JoVE Logo
Authors
Contact Us

Sign In

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • النتائج
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

يتم تطبيق أساليب تخطيط كهربية الدماغ لاستخراج المؤشرات الحيوية لاختلالات الدماغ. وينصب التركيز على الإمكانات المتعددة القنوات المتصلة بالأحداث (ERPs) المسجلة في مهمة GO/NOGO. يتم تصحيح القطع الأثرية غير الدماغ ومقارنة ERPs مع البيانات المعيارية. وتتعلق الأمثلة بالمؤشرات الحيوية لتشخيص اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه والتنبؤ باستجابة الدواء.

Abstract

وتستند التشخيصات العصبية النفسية مثل ADHD على أساليب ذاتية مثل المقابلات ومقاييس التصنيف والملاحظات. هناك حاجة لمزيد من المكملات الغذائية القائمة على الدماغ. الأدوية المنشطة هي العلاج الأكثر شيوعا لإعاقة. لم يتم الإبلاغ حتى الآن عن مؤشرات مفيدة سريرياً للاستجابة. الهدف من هذه الورقة هو وصف الأساليب القائمة على تخطيط كهربية الدماغ التي نطبقها لاستخراج المؤشرات الحيوية المحتملة لخلل الدماغ. وتتعلق الأمثلة بالمؤشرات الحيوية لإعاقة الأطفال، والتنبؤ باستجابة الدواء. وينصب التركيز الرئيسي على الإمكانات المتصلة بالأحداث.

يتم تسجيل قناة تخطيط كهربية الدماغ تسعة عشر خلال مهمة 3 دقيقة فتح العينين، ومهمة 3 دقيقة مغلقة العينين، و20 دقيقة cued البصرية GO /NOGO المهمة (VCPT). يتم تسجيل ERPs أثناء هذه المهمة. الهدف من بروتوكول تخطيط موارد المؤسسات هو استخراج المؤشرات الحيوية لاختلالات الدماغ المفترضة التي تفرق بشكل كبير بين مجموعة المرضى والضوابط الصحية. يتضمن البروتوكول التسجيل أثناء الظروف القياسية وتصحيح القطع الأثرية. يمكن استخدام موجات تخطيط موارد المؤسسات أو تحويلها إلى مكونات كامنة. تتم مقارنة مكونات مجموعة المريض مع عناصر التحكم ، والمكونات المتعاطفة التي ، عند مقارنتها ، تظهر أحجام ًا عالية نسبيًا للتأثير. يتم اختيار المجموعات الفرعية من المرضى على أساس تحليل الكتلة في مساحة المكونات. يمكن تطبيق إجراء العلاج (مثل الدواء أو tDCS أو بروتوكول الارتجاع العصبي) وملاحظة التغييرات في المكونات المتعلقة بالعلاج في المجموعات الفرعية ، مما يشكل أساسًا للتوصيات السريرية.

تم تطبيق الأساليب الموصوفة في دراسة أجريت على 87 مريضًا باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه للأطفال. تميز مؤشر الاستجابة للأدوية بشكل كبير بين المستجيبين وغير المستجيبين ذوي الحجم الكبير وذو التأثير ذي المغزى السريري(d = 1.84). في دراسة مستمرة تقارن بين الأطفال الذين يعانون من اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه مع الضوابط المتطابقة، تميز عدة متغيرات بشكل كبير بين المرضى والضوابط. سيتجاوز المؤشر العالمي d = .8. يمكن أن تكون الأساليب القائمة على تخطيط كهربية الدماغ الموصوفة هنا ذات مغزى سريريًا.

Introduction

في عام 2008، بمبادرة من NIMH، تم نشر مشروع معايير مجال البحث (RDoC)1، بهدف إيجاد إطار صالح بيولوجيا لفهم الاضطرابات العقلية. في عام 2013، وافقت إدارة الغذاء والدواء الأمريكية (FDA) على أول علامة بيولوجية تستند إلى EEG لاضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه للمساعدة في تقييم اضطراب نقص الانتباه وفرط الحركة في المرضى الذين تتراوح أعمارهم بين 6 سنوات و17 عامًا. يقوم نظام مساعدات التقييم القائم على تخطيط كهربية الدماغ (NEBA) بالسجلات العصبية والنفسية EEG لمدة 15-20 دقيقة. وهو يستند إلى حساب نسبة theta/beta وجدت لتكون أعلى في الأطفال والمراهقين الذين يعانون من إعاقة مما كانت عليه في الأطفال النامية عادة2. المنشورات الأخيرة تجد أن هذه النسبة لا يلتقط جميع ADHD3.

وهناك عدد كبير من المنشورات في علم الأعصاب السريرية تثبت أن ضعف السيطرة المعرفية يمثل سمة مشتركة للعديد من الاضطرابات النفسية بما في ذلك ADHD, انفصام الشخصية, الاكتئاب, والوسواس القهري4,5. من الناحية النظرية، تتكون السيطرة المعرفية من عمليات افتراضية تسمح للناس بالتكيف بمرونة مع الأهداف والسياقات. وقد وصفت فئتين مختلفتين من السيطرة المعرفية، والسيطرة الاستباقية والتفاعلية،6. تركيزنا الأساسي هو على طريقة رد الفعل من السيطرة المعرفية. التحكم المعرفي الاستباقي يشمل الذاكرة العاملة (أي الحفاظ على الأحداث الحسية والحركية لثوان). التحكم المعرفي التفاعلي يشمل الرصد، والكشف عن الصراع7،,8،وتثبيط العمل (للمراجعة انظر9،10).

نموذج GO/NOGO حساس للتحكم المعرفي11،12،13،14،15. المحفزات GO تثير تقلبات إيجابية من مناطق الدماغ الجدارية. (P3 GO). وترتبط موجات N2 و P3 NOGO الإيجابية الموزعة بشكل الأمامي ، التي أثارتها محفزات NOGO ، بالكشف عن الصراع وتثبيط العمل16،17،18،19. وقد تم فهم الموجة N2 كمؤشر على تثبيط العمل، ولكن البحوث المحدثة تبين أن الموجة N2 يرتبط مع محفزات GO نادرة والكشف عن الصراع20. ويرتبط تثبيط العمل إلى موجة P3 NOGO في المواقع الأمامية الوسطى.

قد لا يكون الانقسام N2/P3 صحيحاً. وقد شكك في ذلك رأي مفاده أن موجات تخطيط موارد المؤسسات، ولا سيما تلك التي تمثل السيطرة المعرفية، هي مبالغ من عدة مصادر قد تتداخل في المواقع والزمن14،21.

لفصل مصادر موجات تخطيط موارد المؤسسات ، وقد استخدمت عدة طرق لفصل المصدر الأعمى15،22،23،24. في الدراسات التي أجريت في معهد الدماغ البشري، سانت بطرسبرغ، وقد تحللت موجة N2d NOGO. تم الكشف عن مكونات مخفية. كان لهذه المكونات طبوغرافيات متميزة ومعاني وظيفية. واحد منهم فقط ارتبط بالكشف عن الصراع14،15،25،26.26 في معظم دراسات الكبار من ADHD، P3 NOGO هو أصغر بالمقارنة مع الضوابط الصحية المتطابقة27،,28،,29،,30،,31،,32.

عمليات الدماغ التي تجري خلال مهام السيطرة المعرفية لا يبدو أن يفسر بشكل صحيح من قبل الانقسام N2/P3 عندما يتم تحليل ERPs في نماذج GO / NOGO14،15. وقد استخدمت عدة نُهج تهدف إلى فصل المكونات الخفية عن موجات تخطيط موارد المؤسسات (للمراجعة انظر21). وقد استخدمت بعض الدراسات تحليل مكون مستقل (ICA) لERPs في مجموعات المرضى مثل المرضى الذين يعانون من الفصام29, والبالغين مع ADHD33,34, في محاولة للتمييز بين المرضى من الضوابط دون تشخيص.

في (Yeredor, 2010,25 ص.75), يتم اقتراح طريقة جديدة وتكييفها لERPS. وهي طريقة لفصل المصدر الأعمى، استناداً إلى إجراء قطري مشترك لمصفوفات التباين المتبادل. لدراسة المعاني الوظيفية لهذه المكونات الكامنة تطبيق هذه الطريقة في نموذج GO / NOGO cued ، تم تنفيذ دراسة من معهد الدماغ البشري مؤخرا26. في هذه الدراسة تم التلاعب بشكل مستقل بعمليات تثبيط العمل وعمليات الكشف عن الصراعات من خلال تعديلات مهمة GO/NOGO. تم العثور على عنصر مخفي، يعتقد أنه يعكس الكشف عن الصراع. استجابة تشبه N2 وتضاريس أمامية تميز هذا المكون35. في التجارب التي تتطلب تثبيط الإجراءات المعدة شوهدت تضاريس مركزية واستجابة شبيهة بـ P3.

وقد استخدمت الدراسات المبلغ عنها في هذا المنشور الطريقة التقليدية لتخطيط موارد المؤسسات. ولم يتم حتى الآن تطبيق قانون مكافحة الالعابرين، أو إجراء التغريب القطري المشترك لمصفوفات التباين المتبادل25 (الصفحة 75). بشكل عام ، فإن النتائج المستندة إلى الطرق المختلفة تتفق مع بعضها البعض ، ولكن يبدو أن طرق اكتشاف المكونات الكامنة مرتبطة أكثر بنفسها بوظائف عصبية نفسية متميزة. الهدف من هذه الورقة هو تقديم وصف مفصل لطريقة WinEEG. يتم التركيز على تخطيط اتّهال اتّسال، لكن ّ أطياف EEG والبيانات السلوكية من مهمة GO/NOGO مدرجة أيضًا في الدراسات الموصوفة لتوضيح طريقة WinEEG.

Protocol

المعدات الموصوفة في البروتوكول معتمدة أخلاقيا من قبل سلطات المستشفى وتستخدم لأغراض سريرية. ووافقت اللجنة الإقليمية لأخلاقيات البحوث الطبية على المشاريع الموصوفة.

1. الأجهزة والبرمجيات لتسجيل ERPs

  1. استخدام مكبرات الصوت (على سبيل المثال، Mitsar 201) لتضخيم تخطيط كهربية الدماغ وفقا لبروتوكول الشركة المصنعة. هناك حاجة إلى برنامج WinEEG وجهازي كمبيوتر مترابطين: الكمبيوتر الرئيسي لـ EEG والتسجيل الضغط على الزر ، وكمبيوتر الرقيق ، الذي يتحكم فيه الكمبيوتر الرئيسي ، لعرض التحفيز.
  2. استخدام قبعات مع تسعة عشر أقطاب وضعت على الرأس وفقا للنظام الدولي 10-20.
    ملاحظة: يمكن الحصول على المعدات اللازمة، والقبعات، والأقطاب الكهربائية، وهلام الخ من العديد من الشركات المصنعة.
  3. ضع المرضى/ الأشخاص في كرسي مريح في غرفة عازلة للصوت بدون إضاءة خلفية.
  4. استخدم المونتاج المرجعي (المرجع) وهو افتراضي. لإجراء مقارنات لاحقة مع قاعدة بيانات HBi؛ تغيير المونتاج إلى المتوسط المشترك (Av).

2- الكفاءة والتعليم

  1. التأكد من أن جميع المشاركين في تسجيل تخطيط كهربية الدماغ وتفسير البيانات والاستخدام السريري والبحوث يجب أن يكون لديهم الخلفية المهنية اللازمة والتدريب المحدد في استخدام WinEEG.

3. إعلام المرضى / المشاركين

  1. إبلاغ المرضى / الموضوعات أن الإجراء ليس خطيرا، وأنه لا يضر.
    ملاحظة: الحقنة اللازمة لملء الثقوب 19 مع هلام ليست حادة.
  2. إبلاغ الأطفال بأن الباحثين لا يستطيعون قراءة عقولهم. أخبرهم أن في كل دماغ بعض النشاط الكهربائي يحدث. لقراءته، يحتاج الباحثون إلى هذه المعدات. لا يوجد شيء مع الدماغ، ولكن الباحثين يريدون أن يروا كيف يعمل عندما يرتاح، وعندما يجب أن يحضر لمهمة.
  3. اترك المعدات في مكانها لمدة 10 دقيقة.
    ملاحظة: خلال هذه الفترة الزمنية، يمكن للأطفال الصغار مشاهدة الرسوم المتحركة إذا أرادوا. في بعض الأحيان يكون أحد الوالدين موجودًا بصمت في الجزء الخلفي من الغرفة حتى يشعر الطفل بالأمان.
  4. أبلغ الموضوع بأن الاختبار يستغرق حوالي ساعة واحدة. عندما يتم وضع المعدات بشكل صحيح، أخبر الموضوع للاسترخاء مع عيون مغلقة لمدة 3 دقيقة، تليها 3 دقيقة استرخاء مع عيون مفتوحة.

4. إنشاء ملفات بيانات تخطيط كهربية الدماغ

ملاحظة: WinEEG لديها قواعد البيانات الخاصة بها بناء في بشكل منفصل لتخزين ملفات EEG الخام (ملحق -.eeg)، أطياف EEG (ملحق - .spec)، وملفات تخطيط موارد المؤسسات (ملحق - .erp). يتم إنشاء قواعد البيانات تلقائيا وتخزينها في البداية في WinEEG / البيانات ، WinEEG / المواصفات وWinEEG / تخطيط موارد المؤسسات المجلدات.

  1. لبدء جلسة عمل مع مريض، قم بإنشاء ملف بيانات EEG مطابق بالنقر على ملف القائمة | جديد. تظهر بطاقة المريض على الشاشة.
    ملاحظة: يتم استخدام التنسيق التالي: ضع في اسم أو رمز الشخص الذي سيتم اختباره. وضع في تاريخ الميلاد (DD. مم. YYYYY) ، وM أو F لممارسة الجنس. استخدم الحقول المفتوحة الأخرى على بطاقة المريض حسب الحاجة.

5- إعداد المعدات

  1. استخدم النطاق الصغير المرمز بالألوان لقياس محيط الرأس للعثور على الحجم الصحيح للغطاء. استخدام رقعة صغيرة لمسح قبالة النفط من شحمة الأذن والجبهة. قياس المسافة النايون-inion (على سبيل الكم 35). يجب أن يقع مركز أقطاب القطب الأمامي على خط أفقي 10٪ من هذه المسافة فوق النايون (على سبيل المثل 3.5 سم).
    ملاحظة: يجب أن يكون شعر المريض نظيفًا (بدون منتجات الشعر ، وما إلى ذلك) وجافًا.
  2. وضع بعض هلام الإعدادية الجلد (على سبيل المثال، Neuprep) على شحمة الأذن. ملء أكواب القطب الأذن مع الكهربائية الهلام موصل (على سبيل المثال، Ten20) ووضع على الأقطاب الأذن. تأكد من توصيل النهايات الأخرى لهذه الكابلات بمكبر الصوت.
  3. أخبر الموضوع أن أقطاب شحمة الأذن تلتقط "الضوضاء والكهرباء" في الغرفة ، وأن هذا يتم طرحه من الكهرباء من الرأس لمعرفة ما يأتي من الرأس دون ضوضاء.
  4. ضع الغطاء بشكل متناظر على الرأس مع أقطاب القطب الأمامية الموضوعة كما هو موضح أعلاه. سحب الغطاء إلى أسفل قدر الإمكان لضمان أنه قريب من الرأس.
  5. وضع حزام حول الصدر وربط أزرار دفع متصلة إلى غطاء لهذه الفرقة. وهذا سوف يمنع تحركات الغطاء والأقطاب الكهربائية أثناء الاختبار.
  6. قم بتوصيل كابل الغطاء وكابلات الأذن بمكبر الصوت. لا تخلط الأذن اليسرى واليمنى.
  7. انقر على التحكم في قائمة WinEEG لرمز المعاوقة. يظهر رأس مبسط مع جميع الأقطاب الكهربائية. ثانيا، ملء الحقنة مع هلام واستخدامها لملء جميع الثقوب القطب. المعاوقة على ما يرام عندما تكون الدوائر السوداء صفراء.
    ملاحظة: ملء جميع الثقوب قبل بدء العمل مع كل قطب كهربائي لتأمين المعاوقة المناسبة. استخدام عصا خشبية رقيقة لمساعدة الجل الوصول إلى جلد الرأس، وهو شرط أساسي لالتقاط نشاط الدماغ الكهربائية.
  8. بدء التسجيل عندما يكون لجميع الثقوب 20 لون أصفر على الشاشة، والفرق اللون بين الثقوب الفردية صغيرة.
  9. بدء مراقبة سجل تخطيط كهربية الدماغ. انقر على السهم الأخضر (مراقبة تخطيط كهربية الدماغ).
    ملاحظة: عند رؤية إشارات EEG الخام من جميع الأقطاب الكهربائية الـ 19، اطلب منهم وميض أعينهم والإشارة إلى التغييرات الكبيرة في المواقع الأمامية. يمكن إزالة هذه القطع الأثرية تلقائيًا. تعتمد جودة التسجيل على الفكين والعيون والجبين المريحين ، ويجب تجنب جميع أنواع حركات الرأس والجسم قدر الإمكان.

6- تسجيلات "عيون مغلقة" و"عيون مفتوحة"

  1. أخبر الموضوع للاسترخاء في كرسي مريح مع عيون مغلقة لمدة 3 دقيقة. قبل البدء في "فتح العينين" نقول لهم للراحة لمدة 3 دقائق مع عيونهم مفتوحة يستريح على الشاشة أمامهم.
  2. اضغط على الدائرة الحمراء (الحصول على تخطيط كهربية الدماغ) على خط القائمة، بجوار زر "التحكم في المعاوقة".
  3. اختر "عيون مغلقة" أو "عيون مفتوحة" عن طريق دفع القائمة المنسدلة الرمز التالي. سيبدأ هذا التسجيل. يمكن رؤية الوقت المنقضي بالثواني فوق منحنيات تخطيط كهربية الدماغ.
  4. اضغط على زر الإيقاف المؤقت (وليس "حفظ" لأن هذا سيجعل المزيد من التسجيلات في نفس الملف مستحيلًا) بعد 180 s. اطلب منهم فتح أعينهم (أو إغلاقها إذا كانت العيون المفتوحة هي الجزء الأول). متابعة التسجيل. بعد 3 دقيقة، ووقف وحفظ.
    ملاحظة: إذا لم يتم حفظها، سيتم فقدان البيانات عند إنشاء ملف جديد.

7. الأعمال التحضيرية لتسجيلات تخطيط كهربية الدماغ في مهمة GO/NOGO cued

  1. أدخل دونجل USB خاص في المنفذ المناسب قبل بدء تسجيل تخطيط كهربية الدماغ. ضوء صغير على الدونجل يشير إلى أن النظام يعمل.
  2. امنح الموضوع مفتاح زر خاص في يده اليمنى. هناك حاجة لإكمال الاختبار الذي يستغرق حوالي 20 دقيقة.
  3. فتح قائمة المهام واختيار VCPT على الكمبيوتر الرقيق أمام المريض / المشارك.
    ملاحظة: تظهر نافذة تعليمات تعرض جميع المجموعات الأربعة من الصور على شاشة كمبيوتر الرقيق: (الحيوان والحيوان (a-a) والحيوان النبات (a-p) والنبات النبات (p-p) والنبات والإنسان (p-h). (الشكل1). يتم تقديم المحفزات على شاشة كمبيوتر مقاس 17 بوصة ، 1.5 متر أمام الموضوعات. يجب أن يكون الصوت الذي يقاس على رأس الموضوع 70 ديسيبل.
  4. تعليمات هذا الموضوع أن الصور تأتي في أزواج، ويلي الصورة الأولى من قبل الثاني واحد في 1 ق. بعد 3 s سيبدأ زوج جديد.
  5. أخبر الموضوع أنه يجب الضغط على زر الماوس الأيسر في كل مرة تظهر فيها التركيبة. في مجموعات، والحيوانات اثنين متطابقة دائما.
  6. أبلغ الموضوع أن تكون دقيقة قدر الإمكان، ولكن أيضا بسرعة. يجب أن لا يدفع هذا الموضوع زر الماوس على مجموعات a-p أو p-p أو h.
  7. أخبر الموضوع لتجاهل الأصوات العشوائية في تركيبات p-h.
  8. اضغط على إدخال على الكمبيوتر الرقيق وتشغيل المهمة لحوالي 2-5 دقيقة لتدريب هذا الموضوع حتى انه / انها يفهم بشكل صحيح.
  9. على الكمبيوتر الرقيق اختيار التبديل إلى خيار وضع الرقيق.
    ملاحظة: تتم إدارة عرض المهمة الآن بواسطة برنامج WinEEG على الكمبيوتر الرئيسي.

figure-protocol-7384
الشكل 1: VCPT: اختبار الأداء المستمر البصري. ويبين الشكل 1 الشروط الأربعة لـ VCPT. يتم تقديم مائة تجربة لكل حالة بشكل عشوائي. إجمالي وقت الاختبار هو 20 دقيقة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

8. EEG وزر التسجيلات الصحافة في حالة المهمة

  1. بدء تشغيل خيار مراقبة تخطيط كهربية الدماغ على الكمبيوتر الرئيسي من قائمة التسجيل للتأكد من أن النظام يعمل بشكل صحيح.
  2. ابدأ خيار اكتساب EEG من قائمة التسجيل في مربع قائمة الكمبيوتر الرئيسي. يتم تمييز خيار برنامج عرض المحفزات. اختيار VCPT وبدء العروض المحفزات على الكمبيوتر الرقيق.
    ملاحظة: في كل مرة يتم فيها الضغط على زر الماوس الأيسر، يتم رؤية علامة حمراء أسفل منحنيات تخطيط كهربية الدماغ. هناك خطان، واحد لليسار وواحد لزر الماوس الأيمن.
  3. تأكد من عدم ظهور العلامات الحمراء على السطر الأدنى، حيث يشير ذلك إلى أنها استخدمت الزر الأيمن. استخدم زر الإيقاف المؤقت وأخبر الموضوع باستخدام زر الماوس الأيسر.
  4. مراقبة تسجيل تخطيط كهربية الدماغ وملاحظة الحوادث ذات الاهتمام المحتمل. إذا لوحظ تَحَدَّد الكثير من القطع الأثرية المتعلقة بالعضلات أو الحركات؛ وقفة التسجيل وتذكير الموضوع للاسترخاء والجلوس لا يزال. مواصلة التسجيل.
    ملاحظة: يستغرق تسجيل تخطيط كهربية الدماغ أثناء المهمة 20 دقيقة ويتكون من 400 زوج من الصور. 100 من كل زوج؛ أ- أ، أ-ف، ف-ف وف-ح. يتم تقديم الأزواج بترتيب عشوائي. (انظر الشكل 1).
  5. خذ استراحة قصيرة بعد كل 100 زوج. اضغط على زر الإيقاف المؤقت. عندما يجلس على كرسي تشجيعهم على تمديد الذراعين والساقين وتخفيف عضلات الوجه. اعرض شيئاً لتشربه استمر في التسجيل بعد دقيقة أو دقيقتين.

9. إنهاء التسجيل

  1. إيقاف التسجيل عند الانتهاء من جميع التجارب 400 عن طريق الضغط على تسجيل | إيقاف.
    ملاحظة: عن طريق الضغط على خيار حفظ الملف، سيتم تخزين الملف مع EEG الخام المسجلة وقناة الضغط على زر في قاعدة البيانات المضمنة.
  2. أخبر الموضوع أن يبقى جالساً حتى يزيل الباحث الغطاء وحزام الخصر وأقطاب الأذن.
    ملاحظة: عادة لا يوجد هلام في الشعر عند الانتهاء من ذلك. إزالة هلام مع قطعة قماش ورقة. يفضل معظم المرضى / المشاركين غسل شعرهم عندما يكونون في المنزل ، ولكن يجب أن يكون هناك خيار لغسل شعرهم مباشرة بعد التسجيل.
  3. أشكر هذا الموضوع على إكمال المهمة. نطلب منهم معدل VCPT (1-10 مقياس) ، كيف مملة؟ كيف مرهقة؟ اعتمادا على الاتفاق، نقول لهم ما سيحدث بعد ذلك فيما يتعلق بنتائج الاختبار.

10- التنظيف

  1. تنظيف أقطاب الأذن (تراجع في الماء الساخن)، وقبعة في أقرب وقت ممكن. هناك حاجة إلى الماء والصابون وفرشاة ناعمة. تحقق من جميع الثقوب لمعرفة أن يتم إزالة بقايا هلام قبل أن يتم تعليق القبعات في مكان ما لتجف.

11- المعالجة المسبقة لسجل تخطيط كهربية الدماغ

ملاحظة: يتم توفير ثلاثة مونتاج أقطاب كهربائية مختلفة في برنامج HBIdb. وهي: مرجع الأذنين المرتبط (المسمى المرجع)، ومرجع المتوسط الشائع (المسمى Av)، ومرجع المتوسط المحلي (المسمى Aw). حدد المونتاج من قائمة المونتاج في قائمة الإعداد. يتم تسجيل تخطيط كهربية الدماغ في المرجع تغيير إلى Av قبل بدء تصحيح القطع الأثرية.

  1. إزالة التحف حركة العين عن طريق تطبيق إجراء الترشيح المكاني.
    ملاحظة: يتم الحصول على الفلاتر المكانية بواسطة تطبيق تحليل مكون مستقل (ICA) إلى جزء تخطيط كهربية الدماغ المحدد. يجب أن يحتوي الجزء على 90 ث على الأقل من البيانات الخام.
  2. حدد جزء تخطيط كهربية الدماغ بالنقر فوق الزر الأيسر للفأرة على شريط الوقت في بداية الجزء وبالنقر فوق الزر الأيمن على شريط الوقت في نهاية الجزء. يتم تمييز الجزء بأكمله بعد التحديد بلون أصفر.
    ملاحظة: يتم تنفيذ إجراء تصحيح القطع الأثرية عن طريق اختيار خيار تصحيح القطع الأثرية من قائمة التحليل. تظهر النافذة المسماة تقدير معلمات التصفية المكانية على الشاشة.
  3. حدد أسلوب ICA لتكون قادراً على مقارنة الأطياف الفردية وERPs مع قاعدة البيانات المرجعية HBI.
    ملاحظة: يظهر إطار تقدير معلمات الفلاتر المكانية. من اليسار إلى اليمين: 1) جزء من تخطيط كهربية الدماغ الخام (غير المصححة) متعددة القنوات، 2) جزء من EEG تصحيح، 3) الموجي من القطع الأثرية المصححة، 4) دورات زمنية من مكونات ICA المستخرجة (من أعلى إلى أسفل) و 5) الطبوغرافيات المستقلة مكونات.
  4. حدد الطوبوغرافيات المرتبطة بطرف العين وحركات العين الأفقية. قبول بالنقر فوق موافق.
  5. تنفيذ الإجراء المسمى القطع الأثرية علامة بالنقر فوق الخيار القطع الأثرية علامة من القائمة تحليل.
    ملاحظة: هذا سيرفض الشظايا البطيئة وعالية التردد-القيم: يتم استبعاد شظايا EEG الملوثة بالقطع الأثرية غير العينية (نوبات من توتر العضلات وحركات الرأس وما إلى ذلك) من مزيد من التحليل. في بعض الحالات المعقدة يمكن أن يكمل رفض القطع الأثرية اليدوية الإجراء الموصوف.

12. الحوسبة أطياف EEG

  1. اختر أطياف EEG وعيون الأجزاء مغلقة أو العيون المفتوحة من قائمة التحليل. إذا كانت الإعدادات الافتراضية كما هو مبين في الشكل 2 اضغط موافق.
    ملاحظة: يتم عرض الأطياف في الشكل 3 لجميع المواقع الـ 19. المحور س هو التردد في هيرتز (هرتز) والمحور ص هو السلطة في microvolt (μV).
  2. اختر التحليل | مقارنة النتائج لمقارنة الأطياف الفردية مع قاعدة البيانات. في النافذة اليسرى اختيار المريض / الموضوع. في الإطار الأيمن اختر ملف قاعدة البيانات (أو ملف آخر مفتوح) واضغط موافق للمقارنة. تظهر صورة توضح الفرق بين الموضوع وقاعدة البيانات.
    ملاحظة: تظهر الأطياف قوة الوسط التربيعي للترددات من 0 هرتز إلى 30 هرتز (يجب تفسير الترددات أقل من 1.5-2 هرتز بحذر لأنها غالباً ما تتأثر بالقطع الأثرية). تفسير الأطياف خارج نطاق هذا البروتوكول. Paroxysmals من الفائدة السريرية المحتملة قد لا تظهر في الأطياف ولكن يمكن أن ينظر إليها في تخطيط كهربية الدماغ الخام.

figure-protocol-13290
الشكل 2: حوسبة أطياف تخطيط كهربية الدماغ. لحساب الأطياف: انقر على تحليل | الأطياف. إذا كانت الإعدادات صحيحة، تظهر الصورة المعروضة في الشكل 2. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

figure-protocol-13765
الشكل 3: أطياف تخطيط كهربية الدماغ مع 19 أقطاب كهربائية. ويبين الشكل 3 أطياف تخطيط كهربية الدماغ في 19 موقعاً. المحور س هو تردد من 0-30 هرتز. المحور ص هو السلطة في μV2. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

13. الحوسبة الإمكانات ذات الصلة الحدث (ERPs)

ملاحظة: يتم حساب الإمكانات ذات الصلة بالأحداث (ERPs) بواسطة إجراء متوسط. يتم تضمين التجارب الصحيحة فقط. يتم حساب ERPs بعد الانتهاء من المعالجة المسبقة المذكورة أعلاه. المعيار الذهبي لحوسبة ERPs هو الحفاظ على عدد التجارب المتوسطة فوق 50.

  1. حدد ملف VCPT EEG في المونتاج المتوسط المشترك (Av). انقر فوق حساب تخطيط موارد المؤسسات من قائمة التحليل.
    ملاحظة: إذا لم يتم توصيل دونجل HBdb إلى الكمبيوتر أو لم يتم تنشيط لسبب ما، يسمح HBdb للمستخدم لقراءة ملفات EEG ومعالجتها مسبقاً ولكن لا يسمح لحساب الأطياف وERPs مع قاعدة البيانات.
  2. انقر فوق موافق. نافذة تصور المعلمات من حسابات تخطيط موارد المؤسسات يحدث(الشكل 4).
    ملاحظة: كما هو موضح في الشكل 4، فإن المعلمات هي كما يلي: مجموعات المحاكمة: 1: a-a GO; 2: أ-ف نغو؛ 3: ف -ف (تجاهل المحاكمات)؛ 4: p-h (تجارب الجدة)؛ فضلا عن 5: + معنى جميع المحاكمات بدأت مع عرض ل؛ و6: - بمعنى أن جميع التجارب بدأت بعرض p. بالإضافة إلى ذلك ، يتم عرض موجات فرق تخطيط موارد المؤسسات.
  3. انقر فوق موافق. يتم حساب ERPs للملف الذي تم تحليله وتقديمه في شكل رسومي في إطار تخطيط موارد المؤسسات(الشكل 4).
    ملاحظة: تتكون نافذة تخطيط موارد المؤسسات من 19 رسومبيانية من تخطيط موارد المؤسسات لكل حالة مهمة: a-a GO، A-p NOGO، p-p، p-h. يتم عرض A-A GO و A-p NOGO فقط في الشكل 4. في كل رسم بياني: X-محور هو الوقت في ms.، Y-المحور هو الجهد في μV. الشكل 4 يقدم نتائج تعديل نموذج العرض التقديمي. يتم تحديد فئات فقط من التجارب a-a GO، A-p NOGO (يتم تصوير GO باللون الأخضر، يتم تصوير NOGO باللون الأحمر). يتم تحديد المقياس بمعدل 12 ميكروفولت. يتم تحديد الفاصل الزمني من 1400 مللي ثانية; يتم اختيار وقت عرض Stimulus 2 بمدة 700 مللي ثانية.
  4. لتعيين الموجة للإمكانات ذات الصلة بالحدث (ERPs) انقر على الزر الأيمن للفأرة في الوقت المحدد (على طول المحور X)على أي رسم بياني، ثم حرره وحدد خيار إضافة خريطة للقائمة المفتوحة. تظهر الخرائط المقابلة في أسفل الصفحة.

figure-protocol-16422
الشكل 4: بارامترات حسابات تخطيط موارد المؤسسات. ويبين الشكل 4 مكونات تخطيط موارد المؤسسات a-a GO (الأخضر) وA-p NOGO (أحمر) في 19 موقعاً. الفاصل الزمني هو 1400 مللي ثانية إلى 2100 ms. A-A GO هو الأكثر وضوحا ينظر في موقع PZ و A-p NOGO في Cz. الرجاء انقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

14. تسجيل ومقارنة البيانات السلوكية في VCPT

  1. انقر على زر الماوس الأيمن في النافذة التي تعرض ERPs واختر معلومات المجموعات لمعرفة عدد حالات السهو (نقرات الزر الفائتة) والعمولات (النقرات الإضافية المتهورة ووقت رد الفعل المتوسط (RT) لـ a-go وتباين RT.
  2. اختر التحليلات | مقارنة النتائج. وضع علامة على ملف الموضوع في الإطار الأيسر وملف المقارنة في الإطار الأيمن. انقر فوق موافق.
    ملاحظة: نستخدم جداول ورقية مستندة إلى العمر تعرض المئين لهذه المتغيرات في مجموعة المعايير.

15- مقارنة الإمكانات المتصلة بالأحداث مع قاعدة البيانات المرجعية

ملاحظة: يتم تعريف الفاصل الزمني للفائدة للمقارنة عن طريق كتابة الأرقام المقابلة في القائمة: الفاصل الزمني من (ms)، المدة (ms). يمكن تقديم ERPs بشكل انتقائي لفئات معينة من التجارب (مثل A-a GO، A-p NOGO، p-p، p-h) عن طريق اختيار الرسم البياني المقابل من القائمة المجموعات النشطة في الجزء العلوي من إطار تخطيط موارد المؤسسات.

  1. اختر مقارنة النتائج من قائمة التحليل. انقر على المريض / الموضوع في النافذة اليسرى وانقر على HBIdb في النافذة اليمنى.
    ملاحظة: لمقارنة الموضوع مع تسجيل سابق على سبيل المثال، افتح الملف القديم واختر هذا بدلاً من HBIdb). تظهر نافذة مقارنة تخطيط موارد المؤسسات. تصور هذه النافذة الفرق موجة تخطيط موارد المؤسسات في μV. يتم حساب مرجع الموضوع المتوسط لكل قناة.
  2. اضغط على الزر الأيمن للفأرة في نقطة زمنية للمصلحة وفي قناة ذات أهمية من أجل الحصول على مستوى أهمية الانحراف عن المرجع. تظهر القيم المقابلة في الجزء السفلي من الإطار تظهر الفرق في μV ونقطة الوقت المحددة وقيمة p.
    ملاحظة: تقديم موجات الفرق مع مستويات الثقة هو خيار متاح. يصور الخط الأزرق تحت الرسوم البيانية مستويات الثقة من الانحراف عن المرجع المحتسب لكل قناة وكل نقطة زمنية للمجموعة 3.
  3. حدد مجموعات لاختلاف تخطيط موارد المؤسسات عن طريق النقر على السهم في 1 (ERPs الفرد). حدد A-a GO [1]. للحصول على ERPs مرجعيانقر فوق 2. حدد A-a GO [2]. انقر فوق 3 وA-a GO [D] لمعرفة الفرق (1-2). المجموعة النشطة 4: حدد بلا من هذه القائمة.
  4. تحديد الفترة الزمنية للفائدة عن طريق كتابة (أو تحديد) الأرقام المقابلة في القائمة: الفاصل الزمني من (ms)، المدة (ms) (على سبيل المثال، 1400، 700 لتحليل ERPs استجابة للحافز الثاني).
  5. وضع المؤشر في نقطة زمنية وقناة الاهتمام وانقر على الزر الأيمن من الماوس وحدد إضافة خريطة من القائمة البوب. تظهر خريطة توضح الانحراف من المرجع.
    ملاحظة: بالمقارنة بين المكونات المستقلة للإمكانات ذات الصلة بالحدث (ERPs) مع قاعدة البيانات المرجعية، يوفر البرنامج خيارًا لتحلل ERPs الفردية إلى مكونات مستقلة. وترتبط المكونات مع العمليات النفسية المميزة.

النتائج

التنبؤ باستجابة الدواء في إعاقة الأطفال
ADHD هو اضطراب الطفولة العصبية النفسية الشائعة36. يتميز بأعراض عدم الانتباه مصحوبة بأعراض فرط النشاط والاندفاع. الإعاقة في المدرسة والمنزل وأوقات الفراغ شائعة. وفي الأطفال الذين هم في سن الدراسة، تتراوح نسبة الانتشار المقدرة بين 5 في المائة و 7 في المائة. المراضة المشتركة شائعة. العلاج الطبي، وذلك باستخدام المنشطات على أساس الميثيلفينيدات (MPH) أو ديكستروأمفيتامين (DEX)، وتستخدم على نطاق واسع. يتم الإبلاغ عن الآثار الإيجابية للأدوية المنشطة (انخفاض في الأرق وفرط النشاط والاندفاع وتحسين الاهتمام) في 70٪ من المرضى. التحول من الدواء على أساس MPH إلى DEX يمكن أن تزيد من الآثار الإيجابية إلى 80٪37،38. يبدو أن الدوائر الأمامية - الدورية يتم تنشيطها بواسطة المنشطات39.

لا يوجد تعريف مقبول بشكل عام لاستجابة الدواء ذات المغزى السريري. تطبيق مقاييس التصنيف، ومقارنة درجات خط الأساس مع عشرات على الدواء، هو الأسلوب الأكثر استخداما. في بعض الدراسات، يتم استخدام تخفيض 25٪ أو 50٪ من الدرجات كتعريف للاستجابة. في دراسات أخرى، يتم استخدام درجات لا تتجاوز 1 SD فوق متوسط السكان40،41. من الناحية السريرية، يتم استخدام قرار شامل يستند إلى جميع البيانات المتاحة ذات الصلة. لتقييم الآثار الجانبية ، مثل فقدان الشهية ، والأرق ، وزيادة التهيج ، أو القلق ، من المهم37،42.

ويمكن انتقاد استخدام جداول التصنيف لعدة أسباب. يتم الإبلاغ عن ارتباطات صغيرة (0.30-0.50) بين درجات المعلمين والآباء في العديد من الدراسات48. البحث عن مؤشرات مفيدة سريريا للاستجابة بدافع من عدد كبير من غير المستجيبين، والمخبرين الذين لا يوافقون، وحقيقة أن الجميع يمكن أن يكون لها بعض الآثار المتواضعة لتحسين الاهتمام عند استخدام جرعات صغيرة من المنشطات. وتشمل البحوث المنشورة على مؤشرات الاستجابة النوع الفرعي ADHD ، التركيبة السكانية ، اضطرابات المرضى ، المتغيرات الجينية ، الدرجات على مقاييس التصنيف ، نتائج الاختبار العصبي النفسي ، ومتغيرات تخطيط موارد المؤسسات EEG /43،44،45،46. يلخص منشورنا47 لعام 2016 الدراسات التي طبقت ERPs للتنبؤ بالاستجابة للأدوية.

في الدراسات السابقة، نقوم بتحليل بيانات d من مهمة GO/NOGO البصرية (أي بيانات اختبار الانتباه وأطياف EEG وERPs). في دراسة واحدة، وجدنا 3 متغيرات تساهم بشكل كبير في التنبؤ بالآثار الجانبية. تم الجمع بين هذه المتغيرات إلى مؤشر الذي كان يعتبر ذات مغزى سريريا42. في دراسة عن الآثار السريرية ، وتطبيق نفس الأساليب ، كما اعتبر مؤشر التنبؤ مفيدة سريريا48. تم التحقيق في آثار جرعة واحدة من الأدوية المنشطة على المستجيبين للأدوية (REs) وغير المستجيبين (غير REs) في دراسة ثالثة47. تم الانتهاء من إجراء الاختبار مرتين ، الاختبار الأول بدون دواء ، والاختبار الثاني بعد ساعة من تلقيه جرعة تجريبية. بناءً على مقاييس التصنيف والمقابلات بعد تجربة أدوية لمدة 4 أسابيع ، تم تصنيف المرضى على أنهم REs أو غير REs. كان تركيزنا على التغييرات في الاختبارات المعرفية ودرجات اختبار الانتباه. وجدنا أن الآثار على مكون P3 NOGO كانت مختلفة بشكل كبير في المجموعتين ، مع حجم تأثير كبير(d = 1.76). وشوهدت زيادة كبيرة في سعة المكون في عمليات إعادة الإدارة ولكن ليس في غير الاختبارات الاستراتيجية، وتحسنت تنبؤات الاستجابة المستندة إلى اختبارين مقارنة بالتنبؤات القائمة فقط على الاختبار 1.

في دراستنا الأخيرة، قمنا بتطوير مؤشرين عالميين، أحدهما للتنبؤ بالمكاسب السريرية والآخر للتنبؤ بالآثار الجانبية. كما هو موضح أعلاه جمعنا بين المتغيرات التي ميزت بشكل كبير بين المجموعات المقارنة ذات الحجم المتواضع أو الكبير للتأثير. تم ترجيح كل متغير وفقًا لحجم التأثير. قمنا بفحص المتغيرات من جميع مجالات WinEEG الثلاثة: أطياف EEG وERPs والسلوك. تم الجمع بين المتغيرات التالية: الاختبار 1: سعة P3NOGO ونسبة theta/alpha؛ الاختلافات بين الاختبار 2 والاختبار 1: أخطاء الإغفال، وتباين وقت التفاعل، والاختلاف السلبي للوحدات (CNV) وسعة P3NOGO. وكان حجم تأثير المقياس العالمي دال = 1.86. وكانت الدقة 0.92. واستند التنبؤ بالآثار الجانبية على 4 متغيرات: اختبار 1: RT، اختبار 2: عنصر الجدة، تردد ذروة ألفا، والتغيرات وقت رد الفعل (اختبار 2 - اختبار 1). وكان المقياس العالمي د 1.08 والدقة 0.7849.

بعض النتائج الأولية
في دراسة جارية، نقارن بين مجموعة من 61 مريضًا باضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه الذين تبلغ أعمارهم 9-12 عامًا ومجموعة من 67 عنصر تحكم صحي مطابق للعمر (HC). ولم تكتمل حتى الآن التحليلات الإحصائية النهائية. وفيما يلي نقدم النتائج الأولية التي تم الحصول عليها من تقييم WinEEG.

ومن الناحية السلوكية، أظهرت مجموعة اضطراب فرط الحركة ونقص الانتباه نمطاً غير انتباه يُبلغ عنه إحصائياً (عند p<0.001) المزيد من الأخطاء السهوية بالمقارنة مع مجموعة الضوابط الصحية (13.7% مقابل 4.8%) يرافقه نمط هفوات الانتباه المعبر عنه في أعلى إحصائيا (p <0.001) تقلب وقت رد الفعل (151 مللي ثانية مقابل 125 مللي ثانية).

وترد النتائج الرئيسية لمقارنة أشكال موجية لتخطيط موارد المؤسسات بين المجموعتين في الشكل 5 والشكل 6. يوضح الشكل 5 ارتباط تخطيط موارد المؤسسات بخلل في التحكم المعرفي الاستباقي في مجموعة ADHD. يتم تقليل اثنين من الفهارس من السيطرة المعرفية الاستباقية (P3 موجة جديلة وموجة CNV) في مجموعة ADHD بالمقارنة مع مجموعة HC. يوضح الشكل 6 ارتباط تخطيط موارد المؤسسات لخلل في التحكم المعرفي التفاعلي في مجموعة ADHD. يتم تقليل اثنين من المؤشرات من التحكم المعرفي التفاعلي (N2 NOGO و P3 NOGO) في مجموعة ADHD بالمقارنة مع مجموعة HC.

figure-results-6054
الشكل 5: المتوسط الكبير لأنماط موجات تخطيط موارد المؤسسات (أ) والخرائط المقابلة (ب) في التحكم المعرفي الاستباقي في مجموعات إعاقة والسيطرة الصحية (HC). (أ)ERPs تقاس في P3 في مجموعة ADHD (الخط الأخضر) ومجموعة HC (الخط الأحمر) وفرقهم (ADHD-HC) موجة (الخط الأزرق). أشرطة عمودية زرقاء تحت المنحنيات تشير إلى مستوى الأهمية الإحصائية للفرق (أشرطة صغيرة - p<0.05، القضبان الوسطى - p<0.01، أشرطة كبيرة - p<0.001). السهام تشير إلى موجات الكلاسيكية - P3 جديلة وCNV (الاختلاف السلبي الوحدة). (ب)خرائط بأقصى سعة لموجات P3 و CNV للمجموعتين. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

figure-results-6914
الشكل 6: المتوسط الكبير لأنماط موجات تخطيط موارد المؤسسات (أ) والخرائط المقابلة (ب) في التحكم المعرفي التفاعلي في مجموعات إعاقة والسيطرة الصحية (HC). (أ)ERPs تقاس في Fz وCZ ADHD المجموعة (الخط الأخضر) ومجموعة HC (الخط الأحمر) واختلافها (ADHD-HC) موجة (الخط الأزرق). أشرطة عمودية زرقاء تحت المنحنيات تشير إلى مستوى الأهمية الإحصائية للفرق (القضبان الصغيرة - p<0.05، القضبان الوسطى - p<0.01، أشرطة كبيرة - p<0.001). السهام تشير إلى موجات الكلاسيكية - N2 NOGO و P3 NOGO. (ب)خرائط بأقصى سعة لموجات N2 NOGO و P3 NOGO للمجموعتين. يرجى الضغط هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

كما يمكن للمرء أن يرى مجموعة ADHD يظهر hypo-functioning من عمليات متعددة من السيطرة المعرفية. تحدث هذه العمليات في إطارات زمنية مختلفة وفي مواقع مكانية مختلفة. قد يكون لدى مريض معين واحد فقط نقص في الأداء يشير إلى مصدر الاضطراب الفردي وطرق تصحيحه.

الأهمية السريرية
لحساب علامة بيولوجية مفيدة سريريا لتشخيص غير متجانس مثل ADHD، العديد من المتغيرات التي تختلف اختلافا كبيرا بين ADHD والضوابط تحتاج إلى الجمع بين. يجب أن يكون حجم التأثير(د)لمؤشر أعلى من d = .8. وستكون الخطوة التالية الهامة تطبيق هذا المؤشر عندما يتم مقارنة ADHD مع الضوابط السريرية.

Discussion

وتستند التشخيصات في الطب النفسي على السلوك الملاحظ. في معظم الحالات، يجب ملاحظة عدد محدد من الأعراض في إعدادات مختلفة لمدة 6 أشهر أو أكثر. جزء مهم من عملية التشخيص هو استبعاد المسببات الجسدية. وبالإضافة إلى ذلك، يجب النظر في تشخيصات نفسية أخرى. في كثير من الأحيان يمكن أن تكون أعراض الفائدة جزءًا من فئة تشخيصية أخرى. إذا تداخلت عدة أعراض مع اضطرابات أخرى ، فيجب على الطبيب أن يقرر ما إذا كان هذا الاضطراب الثاني هو تشخيص مرضى أو تفاضلي.

الأدوات السريرية المتاحة هي المقابلات التشخيصية، ومقاييس التصنيف، والتاريخ الطبي والتنموي، والاختبارات النفسية والملاحظات المباشرة. ومعظم هذه الأساليب ذاتية تماما؛ تأثرت بشدة من قبل المخبر وكذلك المهنية. عادة ما تظهر مقاييس التصنيف من الآباء والمعلمين ارتباطات متواضعة للغاية (r = 0.3 - 0.5).

في النتائج التمثيلية، ونحن نجادل بأن الآليات الأساسية في ADHD ربما تختلف من مريض إلى مريض. عدم وجود (اللغة) فهم، مشاكل مع الدافع الذاتي، والحساسية للمشتتات الخارجية، وما إلى ذلك يمكن أن يؤدي إلى أعراض عدم الانتباه. يمكن أن تساعد الأساليب القائمة على تخطيط كهربية الدماغ الموصوفة في هذه الورقة في حل بعض هذه التحديات. مشكلة التفسيرات الذاتية غائبة. يبدو أن أساليب تخطيط موارد المؤسسات الموصوفة تكشف عن العمليات النفسية الكامنة مثل الذاكرة العاملة ، وتثبيط العمل ، والرصد ، وإعداد الاستجابة ، وما إلى ذلك التي تنطوي على هياكل محددة في الدماغ. ولا يقتصر العجز في هذه الآليات على فئات تشخيصية محددة. ونحن نعتقد أنه في المستقبل، والعلاج (الدواء، والارتجاع العصبي، والتدريب المعرفي، tDCS، ...) سوف تركز على مثل هذه العمليات المعرفية و / أو العاطفية وآليات الدماغ الكامنة وليس على فئات التشخيص الحالية.

الغرض من التشخيص هو تحديد أفضل العلاجات. لتقييم آثار العلاج ، والتحسينات المبلغ عنها ذاتيا وملاحظا هي بالطبع حاسمة. غير أن هذه التقارير يمكن أن تمثل إلى حد ما آثار الغفل، وينبغي أن يدعمها تطبيع (جزئي) لاختلالات الدماغ الكامنة التي تنعكس في التغيرات في مكونات تخطيط موارد المؤسسات على سبيل المثال. هذا المزيج من المقاييس الذاتية والموضوعية لآثار العلاج مهمة في كل من العيادة والبحوث.

لأسباب مثل تلك المذكورة أعلاه، فإنه ليس من المستغرب أن الناس مع نفس التشخيصات في كثير من الأحيان لا تستجيب لنفس العلاجات الطبية. في تشخيص الطب الشخصي يتم استكمالها مع مقاييس تستند إلى تجريبي اعلى التنبؤ استجابة لتحديد أفضل علاج للمريض الفردية. في هذه الورقة وصفنا بحثنا على التنبؤ استجابة الأدوية المنشطة في إعاقة الأطفال. العثور على مؤشرات موثوقة للاستجابة الإيجابية للأدوية المضادة للاكتئاب ربما يكون أكثر أهمية لأن الوقت اللازم لتقييم الاستجابات طويل ، كما هو الحال في فترة المعايرة. الإجراءات الموصوفة في هذه الورقة يمكن أن تسهم في التخطيط الاقتصادي التخطيط الجارية والبحوث القائمة على تخطيط موارد المؤسسات على التنبؤ آثار الدواء في الاكتئاب53.

الأساليب القائمة على تخطيط كهربية الدماغ الموصوفة غير الغازية وبأسعار معقولة، ومناسبة تماما للبحوث وكذلك للعمل السريري.

Disclosures

(أوغريم جي) ليس لديه ما يفصح عنه. كان كروبوتوف جي دي رئيس المختبر في معهد الدماغ البشري، سانت بطرسبرغ عندما وأين تم تطوير برنامج WinEEG. ليس لديه مصالح اقتصادية في النظام.

Acknowledgements

اي.

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
amplifier +www.mitsar-medical.com
Body harness, different sizesElectro-Cap International, IncE3 SM; E3 M; E3 L
Ear electrodes 9 mm socketsElectro-Cap International, IncE5-9S
Electrocaps 19 channel different sizesElectro-Cap International, IncE1 SM; E1 M; E1 M/SM
Electrocaps 19 channel different sizesElectro-Cap International, IncE1 L/M; E1 L
Electrogel for electrocapsElectro-Cap International, IncE9; E10
HBi databasewww.hbimed.com
Head size measure bandElectro-Cap International, IncE 12
Needle syringe kitElectro-Cap International, IncE7
Nuprep EEG and ECG skin prep gelElectro-Cap International, IncR7
Ten20 EEG conductive pasteElectro-Cap International, IncR5-4T
WinEEG programwww.mitsar-medical.com

References

  1. Insel, T., et al. Research domain criteria (RDoC), toward a new classification framework for research on mental disorders. American Journal of Psychiatry. 167 (7), 748-751 (2010).
  2. Snyder, S. M., Rugino, T. A., Hornig, M., Stein, M. A. Integration of an EEG biomarker with a clinician's ADHD evaluation. Brain and Behavior. 5 (4), e00330 (2015).
  3. Arns, M., Conners, C. K., Kraemer, H. C. A decade of EEG Theta/Beta Ratio Research in ADHD: a meta-analysis. Journal of Attention Disorders. 17 (5), 374-383 (2013).
  4. Egeland, J. Differentiating attention deficit in adult ADHD and schizophrenia. Archives of Clinical Neuropsychology. 22 (6), 763-771 (2007).
  5. Egeland, J., et al. Attention profile in schizophrenia compared with depression: differential effects of processing speed, selective attention and vigilance. Acta Psychiatrica Scandinavia. 108 (4), 276-284 (2003).
  6. Braver, T. S. The variable nature of cognitive control: a dual mechanisms framework. Trends in Cognitive Science. 16 (2), 106-113 (2012).
  7. Botvinick, M. M. Conflict monitoring and decision making: reconciling two perspectives on anterior cingulate function. Cognitive and Affective Behavior Neuroscience. 7 (4), 356-366 (2007).
  8. Ullsperger, M., Fischer, A. G., Nigbur, R., Endrass, T. Neural mechanisms and temporal dynamics of performance monitoring. Trends in Cognitive Science. 18 (5), 259-267 (2014).
  9. Bari, A., Robbins, T. W. Inhibition and impulsivity: behavioral and neural basis of response control. Progress in Neurobiology. 108 (Sep), 44-79 (2013).
  10. Huster, R. J., Enriquez-Geppert, S., Lavallee, C. F., Falkenstein, M., Herrmann, C. S. Electroencephalography of response inhibition tasks: functional networks and cognitive contributions. International Journal of Psychophysiology. 87 (3), 217-233 (2013).
  11. Simson, R., Vaughan, H. G., Ritter, W. The scalp topography of potentials in auditory and visual Go/NoGo tasks. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 43 (6), 864-875 (1977).
  12. Falkenstein, M., Hoormann, J., Hohnsbein, J. ERP components in Go/Nogo tasks and their relation to inhibition. Acta Psychologica (Amst). 101 (2-3), 267-291 (1999).
  13. Verleger, R., Gorgen, S., Jaskowski, P. An ERP indicator of processing relevant gestalts in masked priming. Psychophysiology. 42 (6), 677-690 (2005).
  14. Kropotov, J. D., Ponomarev, V. A., Hollup, S., Mueller, A. Dissociating action inhibition, conflict monitoring and sensory mismatch into independent components of event related potentials in GO/NOGO task. Neuroimage. 57 (2), 565-575 (2011).
  15. Kropotov, J. D., Ponomarev, V. A. Decomposing N2 NOGO wave of event-related potentials into independent components. Neuroreport. 20 (18), 1592-1596 (2009).
  16. Bekker, E. M., Kenemans, J. L., Verbaten, M. N. Electrophysiological correlates of attention, inhibition, sensitivity and bias in a continuous performance task. Clinical Neurophysiology. 20115 (9), 2001-2013 (2004).
  17. Fallgatter, A. J., Aranda, D. R., Bartsch, A. J., Herrmann, M. J. Long-term reliability of electrophysiologic response control parameters. Journal of Clinical Neurophysiology. 19 (1), 61-66 (2002).
  18. Fallgatter, A. J., Strik, W. K. The NoGo-anteriorization as a neurophysiological standard-index for cognitive response control. International Journal of Psychophysiology. 32 (3), 233-238 (1999).
  19. Bruin, K. J., Wijers, A. A., van Staveren, A. S. Response priming in a go/nogo task: do we have to explain the go/nogo N2 effect in terms of response activation instead of inhibition. Clinical Neurophysiology. 112 (9), 1660-1671 (2001).
  20. Randall, W. M., Smith, J. L. Conflict and inhibition in the cued-Go/NoGo task. Clinical Neurophysiology. 122 (12), 2400-2407 (2011).
  21. Kappenman, E. S., Luck, S. J., Luck, S. J., Kappenman, E. S. ERP Components: The Ups and Downs of Brainwave Recordings. The Oxford Handbook of Event-related Potential Components. , 3-29 (2012).
  22. Ponomarev, V. A., Kropotov, I. Improving source localization of ERPs in the GO/NOGO task by modeling of their cross-covariance structure. Fiziol Cheloveka. 39 (1), 36-50 (2013).
  23. Makeig, S., Jung, T. P. Tonic, phasic, and transient EEG correlates of auditory awareness in drowsiness. Brain Research and Cognitive Brain Research. 4 (1), 15-25 (1996).
  24. Onton, J., Makeig, S. Information-based modeling of event-related brain dynamics. Progressions in Brain Research. 159, 99-120 (2006).
  25. Kropotov, J. D. . Functional Neuromarkers for Psychiatry: Applications for Diagnosis and Treatment. , (2016).
  26. Kropotov, J. D., Ponomarev, V. A., Pronina, M., Jancke, L. Functional indexes of reactive cognitive control: ERPs in cued go/no-go tasks. Psychophysiology. 54 (12), 1899-1915 (2017).
  27. Bekker, E. M., Kenemans, J. L., Verbaten, M. N. Source analysis of the N2 in a cued Go/NoGo task. Brain Research and Cognitive Brain Research. 22 (2), 221-231 (2005).
  28. Fisher, T., Aharon-Peretz, J., Pratt, H. Dis-regulation of response inhibition in adult Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD), an ERP study. Clinical Neurophysiology. 122 (12), 2390-2399 (2011).
  29. Olbrich, H. M., Maes, H., Valerius, G., Langosch, J. M., Feige, B. Event-related potential correlates selectively reflect cognitive dysfunction in schizophrenics. Journal of Neural Transmission. (Vienna). 112 (2), 283-295 (2005).
  30. Grane, V. A., et al. Correction: ERP Correlates of Proactive and Reactive Cognitive Control in Treatment-Naive Adult ADHD. PLoS One. 11 (9), e0163404 (2016).
  31. Woltering, S., Liu, Z., Rokeach, A., Tannock, R. Neurophysiological differences in inhibitory control between adults with ADHD and their peers. Neuropsychologia. 51 (10), 1888-1895 (2013).
  32. Wiersema, R., van der Meere, J., Roeyers, H., Van Coster, R., Baeyens, D. Event rate and event-related potentials in ADHD. Journal of Child Psychology and Psychiatry. 47 (6), 560-567 (2006).
  33. Mueller, A., Candrian, G., Kropotov, J. D., Ponomarev, V. A., Baschera, G. M. Classification of ADHD patients on the basis of independent ERP components using a machine learning system. Nonlinear Biomedical Physics. 4 (Suppl 1), (2010).
  34. Mueller, A., et al. Discriminating between ADHD adults and controls using independent ERP components and a support vector machine: a validation study. Nonlinear Biomedical Physics. 5, 5 (2010).
  35. Kropotov, J. D., et al. Latent ERP components of cognitive dysfunctions in ADHD and schizophrenia. Clinical Neurophysiology. 130 (4), 445-453 (2019).
  36. Spencer, T. J., Biederman, J., Mick, E. Attention-deficit/hyperactivity disorder: diagnosis, lifespan, comorbidities, and neurobiology. Journal of Pediatric Psychology. 32 (6), 631-642 (2007).
  37. Barkley, R. A. Attention - Deficit Hyperactivity Disorder. A Handbook for Diagnosis and Treatment. , (2006).
  38. Spencer, T., et al. Pharmacotherapy of attention-deficit hyperactivity disorder across the life cycle. Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry. 35 (4), 409-432 (1996).
  39. Rubia, K., et al. Effects of stimulants on brain function in attention-deficit/hyperactivity disorder: a systematic review and meta-analysis. Biological Psychiatry. 76 (8), 616-628 (2014).
  40. Ramtvedt, B. E., Roinas, E., Aabech, H. S., Sundet, K. S. Clinical Gains from Including Both Dextroamphetamine and Methylphenidate in Stimulant Trials. Journal of Child and Adolescent Psychopharmacology. , (2013).
  41. Sangal, R. B., Sangal, J. M. Attention-deficit/hyperactivity disorder: using P300 topography to choose optimal treatment. Expert Review in Neurotherapy. 6 (10), 1429-1437 (2006).
  42. Ogrim, G., Hestad, K. A., Brunner, J. F., Kropotov, J. Predicting acute side effects of stimulant medication in pediatric attention deficit/hyperactivity disorder: data from quantitative electroencephalography, event-related potentials, and a continuous-performance test. Neuropsychiatric Disease and Treatment. 9, 1301-1309 (2013).
  43. Barkley, R. A., DuPaul, G. J., McMurray, M. B. Attention deficit disorder with and without hyperactivity: clinical response to three dose levels of methylphenidate. Pediatrics. 87 (4), 519-531 (1991).
  44. Chabot, R. J., Orgill, A. A., Crawford, G., Harris, M. J., Serfontein, G. Behavioral and electrophysiologic predictors of treatment response to stimulants in children with attention disorders. Journal of Child Neurology. 14 (6), 343-351 (1999).
  45. Hale, J. B., et al. Executive impairment determines ADHD medication response: implications for academic achievement. Journal of Learning Disabilities. 44 (2), 196-212 (2011).
  46. Tannock, R., Ickowicz, A., Schachar, R. Differential effects of methylphenidate on working memory in ADHD children with and without comorbid anxiety. Journal of the American Academy of Child and Adolescent Psychiatry. 34 (7), 886-896 (1995).
  47. Ogrim, G., Aasen, I. E., Brunner, J. F. Single-dose effects on the P3no-go ERP component predict clinical response to stimulants in pediatric ADHD. Clinical Neurophysiology. 127 (10), 3277-3287 (2016).
  48. Ogrim, G., et al. Predicting the clinical outcome of stimulant medication in pediatric attention-deficit/hyperactivity disorder: data from quantitative electroencephalography, event-related potentials, and a go/no-go test. Neuropsychiatric Disease and Treatment. 10, 231-242 (2014).
  49. Ogrim, G., Kropotov, J. D. Predicting Clinical Gains and Side Effects of Stimulant Medication in Pediatric Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder by Combining Measures From qEEG and ERPs in a Cued GO/NOGO Task. Clinical EEG and Neuroscience. 50 (1), 34-43 (2019).
  50. Lenartowicz, A., Loo, S. K. Use of EEG to diagnose ADHD. Current Psychiatry Report. 16 (11), 498 (2014).
  51. Johnstone, S. J., Barry, R. J., Clarke, A. R. Ten years on: a follow-up review of ERP research in attention-deficit/hyperactivity disorder. Clinical Neurophysiology. 124 (4), 644-657 (2013).
  52. Gamma, A., Kara, O. Event-Related Potentials for Diagnosing Children and Adults With ADHD. Journal of Attention Disorders. , (2016).
  53. van Dinteren, R., et al. Utility of event-related potentials in predicting antidepressant treatment response: An iSPOT-D report. European Neuropsychopharmacology. 25 (11), 1981-1990 (2015).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

157 GO NOGO ADHD

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Contact Us

Recommend to library

JoVE NEWSLETTERS

Research

Education

Authors

Librarians

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved