Name: Olay İlişkili Potansiyeller, Spektral Güç ve Çok Ölçekli Entropi: EEG beyin görüntüleme Veri Uygulamaları (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-06-27T12:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 15 s
Description: Öğrenin, çok ölçekli entropi kullanarak EEG sinyal değişkenliğini nicelendirmeyi ve sinirsel bilgi işleme kapasitesini analiz etmeyi. Bu yöntem, geleneksel ortalama genlik ve spektral güç analizlerinin gözden kaçırabileceği doğrusal olmayan dinamikleri yakalar.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

playerTrialDesktop

1. EEG Toplama <ol><li> Katılımcıya deneysel işlemleri açıklar ve bilgilendirilmiş onam edinin. </li><li> Elektrotlar açılan uygulayın. Temiz açılan elektrotlar bir alkollü bez ile yer alacak yüzünde alanı. </li><li> Katılımcı kafasına elektrot kap yerleştirin. Katılımcının baş çevresi ölçümü ve uygun kapak boyutu seçin. Elektrot yerleştirme için uluslararası kabul görmüş 10-20 sistemine takiben, orta hat boyunca nasion gelen inion olan mesafeyi ölçmek ve% 10 bölün. Bu sayı kullanarak, nasion ve işareti kadar ölçün. Bu işareti elektrot kap konumu Fp hizalayın ve kapağı geri çekin. Kapak ortasına burun doğrultusunda olduğundan emin olun. Cz için nasion ölçmek ve bu mesafe nasion gelen inion için yarım mesafe olduğunu doğrulayın. Chinstrap sıkın. </li><li> Yeri elektrot sahipleri künt-nokta şırınga jel dolu. Jel iletken bir sütun oluşturmak için, temas başlangıçkafa derisi, sonra sıkmak ve geri çekin. Çok fazla jel uygulama komşu elektrotlar arasında sinyaller köprü unutmayın. </li><li> Elektrod tutucusu içine aktif elektrotlar Fix. </li><li> Deney için uygun mesafede monitörün önünde konusu yerleştirin. Temiz bir kayıt için göz hareketleri ve yanıp söner minimize önemini vurgulayan, hala devam için katılımcı isteyin. </li><li> Satın alma bilgisayarda elektrot bağlantıları ve EEG sinyal kalitesini inceleyin. Tüm elektrot uzaklıklar düşük (&lt;40 mV) ve kararlı olduğundan emin olun. Belirli bir elektrot ile ilgili bir sorun varsa, bu elektrot almak ve bu sitede empedansları ayarlamak için jel yeniden uygulayın. </li><li> Dosyayı kaydedin ve deney başlar. </li></ol> 2. EEG Analizi <ol><li> Deney sonra, ama ilgi belirli bir istatistik ayıklanması önce, önişlem sürekli EEG veri filtreleme standart prosedürler kullanarak eserler çıkarmak içinnd eser ret. Bu fotoğraf sunumu her ayrık olay, karşılık dönemini içine sürekli EEG kesin. Her çağda, bir temel olarak 100 msn önceden uyaran pencere içerir. </li><li> Olaya ilişkin potansiyeller (ERP) analizi olayın başlangıcı faz-kilitli olan senkron beyin aktivitesini yakalar. Arka plan aktivite (yani olmayan faz kilitli) &quot;gürültülü&quot; den ortaya çıkan yanıtlardan ayırmak için çalışmalar boyunca ortalama. Çalışmalar boyunca ve-konular arasında değişkenlik analiz ERP yöntemi için büyük bir meydan okuma sunuyor. Iyi bir sinyal-gürültü oranı elde etmek için deney protokolünde tanımlanabilir sergilenir birçok ayrık olaylar içermelidir. Bir belirgin olayın başlangıcı için beynin tepki kilitleme ve sonra olaylar gibi birçok üzerinden ortalama zaman bu gürültü bazı azaltmaya yardımcı olur, ancak bu işlem tarafından oluşturulan geçici senkronize genellikle 1 saniye içinde erir. Her bir alt için ERP bileşeni genlik zirve ve gecikmeleri tespitject (ERP analizi ile ilgili daha ayrıntılı yönergeler için, Picton ve diğerleri., 2000). </li><li> Fourier analizi kullanarak, frekans zaman etki alanından EEG sinyal dönüşümü ve frekans 6 değişen kompozit sinüs dalgaları içine sinyal ayrıştırmak. </li><li> Ölçek entropi (MSE) zaman içinde ve çok zaman ölçekleri arasında neuroelectical sinyallerinin değişkenliği tahmin bir bilgi teorik ölçümüdür. MSE analiz kavramsal bir tasviri sağlamak için, iki simüle dalga, düzenli bir dalga ve bir daha stokastik bir düşünün. Örnek entropi değerleri düzenli dalga için sıfıra yakın ve daha değişken dalga için 2.5 ~. Örnek entropi artış bilgi teorisine göre, temel sistem 7,16 bilgi işleme kapasitesi miktarında bir artış olarak yorumlanabilir, sinyal karmaşıklığı, bir artışa karşılık gelir. Bir beyin kapasitesi sabit değildir unutmayın ama değişiklikler Depesinir bağlamda 2 nding, işlevsel zaman içinde belli bir noktada bağlı olarak gerçekleşmesi beyin bölgelerinin yani. </li><li> MSE hesaplamak için, mevcut algoritma kullanmak <a href="http://www.physionet.org/physiotools/mse/">www.physionet.org/physiotools/mse/</a> iki adımda MSE hesaplar,. </li><li> İlk olarak, algoritma giderek aşağı örnekleri deneme başına ve durumu başına EEG zaman serisi. Aşağı örnek orijinal zaman serisi değişen zaman çizelgesi birden çok zaman serisi oluşturmak için. Zaman serisi 1 orijinal zaman serisi. Sonraki zaman çizelgeleri ve zaman serisi oluşturmak için, zaman ölçeği uzunluğu ve ortalama örtüşmeyen pencereler her pencere içinde veri noktaları içine orijinal zaman serisi bölün. Aşağı örnekleme alçak geçiren filtreleme benzer, zaman ölçeği tarafından örnekleme frekansı bölünmesi olacak sinyali düşük geçmek o zaman ölçeği için filtre hangi frekans yaklaşık. Bir par MSE uygulanmasıticular frekans aralığı (örneğin, alfa: 9 Hz ila 12 Hz) bu aralığa ritimleri kompozisyonu hem de bu frekansları arasındaki etkileşimi temsil olarak yorumlanabilir. </li><li> İkinci olarak, algoritma her iri taneli zaman serisi 14 için örnek entropi hesaplar. Örnek entropi bir zaman serisi karmaşıklığı tahmin ediyor. EEG bir doğrusal olmayan analizde, bir bireyin zaman serisi altta yatan bir çok boyutlu doğrusal olmayan dinamik modeli (bir inceleme için Stam, 2005) tezahürü temsil ettiğini varsayar. Bu örnekte, m (desen uzunluğu) her zaman serilerinin genlik desen değişkenliği iki karşı üç ardışık sırası desen dikkate alınarak iki boyutlu karşı üç boyutlu uzayda temsil anlamına gelir iki, ayarlanır veri noktaları, sırasıyla. Parametre r (benzerlik kriteri), veri bir işaret, içinde genlik aralığı (renkli bantların yüksekliği ile gösterilen) yansıtıryeniden &quot;maç&quot; olarak kabul. Parametreleri seçilmesiyle ilgili ayrıntılı bir işlem için Gölü bakın; 100&#39;den fazla veri noktaları ile tipik bir EEG zaman serisi için, 0.5 ve 1 (Richman ve Moorman, 2000 görmek arasında bir değere eşit 2 eşit parametre m ve parametre r ayarlayın ve ark., 2002). Bu simüle zaman serisi için örnek entropi hesaplamak için, ilk iki bileşenli dizisi desen, kırmızı-turuncu ile başlar. İlk olarak, kırmızı-turuncu sıra desen zaman serisi oluşur sayısını saymak, bu iki bileşenli dizisi için 10 maçı var. İkincisi, zaman ilk üç bileşenli dizisi desen sayısını, kırmızı-turuncu-sarı, zaman serisi ortaya çıkar, bu üç bileşenli dizisi için 5 maç var. Önümüzdeki iki bileşenli dizisi (turuncu-sarı) için aynı işlemleri ve zaman serisi bir sonraki üç bileşenli dizisi (turuncu-sarı-yeşil) ile devam edin. Bu istif için iki-bileşenli maçları (5) ve üç bileşenli maçları (3) sayısıCES önceki değerler (, toplam üç bileşenli sonuç = 8 toplam iki bileşenli bir sonuç: 15) eklenir. Üç bileşenli maçlar iki bileşenli maç toplam oranı belirlemek için - zaman serisi diğer tüm dizi maçları (m kadar N) için tekrarlayın. Örnek entropi bu oran doğal logaritma olduğunu. Her konu için, her zaman ölçeği için tek bir dava entropi önlemler arasında ortalama olarak kanal özel MSE tahmin hesaplamak. </li></ol>

