Dieses Protokoll stellt ein Open-Source-, kompiliertes MATLAB-Programm bereit, das Multitaper-Spektrogramme für elektroenzephalografische Daten generiert.
Aktuelle Webressourcen bieten begrenzte, benutzerfreundliche Tools zur Berechnung von Spektrogrammen zur Visualisierung und Quantifizierung elektroenzephalografischer (EEG) Daten. In diesem Artikel wird ein Windows-basierter Open-Source-Code zum Erstellen von EEG-Multitaper-Spektrogrammen beschrieben. Das kompilierte Programm ist für Windows-Benutzer ohne Softwarelizenzierung zugänglich. Für Macintosh-Benutzer ist das Programm auf Benutzer mit einer MATLAB-Softwarelizenz beschränkt. Das Programm wird über EEG-Spektrogramme illustriert, die als Funktion von Schlaf- und Wachheitzuständen und Opiat-induzierten Veränderungen in diesen Zuständen variieren. Die EEGs von C57BL/6J-Mäusen wurden nach intraperitonealer Injektion von Saline (Fahrzeugkontrolle) und antinocizeptiven Dosen von Morphin, Buprenorphin und Fentanyl drahtlos für 4 h aufgezeichnet. Spektrogramme zeigten, dass Buprenorphin und Morphin ähnliche Veränderungen der EEG-Leistung bei 1-3 Hz und 8-9 Hz verursachten. Spektrogramme nach Verabreichung von Fentanyl ergaben maximale durchschnittliche Leistungsbänder bei 3 Hz und 7 Hz. Die Spektrogramme entlarvten Differentialopiateffekte auf EEG-Frequenz und -Leistung. Diese computergestützten Methoden sind über Allektikklassen hinweg verallgemeinerbar und können leicht modifiziert werden, um eine breite Palette rhythmischer biologischer Signale zu quantifizieren und anzuzeigen.
EEG-Daten können im Frequenzbereich produktiv analysiert werden, um Verhaltens- und neurophysiologische Erregungsniveaus zu charakterisieren1. Multitaper-Spektrogramme wandeln die EEG-Wellenform in Zeit- und Frequenzbereiche um, was zur Visualisierung der dynamischen Signalleistung bei unterschiedlichen Frequenzen im Zeitbereich führt. Das Multitaper-Spektrogramm verwendet Fourier-Analysen, um Spektraldichteschätzungen zu erstellen. Die Spektraldichteschätzung trennt eine Wellenform in die reinen sinusförmigen Wellen, die das Signal bilden, und ist analog zur Beugung des weißen Lichts durch ein Prisma, um das gesamte Spektrum der Farben2zu sehen. Das Multitaper-Spektrogramm des EEG stellt die kombinierte Aktivität mehrerer Netzwerke von Neuronen mit Entladungsmustern dar, die bei unterschiedlichen Frequenzen oszillieren2. Aufgrund seiner Zeitverschiebungsinvariante gilt die Fourier-Transformation als die beste Transformation zwischen Zeit- und Frequenzdomänen3. Die Fourier-Analyse hat auch eine Reihe von Einschränkungen. EEG-Signale sind nicht stationär. Daher können kleine Änderungen nach Fourier-Methoden nicht wahrgenommen werden, und die Analyse kann sich je nach Größe des Datensatzes ändern. Beim Anwenden einer Fourier-Transformation auf ein nicht stationäres Signal wird jedoch das Fensterverwendet. Dies setzt voraus, dass sich das Spektrum des Signals über kurze Zeiträume nur geringfügig ändert. Eine alternative Methode für die Spektralanalyse ist die Wavelet-Transformation, die für den Nachweis von Hirnerkrankungen besser geeignet sein kann3.
