Summary

Condurre l'elettroencefalografia simultanea e le registrazioni della spettroscopia funzionale vicino all'infrarosso con un compito Flanker

Published: May 24, 2020
doi:

Summary

Il protocollo attuale descrive come eseguire registrazioni EEG e fNIRS simultanee e come controllare la relazione tra i dati EEG e fNIRS.

Abstract

Le registrazioni EEG e fNIRS simultanee offrono un’ottima opportunità per ottenere una piena comprensione del meccanismo neurale dell’elaborazione cognitiva controllando la relazione tra i segnali neurali ed emodinamici. EEG è una tecnologia elettrofisiologica in grado di misurare la rapida attività neuronale della corteccia, mentre fNIRS si basa sulle risposte emodinamiche per dedurre l’attivazione cerebrale. La combinazione di tecniche di neuroimaging EEG e fNIRS può identificare più caratteristiche e rivelare più informazioni associate al funzionamento del cervello. In questo protocollo, sono state eseguite misurazioni EEG-fNIRS fuse per registrazioni simultanee di potenziali elettrici evocati e risposte emodinamiche durante un’attività Flanker. Inoltre, sono stati forniti e discussi in dettaglio i passaggi critici per la configurazione del sistema hardware e software, nonché le procedure per l’acquisizione e l’analisi dei dati. Si prevede che l’attuale protocollo possa aprire una nuova strada per migliorare la comprensione dei meccanismi neurali alla base di vari processi cognitivi utilizzando i segnali EEG e fNIRS.

Introduction

Questo studio mira a sviluppare un protocollo di lavoro per rivelare il modello di attivazione neurale alla base del compito Flanker utilizzando tecniche di neuroimaging FLEE e fNIRS fuse. È interessante notare che le registrazioni fNIRS-EEG simultanee consentono l’ispezione della relazione tra i segnali emodinamici nella corteccia prefrontale e vari componenti potenziali legati agli eventi (ERP) dell’intero cervello associati al compito Flanker.

L’integrazione di varie modalità di neuroimaging non invasivo, tra cui la spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso (fNIRS), l’elettroencefalografia (EEG) e la risonanza magnetica funzionale (fMRI) è essenziale per migliorare la comprensione di dove e quando l’elaborazione delle informazioni avviene nel cervello1,2,3. Inoltre, c’è il potenziale per combinare fNIRS ed EEG per esaminare la relazione tra l’attività neurale locale e i successivi cambiamenti nelle risposte emodinamiche, in cui EEG e fNIRS possono essere complementari nel rivelare il meccanismo neurale della funzione cognitiva del cervello umano. fNIRS è una tecnica di neuroimaging funzionale basata su vascolare che si basa sulle risposte emodinamiche per dedurre l’attivazione del cervello. fNIRS misura i relativi cambiamenti di concentrazione di ossiemoglobina (HbO) e deoxyhemoglobina (HbR) nella corteccia cerebrale, che svolge un ruolo importante nello studio dell’elaborazione cognitiva3,4,5,6,7.7 Secondo il meccanismo di accoppiamento neurovascolare e neurometabolico8, il cambiamento dell’attività neurale locale associata all’elaborazione cognitiva è generalmente accompagnato da successive alterazioni del flusso sanguigno locale e dell’ossigeno nel sangue con un ritardo di 4-7 secondi. È dimostrato che l’accoppiamento neurovascolare è probabilmente un trasduttore di potenza, che integra la dinamica veloce dell’attività neurale nell’input vascolare dell’emodinamica lenta9. In particolare, fNIRS è utilizzato principalmente per ispezionare l’attività neurovascolare nel lobo frontale, in particolare la corteccia prefrontale che è responsabile di alte funzioni cognitive, come le funzioni esecutive10,11,12, ragionamento e pianificazione13, processo decisionale14, e cognizione sociale e giudizio morale15. Tuttavia, le risposte emodinamiche misurate da fNIRS catturano solo indirettamente l’attività neurale con una bassa risoluzione temporale, mentre EEG può offrire misure temporali fini e dirette delle attività neurali. Di conseguenza, la combinazione di EEG e registrazione fNIRS può identificare più caratteristiche e rivelare più informazioni associate al funzionamento del cervello.

Ancora più importante, l’acquisizione multimodale dei segnali EEG e fNIRS è stata condotta per ispezionare l’attivazione del cervello alla base di varie attività cognitive16,17,18,19,20,21,22 o interfaccia cervello-computer23,24. In particolare, le registrazioni eRP simultanee (potenziale correlato agli eventi) e fNIRS sono state effettuate in base al paradigma di oddball uditiva relativo agli eventi1, in cui fNIRS può identificare i cambiamenti emodinamici nella corteccia frontotemporale alcuni secondi dopo la comparsa del componente P300. Horovitz et al. ha anche dimostrato le misurazioni simultanee dei segnali fNIRS e del componente P300 durante un’attività di elaborazione semantica25. È interessante notare che studi precedenti basati su registrazioni simultanee di EEG e fNIRS hanno mostrato che P300 durante gli stimoli oddball mostrava una correlazione significativa con i segnali fNIRS26. Si è scoperto che le misure multimodali hanno il potenziale per rivelare il meccanismo neurale cognitivo completo basato sul paradigma correlato all’evento26. Oltre al compito di oddball, il compito Flanker associato al componente ERP N200 è anche un paradigma importante, che può essere utilizzato per lo studio del rilevamento cognitivo delle capacità e della valutazione con controlli sani e pazienti con vari disturbi. In particolare, N200 era un componente negativo che raggiungeva i picchi di 200-350 ms dalla corteccia frontale cingulataanteriore 27 e dalla corteccia temporale superiore28. Anche se studi precedenti hanno esaminato la relazione tra la corteccia frontale superiore e l’oscillazione alfa nell’attività Flanker29, la correlazione tra l’ampiezza N200 e le risposte emodinamiche durante il compito Flanker non è stata esplorata.

In questo protocollo, è stata utilizzata una patch EEG/fNIRS fatta in casa basata sul tappo EEG standard per le registrazioni EEG e fNIRS simultanee. Le disposizioni degli optodi/elettrodi con supporto sono state ottenute attraverso il posizionamento di optodi fNIRS fusi nel tappo EEG. Le acquisizioni simultanee di dati EEG e fNIRS sono state effettuate con gli stessi compiti di stimolo generati dal software E-prime. Ipotizziamo che i componenti ERP associati all’attività Flanker possano mostrare una correlazione significativa con le risposte emodinamiche nella corteccia prefrontale. Nel frattempo, le registrazioni combinate Di ERP e fNIRS possono estrarre più indicatori di segnale per identificare i modelli di attivazione del cervello con una maggiore precisione. Per testare l’ipotesi, la configurazione fNIRS e la macchina EEG sono state integrate per rivelare il complesso meccanismo di cognizione neurale corrispondente all’attività Flanker relativa all’evento.

Protocol

Prima dei test sperimentali, tutti i partecipanti hanno firmato documenti di consenso informato. Il protocollo per il presente studio è stato approvato dal Comitato Etico dell’Università di Macao. 1. Impostazione hardware e software per le registrazioni EEG e fNIRS simultanee Costruire un tappo di testa per le registrazioni EEG-fNIRS simultanee. Selezionare la dimensione del tappo appropriata in base alla circonferenza della testa dei partecipanti. In questo studio, utilizz…

Representative Results

Figura 2 Mostra i segnali HbO per tutti i canali, mentre Figura 3 visualizza gli ERP a Fz e FCz per le due condizioni dell’attività Flanker. Figure 4 ha illustrato i risultati dell’analisi di correlazione di Pearson ha mostrato che i segnali fNIRS in SFC hanno mostrato una correlazione significativa con il componente ERP N200 di Fz per la condizione incongruente (P<0.05). Tuttavia, questo non è il ca…

Discussion

In questo protocollo, sono state eseguite registrazioni combinate Di EEG e fNIRS per esaminare i modelli di attivazione del cervello che coinvolgono un paradigma Flanker relativo agli eventi registrando i segnali neurali dell’intero cervello e le risposte emodinamiche simultanee della corteccia prefrontale. I risultati dell’ERP hanno mostrato che N200 a Fz era in grado di distinguere in modo significativo le condizioni congruenti e incongruenti (P-0.037). Nel frattempo, i segnali HbO in SFC (canali 21) hanno anche mostra…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Questo lavoro è stato svolto in parte presso il cluster di calcolo ad alte prestazioni (HPCC), che è supportato dall’ufficio di tecnologia dell’informazione e della comunicazione (ICTO) dell’Università di Macao. Questo studio è stato sostenuto da MYRG2019-00082-FHS e MYRG 2018-00081-FHS sovvenzioni dall’Università di Macao a Macao, e anche finanziato da The Science and Technology Development Fund, Macao SAR (FDCT 0011/2018/A1 e FDCT 025/2015/A1).

Materials

EEG cap EASYCAP GmbH
EEG system BioSemi
fNIRS system TechEn CW6 System

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), 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).

Play Video

Cite This Article
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).

View Video