Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Neuroscience
Click here for the English version

Neuroscience

إجراء تصوير كهربي متزامن وتسجيلات تصوير مطيافة وظيفية بالقرب من الأشعة تحت الحمراء مع مهمة فلانكر

Published: May 24, 2020 doi: 10.3791/60669
Automatic Translation
1,2, 2, 2, 1,2, 1,2
1Centre for Cognitive and Brain Sciences, University of Macau, 2Faculty of Health Sciences, University of Macau

Summary

ويصف هذا البروتوكول كيفية تنفيذ تسجيلات تخطيط كهربية الدماغ وfNIRS المتزامنة وكيفية فحص العلاقة بين بيانات تخطيط كهربية الدماغ وبيانات fNIRS.

Abstract

توفر تسجيلات EEG و fNIRS المتزامنة فرصة ممتازة للحصول على فهم كامل للآلية العصبية للمعالجة المعرفية من خلال فحص العلاقة بين الإشارات العصبية وإشارات الهيموديناميكية. تخطيط كهربية الدماغ هي تقنية الكهربية الفسيولوجية التي يمكن قياس النشاط العصبي السريع للقشرة، في حين fNIRS يعتمد على الاستجابات الدموية لاستنتاج تنشيط الدماغ. يمكن الجمع بين تقنيات التصوير العصبي EEG و fNIRS تحديد المزيد من الميزات والكشف عن المزيد من المعلومات المرتبطة بعمل الدماغ. في هذا البروتوكول، تم إجراء قياسات EEG-fNIRS المنصهرة للتسجيلات المتزامنة للإمكانات الكهربائية المستحضرة والاستجابات الهيموديناميكية أثناء مهمة Flanker. وبالإضافة إلى ذلك، قُدمت ونوقشت بالتفصيل الخطوات الحاسمة لإنشاء نظام المعدات والبرامجيات، فضلا عن إجراءات الحصول على البيانات وتحليلها. ومن المتوقع أن يمهد البروتوكول الحالي سبيلاً جديداً لتحسين فهم الآليات العصبية الكامنة وراء مختلف العمليات المعرفية باستخدام إشارات تخطيط كهربية الدماغ وإشارات fNIRS.

Introduction

تهدف هذه الدراسة إلى تطوير بروتوكول عمل للكشف عن نمط التنشيط العصبي الذي تقوم عليه مهمة Flanker باستخدام تقنيات EEG وfNIRS المنصهرة. ومن المثير للاهتمام أن تسجيلات fNIRS-EEG المتزامنة تسمح بتفتيش العلاقة بين الإشارات الهيموديناميكية في قشرة الجبهية ومختلف المكونات المحتملة المرتبطة بالحدث (ERP) في الدماغ بأكمله المرتبط بمهمة Flanker.

إن دمج مختلف طرائق التصوير العصبي غير الباضعة بما في ذلك التحليل الطيفي الوظيفي شبه بالأشعة تحت الحمراء (fNIRS) ، وتصوير الدماغ الكهربائي (EEG) ، والتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) أمر ضروري لتحسين فهم أين ومتى تجري معالجة المعلومات في الدماغ1،2،3. بالإضافة إلى ذلك، هناك إمكانية للجمع بين fNIRS وEEG لدراسة العلاقة بين النشاط العصبي المحلي والتغيرات اللاحقة في الاستجابات الهيموديناميكية، حيث يمكن أن تكون EEG و fNIRS مكملة في الكشف عن الآلية العصبية للوظيفة المعرفية للدماغ البشري. fNIRS هو أسلوب التصوير العصبي الوظيفي القائم على الأوعية الدموية التي تعتمد على الاستجابات الهيموديناميكية لاستنتاج تنشيط الدماغ. يقيس fNIRS الأوكسيهيموجلوبين النسبي (HbO) وdeoxyhemoglobin (HbR) تغيرات التركيز في قشرة الدماغ ، والتي تلعب دورًا مهمًا في دراسة المعالجة المعرفية3،4،5،6،7. وفقا لآلية اقتران الأوعية الدموية العصبية والأيضية العصبية8، يصاحب تغيير النشاط العصبي المحلي المرتبط بالمعالجة المعرفية بشكل عام تعديلات لاحقة في تدفق الدم المحلي والأكسجين في الدم مع تأخير 4-7 ثوان. ومن الواضح أن اقتران الأوعية الدموية العصبية هو على الأرجح محول السلطة، الذي يدمج ديناميات سريعة من النشاط العصبي في مدخلات الأوعية الدموية من الديناميكا الدموية بطيئة9. على وجه التحديد، يستخدم fNIRS في الغالب لفحص النشاط العصبي الوعائي في الفص الجبهي، وخاصة قشرة الجبهية المسؤولة عن الوظائف المعرفية العالية، مثل الوظائف التنفيذية10،,11،,12،الاستدلال والتخطيط13،صنع القرار14،والإدراك الاجتماعي والحكم الأخلاقي15. ومع ذلك ، فإن الاستجابات الهيموديناميكية التي تقاس بfNIRS تلتقط النشاط العصبي بشكل غير مباشر فقط بدقة زمنية منخفضة ، في حين يمكن أن تقدم تخطيط كهربية الدماغ مقاييس دقيقة ومباشرة مؤقتًا للأنشطة العصبية. وبالتالي، فإن الجمع بين تسجيل تخطيط كهربية الدماغ وfNIRS يمكن أن يحدد المزيد من الميزات ويكشف عن المزيد من المعلومات المرتبطة بعمل الدماغ.