Aus funktioneller Sicht sind die verschiedenen Schwingungen, die ein EEG-Signal umfassen, niedrigere, Merkmalsphänotypen, die für höherstufige, zustandsphänotypen wie Schlaf und Wachheit2oder den Verlust der Wachheit, der durch die Allgemeine Anästhetika verursachtwird, 4,5,6. In Bezug auf Schlaf- und Wachheitszustände zeigt das Spektrogramm deutlich, dass endogen erzeugte Schlafrhythmen kontinuierlich und dynamisch sind7. Quantitative Beschreibungen von Schlaf- und Wachheitszuständen haben traditionell einen Binning-Prozess mit sich gebracht, der jeder speziell definierten Epoche (z. B. 10 s) der EEG-Aufzeichnung eine Schlaf- oder Wachklassifizierung zuweist. Diese Statusabschnitte werden dann als Funktion der Zeit dargestellt. Zeitverlaufsdatendiagramme, oft als Hypnogramme bezeichnet, werden verwendet, um normalen Schlaf von Schlaf zu unterscheiden, der durch Krankheit, Medikamentenverabreichung, Veränderungen in zirkadianen Rhythmen, Schichtarbeit usw. gestört wird. Eine Einschränkung von Hypnogramm-Plots ist, dass sie EEG-Signale falsch darstellen, indem sie Erregungszustände als quadratische Wellenformen ausdrücken. Hypnogramm-Plotten beinhaltet eine Diskretisierung von Erregungszuständen2 und erlaubt keine feinkörnige Darstellung von Zwischen- oder Übergangsstufen. Darüber hinaus erzeugen 10 s Scoring-Epochen eine diskrete Zeit, indem sie eine untere Grenze auf der Zeitskala setzen. Das Ergebnis der Diskretisierung von Zustand und Zeit ist der Verlust neurophysiologischer Informationen über das dynamische Zusammenspiel zwischen Bewusstseinszuständen2 und drogeninduzierter Störung dieser Zustände4. Zum Beispiel wirken verschiedene Anästhesiemittel auf verschiedene molekulare Ziele und neuronale Netzwerke. Pharmakologische Manipulation dieser neuronalen Netzwerke produziert zuverlässig Spektrogramme, die für das Medikament, die Dosis und den Verabreichungsweg einzigartig sind4.
Das vorliegende Protokoll wurde entwickelt, um die Forschung über die Mechanismen zu erleichtern, durch die Opioide den Schlafverändern 8, Atmung9, Nociception10, und Gehirn Neurochemie11. Dieses Protokoll beschreibt die Schritte, die erforderlich sind, um ein multitapered Spektrogramm für EEG-Analysen zu erstellen, das mit proprietärer Software oder einem System ohne MATLAB-Lizenzierung abgeschlossen werden kann. C57BL/6J (B6) Mäuse wurden verwendet, um die Fähigkeit dieser computerbasierten Methode zu validieren, neue EEG-Spektrogramme während normaler, ungestörter Schlaf- und Wachheitzustände und nach systemischer Verabreichung von Opiaten zu erstellen. Die Zuverlässigkeit und Gültigkeit der Analysen wurde durch systematische Vergleiche der Unterschiede zwischen EEG-Spektrogrammen bestätigt, nachdem B6-Mäuse intraperitoneale Injektionen von Kochchen (Fahrzeugkontrolle) und antinocizeptiven Dosen von Morphin, Buprenorphin und Fentanyl erhielten.
Quantitative Studien zur EEG-Dynamik der Neonatalen Maus haben eine translationale Relevanz, indem sie ein Modell für Studien liefern, die auf ein besseres Verständnis des neonatalen menschlichen EEG12abzielen. Die Quantifizierung der EEG-Dynamik ist nicht nur beschreibend und kann zu machine learning-Ansätzen beitragen, die erregungsgemäß zum Teil auf EEG-Daten vorhersagen können13. Ziel des vorliegenden Berichts ist es, die Translationswissenschaft zu fördern, indem ein allgemein zugänglicher, benutzerfreundlicher Code für die Berechnung von Multitaper-Spektrogrammen zur Verfügung gestellt wird, die drogeninduzierte Veränderungen im Maus-EEG charakterisieren.
