Name: Eşzamanlı Derisi Elektroensefalografi (EEG), elektromiyografi (EMG) ve Multi-modal Sinir kod çözme için Tüm vücut bölüm Ataletsel Kayıt (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-07-26T13:00:00.000+00:00
Duration: 11 min 25 s
Description: Öğrenin eşzamanlı EEG, EMG ve hareket yakalama yöntemleriyle insan lokomosyonu sırasında beyin-beden dinamiklerini incelemeyi. Bu teknik nöroprotez ve rehabilitasyon stratejileri için değerli bilgiler sunar.

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

Bu çalışma Nörolojik Bozukluklar Ulusal Enstitüsü tarafından desteklenen ve Stroke (NINDS) # R01NS075889-01 hibe edildi. Bu araştırma NIH, Klinik Merkezi&#39;nin İntramural Araştırma Programı tarafından kısmen desteklenmiştir. Yazarlar ayrıca veri toplama konusunda yardım almak için Şehriyar İkbal ve Yongtian O teşekkür ederim. Bu makalenin açık erişim yayın maliyeti APDM, Inc (, Portland, OR tarafından sponsor oldu <a href="http://apdm.com" target="_blank">http://apdm.com</a> ).

1. Konu Hazırlık <ol><li> Öznenin boy, kilo ölçmek, ve yaş kaydedin. </li><li> Rahat kadar onları kendi kendine ayar koşu bandı hız alarak öznenin tercih edilen koşu bandı hızı değerlendirin. </li><li> Bir keçeli kalem kullanarak, konunun nasion ve inion arasındaki orta olarak başın tepe işaretleyin. Buna ek olarak, kapak hizalanması için bir referans olarak inion mesafeye nasion% 10 işaretleyin. </li></ol> 2. Derisi Elektroensefalografi (EEG) <ol><li> 12 olarak konuya monte EEG kap kullanarak 10-20 uluslararası sistem tarafından belirtildiği gibi EEG elektrotları takın. Kap kafa derisi üzerinde elektrotların doğru yerleştirilmesi sağlar. </li><li> FP1 ve FP2 elektrotlar ve belirgin tepe ile Taşlı elektrodun orta noktasında adım 1.3 10% işareti hizalayarak konuda EEG kap yerleştirin. Kapağın yerleştirilmesi için daha fazla detayı 12 bulunmaktadır. Seçene altında bağlama tarafından kapak tedavi. </li><li> EEG kontrol kutusuna EEG elektrotları bağlayın. Zemin ve referans elektrotlar ile başlayan, yeşil çevirerek LED elektrot ile gösterilen 25 kohm altında her önlemlerin empedansı kadar her elektrot elektrolit jel enjekte etmek için küçük bir şırınga kullanın. EEG elektrot hazırlama hakkında daha fazla bilgi 12,13 mevcuttur. </li><li> Kablosuz EEG vericiye EEG elektrotları bağlayın. Omuzlarına yerleştirilen bir Velcro kayışı konuya verici Güvenli ve iki 32 kanallı amplifikatör için kablosuz EEG alıcı bağlayın. </li><li> USB dönüştürücü bir fiber-optik kullanarak bir USB bağlantı noktası üzerinden ana bilgisayara amplifikatör bağlayın. </li><li> 0.1 DC mV, düşük kesim frekansı ve yüksek kesim frekansı EEG veri toplama yazılım 1.000 Hz için EEG kanal çözünürlüğü ayarlayın. </li></ol> 3. Yüzey Elektromiyografi (EMG) <ol><li> EMG elektrot hazırlanın8 kas sitelerde yerleştirme: zımpara ile cilt, aşındırmak tıraş, ve izopropil alkol pedi ile temizleyin. Yeri hazırlanmış sitelerde elektrotlar ve EMG veri kaydı birimine bağlayın. Sol veya sağ bileğinde EMG toprak elektrot yerleştirin ve veri giriş birimine bağlayın. </li></ol> 4. Hareket Yakalama <ol><li> Üreticinin talimatlarına göre demirledi ise sensörler Marg senkronize edin. </li><li> Tablo 2&#39;de yerlerde Velcro veya çift taraflı bant kullanarak bu konuda Marg sensörleri ve yer çıkarın. </li></ol> 5. Çevre Hazırlama <ol><li> Kemer diyagonal bir çizgi (yatay 45 °) taping koşu bandı hazırlayın. Koşu bandı önünde yaklaşık 1 m bir video kameraya bağlı bir televizyon monitörü yerleştirin. Bant televizyonda bir 2 inç çaplı siyah bir daire ile bir kağıt parçası. </li><li> IR yakınlık sensörleri, koni ve televizyon s 5 set koyarak arena yürüyüş Kurulumcreen Şekil 3&#39;te yer almaktadır. </li></ol> 6. Ayak değirmeni <ol><li> Konu koşu bandı üzerine yükselir. Emniyet kemeri takın. </li><li> Veri toplama öncesinde, doğru elektrot yerleştirme, elektrot bağlantı ve veri iletimi doğrulamak için EEG ve EMG sinyalleri inceleyin. </li><li> C + + konsol uygulaması çalıştırarak veri toplama başlayın. EMG kayıt başlatmak ve deneme başlatmak için bir ses işaret (bip) vermek için manuel tetik düğmesine basın. </li><li> Söz konusu 30 saniye sessiz duruş kalır. </li><li> 30 sn basma tetik düğmesi sonra yürüyüş başlatmak için, koşu bandı yavaş yavaş konunun önceden seçilmiş bir hıza ulaştırılır. </li><li> Söz konusu 5 dakika boyunca yürür. </li><li> 5 dakika sonunda, yavaş yavaş koşu bandı durdurarak geçiş durmak için yürüyüş başlatmak için tetik düğmesine basın. Durdurmak için geldikten sonra konu 30 sn için ayakta kalır. Veri toplama t durdurmak için &#39;q&#39; düğmesine basınriyali ve verileri kaydetmek. </li><li> Tekrar her üç koşu bandı koşulları için 6.2-6.7 adımları: </li><li> Mesafede siyah nokta bakarken koşu bandı yürüyüş. </li><li> Koşu Bandı yürüyüş TV ekranında kendi ayakları hareket gözlemlerken. </li><li> Koşu bandı (bilişsel yük 6 taklit) üzerinde çapraz çizgi önlemek için videoyu geri bildirim kullanırken koşu bandı yürüyüş. </li></ol> 7. Arena Yürüyüş (1) <ol><li> Arenada yürüyüş döngü (Şekil 3) başında görevini de. </li><li> 6,2-6,4 gibi veri toplama başlar. </li><li> Yürüyüş başlatmak için tetik düğmesine basın. O zaman tetik verilir, ilk yönlü ok (→, ←, veya ↑) konusu (Şekil 3) karşısındaki ekranda görüntülenir. → veya ← gözlenirse, koni girişinde dizi konu çıkar, bu yönde 90 ° döner, giriş koni için döngü ve döner tamamlar. &amp; UAR Eğerr, konu IR sensörleri önce yaklaşık 2 metre ulaştığında görülmektedir, bu konuda girişinde koni ve manuel tetik ve yön ok (→ veya ←) dışında düz devam verilir. IR sensörlerin ilk set üzerinden ve daha sonra konu devam karşılık gelen 90 ° girişinde koni dönen, döngü tamamlamak için dönüş yapar. (Yürüyüş sırasında, deneyci kablosuz sinyal kalitesini artırmak için bir tekerlekli arabası ana bilgisayar ile yaklaşık 3-5 metre mesafeden takip eder.) </li><li> O / o tek bir döngü tamamladıktan sonra giriş koni ulaştığında konu yürüyüş devam ediyor. 3 döngüler her ilk ok için tamamlanmıştır kadar Sıra 7.3 ok rastgele sipariş ile tekrarlanır (→, ←, veya ↑). </li><li> Durumu 7.4 tatmin edici sonra, konu ayakta geçiş sinyal girişinde koni ulaşan manuel tetik düğmesine basın. Konu sessizce 30 saniye sonra duruyorveri toplama ana bilgisayar üzerinde &#39;q&#39; tuşuna basarak sonlandırılır. </li></ol> 8. Arena Yürüyüş (2) <ol><li> IR sensörlerin beş takım konunun önünde bir yarım daire (Şekil 4) konumlandırılmış böylece arenada yürüyüş parkuru yeniden düzenleyin. </li><li> Önceki çalışmalarda (7,1-7,2) olduğu gibi veri toplama başlar. </li><li> Yürüyüş Arena benzer, yürüyüş başlatmak için bir el tetiği verir. Tetik zaman, 5 yön okları biri (← de, →, <img src="/files/ftp_upload/50602/50602larr.jpg" alt="sol ok" fo:src="/files/ftp_upload/50602/50602larrhighres.jpg" /> , <img src="/files/ftp_upload/50602/50602rarr.jpg" alt="sağ ok" fo:src="/files/ftp_upload/50602/50602rarrhighres.jpg" /> Veya ↑) ekranda görüntülenir. Her ok Arenada (Şekil 4) etrafında konumlandırılmış IR sensörleri bir set karşılık gelir. </li><li> Söz konusu ekran ve wa üzerindeki ok gözlemleriki sensör geçen sensörler ötesinde konisi etrafında bir U dönüşü yapmak kızılötesi sensörler, (Şekil 4) karşılık gelen bir dizi LKS. U dönüşü yaptıktan sonra, konunun başlangıç ​​noktasına döner ve yürüyüş devam ediyor. </li><li> 3 döngüler her yönlü ok için tamamlanmıştır kadar, ok rastgele sipariş ile, sıra 8,3-8,4 tekrarlayın. </li><li> Konu ayakta geçiş sinyal başlangıç ​​noktası ulaştığında durumu 8.6 yerine getirildikten sonra, manuel tetik düğmesine basın. 7.5 gibi tam veri toplama. </li></ol> 9. Stand Sit <ol><li> Hedefin arkasında bir sandalye yerleştirin ve 6.2-6.3 gibi veri toplama başlar. Söz konusu veri toplama başlangıcında az 15 saniye boyunca yavaşça anlamına gelir. </li><li> 15 saniye sonra, manuel tetik düğmesine basın. Sonraki ses işaret (tuş) kadar oturma pozisyonu tutarak, duruş oturmak standından işaret konusu geçişler duyduktan sonra. </li><li&gt; Geçiş durmak oturmak için işaret vermek için rastgele aralıklarla (5-15 sn) ve basın el tetik bekleyin. Duruş ayakta sonraki ses işaret kadar tutulur. </li><li> 9,2-9,3 tekrarlayın kadar 10 tam konu 15 sn için sessizce duruyor sonra, stand-to-oturup oturup-kalk manevralar tamamlandı. Daha sonra, &#39;q&#39; tuşuna basarak veri toplama sonlandırmak. </li><li> Stand-to-oturup oturup-kalk geçiş kendini başlatılan için stand-to-oturup protokolü (9.1-9.4) tekrarlayın. Bunun yerine geçiş için konu bir tetikleyici vermekten daha, konu transfer her manevra 10 tamamlanana kadar kendi kendi başlatmak var. </li></ol> 10. Koridor Yürüyüş <ol><li> 1/8 inci mil, düz koridor ortasında pozisyon konu ve veri toplama sepeti. Koşu bandı yürüyüş deneyler (6,2-6,4) olduğu gibi veri toplama başlar. Ilk 30 sn dinlenme döneminden sonra, yürüyüş başlatmak için bir el tetiği verir. </li><li> Subject 5 dakika boyunca sürekli yürür. Konu koridor sonunda 10 metre ulaştığında, o / o bir U dönüşü kendini başlatır ve ters yönde yürüyüş devam ediyor. </li><li> 5 dakika sonunda yürüme durdurmak için manuel tetik düğmesine basın. Dosdoğru bakarken konu 30 sn için sessizce duruyor. &#39;Q&#39; tuşuna basarak veri toplama sonlandırın. </li><li> 10.1 gibi ikinci bir koridor deney başlayın. </li><li> Yürüyüş (20-40 sn) rastgele bir süre sonra, bir el tetik ve konu durdurma yürüyüş için ses işaret verir. </li><li> Konu (5-15 saniye) kısa, rasgele süre ayakta kalır. </li><li> Konu özgeçmiş yürüyüş için el tetik düğmesine basın. </li><li> Stop-start 10 döngü bitene kadar tekrarlayın 10,5-10,7 adımları, 10.3 gibi veri toplama sona. </li></ol>

