यह प्रोटोकॉल एक खुला स्रोत, संकलित मैटलैब प्रोग्राम प्रदान करता है जो इलेक्ट्रोएन्सेफेलोग्राफिक डेटा के लिए मल्टीटैपर स्पेक्ट्रोग्राम उत्पन्न करता है।
वर्तमान वेब संसाधन इलेक्ट्रोएंसेफेलोग्राफिक (ईईजी) डेटा की कल्पना और मात्रा निर्धारित करने के लिए स्पेक्ट्रोग्राम की गणना करने के लिए सीमित, उपयोगकर्ता अनुकूल उपकरण प्रदान करते हैं। यह पेपर ईईजी मल्टीटैपर स्पेक्ट्रोग्राम बनाने के लिए विंडोज-आधारित, ओपन सोर्स कोड का वर्णन करता है। संकलित कार्यक्रम सॉफ्टवेयर लाइसेंसिंग के बिना विंडोज उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ है। मैकिंटोश उपयोगकर्ताओं के लिए, कार्यक्रम मैटलैब सॉफ्टवेयर लाइसेंस वाले लोगों तक सीमित है। कार्यक्रम ईईजी स्पेक्ट्रोग्राम के माध्यम से सचित्र है जो नींद और जागना के राज्यों के एक समारोह के रूप में भिन्न होता है, और उन राज्यों में नशा-प्रेरित परिवर्तन। C57BL/6J चूहों के EEGs वायरलेस 4 घंटे के लिए खारा (वाहन नियंत्रण) और अफ़ीम, buprenorphine, और fentanyl के एंटीनोसेप्टिव खुराक के इंट्रापेरिटोनियल इंजेक्शन के बाद 4 घंटे के लिए दर्ज किए गए थे । स्पेक्ट्रोग्राम से पता चला कि बुप्रेनोरफिन और मॉर्फिन के कारण ईईजी पावर में 1−3 हर्ट्ज और 8−9 हर्ट्ज में इसी तरह के बदलाव हुए। फेन्टनाइल के प्रशासन के बाद स्पेक्ट्रोग्राम ने 3 हर्ट्ज और 7 हर्ट्ज पर अधिकतम औसत पावर बैंड का खुलासा किया। ईईजी आवृत्ति और शक्ति पर स्पेक्ट्रोग्राम बेपर्दा अंतर नशा प्रभाव। ये कंप्यूटर-आधारित विधियां दवा कक्षाओं में सामान्यीकृत हैं और लयबद्ध जैविक संकेतों की एक विस्तृत श्रृंखला को निर्धारित करने और प्रदर्शित करने के लिए आसानी से संशोधित की जा सकती हैं।
ईईजी डेटा का उत्पादक रूप से आवृत्ति डोमेन में विश्लेषण किया जा सकता है ताकि व्यवहार और न्यूरोफिजियोलॉजिकल उत्तेजना1के स्तर की विशेषता हो सके। मल्टीटैपर स्पेक्ट्रोग्राम ईईजी वेवफॉर्म को समय और आवृत्ति डोमेन में बदल देते हैं, जिसके परिणामस्वरूप समय भर में विभिन्न आवृत्तियों पर गतिशील सिग्नल पावर का दृश्य होता है। मल्टीटैपर स्पेक्ट्रोग्राम स्पेक्ट्रल घनत्व अनुमानों का उत्पादन करने के लिए फोरियर विश्लेषण का उपयोग करता है। स्पेक्ट्रल घनत्व अनुमान शुद्ध सिनुसोइडल तरंगों में तरंग को अलग करता है जिसमें संकेत शामिल होते हैं औररंगों केपूरे स्पेक्ट्रम को देखने के लिए चश्मे के माध्यम से सफेद प्रकाश के विवर्तन के अनुरूप होता है । ईईजी का मल्टीटापर स्पेक्ट्रोग्राम न्यूरॉन्स के कई नेटवर्कों की संयुक्त गतिविधि का प्रतिनिधित्व करता है जिसमें डिस्चार्ज