This work was supported by the European Union FP 7 project DECODER and the European Union ODI Project COMAWARE.

Alle Schritte innerhalb dieses Protokolls sind nach den Grundsätzen der Erklärung von Helsinki. 1. Systemeinrichtung <ol><li> Verbinden Sie den Verstärker mit einem USB-Kabel mit dem Computer, auf dem die Software läuft, und schalten Sie den Verstärker ein. </li><li> Verbinden Sie den Hardware-Dongle mit einem freien USB-Steckplatz im Computer. HINWEIS: Dies ist notwendig, um die Software auszuführen. </li><li> Setzen Sie das antistatische Handgelenkband auf das Handgelenk des Motivs und verbinden Sie es mit einem freien Netzstecker. HINWEIS: Diese Band soll dazu beitragen, das Thema der Erde zu beruhigen, um das Geräusch zu reduzieren, das die EEG-Qualität beeinflussen kann. </li><li> Verbinden Sie die Treiberbox mit dem USB-Kabel mit einem freien Steckplatz des Computers. </li><li> Verbinden Sie das Triggerkabel wie folgt mit der Treiberbox: <ol><li> Verbinden Sie den &quot;g.STIMbox OUT 5&quot; -Anschlussverbinder mit &quot;OUT 5&quot; der Treiberbox. </li><li> Verbinden Sie den &quot;g.STIMbox OUT 6&quot; -Anschlussverbinder mit &quot;OUT 6&quot; des Fahrers. BOchse. </li><li> Verbinden Sie den Steckverbinder &quot;g.STIMbox OUT 7&quot; mit &quot;OUT 7&quot; der Treiberbox. </li><li> Verbinden Sie den Steckverbinder &quot;g.USBamp DIO 1&quot; mit der Buchse &quot;DIG I / O 1&quot; der g.USBamp. </li><li> Verbinden Sie die drei Taktoren mit OUT 1, OUT 2 und OUT 3 der Treiberbox. </li><li> Verbinden Sie den &quot;TRIG OUT&quot; -Anschluss-Stecker mit der Buchse &quot;TRIG OUT&quot; des Audio-Trigger-Adapterkastens. </li></ol></li><li> Nehmen Sie Klebeband und befestigen Sie einen Taktor auf dem linken Handgelenk, ein anderes am rechten Handgelenk und ein dritter auf dem rechten Knöchel. </li><li> Verbinden Sie ein männliches / männliches Audio-Anschlusskabel mit dem Audioausgang des Computers und mit der Buchse des Audio-Trigger-Adapterkastens, der mit &quot;AUDIO IN&quot; bezeichnet ist. Schalten Sie die Audio-Trigger-Adapterbox ein und prüfen Sie, ob die Batteriestatus-LED grün leuchtet. </li><li> Starten Sie die Software, beobachten Sie ein Fenster namens &quot;Ärztin hinzufügen&quot;. Geben Sie den Titel, den Namen, die Institution und die Abteilung in die leeren Felder ein. ClicK auf &quot;Hinzufügen&quot;, um ein anderes Fenster zu öffnen. </li><li> Geben Sie den Namen des Patienten, Stadt, Land, Geburtsdatum und Check-in Datum in das Fenster. </li><li> Klicken Sie auf die grüne Schaltfläche &quot;+&quot; unterhalb des blauen Pfeils im unteren rechten Teil des Programms. Geben Sie den Text &quot;Ersttest&quot; in das Feld &quot;Name&quot; und &quot;Immer mit der Software vertraut&quot; in das leere Feld &quot;Details&quot; ein. HINWEIS: Es ist notwendig, Informationen in alle leeren Felder einzugeben, um mit dem Programm fortzufahren. </li><li> Klicken Sie abschließend auf die Schaltfläche &quot;Diesen Patient auswählen&quot;. </li><li> Befestigen Sie 16 EEG-Kanäle mit einem Elektrodendeckel am Kopf des Patienten. Verwenden Sie die Positionen: FC3, FCz, FC4, C5, C3, C1, Cz, C2, C4, C6, CP3, CP1, CPz, CP2, CP4 und Pz gemäß dem erweiterten internationalen 10-20 System 14 . Legen Sie eine Referenzelektrode auf das rechte Ohrläppchen und eine Masseelektrode auf die Stirn. </li><li> Um die Kappe richtig auf den Kopf des Patienten zu stellen,Benutze ein Maßband, um den Abstand zwischen Nation und Inion zu messen, sowie den Abstand zwischen den linken und rechten präaurikalen Punkten. Stellen Sie sicher, dass die Elektrode in der Scheitelposition, Cz, im Mittelpunkt dieser beiden Abstände ist. Setzen Sie die Elektrodenkappe auf und richten Sie diese Messposition mit der Cz-Position der Elektrodenkappe aus. Die Elektrodenkappe befindet sich nun in der richtigen Position. </li><li> Verbinden Sie die Elektroden nach dem in Schritt 1.12 beschriebenen Aufbau mit dem Elektrodenanschlusskasten. Verbinden Sie den Elektrodenanschlusskasten mit dem Biosignalverstärker und stellen Sie sicher, dass der Verstärker und der Anschlusskasten eingeschaltet sind. </li><li> Injektion genug Elektrodengel in die Elektroden, um eine Verbindung zwischen der Haut und den Elektroden zu erzeugen. </li></ol> 2. Auditorische P300 Bewertung <ol><li> Nachdem Sie die Informationen des Patienten eingegeben haben, klicken Sie auf die Schaltfläche &quot;Auditor P300&quot; auf der linken Seite des Bildschirms. Klicken Sie auf die Schaltfläche &quot;Assessment&quot; auf der unteren riUm den Beurteilungslauf zu starten. </li><li> Überprüfen Sie die Signalqualität des EEG. Das Bild mit dem Gehirn auf der rechten Seite des Bildschirms liefert eine farbcodierte Anleitung zur Signalqualität jeder Elektrode, rot für schlechte Signalqualität, gelb für akzeptable Signalqualität und grün für gute Signalqualität. </li><li> Öffnen Sie das Einstellungsmenü über die Schaltfläche Einstellungen und bestätigen Sie, dass akustische Signaltöne zu hören sind. Präsentieren Sie diese Signaltöne mit zwei verschiedenen Frequenzen zum Thema und erklären Sie die Aufgabe, die jeden der Hochfrequenz-Pieptöne zählen soll. </li><li> Setzen Sie die Ohrhörer in die Ohren des Benutzers und klicken Sie auf die Schaltfläche Start. </li><li> Nachdem der Beurteilungslauf beendet ist, überprüfen Sie die Ergebnisseite und die Genauigkeitskarte ( Abb. 1 &amp; 2 ). Wenn die Genauigkeit unter 40% liegt, wiederholen Sie den Vorgang. HINWEIS: Wenn die Genauigkeit des Fachs unter 40% liegt, ist eine zuverlässige Kommunikation zumindest mit diesem Paradigma und der Aufzeichnungssitzung unwahrscheinlich. Dennoch, Einschätzungen mit anderenAnsätze und / oder zu unterschiedlichen Zeiten können unterschiedliche Ergebnisse liefern. </li></ol> 3. Vibrotactile P300 Bewertung mit 2 Stimulatoren <ol><li> Klicken Sie auf die Schaltfläche &quot;Vibrotactile 2 Tactor &quot; auf der linken Seite des Bildschirms. Klicken Sie dann auf die Schaltfläche &quot;Assessment&quot; rechts unten, um den Assessment-Run zu starten. Wiederholen Sie Schritt 2.2. </li><li> Öffnen Sie das Einstellungsmenü über die Einstellungsschaltfläche, um zu bestätigen, dass die Vibrationen der Taktoren zu spüren sind. Beaufsichtigen Sie das Thema, dass er / sie Vibrationen auf der linken und rechten Handgelenke fühlen wird. Die Aufgabe besteht darin, die Anzahl der Schwingungsreize am linken Handgelenk zu zählen. Klicken Sie nach der Anleitung auf die Schaltfläche Start. </li><li> Wenn der Beurteilungslauf beendet ist, überprüfen Sie die Ergebnisseite und die Genauigkeit. Wenn die Genauigkeit unter 40% liegt, wiederholen Sie den Vorgang. HINWEIS: Wenn die Genauigkeit des Fachs unter 40% liegt, ist eine zuverlässige Kommunikation zumindest mit diesem Paradigma und der Aufzeichnungssitzung unwahrscheinlich. Dennoch, EselMit anderen Ansätzen und / oder zu unterschiedlichen Zeiten können unterschiedliche Ergebnisse liefern. </li></ol> 4. Vibrotactile P300 Bewertung mit 3 Stimulatoren <ol><li> Klicken Sie auf die Schaltfläche &quot;Vibrotactile 3 Tactor&quot; auf der linken Seite des Bildschirms und klicken Sie dann auf die Schaltfläche &quot;Assessment&quot; rechts unten, um den Bewertungslauf zu starten. </li><li> Wiederholen Sie Schritt 2.2. Öffnen Sie das Einstellungsmenü über die Einstellungsschaltfläche, um zu bestätigen, dass die Vibrationen der Taktoren zu spüren sind. </li><li> Informieren Sie das Thema, dass er / sie Vibrationen am linken und rechten Handgelenk und am rechten Knöchel spüren und den Befehl &quot;LINKS&quot; oder &quot;RECHTS&quot; über den Kopfhörer hören wird. Bitten Sie den Betreff, die Reize auf die gewählte Hand zu zählen, bis der nächste Befehl erscheint oder der Lauf vorbei ist. HINWEIS: &quot;LEFT&quot; bedeutet, dass das Motiv die Vibrationsreize auf der linken Seite zählen sollte, während das &quot;RIGHT&quot; das Subjekt anweist, die Reize am rechten Handgelenk zu zählen. </lI&gt; <li> Stecken Sie die Ohrhörer in die Ohren des Motivs und klicken Sie auf die Schaltfläche Start. </li><li> Nach Beendigung des Beurteilungslaufs die Ergebnisseite und die Genauigkeitskarte prüfen. Wenn die Genauigkeit unter 40% liegt, wiederholen Sie den Vorgang. HINWEIS: Wenn die Genauigkeit des Fachs unter 40% liegt, ist eine zuverlässige Kommunikation zumindest mit diesem Paradigma und der Aufzeichnungssitzung unwahrscheinlich. Dennoch können Einschätzungen mit anderen Ansätzen und / oder zu unterschiedlichen Zeiten unterschiedliche Ergebnisse liefern. </li></ol> 5. Vibrotactile P300 Kommunikation mit 3 Stimulatoren <ol><li> Klicken Sie auf die Schaltfläche &quot;Vibrotactile 3 Tactor&quot; auf der linken Seite des Bildschirms. Klicken Sie auf die Schaltfläche &quot;Kommunikation&quot; unten, um den Kommunikationslauf zu starten. </li><li> Wiederholen Sie Schritt 2.2. Öffnen Sie das Einstellungsmenü über die Einstelltaste und bestätigen Sie, dass die Vibrationen der Taktoren zu spüren sind. Wählen Sie im Einstellungsmenü den Klassifikator mit der höchsten Genauigkeit. Dies ist normalerweise der Klassifikator mit demHöchste Genauigkeit, wie sie vom System bestimmt wird. </li><li> Informieren Sie das Thema, dass er / sie Vibrationen auf der linken und rechten Handgelenke und auf dem rechten Knöchel fühlen wird. Weist dem Betreff an, dass er / sie eine Frage hören wird und soll entweder &quot;JA&quot; oder &quot;NEIN&quot; antworten. Um &quot;JA&quot; zu beantworten, bitten Sie das Subjekt, die Reize auf der linken Hand zu zählen; Um &quot;Nein&quot; zu beantworten, bitten Sie das Thema, die Reize auf der rechten Hand zu zählen. </li><li> Fragen Sie dem Patienten eine Frage, die mit &quot;JA&quot; oder &quot;NEIN&quot; beantwortet werden könnte. Danach klicken Sie auf die Schaltfläche &quot;Neue Frage starten&quot; . HINWEIS: Wenn die Sequenz beendet ist, stellt die Software die Antwort dar. Es könnte sein &quot;JA&quot;, &quot;NEIN&quot; oder keine Antwort (wenn die Software nicht in der Lage war, die Gehirnmuster genau zu erkennen). </li></ol> 6. MI-Bewertung <ol><li> Klicken Sie auf die Schaltfläche &quot;Motor Imagery&quot; auf der linken Seite des Bildschirms. Klicken Sie auf die Schaltfläche &quot;Assessment&quot;Die unten rechts, um die Bewertung laufen zu starten. </li><li> Wiederholen Sie Schritt 2.2. Öffnen Sie das Einstellungsmenü über die Einstellungsschaltfläche und bestätigen Sie, dass die Audiokommandos über den Kopfhörer zu hören sind. </li><li> Weisen Sie dem Betreff an, dass er einen Signalton hören wird, gefolgt von einem Befehl, der entweder &quot;LINKS&quot; oder &quot;RECHT&quot; sagt. Weisen Sie das Thema zu versuchen, einen Ball mit der linken Hand nach dem Befehl &quot;LINKS&quot; zu drücken und einen Ball mit der rechten Hand nach dem Befehl &quot;RECHTS&quot; zu quetschen. Fragen Sie das Thema aufhören, sich vorzustellen, das Quetschen, sobald das Thema den Befehl &quot;RELAX&quot; hört. HINWEIS: Insgesamt werden 60 Befehle in randomisierter Reihenfolge gespielt. </li><li> Lass den Lauf für 8 min. Klicken Sie nach ca. 4 min auf die Pause-Taste, warten Sie ca. 1 Minute und fahren Sie fort. ANMERKUNG: Die Pause ist so konzipiert, dass sie dem Fachmann während des gesamten Laufs die Konzentration beibehält. </li><li> Überprüfen Sie nach der Bewertung die Ergebnisseite und die Genauigkeitskarte (Abb. 3 und 4). NICHTE: Wenn die Genauigkeit unterhalb des Signifikanzniveaus liegt, wiederholen Sie den Vorgang. Wenn die Genauigkeit unterhalb dieses Signifikanzniveaus bleibt, ist eine zuverlässige Kommunikation zumindest mit diesem Paradigma und Aufzeichnungssitzung unwahrscheinlich. Dennoch können Einschätzungen mit anderen Ansätzen und / oder zu unterschiedlichen Zeiten unterschiedliche Ergebnisse liefern. </li></ol> 7. MI-Kommunikation <ol><li> Klicken Sie auf die Schaltfläche &quot;Motor Imagery&quot; auf der linken Seite des Bildschirms. Klicken Sie auf die Schaltfläche &quot;Kommunikation&quot; unten links, um den Kommunikationslauf zu starten. Wiederholen Sie Schritt 2.2. </li><li> Öffnen Sie das Einstellungsmenü mit der Einstelltaste und wählen Sie den Klassifikator mit der höchsten Einrichtungsgenauigkeit aus. </li><li> Weisen Sie dem Thema mein Sprichwort an, dass er nach dem Signalton eine Antwort auf die Frage geben kann, die vorher gefragt wurde. Um &quot;JA&quot; zu sagen, bitten Sie den Patienten, sich vorzustellen, einen Ball mit der linken Hand zu quetschen. Um &quot;NEIN&quot; zu sagen, sollte sich der Patient vorstellen, einen Ball mit dem rechten zu drückenund. </li><li> Fragen Sie dem Patienten eine Frage, die mit &quot;JA&quot; oder &quot;NEIN&quot; beantwortet werden könnte. Danach klicken Sie auf die Schaltfläche &quot;Neue Frage starten&quot; . HINWEIS: Wenn die Sequenz beendet ist, stellt die Software die Antwort dar ( Abbildung 5 ). Es könnte entweder &quot;JA&quot; oder &quot;NEIN&quot; sein. </li></ol>

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The author Christoph Guger is CEO of g.tec medical engineering GmbH, which produces the instruments used in this article. The co-author Alexander Heilinger is an employee of g.tec medical engineering GmbH.

Frühere Untersuchungen aus zahlreichen Gruppen haben gezeigt, dass einige DOC-Patienten durch fMRI- oder EEG-basierte Assessments ein bewusstes Bewusstsein zeigen können, auch wenn auf Verhaltensweisen beruhende Beurteilungen auf andere Weise hindeuten. So gibt es einen klaren Bedarf an neuen Systemen und Paradigmen, die das bewusste Bewusstsein genauer beurteilen und sogar die Kommunikation ermöglichen können. Idealerweise sollten diese Systeme kostengünstig, tragbar, robust gegen Lärm in realen Einstellungen und einfach zu bedienen (sowohl für den Patienten als auch für den Systembetreiber). Die hier vorgestellten Protokolle und Systeme dienen zwei Zielsetzungen: das Bewusstseinsniveau bei Personen mit DOC zu beurteilen und einen neuen Kommunikationskanal für Personen zu schaffen, die nicht über Sprache, Augenaktivität oder andere Aufgaben, die Muskelkontrolle erfordern, kommunizieren können. Die Paradigmen innerhalb des Protokolls sind entworfen, um grundlegende Antworten in den ersten Schritten zu testen. Wenn die erwarteten grundlegenden Hirnreaktionen erkannt werden, ist es möglich, weiter zu gehen und tRy die komplexeren Paradigmen, die die vibrotactile P300 mit drei Taktoren und die MI sind. Diese beiden Paradigmen könnten auch verwendet werden, um einen Kommunikationskanal zu etablieren. Die EEG-Signalqualität ist in allen diesen Protokollen entscheidend. Manchmal können EEG-Daten nicht von Lärm unterschieden werden; Es sind einige Erfahrungen in der EEG-Analyse erforderlich, um laute Daten zu erkennen und zu verwalten. Aktuelle Standard-Bewertungsmethoden, zusätzlich zu unzuverlässig, sind auch zeitaufwendig und erfordern ein Team von Experten. Daher werden die Patienten oft nur einmal beurteilt, auch wenn das bewusste Bewusstsein eines Patienten zu unterschiedlichen Zeiten drastisch schwankt. Das hier vorgestellte Protokoll konnte sich mehrmals wiederholen lassen. Patienten, die kein bewusstes Bewusstsein zeigen, können zu einem anderen Zeitpunkt unterschiedliche Ergebnisse erzielen. Auch könnte ein einziger Beurteilungslauf durchgeführt werden, bevor jeder Kommunikationsversuch zu bestätigen, dass das Thema derzeit in einem bewussten Zustand ist. AnothDer Grund, verschiedene Paradigmen im Protokoll zu implementieren, ist, weil manche Leute mit einem Paradigma schlecht spielen können, aber sehr gut mit einem anderen zusammenarbeiten. Ebenso mögen Menschen ein Paradigma bevorzugen, weil es ihnen leichter scheint. Nach der Erforschung verschiedener Optionen mit verschiedenen Paradigmen, könnten die Patienten wählen Sie den Ansatz, den sie bevorzugen. Dies steht im Einklang mit dem &quot;hybriden&quot; BCI-Ansatz, der die Bereitstellung mehrerer Kommunikationsmöglichkeiten zur Verbesserung der Kommunikationswirksamkeit und der Benutzerzufriedenheit unterstützt. Die Genauigkeitsdiagramme, in Kombination mit dem prozentualen Niveau der korrekten Klassifikationen, ergeben ein objektives Ergebnis, das reflektiert, wie gut der Mustererkennungsalgorithmus die verschiedenen Gehirnzustände während der Aufgaben unterscheiden könnte. Daher ist keine subjektive Interpretation von Hirnmustern oder gemittelten Reaktionen notwendig. Die vibrotaktile Kommunikation mit drei Taktoren wurde auf einer Gruppe von sechs chronisch eingesperrten Patien getestetTs 15 Sie erreichten eine durchschnittliche Genauigkeit bei der Kommunikation von 55,3%, und alle waren über dem Zufallsniveau von 12,5%. Die MI-Kommunikationsaufgabe wurde auf einer Gruppe von zwanzig gesunden Nutzern 13 getestet, die eine durchschnittliche Genauigkeit von etwa 80% zeigte. Nur einer der zwanzig Personen hatte eine Kontrollgenauigkeit unter dem Zufallsniveau. Es ist wichtig zu erwähnen, dass ein Lauf oder sogar eine vollständige Sitzung mit schlechter Genauigkeit nicht schlüssig beweisen, dass es keine Hirnreaktion oder kein Bewusstsein innerhalb des Subjekts gibt. Es bedeutet nur, dass das System nicht in der Lage war, freiwillige Hirnreaktionen zu erkennen. Dies könnte aufgrund einer schlechten Signalqualität, Schwierigkeiten beim Hören oder Verständnis von Task-Anweisungen oder einfach nur, weil eine Minderheit von Probanden nicht die gewünschte EEG-Aktivität trotz der Ausführung der Aufgabe. Im Einklang mit früheren Arbeiten aus unserer Gruppe und anderen, zeigt die präsentierte Arbeit, dass es ratsam ist zu beurteilenDas Bewusstseinsniveau bei Patienten mit DOC mit Gehirnbildgebungstechniken. FMRI ist auch eine nützliche Technik, um die aktuelle Hirnaktivität des Patienten zu verfolgen. Es wurde gezeigt, dass seltsame Paradigmen, die evozierte Potenziale hervorrufen, sowie motorische Bilder und andere Aufgaben, hämodynamische Reaktionen hervorbringen können, die von fMRI 17 , 18 verfolgt werden könnten. Im Vergleich zu fMRI hat das EEG bemerkenswerte Vorteile: EEG-basierte Werkzeuge können am Bett eingesetzt werden, ohne Ausrüstung, die teuer und nicht tragbar ist und umfangreiches Fachwissen erfordert. Der Transport des Patienten zum Scanner und das akustische Geräusch vom Scanner kann für den Patienten stressig sein. Nahe Infrarotspektroskopie (NIRS) ist tragbar und kann eine etwas bessere räumliche Auflösung als EEG haben, aber es hat eine schlechte zeitliche Auflösung 19 . NIRS eignet sich zur Überwachung von MI 20 , 21 , aber nicht für evozierte PoteNtials Zum Beispiel zeigten Naseer und Hong 22 eine hochklassige Genauigkeit für MI-BCI mit fNIRS. Mit Versuchen, die jeweils 50 s dauerten, erreichten sie 77,35% für linke MI und 83% für rechts MI. Mit EEG-basierten BCIs haben Guger et al. 23 festgestellt, dass etwa 20% der 99 Sitzungen eine Genauigkeit über 80% erreicht und weitere 70% der 99 Sitzungen erreichten eine Genauigkeit über 60%. Ortner et al. Zeigte eine durchschnittliche Spitzengenauigkeit von etwa 80% nach der CSP-Methode. Diese Methode benötigt mehr EEG-Elektroden als die von Guger und Kollegen, aber es führt zu höheren Genauigkeitsraten. Unter Verwendung der CSP-Methode wurden Ramoser et al. 23 zeigte, dass eine Erhöhung der Elektroden von 18 - 56 die Leistung nicht wesentlich verbessert; Wir schließen daraus, dass die gewählte Anzahl von 16 Elektroden in unserer Methode ausreicht. Kürzlich haben Coyle et al . Verwendet CSP für die Klassifizierung und Schulung MI in DOC PatieNts 16 Alle vier Fächer zeigten während der Bewertung eine signifikante und angemessene Hirnaktivierung. Die Beurteilung von MI durch ein Hybrid-NIRS-EEG BCI könnte zu einer hohen Klassifizierungsgenauigkeit führen, da Khan et al. 20 zeigte. Dies könnte eine vielversprechende zukünftige Richtung sein, obwohl ein zusätzliches Neuroimaging-Tool die Komplexität und die Kosten des Gerätes erhöht. Das hier vorgestellte Protokoll bietet ein relativ einfaches Werkzeug, um die Hirnreaktionen innerhalb des EEG-Signals von DOC-Patienten zu beurteilen. Die Interpretation dieser Klassifikationsergebnisse und die Umsetzung von Änderungen an Medikamenten, Therapien oder anderen medizinischen Behandlungen erfordert noch medizinische Experten. Zukünftige Richtungen dieser Methode könnten fortgeschrittene Stimulationstechniken mit einer höheren Anzahl von Freiheitsgraden sein. Zum Beispiel, anstatt Werkzeuge anzupassen, um nur &quot;JA&quot; oder &quot;NEIN&quot; zu sagen, könnten zukünftige Geräte mehr möglich seinRs auf eine Frage. In einem weiteren Schritt könnte man auch kontextbasierte Antworten verwenden. Zum Beispiel, wenn der Patient einen Musikplayer läuft, könnte man die Möglichkeit bieten, den Klangpegel zu steuern oder zum nächsten Song zu wechseln. Auch das MI-Paradigma muss bei DOC-Patienten getestet werden.

Die Diagnose von Patienten im vegetativen Zustand (VS) oder Minimal Conscious State (MCS) ist schwierig, und es liegen häufig Fehlklassifizierungen vor. Eine Studie im Jahr 2009 verglich die Genauigkeit der Diagnose zwischen dem klinischen Konsens gegenüber einer Neurobehavioral Assessment 1 . Von 44 Patienten, die mit VS auf der Grundlage des klinischen Konsenses des medizinischen Teams diagnostiziert wurden, befanden sich 18 (41%) in MCS nach einer standardisierten Bewertung mit dem Coma Recovery Scale-Revised (CRS-R). Dieses Ergebnis stimmt mit früheren Studien überein, was zeigt, dass 37 - 43% der mit VS diagnostizierten Patienten Anzeichen von Bewusstsein 2 , 3 zeigten. Klassifizierungsskalen basieren auf Verhaltensbeobachtungen oder auf Einschätzungen von auditiven, visuellen, verbalen und motorischen Funktionen sowie auf Kommunikations- und Erregungsniveaus. Neue Technologien, die Gehirnaktivitätsdaten hinzufügen könnten, sind ein perfektes Werkzeug, um die von beha auferlegten Beschränkungen zu überwindenVioral Rating Skalen. Patienten können in der Lage sein, ihre Hirnreaktionen zu modulieren, obwohl sie nicht in der Lage sind, die für die Bewertungsskala erforderlichen Verhaltensänderungen zu erzeugen. Monti et al. 4 gezeigt, dass die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRI) in 5/54 Patienten, die mit einer Störung des Bewusstseins (DOC) diagnostiziert wurden, freiwillige Veränderungen der Blut-Oxygenierungs-abhängigen Reaktionen, die mit der Vorstellung von motorischen Bewegungen oder räumlichen Bildaufgaben zusammenhängen, nachweisen kann. Vier von ihnen waren zuvor in MCS eingestuft worden. So haben Patienten, die die Verhaltenskriterien für einen vegetativen Zustand erfüllen, in einer Minderheit von Fällen eine verbleibende kognitive Funktion und sogar ein bewusstes Bewusstsein. Elektroenzephalographie (EEG) -basierte BCIs können auch die Hirnaktivität erkennen, die sich aus der Vorstellungskraft oder dem Versuch der motorischen Bewegungen ergibt. Es gibt auch andere BCI-Paradigmen, die bestimmen können, ob eine Person das Bewusstsein zeigen kann, indem sie freiwillig einem vordefinierten tas folgtK. EEG-basierte BCIs haben andere Vorteile gegenüber fMRI-basierten Assessments. Zum Beispiel sind EEG-Systeme viel kostengünstiger und tragbarer, und sie können leicht am Krankenbett des Patienten verwendet werden. Die wichtigsten nicht-invasiven BCI-Ansätze umfassen Slow Cortical Potentials (SCPs), P300s, Steady-State Visual Potentials (SSVEPs) und Motor Bild (MI). SCPs haben niedrige Informationsübertragungsraten bereitgestellt und erfordern umfangreiche Schulungen (siehe Wolpaw et al. ) 5 , während SSVEPs visuelle Aufmerksamkeit erfordern. Beide Ansätze werden daher in diesem Protokoll nicht verwendet. Mit einem P300 speller, Ortner et al. 5 erreichte eine Genauigkeit von 70% für behinderte Menschen. Diese Zahl könnte schließlich erhöht werden. Zum Beispiel Turnip et al. 7 verbesserte ihre P300 Klassifikationsgenauigkeit, indem sie einen adaptiven neuronalen Netzwerkklassierer benutzte. Für dieses Protokoll haben wir neben dem MI auch taktile und auditive P300-Ansätze ausgewählt, da beide oSie können ohne Vision verwendet werden, und jeder hat einzigartige Vorteile. MI kann eine schnellere Kommunikation als ein nichtvisuales P300 BCI bieten, während P300 BCIs sehr wenig Training benötigen. Daher kann dieses hybride BCI-Protokoll eine ganze Reihe von EEG-basierten BCI-Ansätzen für DOC-Patienten implementieren. Darüber hinaus, da die Aufgaben relativ schnell und einfach zu wiederholen sind, könnten verschiedene Ansätze wiederholt mit jedem Patienten erforscht werden, um die Anzahl der falschen Klassifikationen von DOC-Patienten zu verringern. Es wurden vier verschiedene BCI-Ansätze untersucht: (i) auditorisches P300, (ii) vibrotaktiles P300 mit zwei Stimulatoren, (iii) vibrotaktile P300 mit drei Stimulatoren und (iv) MI. Der paradigme i auditorische P300-Ansatz nutzt ein auditives Oddball-Paradigma, bei dem abweichende Reize (1000 Hz Pieptöne) zufällig innerhalb eines Zuges von wahrscheinlichen Standardreizen (500 Hz Pieptöne) verteilt werden. Im Paradigma ii werden die Reize über vibrotaktile Stimulatoren th geliefertAn sind auf der linken und rechten Handgelenke platziert. Der Taktor am linken Handgelenk liefert die Standardreize, und der Taktor am rechten Handgelenk liefert die abweichenden (Ziel-) Reize. Für das Paradigma iii wird ein zusätzlicher Stimulator auf den rechten Knöchel des Subjekts oder an einen anderen Ort, wie die Mitte des Rückens, platziert. Dieser Stimulator liefert einen Zug von Standardreizen, während die beiden Stimulatoren am linken und rechten Handgelenk abweichende Reize liefern. Um das Bewusstsein mit den beiden vibrotaktilen Paradigmen zu beurteilen, wird das Thema über Kopfhörer erzählt, um jeden Stimulus leise an ein Handgelenk zu zählen, während er andere Reize ignoriert. Ein zufälliger Mechanismus entscheidet, ob man das linke oder rechte Handgelenk wählt, und jeder Lauf hat vier Sätze von jeweils 30 Versuchen mit einer neuen Zielhand für jeden Versuch. Die folgende Signalverarbeitung erfolgt für die Paradigmen i, ii und iii: acht EEG-Kanäle werden mit einer Abtastfrequenz von 256 Hz erfasst. Die Wahrscheinlichkeit eines abweichenden Stimulus ist 1/8; HencE, es gibt sieben Standardreize für jeden abweichenden Reiz. Jeder Lauf hat 480 Stimuli. Ein Paradigma-Lauf i dauert 7 min 20 s, während jeder Paradigmenlauf ii und iii 2 min 30 s dauert. Wenn der Patient schweigend jeden abweichenden Stimulus zählt, entstehen diese Stimuli mehrere Event-bezogene Potentiale (ERPs), einschließlich des P300, ein positiver Peak von etwa 300 ms nach Stimulus-Beginn. Jeder Piepton dauert 100 ms. Für jede Stimulus-Studie wird ein Fenster von 100 ms vor und 600 ms nach dem Signalton für die Signalverarbeitung gespeichert. Die Daten werden dann um einen Faktor von 12 herunterabgetastet, was zu 12 Abtastungen für das 60-stündige Post-Stimulus-Intervall führt. Schließlich werden alle Abtastzeitkanalmerkmale in eine lineare Diskriminanzanalyse 8 eingegeben, was zu 12 x 8 = 96 Merkmalen führt. Um das Genauigkeitsdiagramm zu berechnen ( Abbildung 1 &amp; 2 ), wird das folgende Verfahren zehnmal wiederholt, und die Ergebnisse werden in einem einzigen Diagramm gemittelt. Die abweichenden und StandardversucheWerden zufällig in zwei gleichgroße Pools vergeben. Ein Pool wird verwendet, um einen Klassifikator zu trainieren, und der andere Pool wird verwendet, um den Klassifikator zu testen. Der Klassifikator wird auf einer zunehmenden Anzahl von gemittelten Stimuli aus dem Testpool getestet. Zuerst wird es auf nur einem abweichenden und sieben Standardreizen getestet. Wenn der Klassifikator den abweichenden Stimulus richtig erkannt hat, beträgt die resultierende Genauigkeit 100% und ist sonst 0%. Das gleiche gilt für 2 gemittelte abweichende Stimuli und 14 gemittelte Standardreize, für 3 abweichende Stimuli und 21 Standardreize und so weiter, bis der volle Testpool verwendet wird. Dies ergibt eine Auftragung von 30 Einzelwerten (für 30 abweichende Stimuli im Testpool), jeweils 100% oder 0%. Die Mittelung von 10 Einzelplots führt zu Werten von 0% bis 100%. Die Erhöhung der Anzahl der gemittelten Stimuli erhöht die Genauigkeit, wenn das Subjekt der Aufgabe folgen kann, da die Mittelung von Reizen das zufällige Rauschen in den Daten reduziert. Eine Genauigkeit deutlich über die Zufallsstufe hinaus (12.5%) zeigt, dass eine P300-Antwort im Subjekt hervorgerufen werden kann und dass eine Reaktion im Gehirn des Subjekts aufgetreten ist.Paradigmen I und II können nur verwendet werden, um das Bewusstsein zu beurteilen. Wenn die bei der Beurteilung erreichte Genauigkeit höher als 40% ist, kann man weiter die Kommunikation des Paradigmas iii oder iv verwenden. In der Kommunikationsaufgabe des Paradigmas iii entscheidet sich das Thema, sich auf die Reize auf der linken Seite zu konzentrieren, wenn er auf &quot;JA&quot; antworten will oder auf der rechten Seite &quot;NEIN&quot; antwortet. Der Klassifikator erkennt, welche Hand sich der Benutzer konzentrierte und die Antwort präsentiert. Das Paradigma iv zeichnet 120 Versuche auf, von denen jeder 8 s dauert, getrennt durch 1 s breaks.This Ergebnisse in 10 sx 120 = 18 min der Gesamtsitzungszeit. Paradigma iv verwendet 16 EEG-Kanäle, die über den sensomotorischen Kortex verteilt sind. Die Abtastfrequenz beträgt 256 Hz. Jede Studie beginnt mit einem Cue, präsentiert über Kopfhörer, die das Thema anweistSich vorstellen, die linke oder rechte Hand zu bewegen. Die Reihenfolge der Links- und Rechtsanweisungen ist randomisiert. Zur Signalvorverarbeitung wird die Methode der Common Spatial Patterns (CSP) 10 , 12 , 13 verwendet. Diese Methode liefert einen Satz von räumlichen Filtern, die entworfen sind, um die Varianz einer Klasse zu minimieren, während die Varianz für die andere Klasse maximiert wird. Dies ergibt vier Merkmale, die durch die lineare Diskriminanzanalyse klassifiziert werden 8 . Das gesamte Klassifizierungsverfahren wird in einer neueren Publikation ausführlich beschrieben und zeigt eine durchschnittliche Klassifikationsgenauigkeit von 80,7% nach nur 60 min Training bei gesunden Nutzern 13 . Die Berechnung der Genauigkeit erfolgt über Kreuzvalidierung. Dies bezieht sich auf die Partitionierung einer Stichprobe von Daten in komplementäre Teilmengen, die Durchführung der Analyse auf einer Teilmenge (Trainingspool) und die Validierung der Analyse auf der anderen Teilmenge (tesPool). Vor der Trennung der Daten in die Pools werden Versuche mit Artefakten abgelehnt. Ein Versuch gilt als Artefakte, wenn der Absolutwert der Amplitude während des Versuches jederzeit 100 μV übersteigt. Die Genauigkeit wird für alle Bewegungen des Test-Pools innerhalb eines Zeitrahmens von 1,5 s nach dem Aufmerksamkeitston bis zum Ende des Versuches in Schritten von 0,5 s berechnet. Für jeden Schritt und jede Studie ist das Klassifikationsergebnis entweder 100 oder 0%. Die Genauigkeiten aller Versuche des Test-Pools werden dann für jeden einzelnen Schritt gemittelt, was zu Genauigkeitswerten zwischen 0% und 100% führt. Schließlich wird der Durchschnitt von zehn Wiederholungen der Cross-Validierungsergebnisse in der Genauigkeitskurve gezeigt. Beispiele sind in den Fig. 3 und 4 zu sehen . Die Plots sind für die Bildgebungsbewegung in der linken Hand (gelb), rechts (blau) und alle Bewegungen zusammen (grün) getrennt. Die horizontale Linie in Magenta stellt die Vertrauensgrenze dar, die depenDs über die Anzahl der Versuche, die für die Analyse verwendet wurden. Dies ist die Anzahl der Gesamtversuche abzüglich der Anzahl der abgelehnten Versuche. Es zeigt das 95% Konfidenzintervall mit der Clopper Pearson Methode 9 . Ein Genauigkeitsniveau oberhalb dieser Zeile bedeutet, dass das Ergebnis statistisch signifikant ist (alpha &lt;0,05).

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="673">
	<tbody>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">g.USBamp</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">Biosignal amplifier</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">Power supply</td>
			<td style="width:133px;">GlobTek Inc.</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">Medical mains power supply for the g.USBamp</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">USB cable</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">Connects the g.USBamp to the computer</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">EEG electrodes gSCARABEO</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">16</td>
			<td style="width:265px;">Active EEG electrodes</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">EEG electrode gSCARABEOgnd</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">passive ground electrode</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">EEG electrode g.GAMMAearclip</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">active reference electrode</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">g.GAMMAbox</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">Connects the amplifier to the EEG electrodes</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">g.USBampGAMMAconnector</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">Connects the g.GAMMAbox to the g.USBamp</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">EEG cap</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">To position electrodes</td>
		</tr>
		<tr height="63">
			<td height="63" style="height:63px;width:169px;">Computer</td>
			<td style="width:133px;">Hewlett-Packard</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">To run the software. Alternatively computers from other manufacturers could be used.</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">g.VIBROstim</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">3</td>
			<td style="width:265px;">Tactors for sensory stimulation</td>
		</tr>
		<tr height="90">
			<td height="90" style="height:90px;width:169px;">Audio trigger adapter box</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">To split up the audio signal into audio commands for the headphones and trigger signals. This box connects to the amplifier.</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">Anti static wrist band</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">To suppress noise in the EEG</td>
		</tr>
		<tr height="65">
			<td height="65" style="height:65px;width:169px;">Trigger cable</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">To connect the audio trigger adapter box and the g.STIMbox to the g.USBamp</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">Audio connector cable</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">Audio cable to connect the audio trigger adapter box to the computer</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">Hardlock</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">To run the software</td>
		</tr>
		<tr height="65">
			<td height="65" style="height:65px;width:169px;">SE215-K</td>
			<td style="width:133px;">Shure Europe GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">Noise suppressing earphones. Alternatively other earphones could be used.</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">g.STIMbox</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">Driver box for tactile stimulators</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">mindBEAGLE software</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">software package</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">g.GAMMAgel</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">conductive electrode gel</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

assessment and communication for people with disorders of consciousness

In diesem Experiment zeigen wir eine Reihe von Hybrid-Gehirn-Computer-Interface (BCI) -basierten Paradigmen, die für zwei Anwendungen konzipiert sind: die Beurteilung des Bewusstseinsgrades von Menschen, die keine motorische Antwort liefern können, und in einem zweiten Schritt den Aufbau eines Kommunikationskanals Für diese Leute, die es ihnen ermöglichen, Fragen mit &quot;ja&quot; oder &quot;nein&quot; zu beantworten. Die Suite von Paradigmen ist entworfen, um grundlegende Antworten im ersten Schritt zu testen und weiter umfassende Aufgaben zu erledigen, wenn die ersten Tests erfolgreich sind. Die letzteren Aufgaben erfordern kognitivere Funktionen, aber sie könnten eine Kommunikation bereitstellen, was bei den Grundversuchen nicht möglich ist. Alle Assessment-Tests erzeugen Genauigkeits-Plots, die zeigen, ob die Algorithmen in der Lage waren, die Reaktion des Patienten auf die gegebenen Aufgaben zu erkennen. Wenn das Genauigkeitsniveau über dem Signifikanzniveau liegt, gehen wir davon aus, dass das Subjekt die Aufgabe verstanden hat und der Reihenfolge der Befehle folgen konnteÄrgerlich über Kopfhörer zum Thema. Die Aufgaben erfordern, dass sich die Benutzer auf bestimmte Reize konzentrieren oder sich vorstellen, die linke oder rechte Hand zu bewegen. Alle Aufgaben sind um die Annahme ausgelegt, dass der Benutzer die visuelle Modalität nicht nutzen kann und somit alle dem Benutzer präsentierten Reize (einschließlich Anleitungen, Cues und Feedback) auditiv oder taktil sind.

Die Abbildungen 1 &amp; 2 zeigen Ergebnisse aus zwei P300-Beurteilungsläufen (Paradigmen i, ii und iii). In Abbildung 1 erreichte die Genauigkeit 100%; So zeigte das Gehirn des Subjekts eindeutig eine erfolgreiche Aufgabe. In Abbildung 2 schwankt die Genauigkeit um das Zufallsniveau von 12,5%. Es konnte keine zuverlässige Hirnreaktion auf die Aufgabe erkannt werden. Wenn die Genauigkeit schlecht ist, empfehlen wir, die EEG-Signalqualität über alle Elektroden und Steckverbinder zu überprüfen. Ein Ergebnis mit einem Genauigkeitsniveau von 12,5% wäre auch zu sehen, wenn man kein EEG, sondern einfach nur weißes Rauschen erhebt. Wenn das Genauigkeitsniveau mit der Anzahl der Versuche ansteigt, aber nicht höher als 40% wird, wurde nur eine schwache Hirnreaktion gefunden. In diesem Fall empfehlen wir die Untersuchung von Artefakten im Signal mit dem Rohdatenumfang. Wir empfehlen auch, das Verfahren an einem anderen Tag zu wiederholen. Der Patient könnte seinReagieren zu einem anderen Zeitpunkt und erzeugen bessere Ergebnisse. Die Fig. 3 und 4 zeigen repräsentative Ergebnisse des Paradigmas iv. Das Signifikanzniveau ist mit der magentafarbenen Linie markiert. Die rote vertikale Linie markiert die Zeit des Befehlsbeginns. Bevor der Befehl erscheint (rote vertikale Linie), beträgt die Genauigkeit für beide Plots etwa 50%. Zu diesem Zeitpunkt weiß der Patient nicht, ob der Befehl &quot;LINKS&quot; oder &quot;RECHTS&quot; sein wird und somit die korrekte motorische Vorstellungskraft nicht ausführen kann. In Abbildung 3 erhöht sich die Genauigkeit nach der Befehlspräsentation auf mehr als 90%. Das bedeutet, dass die Person bewusst bewusst war, weil er den zufälligen Befehlen folgen konnte. In Abbildung 4 schwankt die Klassifizierungsgenauigkeit um 50%. Dies bedeutet, dass das System nicht in der Lage war, MI nach den vorgestellten Befehlen zu erkennen. MI-Paradigmen können in BCI r anspruchsvoll seinesearch, da nicht alle Benutzer in der Lage , einen MI BCI ohne Training zu steuern, und eine Minderheit kann nicht die Kontrolle erlangt auch bei Ausbildung 11. Daher könnte in diesem Fall eine schlechte Genauigkeit einfach bedeuten, dass der Patient nicht in der Lage ist, das BCI über MI zu kontrollieren, zumindest ohne Training. Weiterhin empfehlen wir die Überprüfung der Signalqualität nach einem schlechten Ergebnis, wie oben beschrieben. Abbildung 5 zeigt das Ergebnis eines Kommunikationslaufs, der mit den Paradigmen iii und iv durchgeführt werden könnte. Das Objektiv markiert die erkannte Antwort, die in diesem Beispiel &quot;JA&quot; ist. Wenn die Antwort nein war, würde sich das Objektiv auf &quot;NEIN&quot; bewegen. Wenn das System keine Antwort erkennen konnte, dann würde das Objektiv in der Mitte der beiden möglichen Antworten bleiben. Wenn das Objektiv in der Mitte der Antworten bleibt, könnte ein schlechter Klassifikator gewählt worden sein. Wir empfehlen, einen anderen Klassifikator im Setup-Fenster zu versuchen. <p class="jove_content" fo:keep-Zusammen.within-page = &quot;1&quot;&gt; Eine lange Sitzung hätte den Patienten erschöpfen können. Um bessere Ergebnisse mit der Kommunikation zu erzielen, könnte es vorzuziehen sein, die Einschätzungen zu minimieren und so schnell wie möglich auf die für die Kommunikation beschriebenen Schritte vorzugehen. Dies wäre die Schritte 4 &amp; 5 für die taktile Kommunikation und 6 &amp; 7 für die MI-Kommunikation. <img alt="Abbildung 1" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig1.jpg" /> Abbildung 1. Genauigkeits-Plot für Paradigmen i, ii, &amp; iii. Eine gute Leistung führt zu einer Genauigkeit und erreicht 100%. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig1large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="Figur 2" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig2.jpg" /> Abbildung 2. Ein weiteres Genauigkeits-Plot für Paradigmen i, ii, &amp; iii. Diesmal kein bH<html> Antwort konnte vom System erkannt werden. Damit schwankt die Genauigkeit um das Zufallsniveau von 12,5%. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig2large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="Abbildung 3" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig3.jpg" /> Abbildung 3. Genauigkeits-Plot für Paradigma iv (MI). Die Genauigkeit erreicht in diesem Beispiel über 90%. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig3large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a> <img alt="Abbildung 4" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig4.jpg" /> Abbildung 4. Genauigkeitskurs für Paradigma iv (MI). Keine Hirnreaktion konnte vom System erkannt werden. Damit schwankt die Genauigkeit um das Zufallsniveau von 50%.Ttp: //ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig4large.jpg &quot;target =&quot; _ blank &quot;&gt; Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen. <img alt="Abbildung 5" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig5.jpg" /> Abbildung 5. Ergebnis einer Kommunikationsaufgabe. Das Objektiv markiert die erkannte Antwort &quot;JA&quot;. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig5large.jpg" target="_blank">Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Figur zu sehen.</a>

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Assessment and Communication for People with Disorders of Consciousness

With this experiment, one might be able to detect consciousness in people with disorders of consciousness. Furthermore, the approach can create a simple communication channel that enables people to give simple YES/NO answers to questions.

Assessment und Kommunikation für Menschen mit Bewusstseinsstörungen

In this experiment, we demonstrate a suite of hybrid Brain-Computer Interface (BCI)-based paradigms that are designed for two applications: assessing the ...

assessment-communication-for-people-with-disorders

Research

JoVE Journal

Neuroscience

8.9K Aufrufe.  Guger Technologies OG. With this experiment, one might be able to detect consciousness in people with disorders of consciousness. Furthermore, the approach can create a simple communication channel that enables people to give simple YES/NO answers to questions.

Serie: Assessment and Communication for People with Disorders of Consciousness

Fluorescence Recovery After Photobleaching (FRAP) of Fluorescence Tagged Proteins in Dendritic Spines of Cultured Hippocampal Neurons

FRAP has been used to quantify the mobility of GFP-tagged proteins. Using a strong excitation laser, the fluorescence of a GFP-tagged protein is bleached in the region of interest. The fluorescence of the region recovers when the unbleached GFP-tagged protein from outside of the region diffuses into the region of interest. The mobility of the protein is then analyzed by measuring the fluorescence recovery rate. This technique could be used to characterize protein mobility and turnover rate.
In this study, we express the (enhanced green fluorescent protein) EGFP vector in cultured hippocampal neurons. Using the Zeiss 710 confocal microscope, we photobleach the fluorescence signal of the GFP protein in a single spine, and then take time lapse images to record the fluorescence recovery after photobleaching. Finally, we estimate the percentage of mobile and immobile fractions of the GFP in spines, by analyzing the imaging data using ImageJ and Graphpad softwares.
This FRAP protocol shows how to perform a basic FRAP experiment as well as how to analyze the data.

Fluorescence Recovery After Photobleaching FRAP of Fluorescence Tagged Proteins in Dendritic Spines of Cultured Hippocampal Neurons

FRAP has been used to quantify the mobility of Green Fluorescence Protein (GFP)-tagged proteins in cultured cells. We examined the mobile/immobile fractions of the GFP by analyzing the fluorescence recovery percentage after photobleaching. In this study, FRAP was performed at spines of hippocampal neurons.

Fluorescence Recovery After Photobleaching (FRAP) der Fluoreszenz-markierten Proteine ​​in dendritischen Dornen von hippokampalen Neuronen

FRAP has been used to quantify the mobility of GFP-tagged proteins. Using a strong excitation laser, the fluorescence of a GFP-tagged protein is bleached ...

Forschung

Neurowissenschaften

Dissection of Adult Mouse Utricle and Adenovirus-mediated Supporting-cell Infection

Hearing loss and balance disturbances are often caused by death of mechanosensory hair cells, which are the receptor cells of the inner ear. Since there is no cell line that satisfactorily represents mammalian hair cells, research on hair cells relies on primary organ cultures. The best-characterized in vitro model system of mature mammalian hair cells utilizes organ cultures of utricles from adult mice (Figure 1) 1-6. The utricle is a vestibular organ, and the hair cells of the utricle are similar in both structure and function to the hair cells in the auditory organ, the organ of Corti. The adult mouse utricle preparation represents a mature sensory epithelium for studies of the molecular signals that regulate the survival, homeostasis, and death of these cells.
Mammalian cochlear hair cells are terminally differentiated and are not regenerated when they are lost. In non-mammalian vertebrates, auditory or vestibular hair cell death is followed by robust regeneration which restores hearing and balance functions 7, 8. Hair cell regeneration is mediated by glia-like supporting cells, which contact the basolateral surfaces of hair cells in the sensory epithelium 9, 10. Supporting cells are also important mediators of hair cell survival and death 11. We have recently developed a technique for infection of supporting cells in cultured utricles using adenovirus. Using adenovirus type 5 (dE1/E3) to deliver a transgene containing GFP under the control of the CMV promoter, we find that adenovirus specifically and efficiently infects supporting cells. Supporting cell infection efficiency is approximately 25-50%, and hair cells are not infected (Figure 2). Importantly, we find that adenoviral infection of supporting cells does not result in toxicity to hair cells or supporting cells, as cell counts in Ad-GFP infected utricles are equivalent to those in non-infected utricles (Figure 3). Thus adenovirus-mediated gene expression in supporting cells of cultured utricles provides a powerful tool to study the roles of supporting cells as mediators of hair cell survival, death, and regeneration.

Mechanosensory hair cells are the receptor cells of the inner ear. The best-characterized in vitro model system of mature mammalian hair cells utilizes organ cultures of utricles from adult mice. We present the dissection of the adult mouse utricle, and we demonstrate adenovirus-mediated infection of supporting cells in cultured utricles.

Dissektion der erwachsenen Maus Utriculus und Adenovirus-vermittelten Hilfs-Zell-Infektion

Hearing loss and balance disturbances are often caused by death of mechanosensory hair cells, which are the receptor cells of the inner ear.  Since there ...

Retrograde Loading of Nerves, Tracts, and Spinal Roots with Fluorescent Dyes

Retrograde labeling of neurons is a standard anatomical method1,2 that has also been used to load calcium and voltage-sensitive dyes into neurons3-6. Generally, the dyes are applied as solid crystals or by local pressure injection using glass pipettes. However, this can result in dilution of the dye and reduced labeling intensity, particularly when several hours are required for dye diffusion. Here we demonstrate a simple and low-cost technique for introducing fluorescent and ion-sensitive dyes into neurons using a polyethylene suction pipette filled with the dye solution. This method offers a reliable way for maintaining a high concentration of the dye in contact with axons throughout the loading procedure.

We describe a simple and low cost technique for introducing high concentration of fluorescent and calcium-sensitive dyes into neurons or any neuronal tract using a polyethylene suction pipette.

Retrograde Loading von Nerven, Tracts, und Spinalwurzeln mit Fluoreszenzfarbstoffen

Retrograde labeling of neurons is a standard anatomical method1,2 that has also been used to load calcium and voltage-sensitive dyes into neurons3-6. ...

Direct Visualization of the Murine Dorsal Cochlear Nucleus for Optogenetic Stimulation of the Auditory Pathway

Investigation into the use of virus-mediated gene transfer to arrest or reverse hearing loss has largely been relegated to the peripheral auditory system. Few studies have examined gene transfer to the central auditory system. The dorsal cochlear nucleus (DCN) of the brainstem, which contains second order neurons of the auditory pathway, is a potential site for gene transfer. In this protocol, a technique for direct and maximal exposure of the murine DCN via a posterior fossa approach is demonstrated. This approach allows for either acute or survival surgery. Following direct visualization of the DCN, a host of experiments are possible, including injection of opsins into the cochlear nucleus and subsequent stimulation by an optical fiber coupled to a blue light laser.&#160;Other neurophysiology experiments, such as electrical stimulation and neural injector tracings are also feasible.&#160;The level of visualization and the duration of stimulation achievable make this approach applicable to a wide range of experiments.

The goal of this protocol is to outline a surgical approach to provide direct access to the dorsal cochlear nucleus in a murine model.

Direkte Visualisierung der Murine Rücken Cochlear Nucleus für optogenetische Stimulation der Hörbahn

Investigation into the use of virus-mediated gene transfer to arrest or reverse hearing loss has largely been relegated to the peripheral auditory system. ...

High-Resolution Quantitative Immunogold Analysis of Membrane Receptors at Retinal Ribbon Synapses

Retinal ganglion cells (RGCs) receive excitatory glutamatergic input from bipolar cells. Synaptic excitation of RGCs is mediated postsynaptically by NMDA receptors (NMDARs) and AMPA receptors (AMPARs). Physiological data have indicated that glutamate receptors at RGCs are expressed not only in postsynaptic but also in perisynaptic or extrasynaptic membrane compartments. However, precise anatomical locations for glutamate receptors at RGC synapses have not been determined. Although a high-resolution quantitative analysis of glutamate receptors at central synapses is widely employed, this approach has had only limited success in the retina. We developed a postembedding immunogold method for analysis of membrane receptors, making it possible to estimate the number, density and variability of these receptors at retinal ribbon synapses. Here we describe the tools, reagents, and the practical steps that are needed for: 1) successful preparation of retinal fixation, 2) freeze-substitution, 3) postembedding immunogold electron microscope (EM) immunocytochemistry and, 4) quantitative visualization of glutamate receptors at ribbon synapses.

The postembedding immunogold method is one of the most effective ways to provide high-resolution analyses of the subcellular localization of specific molecules. Here we describe a protocol to quantitatively analyze glutamate receptors at retinal ribbon synapses.

Hochauflösende Quantitative Immungold-Analyse von Membranrezeptoren auf der Netzhaut Ribbon Synapsen

Retinal ganglion cells (RGCs) receive excitatory glutamatergic input from bipolar cells. Synaptic excitation of RGCs is mediated postsynaptically by NMDA ...

Somatosensory Event-related Potentials from Orofacial Skin Stretch Stimulation

Cortical processing associated with orofacial somatosensory function in speech has received limited experimental attention due to the difficulty of providing precise and controlled stimulation. This article introduces a technique for recording somatosensory event-related potentials (ERP) that uses a novel mechanical stimulation method involving skin deformation using a robotic device. Controlled deformation of the facial skin is used to modulate kinesthetic inputs through excitation of cutaneous mechanoreceptors. By combining somatosensory stimulation with electroencephalographic recording, somatosensory evoked responses can be successfully measured at the level of the cortex. Somatosensory stimulation can be combined with the stimulation of other sensory modalities to assess multisensory interactions. For speech, orofacial stimulation is combined with speech sound stimulation to assess the contribution of multi-sensory processing including the effects of timing differences. The ability to precisely control orofacial somatosensory stimulation during speech perception and speech production with ERP recording is an important tool that provides new insight into the neural organization and neural representations for speech.

This paper introduces a method for obtaining somatosensory event-related potentials following orofacial skin stretch stimulation. The current method can be used to evaluate the contribution of somatosensory afferents to both speech production and speech perception.

Somatosensorischen Ereignis-korrelierte Potenziale von Orofaziale Haut Stretch Stimulation

Cortical processing associated with orofacial somatosensory function in speech has received limited experimental attention due to the difficulty of ...

Utilizing 3D Printing Technology to Merge MRI with Histology: A Protocol for Brain Sectioning

Magnetic resonance imaging (MRI) allows for the delineation between normal and abnormal tissue on a macroscopic scale, sampling an entire tissue volume three-dimensionally. While MRI is an extremely sensitive tool for detecting tissue abnormalities, association of signal changes with an underlying pathological process is usually not straightforward. In the central nervous system, for example, inflammation, demyelination, axonal damage, gliosis, and neuronal death may all induce similar findings on MRI. As such, interpretation of MRI scans depends on the context, and radiological-histopathological correlation is therefore of the utmost importance. Unfortunately, traditional pathological sectioning of brain tissue is often imprecise and inconsistent, thus complicating the comparison between histology sections and MRI. This article presents novel methodology for accurately sectioning primate brain tissues and thus allowing precise matching between histology and MRI. The detailed protocol described in this article will assist investigators in applying this method, which relies on the creation of 3D printed brain slicers. Slightly modified, it can be easily implemented for brains of other species, including humans.

The overall goal of this protocol is to accurately align magnetic resonance imaging (MRI) image volumes with histology sections via the creation of customized 3D-printed brain holders and slicer boxes.

3D-Drucktechnologie Verwendung MRI mit Histologie fusionieren: Ein Protokoll für Hirn Sectioning

Magnetic resonance imaging (MRI) allows for the delineation between normal and abnormal tissue on a macroscopic scale, sampling an entire tissue volume ...

Electroencephalographic, Heart Rate, and Galvanic Skin Response Assessment for an Advertising Perception Study: Application to Antismoking Public Service Announcements

The evaluation of advertising, products, and packaging is traditionally performed through methods based on self-reports and focus groups, but these approaches often appear poorly accurate in scientific terms. Neuroscience is increasingly applied to the investigation of the neurophysiological bases of the perception of and reaction to commercial stimuli to support traditional marketing methods. In this context, a particular sector or marketing is represented by public service announcements (PSAs). The objective of this protocol is to apply electroencephalography (EEG) and autonomic signal analysis to study responses to selected antismoking PSAs. Two EEG indices were employed: the frontal alpha band EEG asymmetry (the Approach Withdrawal (AW) index) and the frontal theta (effort index). Furthermore, the autonomic Emotional Index (EI) was calculated, as derived from the Galvanic Skin Response (GSR) and Heart Rate (HR) signals. The present protocol describes a series of operational and computational steps required to properly estimate, through the aforementioned indices, the emotional and cerebral reaction of a group of subjects towards a selected number of antismoking PSAs. In particular, a campaign characterized by a symbolic communication style (classified as "awarded" on the basis of the prizes received by specialized committees) obtained the highest approach values, as estimated by the AW index. A spot and an image belonging to the same PSA campaign based on the "fear arousing appeal" and with a narrative/experiential communication style (classified as "effective" on the basis of the economical/health-related improvements promoted) reported the lowest and highest effort values, respectively. This is probably due to the complexity of the storytelling (spot) and to the immediateness of the image (a lady who underwent a tracheotomy). Finally, the same "effective" campaign showed the highest EI values, possibly because of the empathy induced by the testimonial and the explicitness of the message.

The following protocol describes a series of operational and computational steps required to properly estimate the emotional and cerebral reaction of a group of subjects towards a selected number of Public Service Announcements (PSAs) against smoking, aired in the USA and Europe during the period between 1998 and 2015.

EEG, Herzfrequenz und elektrodermale Bewertung für eine Werbung Wahrnehmung zu studieren: Anwendung auf Antirauch Public Service Announcements

The evaluation of advertising, products, and packaging is traditionally performed through methods based on self-reports and focus groups, but these ...

A Familiarization Protocol Facilitates the Participation of Children with ASD in Electrophysiological Research

This paper includes a detailed description of a familiarization protocol, which is used as an integral component of a larger research protocol to collect electroencephalography (EEG) data and Event-Related Potentials (ERPs). At present, the systems available for the collection of high-quality EEG/ERP data make significant demands on children with developmental disabilities, such as those with an Autism Spectrum Disorder (ASD). Children with ASD may have difficulty adapting to novel situations, tolerating uncomfortable sensory stimuli, and sitting quietly. This familiarization protocol uses Evidence-Based Practices (EBPs) to increase research participants&#39; knowledge and understanding of the specific activities and steps of the research protocol. The tools in this familiarization protocol are a social narrative, a visual schedule, the Premack principle, role-playing, and modeling. The goal of this familiarization protocol is to increase understanding and agency and to potentially reduce anxiety for child participants, resulting in a greater likelihood of the successful completion of the research protocol for the collection of EEG/ERP data.

Electrophysiological research is an important tool for identifying biomarkers of developmental disorders, including Autism Spectrum Disorders (ASD), but data collection in these populations remains challenging. This work presents a familiarization protocol to accompany research that includes electroencephalography (EEG) to improve the likelihood of collecting EEG data from children with ASD.

Ein Vertrautmachungsprotokoll erleichtert die Teilnahme von Kindern mit ASD in der elektrophysiologischen Forschung

This paper includes a detailed description of a familiarization protocol, which is used as an integral component of a larger research protocol to collect ...

Isolation of Adult Spinal Cord Nuclei for Massively Parallel Single-nucleus RNA Sequencing

Probing an individual cell&#39;s gene expression enables the identification of cell type and cell state. Single-cell RNA sequencing has emerged as a powerful tool for studying transcriptional profiles of cells, particularly in heterogeneous tissues such as the central nervous system. However, dissociation methods required for single cell sequencing can lead to experimental changes in the gene expression and cell death. Furthermore, these methods are generally restricted to fresh tissue, thus limiting studies on archival and bio-bank material. Single nucleus RNA sequencing (snRNA-Seq) is an appealing alternative for transcriptional studies, given that it accurately identifies cell types, permits the study of tissue that is frozen or difficult to dissociate, and reduces dissociation-induced transcription. Here, we present a high-throughput protocol for rapid isolation of nuclei for downstream snRNA-Seq. This method enables isolation of nuclei from fresh or frozen spinal cord samples and can be combined with two massively parallel droplet encapsulation platforms.

Here, we present a protocol to rapidly isolate high-quality nuclei from the fresh or frozen tissue for downstream massively parallel RNA sequencing. We include detergent-mechanical and hypotonic-mechanical tissue disruption and cell lysis options, both of which can be used for isolation of nuclei.

Isolierung von Erwachsenen Rückenmark Kerne für massiv parallele Single-Kern-RNA-Sequenzierung

Probing an individual cell&#39;s gene expression enables the identification of cell type and cell state. Single-cell RNA sequencing has emerged as a ...