vejrtrækning9, nociception10, og hjernen neurochemistry11. Denne protokol beskriver de trin, der kræves for at oprette et multikonisk spektrogram til EEG-analyser, der kan gennemføres ved hjælp af proprietær software eller et system, der ikke har MATLAB-licensering. C57BL/6J (B6) mus blev brugt til at validere evnen af denne computer-baserede metode til at skabe nye EEG spektrogrammer under normale, uforstyrret tilstande af søvn og vågenhed og efter systemisk administration af opiater. Analysernes pålidelighed og validitet blev bekræftet ved systematiske sammenligninger af forskelle mellem EEG-spektrogrammer efter B6-musene fik intraperitoneale injektioner af saltvand (køretøjets kontrol) og antinociceptive doser af morfin, buprenorphin og fentanyl.
Kvantitative undersøgelser af neonatal mus EEG dynamik har translationel relevans ved at give en model for undersøgelser med henblik på at opnå en bedre forståelse af neonatal humant EEG12. Kvantificering af EEG-dynamikken er ikke blot beskrivende og kan bidrage til maskinel læringstilgange, der kan forudsige ophidselse baseret delvis på EEG-data13. Formålet med denne rapport er at fremme translationel videnskab ved at give en bredt tilgængelig, brugervenlig kode til computing multitaper spektrogrammer, der karakteriserer Drug-induceret ændringer i musen EEG.
Det program, der er beskrevet her, er udviklet til at skabe et spektrogram ved hjælp af de ni trin, der er skitseret i protokol afsnit 3, spektrogram beregning. Disse trin involverer erhvervelse af spektrogram program, sikre det korrekte filformat, og ændre beregningsparametre for generering af unikke bruger spektrogrammer. Brugerne kan oprette spektrogrammer, der er skræddersyet til en række begrebsmæssige spørgsmål og eksperimentelle designs. For at øge den lethed og effektivitet af denne udviklingsproces, er det vigtigt at give RAW EEG data i det korrekte filformat, der er nævnt i henhold til de begrænsninger, som er beskrevet ovenfor. Selv om der er givet eksempel signaler for mus EEG data, er spektrogram programmet let anvendelig på humane og ikke-humane EEG data, der er fri for signalbehandling begrænsninger.
Den anbefalede fremgangsmåde til fejlfinding og metodeændring er at begynde med at analysere et lille datasæt. De store program udgange til at overveje omfatter plots af den filtrerede EEG samt spektrogram. Et tiltalende aspekt af det koniske spektrogram er, at det kan anvendes til en bred vifte af periodiske, biologiske signaler. Sorten spænder fra lang varighed cirkadiske (24 h) rytmer17 til meget hurtige rytmer såsom 1.000 Hz udledning af en Renshaw celle18.
Data formatering er en begrænsning i denne spektrogram-protokol. Europæiske data format (EDF) anvendes i vid udstrækning med EEG-data. Der er dog mange andre formateringsindstillinger. Af denne grund, den rå kode fil er blevet inkluderet (Se 3,2 ovenfor), hvis brugeren ønsker at ændre filformatet. Med hensyn til RAW program fil, en anden begrænsning er behovet for erfaring med edb-programmeringssprog for at ændre filformat. Ikke alle efterforskere har adgang til den proprietære software og den fulde vifte af plug-ins. Denne protokol er udviklet til at omgå dette problem ved at levere et kompileret program, der kører på en WINDOWS-baseret enhed uden softwarelicenser. Dette opnås gennem RUNTIME plugin, som er inkluderet i det kompilerede program og kræver ikke nogen software registrering af brugeren.
Denne EEG spektrogram rutine er en roman, open source, computer-baseret program, der giver brugerne mulighed for at skabe personlige, multitaper spektrogrammer fra en bred vifte af data. Brugeren har fuld kontrol over alle Computational aspekter af spektrogram generation. Uden forudgående signalbehandling og edb-Programing viden, spektrogrammer kan være svært at generere. Den protokol, der er beskrevet her, vil lette spektrogram generering. Se venligst afsnittet supplerende materiale for yderligere signal behandlings aflæsninger og multitaper spektrogram vejledning.
Supplerende materiale
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
The authors have nothing to disclose.
Dette arbejde blev delvist støttet af en NIH Grant HL-65272. Forfatterne takker Zachary T. Glovak og Clarence E. Locklear for deres bidrag til dette projekt.
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 |