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Neuroscience

イベント関連電位技術を用いた重度難聴参加者における音声触覚代替訓練の評価

Published: September 7, 2022 doi: 10.3791/64266
Automatic Translation
1, 1, 1, 1, 2, 1
1Instituto de Neurociencias, Universidad de Guadalajara, 2Universidad Michoacana de San Nicolás Hidalgo

Summary

このプロトコルは、重度の難聴のある被験者の根底にある学習関連の電気生理学的変化を調査するように設計されています イベント関連電位技術を適用することにより、聴覚触覚代替の短いトレーニング期間の後。

Abstract

本稿では,脳波を用いた方法を用いて,若年重度難聴者(PD)参加者における音声触覚代替トレーニングの効果を評価し,振動触覚の複雑な音の識別に関連する神経機構の解析を目指した。電気的脳活動は動的な神経変化を反映しており、事象関連電位(ERP)の時間的精度は、注意と作業記憶を伴う行動タスクを実行しながら、タイムロックされたプロセスを研究する上で重要であることが証明されています。

現在のプロトコルは、PD被験者が複雑な音刺激を使用して連続パフォーマンスタスク(CPT)を実行している間の電気生理学的活動を研究するように設計されました。反復測定設計として、標準状態での脳波記録を簡単なトレーニングプログラム(15日間で5回の1時間セッション)の前後に実行し、その後オフラインでアーチファクト補正とエポック平均化を行い、個々の波形と総平均波形を取得しました。行動結果は、トレーニング後の標的刺激に対する識別の有意な改善とより堅牢なP3様頭頂中心正波形を示しています。このプロトコルでは、ERPは、複雑な音の音声触覚識別に関連するPD被験者の学習関連の神経変化のさらなる理解に貢献します。

Introduction

初期の重度の難聴は、口頭言語の習得と、通常の聴覚を持つ人々の日常生活をナビゲートする上で不可欠な役割を果たす環境音の知覚に強く影響する感覚障害です。保存された機能的な聴覚感覚経路により、誰かが視界外に近づいているときに足音を聞いたり、対向車、救急車のサイレン、セキュリティアラームに反応したり、誰かが私たちの注意を必要とするときに自分の名前に反応したりできます。したがって、聴覚は、スピーチ、コミュニケーション、認知発達、および周囲の潜在的な脅威の認識を含む、環境とのタイムリーな相互作用にとって重要な感覚です。何十年もの間、重度の聴覚障害のある個人の言語発達を補完および促進する可能性のある代替の音知覚方法としての音声触覚代替の実行可能性は、限られた結果で調査されてきました1,2,3。感覚代替は、通常使用されるものとは異なる人間の感覚チャネルを通じてユーザーに環境情報を提供することを目的としています。異なる感覚系にわたって可能であることが実証されている4、5。具体的には、皮膚機械受容器が聴覚情報を構成する音波の物理的エネルギーを、体性感覚経路および高次体性感覚皮質領域と知覚および統合できるニューロン興奮パターンに変換できるときに、音声触覚代替が達成されます6。

いくつかの研究は、重度の聴覚障害者が振動触覚7のみによって音楽音色を区別し、 複雑な振動触覚刺激のスペクトル手がかりを使用して同性話者を識別できることを示しました8。より最近の調査結果によると、聴覚障害者は、異なる純音周波数9 と異なる時間持続時間10の純音を区別する能力を大幅に改善したため、簡潔で適切に構成された音声触覚トレーニングプログラムの恩恵を受けました。これらの実験では、事象関連電位(ERP)、グラフ接続方法、および定量的脳波(EEG)測定を使用して、機能的な脳のメカニズムを描写および分析しました。しかし、複雑な環境音の識別に関連する神経活動は、この論文まで検討されていませんでした。

