शिशु श्रवण प्रसंस्करण और घटना से संबंधित मस्तिष्क दोलन

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Musacchia, G., Ortiz-Mantilla, S., Realpe-Bonilla, T., Roesler, C. P., Benasich, A. A. Infant Auditory Processing and Event-related Brain Oscillations. J. Vis. Exp. (101), e52420, doi:10.3791/52420 (2015).

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Abstract

रैपिड श्रवण प्रसंस्करण और ध्वनिक परिवर्तन का पता लगाने क्षमताओं मानव शिशुओं कुशलता से ठीक वर्णक्रमीय और मानव भाषा की विशेषता है कि अस्थायी परिवर्तन की प्रक्रिया के लिए अनुमति देने में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इन क्षमताओं प्रभावी भाषा के अधिग्रहण के लिए नींव रखना; अनुमति देने के शिशुओं के लिए अपनी मूल भाषा की आवाज़ पर सान। मानव वयस्कों से जानवरों और खोपड़ी दर्ज की क्षमता में आक्रामक प्रक्रियाओं के बीच और मस्तिष्क क्षेत्रों के भीतर एक साथ, लयबद्ध गतिविधि (दोलनों) संवेदी विकास के लिए मौलिक हैं सुझाव है कि; आने वाली उत्तेजनाओं विश्लेषित कर रहे हैं, जिसके साथ संकल्प का निर्धारण। इस समय, छोटे मानव शिशु के विकास में oscillatory गतिशीलता के बारे में जाना जाता है। हालांकि, पशु Neurophysiology और वयस्क ईईजी डेटा शिशुओं में तेजी से श्रवण प्रसंस्करण असतत आवृत्ति बैंड में oscillatory synchrony द्वारा मध्यस्थता है कि एक मजबूत परिकल्पना के लिए आधार प्रदान करते हैं। यही नहीं, 128 चैनल, उच्च densi जांच करने के लिए आदेश मेंदो दर की स्थिति (: 70 मिसे आईएसआई और नियंत्रण: रैपिड 300 मिसे आईएसआई) में प्रस्तुत स्वर जोड़े में आवृत्ति बदलने के लिए, करने के लिए 4 महीने पुराने शिशुओं की Ty ईईजी प्रतिक्रियाओं की जांच की गई। आवृत्ति बैंड और गतिविधि की भयावहता का निर्धारण करने के लिए, श्रवण प्रतिक्रिया औसत के प्रथम आयु उपयुक्त मस्तिष्क टेम्पलेट्स के साथ सह-पंजीकृत थे पैदा की। इसके बाद, प्रतिक्रिया के प्रमुख घटकों की पहचान की है और मस्तिष्क की गतिविधि के एक दो-द्विध्रुवीय मॉडल का उपयोग कर स्थानीयकृत किया गया। रैपिड हालत में और अधिक प्रमुख बाईं सक्रियण के साथ, सही और बाएँ श्रवण cortices दोनों में - (8 हर्ट्ज 3) गतिविधि oscillatory बिजली की एकल परीक्षण विश्लेषण थीटा बैंड के फटने में आवृत्ति परिवर्तन प्रसंस्करण का एक मजबूत सूचकांक से पता चला है। इन विधियों की सूचना पहले से कुछ के दोलनों पैदा शिशुओं में विश्लेषण करती है, लेकिन यह भी कर रहे हैं कि न केवल डेटा का उत्पादन किया है, महत्वपूर्ण बात है, रिकॉर्डिंग और साफ है, सावधानी से एकत्र, शिशु ईईजी और ERPs का विश्लेषण करने के लिए एक अच्छी तरह से स्थापित विधि के उत्पाद। इस अनुच्छेद में, हम मैं के लिए हमारे विधि का वर्णनnfant ईईजी शुद्ध आवेदन, रिकॉर्डिंग, गतिशील मस्तिष्क प्रतिक्रिया विश्लेषण, और प्रतिनिधि का परिणाम है।

Introduction

विकासात्मक विकारों की एक व्यापक स्पेक्ट्रम भर में, यह जल्दी पहचान और अंततः remediation के लिए कुंजी विकासशील मस्तिष्क कार्यात्मक नेटवर्क assembles के रूप में खेलने में आया है कि जल्दी तंत्र को समझने में निहित है कि तेजी से स्पष्ट होता जा रहा है। इस प्रकार, तंत्रिका पैटर्न के अस्थायी गतिशीलता प्रभाव है कि अनुभूति को समझने में रुचि बढ़ जाती है। विशेष रूप से, विशेष संज्ञानात्मक कार्यों विभिन्न विशिष्ट आवृत्ति बैंड (जैसे, चक्रीय उतार चढ़ाव एकल कोशिका या जनसंख्या झिल्ली क्षमता) 1 में oscillatory गतिविधि के साथ सहसंबद्ध किया जाना है। पिछले अध्ययनों oscillatory गतिशीलता, विकासशील नेटवर्क 2-4 की गतिविधि पर निर्भर आत्म संगठन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं न्यूरोनल excitability के 5,6 को नियंत्रित करने और संवेदी आदानों 7,8 कि एकीकृत स्थापना की है। Oscillatory मस्तिष्क गतिविधि ए वी की क्षमता बढ़ती है, 9,10 पाचन फायदेमंद माना जाता हैसंवेदी प्रसंस्करण कार्य करता है और इस तरह की अनुभूति और भाषा के रूप में उच्च स्तर के कार्यों का समन्वय की ariety। हालांकि, उम्र और मानव शिशुओं में व्यवहार परिणामों के साथ लिंक भर में तंत्रिका synchrony की भूमिका की व्यवस्थित जांच अभी तक पूरा किया जा चुका है। इस उद्देश्य की ओर एक महत्वपूर्ण कदम अस्थायी गतिशीलता और जल्दी भाषा सहित संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं के विकास का समर्थन करने वाले oscillatory तंत्र के उद्भव और परिपक्वता का एक गहरी समझ हासिल करने के लिए है।

भाषा के विकास का एक महत्वपूर्ण घटक सही ढंग से संसाधित करने और तेजी से बदलते हैं कि ध्वनिक संकेतों को वर्गीकृत करने की क्षमता है: अक्सर मिसे के दसियों के रूप में छोटे के आदेश पर। उदाहरण के लिए, शब्द "पिताजी" और "बुरा" के ध्वनिक गतिशीलता ही अक्षर के पहले 40 मिसे से अधिक ध्वनिक भिन्न होते हैं, फिर भी दो बहुत अलग अर्थ और संघों है। पिछले अध्ययनों व्यंजनों की एक maturational प्रक्षेपवक्र दिखानेध्वनिक और भाषाई मतभेद के लिए क्षमता ve। उम्र के रूप में जल्दी के रूप में 2 महीने के शिशुओं तेजी आवृत्ति परिवर्तन भेदभाव करने की क्षमता दिखाने (जैसे, <100 मिसे); दो ध्वनिक समान अक्षरों के बीच अंतर का पता लगाने के लिए "हार्डवेयर" जगह में है कि सुझाव दे। अगले कुछ महीनों में, बच्चों, तेजी से छोटे मतभेदों भेदभाव स्पष्ट धारणा विकसित करने, और देशी भाषा अक्षरों 11-14 की आवाज़ के लिए कॉर्टिकल विशेषज्ञता प्रदर्शन कर सकते हैं। यहां तक कि साधारण ध्वनियों के लिए इस तरह के टन के रूप में - - जल्दी संकेतक बाद में भाषा हानि के 15 में हो सकता है जटिल ध्वनि धारणा बुनियादी प्रसंस्करण तंत्र के समारोह पर निर्भर करता है, क्योंकि यह क्षमता में घाटा ध्वनिक मतभेदों को बदलने के लिए तेजी से अनुभव करने के लिए सोचा है।

