Summary
वर्तमान प्रोटोकॉल में समवर्ती ईईजी और fNIRS रिकॉर्डिंग करने और ईईजी और fNIRS डेटा के बीच संबंधों का निरीक्षण करने के तरीके का वर्णन किया गया है।
Abstract
समवर्ती ईईजी और fNIRS रिकॉर्डिंग तंत्रिका और हीमोडायनामिक संकेतों के बीच संबंधों का निरीक्षण करके संज्ञानात्मक प्रसंस्करण के तंत्रिका तंत्र की पूरी समझ हासिल करने का एक उत्कृष्ट अवसर प्रदान करती है। ईईजी एक इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल तकनीक है जो कॉर्टेक्स की तेजी से न्यूरोनल गतिविधि को माप सकती है, जबकि fNIRS मस्तिष्क सक्रियण का अनुमान लगाने के लिए हीमोडायनामिक प्रतिक्रियाओं पर निर्भर करता है। ईईजी और fNIRS न्यूरोइमेजिंग तकनीकों का संयोजन अधिक सुविधाओं की पहचान कर सकता है और मस्तिष्क के कामकाज से जुड़ी अधिक जानकारी प्रकट कर सकता है। इस प्रोटोकॉल में, एक फ्लैंकर टास्क के दौरान पैदा-विद्युत क्षमता और हीमोडायनामिक प्रतिक्रियाओं की समवर्ती रिकॉर्डिंग के लिए जुड़े ईईजी-fNIRS माप किए गए थे। इसके अलावा, हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर प्रणाली की स्थापना के लिए महत्वपूर्ण कदम के साथ-साथ डेटा अधिग्रहण और विश्लेषण की प्रक्रियाओं को विस्तार से प्रदान किया गया और चर्चा की गई । यह उम्मीद की जाती है कि वर्तमान प्रोटोकॉल ईईजी और एफएनआईआरएस संकेतों का उपयोग करके विभिन्न संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं में अंतर्निहित तंत्रिका तंत्र की समझ में सुधार के लिए एक नया अवसर प्रशस्त कर सकता है।
Introduction
इस अध्ययन का उद्देश्य फ्यूज्ड ईईजी और fNIRS न्यूरोइमेजिंग तकनीकों का उपयोग करके फ्लैंकर टास्क में अंतर्निहित तंत्रिका सक्रियण पैटर्न को प्रकट करने के लिए एक कार्य प्रोटोकॉल विकसित करना है। दिलचस्प बात यह है कि समवर्ती fNIRS-EEG रिकॉर्डिंग प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स में हीमोडायनामिक संकेतों और फ्लैंकर टास्क से जुड़े पूरे मस्तिष्क के विभिन्न घटना से संबंधित क्षमता (ईआरपी) घटकों के बीच संबंधों के निरीक्षण के लिए अनुमति देती है।
मस्तिष्क1,2,2,3में सूचना प्रसंस्करण कहां और कब हो रहा है, इसकी समझ में सुधार करने के लिए कार्यात्मक निकट-अवरक्त स्पेक्ट्रोस्कोपी (fNIRS), इलेक्ट्रोएंसेफलोग्राफी (ईईजी), और कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एफएमआरआई) सहित विभिन्न नॉनइनवेसिव न्यूरोइमेजिंग तौर-तरीकों का एकीकरण आवश्यक है। इसके अतिरिक्त, स्थानीय तंत्रिका गतिविधि और हीमोडायनामिक प्रतिक्रियाओं में बाद के परिवर्तनों के बीच संबंधों की जांच करने के लिए fNIRS और ईईजी को मिलाने की क्षमता है, जिसमें ईईजी और fNIRS मानव मस्तिष्क संज्ञानात्मक कार्य के तंत्रिका तंत्र को प्रकट करने में पूरक हो सकते हैं। fNIRS एक संवहनी आधारित कार्यात्मक न्यूरोइमेजिंग तकनीक है जो मस्तिष्क सक्रियण का अनुमान लगाने के लिए हीमोडायनामिक प्रतिक्रियाओं पर निर्भर करती है। fNIRS सेरेब्रल कॉर्टेक्स में सापेक्ष ऑक्सीहेमोग्लोबिन (एचबीओ) और डिऑक्सीहेमोग्लोबिन (एचबीआर) एकाग्रता परिवर्तन ों को मापता है, जो संज्ञानात्मक प्रसंस्करण3,,4,,55,6,,7के अध्ययन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। न्यूरोवैस्कुलर और न्यूरोमेटाबोलिक युग्मन तंत्र8के अनुसार, संज्ञानात्मक प्रसंस्करण से जुड़ी स्थानीय तंत्रिका गतिविधि का परिवर्तन आम तौर पर 4-7 सेकंड की देरी के साथ स्थानीय रक्त प्रवाह और रक्त ऑक्सीजन में बाद के परिवर्तन ों के साथ होता है। यह दिखाया गया है कि न्यूरोवैस्कुलर युग्मन की संभावना एक शक्ति ट्रांसड्यूसर है, जो तंत्रिका गतिविधि की तेज गतिशीलता को धीमी हीमोडायनामिक्स9के संवहनी इनपुट में एकीकृत करता है। विशेष रूप से, fNIRS का उपयोग ज्यादातर ललाट पालि में न्यूरोवैस्कुलर गतिविधि का निरीक्षण करने के लिए किया जाता है, विशेष रूप से प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स जो उच्च संज्ञानात्मक कार्यों के लिए जिम्मेदार है, जैसे कार्यकारी कार्य10,,11,,12,तर्क और योजना13,निर्णयलेने 14,और सामाजिक अनुभूति और नैतिक निर्णय15। हालांकि, fNIRS द्वारा मापी गई हीमोडायनामिक प्रतिक्रियाएं केवल अप्रत्यक्ष रूप से तंत्रिका गतिविधि को कम लौकिक संकल्प के साथ कैप्चर करती हैं, जबकि ईईजी तंत्रिका गतिविधियों के अस्थायी ठीक और प्रत्यक्ष उपायों की पेशकश कर सकती है। नतीजतन, ईईजी और fNIRS रिकॉर्डिंग का संयोजन अधिक सुविधाओं की पहचान कर सकता है और मस्तिष्क के कामकाज से जुड़ी अधिक जानकारी प्रकट कर सकता है।
इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि ईईजी और एफएनआईआरएस संकेतों का बहु-मॉडल अधिग्रहण विभिन्न संज्ञानात्मक,कार्यों16,,17,,18,,19,20,,21,,22 या मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस23,,24अंतर्निहित मस्तिष्क सक्रियण का निरीक्षण करने के लिए आयोजित किया गया है । विशेष रूप से, समवर्ती ईआरपी (घटना से संबंधित क्षमता) और fNIRS रिकॉर्डिंग घटना से संबंधित श्रवण oddball प्रतिमान1के आधार पर किया गया था, जिसमें fNIRS P300 घटक की उपस्थिति के बाद कई सेकंड frontotemporal प्रांतस्था में हीमोडायनामिक परिवर्तन की पहचान कर सकते हैं । होरोविट्ज एट अल ने एक अर्थ प्रसंस्करण कार्य25के दौरान fNIRS संकेतों और P300 घटक के एक साथ माप का भी प्रदर्शन किया। दिलचस्प बात यह है कि एक साथ ईईजी और fNIRS रिकॉर्डिंग के आधार पर पिछले अध्ययनों से पता चला है कि Oddball उत्तेजनाओं के दौरान P300 fNIRSसंकेतों 26के साथ एक महत्वपूर्ण संबंध का प्रदर्शन किया । यह पता चला कि बहु-मॉडल उपायों में घटना से संबंधित प्रतिमान26के आधार पर व्यापक संज्ञानात्मक तंत्रिका तंत्र को प्रकट करने की क्षमता है । oddball कार्य के अलावा, ईआरपी घटक N200 से जुड़े फ्लैंकर कार्य भी एक महत्वपूर्ण प्रतिमान है, जिसका उपयोग स्वस्थ नियंत्रण और विभिन्न विकारों वाले रोगियों के साथ संज्ञानात्मक क्षमता का पता लगाने और मूल्यांकन की जांच के लिए किया जा सकता है। विशेष रूप से, N200 एक नकारात्मक घटक था जो पूर्वकाल सिंगुएटेड कॉर्टेक्स ललाट27 और बेहतर लौकिक प्रांतस्था28से 200-350 एमएस को चोट करता है। हालांकि पिछले अध्ययनों ने फ्लैंकर टास्क29में बेहतर ललाट कॉर्टेक्स और अल्फा दोलन के बीच संबंध की जांच की, N200 आयाम और फ्लैंकर टास्क के दौरान हीमोडायनामिक प्रतिक्रियाओं के बीच संबंध का पता नहीं लगाया गया है।