والأهم من ذلك، تم إجراء اقتناء متعددة الوسائط من EEG وإشارات fNIRS لفحص تنشيط الدماغ الكامنة وراء مختلف المهام المعرفية16،17،18،19،20،,2121،22 أو واجهة الدماغ والكمبيوتر23،24. وعلى وجه الخصوص، تم تنفيذ تسجيلات تخطيط موارد المؤسسات المتزامنة (الإمكانات المرتبطة بالحدث) وتسجيلات fNIRS استناداً إلى نموذج oddball السمعي المرتبط بالحدث1، والذي يمكن فيه لـ fNIRS تحديد التغيرات الهيموديناميكية في القشرة الجبهية بعد عدة ثوان من ظهور مكون P300. كما أظهر هوروفيتز وآخرون القياسات المتزامنة لإشارات fNIRS ومكون P300 خلال مهمة معالجة دلالية25. ومن المثير للاهتمام، أظهرت الدراسات السابقة القائمة على تسجيلات EEG وfNIRS المتزامنة أن P300 خلال محفزات oddball أظهرت ارتباطًا كبيرًا مع إشارات fNIRS26. تم اكتشاف أن التدابير متعددة الوسائط لديها القدرة على الكشف عن الآلية العصبية المعرفية الشاملة القائمة على النموذج المرتبط بالحدث26. وإلى جانب مهمة oddball ، فإن مهمة Flanker المرتبطة بمكون تخطيط موارد المؤسسات N200 هي أيضًا نموذج مهم ، والذي يمكن استخدامه للتحقيق في الكشف عن القدرة المعرفية وتقييمها مع عناصر تحكم صحية والمرضى الذين يعانون من اضطرابات مختلفة. على وجه التحديد، N200 كان عنصرا سلبيا أن قمم 200-350 مللي ثانية من القشرة الأمامية الأمامية الأمامية27 والقشرة الزمنية متفوقة28. على الرغم من أن الدراسات السابقة درست العلاقة بين القشرة الأمامية العليا والتذبذب ألفا في مهمة فلانكر29، لم يتم استكشاف العلاقة بين سعة N200 والاستجابات الدموية أثناء مهمة Flanker.

في هذا البروتوكول، تم استخدام التصحيح EEG/fNIRS محلية الصنع على أساس غطاء EEG القياسي لتسجيلات EEG وfNIRS المتزامنة. وقد تحققت ترتيبات الأوبتودات/الأقطاب الكهربائية مع الدعم من خلال وضع الأوبوديس fNIRS المنصهرة في غطاء تخطيط كهربية الدماغ. تم تنفيذ عمليات الاستحواذ على بيانات EEG و fNIRS في وقت واحد بنفس مهام المحفزات التي تم إنشاؤها بواسطة برنامج E-prime. نحن نفترض أن مكونات تخطيط موارد المؤسسات المرتبطة بمهمة Flanker يمكن أن تظهر ارتباطًا كبيرًا مع الاستجابات الهيموديناميكية في قشرة الجبهية. وفي الوقت نفسه، يمكن لتسجيلات تخطيط موارد المؤسسات وfNIRS المدمجة استخراج مؤشرات إشارة متعددة لتحديد أنماط تنشيط الدماغ بدقة معززة. لاختبار الفرضية ، تم دمج إعداد fNIRS وآلة EEG للكشف عن آلية الإدراك العصبي المعقدة المقابلة لمهمة Flanker ذات الصلة بالحدث.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

وقبل إجراء الاختبارات التجريبية، وقع جميع المشاركين على وثائق الموافقة المستنيرة. ووافقت لجنة الأخلاقيات بجامعة ماكاو على بروتوكول هذه الدراسة.

