Microstate ve dinlenme-devlet elektroansefalografi Omega karmaşıklık analizleri

Bu dönem, beyin bozukluğu alanında, bugünün teşhisinde bir bios koduna etkili bir belirteç çiftinin nasıl tanımlanacağı gibi 10 soruyu yanıtladı. Bu tekniğin ana avantajı, geleneksel EEG analizine bağlı kaldığınızda bekleyen sorunun bir referansı olarak ortaya çıkabilmesidir. Bu tekniğin uygulamaları, insan beyninin dinlenme durumları ağlarını anlamamıza kadar uzanır.

Bu işleme başlamak için, ham EEG verilerini EEG laboratuvar yazılımına aktarın. Ardından, bu elektrotların uzamsal konumlarını elde etmek için kanal konum dosyasını EEG laboratuvar yazılımına yükleyin. Referans elektrotları kaldırmak için, açılır iletişim kutusunun Kanal aralığındaki verileri seç seçeneğini belirleyin, yalnızca kayıt elektrotlarını seçin ve referans elektrotların çıkarılabilmesi için referans elektrotlarını seçmeyin.

EEG verilerini 0,5 ile 80 hertz arasında bant geçirerek filtrelemek için, açılır iletişim kutusunda, frekans geçiş bandı hertz'in alt kenarı için 0,5'i seçin ve frekans geçiş bandı hertz'in üst kenarı için 80'i seçin. Ardından, 49 Ok.To 51 hertz arasında bir çentik filtresi ile elektrik hattı gürültüsünü tıklayın, açılır iletişim kutusunda, frekans geçiş bandı hertz'in alt kenarı için 49'u seçin ve frekans geçiş bandı hertz'in üst kenarı için 51'i seçin. Ardından Çentik seçeneğini seçin, geçiş bandı yerine verileri filtreleyin ve göz hareketlerini kaldırmak Ok.To tıklayın, Araçlar'a tıklayın, ardından AAR 1.3 kullanarak Artefakt kaldırma'ya ve BSS kullanarak EOG kaldırma'ya tıklayın.

EMG'yi kaldırmak için Araçlar'ı tıklayın, sonra AAR 1.3 kullanarak artefakt kaldırma'yı ve BSS kullanarak EMG kaldırma'yı tıklayın. Daha sonra, önceden işlenmiş sürekli EEG verilerini, iki saniyelik bir dönem uzunluğuna sahip dönemlere bölün. Segmentlere ayrılmış EEG verilerinin kaydedilmesine izin veren bir pencere açılacaktır.

Daha sonra segmentlere ayrılmış EEG verilerini EEG laboratuvar yazılımına aktarın ve herhangi bir elektrotta artı veya eksi 80 mikrovoltu aşan genlik değerlerine sahip EEG dönemlerini reddedin. Ardından, önceden işlenmiş EEG verilerini kaydedin. Bu prosedürde, her denek için, önceden işlenmiş EEG verilerini yükleyin, referans kanallarını ortak ortalama referansa dönüştürün ve EEG verilerini iki ile 20 hertz arasında bant geçirerek filtreleyin.

Ardından, her konudaki dört mikro durum haritasını tanımlayın. Açılır iletişim kutusunda, minimum sınıf sayısı için üç'ü seçin, maksimum sınıf sayısı için altı'yı seçin, yeniden başlatma sayısı için 50'yi seçin, kullanılacak maksimum harita sayısını seçin ve yalnızca GFP zirvesi ve Polarite yok seçeneklerini belirleyin. Ardından, tıklayın tamam düğmesine basın.

Daha sonra, kendi mikro durum haritalarını tanımladıktan sonra her deneğin EEG verilerini kaydedin. Son adımda kaydedilen tüm deneklerin EEG veri setlerini bir kerede içe aktarın. Ardından grup düzeyinde mikro durum haritalarını tanımlayın.

Açılır iletişim kutusunda, Ortalama alma için kümeler seç seçeneğinde tüm konuların veri kümelerini seçin. Ortalamanın adı seçeneğinde, grup düzeyi mikro durum haritaları için bir ad verin, ardından düğmesine tıklayın Tamam.Bu, grup düzeyinde mikro durum haritalarını depolayan GrandMean adlı yeni bir veri seti oluşturacaktır. Dört grup düzeyi mikro durum haritasının sırasını klasik sıralarına göre manuel olarak sıralayın.

Açılır pencerede Diğer'i seçin ve ardından gösterilen harita sayısı dört olur. Bundan sonra, Adam sıralaması'nı seçin. Açılır iletişim kutusunda, dört grup düzeyi mikro durum haritasının yeni sırasını girin ve Kapat'ı tıklatın.

Bunu takiben, her konunun dört mikro durum haritasının sırasını sıralayın, sırayla iki açılır iletişim kutusunu çağıracak olan her konu için mikro durum parametrelerini kaydedin. İlk iletişim kutusunda, tüm konuların veri kümelerini seçin. İkinci iletişim kutusunda, Sınıf sayısı seçeneği için 4 Sınıf'ı seçin.

Yalnızca GFP tepe noktalarına sığdır ve Potansiyel olarak kesilmiş mikro durumları kaldır seçeneklerini belirleyin. Ardından, etiket yumuşatma penceresi için 30'u seçin, ms ve Düzgün Olmama cezası için Bir'i seçin, ardından Tamam'a tıklayın. Bu görüntüler, mikrostat Sınıf A ve B'nin sırasıyla sağ frontalden sola oksipital oryantasyona ve sol frontalden sağa oksipital oryantasyona sahip olduğunu göstermektedir.

Mikrostat Sınıf C ve D simetrik topografyalara sahip olmakla birlikte sırasıyla prefrontalden oksipital oryantasyona ve önden merkeze oksipital oryantasyon gözlenmiştir. Bu tablo, sağlıklı deneklerin mikrostat parametrelerinin ortalama ve standart sapmasını göstermektedir. Bir kez ustalaştıktan sonra, bu teknik düzgün bir şekilde yapılırsa bir saat içinde yapılabilir.

Bu prosedürü denerken, EEG verilerinin dikkatli bir şekilde önceden işlenmesi gerektiğini hatırlamak önemlidir. Bu prosedürü takiben, bu mikro durum haritalarının nereden geldiği gibi ek soruları yanıtlamak için kaynak yerelleştirme gibi diğer yöntemler gerçekleştirilebilir. Bu teknik, beyin bilimi alanındaki araştırmacıların insan beynindeki gibi hastalıkları ortaya çıkarmalarının yolunu açtı.