इस प्रयोगशाला में चौधरी और Benasich से पिछला काम दृढ़ता से एक शिशु की क्षमता बहुत प्रक्रिया को दिखा रहा है कि इस परिकल्पना का समर्थन करता हैसरल लगता है (उदाहरण के लिए, टन) में तेजी से बदलाव 3 और 4 साल की भाषा और संज्ञानात्मक क्षमताओं 16,17 भविष्यवाणी कर सकते हैं। इन आंकड़ों के पूर्व बहुभाषी शिशुओं के मस्तिष्क की प्रतिक्रियाओं श्रवण प्रसंस्करण और विकासात्मक प्रगति की एक quantifiable सूचक प्रदान कर सकते हैं कि सत्यापित करें। अध्ययन और यहाँ प्रस्तुत तरीकों इस रिश्ते की अंतर्निहित तंत्र के प्रमुख पहलुओं की जांच। अनुसंधान के कई लाइनों अब पीक विलंबता और ईआरपी तरंगों के आयाम कई जनरेटर 18-23 के ईईजी दोलनों में spectrotemporal गतिशीलता के योग से उठता है कि संकेत मिलता है। Spectrotemporal विश्लेषण भी चरण और शक्ति के बारे में जानकारी की जुदाई की अनुमति देता है। चरण बंद गतिविधि प्रोत्साहन द्वारा पैदा की है कि न्यूरोनल प्रतिक्रिया के हिस्से को दर्शाता है। प्रतिक्रियाओं का एक समय बंद घटना के सापेक्ष औसत निकाला जाता है के बाद से जानकारी इस प्रकार, ईआरपी से निकाला जा सकता है क्या करने के लिए इसी तरह की है। हालांकि, कुछ neuronal गतिविधि के समय परीक्षण से परीक्षण करने के लिए भिन्न हो सकते हैं। ईआरपी विश्लेषण में, थीगतिविधि "से बाहर का औसत है"; हालांकि परीक्षण से परीक्षण करने सत्ता परिवर्तन के विश्लेषण में, इस जानकारी को बरामद किया है और विश्लेषण किया जा सकता है। इसलिए, चरण और सत्ता के spectrotemporal विश्लेषण पारंपरिक ईआरपी के सापेक्ष न्यूरोनल प्रतिक्रिया के बारे में अतिरिक्त जानकारी दे सकता है। शिशु विकास के बारे में, दोलनों पशु मॉडल 2,3 में तंत्रिका सर्किट के विकास में योगदान लेकिन इन तंत्रों केवल मानव आबादी में जांच की जानी शुरू हो गए हैं कि काफी सबूत नहीं है। इस प्रयोगशाला से कार्य थीटा दिखाया गया है और गामा oscillatory 6 महीने के 24 में मूल भाषा विशेषज्ञता के संबद्ध करता है। यह प्रारंभिक अवस्था में oscillatory पदानुक्रम की कार्यक्षमता पर प्रकाश डाला गया।

वैश्विक परिकल्पना, ऊपर प्रस्तुत साक्ष्य के आधार पर, श्रवण cortices में पैदा दोलनों की synchrony शिशु के मस्तिष्क के विकास का समर्थन करता है। इस परिकल्पना के परीक्षण में एक पहला कदम है, एक "आधार रेखा के रूप221; जल्दी बचपन में प्रसंस्करण की प्राप्त हुई थी; अर्थात्, 4 महीने की उम्र वर्तमान में देशी भाषा विशेषज्ञता 25,26 के लिए "अवधारणात्मक संकुचन" पूर्व में होना माना जाता है, जो। तदनुसार, हम (नियंत्रण हालत पिच संस्करण के लिए एक "oddball प्रतिमान 'में प्रस्तुत स्वर जोड़े और पिच अपरिवर्तनीय दो दर शर्तों से मिलकर निष्क्रिय सुन के दौरान दर्ज शिशु ईईजी डेटा पर एकल परीक्षण आवृत्ति विश्लेषण किया है: 300 मिसे अंतर-उत्तेजना अंतराल; रैपिड हालत: 70 मिसे अंतर-उत्तेजना अंतराल)।

यहाँ हम तेजी से श्रवण प्रसंस्करण पर ध्यान केंद्रित अध्ययन से उत्तेजनाओं का उपयोग करते हुए इस विधि का वर्णन। इन अध्ययनों, एक "oddball प्रतिमान" में, अप्रत्याशित के लिए neuronal गतिविधि है, लेकिन पहचानने योग्य घटनाओं का आकलन करने के लिए इस्तेमाल किया गया था। इस प्रतिमान में, अप्रत्याशित या "अजीब" उत्तेजनाओं अक्सर कहा जाता है "Deviant" उत्तर करने के लिए मस्तिष्क की प्रतिक्रिया, उम्मीद के मुताबिक प्रोत्साहन के लिए प्रतिक्रिया है, जबकि राज्यमंत्री प्रस्तुतसमय के टी, आमतौर पर "मानक" मस्तिष्क की प्रतिक्रिया कहा जाता है। एक oddball प्रतिमान में प्रस्तुत उत्तेजनाओं को जवाब स्वचालित रूप से बहुत युवा शिशुओं के साथ उपयोग करने के लिए इस प्रतिमान आसान बना रही है, ध्यान के बिना हासिल किया जा सकता है। श्रवण उत्तेजनाओं के सभी अध्ययन के आधार पर बदलती जो अंतराल पर मुक्त क्षेत्र वक्ताओं के माध्यम से प्रस्तुत कर रहे हैं। जैसा कि पहले उल्लेख, वर्तमान अध्ययन में सूचकांक तेजी से श्रवण प्रसंस्करण (आरएपी) क्षमताओं का इस्तेमाल किया गया है कि लगता है: वह यह है कि दसियों के मिसे ध्वनिक परिवर्तन 16,17,27,28 की युक्त लग रहा है। यह कई अन्य प्रोत्साहन प्रकार लगता है के रूप में अच्छी तरह से एक interposed गैप के साथ आवृत्ति या अवधि में परिवर्तन को दर्शाती deviants व्यंजन-स्वर (सीवी) सहित neurophysiological भेदभाव, परीक्षण के लिए उपयोगी होते हैं, और / या आरोही या अवरोही आवृत्ति Sweeps उल्लेखनीय है कि हो सकता है। अंत में, हम यह भी नहीं श्रवण उत्तेजना प्रस्तुत किया है, जिसमें "चुप" खेल के दौरान सहज ईईजी रिकॉर्डिंग की सलाह देते हैं। ये आंकड़े तो हो सकता हैदोहराया उत्तेजना के अभाव में oscillatory युग्मन और जुटना को मापने के लिए इस्तेमाल किया।

एक शिशु जनसंख्या से ईईजी गतिविधि रिकॉर्डिंग अद्वितीय चुनौतियों का एक सेट बना हुआ है। उदाहरण के लिए, इलेक्ट्रोड की नियुक्ति और प्रयोग की अवधि के लिए जगह में उन्हें छोड़ने के साथ सहयोग, मूक खिलौनों के साथ लगे हुए हैं और विचलित बच्चे ईईजी कलाकृतियों को रोकने के लिए आंदोलन को कम करने, और ध्यान में रखते हुए सभी चुनौतियों का प्रतिनिधित्व करते हैं। इसके अतिरिक्त, शिशु डेटा आसानी से वयस्क / बड़े बच्चे डेटा के साथ विकसित प्रोटोकॉल का सीधा आवेदन करने के लिए खुद को उधार नहीं है। कई मामलों में शिशु ईईजी में मनाया घटकों और घटना से संबंधित क्षमता (ERPs) के बीच के रिश्ते के रूप में नहीं स्पष्ट है और न ही यह हमेशा वयस्क में स्वीकार किया जाता है कि क्या करने पर नक्शे करता है। विकास के अनुसंधान ठेठ और अव्यवस्थित मस्तिष्क समारोह की उत्पत्ति को समझने के लिए एक शक्तिशाली क्षमता रखती है, वहीं मानव शिशुओं से रिकॉर्डिंग विश्वसनीय और व्याख्या मस्तिष्क प्रतिक्रियाओं आह की आवश्यकता हैदोनों तकनीकी और पारस्परिक स्थानों में प्रवीणता के igh स्तर। इन चुनौतियों, हालांकि, दूर किया जा सकता है और विश्वसनीय ईईजी और ईआरपी डेटा मानदंड की एक किस्म का उपयोग अलग अलग उम्र के शिशुओं से दर्ज किया जा सकता है। यहाँ हम विश्लेषण में MATLAB वातावरण 29 में काम करता है कि एक मुक्त, खुला स्रोत ईआरपी विश्लेषण पैकेज के साथ संयोजन में ईआरपी रिकॉर्डिंग और विश्लेषण सॉफ्टवेयर व्यावसायिक रूप से उपलब्ध के उपयोग की एक सामान्य विधि का वर्णन।

कि synchrony समझौता किया है जब शिशु मस्तिष्क प्रतिक्रिया रिकॉर्डिंग करने के लिए oscillatory विश्लेषण के तरीकों के आवेदन भाषा के अधिग्रहण के संबंध में neuronal synchrony विकास के अधिक यंत्रवत सवाल और ख्यात अंतर्निहित तंत्र की खोज की अनुमति देता है। इस तरह के भाषण 24 अक्षरों, और प्रारंभिक प्रशिक्षण लद साथ अनुदैर्ध्य विश्लेषण में या संयोजन में सहज या "आराम" दोलनों 1 के विश्लेषण के रूप में अन्य उत्तेजनाओं का उपयोग कर संबंधित प्रयासों, टी में खिड़कियों की पेशकशemporal, स्थानिक, और ठेठ और अव्यवस्थित विकास trajectories के वर्णक्रमीय गतिशीलता। यह इन प्रयासों श्रवण विकास और plasticity के ठिकानों के बारे में हमारी समझ को बढ़ाने, और विकास की भाषा विकारों के लिए पहचान और remediation रणनीतियों में सहायता करेगा कि आशा की जाती है।

Protocol

मानव विषयों के साथ सभी काम संस्थागत समीक्षा बोर्ड की मंजूरी और निरीक्षण की आवश्यकता है। अनुसंधान में इस्तेमाल किया जब यहां बताया विधियों, की समीक्षा की और रटगर्स आर्ट्स एंड साइंसेज संस्थागत समीक्षा बोर्ड (आईआरबी) के माध्यम से मानव विषयों संरक्षण कार्यक्रम के द्वारा अनुमोदित किया गया है।

1. तैयारी

  1. एक ध्वनि-तनु और विद्युत परिरक्षित कक्ष में परीक्षण के 1 घंटे के लिए बच्चे अनुसूची। ईईजी परीक्षण के 30 मिनट - प्रतिनिधि डेटा का उत्पादन किया है कि इस लेख में प्रस्तुत अध्ययन प्रोटोकॉल 20 में शामिल हैं।
  2. एक "प्राथमिक परीक्षक," एक "शुद्ध सहायक" और एक "मनोरंजन": परीक्षण सत्र के अनुसार तीन लोगों को आवंटित।
  3. उच्च घनत्व शिशु ईईजी रिकॉर्डिंग के लिए, कम से कम एक 64-चैनल नेट का उपयोग करें। यहाँ प्रस्तुत प्रतिनिधि डेटा के लिए, एक 128 चैनल सेंसर नेट इस्तेमाल किया गया था।

2. नेट आवेदन

  1. रिकॉर्डिंग चाम में निम्नलिखित आपूर्ति सेट करेंदिसंबर: Coban स्वयं पक्षपाती लपेटो टेप, टेप को मापने कलम, 2 तौलिए, और pipettes का अंकन। जांचना (जैसे, डीबी SPL, hl, आदि) के परीक्षण के स्तर तक लगता है।
  2. इलेक्ट्रोलाइट समाधान (आसुत जल, पोटेशियम क्लोराइड और बेबी शैम्पू) अच्छी तरह से पहले अनुमान के अनुसार परिवार के आगमन के समय बनाओ। नेट बच्चे के सिर पर ठंडा भी नहीं है कि यह सुनिश्चित करने के लिए, पानी के गर्म 8 औंस सिर्फ आवेदन से पहले हल करने के लिए जोड़ा जाएगा।
  3. परिवार आता है, आईआरबी को मंजूरी दे दी रूपों के साथ सहमति प्राप्त करते हैं।
  4. परीक्षण कक्ष में, देखभालकर्ता की गोद में शिशु बैठते हैं, और मनोरंजन के शिशु के साथ खेलने के लिए शुरू किया है। यह पहली यात्रा है, तो नेट आवेदन की प्रक्रिया समझाने के लिए।
  5. सिर की व्यापक बिंदु पर शिशु के सिर परिधि को मापने और इस माप के आधार पर शुद्ध आकार का चयन करें। परिधि एक उम्र के लिए न्यूनतम आकार के करीब है अगर सबसे अच्छा फिट प्राप्त करने के लिए एक छोटे आकार के शुद्ध चयन करें। चुनाव में चुना शुद्ध डूबtrolyte समाधान।
  6. Nasion करने वाली Inion उपाय और कुल माप की साढ़े पर खोपड़ी निशान। कान-टू-कान माप के लिए एक ही है। अंतिम निशान Cz (शिखर) है।
  7. एक सूखी तौलिया पर रखकर नेट से अतिरिक्त समाधान निकालें। शुद्ध सहायक शुद्ध पलटना और cz इलेक्ट्रोड समझ है; प्राथमिक परीक्षक शुद्ध के मोर्चे पर उनकी उंगलियों की स्थिति कर सकते हैं ताकि शुद्ध पकड़े।
  8. अधिक शुद्ध पलटें और शुद्ध सहायक chinstrap और नेट के बाहर (nasion इलेक्ट्रोड और chinstrap जोड़ने) रंग सामने धागे कदम के रूप में शिशु के सिर पर शुद्ध जगह है।
  9. शिखर खोपड़ी निशान पर Cz रखकर, शिशु के सिर पर शुद्ध स्थिति को समायोजित करें। स्थिति / पीछे से शुरू करने और प्रत्येक इलेक्ट्रोड और सिर की सतह के बीच एक सही कोण यकीन है कि वहाँ कि बना रही है, सामने की ओर काम कर इलेक्ट्रोड की प्रत्येक पंक्ति में।
  10. तारों लीजिए Coban टेप के साथ chinstrap, सुरक्षित तारों को समायोजित, और शुद्ध conne में प्लगctor।
  11. 50 KOhms <की एक सीमा के साथ इलेक्ट्रोड प्रतिबाधा उपाय, या सिस्टम के निर्देशों के अनुसार। कुछ इलेक्ट्रोड उच्च प्रतिबाधा है, तो एक इलेक्ट्रोलाइट से भरे विंदुक के साथ इलेक्ट्रोड फिर से लेना और धीरे इलेक्ट्रोड के नीचे से बाल चाल है।

3. उत्तेजनाओं प्रस्तुति और ईईजी रिकॉर्डिंग

  1. वक्ताओं के साथ मुक्त-क्षेत्र में मौजूद श्रवण उत्तेजनाओं शिशु के सिर से समान दूरी पर।
    नोट: प्रोत्साहन पैरामीटर्स के रूप में थे प्रतिनिधि अध्ययन इस प्रकार है: की एक मौलिक आवृत्ति के साथ 70 मिसे स्वर-जोड़े या तो 800 या 1200 हर्ट्ज और 15 harmonics (सप्तक प्रति 6 DB रोल बंद) दो ब्लॉकों (70 या 300 मिसे अंतर में प्रस्तुत कर रहे हैं उत्तेजना अंतराल)। कम उच्च जोड़े (800 हर्ट्ज - 1200 हर्ट्ज) - मानक (85% = 708 परीक्षणों) कम-कम (800 हर्ट्ज 800 हर्ट्ज) के बीच deviants (15% = 125 परीक्षणों) के रूप में प्रस्तुत कर रहे हैं।
  2. हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर के निर्देशों के अनुसार ईईजी रिकॉर्ड। प्रतिनिधि डेटा के लिए निम्नलिखित मानकों का प्रयोग करें: SAMPलिंग दर: 250 हर्ट्ज, कम पास हार्डवेयर फिल्टर: 100 हर्ट्ज, अण्डाकार, उच्च पास फिल्टर: 0.1 हर्ट्ज, ऑटो: Nyquist, बोर्ड हासिल करने के लिए सेट कर दिया जाता है: 1।
  3. रिकॉर्डिंग के दौरान शिशु के लिए एक शांत, शांत, हल्का आकर्षक वातावरण प्रदान करें। एक उम्र उपयुक्त मूक वीडियो खेलने के द्वारा या चुप खिलौने (उदाहरण के लिए, झटका बुलबुले, पुस्तकों में चित्रों को इंगित करें, कठपुतली नाटक) के साथ शिशु व्यस्त हैं। संगीत सुनने के लिए इयरफ़ोन के साथ देखभालकर्ता उपलब्ध कराना शिशु प्रतिक्रिया के साथ अनजाने caregiver के हस्तक्षेप से बचा जाता है। शिशु बेचैन है, तो एक शांत वातावरण बहाल किया जा सकता है, जब तक ईईजी प्रभावित प्रोत्साहन प्रस्तुति और ईईजी रिकॉर्डिंग रोकते हैं।
  4. प्रयोग के बाद, पूरा धीरे शुद्ध हटाने और शिशु के बालों और सिर की सूखी।
  5. परीक्षण सत्र के अंत में कार्यक्रमों को बंद करने से पहले कच्चे, अनफ़िल्टर्ड ईईजी डेटा को बचाने और बैकअप।

4. डाटा प्रोसेसिंग - ERPs

दिखने में कच्चे ईईजी डेटा का निरीक्षण किया और खंड अस्वीकारउच्च आयाम विरूपण साक्ष्य के साथ एस।
नोट: उच्च आयाम के साथ चैनलों को अस्वीकार करें और बैठाना। अस्वीकार कर दिया चैनलों की अधिकतम प्रतिशत 30% पर सेट किया जाना चाहिए। वैकल्पिक तरीकों को कम करने या डेटा में मौजूद कलाकृतियों को अस्वीकार करने के लिए नियोजित किया जा सकता है (उदाहरण के लिए, आईसीए, पीसीए ने भी 30 का संदर्भ देखें)।

  1. Cortical गतिविधि के साथ समझौते है कि पूर्व स्थापित मानकों के साथ डेटा फ़िल्टर। 15 हर्ट्ज - शिशुओं के लिए, 1 की एक लाइन bandpass फिल्टर का उपयोग करें।
  2. खंड सतत डेटा सॉफ्टवेयर के निर्देशों के अनुसार "टाइम 0" चारों ओर (प्रोत्साहन शुरुआत) युगों बनाने के लिए। विभाजन के लिए, पूरे प्रतिक्रिया पर कब्जा करने के लिए आधारभूत गतिविधि और बाद प्रोत्साहन समय की स्थापना करने के लिए पर्याप्त पूर्व प्रोत्साहन समय शामिल है।
  3. एक उपयुक्त अस्वीकृति मापदंड (शिशुओं के लिए उदाहरण के लिए, +/- 200 μV) के अनुसार शोर युगों अस्वीकार करें। 30% पर खारिज कर दिया युगों का अधिकतम प्रतिशत निर्धारित करें।
  4. प्रत्येक व्यक्ति के लिए युगों और हर हालत के औसत और इन औसत गठबंधनभव्य औसत के लिए समूह और स्थिति के अनुसार है।
  5. प्रत्येक औसत के भीतर निहित युगों की संख्या विषयों भर में बदलता है, तो अधिक / कम युगों के साथ विषयों में समान रूप से महत्वपूर्ण हैं, ताकि युगों की संख्या वजन।
    1. एन औसत शामिल है कि युगों की संख्या के बराबर होती है, जहां एन बार तरंग, तो सभी विषयों के लिए युगों की कुल संख्या से विभाजित के रूप में भव्य औसत वजन करने के लिए, प्रत्येक हालत से व्यक्ति औसत की गणना। इस विधि के अंतिम औसत में प्रत्येक परीक्षण के बराबर वजन देता है।

5. डाटा प्रोसेसिंग - स्रोत स्थानीयकरण

शिशु डेटा के लिए, एक उम्र उपयुक्त एमआर टेम्पलेट या एक व्यक्ति एमआर स्कैन (पिछले प्रकाशनों 31,32 को देखें) के साथ या तो प्रत्येक व्यक्ति और भव्य औसत ईआरपी फ़ाइल सह करें।
नोट: सह पंजीकरण प्रक्रिया में, इलेक्ट्रोड की दशा और खंगाला सिर एक भी समन्वय प्रणाली में पंजीकृत हैं। ग्रैंड औसत के लिए इस्तेमाल किया जा सकता हैद्विध्रुवीय मॉडल को परिभाषित करने के लिए।