1. إعداد الأجهزة والبرامج لتسجيلات EEG و fNIRS المتزامنة

  1. بناء غطاء الرأس لتسجيلات EEG-fNIRS المتزامنة.
    1. حدد حجم الغطاء المناسب وفقًا لمحيط الرأس للمشاركين. في هذه الدراسة، استخدم غطاء متوسط الحجم لأنه مناسب لمعظم المشاركين في المراهقين والبالغين.
    2. تصميم تخطيط optodes fNIRS جنبا إلى جنب مع غطاء تخطيط كهربية الدماغ في قشرة الجبهية(الشكل 1).
      1. ضع أقطاب تخطيط كهربية الدماغ في القسم الأوسط من الأوفيدس fNIRS لضمان قياس نفس منطقة الدماغ من خلال التقنيتين19،30. ومع ذلك ، بسبب انخفاض الاستبانة المكانية لكل من أساليب التصوير العصبي EEG و fNIRS ، ضع الأقطاب الكهربائية في منطقة الدماغ المقابلة التي تغطيها optodes fNIRS بدلاً من المواقع الدقيقة لقنوات fNIRS.
      2. جعل 22 حفرة داخل غطاء تخطيط كهربية الدماغ لعقد optodes fNIRS تمشيا مع تخطيط محددة في قشرة الجبهية. تحديد ووضع علامة على مواقع optodes fNIRS وفقا لتخطيط مصممة من غطاء الرأس ومن ثم ثقب ثقوب داخل الغطاء لوضع وإصلاح optodes.
      3. ضع 21 أو 71 أقطاب تخطيط كهربية الدماغ على طول سطح غطاء EEG (انظر جدول المواد)وفقًا للنظام الدولي 10-20 وتركيب الشبكات للoptodes.
    3. تعيين المسافة بين كل زوج المصدر كاشف 3 سم ومن ثم إصلاح optodes، التي optodes الزرقاء تدل على أجهزة الكشف عن الضوء في حين أن تلك الحمراء تمثل مصادر الليزر.
  2. تعيين منافذ EEG و fNIRS في البرنامج.
  3. استخدم مشغلات الوقت التي تم إنشاؤها من خلال المنفذ المتوازي والمنفذ التسلسلي لضمان مزامنة إشتين مختلفتين.
    1. تعيين المنفذ الموازي (على سبيل المثال، H378 في هذه الدراسة) لنظام تخطيط كهربية الدماغ (انظر جدول المواد).
    2. تعيين المنفذ التسلسلي (على سبيل المثال، 6 9600 في هذه الدراسة) لنظام fNIRS (انظر جدول المواد).
      ملاحظة: يجب تعديل نوع المنفذ والرقم فيما يتعلق بإعدادات EEG و fNIRS المختلفة. يرجى الاتصال بالشركات المصنعة للحصول على مزيد من المعلومات.