पैटर्न होते हैं जो विभिन्न आवृत्तियों2पर दोलन करते हैं। अपने समय बदलाव इनवेरिएंट के कारण, फोरियर ट्रांसफॉर्म को समय और आवृत्ति डोमेन3के बीच सबसे अच्छा परिवर्तन माना जाता है। फोरियर विश्लेषण की भी कई सीमाएं हैं। ईईजी सिग्नल गैरस्थिर हैं। इसलिए, छोटे परिवर्तनों को फोरियर विधियों के तहत नहीं माना जा सकता है और डेटा सेट के आकार के आधार पर विश्लेषण बदल सकता है। हालांकि, एक गैरस्थ्य संकेत में फोरियर ट्रांसफॉर्म लागू करते समय खिड़की का उपयोग किया जाता है। यह मानता है कि संकेत के स्पेक्ट्रम समय की कम अवधि में केवल मामूली परिवर्तन । स्पेक्ट्रल विश्लेषण के लिए एक वैकल्पिक विधि वेवलेट ट्रांसफॉर्म है जो मस्तिष्क रोग3का पता लगाने के लिए अधिक उपयुक्त हो सकती है ।
कार्यात्मक परिप्रेक्ष्य से, ईईजी सिग्नल वाले विभिन्न दोलन निम्न स्तर, उच्च स्तर की विशेषता फेनोटाइप विशेषता, नींद और जागना2जैसे राज्य फेनोटाइप, या सामान्य एनेस्थेटिक्स4,5,6के कारण जागने की हानि हैं। नींद और जागना के राज्यों के बारे में, स्पेक्ट्रोग्राम स्पष्ट रूप से दिखाता है कि नींद की अंतर्जात उत्पन्न लय निरंतर और गतिशील7हैं। नींद और जागना के राज्यों के मात्रात्मक विवरणों में पारंपरिक रूप से एक बिनिंग प्रक्रिया शामिल है जो ईईजी रिकॉर्डिंग के प्रत्येक विशेष रूप से परिभाषित युग (जैसे, 10 एस) को नींद या जागो वर्गीकरण प्रदान करती है। इन राज्य डिब्बे तो समय के एक समारोह के रूप में साजिश रची जाती है । टाइम कोर्स डेटा प्लॉट, जिसे अक्सर सम्मोहन के रूप में जाना जाता है, का उपयोग नींद से सामान्य नींद में अंतर करने के लिए किया जाता है जो रोग, दवा प्रशासन, सर्कैडियन लय में परिवर्तन, शिफ्ट काम आदि से बाधित होता है। सम्मोहन भूखंडों की एक सीमा यह है कि वे वर्ग तरंग रूपों के रूप में उत्तेजना राज्यों को व्यक्त करके ईईजी संकेतों को गलत ढंग से प्रस्तुत करते हैं। सम्मोहन की साजिश रचने में उत्तेजना वाले राज्यों2 का एक विभेदन शामिल है और मध्यवर्ती या संक्रमण चरणों के पतले दानेदार प्रदर्शन की अनुमति नहीं देता है। इसके अलावा, 10 स्कोरिंग युग समय पैमाने पर एक कम सीमा लगाकर समय की एक विभेदन का उत्पादन । राज्य और समय दोनों के विभेदन का परिणाम चेतना2 राज्यों और इन राज्यों के दवा-प्रेरित व्यवधान के बीच गतिशील परस्पर क्रिया के बारे में न्यूरोफिजियोलॉजिकल जानकारी का नुकसानहै। उदाहरण के लिए, विभिन्न संवेदनाकारक एजेंट विभिन्न आणविक लक्ष्यों और तंत्रिका नेटवर्क पर कार्य करते हैं। इन तंत्रिका नेटवर्क के औषधीय हेरफेर मज़बूती से दवा, खुराक, और प्रशासन4के मार्ग के लिए अद्वितीय स्पेक्ट्रोग्राम पैदा करता है ।