इस प्रोटोकॉल में, मानक ईईजी कैप के आधार पर एक घर में बने ईईजी/fNIRS पैच का उपयोग समवर्ती ईईजी और fNIRS रिकॉर्डिंग के लिए किया गया था । ईईजी कैप में जुड़े एफएनआईआरएस ऑप्टोड्स के प्लेसमेंट के माध्यम से समर्थन के साथ ऑप्टोड्स/इलेक्ट्रोड की व्यवस्थाएं हासिल की गई थीं । ई-प्राइम सॉफ्टवेयर द्वारा उत्पन्न समान उत्तेजनाओं के साथ एक साथ ईईजी और fNIRS डेटा अधिग्रहण किए गए थे। हम परिकल्पना करते हैं कि फ्लैंकर कार्य से जुड़े ईआरपी घटक प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स में हीमोडायनामिक प्रतिक्रियाओं के साथ एक महत्वपूर्ण संबंध प्रदर्शित कर सकते हैं। इस बीच, संयुक्त ईआरपी और fNIRS रिकॉर्डिंग बढ़ाया सटीकता के साथ मस्तिष्क सक्रियण पैटर्न की पहचान करने के लिए कई संकेत संकेतक निकाल सकते हैं । परिकल्पना का परीक्षण करने के लिए, fNIRS सेटअप और ईईजी मशीन को घटना से संबंधित फ्लैंकर कार्य के अनुरूप जटिल तंत्रिका अनुभूति तंत्र को प्रकट करने के लिए एकीकृत किया गया था।
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Protocol
प्रायोगिक परीक्षणों से पहले, सभी प्रतिभागियों ने सूचित सहमति दस्तावेजों पर हस्ताक्षर किए । वर्तमान अध्ययन के लिए प्रोटोकॉल को मकाऊ विश्वविद्यालय की आचार समिति ने मंजूरी दी थी।
1. समवर्ती ईईजी और fNIRS रिकॉर्डिंग के लिए हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर सेटिंग
- समवर्ती ईईजी-fNIRS रिकॉर्डिंग के लिए एक सिर टोपी का निर्माण करें।
- प्रतिभागियों की सिर परिधि के अनुसार उपयुक्त टोपी आकार का चयन करें। इस अध्ययन में, मध्यम आकार की टोपी का उपयोग करें क्योंकि यह अधिकांश किशोर और वयस्क प्रतिभागियों के लिए उपयुक्त है।
- प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स(चित्रा 1)में ईईजी कैप के साथ fNIRS ऑप्टोडेस के लेआउट को डिजाइन करें।
- 1919,30तकनीकों द्वारा एक ही मस्तिष्क क्षेत्र की माप सुनिश्चित करने के लिए fNIRS ऑप्टोडेस के मध्य खंड में ईईजी इलेक्ट्रोड रखें । हालांकि, ईईजी और fNIRS न्यूरोइमेजिंग विधियों दोनों के कम स्थानिक समाधान के कारण, एफएनआईआरएस चैनलों के सटीक स्थानों के बजाय fNIRS ऑप्टोडेस द्वारा कवर किए गए संबंधित मस्तिष्क क्षेत्र में इलेक्ट्रोड रखें।
- प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स में विशिष्ट लेआउट के अनुरूप fNIRS ऑप्टोडेस को पकड़ने के लिए ईईजी कैप के अंदर 22 छेद बनाएं। सिर टोपी के डिजाइन लेआउट के अनुसार fNIRS ऑप्टोडेस के स्थानों की पहचान करें और चिह्नित करें और फिर ऑप्टोडेस को रखने और ठीक करने के लिए टोपी के अंदर छेद पंच करें।