<ol><li>Bressler, S. L. Event-related potentials. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBressler%2C+SL+%22The+Handbook+of+Brain+Theory+and+Neural+Networks%22">The Handbook of Brain Theory and Neural Networks</a>. Arbib, M. A. , MIT Press. Cambridge, MA. 412-415 (2002).</li>
<li>Bressler, S. L., McIntosh, A. R. The role of neural context in large-scale neurocognitive network operations. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBressler%2C+SL+%22Springer+Handbook+on+Brain+Connectivity%22">Springer Handbook on Brain Connectivity</a>. Jirsa, V. K., McIntosh, A. R. , Springer. New York. 403-419 (2007).</li>
<li>Buzsaki, G. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBuzsaki%2C+G+%22Rhythms+of+the+brain%22">Rhythms of the brain</a>. , Oxford University Press. (2006).</li>
<li>Costa, M., Goldberger, A., Peng, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multiscale+entropy+analysis+of+biological+signals%5BTitle%5D)+AND+%22Phys.+Rev.+E%22%5BJournal%5D)">Multiscale entropy analysis of biological signals.</a> Phys. Rev. E. 712, 1-18 (2005).</li>
<li>Deco, G., Jirsa, V., McIntosh, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Emerging+concepts+for+the+dynamical+organization+of+resting-state+activity+in+the+brain%5BTitle%5D)+AND+%22Nat.+Rev.+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Emerging concepts for the dynamical organization of resting-state activity in the brain.</a> Nat. Rev. Neurosci. 12, 43-56 (2011).</li>
<li>Friston, K. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+labile+brain.+I.+Neuronal+transients+and+nonlinear+coupling%5BTitle%5D)+AND+%22Philos.+Trans.+R.+Soc.+Lond.+B.+Biol.+Sci%22%5BJournal%5D)">The labile brain. I. Neuronal transients and nonlinear coupling.</a> Philos. Trans. R. Soc. Lond. B. Biol. Sci. 355, 215-236 (2001).</li>
<li>Gatlin, L. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aGatlin%2C+L+%22Information+Theory+and+the+Living+System%22">Information Theory and the Living System</a>. , Columbia University Press. New York. (1972).</li>
<li>Heisz, J. J., Shedden, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Semantic+learning+modifies+perceptual+face+processing%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Cognitive+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Semantic learning modifies perceptual face processing.</a> Journal of Cognitive Neuroscience. 21, 1127-1134 (2009).</li>
<li>Heisz, J. J., Shedden, J. M., McIntosh, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Relating+brain+signal+variability+to+knowledge+representation%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Relating brain signal variability to knowledge representation.</a> NeuroImage. 63, 1384-13 (2012).</li>
<li>Lake, D. E., Richman, J. S., Griffin, P., Moorman, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sample+entropy+analysis+of+neonatal+heart+rate+variability%5BTitle%5D)+AND+%22Am.+J.+Physiol.+Regul.+Integr.+Comp.+Physiol%22%5BJournal%5D)">Sample entropy analysis of neonatal heart rate variability.</a> Am. J. Physiol. Regul. Integr. Comp. Physiol. 283, R789-R797 (2002).</li>
<li>Lobaugh, N. J., West, R., McIntosh, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Spatiotemporal+analysis+of+experimental+differences+in+event-related+potential+data+with+partial+least+squares%5BTitle%5D)+AND+%22Psychophysio%22%5BJournal%5D)">Spatiotemporal analysis of experimental differences in event-related potential data with partial least squares.</a> Psychophysio. 38, 517-530 (2001).</li>
<li>McIntosh, A. R., Kovacevic, N., Itier, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Increased+brain+signal+variability+accompanies+behavioral+variability+in+development%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Computational+Biology%22%5BJournal%5D)">Increased brain signal variability accompanies behavioral variability in development.</a> PLoS Computational Biology. 4, 7(2008).</li>
<li>Picton, T. W., Bentin, S., Berg, P., Donchin, E., Hillyard, S. A., Johnson, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Guidelines+for+using+human+event-related+potentials+to+study+cognition%3A+Recording+standards+and+publication+criteria%5BTitle%5D)+AND+%22Psychophysiology%22%5BJournal%5D)">Guidelines for using human event-related potentials to study cognition: Recording standards and publication criteria.</a> Psychophysiology. 37, 127-152 (2000).</li>
<li>Richman, J. S., Moorman, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Physiological+time+series+analysis+using+approximate+entropy+and+sample+entropy%5BTitle%5D)+AND+%22Am.+J.+Physiol.+Heart+Circ+Physiol%22%5BJournal%5D)">Physiological time series analysis using approximate entropy and sample entropy.</a> Am. J. Physiol. Heart Circ Physiol. 278, H2039-H2049 (2000).</li>
<li>Rossion, B., Jacques, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Does+physical+interstimulus+variance+account+for+early+electrophysiological+face+sensitivity+responses+in+the+human+brain%3F+Ten+lessons+on+the+N170%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Does physical interstimulus variance account for early electrophysiological face sensitivity responses in the human brain? Ten lessons on the N170.</a> NeuroImage. 39, 1959-1979 (2008).</li>
<li>Shannon, C. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+Mathematical+Theory+of+Communication%5BTitle%5D)+AND+%22The+Bell+System+Technical+Journal%22%5BJournal%5D)">A Mathematical Theory of Communication.</a> The Bell System Technical Journal. 27, 379-423 (1948).</li>
<li>Stam, C. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Nonlinear+dynamical+analysis+of+EEG+and+MEG%3A+review+of+an+emerging+field%5BTitle%5D)+AND+%22Clinical+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Nonlinear dynamical analysis of EEG and MEG: review of an emerging field.</a> Clinical Neurophysiology. 116, 2266-2301 (2005).</li>
<li>Vakorin, V. A., McIntosh, A. R. Mapping the multi-scale information content of complex brain signals. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aVakorin%2C+VA+%22Principles+of+Brain+Dynamics%3A+Global+State+Interactions%22">Principles of Brain Dynamics: Global State Interactions</a>. Rabinovich, M. I., Friston, K. J., Varona, P. , The MIT Press. (2012).</li>
</ol>