2- الإعداد التجريبي

  1. قم بتسخين نظام fNIRS بأشعة الليزر التي تم تشغيلها لمدة 30 دقيقة.
  2. تعيين كافة معلمات التشغيل الضرورية لنظام قياس fNIRS.
  3. إظهار الإعداد التجريبي المنصهر بما في ذلك أنظمة قياس تخطيط كهربية الدماغ وfNIRS للمشاركين.
  4. قياس ووضع علامة على نقطة CZ وفقا للنظام الدولي 10-20. تحديد موضع القطب الكهربائي لـ Cz في نصف المسافة بين الإنيون والأشرار ونصف المسافة بين المسافات البادئة بين اليسار واليمين بين المسافات السمعية.
  5. ضع الجزء الأمامي من الغطاء على طول جبين المشارك أولاً ثم اسحب القسم الخلفي من الغطاء نحو الرقبة.
  6. التحقق من صحة المناصب.
    1. قياس المسافة بين Cz وinion وnasion مرة أخرى مع مسطرة ناعمة، والاختيار المزدوج ما إذا كان موجودا في نقطة الوسط. وبالمثل، قياس المسافة بين Cz واليسار واليمين بين السمعيات، والتحقق مرة أخرى ما إذا كان يقع Cz في نقطة الوسط.
  7. الاستعداد لتسجيلات تخطيط كهربية الدماغ.
    ملاحظة: من المستحسن بشدة أن يتم إعداد أقطاب تخطيط كهربية الدماغ أولاً ثم optodes fNIRS. إذا كان هلام موصل تخطيط كهربية الدماغ يغطي الثقوب لوضع optodes fNIRS ، يجب تنظيفه لمنع تلوث optodes.
    1. ملء هلام موصل عن طريق إدراج إبرة حادة من خلال ثقوب شبكة القطب EEG.
    2. ضع جميع الأقطاب الكهربائية في شبكة أقطاب تخطيط كهربية الدماغ وفقًا للتسميات.
    3. افتح برنامج EEG وتفقد جودة الإشارة لأقطاب EEG.
    4. إعادة تعديل القطب عن طريق إعادة ملء هلام موصل إذا كانت جودة الإشارة ليست جيدة بما فيه الكفاية لتلبية الاحتياجات (40 mV).
    5. إعادة تعديل القطب عن طريق إعادة ملء هلام موصل إذا كان المعاوقة لا يمكن أن تلبي المتطلبات.
  8. الاستعداد لتسجيلات fNIRS.
    تحذير: لا تعرض عيون المشاركين لشعاع الليزر من مصادر fNIRS مباشرة.
    1. ضع الألياف البصرية على طول الأسلحة حامل تعلق على نظام قياس fNIRS وكذلك حامل. تأكد من أن الألياف مرتبة ومرتبة.
    2. إدراج المصادر البصرية وأجهزة الكشف في الثقوب وفقا للتخطيط.
    3. اختبار جودة الإشارة. إذا لم يكن لدى القناة نسبة إشارة إلى ضوضاء عالية المستوى (أي إذا تم وضع علامة على القناة باللون الأصفر)، ففحص بلطف شعر المشارك المحيط بالمجسات البصرية للتأكد من عدم وجود أي شيء بين المسبار البصري وفروة الرأس.
    4. إذا لم تتمكن الخطوة 2.8.3 من تحسين جودة الإشارة، فقم بتشغيل شدة الإشارة. إذا كان هناك الكثير من الإشارات (أي إذا تم وضع علامة على القناة باللون الأحمر)، فرفض شدة الإشارة.

3. تشغيل التجربة

  1. ابدأ التجربة عندما تكون الإشارات مستقرة مع نسبة إشارة إلى ضوضاء ممتازة ويكون المشاركون على دراية بإرشادات التجربة. استخدام نموذج فلانكر الكلاسيكية للاختبار التجريبي29,31.
  2. بعد التجربة، حفظ وتصدير البيانات من كل من EEG وfNIRS.
  3. إزالة أقطاب تخطيط كهربية الدماغ وتحقيقات بصرية fNIRS بعناية.

4. قياس الإحداثيات ثلاثية الأبعاد (3D) MNI من optodes fNIRS مع رقمي ثلاثي الأبعاد

  1. دع المشاركين الجلوس على كرسي وارتداء النظارات مع جهاز الاستشعار.
  2. افتح برنامج المنالمنكة على الكمبيوتر. تأكد من أن نظام الالتقاط الرقمي ثلاثي الأبعاد يرتبط بالكمبيوتر من خلال منفذ COM مناسب.
  3. تحميل تخطيط ملف إعداد optodes.
  4. حرك قلم السماعة ثلاثية الأبعاد عبر المواضع الرئيسية (Nz, Iz, الأذن اليسرى والأذن اليمنى Cz) مع الشاشة واضغط على الزر الموجود على القلم.
  5. توطين المصادر البصرية وأجهزة الكشف
  6. تصدير ملفات الإحداثيات ثلاثية الأبعاد.

5 - تحليل البيانات

  1. تحليل بيانات fNIRS
    1. قم بمعالجة تنسيق MNI ثلاثي الأبعاد للبيانات باستخدام خيار التسجيل في NIRS-SPM مع MATLAB 2019. حدد: التسجيل المكاني المستقل | مع رقمنة ثلاثية الأبعاد. اختر الآخرين الذين تم حفظها مسبقًا والملفات النصية الأصلية ثم حدد التسجيل.
    2. إشارات fNIRS قبل العملية مع برنامج Homer232.
      1. تحويل البيانات الخام إلى تغيرات الكثافة البصرية لأطوال موجية مختلفة وتحويلها إلى تغييرات تركيز HbO في نقاط زمنية مختلفة باستخدام قانون بير لامبرت المعدل. بشكل عام، عادة ما تكون قيمة عامل طول المسار التفاضلي (DPF) المتأثرة بالعمر والجنس والطول الموجي، والمسافة بين المصدر والديسيتور33،34 هي 6 ، وهي مماثلة لمتوسط DPF من الدراسات السابقة34،35.
      2. استخدام حركة spline الحركة الكشف عن خوارزمية من حزمة معالجة هوميروس2 fNIRS لتصحيح الحركة. يرجى اختيار الطرق المناسبة لتصحيح الحركة على أساس الأدب36.
      3. معالجة البيانات المستمرة الهيموجلوبين الخام من قبل مرشح تمريرمنخفضة من 0.2 هرتز وبعد ذلك مرشح تمرير عالية من 0.015 هرتز.
      4. تطبيع سعة الإشارة الهيموديناميكية عن طريق تقسيم القيم المتوسطة.
      5. إنشاء بيانات fNIRS لكل قناة استنادًا إلى معلومات الرقمية ثلاثية الأبعاد. حدد القنوات التي لديها احتمال تسجيل 100٪ أو أكثر في القشرة الأمامية العليا (SFC) وفقًا لحساب الانحدار في NIRS-SPM لمزيد من التحليل.
      6. تصدير القيم القصوى للتغيرات تركيز الهيموغلوبين الأكسجين (HbO).
        ملاحظة: في هذه الدراسة، تم تحليل إشارات HbO فقط بسبب نسبة الإشارة إلى الضوضاء العالية. تم استخراج القيم القصوى لبيانات HbO التي تم متوسطها لكل قناة من كل مشارك لمزيد من التحليل.
  2. معالجة بيانات تخطيط كهربية الدماغ
    ملاحظة: تم إجراء تحليل بيانات تخطيط كهربية الدماغ دون اتصال مع EEGLAB. فقط N200 في Fz كان العنصر المثير للاهتمام لهذه الدراسة. خضعت جميع الأقطاب الكهربائية لتصحيح أثري تلقائي لإزالة حركات العين باستخدام نموذج داخلي من طوبوغرافيات التحف. ثم تم تقسيم بيانات تخطيط كهربية الدماغ المستمرة إلى تجارب مختلفة وفقًا للمحفزات المستهدفة وغير المستهدفة ، حيث استمرت حقبة كل تجربة 2500 مللي ثانية ، والتي تنطوي على فترة ما قبل التحفيز مدتها 500 مللي ثانية (حقبة الأساس) وفترة ما بعد التحفيز من 2000 مللي ثانية (حقبة المهمة).
    1. تحميل مجلد بيانات EEG الخام في EEGLAB باستخدام الإضافات. اختر البرنامج المساعد BIOSIG لملف BDF في هذه الدراسة.
      ملاحظة: يرجى اختيار البرنامج المساعد المناسب وفقا لتنسيق ملف بيانات تخطيط كهربية الدماغ.
    2. تعيين معلومات موقع القناة لـ EEGLAB37. تحميل ملف الموقع المقابل للغطاء.
    3. إعادة الإشارة إلى الأقطاب الكهربائية في ERPLAB ، وهو أحد المكونات الإضافية لـ EEGLAB. اختر القنوات الموضوعة في المصطواري كأقطاب كهربائية مرجعية.
    4. استخراج العهود بيانات تخطيط كهربية الدماغ على أساس الحدث وملفات بن في ERPLAB37.
    5. قم بتصفية أجزاء بيانات تخطيط كهربية الدماغ في ERPLAB باستخدام فلتر FIR عن طريق تصفية الترددات المنخفضة مع قطع 30Hz وعن طريق تصفية الترددات العالية مع قطع 0.1 هرتز.
    6. إزالة القطع الأثرية EEG العين مع تحليل المكونات المستقلة في EEGLAB.
    7. رفض شرائح بيانات تخطيط كهربية الدماغ التي تتجاوز قيم السعة ± 100 ميكروفولت في أي قناة في ERPLAB.
    8. متوسط قطاعات بيانات تخطيط كهربية الدماغ في ERPLAB.
      ملاحظة: هذه هي طريقة تحليل البيانات المستخدمة بشكل عام والبرنامج لمعالجة EEG وبيانات fNIRS. هناك العديد من برامج المعالجة والأساليب المتاحة.
  3. حساب الارتباط
    1. إنشاء العلاقة بين تسجيلات fNIRS وEEG باستخدام تحليل ارتباط Pearson.
    4. ط>

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

ويبين الشكل 2 إشارات HbO لجميع القنوات في حين يعرض الشكل 3 خطط البحث المتكاملة في Fz و FCz لشرطين مهمة Flanker. Figure 4 يوضح نتائج تحليل الارتباط بيرسون أظهرت أن إشارات fNIRS في SFC أظهرت علاقة كبيرة مع عنصر تخطيط موارد المؤسسات N200 في Fz لحالة غير متوافقة(P<0.05). ومع ذلك، هذا ليس هو الحال بالنسبة للشروط المتطابقة(P> 0.05).