वर्तमान प्रोटोकॉल उन तंत्रों के बारे में अनुसंधान को सुगम बनाने के लिए विकसित किया गया था जिनके द्वारा ओपिओइड नींद8, श्वास9, निशाचर10 और मस्तिष्क न्यूरोकेमिस्ट्री11को बदल देते हैं । यह प्रोटोकॉल ईईजी विश्लेषणों के लिए एक बहुआयामी स्पेक्ट्रोग्राम बनाने के लिए आवश्यक चरणों का वर्णन करता है जिसे मालिकाना सॉफ्टवेयर या एक प्रणाली का उपयोग करके पूरा किया जा सकता है जिसमें MATLAB लाइसेंसिंग नहीं है। C57BL/6J (B6) चूहों का उपयोग सामान्य, नींद और जागना के अबाधित राज्यों के दौरान और ओपियेट्स के प्रणालीगत प्रशासन के बाद उपन्यास ईईजी स्पेक्ट्रोग्राम बनाने के लिए इस कंप्यूटर आधारित विधि की क्षमता को मान्य करने के लिए किया गया था । बी 6 चूहों को खारा (वाहन नियंत्रण) के इंट्रापेरिटोनियल इंजेक्शन और मॉर्फिन, बुप्रेनोर्फिन और फेन्टनाइल की एंटीनोसेप्टिव खुराक प्राप्त करने के बाद ईईजी स्पेक्ट्रोग्राम के बीच मतभेदों की व्यवस्थित तुलना द्वारा विश्लेषणों की विश्वसनीयता और वैधता की पुष्टि की गई थी।
नवजात माउस ईईजी गतिशीलता के मात्रात्मक अध्ययनों में नवजात मानव ईईजी12की बेहतर समझ प्राप्त करने के उद्देश्य से अध्ययन के लिए एक मॉडल प्रदान करके अनुवादीय प्रासंगिकता है। ईईजी गतिशीलता का परिमाणीकरण केवल वर्णनात्मक नहीं है और मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों में योगदान दे सकता है जो ईईजी डेटा13के हिस्से में आधारित उत्तेजना की भविष्यवाणी कर सकते हैं। वर्तमान रिपोर्ट का लक्ष्य माउस ईईजी में दवा प्रेरित परिवर्तनों की विशेषता वाले मल्टीटापर स्पेक्ट्रोग्राम की गणना के लिए व्यापक रूप से सुलभ, उपयोगकर्ता अनुकूल कोड प्रदान करके ट्रांसलेशनल विज्ञान को बढ़ावा देना है।
यहां वर्णित कार्यक्रम प्रोटोकॉल धारा 3, स्पेक्ट्रोग्राम गणना में उल्लिखित नौ चरणों का उपयोग करके स्पेक्ट्रोग्राम बनाने के लिए विकसित किया गया था। इन चरणों में स्पेक्ट्रोग्राम कार्यक्रम प्राप्त करना, सही फ़ाइल प्रारूप सुनिश्चित करना और अद्वितीय उपयोगकर्ता स्पेक्ट्रोग्राम की पीढ़ी के लिए कम्प्यूटेशनल मापदंडों में फेरबदल करना शामिल है। उपयोगकर्ता स्पेक्ट्रोग्राम बना सकते हैं जो वैचारिक प्रश्नों और प्रयोगात्मक डिजाइनों की एक श्रृंखला के अनुरूप हैं। इस विकास प्रक्रिया की आसानी और दक्षता बढ़ाने के लिए, ऊपर वर्णित बाधाओं के अनुसार नामित सही फ़ाइल प्रारूप में कच्चे ईईजी डेटा प्रदान करना आवश्यक है। हालांकि माउस ईईजी डेटा के लिए उदाहरण संकेत प्रदान किए गए हैं, स्पेक्ट्रोग्राम प्रोग्राम मानव और गैर-मानव ईईजी डेटा पर आसानी से लागू होता है जो सिग्नल प्रोसेसिंग सीमाओं से मुक्त हैं।
समस्या निवारण और विधि संशोधन के लिए अनुशंसित दृष्टिकोण एक छोटे डेटा सेट का विश्लेषण करके शुरू करना है। विचार करने के लिए प्रमुख कार्यक्रम आउटपुट में फ़िल्टर किए गए ईईजी के भूखंडों के साथ-साथ स्पेक्ट्रोग्राम शामिल हैं। पतला स्पेक्ट्रोग्राम का एक आकर्षक पहलू यह है कि इसे आवधिक, जैविक संकेतों की एक विस्तृत विविधता पर लागू किया जा सकता है। यह किस्म लंबी अवधि के सर्कैडियन (24 एच) लय17 से बहुत तेज लय तक है जैसे रेनशॉ सेल18की 1,000 हर्ट्ज डिस्चार्ज दरें।
डेटा स्वरूपण इस स्पेक्ट्रोग्राम प्रोटोकॉल की बाधा है। यूरोपीय डेटा प्रारूप (ईडीएफ) का व्यापक रूप से ईईजी डेटा के साथ उपयोग किया जाता है। हालांकि, कई अन्य फॉर्मेटिंग विकल्प हैं। इस कारण से, यदि उपयोगकर्ता फ़ाइल प्रारूप को बदलना चाहता है तो कच्चे कोड फ़ाइल को शामिल किया गया है (ऊपर 3.2 देखें) । कच्चे कार्यक्रम फ़ाइल के संबंध में, फ़ाइल प्रारूप को बदलने के लिए कंप्यूटर प्रोग्रामिंग भाषा के साथ अनुभव की आवश्यकता एक और सीमा है। सभी जांचकर्ताओं के पास मालिकाना सॉफ्टवेयर और प्लग-इन की पूरी सरणी तक पहुंच नहीं है। यह प्रोटोकॉल सॉफ्टवेयर लाइसेंसिंग के बिना विंडोज-आधारित डिवाइस पर चलने वाले एक संकलित कार्यक्रम प्रदान करके इस मुद्दे को दरकिनार करने के लिए विकसित किया गया था। यह रनटाइम प्लगइन के माध्यम से प्राप्त किया जाता है जो संकलित कार्यक्रम में शामिल है और उपयोगकर्ता द्वारा किसी भी सॉफ्टवेयर पंजीकरण की आवश्यकता नहीं है।
यह ईईजी स्पेक्ट्रोग्राम रूटीन एक उपन्यास, ओपन सोर्स, कंप्यूटर-आधारित प्रोग्राम है जो उपयोगकर्ताओं को डेटा की एक विस्तृत श्रृंखला से व्यक्तिगत, मल्टीटैपर स्पेक्ट्रोग्राम बनाने की अनुमति देता है। उपयोगकर्ता का स्पेक्ट्रोग्राम पीढ़ी के सभी कम्प्यूटेशनल पहलुओं पर पूरा नियंत्रण है। पूर्व सिग्नल प्रसंस्करण और कंप्यूटर प्रोग्रामिंग ज्ञान के बिना, स्पेक्ट्रोग्राम उत्पन्न करना मुश्किल हो सकता है। यहां वर्णित प्रोटोकॉल से स्पेक्ट्रोग्राम उत्पादन में सुविधा होगी। कृपया आगे सिग्नल प्रोसेसिंग रीडिंग और मल्टीटैपर स्पेक्ट्रोग्राम मार्गदर्शन के लिए पूरक सामग्री अनुभाग देखें।
पूरक सामग्री
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.
यह काम एक एनआईएच अनुदान एचएल-65272 द्वारा भाग में समर्थित है। लेखक इस परियोजना में उनके योगदान के लिए जचारी टी ग्लोवाक और क्लेरेंस ई लॉकलर का शुक्रिया अदा करते हैं ।
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 |