अंतर्निहित स्रोतों की संख्या और स्थान डेटा के लिए फिट होने की अनुमान है। एक श्रवण प्रतिमान के लिए नि: शुल्क, स्थान और रोटेशन के साथ दो द्विध्रुव का उपयोग करें।
नोट: स्रोत आकलन तो स्वचालित रूप से ब्याज की समय खिड़की करने के लिए "सबसे अच्छा फिट" स्थान प्राप्त करने के लिए 4 अवशिष्ट फिट मापदंड की एक भारित संयोजन है कि एक लागत समारोह की एक न्यूनतम के माध्यम से निर्देशित है।

  1. इन कारकों के विकास के दौरान तेजी से बदल के रूप में निश्चित आयु उपयुक्त मापदंडों खोपड़ी मोटाई, खोपड़ी मोटाई, अंतरिक्ष अवजालतनिका और हड्डी चालकता की चौड़ाई के लिए इस्तेमाल कर रहे हैं। प्रतिनिधि डेटा के लिए, मानकों हैं: खोपड़ी: 1.5 मिमी; खोपड़ी: 2.5 मिमी; अंतरिक्ष अवजालतनिका: 1.7 मिमी; हड्डी चालकता: .0581।
  2. एक भव्य औसत ईआरपी के साथ शुरू, एक चोटी के लिए इसी ब्याज की एक समय खिड़की का चयन करें। कंजर्वेटिव मापदंडों आम तौर पर ब्याज 31 के शिखर के आसपास +/- 20 मिसे हैं।
  3. फाई की "अच्छाई की जाँच करेंअवशिष्ट विचरण के सॉफ्टवेयर outputs का उपयोग द्विध्रुवीय समाधान के लिए टी "। यह वर्तमान द्विध्रुवीय मॉडल के आधार पर फिट का भी समय खिड़की पर अस्पष्टीकृत बनी हुई है कि सिग्नल की राशि है। अवशिष्ट विचरण कम करने के लिए समय खिड़की को समायोजित करें। विस्तारित गतिविधि क्षेत्र के भीतर समाधान की जांच करने के लिए एक वितरित स्रोत मॉडल (क्लारा) का प्रयोग करें।
  4. प्रत्येक हालत और शिखर के लिए द्विध्रुवीय स्रोत समाधान और waveforms बचाओ।
  5. हर व्यक्ति औसत फ़ाइल के लिए प्रक्रिया को दोहराएँ।
  6. स्रोत स्थान का सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए प्रत्येक व्यक्ति औसत फ़ाइल से प्रत्येक द्विध्रुवीय के लिए दिशा-निर्देश, शिखर विलंबता, आयाम, और स्थान का उपयोग मूल्यों एक्स (औसत दर्जे का पार्श्व), वाई (पूर्वकाल-पीछे) में निर्देशांक, और जेड (अति-हीन) समाधान। यहाँ प्रस्तुत मामले में, 2X2 दोहराया उपायों एनोवा (प्रोत्साहन (मानक, Deviant) के सूत्रों के आयाम और विलंबता के लिए एक्स गोलार्ध (वाम, सही) जनरेटर की ताकत और समय पर देखने के लिए उपयोगी हो सकता है। स्रोतनिर्देशांक (समीक्षा के लिए, 31,32) उसी तरह से मूल्यांकन किया जा सकता है।

6. डाटा प्रोसेसिंग - स्रोत अंतरिक्ष में समय आवृत्ति विश्लेषण

  1. कच्चे, अनफ़िल्टर्ड, निरंतर ईईजी डेटा को द्विध्रुवीय मॉडल समाधान को लागू करें।
    1. एक आभासी इलेक्ट्रोड असेंबल के रूप में कच्चे ईईजी डेटा फ़ाइल के लिए स्रोत समाधान (कदम 5.6 में बचाया।) लागू करें।
      नोट: इस तरह से द्विध्रुवीय मॉडल के उपयोग के लिए एक आभासी 2-स्रोत असेंबल (मस्तिष्क स्रोत अंतरिक्ष) में निरंतर उच्च घनत्व ईईजी को बदलने के लिए (सेंसर अंतरिक्ष) रिकॉर्डिंग सतह चैनल पर एक निश्चित स्थानिक फिल्टर लागू होता है।
  2. समय-आवृत्ति डोमेन (चित्रा 1) में समय-डोमेन एकल परीक्षण स्रोत संकेत रूपांतरण।
    नोट: वर्तमान में, कई तरीकों तरंगिका विश्लेषण और एक हिल्बर्ट के आवेदन फ़िल्टर डेटा को बदलने सहित समय-आवृत्ति डोमेन में एकल परीक्षण डेटा को बदलने के लिए उपयोग किया जा सकता है। इन तरीकों में से एक तुलना हैइस लेख के दायरे के बाहर, कई लेख प्रकाशित अच्छी तरह से इन तरीकों 33-36 वर्णन किया है। एक व्यावसायिक रूप से उपलब्ध जुटना सॉफ्टवेयर प्रोग्राम 37 में पाया जटिल demodulation प्रक्रिया का उपयोग कर समय-आवृत्ति विश्लेषण, आवृत्ति और समय 37-39 के एक समारोह के रूप में प्रत्येक मस्तिष्क गतिविधि की तात्कालिक लिफाफा आयाम और चरण की गणना करता है। यह तात्कालिक सत्ता परिवर्तन के उपायों (टेम्पोरल स्पेक्ट्रल विकास, त्से) और चरण-लॉकिंग (इंटर-परीक्षण चरण ताला, ITPL) पैदा करता है।
    1. 2 से 80 हर्ट्ज और -1500 से 1500 मिसे से 50 मिसे समय समाधान करने के लिए 1 हर्ट्ज व्यापक आवृत्ति डिब्बे: निम्नलिखित मानकों का प्रयोग करें। युग समय खिड़की कलाकृतियों 40,41 वसूल बिना निम्नतम वांछित आवृत्ति पर छानने या प्रसंस्करण की अनुमति देने के लिए काफी लंबे समय के लिए किया जाना चाहिए।
  3. संभव नकली विरूपण साक्ष्य से संबंधित या परिपत्र आर की व्याख्या से बचने के लिए ईईजी में गतिविधि की आवृत्ति चोटियों कल्पनाउत्तेजित दोलनों 41,42।
  4. शर्तों और समूहों 24,43 भर में महत्वपूर्ण मतभेद के क्षेत्रों का निर्धारण करने के क्रमचय परीक्षण और क्लस्टर विश्लेषण करते हैं।

Representative Results

शिशु घटना से संबंधित क्षमता

शिशु ERPs वयस्क ERPs की तुलना में आम तौर पर बड़े होते हैं, और 44 वर्ष की आयु पर निर्भर करता है, प्रतिक्रियाएं परिपक्व करने के लिए रिश्तेदार सक्रियण के कम या अधिक चोटियों पड़ सकता है। यहाँ, हम तेईस 4 महीने की उम्र में शिशुओं 43 (चित्रा 2) से प्रतिनिधि ग्रैंड टूटने की प्रतिक्रियाएं दिखा। oddball प्रतिमान हमें शिशु के मस्तिष्क के दो घटनाओं के बीच के अंतर को पहचान सकते हैं कि यह निर्धारित करने के लिए अनुमति देता है। प्रतिनिधि परिणामों में, स्वर-संस्करण, Deviant प्रतिक्रिया (देव, 800-1,200Hz, लाल रेखा) अपरिवर्तनीय स्वर जोड़े (एसटीडी, 800-800Hz, काला लाइन) के सापेक्ष सक्रियण के एक अतिरिक्त शिखर, elicits। यह निष्कर्ष दोनों को नियंत्रित दर (300 मिसे बाईं आईएसआई) और तीव्र दर (70 मिसे आईएसआई, सही) की स्थिति में स्पष्ट है। Fz (ललाट midline के), सी 3 के इलेक्ट्रोड से उदाहरण प्रतिक्रियाओं (सेंट्रल, दाएं) और सी 4 (बाएं सेंट्रल,) दिखाए जाते हैं। गणना का अंतर लहर (Deviant घटामानक) भी ग्रे लाइनों में दिखाया गया है। सक्रियण के अतिरिक्त शिखर इस उम्र में शिशु मस्तिष्क दोनों दर प्रस्तुतियों पर टन के बीच अंतर भेदभाव कर सकते हैं कि पता चलता है।

शिशु स्रोत waveforms

थोड़ा अवशिष्ट विचरण के साथ स्रोत गतिविधि मूल डेटा और तब्दील डेटा स्थानीयकृत स्रोत के बीच एक "अच्छा फिट" वाचक, ईआरपी चोटियों का पालन करना चाहिए। प्रतिनिधि डेटा में, हम क्लारा वितरित मॉडल पर (स्वर-अपरिवर्तनीय) हालत (चित्रा 3) एसटीडी करने के लिए शिशु भव्य औसत ईआरपी के दो-द्विध्रुवीय सबसे अच्छा फिट स्रोत मॉडल के स्थान दिखा। अभिकलन स्पष्ट रूप से नियंत्रण और तीव्र दर की स्थिति में छोड़ दिया और सही श्रवण सक्रियण पता चलता है।

दो-द्विध्रुवीय मॉडल (चित्रा 4) से गतिविधि की चोटियों बहुत अच्छी तरह से ईआरपी प्रतिक्रिया के लिए corresponded। ईआरपी waveforms के शिखर समय और आकृति विज्ञान, मैं दिखायाएन पैनल (मैं), (द्वितीय) (अधिक जानकारी के लिए, मूल लेख, 43 देखें) पैनल में दिखाया गया स्रोत waveforms के समय और आकृति विज्ञान से मेल खाते हैं। इस प्रयोग से स्रोत waveforms के खोपड़ी इलेक्ट्रोड पर गतिविधि में विचरण के 97.9% के बारे में बताया। स्रोत शिखर सुप्तावस्था का सांख्यिकीय विश्लेषण सही गोलार्द्ध गतिविधि दोनों स्थितियों में बाएं से अधिक तेजी से दिखाया गया था कि, और तीव्र दर में प्रतिक्रियाओं का नियंत्रण हालत की तुलना में दोनों गोलार्द्धों में बाद में थे। Hemispheric मतभेद स्रोत स्थानीयकरण तकनीक प्रतिक्रियाओं से अतिरिक्त जानकारी की पुनर्प्राप्ति सक्षम, सुझाव है कि ईआरपी डेटा का उपयोग नहीं मनाया गया।

शिशु घटना से संबंधित दोलन

सामान्य तौर पर, समय-आवृत्ति वयस्क का विश्लेषण करती है और पशु डेटा उत्तेजनाओं न्यूरोनल synchrony के 1 / च पैटर्न आह्वान बताते हैं कि (उदाहरण के लिए।, बढ़ती आवृत्ति के साथ शक्ति कम हो)। प्रतिनिधि डेटा में, श्रवण टी द्वारा पैदा कीएक जोड़े, हम शिशुओं को भी इस पैटर्न (चित्रा 5) को व्यक्त करता है। इधर, उत्तेजना शुरुआत थीटा (5-6 हर्ट्ज), बीटा (20-25) हर्ट्ज और दोनों सही में गामा (35-45 हर्ट्ज) बिजली की तुल्यकालिक फटने और मस्तिष्क के बाईं श्रवण क्षेत्रों elicits।

पशु मॉडल और वयस्क प्रयोगों कि oscillatory synchrony सुझाव है, और मध्य आवृत्ति दोलन करने के लिए विशेष रूप से कम में (उदाहरण के लिए।, 1-8 हर्ट्ज) पैदा की क्षमता से 45 प्रमुख योगदान कर रहे हैं। हमारे पिछले प्रकाशन के 43 से शिशु दोलनों में तात्कालिक सत्ता परिवर्तन (अस्थायी स्पेक्ट्रल विकास, त्से) का विश्लेषण अपरिवर्तनीय टोन करने के लिए सापेक्ष थीटा बैंड (6-8 हर्ट्ज), में संस्करण टोन करने के लिए अधिक से अधिक प्रेरित शक्ति दिखाया। यह प्रभाव विशेष रूप से नियंत्रण दर हालत (चित्रा 6) में सही श्रवण क्षेत्र पर, दोनों की दर की स्थिति में मनाया गया। तीव्र दर प्रस्तुति बढ़ाया बाईं कॉर्टिकल निवेश संबंधी निर्णय का सुझाव, एक और अधिक द्विपक्षीय सममित गतिविधि झुकेंगेतेजी से होने वाली उत्तेजनाओं के श्रवण प्रसंस्करण के दौरान और ध्वनिक परिवर्तन की प्रक्रिया के दौरान विशेष रूप से olvement।

चित्र 1
चित्रा समय आवृत्ति विश्लेषण। समय आवृत्ति विश्लेषण विधि 1. कदम भव्य औसत का उपयोग करते हुए यह साफ है (एन = 12) 70 मिसे आईएसआई स्वर हालत के दौरान 4 महीने की उम्र में शिशुओं से डेटा। प्रोत्साहन onsets समय अक्ष के नीचे लाल तीर में दिखाए जाते हैं। विश्लेषण के लिए कदम: (1) प्रत्येक चैनल के लिए बनाई गई हैं, CZ इलेक्ट्रोड में दिखाया गया है, ERPs औसतन एक स्केच सिर में दिखाया गया ईआरपी जेनरेटर, (2) के स्रोत स्थान, एक पर मैप किए गए आंकड़ों में एक 2-द्विध्रुवीय मॉडल का उपयोग करके प्राप्त की है। शिशु एमआरआई टेम्पलेट। (3) व्यक्तिगत और भव्य औसत स्रोत waveforms के बाएँ और दाएँ द्विध्रुव के फिट से प्राप्त कर रहे हैं। शिशु सिर मॉडल ग्राम में चयनित (पीक करने के लिए इसी वोल्टेज नक्शे दिखानेरे)। (4) स्रोत असेंबल 128 चैनल खोपड़ी डेटा लागू किया जाता है, और आयाम से गणना की और दो ​​स्रोत चैनलों के लिए सहेज कर रहे हैं। (5) घटना से संबंधित दोलनों एकल परीक्षणों से गणना की और प्रतिक्रिया की अवधि में औसत रहे हैं। कृपया इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्र 2
चित्रा 2. संभावित आकृति विज्ञान घटना से संबंधित। ग्रैंड मूविंग (एन = 23) रैपिड (70 मिसे आईएसआई) और नियंत्रण (300 मिसे आईएसआई) मानक के लिए दर प्रतिक्रियाओं (एसटीडी, काली लाइनें) और deviant करने के लिए (देव, लाल लाइनों) स्वर जोड़े ललाट midline और केंद्रीय छोड़ दिया और सही इलेक्ट्रोड में दिखाए जाते हैं। नकारात्मकता ऊपर साजिश रची है। प्रोत्साहन onsets Fz पर समय अक्ष के नीचे लाल तीर में दिखाए जाते हैं। P1 के लिए एक काला तीर के साथ Fz पैनल में दिखाया गया है। फर्क WAVई (एसटीडी देव शून्य से प्रतिक्रिया करने के लिए प्रतिक्रिया) (43 से अनुकूलित) ग्रे लाइनों में दिखाया गया है। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्र तीन
चित्रा 3. स्रोत स्थानीयकरण का परिणाम है। दो-द्विध्रुवीय "सबसे अच्छा फिट" स्रोत मॉडल स्रोत मॉडल से वितरित की गतिविधि पर मढ़ा दिखाया गया है। साफ़ बाएँ और दाएँ गतिविधि छोड़ दिया और सही टेम्पोरल लोब क्षेत्रों में देखा जा सकता है। (43 से अनुकूलित)। इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 4
चित्रा 4. संभावित घटना से संबंधित और स्रोत तरंग तुलना करें। ललाट LEF से (मैं) उदाहरण ERPs टी और सही इलेक्ट्रोड (F3 और F4) सक्रियण के शो चोटियों अपरिवर्तनीय और संस्करण मौलिक आवृत्तियों (क्रमशः एसटीडी और देव,) के साथ जोड़े टोन करने के लिए। आवृत्ति में एक परिवर्तन आवृत्तियों। (Ii) के सक्रियण की चोटियों की विलंबता स्रोत स्थानीयकृत द्विध्रुवीय गतिविधि के लिए इसी तरह की है (एसटीडी) काला अपरिवर्तित रहे हैं, सुझाव दे के सापेक्ष बड़ा चोटियों ~ 400 मिसे (देव, लाल रेखा), elicits ईआरपी और स्रोत तरंग विश्लेषण के बीच एक अच्छा मैच। 400 मिसे पर बड़ी चोटी स्रोत स्थानीयकृत डेटा के साथ सही गोलार्द्ध में विशेष रूप से ध्यान देने योग्य है। सादगी के लिए, तीव्र दर हालत के लिए केवल प्रतिक्रियाओं हालांकि एक समान मैच भी नियंत्रण दर हालत में प्रतिक्रिया के लिए ईआरपी और स्रोत waveforms के बीच मनाया गया, दिखाया जाता है। इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

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चित्रा 5. जमा त्से नक्शे बाएँ और दाएँ जनरेटर के लिए समय की -1 1 करने के लिए सेकंड के एक युग प्रतिशत से अधिक वर्णक्रमीय परिवर्तन के संदर्भ में व्यक्त कर रहे हैं। (मैं) सुसंगत आवृत्ति बैंड में 300 मिसे आईएसआई हालत निकालना घटना से संबंधित दोलनों में स्वर उत्तेजना शुरुआत के आसपास (उदाहरण के लिए।, -1140 मिसे और 0 मिसे)। एक लंबे समय के प्रोत्साहन युग डाटा का अधिक कल्पना करने के लिए और आवृत्ति अपघटन के लिए एक लंबे समय पर्याप्त नमूना प्रदान करने के लिए प्रयोग किया जाता है। (- 300 मिसे 150) राइट पैनल प्रारंभिक प्रसंस्करण शिखर पर औसत स्पेक्ट्रम को दर्शाता है। औसत स्पेक्ट्रम विशिष्ट आवृत्ति बैंड पर synchrony के असतत चोटियों के साथ एक समग्र 1 / च स्पेक्ट्रम को दर्शाता है। (ii) के एक समान पैटर्न में 70 मिसे आईएसआई हालत के लिए मनाया जाता है। इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

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4 महीने के शिशुओं में घटना से संबंधित दोलनों की चित्रा 6 समय आवृत्ति विश्लेषण। Oscillatory सत्ता में बदलें inTemporal स्पेक्ट्रल इवोल्यूशन (त्से) नियंत्रण (ए) और तीव्र दर में 4 महीने की उम्र में शिशुओं के लिए भव्य औसत भूखंडों दिखाया गया है (बी) की स्थिति। एक्स-अक्ष पर काली सलाखों के स्वर शुरुआत और durations के उदाहरण देकर स्पष्ट करना। बाएँ और दाएँ स्रोत गतिविधि प्रत्येक ग्राफ के ऊपरी बाएं कोने में संकेत दिया है। प्रथम पंक्ति: अपरिवर्तनीय आवृत्ति के साथ स्वर जोड़े (i) प्रतिक्रियाओं (एसटीडी) डेल्टा-थीटा रेंज में सत्ता परिवर्तन दिखा। मध्य पंक्ति: (द्वितीय) विशेष रूप से नियंत्रण हालत में राइट श्रवण क्षेत्र में, प्रतिक्रियाओं एसटीडी के सापेक्ष दूसरे स्वर में दूसरे टोन (देव) शो बढ़ाया डेल्टा-थीटा सत्ता में एक आवृत्ति बदलने के लिए, के साथ स्वर जोड़े को जवाब। तीसरी पंक्ति: एसटीडी और देव के बीच अंतर भूखंडोंप्रतिक्रियाएं तीव्र दर (B.iii) में नियंत्रण दर (A.iii) में सत्ता में सही lateralized वृद्धि हुई है और द्विपक्षीय शक्ति का अंतर दिखा। एसटीडी और समय-आवृत्ति डोमेन में देव प्रतिक्रिया के बीच महत्वपूर्ण अंतर काले रूपरेखा में दिखाए जाते हैं। (43 से अनुकूलित)। इस आंकड़े का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Discussion

यहाँ वर्णित अनुसंधान विधि spectrotemporal गतिशीलता और शिशुओं में उच्च घनत्व श्रवण पैदा ईईजी और ईआरपी मस्तिष्क प्रतिक्रियाओं की संरचनात्मक स्थान की एक गहरी समझ की सुविधा के लिए कैसे करें। विश्लेषण की सुविधा है कि इस प्रोटोकॉल के भीतर चार महत्वपूर्ण कदम उठाए हैं। सबसे पहले, कम से कम caregiver और शिशु संकट के साथ उचित नेट आवेदन और स्थिति गैर बेहोश लद में साफ ईईजी रिकॉर्डिंग के लिए आधार है। उचित सिर माप और शुद्ध आकार चयन के रूप में अच्छी तरह के रूप में आवेदन प्रक्रिया के दौरान एक शुद्ध सहायक और मनोरंजन के उपयोग के इस कदम को पूरा करने के लिए महत्वपूर्ण है। दूसरा, यह परीक्षण सत्र, शांत खेल में शिशु संलग्न है जो प्राथमिक परीक्षक, शुद्ध सहायक और मनोरंजन, से मदद की एक शर्त के दौरान परिवार के लिए एक शांत, शांत और चंचल वातावरण स्थापित करने के लिए महत्वपूर्ण है। तीसरा, डेटा विश्लेषण के लिए, यह आयु उपयुक्त एमआरआई सिर मॉडल स्रोत स्थानीयकरण के लिए इस्तेमाल किया जा है कि महत्वपूर्ण है। सिर का आकार, बोपूर्वोत्तर और त्वचा और मस्तिष्कमेरु अंतरिक्ष सबसे सटीक स्थानीयकरण परिणाम प्राप्त करने के क्रम में परीक्षण उम्र के लिए सही होने चाहिए। अंत में, सामान्य में cortical प्रतिक्रियाओं के लिए, यह एक उच्च-घनत्व शुद्ध इस्तेमाल किया जा है कि यह भी महत्वपूर्ण है (उदाहरण के लिए।, डेटा की कम से कम 64 चैनल) कम विरूपण साक्ष्य रिकॉर्डिंग प्राप्त करने की संभावना का अनुकूलन करने के क्रम में।

इस तकनीक की एक सीमा ईईजी डेटा के स्रोत स्थानीयकरण गतिविधि परीक्षण की साइट के लिए स्वर्ण मानक नहीं है। सबसे अच्छा सिर मॉडल और माप अभी भी कर रहे हैं, यहां तक कि साथ स्थानीयकरण के आगे मॉडल गतिविधि स्थान का अनुमान है कि एक ध्यान में रखना चाहिए। इसलिए, यह स्रोत गतिविधि के बारे में जानकारी है कि प्रयोगात्मक शर्तों या समूहों में तुलना की जा सकती है इस तरह से प्रयोग की रूपरेखा तैयार करने के लिए आवश्यक है। इसके अलावा, सामान्य रूप में और विशेष रूप से, अनुदैर्ध्य अध्ययन में शिशु के परीक्षण अधूरा या लापता डेटा सेट से भरा जा सकता है। इस समस्या का समाधान एक) आर बनाए रखने के लिए कर रहे हैंभाग लेने वाले परिवारों के साथ elationships; ख) शिशु और caregiver के लिए एक शांत, शांत रिकॉर्डिंग वातावरण का अनुकूलन; और ग) विषय पूल overestimate। हमारे हाथ में, एक अनुभवी बाल चिकित्सा टीम के साथ, हम कम ख़ारिज और कम से कम डेटा हानि दरों में प्राप्त किया है। 57 प्रतिभागियों के साथ 211 शिशु रिकॉर्डिंग सत्रों के एक अनुदैर्ध्य नमूना में हम 98.6% डेटा प्रतिधारण शो (उदा।, 208 प्रयोग करने योग्य डेटा में हुई कि सत्र) और एक 10% बाहर छोड़ने की दर (उदाहरण के लिए।, 6 प्रतिभागियों के शुरुआत के बाद जारी रखने में असमर्थ थे प्रयोग)। ऐसे मेग और NIRS के रूप में अन्य तकनीकों, पर ईईजी का एक लाभ यह subcortically पक्षपाती गतिविधि अलग फिल्टर बैंड के साथ सुलभ है। इसके अलावा, यह इलेक्ट्रोड सिर के साथ यात्रा के रूप में आंदोलन के लिए नियंत्रित करने के लिए आसान है।

इस प्रोटोकॉल में महारत हासिल हो जाने के बाद, शिशु ईईजी और oscillatory गतिशीलता की प्रयोगात्मक अनुप्रयोगों प्रचुर मात्रा में हैं। यह हम पहले कॉर्टिकल netwo के विकास आम तौर पर समझ लेना चाहिए कि स्पष्ट हैआदेश में RKS Atypically आयोजन कर रहे हैं कि उन लोगों की पहचान करने के लिए। यह (दोलनों सहित) जल्दी श्रवण प्रसंस्करण तंत्र की अखंडता को आदर्श रूप में, श्रवण अनुभवों को शामिल कर रहे हैं के रूप में पीढ़ी और ध्वनि प्रतिनिधित्व के plasticity में एक भूमिका निभाता है और जिसमें एक मॉडल के निर्माण के लिए की जरूरत है पता चलता है, सीखा है। औपचारिक निदान होने से पहले इस मॉडल के अनुसार, nonlinguistic प्रसंस्करण घाटे, लक्षण वर्षों के साथ जुड़ा है, या कुछ मामलों दशकों में किया जा सकता है।

भविष्य जांच आवृत्ति बैंड-विशिष्ट oscillatory गतिशीलता, पार आवृत्ति चरण युग्मन और प्रारंभिक विकास में क्षेत्रीय उत्तेजक / निरोधात्मक पैटर्न के समारोह सहित अधिक जानकारी के, समझने की जरूरत है। इस तरह के सोने के रूप में अलग-अलग राज्यों में इसके अलावा, subcortical गतिविधि और परीक्षण में, ठेठ विकास की एक और पूरी तस्वीर देने के लिए आवश्यक हैं। हम इस तकनीक के साथ अनुसंधान जो द्वारा की प्रक्रिया में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करेगा विश्वासएच 'neurotypical' और असामान्य oscillatory गतिशीलता को संगठित करने और उभरते संज्ञानात्मक और भाषा की क्षमता के साथ बातचीत।

Acknowledgments

लेखकों कृतज्ञता neurodevelopmental रिसर्च और NSF अनुदान # एसएमए-1041755 लर्निंग सेंटर, लर्निंग सेंटर की एक NSF विज्ञान के अस्थायी गतिशीलता करने के लिए एलिजाबेथ एच सोलोमन केंद्र द्वारा इस शोध के लिए समर्थन को स्वीकार करते हैं। विशेष धन्यवाद भी भाग लेने वाले परिवारों की वजह से कर रहे हैं, और उनके व्यावहारिक और बौद्धिक योगदान के लिए बचपन स्टडीज प्रयोगशाला के सदस्यों के लिए। स्रोत स्थानीयकरण प्रोटोकॉल के विकास के लिए और उसके बौद्धिक इनपुट के लिए नसीम चौधरी को Jarmo Hämäläinen के लिए विशेष धन्यवाद।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
EEG Amplifiers EGI 1301281
Sensor Nets  EGI C-GSN-128-1011-110 Sizes of nets vary with age, by month
EEG Recording Software Net Station 4604200
Presentation Computer Dell 4608161
Presentation Software Eprime 13102456-50
Baby bottle warmer Avent Target or any baby store
Electrolyte solutuion (Potassium Chloride dry) EGI A-A-CC-KLL-1000-000
Coban self-adherent wrap tape Coban 595573
Measuring tape Target or any baby store
Washable Markers Target or any baby store
Pipettes  Comes with EGI amplifier setup
Analysis Computer Dell
Analysis Software I BESA 3955054 v5.3
Analysis Software II Brain Voyager 3955054
Analysis Software III EEGLAB/ERPLAB/ MassUnivariate Toolbox Freeware MatLAB v2007b
Analysis Software IV BESA Statistics 3956341

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References

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