ERPは、注意の配分、作業記憶、および応答の選択を含む行動タスクを実行しながら、ミリ秒オーダーの信じられないほどの時間分解能で、タイムロックされたプロセスの研究に役立つことが証明されています11。Luck、Woodman、およびVogel12で説明されているように、ERPは本質的に多次元の処理尺度であるため、認知のサブコンポーネントを個別に測定するのに適しています。ERP実験では、刺激の提示によって誘発される連続ERP波形を使用して、刺激と行動応答の間に介在する神経活動を直接観察することができます。費用対効果や非侵襲的な性質など、この技術の他の利点により、臨床集団における認知プロセスの正確な時間経過を研究するのに最適です。さらに、患者の電気的脳活動を複数回記録して、トレーニングプログラムまたは介入後の電気的活動の変化を研究する反復測定設計に適用されるERPツールは、時間の経過に伴う神経変化へのさらなる洞察を提供します。

最も広く研究されている認知電位13であるP3成分は、現在、あらゆる種類の刺激、最も明らかに低い確率、または高強度または有意な刺激、または何らかの行動的または認知的応答を必要とする刺激に反応することが認識されている14。このコンポーネントは、臨床モデル15,16における一般的な認知効率を評価するのにも非常に有用であることが証明されています。P3波形の変化を評価することの明らかな利点は、他の小さな成分と比較して振幅が大きいため、容易に観察できる神経応答であるということです。それは特徴的な中心頭頂地形分布を有し、適切な実験計画を用いて引き出すことも比較的容易である17,18,19。

これに関連して、この研究の目的は、 重度の難聴患者における学習関連の電気生理学的変化 振動触覚音識別の短期間のトレーニング後。さらに、ERPツールは、タスクによって要求される認知リソースの一時的な関与の根底にある機能的な脳のダイナミクスを描くために適用されます。

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Protocol

この研究は、神経科学研究所の倫理委員会(ET062010-88、グアダラハラ大学)によってレビューおよび承認され、すべての手順がヘルシンキ宣言に従って実施されたことを確認しました。すべての参加者は自発的に参加することに同意し、書面によるインフォームドコンセントを行いました(未成年の場合、両親は同意書に署名しました)。

1. 実験計画

  1. 刺激の準備
    1. クリエイティブ・コモンズ・ライセンスのサウンド・データベースを検索して、.wav形式の動物の音のセットを選択します。この研究の刺激は、犬の吠え声、牛の鳴き声、馬の隣人、ロバの鳴き声、象のトランペットの5つの異なる動物の鳴き声で構成されていました。
      注:ここで使用される音刺激は、以前の研究9,10で振動触覚識別トレーニングプログラムの音のコレクションとして以前に選択されました。
    2. 無料のオープンソースオーディオエディタを使用してサウンドファイルを編集し、刺激の強度と長さを1500ミリ秒に標準化します。このプロトコルでは、同じ振動触覚刺激システムを使用して、以前の研究9,10で確立されたパラメータに基づいて、0〜8000Hzの線形スケールで、20dBのゲインで、10の範囲で標準化します。
    3. フォーマットされたオーディオファイルを、48,000 Hzのプロジェクトレートで32ビット浮動小数点形式で保存します。
  2. 電気生理学プレゼンテーションソフトウェアでのパラダイム設定
    1. 実験計画と刺激提示ソフトウェアを使用して連続パフォーマンスタスク(CPT)を設計し、刺激を2つの条件のいずれかに割り当てます:(a)ターゲット(T)刺激(試行の20%で犬の吠え声)および(b)非ターゲット(NT)刺激(残りの80%の残りの4つの動物の音)。
      注:各条件には、記録ソフトウェアでEEGプロトコルをプログラムするときに刺激提示マークを同期させるために同じコードでラベル付けされています。
    2. 5つの動物の鳴き声(犬、牛、馬、ロバ、象)がそれぞれ20%の確率で提示されるソフトウェアプラットフォームを使用して、疑似ランダム化された刺激提示を構築します。ターゲット刺激(犬の吠え声)が2回以上連続して発生しないことを確認してください。
    3. 目的の刺激間間隔(ISI)と合計応答時間を指定し、ターゲット(T)刺激応答の行動データを自動的に収集するために使用される応答キーを選択します。ここでは、150回の試行で固定された2000ミリ秒のISIリストとT刺激に対する正しい応答を、標準のコンピューターキーボードの左コントロールキー を介して プログラムしました。参加者には、行動反応(刺激呈示から始まる)のための3500ミリ秒の時間枠が与えられた。

2. 参加者の選考

  1. 深遠な両側感音難聴診断を受けた潜在的な参加者を募集し、年齢、性別、手の好み、学歴などの人口統計データを収集します。
  2. 半構造化臨床インタビューを実施して、精神疾患、神経疾患、または神経変性疾患の個人歴または家族歴について参加者をスクリーニングし、難聴の病歴に関する情報を収集します:発症年齢、病因、補聴器の使用歴、および希望するコミュニケーションモード(口頭、手動、またはバイリンガル)。
  3. 聴力計を用いて聴力検査(純音空気聴力閾値)を実施し、難聴の重症度を確認します。
    1. 音が減衰した部屋では、参加者の真正面に座り、ヘッドホンを適切に配置します。
    2. ヘッドホンを通して提示されているトーンが聞こえるときはいつでも、利き手を上げて合図するように参加者に指示します。
    3. 20 dBから110 dBの強度レベルの範囲で、左耳から始めて右耳に同じ手順を繰り返し、250、500、1000、2000、4000、8000 Hzの昇順で6オクターブで純音を提示します。
      1. 各耳の500、1000、2000、および4000Hzの聴力しきい値を平均して、患者の純音平均(PTA)を計算します。研究の難聴重症度の選択基準は、90dBを超える両側純音平均(PTA)です。
      2. 資格基準に基づいて参加者を選択します。選択基準には、さらに、精神医学的、神経学的、または神経変性疾患の個人的または家族歴がないこと、および非症候性、舌前の重度の両側性難聴が含まれます。インフォームドコンセントを取得し、実験手順を参加者に説明します。
        注:研究で使用されたすべてのフォーム、アンケート、および指示は、プロのMSL通訳者によってメキシコ手話(MSL)に翻訳され、タブレットコンピューターを使用してビデオ形式で提示されました。さらに、すべての研究手順中にMSL通訳者が立ち会いました。

3.トレーニング前の脳波記録セッション

  1. 参加者の準備
    1. 参加者が清潔で乾いた髪でレコーディングセッションに参加し、電極インピーダンスに影響を与えるヘアジェル、コンディショナー、またはその他のヘア製品を使用していないことを確認します。
    2. 刺激画面から約60cm離れた快適な姿勢で座り、タブレットデバイスを使用して、準備手順の説明を含むMSLビデオクリップを再生するように参加者に依頼します。
    3. 参照および眼電図(EOG)電極が配置される領域(耳たぶ、額、外眼窩、眼下眼窩隆起など)を清掃します。まず、アルコール綿棒で皮膚を拭き、次にEEG研磨剤プレップジェルを綿棒で優しく塗布して、表面の死んだ皮膚細胞を剥離します。
    4. 電極の金カップに導電性電極ペーストを充填し、各参照部位、通常は左右の耳たぶまたは乳様突起に電極を配置します。この手順を繰り返して、外眼窩に少なくとも1つの垂直EOGを配置し、眼球下眼窩隆起に1つの水平EOGを配置して、眼球運動活動(まばたきとサッカード)を監視します。マイクロポアテープに1個ずつ入れて、単一電極を所定の位置に保持します。
    5. 参加者に腕を水平にまっすぐに保持し、次にボディハーネスを脇の下の胸の周りにしっかりと、しかし快適にフィットさせ、胸の中央にスナップを付けるように依頼します。
    6. 19個のAg/AgCl電極(Fp1、Fp2、F3、F4、F7、F8、C3、C4、P3、P4、O1、O2、T3、T4、T5、T6、Fz、Cz、およびPz)を備えたEEG商用エレクトロキャップを、国際10-20システムに従って地形的に配置します。巻尺を使用して参加者の頭囲をチェックし、適切なキャップサイズを使用していることを確認します。
    7. Cz電極を鼻に合わせ、鼻からイニオンまでの距離を測定して、Cz電極が正確に中央に収まるようにします。キャップの側面にある調節可能なストラップをボディハーネスにボタンで留めて、エレクトロキャップがしっかりと締められるようにします。
    8. ゲルで満たされた鈍い針シリンジを電極の内側に置き、針を一周して脱毛し、電極の下の頭皮領域を静かに磨いてから導電性ゲルを塗布します。隣接する電極部位との電気的架橋を避けるために、ゲルをあまり多く塗布しないでください。
    9. EEG導電性ゲルを涼しい室温で乾燥させます。
  2. 脳波記録装置のセットアップ
    1. 機器の指示に従ってEEGシステムを校正し、エレクトロキャップをに接続します amp0.05〜30 Hzのバンドパスに設定されたアンプ (3 dB /オクターブロールオフ曲線の6 dBカットオフポイント)、60 Hzノッチフィルター、および200ミリ秒のサンプリング期間に等しい5Hzのサンプリングレート。
    2. すべての電極サイトでインピーダンスが5KΩ(低インピーダンスシステムの場合)未満であることを確認し、すべてのチャネルが電気信号をスムーズに登録していることをモニターで確認します。
  3. 実験タスクの実行
    1. 参加者をコンピューターモニターの前に置き、キーボードを快適な距離に置きます。
    2. ポータブル刺激装置( 図1参照)のケーブルをコンピュータシステムのスピーカーのコンセントに接続し、スピーカーの音量を最大強度レベルに設定します。
    3. 参加者の右人差し指先にあるポータブル刺激システムを調整してテストします。
    4. タブレットデバイスを使用して、実験指示を再生し、練習トライアルを実行して、被験者がポータブル刺激装置、音声触覚刺激、およびタスクに慣れます。MSL の手順を繰り返し、理解度を確認します。
    5. ターゲット刺激の検出時にのみ左人差し指で左コントロールキーを押して犬の吠え声刺激に反応し、他の4つの動物の音のいずれかが知覚されたときに応答を差し控えるように参加者に思い出させます。CPTの実験パラダイムを 図2に示します。
    6. 記録を開始する前に、アーチファクトを最小限に抑え、EEGに対するアーティファクトの影響をリアルタイムで実証する方法について明確な指示を提供します(臨床集団を対象とした研究の標準的な記録手順として推奨されています20)。
    7. CPTタスクを開始する前に、認知刺激コンピューターとEEG記録コンピューター間のイベント同期が正しく機能していることを確認してください。これを行うには、EEG信号の記録を開始し、刺激提示ソフトウェアインターフェイスの通信アイコンをクリックします。クリックすると、イベント同期パルスがEEG記録画面の下部に表示されます。
    8. 実験的なタスクを実行します。参加者を注意深く観察し、警戒、応答の実行、過度の動きやまばたきを監視します。
    9. 一時停止し、実験の途中(実験では4分)に参加者を少し休憩させて、必要に応じてまばたき、リラックス、動き回ることができます。実験の実行を終了します。

4. 音声触覚代替トレーニングプログラム

  1. トレーニングを実行するには、5セッションプログラムの詳細な説明を含む 補足ファイル1を参照してください。スプレッドシートを使用して説明されているアクティビティを自動化し、トレーニングをより体系的で参加者にとって魅力的なものにします。9 のオリジナルの画像と音声録音を使用し、参加者にラップトップのタッチスクリーンモニターをタップして応答するように依頼します。
    注:このファイルの内容と表は、9の許可を得て転載されています。

5.トレーニング後の脳波記録セッション

  1. セクション3で指定したのとまったく同じ手順を繰り返します。

6.脳波分析

注:EEG取得ステップはEEG記録ソフトウェアを使用して行われ、EEG処理ステップは別のEEG分析ソフトウェアを使用して実行されました。

  1. 脳波生信号の前処理
    1. 追加のデジタルフィルタを使用せずに、刺激開始を初期時間瞬間(t0)として使用し、ベースライン補正に使用される100ミリ秒の事前刺激を含む、連続EEGデータにおける1100ミリ秒のエポックを定義して選択する。 補足図1 は、脳波記録装置にインストールされた市販のEEG解析ソフトウェアに従って1100msエポックがどのように選択されたかを示す。
    2. アーチファクト除去中に、特定の記録エポックの電圧がEEGまたはEOGチャンネルで100μVを超えると、すべてのチャンネルでデータのエポックを除外します。また、エポックの目視検査によってアーティファクトを拒否します。眼のアーチファクトのために手動で拒否されたエポックの例を提供する 補足図2を参照してください。
  2. 信号の平均化
    1. トレーニング前とトレーニング後の両方の条件で、各刺激条件(ターゲットと非ターゲット)に対して同数のアーチファクトフリーエポックを選択します。信号対雑音比を改善するために可能な最大エポックを選択します。EEGレコードごとにこれを行います。
      注:このプロトコルでは、ターゲット識別の評価に関心があったため、各時点で条件ごとに平均25の正解エポックを選択しました。一部のERPコンポーネントでは、明白な行動反応を観察する必要がないことに注意してください。各条件でアーティファクトのないエポックが15未満の参加者は、研究から除外されました。
    2. [操作]メニューをクリックし、[EEGウィンドウの平均化]オプションを選択して、個々のERPを平均化します。
    3. まず、独立平均オプションを選択して、ターゲット試行のみを 平均 化します。次に、他の4つの非ターゲット刺激を選択し、平均 化オプションをクリックして 平均化します。
    4. トレーニング前の条件で各参加者のEEG記録について手順6.2.2と6.2.3を繰り返し、次にトレーニング後の条件を繰り返します。
    5. 個々のERPがすべて計算されたら、それらを平均して、トレーニング前とトレーニング後の刺激条件ごとの総平均波形を取得します。個々のEP平均を開き、[ 操作 ]メニューに移動して、[ 総平均平均] オプションを選択します。グループ平均に含める参加者の個人平均を選択します。
    6. ドロップダウンリストからすべての事前トレーニング目標平均を選択し、[ 平均 ]ボタンをクリックして目的のファイル名を入力し、 Return キーを押して保存します。次に、ドロップダウンリストからすべての事前トレーニング非ターゲット平均を選択し、[ 平均 ]ボタンをクリックして目的のファイル名を入力し、 もう一度Return キーを押して保存します。
    7. トレーニング後の条件について、前の手順を繰り返します。
  3. ERPの可視化と分析
    1. [操作] メニューを選択して、保存されたグランド平均のリストを表示します。次に、プロットするグループ平均をクリックします。次に、モンタージュボタンをクリックして、プロットするチャンネルを選択します。
    2. [ツール]メニューに移動し、[視覚化オプション]をクリックして、各波形の色と線幅を選択します。次に、[信号]メニューをクリックし、[DC補正]チェックボックスをオンにして、目的のベースライン刺激間隔を入力して、Returnキーを押します。
    3. プロットされた総平均波形を注意深く調べて、対象となる成分とそれに対応するタイムウィンドウを特定します。
      注:この実験では、P3のタスクデザインと感覚経路の研究により、波形は中心頭頂電極で300ミリ秒以降に現れ、ターゲット条件でより大きな電圧振幅を示す正の成分である可能性が非常に高いことがわかっていました。
    4. 個々のピーク振幅のレイテンシと電圧をエクスポートし、スプレッドシートにデータをインポートしてデータベースを構築します。統計ソフトウェアを使用して、反復測定分散分析(ANOVA)を実行します。

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Representative Results

PD個体における音声触覚置換識別訓練の効果を、17人のPD個体のグループにおけるP3の変化を評価することによってどのように評価できるかを説明するために(平均年齢= 18.5歳;SD = 7.2年;8人の女性と11人の男性)、ERP波形を描写するためにいくつかの図を作成しました。ERPプロットに示されている結果は、トレーニング後のターゲット刺激に対してより堅牢なP3様中心頭頂正波形の変化を明らかにしています。トレーニング前の条件では、ERPは、T条件とNT条件がトレーニング後の条件ほど明確に区別できないことを示唆しています。したがって、5セッションのトレーニングプログラムは、複雑な音刺激識別に関連する神経応答に影響を与えることが示唆されます。図 3 はトレーニング前のグランド平均を示し、 図 4 はトレーニング後のグランド平均を示しており、この調査の主な結果を示しています。 図5 は、5Hzのローパス・デジタル・フィルタを使用してプロットしたときに、これらのERP波形がどのように変化するかを示しています。この 事後 フィルタリングは、主に個人差によって生じるノイズを大幅に低減し、この調査で関心のあるP3波形のトレーニング関連の変化を保存します。

Figure 1
図1:ポータブル刺激システムの写真(左)と人差し指への配置方法のデモンストレーション(右)。このデバイスは、アナログ伝送を介して音圧波に応答して振動する78.5mm2の表面積を持つ小さな柔軟なプラスチック膜、長いアナログスピーカー入力ケーブル、および人差し指に合わせて調整するための赤い留め具ストリップで構成されています。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 2
図2:継続的パフォーマンスタスク(CPT)の図。 刺激の5つのカテゴリのそれぞれに対応するスペクトル画像が表示されます(すべて1500ミリ秒の持続時間で)。ターゲット刺激(吠え声)にラベルが付けられ、ISI(刺激間間隔)期間が指定されます(2000ミリ秒)。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 3
図3:事前トレーニングの大平均波形と地形電圧分布マップ。 この図は、10-20システム電極アレイの9つの前頭中心頭頂電極(F3、Fz、F4、C3、Cz、C4、P3、Pz、およびP4)を示しています。赤い線はターゲット条件に対応し、黒い線は非ターゲット条件に対応します。色付きのマップは、620ミリ秒(ms)でのマイクロボルト(μV)単位の電圧分布を表しています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 4
図4:トレーニング後の総平均波形と地形分布マップ。 この図は、10-20システム電極アレイの9つの前頭中心頭頂電極(F3、Fz、F4、C3、Cz、C4、P3、Pz、およびP4)を示しています。赤い線はターゲット条件に対応し、黒い線は非ターゲット条件に対応します。色付きのマップは、620ミリ秒(ms)でのマイクロボルト(μV)単位の電圧分布を表しています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

Figure 5
図5:トレーニング前(左)とトレーニング後(右)でフィルタリングされたグランド平均波形と地形分布マップ。 この図は、オフラインデジタル5Hzローパスフィルタを適用した後の10-20システム電極アレイの3つの正中線電極(Fz、Cz、およびPz)を示しています。青い線はターゲット条件に対応し、黒い線は非ターゲット条件に対応します。色付きのマップは、630ミリ秒(ms)でのマイクロボルト(μV)単位の電圧分布を表しています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。

補足図1:解析ソフトウェアを使用した生の脳波記録におけるエポック選択。 このスクリーンショットは、21チャンネル(19個のアクティブ電極と2個のオキュログラム電極)からの信号を含むEEGレコードを示しています。刺激呈示の100ミリ秒前から始まる1100ミリ秒(ms)のエポックは、アクア長方形で選択されます。画面下部の細い赤い線は、脳波信号に埋め込まれた同期刺激提示パルスです。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足図2:眼のアーチファクトを示す手動で拒否されたエポックの例。 このスクリーンショットは、21チャンネル(19個のアクティブ電極と2個のオキュログラム電極)からの信号を含むEEGレコードを示しています。マゼンタの長方形で選択されたエポックは、点滅による眼のアーチファクトが含まれているため、手動で拒否されました。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

補足ファイル1:聴覚触覚代替トレーニングプログラム。 5セッションプログラムの詳細な説明。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。

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Discussion

ERPツールを使用して、異なる純音の振動触覚表現を区別するための振動触覚識別スキルの段階的な発達を観察および評価するためのプロトコルを設計しました。私たちの以前の研究は、振動触覚刺激が重度の聴覚障害者にとって実行可能な代替音知覚方法であることを示しました。ただし、純粋な音に比べて自然音は複雑であるため、言語音の識別の可能性については、別の調査が必要です。

この方向への最初のステップとして、現在のプロトコルは、複雑な音の音声触覚識別に関連するPD被験者の学習関連の神経変化をさらに理解するために、ERPコンポーネントの時空間的外観に焦点を当てています。意思決定におけるP3の正確な機能的役割に関する独自のコンセンサスに達していないにもかかわらず、我々の結果は、P3が作業記憶誘導ターゲット識別メカニズム21、目標指向学習戦略の一環として数回のトレーニングセッションの後に練習で修正できる分類の一種を反映していることを示唆している。この実験で観察されたP3波形は、この成分が刺激識別22の完了によって誘発されるのではなく、識別プロセス自体をたどることができるという提案と一致する。行動学的および電気生理学的結果の両方が、個人が適切に訓練されれば、この実験で使用されるような自然の複雑な音が振動触覚識別プロセスを通じて識別および区別できるという考えを支持しています。ただし、いくつかの制限、特にサンプルの理想的な拡張が慎重に検討されています。重度の難聴に苦しむ臨床集団は本質的に不均一であることはよく知られています。重度の聴覚障害のある研究サンプルを選択する場合、病因、難聴の程度、発症年齢、親の聴力状態、言語曝露、補聴器の使用、学歴などの多くの変数を制御することは困難です。非症候性、舌前の重度の両側性難聴の人は、遭遇する複雑なサンプルです。この研究への参加に関心のある重度の難聴の候補者36人にインタビューしました。そのうち、23人が選択基準を満たし、17人だけが研究を完了し(5回のトレーニングセッションと前後のEEG記録セッション)、ERP平均化に必要な十分なアーチファクトのないEEGデータを持っていました。重度の両側性難聴の臨床集団の参加者を含むほとんどの研究は、幅広い年齢層と小さな異質サンプルを持っています。実験中、可能な限り均質なサンプルを調達するためにあらゆる努力が払われました。

このプロトコルにおけるもう1つの重要な方法論的考慮事項は、個々のERP平均を取得するために、条件あたり平均25エポック(25ターゲットと25非ターゲット)が使用された理由です。この決定は、データの質とデータ収集に費やされる時間とリソースとの間のトレードオフのバランスをとることによって、実験に含まれる試行の数を最適化する必要があるために行われました。特に、臨床集団を扱う場合、参加者がラボ20で過ごす時間を短縮することが推奨されるため、単一の実験で提示できる試験の数には実際的な制限があります。実験に時間がかかりすぎると、参加者は疲れてそわそわし、データのノイズレベルが増加し、タスクのパフォーマンスに悪影響を及ぼします。問題のERPコンポーネント、記録サイトの数、信号対雑音比、およびクロンバックのアルファ(0.6または0.07より大きい場合は許容可能なパラメータ内)などの特定の測定値などのいくつかの要因に依存するため、有意なERP効果を得るために必要な試行数については継続的な論争があることを認識することが重要です23。いくつかの情報源は、安定したP300波形に必要な適切な試行数を約20試行24、36試行25、40〜50試行26、さらには最大60試行27と推定している。より具体的には、Go-NoGoパラダイムなどの認知制御課題において、Rietdijkら28 は、この種の課題でP3の内部的に一貫した推定値を得るためには、最低14回の試験が必要であると結論付けた。上記の考慮事項は、この研究で説明されている実験計画とERP平均化手法の両方で考慮されました。

要するに、事象関連の脳電位は、脳機能と行動ダイナミクスの根底にある電気的変化を分析するための信頼性が高く、一般的に使用されるツールです。最も顕著で持続的な電気生理学的ERP応答の1つはP3成分であり、これは、いくつかの提案された方法にわたって振動触覚刺激の識別を評価するための信頼できる指標として提案されている29。ERPは、内部一貫性が高く、テストと再テストの信頼性が高いという事実は、反復測定設計における治療介入に起因する脳活動の変化を調べるための理想的な手法であることを意味します。ただし、特定のERPコンポーネントの小さな大きさが正確な測定を保証するために多くの試行を必要とする場合があり、ERPの空間分解能が他のニューロイメージング技術よりもはるかに低い場合、このERP技術の限界に注意することも重要です。そのため、この手法は、この活性化の正確な局在化よりも、神経機能活性化の時間的ダイナミクスを理解するのに適しています。

これらの方法論的課題にもかかわらず、早期の聴覚遮断に起因する神経発達の進化と脳の違いの接続性の新たな探求は、特に若くて重度の聴覚障害者に目を向ける場合に、感覚置換と言語習得の理解を深める機会です。ERPコンポーネントは、神経科学者がこの課題に対処するために利用できる最良のツールの一部であり、重要な将来的な意味を持つ結果はまだ得られていません。

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Disclosures

私たちは、この出版物に関連する既知の利益相反はなく、その結果に影響を与えた可能性のあるこの研究に対する重要な財政的支援がないことを確認します。

Acknowledgments

参加者とその家族、そしてこの作業を可能にした機関、特にハリスコ州ソルドス協会、デポルティーバ協会、ハリスコ州沈黙文化会、教育インクルーエンテ、AC、プレパラトリアNo.7に感謝します。また、このプロジェクトへの貢献に対してサンドラ・マルケスに感謝します。この研究は、GRANT SEP-CONACYT-221809、GRANT SEP-PRODEP 511-6/2020-8586-UDG-PTC-1594、および神経科学研究所(メキシコ、グアダラハラ大学)によって資金提供されました。

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Audacity Audacity team audacityteam.org Free, open source, cross-platform audio editing software
Audiometer Resonance r17a
EEG analysis Software Neuronic , S.A.
EEG recording Software Neuronic , S.A.
Electro-Cap  Electro-cap International, Inc. E1-M Cap with 19 active electrodes, adjustable straps and chest harness. 
Electro-gel Electro-cap International, Inc.
External computer speakers
Freesound  Music technology group freesound.org Database of Creative Commons Licensed sounds
Hook and loop fastner Velcro
IBM SPSS (Statistical Package for th Social Sciences) IBM
Individual electrodes  Cadwell Gold Cup, 60 in
MEDICID-5 Neuronic, S.A. EEG recording equipment (includes amplifier and computer).
Nuprep Weaver and company ECG & EEG abrasive skin prepping gel
Portable computer with touch screen Dell
SEVITAC-D Centro Camac, Argentina. Patented by Luis Campos (2002). http://sevitac-d.com.ar/ Portable stimulator system is worn on the index-finger tip and it consists of a tiny flexible plastic membrane with a 78.5 mm2 surface area that vibrates in response to sound pressure waves via analog transmission. It has a sound frequency range from 10 Hz to 10 kHz. 
Stimulus presentation Software Mindtracer Neuronics, S.A.
Stimulation computer monitor and keyboard
Tablet computer Lenovo
Ten20 Conductive Neurodiagnostic Electrode paste weaver and company

DOWNLOAD MATERIALS LIST

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神経科学、第187号、
イベント関連電位技術を用いた重度難聴参加者における音声触覚代替訓練の評価
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Ruiz-Stovel, V. D., González-Garrido, A. A., Gómez-Velázquez, F. R., Gallardo-Moreno, G. B., Villuendas-González, E. R., Soto-Nava, C. A. Assessment of Audio-Tactile Sensory Substitution Training in Participants with Profound Deafness Using the Event-Related Potential Technique. J. Vis. Exp. (187), e64266, doi:10.3791/64266 (2022).

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