<ol><li>Choi, J. T., Bastian, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptation+reveals+independent+control+networks+for+human+walking%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Adaptation reveals independent control networks for human walking.</a> Nature Neuroscience. 10 (8), 1055-1062 (2007).</li>
<li>Grillner, S., Wallen, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neural+bases+of+goal-directed+locomotion+in+vertebrates+-+an+overview%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Research+Reviews%22%5BJournal%5D)">Neural bases of goal-directed locomotion in vertebrates - an overview.</a> Brain Research Reviews. 57, 2-12 (2008).</li>
<li>Petersen, T. H., Willerslev-Olsen, M., Conway, B. A., Nielsen, J. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+motor+cortex+drives+the+muscles+during+walking+in+human+subjects%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Physiology%22%5BJournal%5D)">The motor cortex drives the muscles during walking in human subjects.</a> Journal of Physiology. 590 (10), 2443-2452 (2012).</li>
<li>Fitzsimmons, N. A., Lebedev, M. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Extracting+kinematic+parameters+for+monkey+bipedal+walking+from+cortical+neuronal+ensemble+activity%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Integrative+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Extracting kinematic parameters for monkey bipedal walking from cortical neuronal ensemble activity.</a> Frontiers in Integrative Neuroscience. 3, 3(2009).</li>
<li>Harada, T., Miyai, I., Kubota, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gait+capacity+affects+cortical+activation+patterns+related+to+speed+control+in+the+elderly%5BTitle%5D)+AND+%22Experimental+Brain+Research%22%5BJournal%5D)">Gait capacity affects cortical activation patterns related to speed control in the elderly.</a> Experimental Brain Research. 193 (3), 445-454 (2009).</li>
<li>Gwin, J. T., Gramann, K., Makeig, S., Ferris, D. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Electrocortical+activity+is+coupled+to+gait+cycle+phase+during+treadmill+walking%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Electrocortical activity is coupled to gait cycle phase during treadmill walking.</a> Neuroimage. 54, 1289-1296 (2011).</li>
<li>Presacco, A., Goodman, R., Forrester, L., Contreras-Vidal, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neural+decoding+of+treadmill+walking+from+noninvasive+electroencephalographic+signals%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Neural decoding of treadmill walking from noninvasive electroencephalographic signals.</a> Journal of Neurophysiology. 106, 1875-1887 (2011).</li>
<li>Presacco, A., Forrester, L. W., Contreras-Vidal, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Decoding+intra-limb+and+inter-limb+kinematics+during+treadmill+walking+from+scalp+electroencephalographic+%28EEG%29+signals%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Neural+Systems+and+Rehabilitation+Engineering%22%5BJournal%5D)">Decoding intra-limb and inter-limb kinematics during treadmill walking from scalp electroencephalographic (EEG) signals.</a> IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 20 (2), 212-219 (2012).</li>
<li>Wagner, J., Solis-Escalante, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Level+of+participation+in+robotic-assisted+treadmill+walking+modulates+midline+sensorimotor+EEG+rhythms+in+abled-bodied+subjects%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Level of participation in robotic-assisted treadmill walking modulates midline sensorimotor EEG rhythms in abled-bodied subjects.</a> NeuroImage. 63, 1203-1211 (2012).</li>
<li>Makeig, S., Gramann, K., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Linking+brain%2C+mind%2C+and+behavior%5BTitle%5D)+AND+%22International+Journal+of+Psychophysiology%22%5BJournal%5D)">Linking brain, mind, and behavior.</a> International Journal of Psychophysiology. 73, 95-100 (2009).</li>
<li>Gramann, K., Gwin, J. T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cognition+in+action%3A+imaging+brain%2Fbody+dynamics+in+mobile+humans%5BTitle%5D)+AND+%22Reviews+in+the+Neurosciences%22%5BJournal%5D)">Cognition in action: imaging brain/body dynamics in mobile humans.</a> Reviews in the Neurosciences. 22, 593-608 (2011).</li>
<li>Wilson, J. A., Schalk, G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Using+an+EEG-based+brain+computer+interface+for+virtual+cursor+movement+with+BCI2000%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Vis.+Exp%22%5BJournal%5D)">Using an EEG-based brain computer interface for virtual cursor movement with BCI2000.</a> J. Vis. Exp. (29), e1319(2009).</li>
<li>Brummer, V., Schneider, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Coherence+between+brain+cortical+function+and+neurocognitive+performance+during+changed+gravity+conditions%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Vis.+Exp%22%5BJournal%5D)">Coherence between brain cortical function and neurocognitive performance during changed gravity conditions.</a> J. Vis. Exp. (51), e2670(2011).</li>
<li>Delorme, A., Makeig, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EEGLAB%3A+an+open+source+toolbox+for+analysis+of+single-trial+EEG+dynamics+including+independent+component+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis.</a> Journal of Neuroscience Methods. 134 (1), 9-21 (2004).</li>
<li>Makeig, S., Bell, A. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Independent+component+analysis+of+electroencephalographic+data%5BTitle%5D)+AND+%22Advances+in+Neural+Information+Processing+Systems%22%5BJournal%5D)">Independent component analysis of electroencephalographic data.</a> Advances in Neural Information Processing Systems. 8, 145-151 (1996).</li>
<li>Rong, F., Contreras-Vidal, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Magnetoencephalographic+artifact+identification+and+automatic+removal+based+on+independent+component+analysis+and+categorization+approaches%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience+Methods%22%5BJournal%5D)">Magnetoencephalographic artifact identification and automatic removal based on independent component analysis and categorization approaches.</a> Journal of Neuroscience Methods. 157, 337-354 (2006).</li>
<li>Gwin, J. T., Gramann, K., Makeig, S., Ferris, D. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Removal+of+movement+artifact+from+high-density+EEG+recorded+during+walking+and+running%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Removal of movement artifact from high-density EEG recorded during walking and running.</a> Journal of Neurophysiology. 103, 3526-3534 (2010).</li>
<li>Liao, L. D., Wang, I. J., Chen, S. F., Chang, J. Y., Lin, C. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Design%2C+fabrication%2C+and+experimental+validation+of+a+novel+dry-contact+sensor+for+measuring+electroencephalography+signals+without+skin+preparation%5BTitle%5D)+AND+%22Sensors%22%5BJournal%5D)">Design, fabrication, and experimental validation of a novel dry-contact sensor for measuring electroencephalography signals without skin preparation.</a> Sensors. 11, 5819-5834 (2011).</li>
<li>Liao, L. D., Lin, C. T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Biosensor+technologies+for+augmented+brain-computer+interfaces+in+the+next+decades%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+IEEE%22%5BJournal%5D)">Biosensor technologies for augmented brain-computer interfaces in the next decades.</a> Proceedings of the IEEE. 100, 1553-1566 (2012).</li>
<li>Farina, D., Merletti, R., Enoka, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+extraction+of+neural+strategies+from+the+surface+EMG%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Applied+Physiology%22%5BJournal%5D)">The extraction of neural strategies from the surface EMG.</a> Journal of Applied Physiology. 96, 1486-1495 (2004).</li>
<li>Flint, R. D., Ethier, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Local+field+potentials+allow+accurate+decoding+of+muscle+activity%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neurophysiology%22%5BJournal%5D)">Local field potentials allow accurate decoding of muscle activity.</a> Journal of Neurophysiology. 108, 18-27 (2012).</li>
<li>Luinge, H. J., Veltink, P. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Measuring+orientation+of+human+body+segments+using+miniature+gyroscopes+and+accelerometers%5BTitle%5D)+AND+%22Medical+%26+Biological+Engineering+%26+Computing%22%5BJournal%5D)">Measuring orientation of human body segments using miniature gyroscopes and accelerometers.</a> Medical & Biological Engineering & Computing. 43, 273-282 (2005).</li>
</ol>