Çıkar çatışması ilan etti.

Bu makalenin amacı bu EEG beyin görüntüleme verileri için geçerli olarak çok ölçekli entropi bir kavramsal ve metodolojik açıklaması (MSE) sağlamaktı. EEG yüksek zamansal çözünürlüğe sahip sinir ağ etkinliğini ölçen güçlü bir non-invaziv beyin görüntüleme tekniğidir. EEG sinyal kolektif tepkiler çeşitli eksitatör ve inhibitör evresel bağlantıları ile değiştirilir korteks, piramidal hücre popülasyonlarının post-sinaptik aktivite yansıtır. Buna göre, EEG verileri analiz ve her yöntemin verilerin benzersiz bir yönü ayıklar için birden fazla yolu vardır. Olay-ilişkili potansiyel (ERP) analizi ve spektral güç analizi: Biz analiz iki yaygın yöntemler ele. ERP analizi ayrı bir olay başlangıcı için faz-kilitli olan EEG sinyalinde senkron nöronal etkinliği yakalar. ERP spec incelenmesi için bu istatistik idealdir, belirli algısal, motor veya bilişsel işlemleri yansıtmakIFIC işleme aşamaları. Spektral güç analizi EEG sinyal belirli bir frekans göreli katkısı rakamlarla. Çeşitli eksitatör ve inhibitör geri bildirim döngüleri sürüklemek için belirli bir frekansta 1,3 de nöronal nüfus faaliyet etkileşim. Farklı beyin bölgeleri arasındaki bu eşzamanlı yaygın sinir ağları arasında bilgi bağlayıcı teşvik düşünülmektedir. Belirli bir frekans aralığında güç ve fonksiyon 3 belirli bir duygusal ya da bilişsel devlet arasındaki bağlantıyı destekleyen zengin bir literatür bulunmaktadır. EEG analiz zaman sinir ağları doğrusal olmayan dinamikleri ile karmaşık sistemleri olduğunu akılda tutmak için de önemlidir. Bu karmaşıklık anlamsız arka plan gürültü sonucu değildir düzensiz salınımlar gibi EEG sinyal yansır. Senkron salınım aktivite gibi çeşitli eksitatör ve inhibitör evresel döngüler arasındaki etkileşimleri geçici grip nedensüresi 6 üzerinde beyin sinyal ctuations. Bu geçici temel ağ özgürlüğü veya karmaşıklık dereceleri tahmin etmek için kullanılabilir ağ mikro-arasındaki geçişler veya çatallanma yansıtacak inanılıyor, zaman içinde sinyal genliği desen büyük değişkenlik daha karmaşık bir sistemi 5 göstergesidir. MSE ise kritik, ERP veya spektral güç analizleri, bu düzensiz aktivite duyarlı değildir. Ayrıca, ağ karmaşıklığını bir dizin sadece beyin bölgeleri arasında geçici ve dinamik tekrarlayan etkileşimleri kör bir yöntem olarak aktif beyin bölgelerinin sayısı sayma ile elde edilemez. Analizi beyin görüntüleme için tamamlayıcı yöntemler temel nöral aktivitenin tam bir resim oluşturmak için birleştirir. ERP ve spektral güç olarak beyin görüntüleme verileri, daha geleneksel uygulamaları sonuçlarının yorumlanması MS gibi karmaşıklık önlemleriyle da vardırE, MSE belirli bir bilişsel işlem katkıda birden fazla zaman çizelgesi boyunca beyin aktivitesinin uzaysal şekillerindeki değişikliklerin dizisi yakalamak için bir yol sağlar. Yeni ve mevcut veri setleri için MSE uygulamak biliş sinir ağı dinamikleri çıkar nasıl içine daha fazla fikir sağlayabilir.

Beyin görüntüleme son gelişmeler büyük ölçüde beyin fonksiyonlarını daha iyi anlayabilmemiz yükseltmiştir. Ancak, beyin görüntüleme veri uygulamaları birçok gerçek zamanlı olarak açılmak gibi bilişsel işlemleri vurgulayarak daha statik eyalette yerine beynin görünümünü güçlendirmek için eğilimindedir. Sonuç olarak, küçük beyin ağlarının uzay-zaman yapısı hakkında ve nasıl birden fazla zaman çizelgesi üzerinde uzaysal şekillerindeki değişikliklerin dizisi belirli bir bilişsel işlem katkıda bilinmektedir. Bu makale çok ölçekli entropi (MSE) 5, birden fazla zaman çizelgesi üzerinde bir fonksiyonel beyin ağ iletişim içinde ne kadar farklı sinir jeneratörler hakkında bilgi vererek özel biliş işlemleri altında yatan uzaysal desen karmaşıklığı inceler veri beyin görüntüleme için yeni bir analitik aracı anlatılmaktadır. Bilgi kuramı türetilen, matematik 7,16 uygulamalı bir dalı, MSE orijinal olduelektrokardiyogram 4 karmaşıklığı incelemek için tasarlanmıştır ly. Teorik olarak, MSE herhangi bir zaman serisi karmaşıklığını analiz etmek için kullanılabilir; birincil gerekli sinyal zaman serisi sürekli zaman en az 50 veri noktaları içermesidir. Ancak, zaman ölçeği bağımlılığı ve veri doğrusal ve doğrusal olmayan dinamikleri duyarlılık sinir ağı dinamiklerinin özellikle bilgilendirici MSE yapabilir. Burada, veri 9,12 beyin görüntüleme elektroensefalografi (EEG) için MSE uygulanması odaklanın. EEG kafa derisi üzerine yerleştirilen elektrotlar neokorteks 1 nöronların nüfus postsinaptik yanıtları yakalamak sayede bir non-invaziv beyin görüntüleme tekniğidir. Yüksek temporal çözünürlük ile, EEG kolayca tipik satın alma protokolü değiştirmeden MSE gerekli zaman serisi süresini karşılar. EEG veri MSE uygulamanın faydası vurgulamak için, daha fazla geleneksel yaklaşımlar dahil olan bu yeni yöntem, karşılaştırmaolay-ilişkili potansiyel ve spektral güç uding. Birlikte kullanıldığında, analiz bu tamamlayıcı yöntemler biliş neden sinir ağı işlemleri içine daha fazla fikir yol açabilir verilerin daha ayrıntılı bir açıklaması sağlar.

<table><tbody><tr><td>EEG </td><td>BioSemi</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

olay İlişkili potansiyeller, spektral güç ve Çok Ölçekli entropi: eeg beyin görüntüleme veri uygulamaları

Applications of EEG Neuroimaging Data: Event-related Potentials, Spectral Power, and Multiscale Entropy

Insan beyin görüntüleme verileri göz önüne alındığında, sinyal değişkenlik bir takdir biz beyin sinyal düşünmek şekilde temel bir yenilik temsil eder. Tipik olarak, araştırmacılar tekrarlanan deneysel çalışmalar boyunca ortalama olarak beynin yanıtı temsil ve &quot;gürültü&quot; olarak zaman içinde sinyal dalgalanmaları dikkate almayın. Ancak, beyin sinyal değişkenlik sinir ağı dinamikleri hakkında anlamlı fonksiyonel bilgi nakleden olduğu açık hale gelmektedir. Bu makalede, beyin sinyal değişkenlik ölçülmesi için çok ölçekli entropi (MSE) en yeni yöntem açıklanır. O zaman ölçeği bağımlılık ve veri doğrusal ve doğrusal olmayan dinamikleri duyarlılık gösterdiği için MSE sinir ağı dinamiklerinin özellikle bilgilendirici olabilir.

Şekil 1A ve 2A bir yüz görüntüsü sunumu yanıt olarak EEG sinyali temsil eder. Çalışmalar gibi genelinde ortalama ERP bileşenleri olarak adlandırılan pozitif ve negatif deplasmanlar bir dizi oluşan bir ERP dalga üretir. Şekil 1B 6A konularda bir grup için büyük bir ortalama dalga formu gösteren tek bir konu ve Şekil için ortalama dalga göstermektedir. Belirli bir algısal, motor veya bilişsel işlem için her ERP bileşeni ilgili zengin bir literatür bulunmaktadır. Örneğin, N170, yaklaşık 170 milisaniye sonrası uyaran başlangıç ​​tepe ve yüz işleme 8,15 alakalıdır olumsuz bir sapmadır. Şekil 2B, bileşen frekans bantlarına aynı EEG sinyal ayrışma göstermektedir. Güç spektral analiz sonuçları sayede, sinyalin frekans içeriği (Şekil 2C) açığaBelirli bir frekansta gücünde bir artış EEG sinyali içinde bu ritmi varlığında bir artışı yansıtır. Spektral güç olduğu gibi, MSE sinyale katkıda salınım bileşenleri karmaşıklığı duyarlıdır. Ancak, spektral güç aksine, MSE de frekans bileşenleri (yani doğrusal olmayan dinamikleri 18) arasındaki etkileşimler konusunda uzmandır. EEG sinyalinin karmaşıklığı çok zaman ölçekleri (Şekil 4) üzerinden örnek entropi (Şekil 5) bir fonksiyonu olarak temsil edilir. Şekil 3&#39;te gösterildiği gibi, örnek entropi sinyal rasgelelik derecesi ile normal sinyal ve artışlar için düşüktür. Rastgele derecesi ile bu artış geleneksel entropi önlemler aksine, çok ölçekli entropi çok zaman ölçekleri arasında entropi dikkate alınarak beyaz gürültü karmaşık sinyalleri ayırt edebilir. Örneğin, Costa ve arkadaşları. 2005 çok ölçekli entropi değerleri f göreilişkili (pembe) gürültü karşı veya ilişkisiz (beyaz) gürültü. Örnek entropi ince zaman ölçeği de pembe gürültü daha beyaz gürültü için daha fazla iken, karşı kaba zaman ölçekleri 5-20 gözlenmiştir. Diğer bir deyişle, entropi birden fazla zaman çizelgesi üzerinde kabul edildi, sinyallerin gerçek karmaşıklığı daha doğru bir şekilde sadece tek bir zaman ölçeği olarak kabul edildi halinde olacağından daha temsil edilmiştir. Belirli bir kontrast zamansal dinamikleri olarak, durumu etkiler ifade edilebilir: Bazı zaman ölçekleri tüm zaman çizelgesi, 2) boyunca aynı şekilde) 1 ancak diğer değil, ya da 3) çapraz etkileri sayede kontrast farklı olduğu ince karşı kaba zaman çizelgesi. Şekil 6 ERP durumu fark (Şekil 6A), spektral güç (Şekil 6B), vesikalık fotoğraf 9 ilk karşı tekrar sunumlar zıt MSE (Şekil 6C) gösteriyor. Bu örnekte tüm önlemleri ortaya çıkarmak için birleştirdiaynı etkiyi, bu sonuçların yorumlanması kısıtlar gibi ancak, yüz tekrarı eşlik örnek entropi gözlenen azalma önemlidir. Karmaşıklığı bir azalma temel işlevsel ağ daha basit ve daha az bilgi işleme kapasitesine sahip olduğunu göstermektedir. Şekil 7 ERP, spektral güç ve MSE uygulanan kısmi en küçük kareler 11 değişkenli analiz istatistiksel sonuçları gösteriyor. Deney farklı yüzleri (Heisz ve ark., 2012) ile ilişkili aşinalık manipüle. Kontrast (çubuk grafik) bu ERP genlik tanıdık yüzlerden ancak önceki maruz kalma miktarda çeşitli tanıdık yüzler arasında yeni yüzler ayırt gösterir. Ayırt spektral güç elde aşinalık göre karşı karşıya ama doğru, orta ve düşük aşinalık yüzleri arasında ayrım yoktu. MSE bu örnek entropi değerleri artt koşulu farklılıklara en hassas olduartan yüz aşinalık ile ed. Görüntü araziler tüm elektrotlar ve zaman / frekans / zaman ölçeği karşısında durumun etkisi uzaysal dağılımı yakalamak. Bu örnek, MSE tarafından EEG analizi ERP veya spektral gücün geleneksel yöntemlerle elde edilememiştir ve güvenilir bilgi imal edildiği bir durum gösterir. MSE Bu farklılık koşulları muhtemelen çeşitli frekans bileşenleri arasındaki etkileşimleri içeren, kendi ağ dinamikleri doğrusal olmayan yönleri ile ilgili farklılık göstermektedir. <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/50131/50131fig1.jpg" /> Şekil 1. A) Her bir deneme için başlangıca genlik sapma bir fonksiyonu olarak tek bir konunun EEG yanıtları davanın başlangıcından zamana karşı çizilen. Her deneme bir yüz görüntü bir fotoğraf sunumu oluşuyordu. Pozitif genlik deplasmanlar tasvir edilirkırmızı, negatif genlik deplasmanlar mavi tasvir edilmektedir. Tüm çalışmalarda olaya ilişkin bileşenleri olarak adlandırılan ve adı farklı pozitif ve negatif deplasmanlar ile bir ortalama ERP dalga üretir Şekil 1A tasvir tüm çalışmalar boyunca ortalamasının) olaya ilişkin faz-kilitli aktivite. B gösteren, 100 msn ve 250 msn etrafında pozitif sapma gösteriyor Bir standart isimlendirme göre. Örneğin, P1 ilk olumlu gidiyor bileşenidir ve N170 olumsuz bir bileşeni olduğunu yaklaşık 170 msn sonrası uyaran başlangıcında tepe. <img alt="Şekil 2," src="/files/ftp_upload/50131/50131fig2.jpg" /> Şekil 2. Zaman (veri noktaları olarak, hızı 512 Hz örnekleme). B) deltasının frekans bantları izole etmek için filtre Şekil 2A bant geçiren ve EEG yanıt ile genlik komplo tek bir deneme için bir tek konu A) EEG yanıtEEG yanıt (0-4 Hz), teta (5-8 Hz), alfa (9-12 Hz), beta (13-30 Hz) ve gama (&gt; 30 Hz). C) spektral güç yoğunluğu Şekil tasvir Yayın gücünün bir fonksiyonu olarak, sinyalin frekansı bileşimi temsil 2A. Belirli bir frekansta spektral güç bir artış söz konusu frekans bandı içinde sürüklenen eşzamanlı aktif nöron sayısında artış yansıtmaktadır. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50131/50131fig2large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> . <img alt="Şekil 3," src="/files/ftp_upload/50131/50131fig3.jpg" /> Şekil 3 A) İki simüle dalga:.. Mor tasvir düzenli veya öngörülebilir dalga ve siyah tasvir daha stokastik dalga B) ilk üç zaman ölçekleri için iki simüle dalga örnek entropi değerleri. Örnek ENTRopyala fazla Stokastik sinyal daha yüksek tahmin sinyaller için düşüktür. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50131/50131fig3large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> . <img alt="Şekil 4," src="/files/ftp_upload/50131/50131fig4.jpg" /> Şekil 4. Aşağı örnekleme, orijinal zaman serisi değişen zaman çizelgesi birden fazla zaman serisi üretir. Zaman ölçeği 1 orijinal zaman serisi. Zaman ölçeği 2 zaman serisi içine orijinal zaman serisi bölünmesi ile oluşturulur örtüşmeyen uzunluğu 2 ve her pencere içinde ortalama veri noktalarının pencere. Sonraki zaman çizelgeleri ve zaman serisi oluşturmak için, zaman ölçeği uzunluğu ve ortalama örtüşmeyen pencereler her pencere içinde veri noktaları içine orijinal zaman serisi bölün. <img alt="Şekil 5," src="/files/ftp_upload/50131/50131fig5.jpg" /> Şekil 5,. Her dikdörtgen zaman serisi. Örnek entropi tek bir veri noktası temsil eden bir simüle dalga bir zaman serisi değişkenliği tahmin ediyor. Bu örnekte, m (desen uzunluğu) her zaman serilerinin genlik desen varyans iki karşı üç ardışık sırası desen dikkate alınarak iki boyutlu karşı üç boyutlu uzayda temsil anlamına gelir iki, ayarlanır veri noktaları, sırasıyla, r (benzerlik kriteri), veri noktaları &quot;maç&quot; olarak kabul edilir, içinde genlik aralığı (renkli bantların yüksekliği ile gösterilir) yansıtır. Bu simüle zaman serisi için örnek entropi hesaplamak için, ilk iki bileşenli dizisi desen, kırmızı-turuncu ile başlar. İlk olarak, kırmızı-turuncu sıra desen zaman serisi oluşur sayısını saymak, bu iki bileşenli dizisi için 10 maçı var. İkincisi, zaman ilk üç bileşenli dizisi desen, kırmızı-turuncu-bağırma sayısınıow, zaman serisi ortaya çıkar, bu üç bileşenli dizisi için 5 maç var. Önümüzdeki iki bileşenli dizisi (turuncu-sarı) için bu şekilde devam edin ve üç bileşenli dizisi (turuncu-sarı-yeşil). Bu diziler için iki-bileşenli maçları (5) ve üç bileşenli maçları (3) sayısı önceki değerler (, toplam üç bileşenli sonuç = 8 toplam iki bileşenli bir sonuç: 15) eklenir. Üç bileşenli maçlar iki bileşenli maç toplam oranı belirlemek için - zaman serisi diğer tüm dizi maçları (m kadar N) için tekrarlayın. Örnek entropi bu oran doğal logaritma olduğunu. Her konu için, her zaman ölçeği için tek bir dava entropi önlemler arasında ortalama olarak kanal özel MSE tahmin hesaplamak. <img alt="Şekil 6," src="/files/ftp_upload/50131/50131fig6.jpg" /> ERP Şekil 6. Durumu fark (A), spektral güç (B),MSE (C) yüz fotoğrafları ilk karşı tekrarlanan sunumlar zıt. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50131/50131fig6large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> . <img alt="Şekil 7" src="/files/ftp_upload/50131/50131fig7.jpg" /> Şekil 7. ERP, spektral güç ve çok ölçekli entropi önlemler arasında öğrenilen yüzleri için EEG yanıt zıt. Çubuk grafikler betimliyor kısmi en küçük kareler analizi 11 tarafından belirlenen şartlar arasındaki kontrast. Görüntü arsa önyükleme tarafından belirlenen bu kontrast en istikrarlı olduğu hangi mekansal-zamansal dağılımı vurgulamaktadır. Değerler ~ z skorları temsil ve negatif değerler ters durum etkisi için önem ifade etmektedir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50131/50131fig7large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> .

Beyin görüntüleme araştırmacılar genellikle tekrarlanan deneysel çalışmalar boyunca ortalama faaliyet olarak beynin yanıtı düşünün ve &quot;gürültü&quot; olarak zaman içinde sinyal değişkenliği göz ardı. Ancak, bu gürültü sinyal olduğu açık hale gelmektedir. Bu makalede, zaman tanım beyin sinyal değişkenlik ölçülmesi için çok ölçekli entropi yeni yöntem açıklanır.

Olay İlişkili Potansiyeller, Spektral Güç ve Çok Ölçekli Entropi: EEG beyin görüntüleme Veri Uygulamaları

When considering human neuroimaging data, an appreciation of signal variability represents a fundamental innovation in the way we think about brain ...

Bu prosedürün genel amacı, bir EEG zaman serisinin değişkenliğini nicelleştirmek ve bu değişkenliği, temelindeki nöral sistemin bilgi işleme kapasitesiyle ilişkilendirmektir. Bu işlem, öncelikle beynin yanıtına dair yüksek kaliteli EEG kayıtlarının alınmasıyla gerçekleştirilir. İkinci adım, her türlü artefaktı gidermek için verilerin ön işlemeden geçirilmesidir.Ardından, ilgilenilen istatistikler çıkarılır. Burada, çok ölçekli entropinin yeni uygulamasını; ortalama genlik ve spektral güç gibi daha geleneksel yöntemlerle karşılaştıracağız. Son adım, sonuçların istatistiksel anlamlılığını analiz etmek ve verileri yorumlamaktır.Bu adım, kısmi en küçük kareler analizi gibi veri güdümlü çok değişkenli yaklaşımlar kullanılarak kolaylaştırılabilir. Nihayetinde, çok ölçekli entropi, birden fazla zaman ölçeği boyunca uzamsal-zamansal örüntüdeki bir dizi değişikliğin spesifik bilişsel işlemlere nasıl katkıda bulunduğunu göstermek için kullanılır. MSC'yi, ortalama genlik veya spektrum gücü gibi mevcut yöntemlere tercih etmenin avantajı, MSC'nin verilerdeki doğrusal olmayan yapılara duyarlı olmasıdır.Bu doğrusal olmayan dinamikler, beyin bölgelerinin dağıtık bir ağı üzerinden bilgi alışverişi için önem arz eden, bir ağın mikro durumları arasındaki geçişleri veya çatallanmaları yansıtmaktadır. Bu prosedürü Rotman Araştırma Enstitüsü'ndeki ERP laboratuvarından Christina Backer gösterecektir. İlk olarak, deneysel prosedürleri katılımcıya açıklayın ve bilgilendirilmiş onam alın.Dropdown elektrotların yerleştirileceği bölgeyi alkollü bir pamukla temizleyin. Elektrodun üzerine bir miktar jel sürün. Cilt tarafındaki koruyucu kağıtları çıkarın ve göz hareketi artefaktlarını tanımlamak için elektrotları katılımcıya yerleştirin.Bir elektrodu üst ve alt göz kapağının lateral birleşim noktasına yerleştirin. Diğer elektrodu ise orbital sırtın merkezine, gözün yaklaşık bir santimetre altına ve pupil ile aynı hizaya yerleştirin. İşlemi diğer göz için tekrarlayın.Uluslararası düzeyde kabul görmüş 10-20 sistemini takip ederek katılımcının baş çevresini ölçün ve uygun elektrot başlığı boyutunu seçin. Elektrot yerleşimi için, orta hat boyunca Indian Ian'dan olan mesafeyi ölçün ve bu sayıyı %10'a bölün. NAS'tan yukarıya doğru ölçün ve işaretleyin.Elektrot başlığının FP pozisyonunu bu işaretle hizalayın ve başlığı geriye doğru çekin. Başlığın merkezinin burunla aynı hizada olduğundan emin olun. Nas ile cz arasını ölçün ve bu mesafenin NAS ile Indian arasındaki mesafenin yarısı olduğunu doğrulayın.Ardından çene kayışını sıkın ve gerekirse konfor sağlamak için kayışın altına gazlı bez yerleştirin. Şimdi, iletken bir jel sütunu oluşturmak için jel dolgulu küt uçlu şırıngayı elektrot tutucularına yerleştirin. Saç derisiyle temas ederek başlayın, ardından sıkarak geriye doğru çekin.Çok fazla jel uygulamasının komşu elektrotların sinyalleri arasında köprüleme oluşturabileceğini unutmayın. Ardından, aktif elektrotları elektrot tutucularına sabitleyin. Daha sonra denekle monitör arasına uygun mesafeyi ayarlayarak deneği konumlandırın.Deney için, göz hareketlerini ve göz kırpmalarını minimize etmenin önemini vurgulayarak katılımcıdan hareketsiz kalmasını isteyin. Temiz bir kayıt için, veri toplama bilgisayarında elektrot bağlantılarını ve EEG sinyal kalitesini inceleyin. Belirli bir elektrotla ilgili sorun varsa, o elektrodu çıkarın ve deneyden sonra ancak ilgilenilen özel istatistik çıkarılmadan önce, o bölgedeki empedansları ayarlamak için jeli yeniden uygulayın.Sürekli EEG verilerini, filtreleme ve artefakt giderme standart prosedürlerini kullanarak artefaktlardan arındırmak için ön işlemden geçirin. Olayla ilişkili potansiyel analizi, bir uyaranın başlangıcına faz kilitlemeli olan senkronize beyin aktivitesini yakalar. Beynin belirgin bir olayın başlangıcına verdiği yanıtı zamana kilitleyin ve ardından benzer birçok olay üzerinden ortalamasını alın. Sinyal-gürültü oranını artırmak için, her denek için ERP bileşeninin pik genliğini ve latansını belirleyin. Spektral güç, bir frekansın belirli bir EEG sinyaline olan göreli katkısını nicelleştirir.EEG sinyalini zaman domeninden frekans domenine dönüştürmek ve sinyali farklı frekanslardaki bileşen sinüs dalgalarına ayırmak için Fourier analizini kullanın. Çok ölçekli entropi, nöroelektriksel sinyallerin zaman içindeki ve birden fazla zaman ölçeğindeki değişkenliğini yakalayan bilgi teorik bir metriktir. Çok ölçekli entropiyi iki adımda hesaplamak için PhysioNet'teki algoritmayı kullanın.İlk adımda, kademeli olarak örnekleme hızı düşürülür. Her deneme ve durum zaman ölçeği için sinyali örnekleyin. Bir tanesi orijinal sinyali temsil eder.Öncelikle orijinal sinyali, zaman ölçeği uzunluğundaki örtüşmeyen pencerelere bölerek sonraki zaman ölçeklerini oluşturun. Ardından her pencere içindeki veri noktalarının ortalamasını alın. Örneğin, zaman ölçeği ikiyi oluşturmak için ortalamaları birlikte alın.İlk iki nokta, sonraki iki nokta ve bu şekilde devam eder. Üçlük zaman ölçeği ortalaması oluşturmak için ilk üç nokta, sonraki üç nokta ve bu şekilde devam edilir. Orijinal sinyal çeşitli zaman ölçeklerinde temsil edilerek, farklı hızlarda gerçekleşebilen nöral süreçler analiz edilebilir.İkinci adımda, her bir kurs için örnek entropisi hesaplanır. Taneli zaman serileri. Bu işlem, beynin farklı zaman ölçeklerindeki yanıtının karmaşıklığına dair bir tahmin sağlar.Düzenli sinyaller, daha stokastik sinyallere göre daha düşük örnek entropiye sahiptir. Bu örnekte, örüntü uzunluğu M ikiye ayarlanmıştır. Bu, zaman serisinin iki noktalıya karşı üç noktalı sekans eşleşmelerinin bir oranı olarak temsil edileceği anlamına gelir.R parametresi, benzerlik kriteridir. Bu genlik aralığında kalan veri noktaları benzer değerlere sahiptir ve bu nedenle eşleşmiş kabul edilirler. Parametrelerin ayarlanmasıyla ilgili ayrıntılar için, bu simüle edilmiş zaman serisinin örnek entropisini hesaplamak üzere hazırlanan metin protokolüne başvurun.İlk iki bileşenle başlayın. Dizilim deseni, kırmızı turuncu; önce kırmızı turuncu dizilim deseninin zaman serisinde kaç kez tekrar ettiğini sayın. Bunun için 10 eşleşme vardır.İki bileşenli dizi. İkincisi, ilk üç bileşenin kaç kez tekrarlandığını sayar. Dizi deseni; kırmızı, turuncu, mor zaman serisinde gerçekleşir.Bunun için beş eşleşme vardır. Üç bileşenli dizi. Zaman serisinin sonraki iki bileşenli dizisi (turuncu, mor) ve sonraki üç bileşenli dizisi (turuncu, mor, yeşil) için aynı işlemlere devam edin.Bu diziler için iki bileşenli eşleşmelerin ve üç bileşenli eşleşmelerin sayısını önceki değerlere ekleyin. Zaman serisindeki diğer tüm dizi eşleşmaları için işlemi tekrarlayarak, iki bileşenli eşleşmelerin üç bileşenli eşleşmelere olan toplam oranını belirleyin. Örnek entropi, bu oranın doğal logaritmasıdır.Bu veriler, yüz fotoğraflarının ilk sunumu ile tekrarlanan sunumu arasındaki karşılaştırmada, ERP spektral gücü ve entropisindeki durum farklılıklarını göstermektedir. Bu örnekte, tüm ölçümler yüz tekrarına eşlik eden örnek entropisindeki azalma etkisini ortaya koyacak şekilde birleşmiştir. Karmaşıklıktaki bu azalma, devreye giren fonksiyonel ağın daha basit olduğunu ve daha az bilgi işlediğini göstermektedir.Bu istatistiksel sonuçlar, farklı aşinalık düzeyleriyle ilişkili yüzler için ERP spektral gücü ve çok ölçekli entropinin kısmi en küçük kareler çok değişkenli analizinden elde edilmiştir. Kontrast, ERP genliğinin yeni yüzleri aşina olunan yüzlerden ayırdığını, ancak öncelikli maruz kalma miktarı açısından farklılık gösteren aşina olunan yüzler arasında bir ayrım yapmadığını göstermektedir. Spektral güç, yüzleri aşinalığa göre ayırt etmiş, ancak düşük ve orta aşinalıktaki yüzleri doğru bir şekilde ayırt edememiştir.Çok ölçekli entropi, durum farklılıklarına karşı en duyarlı olan parametreydi. Örnek entropi değerleri, yüz aşinalığı arttıkça artış göstermiştir. Bu görüntü grafikleri, durum etkisinin mekansal zamansal dağılımını ortaya koymaktadır.İlginç bir şekilde, Çok ölçekli entropi, ERP veya spektral gücün daha geleneksel analizleriyle elde edilemeyen benzersiz bilgiler ortaya koymuştur. Çok ölçekli entropideki bu farklılık, koşulların, muhtemelen frekans bantları arasındaki etkileşimleri içeren ağ dinamiklerinin doğrusal olmayan yönleri açısından farklılık gösterdiğini düşündürmektedir. Bu yeni analitik araç, sinir ağı dinamikleri hakkında yeni bilgiler elde etmemize yardımcı olarak, zihinsel işlevleri statik durumlar şeklinde tanımlamaktan uzaklaşmamıza ve insan bilişiyle bağlantılı süreçlerin akışkan gelişimini anlamamıza katkı sağlamaktadır.

applications-eeg-neuroimaging-data-event-related-potentials-spectral

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Sinirbilim

Biz invaziv epilepsi izleme gören insanlardan araştırma amaçlı elektrokortikografik sinyalleri toplamak için bir yöntem sunuyoruz. Biz veri toplama, sinyal işleme ve uyaran sunum için BCI2000 yazılım platformu nasıl kullanılacağını göstermektedir. Özellikle, Sigfried, gerçek zamanlı fonksiyonel beyin haritalama için BCI2000 tabanlı bir araç göstermektedir.

Nörobilimsel Araştırma ve Gerçek-zamanlı Fonksiyonel Kortikal Haritalama İnsan elektrokortikografik (ECoG) Sinyaller Kayıt

Kaynak: Papadelis, C. , vd., Pediatrik Epilepsinin Biyobelirteç Olarak Eş Zamanlı Manyetoensefalografi ve Elektroensefalografi ile Tespit Edilen İnteriktal Yüksek Frekanslı Salınımlar. J. Vis. Uzm. {{TAG_ 27}} (2016).  Bu video, beyinde nöbete eğilimli bölgeleri bulmak için interiktal epileptiform deşarjları (IED'ler) ve yüksek frekanslı salınımları (HFO'lar) tanımlamak için elektroensefalografi (EEG) ve manyetoensefalografi (MEG) kayıtlarını kullanma yöntemini göstermektedir.

 Nöbete eğilimli beyin bölgelerini belirlemek için eşzamanlı elektroensefalografi ve manyetoensefalografi 

Kullanarak olay-ilişkili EEG potansiyeller (ERP), biz şizotipal özelliklerin sağlıklı bireylerde anormal anlamsal beyin etkinleştirmelerde antipsikotik ilaçların etkilerini araştırmak. Biz anlamsal sınıflandırma ile ilişkili bilişsel süreçler içgörü dökülme, beyin aktivitesinde belirgin değişiklikleri izlemek için OBP kullanın.

Olay-İlişkili Potansiyeller ve Semantik Kategorizasyon kullanma N400 üzerinde Antipsikotikler ve şizotipinin Etkilerinin Araştırılması

Yüksek yoğunluklu elektroensefalografi (dEEG), yaşamın ilk yıllarında beyin gelişimini ve plastisitesini incelemek için giderek daha fazla kullanılmaktadır. Burada, bebek beynindeki hızlı işitsel işlemenin salınım dinamiklerini anlamak için geleneksel EEG kaydına dayanan sofistike analiz tekniklerinin bir uygulamasını sunuyoruz.

Bebek İşitsel İşleme ve Olaya ilişkin Beyin Salınımlılığı

Stereotaktik Elektroensefalografi (SEEG) nöbet odakları yerelleştirilmesine yardımcı epilepsi cerrahisinde kullanılan bir cerrahi tekniktir. Aynı zamanda beyin fonksiyonu araştırmak için benzersiz bir fırsat tanıyor. Burada SEEG insan bireylerde kognitif işlemlerini incelemek için nasıl kullanılabileceğini açıklar.

Stereotaktik Elektroensefalografi kullanarak Derin KORTİKAL Fonksiyonu ve subkortikal yapıları incelenmesi: Ön Singulat Korteks Dersler

Bu el yazması mekansal odaklı mühendislik problemlerini çözerken insanların sinir aktivitesini ölçmek için bir yaklaşım anlatılmaktadır. EEG yöntemi sonuçta sorun türleri arasında ve katılımcılar arasında hem görev performansı karşılaştırmaları sağlayan amacıyla, nöral verimlilik açısından beta beyin dalgası ölçümleri yorumlamaya yardımcı olur.

Görev Özgü Sinir Efficiencies Karşılaştırma için Elektroensefalografi Ölçümler kullanmak: Mekansal Zeka Görevleri

Biz istatistik parametrik eşleme (SPM) yazılımını kullanarak kafa içi elektroansefalografi verileri çözümlemek için kullanılan iki analitik protokol mevcut: zaman-frekans istatistiksel parametrik eşleme analizi için sinirsel aktivite ve dinamik nedensel içi ve arası regional bağlantısı için indüklenen tepkilerin modelleme.

Sinirsel aktivite ve bağlanırlığı İntrakraniyal EEG veri SPM yazılım programıyla analiz

Standart EEG analiz teknikleri sinir sistemi fonksiyonu hakkında sınırlı bilgi sunar. Kortikal bağlantıistatistiksel modeller türetilmesi, altta yatan ağ dinamiklerini araştırmak için çok daha fazla yetenek sunar. Geliştirilmiş fonksiyonel değerlendirme sinir sistemi hastalıklarında tanı, prognostikasyon ve sonuç tahmini için yeni olanaklar sunar.

Non-invaziv Elektroensefalogramlar Kullanarak Kortikal Bağlantının İstatistiksel Modellemesi

Bu protokol, elektroensefalografik veriler için çoklu spektrogramlar üreten açık kaynak kodlu, derlenmiş matlab programı sağlar.

Elektroensefalografik Veriler için Bilgisayar Tabanlı Multitaper Spektrogram Programı

EEG-yöntemleri beyin fonksiyon bozukluklarının biyobelirteçleri ayıklamak için uygulanır. Odak çok kanallı olay ile ilgili potansiyelleri (ERPs) bir cued GO / NOGO görev kaydedilen. Beyin dışı eserler düzeltilir ve ERP'ler normatif verilerle karşılaştırılır. Örnekler DEHB tanısı ve ilaç yanıtı tahmini için biyobelirteçleri ile ilgilidir.

Olaya Bağlı Potansiyeller (ERP' ler) ve Beyin Disfonksiyonunun Biyobelirteçlerinin Ayıklanması nda Diğer EEG Tabanlı Yöntemler: Pediatrik Dikkat Eksikliği/Hiperaktivite Bozukluğundan Örnekler (DEHB)

Öğrenin, çok ölçekli entropi kullanarak EEG sinyal değişkenliğini nicelendirmeyi ve sinirsel bilgi işleme kapasitesini analiz etmeyi. Bu yöntem, geleneksel ortalama genlik ve spektral güç analizlerinin gözden kaçırabileceği doğrusal olmayan dinamikleri yakalar.

Olay İlişkili Potansiyeller, Spektral Güç ve Çok Ölçekli Entropi: EEG beyin görüntüleme Veri Uygulamaları

Daha fazla video keşfet