Figure 1
الشكل 1. وضع سماعة الرأس fNIRS وتكوين القناة. يتم تحويل تخطيط الأوتودات الرقمية إلى نظام إحداثيات MNI ثم تداخلعلى قشرة الدماغ يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 2
الشكل 2 - ما إذا كانت هناك نسبة إشارات HbO لجميع القنوات المرتبطة بمهمة Flanker. المنحنيات الوردية تدل على حالة غير متطابقة في حين أن تلك الخضراء تشير إلى شرط متطابقة. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 3
الشكل 3 - ما إذا كانت هناك نسبة إشارات تخطيط موارد المؤسسات لأقطاب Fz و FCz. تحدد المنحنيات السوداء الحالة غير المتطابقة بينما تشير المنحنيات الحمراء إلى الشرط المتطابق. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Figure 4
الشكل 4: الارتباط بين إشارات تخطيط موارد المؤسسات N200 وHbO على طول القشرة الأمامية العليا (SFC) للحالة غير المتطابقة. معامل الانحدار بين القياسين هو 0.59، p = 0.027. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

في هذا البروتوكول، تم إجراء تسجيلات EEG و fNIRS مجتمعة لفحص أنماط تنشيط الدماغ التي تنطوي على نموذج فلانكر ذات الصلة بالحدث من خلال تسجيل الإشارات العصبية للدماغ بأكمله والاستجابات الهيموديناميكية المتزامنة لقشرة الجبهية. وأظهرت نتائج تخطيط موارد المؤسسة أن N200 في Fz كان قادراً على التمييز بشكل كبير بين الظروف المتطابقة وغير المتطابقة (P = 0.037). وفي الوقت نفسه، أظهرت إشارات HbO في SFC (القنوات 21) أيضًا فرقًا كبيرًا بين الظروف المتطابقة وغير المتطابقة ، مما أظهر الدور الهام للقدرة على قمع الاستجابات التي تنطوي على الوظيفة المعرفية للدماغ المرتبطة بمهمة Flanker (PFDR = 0.041).

بالإضافة إلى ذلك، أظهر N200 في Fz ارتباطًا كبيرًا بالاستجابة الهيموديناميكية في SFC (القناة 21) للحالة غير المتطابقة على الرغم من أن هذا لم يكن الحال بالنسبة للحالة المتطابقة. يرتبط تنشيط الدماغ في قشرة الجبهية ارتباطًا قويًا بالوظائف المعرفية العالية ، والتي يمكن تحديدها بسهولة من قبل fNIRS مع نسبة الإشارة إلى الضوضاء العالية في المجال المكاني. ومع ذلك ، يتم الكشف عن النشاط العصبي (N200) الذي تم اكتشافه بواسطة تخطيط كهربية الدماغ المرتبط بنفس مهمة Flanker في قشرة الجدارية مع حساسية عالية ودقة زمنية عالية. N200 في Fz أظهرت الفرق المعرفي بين الشرطين، في حين أن إشارات fNIRS توضح الفرق في وظيفة القمع في المنطقة قبل الجبهي بين الشرطين. تم اكتشاف أن الإدراك أظهر علاقة كبيرة مع السيطرة التنفيذية خلال مهمة فلانكر. قد يكون هذا هو السبب الرئيسي الذي يجعل N200 في Fz تظهر ارتباطًا كبيرًا مع الاستجابة الهيموديناميكية في SFC.

في هذا البروتوكول، وصفنا كيفية إجراء تسجيلات EEG وfNIRS المنصهرة وكيفية تحليل الإمكانات المتعلقة بالحدث وقياس تغيرات تركيز الهيموجلوبين في قشرة الجبهية. تزامن الاجهزة المختلفة هو مصدر قلق أساسي لدمج اثنين من أنظمة الأجهزة. وفي الوقت نفسه، فإن الزناد المرتبط بالحدث هو أيضا العلامة الحاسمة لتصميم المهمة من EEG المتزامنة وتسجيلات fNIRS.

الجمع بين EEG وتسجيلات fNIRS هي تقنيات واعدة للتحقيق في الآليات العصبية الكامنة وراء مختلف المهام المعرفية. باختصار، نجحنا في الحصول على بيانات تخطيط كهربية الدماغ وfNIRS المتزامنة أثناء مهمة Flanker. وأشارت النتائج إلى أن الاستجابة الهيموديناميكية fNIRS وعنصر تخطيط موارد المؤسسات N200 مرتبطان إلى حد كبير، مما أظهر وجهات نظر مختلفة للآلية المعرفية المرتبطة بمهمة فلانكر. تدعم نتائج التصوير العصبي متعددة الوسائط دورًا أساسيًا لتقنية EEG وfNIRS المشتركة في المساهمة في إدراك الدماغ مع مناطق زمن الوصول المختلفة والتنشيط ، مما يمهد لطريق جديد لتحسين فهم الآليات العصبية لمهمة Flanker.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

وليس لدى أصحاب البلاغ ما يكشفون عنه.