Bu yazı için üretim ve yayın ücretleri APDM tarafından desteklenmiştir.

Burada sunulan protokol lokomotif çeşitli görevleri sırasında birlikte üç aynı anda beyin aktivitesini kaydetmek için veri toplama sistemleri, kas aktivitesi, ve tüm vücut kinematiği getiriyor. Tüm protokol tamamlanması konusu hazırlanması 1 saat de dahil olmak üzere, yaklaşık 3 saat sürer. Her sistem üzerine monte edilmiş, ve konu ile hareket eder. Bu nedenle, önce her yeni deneme başlangıcına EEG ve EMG elektrot bağlantıları doğrulamak için çok önemlidir. Bu kolayca ana bilgisayar üzerinde grafik arayüz kullanarak gerçek zamanlı olarak incelenmesi gereken veri sağlayan ilgili üretici tarafından sağlanan yazılım paketleri kullanılarak yapılabilir. Veri toplama uygulaması bu yazılım paketleri doğrulama sürecinin basitleştirilmesi, çalışıyor olması gerekir. Ayrıca, bakım MARG sensörler sağlam her deneme önce konuya bağlı dikkat edilmelidir. EEG ve MARG veri 2.4-2.5 GHz üzerinden kablosuz olarak iletilirspektrum aralığı. Diğer birçok elektronik cihazlar bu frekans bandı kullandığı için, bu deney ortamında kablosuz arayüz olasılığını dikkate almak önemlidir. Veri toplama bir kritik yönü kablosuz müdahale için dayanıklılık sağlayan mobil kart ve konu arasında line-of-görüş görünürlük. EEG kablosuz alıcı ve MARG erişim noktaları (Şekil 1) Her iki bağlantı sadakat göstermek için LED&#39;ler sağlar. Ana bilgisayar ve EEG ve MARG sensörler için kablosuz alıcıları doğrudan görüş hattında korumak ve bu konuda zemin üzerinde yürürken kablosuz veri iletimi üst düzeye çıkarmak için bir mobil kart yerleştirilir. Biz sağlam veri toplama iyi konunun 5 metre, görevleri sırasında herhangi bir hedefin hareket kısıtlamak değil bir mesafe içinde mobil kart tutarak devam edildi bulundu. C + + uygulama nedeniyle kablosuz c kesintiye veri kaybına sağlamlık sağlamak için veri toplama için birden çok iş parçacığı kullanırEEG onnection. EEG bağlantısı kesilirse, MARG ve EMG veriler hala kaydedilir, ancak EEG veri o zaman noktaları için geçerli olacak. EMG verileri mobil veri giriş birimi içinde bir SD kartta kayıtlı ise, kablosuz bağlantı durumunda veri kaybını önlemek için yukarıda anlatıldığı gibi Marg sensörleri-birim tamponlama sağlar. Yürüme sırasında EEG veri toplama ile ortak bir sorunu sinyalleri eser varlığıdır. Yanıp söner, göz hareket, yüz kas aktivitesi, kalp atım ve bu deneysel protokol yürütülmesi sırasında elektrotlar ve / veya kabloların hareket gibi mekanik eserler de dahil olmak üzere eserler fizyolojik kaynakları: Genel olarak, eserler iki gruba ayrılabilir. Artifact kaldırma devam eden araştırma bir konudur ve bağımsız bileşen analizi 15,16 ve kanal tabanlı şablon regresyon işlemleri 17 gibi tekniklerini içerir. Artifact minimizasyonu ve kaldırma pr çok önemli bir adımdırvücut hareketlerinin nöral çözme için veri eprocessing. Burada sunulan kurulum bu EEG elektrot kablolarında önceki çalışmalarda tek bir bağlantı bindirildiğini edildi benzer. Bu çalışmalardan elde edilen sonuçlar kablo sallanma veya hareket nedeniyle mekanik eserler sinirsel aktivite 7,8 den hareket çözme rol oynamadı göstermektedir. Bu sonuçlar, yürüyüş benzeri el hızları 17 yürüyüş orta yavaş olarak asılsız olduğu sonucuna diğer çalışmalarla desteklenmektedir. Ancak, bu deney sit-kalk geçişler dahil olmak üzere önceki çalışmalarda bulunan sonuçlara göre vücudun daha fazla hareket gerektiren faaliyetleri sırasında EEG ölçer, zemin üzerinde böylece yürüme ve dönüm, ve, ham EEG verilerin dikkatle incelenmesi potansiyel belirlemek için yapılmalıdır mekanik eserler bulaşma. Henüz yaygın olmasa da, bu olası sorunları mevcut protokole yeni donanım entegrasyonu ile çözülebilir. Bu donanım inchareketi 18 sırasında cilt elektrot temas empedansı artırmak için potansiyeline sahip aktif EEG elektrotları (Bu protokolde kullanılan) ve yaylı, kuru EEG elektrotları, Ludes. Bu teknolojiler hareket eserler 19 etkisini azaltabilir hangi kablosuz EEG sistemleri dahil edilmektedir. Yeni donanım entegrasyonu rağmen, bu protokol vücudun her kesimi aletli 16 olmuştur, çünkü hareket ve EMG eser reddi için yeni algoritmalar geliştirmek devam etmek için eşsiz bir fırsat sunuyor. Biz EEG, EMG, ve mevcut EEG kurulumları için geçerli sağlam eser ret paradigmaları geliştirmek segmentinde hareket arasındaki zaman serisi korelasyon ve frekans uyumu çalışma planlıyoruz. Bizim çözme yöntemleri eserler 7,8 karşı dayanıklılık göstermiştir; bu yöntemlerin mevcut protokolde daha karmaşık senaryolar altında incelenecektir. Kaydedilen yüzey özellikleriEMG birçok faktöre bağlıdır, ve sinir stratejilerinin çalışma için yüzey EMG sinyallerinin yorumlanması onların dikkate 20 gerektirir. Bu protokolde kullanılan cilt hazırlığı ve EMG elektrot yerleştirme için sıkı kurallara yüzey EMG sinyalleri olmayan fizyolojik faktörlerin etkisini en aza indirmek için tasarlanmıştır. Bu protokol tarafından kaydedilen EMG genliği ve frekansı net motor ünite aktivitesi ile ilgili, ve bu nedenle kayıt istenilen kas nöral aktivitenin doğrudan bir temsili olarak yorumlanmamalıdır. Ancak, yüzey EMG sinyal ve nöral aktivasyon göreli değişiklikleri (motor ünitelerinin deşarj kez tanımlayarak gibi) belirlemek için kas aktivasyon kalıpları içine değerli bilgiler sağlayabilir EMG sinyal ayrıştırarak kas sinir sürücü tahmin etmek için daha gelişmiş yöntemler dikkatli bir değerlendirme 20. Ayrıca, sinir çözme bağlamında, her ne kadar beyin aktivitesiinvazif satın yüzey EMG 21 hakkında bilgi içeren gösterilmiştir, bu EEG kafa derisi de yürüme kinematik ek olarak yürüme sırasında alt ekstremite kas aktivitesi çözmek için kullanılabilir olup olmadığını şu anda bilinmemektedir. Bu protokol bize non-invaziv beyin görüntüleme yöntemlerinin düşük uzaysal çözünürlüğü bireysel kasları ile ilgili sinirsel aktivite izole etmek için yeterli olup olmadığını incelemek için izin verecek bekliyoruz. Önceki çalışmalar geri yüklemek için bir beyin makine arayüzü (BMI) geliştirilmesi için 7,8 sağlayan ivme beyin den gelen sinyalleri kullanan yürüme yürüyüş koşu bandı sırasında kinematik çözmek için invaziv olmayan EEG kullanan fizibilite göstermiştir. Delta-bant EEG sinyallerinin genlik modülasyonu dayanan ve zaman etki alanı çözme yöntemleri de artefakt bileşenleri 7,8 duyarsız olduğu gösterilmiştir. Ancak, koşu bandı çalışmalar kontrollü bir ortamda gerçekleşecek sırasında kullanıcının vizyon ve hareketböylece dış uyaranlara bağlı nöral aktivitenin kirlenme sınırlayıcı, sınırlıdır. Kablosuz veri kaydı dahil edilmesi sayesinde, bu protokol hareket görev ve ortamlarda çeşitli sırasında senkronize, EEG EMG ve kinematik verilerin toplanması sağlar. Hareket izleme için atalet sensörlerin entegrasyonu daha hesaplama ve hareket yakalama sistemi daha kinematik ayıklamak için çevrimdışı işleme gerektirir ve çıkan önlemler küçük içerir - ama kabul edilebilir - sistemi 22 tabanlı bir kamera mevcut olmaz hata payı. Bu yönetilebilir zorluklar ortamlarda değişen bilişsel-motor davranışlarının mobil çalışma sağlayan bir deney protokolünde kurmak için bir gerekliliktir. Başka bir yerde 10,11 tartışıldığı gibi, böyle bir kurulum ele alınabilir araştırma soruları neredeyse sınırsızdır. Yakın gelecekte bizim odak duran rehabilitasyonu için bir BMI geliştirilmesi için kritik konularda olmak ve ardından yürüyüş olacakbeyin hasarı ve nöropati. Yukarıda da belirtildiği gibi bir anahtar bileşeni, beyin ölçülen sinyalleri kullanarak hareket geri fizyolojik ve mekanik eserler reddedebilirsiniz rehabilitasyon robot sistemleri için beyin-makine arayüzleri için yeni sağlam çözme stratejilerinin geliştirilmesi olacaktır. Örneğin, koridorda yürüyen protokol veri toplama sırasında mevcut diğer insanlarla bir kamusal alanda yapılır ve böylece doğal ortamda sinir çözme tekniklerinin geliştirilmesi için bir test yatağı sağlar. Bu protokolü kullanarak diğer ilgi araştırma soruları akut ve kronik fazda yaralanma sonrası fonksiyonel iyileşme sırasında rehabilitasyon robot ritmik karşı olmayan ritmik yürüme eğitimi içeren paradigmalar ve nöral aktivitenin çalışma karşılaştırarak içerir.