Das hier beschriebene Programm wurde entwickelt, um ein Spektrogramm mit den neun Schritten zu erstellen, die in Protokollabschnitt 3, Spektrogrammberechnung, beschrieben sind. Diese Schritte umfassen das Erfassen des Spektrogrammprogramms, die Sicherstellung des richtigen Dateiformats und das Ändern der Berechnungsparameter für die Generierung einzigartiger Benutzerspektrogramme. Benutzer können Spektrogramme erstellen, die auf eine Reihe von konzeptionellen Fragen und experimentellen Designs zugeschnitten sind. Um die Einfachheit und Effizienz dieses Entwicklungsprozesses zu verbessern, ist es wichtig, die rohen EEG-Daten im richtigen Dateiformat bereitzustellen, das gemäß den oben beschriebenen Einschränkungen benannt wird. Obwohl Beispielsignale für Maus-EEG-Daten bereitgestellt wurden, ist das Spektrogrammprogramm problemlos auf menschliche und nicht-menschliche EEG-Daten anwendbar, die frei von Signalverarbeitungsbeschränkungen sind.
Der empfohlene Ansatz für die Fehlerbehebung und Methodenänderung besteht darin, zunächst einen kleinen Datensatz zu analysieren. Zu den wichtigsten zu berücksichtigenden Programmausgaben gehören Plots des gefilterten EEG sowie des Spektrogramms. Ein ansprechender Aspekt des verjüngten Spektrogramms ist, dass es auf eine Vielzahl von periodischen, biologischen Signalen angewendet werden kann. Die Vielfalt reicht von langanhaltenden zirkadianen (24 h) Rhythmen17 bis hin zu sehr schnellen Rhythmen wie 1.000 Hz Entladungsraten einer Renshaw-Zelle18.
Die Datenformatierung ist eine Einschränkung dieses Spektrogrammprotokolls. Das europäische Datenformat (EF) wird häufig mit EEG-Daten verwendet. Es gibt jedoch viele andere Formatierungsoptionen. Aus diesem Grund wurde die Rohcodedatei (siehe 3.2 oben) für den Fall aufgenommen, dass der Benutzer das Dateiformat ändern möchte. In Bezug auf die Unformat-Programmdatei ist eine weitere Einschränkung die Notwendigkeit der Erfahrung mit der Computer-Programmiersprache, um das Dateiformat zu ändern. Nicht alle Ermittler haben Zugriff auf die proprietäre Software und das gesamte Spektrum an Plug-Ins. Dieses Protokoll wurde entwickelt, um dieses Problem zu umgehen, indem ein kompiliertes Programm zur Verfügung gestellt wird, das auf einem WINDOWS-basierten Gerät ohne Softwarelizenzierung ausgeführt wird. Dies wird durch das RUNTIME-Plugin erreicht, das im kompilierten Programm enthalten ist und keine Software-Registrierung durch den Benutzer erfordert.
Diese EEG-Spektrogrammroutine ist ein neuartiges, Open Source, computerbasiertes Programm, mit dem Benutzer personalisierte Multitaper-Spektrogramme aus einer Vielzahl von Daten erstellen können. Der Benutzer hat die vollständige Kontrolle über alle Rechenaspekte der Spektrogrammerzeugung. Ohne vorherige Stell- und Computerprogrammierung können Spektrogramme schwierig zu generieren sein. Das hier beschriebene Protokoll erleichtert die Spektrogrammerzeugung. Weitere Messwerte für die Signalverarbeitung und die Multitaper-Spektrogrammführung finden Sie im Abschnitt ergänzendes Material.
Ergänzendes Material
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.
Diese Arbeit wurde teilweise durch einen NIH-Zuschuss HL-65272 unterstützt. Die Autoren danken Zachary T. Glovak und Clarence E. Locklear für ihre Beiträge zu diesem 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 |