- 10-20 इंटरनेशनल सिस्टम के अनुसार ईईजी कैप (सामग्री की तालिकादेखें) की सतह के साथ 21 या 71 ईईजी इलेक्ट्रोड रखें और ऑप्टोड्स के लिए ग्रिड माउंट करें।
- प्रत्येक स्रोत-डिटेक्टर जोड़ी के बीच की दूरी को 3 सेमी के रूप में सेट करें और फिर ऑप्टोड्स को ठीक करें, जिसमें नीले ऑप्टोड्स प्रकाश डिटेक्टरों को निरूपित करते हैं जबकि लाल लोग लेजर स्रोतों का प्रतिनिधित्व करते हैं।
- सॉफ्टवेयर में ईईजी और fNIRS पोर्ट सेट करें।
- दो अलग-अलग संकेतों के सिंक्रोनाइजेशन को सुनिश्चित करने के लिए समानांतर बंदरगाह और सीरियल पोर्ट के माध्यम से उत्पन्न समय ट्रिगर का उपयोग करें।
- ईईजी प्रणाली (सामग्रीकी तालिका देखें) के लिए समानांतर बंदरगाह (उदाहरण के लिए, इस अध्ययन में एच378) सेट करें।
- fNIRS प्रणाली के लिए धारावाहिक बंदरगाह (जैसे, इस अध्ययन में 6 9600) सेट करें (सामग्री की तालिकादेखें)।
नोट: विभिन्न ईईजी और fNIRS सेटअप के बारे में पोर्ट प्रकार और संख्या को संशोधित किया जाना चाहिए। अधिक जानकारी के लिए निर्माताओं से संपर्क करें।
2. प्रायोगिक तैयारी
- 30 मिन के लिए बंद लेजर के साथ fNIRS प्रणाली को गर्म करें।
- fNIRS माप प्रणाली के लिए सभी आवश्यक ऑपरेशन मापदंडों को निर्धारित करें।
- प्रतिभागियों को ईईजी और fNIRS माप प्रणाली सहित जुड़े प्रयोगात्मक सेटअप दिखाएं।
- 10-20 इंटरनेशनल सिस्टम के हिसाब से सीजेड पॉइंट को मापें और चिह्नित करें । आयन और नाशन के बीच की दूरी के आधे हिस्से पर सीजेड की इलेक्ट्रोड स्थिति की पहचान करें और बाएं और दाएं अंतर-कर्ण इंडेंटेशन के बीच की दूरी का आधा।
- पहले प्रतिभागी के माथे के साथ टोपी के सामने के हिस्से को रखें और फिर टोपी के पीछे के खंड को गर्दन की ओर खींचें।
- पदों को मान्य करें।
- एक नरम शासक के साथ फिर से सीज़ और आयन और नाशन के बीच की दूरी को मापें, और डबल-चेक करें कि क्या यह मध्य बिंदु पर स्थित है। इसी तरह, सीजेड और लेफ्ट और राइट इंटर-कर्ण के बीच की दूरी को मापें, और डबल-चेक करें कि क्या सीज़ मिडपॉइंट पर स्थित है।
- ईईजी रिकॉर्डिंग के लिए तैयार करें।
नोट: यह अत्यधिक अनुशंसा की जाती है कि ईईजी इलेक्ट्रोड पहले स्थापित किए जाएं और फिर fNIRS ऑप्टोड्स। यदि ईईजी कंडक्टिव जेल fNIRS ऑप्टोड्स के प्लेसमेंट के लिए छेद को कवर करता है, तो ऑप्टोडेस के प्रदूषण को रोकने के लिए इसे साफ किया जाना चाहिए।- ईईजी इलेक्ट्रोड ग्रिड के छेद के माध्यम से एक कुंद सुई डालकर चालक जेल भरें।
- सभी इलेक्ट्रोड को लेबल के अनुसार ईईजी इलेक्ट्रोड ग्रिड में रखें।
- ईईजी सॉफ्टवेयर खोलें और ईईजी इलेक्ट्रोड की सिग्नल गुणवत्ता का निरीक्षण करें।
- यदि सिग्नल गुणवत्ता आवश्यकताओं (40 एमवी) को पूरा करने के लिए पर्याप्त नहीं है तो कंडिकलजी जेल को फिर से भरने के द्वारा इलेक्ट्रोड को समायोजित करें।
- यदि बाधा आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर सकी तो चालक्की जेल को फिर से भरने के द्वारा इलेक्ट्रोड को समायोजित करें।
- fNIRS रिकॉर्डिंग के लिए तैयार करें।