Bu protokol aynı zamanda EEG, EMG, ve tüm vücut kinematik (Şekil 1, Tablo 1) kaydetmek için üç veri toplama sistemleri kullanır. Konular yürürken EEG veri 1.000 Hz örnekleme frekansında 64 kanal kablosuz olarak toplanır. Tibialis anterior (TA), gastrokinemius (Gast), biseps femoris (BF) ve vastus lateralis (VL): Elektromiyografi (EMG) dört kas grupları üzerinde bilateral yerleştirilen yüzey elektrotları ile 1000 Hz toplanır. Kinematik veri yürüyüş sırasında hareket kaydetmek için 11 kafasına monte kablosuz sensörler, üst gövde, bel bölgesi, kollar, uyluk, Shanks ve ayak 128 Hz toplanır. Her sensör bir üç eksenli manyetometresi, üç eksenli jiroskop ve üç eksenli ivme (yani MARG sensörü) içerir. Veri her sistem toplanan ve tek bir ana bilgisayar ile zaman içinde eşitlenir. Senkronizasyon sürekli bir seri üzerinden gönderilen bir tetikleme sinyali kullanılarak gerçekleştiriliraynı anda her üç veri sistemleri tarafından erişilebilir al iletişim bağlantısı. Tetikleyici basit bir düğmeyi olarak uygulanmıştır. Basılı değil zaman boş bir sinyal (0) gönderilir, düğmeye bir tetikleme sinyali basıldığında (1), ana bilgisayara gönderilir. Aşağıdaki protokolde tarif edildiği gibi tetik tuşuna basılması, konu ile ilgili bir ses işaret olarak kullanılan 0,5 saniye tonu ortaya çıkarır. Konumu aşağıda açıklanan deneyler yürüme üzerinde zemin sırasında tetikler olarak kızılötesi (IR) yakınlık sensörleri beş çift kullanımı için hazırlandı. IR sinyali tetikleme sinyali kesildiğinde (1) bir radyo frekansı (RF) el tetik kutusu bağlantısı ile seri bağlantı üzerinden ana bilgisayara gönderilir. Özel bir C + + uygulama, kayıt ve verileri senkronize için geliştirilmiştir, her sistem tarafından sağlanan yazılım geliştirme kiti (SDK) kullanarak. Kod, çoklu iş parçacığı tekniği kullanır; her sisteminden tasarruf veri (EEG, EMG ve Margs) fonksiyonları indiv bulunuridual konuları. Yazılım algoritması Şekil 2&#39;de gösterilmiştir. Veri toplama, uygulama çalıştırıldığında başlar ve &#39;q&#39; tuşuna basıldığında sona erer. Beş konuları uygulama yürütme üzerine aktif hale gelir. Bir iş parçacığı (Şekil 2) seri bağlantı gelen tetikleme sinyalinin değeri (0 veya 1) izler. İlk tetiği değeri sıfırdır. Bir tetikleyici alındığında (düğmesine basıldığında veya kızılötesi sensör çifti arasındaki görüş hattı kırık olduğunda yani) küresel tetik değişkenler 1 olarak ayarlanır. Onlar veri toplama konuları içinde sıfırlanır kadar bu değişkenler 1 kalır. EEG iplik uzaktan TCP / IP protokolü kullanarak gerçek zamanlı olarak kafa derisi EEG verileri erişir. Veri karşılık gelen örnekleme frekansı (1000 Hz) doğrultusunda bir metin dosyasına satır yazılır. Sütunlar 2-65 64 EEG kanalı ise küresel EEG tetikleme sinyali, ilk sütun yazılır. Küresel EEG tetikleme sinyali 1 ise, bu sıfırlanır. VeriEEG iplik sona kadar yazma devam eder. İki bağımsız konuları kayıt sensör verileri Marg. 11 kablosuz MARG sensörler kablosuz iletim sorunları durumunda veri kaybını önlemek için bireysel sensörler veri tamponlar sağlam akışı modunda üreticinin yazılımını kullanarak veri iletimi için iki iş parçacığı gereklidir. Bu tamponlama gerçek zamanlı veri transferi düşürür: Bir sensör Tüm 11 sensörleri kendi tampon o zaman noktası korumak ve bir sonraki örnek noktada iletmek belirli bir örnek için veri iletimi mümkün olup olmadığını. MARG kablosuz veri transferi kaçınılmaz EEG gerisinde kalıyor; veri toplama durdurulduktan sonra böylece Marg sensörler ana bilgisayara boşaltma tamponlu veri için zamana ihtiyacım var. Bu sorunu aşmak için, iki konuları MARJ veri toplama algoritması (Şekil 2) kullanılmaktadır. EEG iplik topluyor ise ilk iplik sensörü örnekleme frekansında küresel MARG tetik değişken (128 Hz) bir MARG tetik tampon doldururveri. Veri toplama tetiği tampon yazılı durduğunda da sona erer. MARG Konu (Şekil 2) sensörlerden gelen verileri almak ve EEG veri olarak aynı şekilde bir dosyaya yazmak için sensör SDK fonksiyonları kullanır. Yani, ilk sütun 11 MARG sensörler (MARG birim başına 9 sensörleri) değerleri olan küresel MARG tetik (MARG tetik tampon elde edilen) ve aşağıdaki 99 sütun değerdir. MARG tetik tampon zaman indeksi noktası iplik yürütme sona hangi EEG verilerinin en son ne zaman indeksi eşittir kadar MARG Konu veri yazar. EEG ve MARG verileri farklı olarak, EMG verileri kablosuz olarak kaydedilmez. Bunun yerine, EMG verileri veri kaydı birim içinde bir SD kartına kaydedilir. Bir sinyal SD kartına yazma veri başlatmak ve durdurmak için bir Bluetooth bağlantısı üzerinden gönderilir. Ilk manuel tetik EEG iş parçacığı tarafından alındığında Yazma başlar. Veri yazma EEG ile durur&#39;q&#39; düğmesine basıldığında konu. Aşağıdaki protokol Houston Üniversitesi Kurumsal Değerlendirme Kurulu tarafından incelenmiş ve onaylanmıştır. Tüm olgular alınan, okuma, ve katılım öncesinde bir onam formunu imzaladı.

