BrainBeats als Open-Source-EEGLAB-Plugin zur gemeinsamen Analyse von EEG- und kardiovaskulären Signalen

Zusammenfassung

Die BrainBeats-Toolbox ist ein Open-Source-EEGLAB-Plugin, das entwickelt wurde, um EEG- und kardiovaskuläre (EKG/PPG) Signale gemeinsam zu analysieren. Es umfasst die Bewertung von herzschlagevozierten Potentialen (HEP), merkmalsbasierte Analysen und die Extraktion von Herzartefakten aus EEG-Signalen. Das Protokoll wird dazu beitragen, das Zusammenspiel von Gehirn und Herz durch zwei Linsen (HEP und Merkmale) zu untersuchen und so die Reproduzierbarkeit und Zugänglichkeit zu verbessern.

Zusammenfassung

Das Zusammenspiel zwischen dem Gehirn und dem Herz-Kreislauf-System erregt zunehmend Aufmerksamkeit, da es unser Verständnis der menschlichen Physiologie verbessern und die Gesundheitsergebnisse verbessern kann. Die multimodale Analyse dieser Signale stellt jedoch eine Herausforderung dar, da es an Richtlinien, standardisierten Signalverarbeitungs- und Statistikwerkzeugen, grafischen Benutzeroberflächen (GUIs) und Automatisierung für die Verarbeitung großer Datensätze oder an der Erhöhung der Reproduzierbarkeit mangelt. Eine weitere Lücke besteht bei standardisierten EEG- und Herzfrequenzvariabilitäts-Extraktionsmethoden (HRV), die die klinische Diagnostik oder die Robustheit von Modellen des maschinellen Lernens (ML) untergraben. Als Reaktion auf diese Einschränkungen stellen wir die BrainBeats-Toolbox vor. BrainBeats wurde als Open-Source-EEGLAB-Plugin implementiert und integriert drei Hauptprotokolle: 1) Herzschlag-evozierte Potentiale (HEP) und Oszillationen (HEO) zur Beurteilung des zeitgesteuerten Gehirn-Herz-Zusammenspiels mit einer Genauigkeit von Millisekunden; 2) EEG- und HRV-Merkmalsextraktion zur Untersuchung von Assoziationen/Unterschieden zwischen verschiedenen Gehirn- und Herzmetriken oder zur Erstellung robuster merkmalsbasierter ML-Modelle; 3) Automatisierte Extraktion von Herzartefakten aus EEG-Signalen, um mögliche kardiovaskuläre Kontaminationen bei der EEG-Analyse zu entfernen. Wir bieten eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die Anwendung dieser drei Methoden auf einen Open-Source-Datensatz, der simultane 64-Kanal-EEG-, EKG- und PPG-Signale enthält. Benutzer können die Parameter einfach fein abstimmen, um ihre individuellen Forschungsanforderungen über die grafische Benutzeroberfläche (GUI) oder die Befehlszeile anzupassen. BrainBeats soll die Hirn-Herz-Zusammenspiel-Forschung zugänglicher und reproduzierbarer machen.

Einleitung

Lange Zeit dominierte der reduktionistische Ansatz die wissenschaftliche Erforschung der menschlichen Physiologie und Kognition. Bei diesem Ansatz wurden komplexe körperliche und mentale Prozesse in kleinere, besser handhabbare Komponenten zerlegt, so dass sich die Forscher isoliert auf einzelne Systeme konzentrieren konnten. Diese Strategie entstand aufgrund der Herausforderungen bei der Erforschung der komplizierten und miteinander verbundenen Natur des menschlichen Körpers und Geistes¹. Der Reduktionismus hat maßgeblich dazu beigetragen, einzelne Subsysteme isoliert zu verstehen, wie z.B. die Aufklärung der Rolle von Ionenkanälen und Aktions....

Protokoll

Von jedem Teilnehmer wurde eine Einverständniserklärung eingeholt, und die Ethikkommission der Uralischen Föderalen Universität genehmigte das Versuchsprotokoll.

1. BrainBeats-Anforderungen

1. Installieren Sie MATLAB und EEGLAB auf dem Computer. EEGLAB kann unter https://github.com/sccn/eeglab heruntergeladen und für Git-Benutzer überall auf dem Computer entpackt (oder geklont) werden. Weitere Informationen zur Installation finden Sie auf der GitHub-Seite.
2. Fügen Sie den Pfad zum EEGLAB-Ordner im Startbereich von MATLAB hinzu, indem Sie auf die Schaltfläche Pfad festlegen klicken. Wählen Sie....

Diskussion

Kritische Schritte im Protokoll
Kritische Schritte werden in den Schritten 1.1-1.4 beschrieben. Warnungen und Fehlermeldungen sind an verschiedenen Stellen in der Toolbox implementiert, um den Benutzern zu helfen, zu verstehen, warum sie auf Probleme stoßen können (z. B. Elektrodenpositionen, die nicht in die EEG-Daten geladen sind, Dateilänge, die zu kurz ist, um ein zuverlässiges Maß für die ultraniederfrequente HRV zu berechnen, Signalqualität, die für eine zuverlässige Analyse zu niedrig .......

Materialien

Name	Company	Catalog Number	Comments
EEGLAB	Swartz Center for Computational Neuroscience (SCCN)		Free/Open-source
MATLAB	The Mathworks, Inc.		Requires a license
Windows PC	Lenovo, Inc.