सावधानी: सीधे fNIRS स्रोतों की लेजर बीम के लिए प्रतिभागियों की आंखों का पर्दाफाश न करें।- fNIRS माप प्रणाली के साथ ही धारक से जुड़ी धारक बाहों के साथ ऑप्टिकल फाइबर रखें। सुनिश्चित करें कि फाइबर साफ सुथरे हैं।
- लेआउट के अनुसार छेद में ऑप्टिकल स्रोतों और डिटेक्टरों डालें।
- सिग्नल की गुणवत्ता का परीक्षण करें। यदि किसी चैनल के पास उच्च स्तरीय सिग्नल-टू-शोर अनुपात नहीं है (यानी, यदि चैनल को पीले रंग में चिह्नित किया जाता है), तो ऑप्टिकल जांच के आसपास प्रतिभागी के बालों का धीरे-धीरे निरीक्षण करें ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि ऑप्टिकल जांच और खोपड़ी के बीच कुछ भी मौजूद नहीं है।
- यदि चरण 2.8.3 सिग्नल गुणवत्ता में सुधार नहीं कर सकता है, तो सिग्नल तीव्रता को बदल दें। यदि बहुत अधिक सिग्नल है (यानी, यदि चैनल को लाल रंग में चिह्नित किया गया है), तो सिग्नल तीव्रता को बंद कर दें।
3. प्रयोग चलाएं
- प्रयोग शुरू करें जब संकेत उत्कृष्ट सिग्नल-टू-शोर अनुपात के साथ स्थिर हों और प्रतिभागी प्रयोग निर्देशों से परिचित हों। प्रायोगिक परीक्षा29,31के लिए क्लासिक फ्लैंकर प्रतिमान का प्रयोग करें ।
- प्रयोग के बाद ईईजी और एफएनआईआरएस दोनों से डेटा को सहेजें और निर्यात करें।
- ईईजी इलेक्ट्रोड और fNIRS ऑप्टिकल जांच को ध्यान से हटा दें।
4. 3डी डिजिटाइजर के साथ fNIRS ऑप्टोडेस के त्रि-आयामी (3डी) एमएएनआई निर्देशांक का मापन
- प्रतिभागियों को एक कुर्सी पर बैठकर सेंसर के साथ चश्मा पहनने दें।
- कंप्यूटर पर डिजिटाइजर सॉफ्टवेयर खोलें। सुनिश्चित करें कि 3डी डिजिटाइजर सिस्टम एक उपयुक्त कॉम पोर्ट के माध्यम से कंप्यूटर के संबंध में है।
- ऑप्टोड्स सेटिंग फ़ाइल का लेआउट लोड करें।
- स्क्रीन के साथ-साथ 3डी डिजिटाइजर स्टाइलस को प्रमुख पदों (एनजेड, इज़, बाएं कान, दाएं कान, दाएं कान, सीजेड) में ले जाएं और स्टाइलस पर बटन दबाएं।
- ऑप्टिकल स्रोतों और डिटेक्टरों को स्थानीयकृत करें
- 3डी का निर्यात फ़ाइलों का समन्वय करता है।
5. डेटा विश्लेषण
- fNIRS डेटा विश्लेषण
- मैटलैब 2019 के साथ एनआईआरएस-एसपीएम में पंजीकरण विकल्प का उपयोग करके 3डी एमएएनआई डेटा को संसाधित करें। चुनें: स्टैंड-अलोन स्थानिक पंजीकरण । 3डी डिजिटाइज के साथ। पहले सहेजे गए दूसरों और मूल टेक्स्ट फ़ाइलों को चुनें और फिर पंजीकरणका चयन करें।
- होमर 2 सॉफ्टवेयर32के साथ प्री-प्रोसेस एफएनआईआरएस सिग्नल।
- कच्चे डेटा को विभिन्न तरंगदैर्ध्य के लिए ऑप्टिकल घनत्व परिवर्तनों में परिवर्तित करें और संशोधित बीयर-लैम्बर्ट कानून का उपयोग करके विभिन्न समय बिंदुओं पर एचबीओ की एकाग्रता परिवर्तनों में और परिवर्तित करें। आम तौर पर, आम तौर पर अंतर पथ लंबाई कारक (डीपीएफ) आयु, लिंग और तरंगदैर्ध्य से प्रभावित मूल्य, और स्रोत और डिसेटर33,34 के बीच की दूरी 6है,जो पिछले अध्ययनों34,,35से औसत डीपीएफ के समान है।
- मोशन करेक्शन के लिए होमर2 fNIRS प्रोसेसिंग पैकेज से स्पॉनमोशन आर्ट्यूज डिटेक्शन एल्गोरिदम का उपयोग करें। साहित्य36के आधार पर गति सुधार के उपयुक्त तरीकों का चयन करें .
- कच्चे हीमोग्लोबिन निरंतर डेटा को 0.2 हर्ट्ज के कम-पास फिल्टर और बाद में 0.015 हर्ट्ज के उच्च पास फिल्टर द्वारा संसाधित करें।
- औसत मूल्यों को विभाजित करके हीमोडायनामिक सिग्नल आयाम को सामान्य करें।
- 3डी डिजिटाइजर जानकारी के आधार पर प्रत्येक चैनल के लिए fNIRS डेटा जनरेट करें। आगे के विश्लेषण के लिए एनआईआरएस-एसपीएम की प्रतिगमन गणना के अनुसार बेहतर ललाट प्रांतस्था (एसएफसी) में 100% या उससे अधिक पंजीकरण की संभावना वाले चैनलों का चयन करें।
- ऑक्सीजन हीमोग्लोबिन (एचबीओ) एकाग्रता परिवर्तन के चरम मूल्यों का निर्यात करें।
नोट: इस अध्ययन में, उनके उच्च सिग्नल-टू-शोर अनुपात के कारण केवल एचबीओ संकेतों का विश्लेषण किया गया था। आगे के विश्लेषण के लिए प्रत्येक प्रतिभागी से प्रत्येक चैनल के लिए रन-औसतएचबीओ डेटा के पीक मूल्य निकाले गए थे।
- ईईजी डेटा प्रोसेसिंग
नोट: ईईजीलैब के साथ ऑफलाइन ईईजी डेटा विश्लेषण किया गया था। एफजेड में केवल N200 वर्तमान अध्ययन के लिए दिलचस्प घटक था। सभी इलेक्ट्रोड को विरूपण साक्ष्य टोपोग्राफी के आंतरिक मॉडल का उपयोग करके आंखों की गतिविधियों को दूर करने के लिए एक स्वचालित विरूपण साक्ष्य सुधार के अधीन किया गया था। सतत ईईजी डेटा को तब लक्ष्य और गैर-लक्ष्य उत्तेजनाओं के अनुसार विभिन्न परीक्षणों में विभाजित किया गया था, जिसमें प्रत्येक परीक्षण के लिए युग 2500 एमएस तक चला, जिसमें 500 एमएस (बेसलाइन युग) की पूर्व-प्रोत्साहन अवधि और 2000 एमएस (कार्य युग) की एक उत्तेजना अवधि शामिल थी।- प्लगइन्स का उपयोग करके कच्चे ईईजी डेटा फ़ोल्डर को ईईजीलैब में लोड करें। इस अध्ययन में बीडीएफ फाइल के लिए बायोसिग प्लगइन चुनें।
नोट: कृपया ईईजी डेटा फ़ाइल प्रारूप के अनुसार एक उपयुक्त प्लगइन चुनें। - EEGLAB37के लिए चैनल स्थान की जानकारी निर्धारित करें। कैप की संबंधित स्थान फ़ाइल लोड करें।
- ईआरपीएलएबी में इलेक्ट्रोड को री-रेफरेंस करें, जो ईईजीलैब का एक प्लगइन है। संदर्भ इलेक्ट्रोड के रूप में मास्टिफाइड में रखे गए चैनलों को चुनें।
- ईआरपीएलएबी37में ईईजी डेटा युग ों और बिन फ़ाइलों के आधार पर निकालें।
- ईआरपीएलबी में ईईजी डेटा सेगमेंट को 30Hz की कटऑफ के साथ कम आवृत्तियों को फ़िल्टर करके और 0.1 हर्ट्ज की कटऑफ के साथ उच्च आवृत्तियों को फ़िल्टर करके एफआईआर फ़िल्टर का उपयोग करके फ़िल्टर करें।
- ईईजीलैब में स्वतंत्र घटक विश्लेषण के साथ नेत्र ईईजी कलाकृतियों को हटा दें।
- ईआरपीएलएबी में किसी भी चैनल पर ± 100 माइक्रोवी से अधिक आयाम मूल्यों के साथ ईईजी डेटा सेगमेंट को अस्वीकार करें।
- ईआरपीएलबी में ईईजी डेटा सेगमेंट का औसत।
नोट: ये आम तौर पर इस्तेमाल किया डेटा विश्लेषण विधि और ईईजी और fNIRS डेटा प्रसंस्करण के लिए सॉफ्टवेयर हैं । कई प्रसंस्करण सॉफ्टवेयर और तरीके उपलब्ध हैं।
- प्लगइन्स का उपयोग करके कच्चे ईईजी डेटा फ़ोल्डर को ईईजीलैब में लोड करें। इस अध्ययन में बीडीएफ फाइल के लिए बायोसिग प्लगइन चुनें।
- सहसंबंध गणना
- पियर्सन सहसंबंध विश्लेषण का उपयोग करके fNIRS और ईईजी रिकॉर्डिंग के बीच संबंध उत्पन्न करें।
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Representative Results
चित्रा 2 सभी चैनलों के लिए एचबीओ संकेतों को दर्शाता है जबकि चित्रा 3 फ्लैंकर टास्क की दो शर्तों के लिए एफजेड और एफजेड में ईआरपी प्रदर्शित करता है। एफइग्चर 4 सचित्र पियर्सन सहसंबंध विश्लेषण परिणामों से पता चला है कि एसएफसी में fNIRS संकेतों असंगत हालत(पीएंड लेफ्टिनेंट 0.05) के लिए एफजेड में ईआरपी N200 घटक के साथ एक महत्वपूर्ण संबंध प्रदर्शित किया । हालांकि, अनुकूल स्थितियों(पीएंड जीटी0.05) के लिए यह मामला नहीं है।
चित्रा 1. fNIRS हेडसेट प्लेसमेंट और चैनल विन्यास। डिजिटाइज्ड ऑप्टोड्स लेआउट को एमएएनआई समन्वय प्रणाली में परिवर्तित कर दिया जाता है और फिर मस्तिष्क प्रांतस्था के साथ छा जाता है कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।
चित्रा 2. एचबीओ फ्लैंकर टास्क से जुड़े सभी चैनलों के लिए संकेत देता है। गुलाबी घटता असंगत स्थिति को निरूपित करता है जबकि हरे लोग अनुकूल स्थिति का संकेत देते हैं। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।
चित्रा 3. एफजेड और एफजेड इलेक्ट्रोड के लिए ईआरपी सिग्नल। काले घटता असंगत स्थिति को परिभाषित करते हैं जबकि लाल लोग अनुकूल स्थिति को निरूपित करते हैं। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें ।
चित्रा 4: असंगत स्थिति के लिए बेहतर ललाट प्रांतस्था (एसएफसी) के साथ ईआरपी N200 और एचबीओ संकेतों के बीच संबंध। दोनों मापन ों के बीच प्रतिगमन गुणांक 0.59, पी = 0.027 है। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।
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Discussion
इस प्रोटोकॉल में, संयुक्त ईईजी और fNIRS रिकॉर्डिंग पूरे मस्तिष्क के तंत्रिका संकेतों और प्रीफ्रंटल प्रांतस्था की समवर्ती हीमोडायनामिक प्रतिक्रियाओं को रिकॉर्ड करके एक घटना से संबंधित फ्लैंकर प्रतिमान से जुड़े मस्तिष्क सक्रियण पैटर्न की जांच करने के लिए किया गया था। ईआरपी परिणामों से पता चला है कि एफजेड में N200 अनुकूल और असंगत स्थितियों (पी = 0.037) को काफी अलग करने में सक्षम था। इस बीच, एसएफसी (चैनल 21) में एचबीओ संकेतों ने भी अनुकूल और असंगत स्थितियों के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर प्रदर्शित किया, जिसने प्रतिक्रियाओं को दबाने की क्षमता की महत्वपूर्ण भूमिका का प्रदर्शन किया जिसमें फ्लैंकर टास्क (पीएफडीआर = 0.041) से जुड़े मस्तिष्क संज्ञानात्मक कार्य शामिल थे।
इसके अलावा, एफजेड में N200 ने असंगत स्थिति के लिए एसएफसी (चैनल 21) में हीमोडायनामिक प्रतिक्रिया के साथ एक महत्वपूर्ण संबंध दिखाया, हालांकि यह अनुकूल एक के लिए मामला नहीं था। प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स में मस्तिष्क सक्रियण उच्च संज्ञानात्मक कार्यों के साथ दृढ़ता से सहसंबद्ध है, जिसे स्थानिक डोमेन में उच्च सिग्नल-टू-शोर अनुपात के साथ fNIRS द्वारा आसानी से पहचाना जा सकता है। हालांकि, एक ही फ्लैंकर कार्य से जुड़े ईईजी द्वारा पता लगाया गया तंत्रिका गतिविधि (एन200) ज्यादातर उच्च संवेदनशीलता और उच्च लौकिक संकल्प के साथ पार्श्व प्रांतस्था में प्रकट होता है। एफजेड में N200 ने दो स्थितियों के बीच संज्ञानात्मक अंतर का प्रदर्शन किया, जबकि fNIRS संकेतों ने दो स्थितियों के बीच प्रीफ्रंटल क्षेत्र में दमन समारोह के अंतर को दर्शाया। पता चला कि अनुभूति ने फ्लैंकर टास्क के दौरान एग्जीक्यूटिव कंट्रोल के साथ अहम रिश्ता दिखाया । यह मुख्य कारण हो सकता है कि एफजेड में N200 ने एसएफसी में हीमोडायनामिक प्रतिक्रिया के साथ एक महत्वपूर्ण संबंध प्रदर्शित किया।
इस प्रोटोकॉल में, हमने बताया कि कैसे जुड़े ईईजी और fNIRS रिकॉर्डिंग का संचालन करने के लिए और कैसे घटना से संबंधित क्षमता का विश्लेषण करने के लिए और प्रीफ्रंटल प्रांतस्था में हीमोग्लोबिन एकाग्रता परिवर्तन को मापने के लिए । विभिन्न सेटअप का सिंक्रोनाइजेशन दो हार्डवेयर सिस्टम के संलयन के लिए एक आवश्यक चिंता का विषय है। इस बीच, घटना से संबंधित ट्रिगर समवर्ती ईईजी और fNIRS रिकॉर्डिंग के कार्य डिजाइन के लिए भी महत्वपूर्ण निशान है ।
संयुक्त ईईजी और fNIRS रिकॉर्डिंग विभिन्न संज्ञानात्मक कार्यों अंतर्निहित तंत्रिका तंत्र की जांच के लिए तकनीकका वादा कर रहे हैं। संक्षेप में, हमने एक फ्लैंकर टास्क के दौरान समवर्ती ईईजी और fNIRS डेटा सफलतापूर्वक प्राप्त किया। निष्कर्षों से संकेत मिलता है कि fNIRS हीमोडायनामिक प्रतिक्रिया और ईआरपी घटक N200 काफी सहसंबद्ध थे, जो Flanker कार्य के साथ जुड़े संज्ञानात्मक तंत्र के विभिन्न दृष्टिकोण ों का प्रदर्शन किया । मल्टी-मॉडल न्यूरोइमेजिंग परिणाम विभिन्न विलंबताओं और सक्रियण क्षेत्रों के साथ मस्तिष्क अनुभूति में योगदान करने में संयुक्त ईईजी और fNIRS तकनीक की एक आवश्यक भूमिका का समर्थन करते हैं, जो फ्लैंकर कार्य के तंत्रिका तंत्र की समझ में सुधार के लिए एक नया अवसर प्रशस्त करता है।
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Disclosures
लेखकों के पास खुलासा करने के लिए कुछ नहीं है ।
Acknowledgments
यह काम उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग क्लस्टर (एचपीसीसी) में भाग में किया गया था, जिसे मकाऊ विश्वविद्यालय के सूचना और संचार प्रौद्योगिकी कार्यालय (आईसीटीओ) द्वारा समर्थित किया जाता है। इस अध्ययन को MYRG2019-00082-FHS और MYRG 2018-00081-FHS द्वारा मकाऊ में मकाऊ विश्वविद्यालय से अनुदान, और भी विज्ञान और प्रौद्योगिकी विकास कोष, मकाऊ एसएआर (FDCT 0011/2018/A1 और FDCT 025/2015/A1) द्वारा वित्त पोषित द्वारा समर्थित किया गया था ।
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| EEG cap | EASYCAP GmbH | - | - |
| EEG system | BioSemi | - | - |
| fNIRS system | TechEn | - | CW6 System |
References
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