<table><tbody><tr><td>BrainAmp Amplifikatör</td><td>Beyin Ürünleri, Gmbh</td><td></td><td>Miktar:</td></tr><tr><td>64 elektrotlu 2 actiCAP EEG kapağı</td><td>Beyin Ürünleri, Gmbh</td><td></td><td>Miktar: 1</td></tr><tr><td>Brainvision MOVE kablosuz EEG sistemi</td><td>Beyin Ürünleri, Gmbh</td><td></td><td>Miktar: 1</td></tr><tr><td>DataLOG MWX8 EMG veri toplama birimi</td><td>Biyometri, Ltd.</td><td></td><td>Miktar: 1</td></tr><tr><td>SX230 EMG elektrotları</td><td>Biyometri, Ltd.</td><td></td><td>Miktar: 8</td></tr><tr><td>R506 EMG toprak elektrodu</td><td>Biometrics, Ltd.</td><td></td><td>Miktar: 1</td></tr><tr><td>Opal hareket monitörü (MARG sensörü)</td> <td>APDM, Inc.</td><td></td><td>Miktar:11</td></tr><tr><td>Kablosuz veri akışı için Opal yerleştirme istasyonu</td><td>APDM, Inc.</td><td></td><td>Miktar:2</td></tr><tr><td>Opal kablosuz erişim noktası </td><td>APDM, Inc.</td><td></td><td>Miktar:2</td></tr><tr><td>Kızılötesi Işık Bariyeri Kiti MK120</td><td>Velleman, Inc.</td><td></td><td>Miktar:5</td></tr><tr><td>Wixel Programlanabilir USB Kablosuz Modülü </td><td>Pololu, Inc.</td><td></td><td>Miktar:6</td></tr><tr><td colspan="4">Tablo 1. Ekipman< / güçlü></td></tr></tbody></table>

eşzamanlı derisi elektroensefalografi (eeg), elektromiyografi (emg) ve multi-modal sinir kod çözme için tüm vücut bölüm ataletsel kayıt

Simultaneous Scalp Electroencephalography (EEG), Electromyography (EMG), and Whole-body Segmental Inertial Recording for Multi-modal Neural Decoding

Son çalışmalar iki ayaklı insan yürüme kontrolü supraspinal ağların katılımını destekler. Bu kanıt bir parçası koşu bandı yürüyüş sırasında yürüyüş kinematik ve bacak koordinasyonu oldukça yüksek çözme doğruluk ile kafa derisi elektroensefalografi (EEG) da anlaşılacağı gösteren, daha önceki çalışmaları dahil olmak üzere, çalışmaları kapsar. Bu sonuçlar restorasyon ve / veya rehabilitasyon araştırma yürüyüş-birincil hedef büyütme kullanılmak üzere non-invaziv beyin-makine arayüzü (BMI) sistemlerinin geliştirilmesi için ivme sağlar. Bugüne kadar, yürüyüş sırasında aktivite EEG çözme inceleyen çalışmalar kontrollü bir ortamda koşu bandı yürüyüş ile sınırlı kalmıştır. Ancak, pratik olarak uygulanabilir olduğu bir BMI sistemi, yürüme ve dönüm zemin üzerinde gibi günlük lokomotor görevleri kullanmak için geçerli olmalıdır. Burada, bir beyin aktivitesinin non-invaziv toplama için yeni protokol (EEG), kas aktivitesi (elektromiyografi (EMG)), ve whol mevcuthem koşu bandı sırasında ve zemin üzerinde e-vücut kinematik veri (baş, gövde ve bacak yörüngeleri) görevleri yürüme. Toplayarak kontrolsüz ortamda fikir bu verilerin EEG derisi yürüyüş ve yüzey EMG kısıtsız çözme fizibilite ile ilgili elde edilebilir.