Acknowledgments

وقد تم تنفيذ هذا العمل جزئياً في مجموعة الحوسبة عالية الأداء، التي يدعمها مكتب تكنولوجيا المعلومات والاتصالات التابع لجامعة ماكاو. تم دعم هذه الدراسة من قبل MYRG2019-00082-FHS و MYRG 2018-00081-FHS المنح من جامعة ماكاو في ماكاو، وبتمويل أيضا من صندوق تطوير العلوم والتكنولوجيا، ماكاو SAR (FDCT 0011/2018/A1 وFDCT 025/2015/A1).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
EEG cap EASYCAP GmbH - -
EEG system BioSemi - -
fNIRS system TechEn - CW6 System

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Kennan, R. P., et al. Simultaneous recording of event-related auditory oddball response using transcranial near infrared optical topography and surface EEG. NeuroImage. 16 (3), Pt 1 587-592 (2002).
  2. Horovitz, S. G., Gore, J. C. Simultaneous event-related potential and near-infrared spectroscopic studies of semantic processing. Human Brain Mapping. 22 (2), 110-115 (2004).
  3. Yuan, Z., Ye, J. Fusion of fNIRS and fMRI data: identifying when and where hemodynamic signals are changing in human brains. Frontiers in Human Neuroscience. 7, 676 (2013).
  4. Lin, X., Sai, L., Yuan, Z. Detecting Concealed Information with Fused Electroencephalography and Functional Near-infrared Spectroscopy. Neuroscience. 386, 284-294 (2018).
  5. Ieong, H. F., Yuan, Z. Emotion recognition and its relation to prefrontal function and network in heroin plus nicotine dependence: a pilot study. Neurophotonics. 5 (02), 1 (2018).
  6. Hu, Z., et al. Optical Mapping of Brain Activation and Connectivity in Occipitotemporal Cortex During Chinese Character Recognition. Brain Topography. 31 (6), 1014-1028 (2018).
  7. Wang, M. -Y., et al. Concurrent mapping of brain activation from multiple subjects during social interaction by hyperscanning: a mini-review. Quantitative Imaging in Medicine and Surgery. 8 (8), 819-837 (2018).
  8. Scholkmann, F., et al. A review on continuous wave functional near-infrared spectroscopy and imaging instrumentation and methodology. NeuroImage. 85, 6-27 (2014).
  9. Wan, X., et al. The neural basis of the hemodynamic response nonlinearity in human primary visual cortex: Implications for neurovascular coupling mechanism. NeuroImage. 32 (2), 616-625 (2006).
  10. Miller, E. K. The prefontral cortex and cognitive control. Nature Reviews Neuroscience. 1 (1), 59-65 (2000).
  11. Miller, E. K., Cohen, J. D. An integrative theory of prefrontal cortex function. Annual review of Neuroscience. 24 (1), 167-202 (2001).
  12. Mansouri, F. A., Tanaka, K., Buckley, M. J. Conflict-induced behavioural adjustment: a clue to the executive functions of the prefrontal cortex. Nature Reviews Neuroscience. 10 (2), 141-152 (2009).
  13. Wood, J. N., Grafman, J. Human prefrontal cortex: processing and representational perspectives. Nature Reviews Neuroscience. 4 (2), 139-147 (2003).
  14. Wallis, J. D. Orbitofrontal Cortex and Its Contribution to Decision-Making. Annual Review of Neuroscience. 30 (1), 31-56 (2007).
  15. Forbes, C. E., Grafman, J. The Role of the Human Prefrontal Cortex in Social Cognition and Moral Judgment. Annual Review of Neuroscience. 33 (1), 299-324 (2010).
  16. Nguyen, D. K., et al. Non-invasive continuous EEG-fNIRS recording of temporal lobe seizures. Epilepsy Research. 99 (1-2), 112-126 (2012).
  17. Peng, K., et al. fNIRS-EEG study of focal interictal epileptiform discharges. Epilepsy Research. 108 (3), 491-505 (2014).
  18. Liu, Y., Ayaz, H., Shewokis, P. A. Multisubject "learning" for mental workload classification using concurrent EEG, fNIRS, and physiological measures. Frontiers in Human Neuroscience. 11, (2017).
  19. Aghajani, H., Garbey, M., Omurtag, A. Measuring mental workload with EEG+fNIRS. Frontiers in Human Neuroscience. 11, (2017).
  20. Balconi, M., Vanutelli, M. E. Hemodynamic (fNIRS) and EEG (N200) correlates of emotional inter-species interactions modulated by visual and auditory stimulation. Scientific Reports. 6, (2016).
  21. Donohue, S. E., Appelbaum, L. G., McKay, C. C., Woldorff, M. G. The neural dynamics of stimulus and response conflict processing as a function of response complexity and task demands. Neuropsychologia. 84, 14-28 (2016).
  22. Liu, Y., Ayaz, H., Shewokis, P. A. Mental workload classification with concurrent electroencephalography and functional near-infrared spectroscopy. Brain-Computer Interfaces. 4 (3), 175-185 (2017).
  23. Fazli, S., et al. Enhanced performance by a hybrid NIRS-EEG brain computer interface. NeuroImage. 59 (1), 519-529 (2012).
  24. Putze, F., et al. Hybrid fNIRS-EEG based classification of auditory and visual perception processes. Frontiers in Neuroscience. 8, 373 (2014).
  25. Horovitz, S. G., Gore, J. C. Simultaneous event-related potential and near-infrared spectroscopic studies of semantic processing. Human Brain Mapping. 22 (2), 110-115 (2004).
  26. Lin, X., et al. Mapping the small-world properties of brain networks in Chinese to English simultaneous interpreting by using functional near-infrared spectroscopy. Journal of Innovative Optical Health Sciences. 11 (03), 1840001 (2018).
  27. Folstein, J. R., Van Petten, C. Influence of cognitive control and mismatch on the N2 component of the ERP: A review. Psychophysiology. 45 (1), 152 (2008).
  28. Patel, S. H., Azzam, P. N. Characterization of N200 and P300: Selected studies of the Event-Related Potential. International Journal of Medical Sciences. 2 (4), 147-154 (2005).
  29. Suzuki, K., et al. The relationship between the superior frontal cortex and alpha oscillation in a flanker task: Simultaneous recording of electroencephalogram (EEG) and near infrared spectroscopy (NIRS). Neuroscience Research. 131, 30-35 (2018).
  30. Keles, H. O., Barbour, R. L., Omurtag, A. Hemodynamic correlates of spontaneous neural activity measured by human whole-head resting state EEG + fNIRS. NeuroImage. 138, 76-87 (2016).
  31. Eriksen, B. A., Eriksen, C. W. Effects of noise letters upon the identification of a target letter in a nonsearch task. Perception & Psychophysics. 16 (1), 143-149 (1974).
  32. Huppert, T. J., Diamond, S. G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. HomER: a review of time-series analysis methods for near-infrared spectroscopy of the brain. Applied optics. 48 (10), 280-289 (2009).
  33. Kocsis, L., Herman, P., Eke, A. The modified Beer-Lambert law revisited. Physics in Medicine and Biology. 51 (5), (2006).
  34. Herold, F., Wiegel, P., Scholkmann, F., Müller, N. Applications of Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) Neuroimaging in Exercise-Cognition Science: A Systematic, Methodology-Focused Review. Journal of Clinical Medicine. 7 (12), 466 (2018).
  35. Duncan, A., et al. Optical pathlength measurements on adult head, calf and forearm and the head of the newborn infant using phase resolved optical spectroscopy. Physics in Medicine and Biology. 40 (2), 295-304 (1995).
  36. Brigadoi, S., et al. Motion artifacts in functional near-infrared spectroscopy: A comparison of motion correction techniques applied to real cognitive data. NeuroImage. 85, 181-191 (2014).
  37. Lopez-Calderon, J., Luck, S. J. ERPLAB: an open-source toolbox for the analysis of event-related potentials. Frontiers in Human Neuroscience. 8, 213 (2014).

Tags

علم الأعصاب، العدد 159، تخطيط كهربية الدماغ (EEG)، التحليل الطيفي الوظيفي شبه بالأشعة تحت الحمراء (fNIRS)، فيوجن، مهمة فلانكر، تنشيط الدماغ
إجراء تصوير كهربي متزامن وتسجيلات تصوير مطيافة وظيفية بالقرب من الأشعة تحت الحمراء مع مهمة فلانكر
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Xu, S. Y., Cheong, L. I., Zhuang,… More

Xu, S. Y., Cheong, L. I., Zhuang, Y., Couto, T. A. P., Yuan, Z. Conducting Concurrent Electroencephalography and Functional Near-Infrared Spectroscopy Recordings with a Flanker Task. J. Vis. Exp. (159), e60669, doi:10.3791/60669 (2020).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter