يمكن أن تساعد هذه الطريقة في الإجابة على الأسئلة الرئيسية في مجال علم الأعصاب المعرفي. الميزة الرئيسية لهذه التقنية هي أنه يمكن تحليل النشاط العصبي والاتصال على التطورات الزمنية المكانية العالية. لبدء تحليل بيانات EEG داخل الجمجمة، قم بإعداد SPM12 وحدد القائمة التحليلية MEG EEG.
أولاً، إجراء تحليل تردد الوقت لبيانات EEG داخل الجمجمة المعالجة مسبقًا لكل تجربة باستخدام التحلل الموجي المستمر مع موجات مورليت استنادًا إلى معلمات محددة مسبقًا. للكشف عن التطور الزمني للمكونات الطيفية ، وإجراء التحلل الموجي باستخدام موجات مورليت سبع دورات لعصر كامل من 1، 000 إلى 2، 000 ميلي ثانية باستخدام نطاق تردد 4-300 هرتز. بعد ذلك، تحديد موجة الأم وعدد الدورات ونلاحظ أن عدد الدورات يتحكم في دقة التردد الزمني وينبغي أن يكون أكبر من خمسة لضمان استقرار التقدير.
تحديد نطاقات الوقت والتردد. ثم قم بقص خرائط تكرار الوقت الناتجة تلقائيًا لإزالة تأثيرات الحافة. هنا، يتم اقتصاص الخرائط في 200 إلى 500 ميلي ثانية.
تنفيذ تحويل البيانات إذا رغبت وتصحيح خط الأساس عن طريق تحديد تكرار الوقت تكرار خرائط الوقت لتصور أفضل التغييرات المتعلقة بالحدث السلطة وتحسين الوضع الطبيعي. بعد ذلك، قم بتحويل خرائط تردد الوقت إلى صور ثنائية الأبعاد. أيضا على نحو سلس باستخدام نواة جاوسي مع قيمة نصف أقصى عرض كامل محددة مسبقا للتعويض عن تقلب بين المواضيع ومطابقة لافتراضات نظرية الحقل العشوائي.
الآن حدد تحديد المستوى الثاني في قائمة SPM وأدخل الصور 2D التي سيتم تحليلها. ثم قم بتشغيل النموذج الخطي العام عن طريق تحديد تقدير النموذج. وأخيراً، حدد النتائج لإجراء الاستدلالات الإحصائية على بيانات تردد الوقت استناداً إلى نظرية الحقل العشوائية.
الكشف عن مجموعات تردد الوقت التي يتم تنشيطها بشكل كبير مع عتبات محددة مسبقاً مثل تلك التي تشاهد هنا. ابدأ تحليل النمذجة السببية الديناميكية عن طريق تحديد DCM في قائمة SPM. ثم اختر الخيار IND وحدد بيانات جديدة لاستيراد بيانات EEG داخل الجمجمة المعالجة مسبقًا.
بعد ذلك ، استخدم قائمة MEG EEG لتحديد نافذة الوقت من الفائدة ، نافذة التردد من الفائدة ، وعدد من دورات الموجة التي سيتم استخدامها ، وظروف الفائدة ، وتناقضات للظروف. تعيين الإطار الزمني إلى 500 مللي ثانية. استخدام خمس دورات موجي مورليت من أربعة إلى 100 هيرتز في خطوات هرتز واحد.
استخدم الإعداد الافتراضي لدورة الموجة. تحديد نطاقات تردد الوقت بناء على الاهتمام البحثي. لاحظ أنه يمكن استخدام إطار زمني مع 512 مللي ثانية إضافية تلقائياً أثناء حساب لإزالة تأثيرات الحافة.
استنادًا إلى إطار DCM ، حدد مدخلات القيادة التي تمثل المدخلات الحسية على الحالات العصبية والاتصالات الجوهرية التي تجسد الاتصال الأساسي بين الدول العصبية. أيضا، تحديد الآثار التغييرية على الاتصالات الجوهرية عن طريق التلاعب التجريبية لنماذج فارغة ومفتين. تعريف نوع التشكيل الخطي أو غير الخطي.
الآن تحديد الاتصالات الخطية وغير الخطية الجوهرية ، ودفع المدخلات والمدخلات التشكيل. تعديل الإعدادات الافتراضية للبارامترات ذات الصلة إذا لزم الأمر مثل وقت بدء التحفيز المسبق ومدته. ثم اختر عكس DCM لتقدير النماذج.
بعد ذلك، حدد حفظ النتائج كصورة لحفظ تكرار التردد تردد الاقتران المتغير الصور المعلمة. بعد ذلك، إجراء تأثيرات عشوائية بايزيان نموذج تحليل التحديد عن طريق تحديد BMS لتحديد نموذج الشبكة الأمثل. استخدام الاحتمالات المتوقعة للنموذج واحتمالات الانضمام كمقاييس للتقييم.
ثم إجراء الاستدلالات بشأن أنماط عبر الترددات للاتصالات المغير باستخدام معلمات النموذج الفائز. الآن على نحو سلس الصور المعلمة اقتران الاقتران المتغير عن طريق تحديد تحويل إلى الصور. ثم استخدم تحديد المستوى الثاني لإجراء تحليل نموذج خطي عام.
وأخيراً، حدد النتائج لحساب قيم SPMT 2D. هنا، تم تعيين نصف الحد الأقصى العرض الكامل في ثمانية هرتز وتم تحديد قيم هامة استكشافية باستخدام عتبة ارتفاع غير مصححة من P أقل من 0.05. وأجريت تحليلات للترددات الزمنية لدراسة الملامح الزمنية والترددية لنشاط الجيروسكوبي الدوني أو نشاط مكتب الأخلاقيات الدولي أثناء معالجة المراحل.
هنا نرى خرائط تردد الوقت لنشاط IOG الصحيح للمرحلة المستقيمة وظروف الفسيفساء المستقيمة. كما يتم عرض بيانات SPMT للمرحلة المستقيمة مقابل الفسيفساء المستقيمة. تظهر نماذج الشبكة الوظيفية هنا.
وتم التحقيق في ثمانية تركيبات ممكنة من المدخلات المغيرة من مرحلة مستقيمة مقابل فسيفساء مستقيمة على الروابط بين مكتب الرقابة الداخلية و amygdala والاتصال الذاتي على كل منطقة. وتظهر هنا معلمات اقتران الاقتران المتغيرية للترددات والمعلمات SPMT للمرحلة المستقيمة مقابل الفسيفساء المستقيمة في IOG مقابل اللوزة واللوزة مقابل تشكيل IOG. تشير المناطق الحمراء الصفراء إلى اتصال مثير كبير في حين تشير المناطق الزرقاء السماوية إلى الاتصال المثبط.
بعد مشاهدة هذا الفيديو ، يجب أن يكون لديك فهم جيد حول كيفية تحليل بيانات EEG داخل الجمجمة للكشف عن النشاط العصبي والاتصال باستخدام برنامج SPM.