Şekil 5 defa 10 sn, MARG EEG kilitli gösterir ve koşu bandı yürüyüş (Protokol Bölüm 3) sırasında kaydedilen EMG veri. Her MARG senyor aslında 9 sinyalleri (üç eksenli manyetometreler, jiroskop ve ivme) kaydeder ama sadece dikey ivme gösterilir unutmayın. Şekil 5&#39;te ham veriler önceden analizi ve sinir çözme için ön işleme esnasında hesaba gerekir eserler içerir. Şekil 5&#39;te EEG eserler örnekleri yaklaşık 8.5 sn ve düşük frekanslı hareket eser boyunca şu anda mevcut göz yanıp söner içerir. Şekil 6 Arenada yürüyüş sırasında (1) protokolü yürüme üzerinde zemin tam bir döngü (~ 35 sn) gösterir. Nitel, görevleri yürüyüş zemin üzerinde arenada veri dönüm sırasında öznenin baş ve boyun ek hareketi nedeniyle yürüyüş koşu bandı daha fazla eserler içerir. Yüz ve kafatası kas aktivitesi seçe olduğuŞekil 6&#39;da temporal elektrotlar (kanal Şekil 1&#39;de FT ve T işaretlenmiş olan) camı düzenli fark. özellikle ayak bileği agonist-antagonist çift koşu bandı yürüyüş (Şekil 5) göre EMG sinyal aktivitesinde artış, dikkat edin. Şekil 6 da etkinlikleri görüntüler veri işleme esnasında hesaba gereken optimal kablosuz EEG veri toplama. 4. tetik hemen önce, EEG veri ana bilgisayar ve EEG sistemi arasında bir kablosuz iletim kesinti gösteren, düz çizgiler. Bu veri bölümü, tüm veri seti (, EEG MARG ve EMG) gelen kesilmiş olmalıdır. Şekil 7 bir döngü tek-oturmak ve veri bekleme oturmak gösterir. Diğer veriler olduğu gibi, hareket eserler geçiş sonuna sırasında ve baş (veya ayakta) oturma olarak steadied olarak korunur hem de EEG mevcuttur. Koridorda yürüyüş biri aralığı stand-için-yürüyüş dahil olmak üzerend yürüyüş--stand geçiş Şekil 8&#39;de gösterilmiştir. başlatmak için ses ipuçlarını sonra EMG ve hızlanma verileri rampa not edin ve yürüme durdurun. Bu rampa ile çakışan EEG veri hareket eser ortaya ve ortadan kalkmasıdır. Şekil 8 de yaklaşık 7 s oluşur EEG elektrot PÇ10 bir optimal bağlantı görüntüler. Bu davranış, zaman zaman, deney sırasında görülen ve muhtemelen EEG elektrot ile kafa derisi arasında bir temas kaybına bağlı olmasıdır. Elektrot PÇ10 Bu deneme için veri analizi çıkarılmalıdır. EEG verileri gerçek zamanlı olarak görülebilir, ve EEG elektrot bağlantısı protokol her duruşmadan önce (protokol adım 6.2) doğrulandı, çünkü, kötü elektrot bağlantı önce bir sonraki deneme çözülebilir. <table border="1"><tbody><tr><td> Ad </td><td> Şirket </td><td> Miktar </td></tr><tr><td> BrainAmp Amplifier </td><td> Beyin Ürünler, Gmbh </td><td> 2 </td></tr><tr><td> 64 elektrotlu EEG kap actiCAP </td><td> Beyin Ürünler, Gmbh </td><td> 1 </td></tr><tr><td> Kablosuz EEG sistemi HAREKET Brainvision </td><td> Beyin Ürünler, Gmbh </td><td> 1 </td></tr><tr><td> Datalog MWX8 EMG veri toplama ünitesi </td><td> Biyometri, Ltd </td><td> 1 </td></tr><tr><td> SX230 EMG elektrotlar </td><td> Biyometri, Ltd </td><td> 8 </td></tr><tr><td> R506 EMG toprak elektrot </td><td> Biyometri, Ltd </td><td> 1 </td></tr><tr><td> Opal hareketini izlemek (MARG sensörü) </td><td> APDM, Inc </td><td> 11 </td></tr><tr><td> Akışı kablosuz veri için opal yuvası </td><td> APDM, Inc </td><td> 2 </td></tr><tr><td> Opal kablosuz erişim noktası </td><td> APDM, Inc </td><td> 2 </td></tr><tr><td&gt; Kızılötesi Işık Bariyeri Kit MK120 </td><td> Velleman, Inc </td><td> 5 </td></tr><tr><td> Wixel Programlanabilir USB Kablosuz Modülü </td><td> Pololu, Inc </td><td> 6 </td></tr></tbody></table> Tablo 1. Ekipmanları. <table border="1"><tbody><tr><td> Algılayıcı </td><td> Konum </td></tr><tr><td> Baş </td><td> Kaşları yukarıda alnın Merkezi </td></tr><tr><td> Gövde </td><td> Sternum dibinde pektoraller arasında </td></tr><tr><td> Lomber </td><td> Bel eğrisinin en az arka Merkezi </td></tr><tr><td> Kol 1 </td><td> Kolun yan tarafında, bilek proksimalinde ~ 10% dirsek için </td></tr><tr><td> Uyluk 1 </td><td> Uyluğun yan tarafında, kalça ve diz arasında 50% </td></tr><tr><td> Shank 1 </td><td> Şaft yan tarafında; diz distal 75% </td></tr><tr><td> Ayak 1 </td><td> Merkezli<html> ayak ayağın üst kısmı </td></tr><tr><td colspan="2"> 1 Kol, Bacak, Shank ve Ayak sensörler bilateral yerleştirilir. </td></tr></tbody></table> Tablo 2. MARG Sensör yerler. <img alt="Şekil 1" fo:content-width="6.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50602/50602fig1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50602/50602fig1.jpg" /> Şekil 1. Sagital (a) ve EEG, EMG, ve veri toplama için atalet sensörleri Marg. Giyen bir konunun ön (b) görünümü (c) kafa derisi üzerinde EEG elektrot yerleri topografik gösterimi, EEGlab Matlab araç 14 ile çizilen. ( d) Mobil veri toplama sepeti kablosuz erişim noktaları ve EEG kablosuz alıcı, yükselticiler ve güç kaynağı Marg ana bilgisayar, manuel tetik, EMG Bluetooth içeren.d/50602/50602fig1large.jpg &quot;target =&quot; _blank &quot;&gt; büyük rakam görmek için buraya tıklayın. <img alt="Şekil 2," fo:content-width="6in" fo:src="/files/ftp_upload/50602/50602fig2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50602/50602fig2.jpg" /> Şekil 2. Tasarlanmış özel için algoritma ayrıntılı akış şeması, çok iş parçacıklı veri toplama yazılımı. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50602/50602fig2large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> . <img alt="Şekil 3," fo:content-width="4in" fo:src="/files/ftp_upload/50602/50602fig3highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50602/50602fig3.jpg" /> Şekil 3. Arena yürüyüş (1) deneysel protokol şematik (kuş bakışı) gösterimi. Bir ok konu girişinde koni sonunda olduğunda (→, ←, veya ↑) ekran monitör sunulmuştur<html> s. Sağ (→) ya da sol (←) sunulursa, konu kızılötesi (IR) sensörleri dört set (aralıklı toparlanma seviye 1-IR4) geçerek, sırasıyla, kırmızı veya yeşil döngü izler. Düz (↑) sunulmuştur ise, konu ekran monitör (mavi çizgi), ve ikinci bir ok doğru yürür (→ veya ←) konu IR sensörleri (IR5) önce yaklaşık 1 metre olduğunda sunulmuştur. IR5 sensör seti geçtikten sonra, konuya başlangıç ​​noktasına dönen, ilgili (kırmızı veya yeşil) yol boyunca döngü tamamlar. <img alt="Şekil 4," fo:content-width="4in" fo:src="/files/ftp_upload/50602/50602fig4highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50602/50602fig4.jpg" /> Şekil 4. Arena yürüyüş şematik (kuş bakışı) gösterimi (2) deneysel protokol. Deney başlangıcında, tek bir ok (pload/50602/50602larrhighres.jpg &quot;/&gt;, <img src="/files/ftp_upload/50602/50602rarr.jpg" alt="sağ ok" fo:src="/files/ftp_upload/50602/50602rarrhighres.jpg" /> , →, ←, veya ↑), monitörde konu ile sunulmaktadır. Başlangıç ​​noktasına (karşılık gelen döngü alınan oka göre, konu, kızılötesi sensörler arasında karşılık gelen bir dizi doğrudan yürür sensörler geçer, koni etrafında bir U dönüşü tamamlar ve döner <img src="/files/ftp_upload/50602/50602rarr.jpg" alt="sağ ok" fo:src="/files/ftp_upload/50602/50602rarrhighres.jpg" /> ok) yukarıda gösterilmiştir. <img alt="Şekil 5," fo:content-width="5.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50602/50602fig5highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50602/50602fig5.jpg" /> Şekil 5,. Koşu bandı yürüyüş sn 10. Üst panel Örnek veri 10-20 uluslararası kongre kanal adı ile 64 kanal ham EEG verileri gösterir. Orta<html> Panel 11 MARJ sensörlerinden gelen dikey doğrultuda ivme gösterir. Alt panel 8 kanal ham EMG gösterir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50602/50602fig5large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> . <img alt="Şekil 6," fo:content-width="5.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50602/50602fig6highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50602/50602fig6.jpg" /> 6 Şekil. Örnek Arenada ben protokol sırasında yürüyen bir döngü (sağ ok yolu, Şekil 3) verileri. EEG, ivme ve EMG verileri Şekil 5 olarak sunulmaktadır. Dikey siyah çubuklar yazılım tarafından alınan tetikler yer vardır. İlk tetiği → ok sunarak döngü başlatan manuel düğme değil. Aşağıdaki dört tetikler konu erişir döngü olarak IR sensörleri aralıklı toparlanma seviye 1-IR4 (Şekil 3) gelmektedir.tp_upload/50602/50602fig6large.jpg &quot;target =&quot; _blank &quot;&gt; büyük rakam görmek için buraya tıklayın. <img alt="Şekil 7" fo:content-width="5.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50602/50602fig7highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50602/50602fig7.jpg" /> Şekil 7. Örnek EEG stand-için-oturup oturup-kalk geçiş verileri., Ivme ve EMG verileri Şekil 5&#39;te olarak sunulmuştur. Dikey bar ayakta ve sırasıyla, oturma başlatmak için manuel tetikler (ve ses ipuçları) gösterir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50602/50602fig7large.jpg" target="_blank">tıklayınız büyük rakam görmek için</a> . <img alt="Şekil 8," fo:content-width="5.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50602/50602fig8highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50602/50602fig8.jpg" /> Şekil 8. Koridorda yürüyüş örnek veri stan geçiş gösterending yürüme ve ayakta yürüme. EEG, ivme ve EMG verileri Şekil 5&#39;te gösterildiği gibi uygulanır. dikey çubuklar sırasıyla durdurmak ansd yürüyüş başlamak için manuel tetikler ve ses işaret gösterir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50602/50602fig8large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> .

Iki ayaklı hareket restorasyonu ve rehabilitasyonu için etkili bir beyin-makine arayüzü (BMI) sistemi geliştirilmesi kullanıcının niyet doğru çözme gerektirir. Burada aynı anda non-invaziv nöral aktivitenin satın alma, kas aktivitesi ve çeşitli hareket görevleri ve koşullarında tüm vücut kinematik için yeni bir deneysel protokol ve veri toplama tekniği mevcut.

Eşzamanlı Derisi Elektroensefalografi (EEG), elektromiyografi (EMG) ve Multi-modal Sinir kod çözme için Tüm vücut bölüm Ataletsel Kayıt

Recent  studies support the involvement of supraspinal networks in control of bipedal  human walking. Part of this evidence  encompasses studies, ...

Aşağıdaki deneyin genel amacı, insan beyin-vücut dinamiğinin geniş bir lokomotor görev yelpazesinde incelenmesine olanak tanımak için mobil beyin görüntüleme çerçevesi kavramını genişletmektir. Bu, ilk olarak ve ikinci bir adım olarak insan deneğe EEG-EMG ve hareket yakalama sensörleri yerleştirilerek gerçekleştirilir. Üç veri toplama sistemi, özel bir yazılım ve basmalı buton tetikleme cihazı ile senkronize edilerek zaman kilitlemeli bir EEG-EMG ve hareket yakalama veri seti sağlanır.Ardından, denek dört farklı ortamda dokuz spesifik lokomotor görevi tamamlar. Çeşitli hareketler sırasında beyin-vücut dinamiklerini yakalamak amacıyla, sonuçlar lokomotor görevler sırasında EEG aracılığıyla ölçülen beyin aktivitesini göstermektedir. Bu yöntem, nöroprotezler ve beyin-makine arayüzleri alanındaki temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir.Örneğin, kafa derisi EEG'sinden GA kinematiği veya yüzey EMG paternleri hakkında faydalı bilgiler çıkarmak mümkün müdür? Bu tekniğin mevcut yöntemlere göre temel avantajı, mobil bir kurulum kullanarak E-E-G-E-M-G ve hareket yakalama verilerini kablosuz olarak toplayabilmemizdir; bu da geleneksel veri toplama tekniklerine kıyasla daha fazla motor görevi ve ortamı keşfetmemize olanak tanır. Bu tekniklerin etkileri, temel olarak bu protokollerin bizi beyin aktivitesindeki değişiklikler ve vücudun adaptasyonu hakkında bilgilendirmesi nedeniyle hareket bozuklukları ve rehabilitasyon tıbbına da uzanmaktadır.Lisansüstü öğrencilerim şimdi sensörlerin yerleşimini gösterecekler veya bugünkü gönüllümüz üzerinde EMG sensörlerinin nasıl yerleştirileceğini gösterecekler. Bu protokolü başlatmak için, John'un yardımıyla Kevin Nathan, EEG sensörlerini kafa derisine yerleştirecek. İlk olarak, deneğin boyunu, kilosunu ve yaşını kaydedin.Ardından, koşu bandı hızını deneğin tercih ettiği yürüme hızına uygun şekilde ayarlayın. Sonrasında, nasion ile inion arasındaki mesafeyi keçe uçlu bir kalem kullanarak ölçün. Bone hizalaması için referans olarak mesafenin %10'luk kısmını ve başın vertex noktası olarak mesafenin orta noktasını işaretleyin.Şimdi EEG başlığını deneğe yerleştirin ve referans işaret noktalarına göre hizalayın. FP1 ve FP2 elektrotları arasındaki orta noktayı %10 mesafe işaretiyle ve CZ elektrodunu işaretli verteks ile hizalayın. Başlığı çene altından kayışla sabitleyin.Ardından, toprak ve referans elektrotlarından başlayarak, her bir elektrodun empedansı, elektrot LED'inin yeşile dönmesiyle belirtildiği üzere 25 kilo ohms değerinin altına düşene kadar küçük bir şırınga ile elektrolit jel enjekte edin. Son olarak, elektrotları veri toplama sisteminin kablosuz vericisine bağlayın. Daha sonra, önce cildi tıraş edip ardından izopropil alkol pedle temizleyerek yüzey elektromiyografisine hazırlık yapın.Ardından, her bacakta tali, anterior vastus, lateralis, biceps, fems ve gastroc için hazırlanmış sekiz bölgenin her birine bir elektrot yerleştirin. Son olarak, sol veya sağ bileğe EMG toprak elektrotlarını yerleştirin ve tüm EMG elektrotlarını EMG veri kayıt ünitesine bağlayın. Hareket yakalama düzeneğini kurmak için.Öncelikle, mark sensörlerini cırt cırtlı bantlar veya çift taraflı bant kullanarak denek üzerine yerleştirin. Sensörleri burada listelenen konumlara takın. Ardından, veri toplama işleminden önce deneğin koşu bandına çıkmasını sağlayın ve burada görüldüğü gibi bir güvenlik kemeri takın.Doğru elektrot yerleşimini, elektrot bağlantısını ve veri iletimini doğrulamak için EEG ve EMG sinyallerini inceleyin. Ardından, C++ konsol uygulamasını çalıştırarak veri toplamaya başlayın. EMG kaydını başlatmak ve sesli bir uyarı (bip sesi) vermek için manuel tetikleme düğmesine basın.Deneye başlamak için, denekten 30 saniye boyunca sessizce ayakta beklemesini isteyin. Ardından 30 saniye sonra, yürümeyi başlatmak için tetikleyici düğmeye basın. Koşu bandı, deneğin önceden seçilmiş hızına yavaşça hızlanmalıdır.Denek beş dakika boyunca yürütülmelidir. Beş dakika sonra, koşu bandını yavaşça durdurarak yürümekten ayağa kalkma geçişini başlatmak için tetik düğmesine basın. Durduktan sonra, denek 30 saniye boyunca ayakta beklemelidir.Şimdi, veri toplama denemesini durdurmak ve verileri kaydetmek için kuyruk düğmesine basın. Bu deneyi; denek gerçek zamanlı olarak bacakların video monitöründeki gözlemine odaklanabilsin ve koşu bandındaki diyagonal çizgiden kaçınabilsin diye, deneğin önünde belli bir mesafede siyah bir ekranın bulunduğu durum da dahil olmak üzere üç görsel koşul ile tekrarlayın.Ardından, yürüme alanına geçin. Yürüme alanı, beş set kızılötesi yakınlık sensörü, koni ve televizyon ekranının gösterildiği şekilde yerleştirilmesiyle kurulmalıdır. Burada, deneyi yapan kişiyi yürüme alanı döngüsünün başlangıcına konumlandırın ve veri toplamaya daha önce açıklanan şekilde başlayın.Şimdi, yürüme deneyini başlatmak için tetikleme düğmesine basın. Tetikleme yapıldığı anda, denekle karşı karşıya olan ekranda ilk yön oku görüntülenir.Sağ ok veya sol ok gözlemlenirse, denek girişteki koni setinden çıkmalı, belirtilen yönde 90 derece dönmeli, döngüyü tamamlamalı ve giriş konilerine geri dönmelidir. Yukarı ok gözlemlenirse, denek giriş konilerinden düz bir şekilde çıkmaya devam etmelidir. Denek IR sensörlerine yaklaşık iki metre mesafeye ulaştığında, manuel bir tetikleyici ve yön oku verilmelidir.Denek daha sonra ilk IR sensör setinden geçmeli ve ardından döngüyü tamamlamak için ilgili 90 derecelik dönüşü yapmalıdır. Yürüyüş sırasında giriş konilerine geri dönerken, deneyci, tekerlekli bir arabadaki ana bilgisayar ile deneği yaklaşık üç ila beş metre mesafeden takip etmelidir. Kablosuz sinyal kalitesini sağlamak için, denek giriş konilerine ulaştığında yürümeye devam etmelidir. Tek bir döngü tamamlandıktan sonra, her bir başlangıç oku için üç döngü tamamlanana kadar dizi, okların rastgele sıralamasıyla tekrarlanmalıdır.Gerekli döngü sayısı tamamlandıktan sonra, ayakta durma pozisyonuna geçişi belirtmek için manuel tetikleme düğmesine basın. Denek 30 saniye boyunca sessizce ayakta durmalıdır. Ardından, ana bilgisayardaki işaret düğmesine basarak veri toplamayı sonlandırın.Deneğin arkasına bir sandalye yerleştirin ve veri toplamaya başlayın. Denek, veri toplama işleminin başlangıcında 15 saniye boyunca sessizce ayakta beklemelidir. 15 saniye sonra, manuel tetikleme düğmesine basın.İşareti duyduktan sonra denek, bir sonraki sesli işarete kadar oturma pozisyonunda kalarak ayakta durma durumundan oturma duruşuna geçmelidir. Beş ila 15 saniye arasında rastgele bir süre bekleyin. Ardından, oturmadan ayağa kalkma geçişi için işaret vermek üzere manuel tetiğe basın.Denek, bir sonraki sesli komuta kadar ayakta duruş pozisyonunu korumalıdır. Bu prosedürü 10'a kadar tekrarlayın. Ayakta duruştan oturmaya ve oturuştan ayağa kalkma hareketlerini tamamlayın.Manevralar tamamlandıktan sonra denek 15 saniye boyunca sessizce ayakta beklemelidir. Ardından, işaret düğmesine basarak veri toplamayı sonlandırın. Sonrasında, kendi başlatımlı ayakta duruştan oturmaya ve oturuştan ayağa kalkma geçişleri için ayakta duruştan oturma protokolünü tekrarlayın.Bu sefer deneklere geçiş için bir tetikleyici vermek yerine, her manevradan 10 tekrar tamamlanana kadar transferi kendi başlarına başlatmalarını sağlayın. Koridor yürüyüşü için deneği ve veri toplama arabasını, sekizde bir mil uzunluğundaki düz bir koridorun ortasına yerleştirin. Veri toplamaya, koşu bandı yürüyüş deneylerinde olduğu gibi başlayın.İlk 32 saniyelik dinlenme süresinin ardından, yürüyüşü başlatmak için deneklere manuel bir tetikleme yapın veya bir bip sesi verin. Deneğin beş dakika boyunca kesintisiz yürümesini sağlayın. Denek koridorun sonuna 10 metre kadar yaklaştığında, kendi kendine U dönüşü yapmalı ve ters yönde yürümeye devam etmelidir.Beş dakika sonra, yürüyüşü durdurmak için manuel tetikleyici düğmesine basın. Denek, karşıya bakarak 30 saniye boyunca sessizce ayakta beklemelidir. Ardından veri toplama işlemini sonlandırın.Ardından, ikinci koridor deneyine başlayın. 20 ile 40 saniye arasında değişen rastgele bir yürüyüş süresinden sonra, deneğin yürümeyi durdurması için manuel bir tetikleyici ve işitsel uyaran verin. Denek daha sonra beş ile 15 saniye arasındaki kısa ve rastgele bir süre boyunca ayakta beklemelidir.Ardından, deneğin yürümeye devam etmesini sağlamak için manuel tetikleme düğmesine basın. Bu adımları 10 dur-başla döngüsü tamamlanana kadar tekrarlayın ve ardından işlemi sonlandırın. Veri toplama sürecinden elde edilen 10 saniyelik koşu bandı yürüyüşüne ait temsili sonuçlar burada gösterilmiştir.Üst panel, 10-20 Uluslararası Konvansiyonu kanal adlarına sahip 64 kanallı ham EEG verilerini göstermektedir; orta panel, 11 adet işaret sensöründen elde edilen dikey yöndeki ivmelenmeyi göstermektedir. Alt panel ise sekiz kanallı ham EMG verilerini göstermektedir. Bu şekil, arena içindeki bir yürüyüş döngüsünden alınan temsili verileri sunmaktadır.Protokoldeki dikey siyah çubuklar tetikleyicileri göstermektedir. İlk tetikleyici, sağ oku gösteren basmalı düğmeden gelmektedir. Son dördü ise denek döngü boyunca ilerlerken IR bir'den IR dört'e kadar olan IR sensörlerden gelmektedir ve burada ayakta duruştan oturuşa ve oturuştan ayağa kalkış geçişine ait örnek verileri görmekteyiz.EEG ivmelenme ve EMG verileri ilk şekilde sunulmuştur. Dikey çubuklar, sırasıyla ayakta durma ve oturma eylemlerini başlatmak için kullanılan manuel tetikleyicileri göstermektedir. Son olarak bu şekil, koridordaki ayakta durmadan yürümeye ve yürümeden ayakta durmaya geçişten elde edilen örnek verileri göstermektedir.Yürüme görevi. Dikey çubuklar sırasıyla yürümeye başlamak için manuel tetikleyicileri ve durmak için sesli uyarıları göstermektedir. EEG sensörlerinin ve EMG sensörlerinin hareket artefaktlarına karşı hassas olduğunu unutmamak önemlidir; bu nedenle sensörlerin denek üzerine güvenli ve sağlam bir şekilde takıldığından emin olmalıyız.Bu prosedürün ardından, elektrokortikal sinyalleri artefaktlardan ayırmak için bağımsız bileşen analizi veya doğrusal regresyon gibi diğer teknikleri uygulayabilir; böylece EEG verilerinden ekstremite kinematiğini veya EMG profillerini çıkarabilirsiniz. Bu teknik, nöral arayüz topluluğunun beynin hareket ve hareket niyetiyle nasıl ilişkili olduğuna dair soruları yanıtlamasını sağlayacak ve kafa derisi EEG'sinden yürüyüş hakkında bilgi elde etme imkanı sunacaktır.

simultaneous-scalp-electroencephalography-eeg-electromyography-emg

Research

JoVE Journal

Behavior

Davranış

Biz manyetoensefalografi (MEG) ve elektroensefalografi (EEG), basit duyusal uyaranların işlenmesi ilgili beyin alanlarının haritası kullanın.

Eşzamanlı MEG ve EEG Fonksiyonel Haritalama

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

Biz manyetik rezonans görüntüleme (MRG) tarafından yakalanır anatomik bilgi ile kombine manyeto ve elektroensefalografi (MEG / EEG), işitsel dikkat ile ilişkili kortikal ağ dinamikleri eşlemek için kullanabilirsiniz.

Eşzamanlı MEG / EEG ve Anatomik-kısıtlı Minimum norm Tahminleri Kullanarak Eşleme Kortikal Dinamiği: Bir İşitsel Dikkat Örneği

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 

Dik motor görevler sırasında beyin aktivitesini izlemek, hareket bozukluklarının nöral kaynağını araştırırken çok değerlidir. Burada, 4 tip motor görev sırasında kas ve kinematik aktivitenin sürekli izlenmesi ile fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopiyi birleştiren bir protokol gösteriyoruz.

Motorlu Görevler sırasında Eşzamanlı Kinematik ve EMG İzleme ile Duyusal ve Motor Beyin Bölgeleri Fonksiyonel Yakın Kızılötesi Spektroskopisi

Transkraniyal manyetik stimülasyon, elektromiyografi ve 3D hareket yakalama, insanlarda nöromüsküler fonksiyonu araştırmak için yaygın olarak kullanılan non-invaziv tekniklerdir. Bu yazıda, sanal gerçeklik uyaran sunumu ve geri bildiriminin benzersiz bir şekilde eklenmesiyle birlikte bu araçların üçü tarafından oluşturulan verileri eşzamanlı olarak örnekleyen bir protokolü açıklıyoruz.

Transkraniyal Manyetik Uyarım, Elektromiyografi, Hareket Yakalama ve Sanal Gerçeklik kullanma İnsan Motor Kontrol incelenmesi için çok fonksiyonlu Kur

Görüntüleme yöntemi, Imaging kronolojik zamanmekansal fMRI kýsýtlanmýþ EEG kaynağı olarak bilinen yöntemi bir EEG-fMRI multimodal burada açıklanmıştır. Koşullu olarak aktif fMRI alt haritalar veya sabıkası EEG kaynak yerelleştirme kayma özgüllük geliştirir ve hatalı sonuçlar sınırlar bir şekilde gösterecek, sunulan yöntemi kullanır.

Eşzamanlı EEG ve fonksiyonel MRI kayıt ve entegrasyon analiz dinamik Kortikal faaliyet görüntüleme için

Bu çalışmada yerel alan potansiyelleri beyin, Elektrokardiyogram, electromyograms aynı anda kayıt ve sinyalleri serbestçe hareket sıçan nefes bir yöntem sağlar. Deneysel maliyetlerini azaltır ve veri analizi kolaylaştırır, bu tekniği, beyin ve periferik organlarda arasındaki etkileşimler anlayış katkıda bulunacaktır.

Kortikal yerel alan potansiyelleri, Elektrokardiyogram, Electromyogram ve ritim serbestçe hareket bir sıçan gelen nefes eşzamanlı kayıt

Burada, biyo sinyalleri kullanarak aynı anda video, farelerde kalp ve beyin kaydetmek için bir iletişim kuralı mevcut elektroansefalografi (EEG) ve Elektrokardiyografi (EKG). Ayrıca elde edilen EEG-ECG kayıtları nöbetler, EEG spektral güç, kardiyak fonksiyon ve kalp hızı değişkenliği için analiz yöntemleri açıklar.

Eş zamanlı Video-EEG-EKG Neurocardiac disfonksiyon epilepsi fare modelleri tanımlamak için izleme

Bu makalede, hem klinik hem de araştırma ortamlarında kullanılabilecek eşzamanlı elektroensefalogram ve fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (EEG-fMRI) kayıt prosedürleri detaylandırılmıştır. Klinik inceleme için görüntüleme artefaktlarını gidermek için EEG işleme prosedürleri de dahil edilmiştir. Bu çalışmada interiktal dönemde epilepsi örneği üzerinde durulmuştur.

Epilepside Klinik İnceleme için Eşzamanlı Elektroensefalogram ve Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme için Ekipman Kurulumu ve Artefakt Giderimi

Manyetoensefalografi (MEG) ve yüksek yoğunluklu elektroensefalografi (HD-EEG), doğrulayıcı ve tamamlayıcı bilgiler vermelerine rağmen nadiren aynı anda kaydedilir. Burada, ilaca dirençli epilepsili çocuklarda epileptojenik ve anlamlı beyin alanlarını lokalize etmeyi amaçlayan eşzamanlı MEG ve HD-EEG'nin kaydedilmesi için deney düzeneğini ve bu verileri analiz etme metodolojisini gösteriyoruz.

İlaca Dirençli Epilepsili Çocukların Precerrahi Değerlendirmesinde Elektromanyetik Kaynak Görüntüleme

Öğrenin eşzamanlı EEG, EMG ve hareket yakalama yöntemleriyle insan lokomosyonu sırasında beyin-beden dinamiklerini incelemeyi. Bu teknik nöroprotez ve rehabilitasyon stratejileri için değerli bilgiler sunar.

Eşzamanlı Derisi Elektroensefalografi (EEG), elektromiyografi (EMG) ve Multi-modal Sinir kod çözme için Tüm vücut bölüm Ataletsel Kayıt (Video) | JoVE Journal

Eşzamanlı Derisi Elektroensefalografi (EEG), elektromiyografi (EMG) ve Multi-modal Sinir kod çözme için Tüm vücut bölüm Ataletsel Kayıt

Daha fazla video keşfet