Ziel dieser Studie war es, ein Arbeitsprotokoll zu entwickeln, um das Neuroaktivierungsmuster aufzudecken, die Flankeraufgabe durch die Verwendung von eEG- und fNIRS-Neuro-Bildgebungstechnik zu unterstreichen. Die gleichzeitigen fNIRS EEG-Aufnahmen ermöglichen die Untersuchung der Beziehung zwischen dem präfrontalen Kortex und verschiedenen Ereignissen im Zusammenhang mit den potenziellen Komponenten des gesamten Gehirns. fNIRS in der Großhirnrinde, die ziemlich wichtige Gesetz in der Untersuchung der kognitiven Verarbeitung.
Wir wissen, dass fNIRS hauptsächlich zur Untersuchung der neurovaskulären Aktivität im Frontallappen verwendet wird. ist mit hohen kognitiven Funktionen des Gehirns verbunden. Die hämodynamische Reaktion von fNIRS kann jedoch nur die Aktivitäten mit geringer zeitlicher Auflösung lesen, aber EEG kann vorübergehende Fund- und direkte Messungen von Neuroaktivitäten bieten.
Die Kombination von EEG- und fNIRS-Aufnahmen ist in der Lage, mehr Funktionen zu identifizieren und mehr Informationen zu den Gehirnfunktionen aufzudecken. In dieser Studie verwenden Sie die EEG fNIRS Techniken wurden für die gleichzeitige Aufzeichnung von ERP-Komponenten und hämodynamische Reaktion mit einer Flanker-Aufgabe verwendet. Es ist rational anzunehmen, dass ERP-Komponenten, die mit der Flankeraufgabe assoziiert werden, eine signifikante Korrelation mit der hämodynamischen Reaktion aufweisen können.
Um diese Annahme zu treffen, wurden die eingerichtete fNIRS und die EEG-Maschine zusammengeführt, um den komplexen Neurokognitionsmetismus zu enthüllen, der dem Ereignis mit Flankeraufgabe entspricht. Vor dem Experimenttest unterzeichneten alle Teilnehmer Informierteeinwilligdokumente. Die Studie wurde von der Ethikkommission der Universität Macau genehmigt.
Nummer eins, Hardware- und Softwareeinstellung für gleichzeitige EEG- und fNIRS-Aufnahmen. Konstruieren Sie eine machbare Kopfkappe für gleichzeitige EEG- und fNIRS-Aufnahmen. Wählen Sie die richtige Kappengröße entsprechend dem Kopfumfang der Teilnehmer aus.
In dieser Studie wird eine mittelgroße Kappe verwendet, da sie für die meisten jugendlichen oder erwachsenen Teilnehmer geeignet ist. Zeichnen Sie das Layout entsprechend dem Experimententwurf in der Literatur. Graben Sie 22 Löcher in der EEG-Kappe, um fNIRS-Optoden in Übereinstimmung mit einem speziell ausdemierten frontalen Kortex zu halten.
Platzieren Sie 21 oder 71 EEG-Elektroden entlang der Oberfläche der EEG-Kappe nach dem internationalen System 10-20 und montieren Sie die Gitter für die Optoden. Legen Sie den Abstand zwischen den einzelnen Quelldetektorpaaren auf drei Zentimeter fest, und fixieren Sie dann die Optoden. In jedem sind die blauen Optoden Detektoren, während die roten Laserquellen sind.
Einstellen des EEG- und fNIRS-Ports in der Software. Stellen Sie den Parallelanschluss, Beispiel H378, in dieser Studie für das EEG-System ein. Legen Sie die seriellen Ports fest, Beispiel 600 in dieser Studie für das fNIRS-System.
Der Porttyp und die Nummer sollten in Bezug auf verschiedene EEG- und fNIRS-Setups geändert werden. Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an die Hersteller. Vorbereitung vor dem Experiment.
Erwärmen Sie das fNIRS-System mit Lasern. Schalten Sie es für 30 Minuten ein. Stellen Sie alle notwendigen Betriebserplauder für das fNIRS-Messsystem ein.
Sollte der Aufbau, einschließlich der EEG- und fNIRS-Messsysteme, zum Teilnehmer. Messen und markieren Sie den CZ-Punkt nach dem internationalen System 10-20. Identifizieren Sie die Elektrodenposition von CZ in der Hälfte des Abstands zwischen der und der Hälfte des Abstands zwischen dem linken und rechten interorbitalen Einzug.
Legen Sie zuerst den vorderen Teil der Kappe entlang der Stirn der Teilnehmer und ziehen Sie dann die hintere Sitzung der Kappe in Richtung Desnacken nach unten. Validierung der Positionen. Hinweis, es wird dringend empfohlen, eEG-Elektroden zuerst und anschließend die nächsten Optoden einzustellen.
Wenn EEG leitfähiges Gel die Löcher für die Platzierung der nächstgelegenen Optoden bedeckt, sollte es sauber sein, um die Kontamination von Optoden zu verhindern. Vorbereitung der EEG-Aufnahmen. Füllen Sie leitfähiges Gel, indem Sie eine stumpfe Nadel durch die Löcher von EEG-Elektrodenrost einsetzen.
Legen Sie alle Elektroden entsprechend den Pegeln in das EEG-Elektrodengitter. Öffnen Sie die EEG-Software und prüfen Sie die Signalqualität der Elektroden. Elektroden durch Nachfüllen leitfähiges Gel nachjustieren, wenn die Signalqualität die Anforderungen nicht erfüllen kann.
Vorbereitung für die fNIRS-Aufnahmen. Vorsicht setzen die Teilnehmer augennicht direkt dem Laserstrahl der Quelle aus. Platzieren Sie die optischen Fasern entlang der Halterarme, die am fNIRS-Messsystem und zusätzlichem Halter befestigt sind.
Stellen Sie sicher, dass die Fasern ordentlich und ordentlich sind. Setzen Sie die optische Quelle und detektoren entsprechend dem Layout in die Löcher ein. Testen Sie die Signalqualität.
Wenn ein Kanal kein hohes Signal-Rausch-Verhältnis aufweist. Beispiel, wenn der Kanal gelb markiert ist, tauschen Sie das Haar der Teilnehmer, das die optischen Sonden umgibt, sanft, um sicherzustellen, dass zwischen der optischen Sonde und dem Schädel nichts existiert. Wenn Schritt 2.8.3 die Signalqualität nicht verbessern kann, wird die Signalintensität erhöht.
Wenn es zu viel Signal gibt. Beispiel, wenn der Kanal rot markiert ist, schalten Sie die Signalintensität herunter. Führen Sie das Experiment aus.
Starten Sie das Experiment, wenn die Signale mit einem hervorragenden Signal-Rausch-Verhältnis stabil sind und die Teilnehmer mit den Experimentanweisungen vertraut sind. Speichern und exportieren Sie die Daten nach dem Experiment aus dem EEG fNIRS. Entfernen Sie EEG-Elektroden und fNIRS optische Sonden sorgfältig.
Messung dreidimensionaler, 3D MNI-Koordinaten von fNIRS-Optoden mit 3D-Digitalisierer. Lassen Sie die Teilnehmer auf einem Stuhl sitzen und die Brille mit einem Sensor tragen. Öffnen Sie die Digitizer-Software auf dem Computer.
Stellen Sie sicher, dass das 3D-Digitalisierersystem über einen entsprechenden COM-Port mit dem Computer in Verbindung steht. Laden Sie das Layout von Optoden, die in einer Datei festgelegt sind. Verschieben Sie die 3D-Digitalisiererstile, die den Schlüsselpositionen entsprechen.
NZ, LZ, linkes Ohr, rechtes Ohr, CZ entlang des Bildschirms und drücken Sie die Taste auf dem Stift. Lokalisieren Sie optische Quellen und Detektoren. Exportieren Sie die 3D-Koordinatendatei.
Datenanalyse. fNIRS-Datenanalyse. Verarbeiten Sie die 3D MNI-Koordinatendatei mithilfe der Registrierungsoption in fNIRS SPM mit MetLife 2019.
Wählen Sie eigenständige Sonderregistrierung mit 3D-Digitalisierung aus. Wählen Sie die vorherige, speichern Sie es andere und Ursprung Textdatei. Registrierung. Vorverarbeitet fNIRS Signale mit Homer2 Software nach den folgenden Schritten.
Die Anwendung der modifizierten Motion-Artefaktkorrektur. Übergeben Sie dann die Filterung 0,015 Hertz auf 0,2 Hertz. Normalisieren Sie eine dynamischere Signalamplitude, indem Sie die Durchschnittswerte dividieren.
Generieren Sie die fNIRS-Daten für jeden Kanal auf der Grundlage einer 3D-digitalisierten Information. Wählen Sie die Kanäle mit einer Registrierungswahrscheinlichkeit von 100 % oder mehr in SFC gemäß der Regressionsberechnung des fNIRS SPM für die weitere Analyse aus. Exportieren Sie die Spitzenwerte von HbO.
EEG-Datenverarbeitung. Laden Sie den unformatierten EEG-Datenordner mithilfe der Plugins in das EEG-Labor. Wählen Sie in dieser Studie das BOC-Plugin für die BDF-Datei aus.
Bitte wählen Sie das passende Plugin nach dem EEG-Datendateiformat aus. Legen Sie die Kanalstandortinformationen für EEG lab fest. Laden Sie die entsprechende Speicherortdatei der Kappe.
Wir verweisen auf Elektroden im ERP-Labor, das ein Plugin des EEG-Labors ist. Wählen Sie die Kanäle, legen Sie sie als referenzierte Elektroden in den Massenspeicher. Extrahieren Sie EEG-Daten basierend auf den Ereignis- und Bin-Dateien im ERP-Labor.
Filtern Sie das EEG-Datensegment im ERP-Labor mit dem IIR-Filter. Durch Filtern der tiefen Frequenzen mit einem Cutoff von 30 Hertz und durch Filtern der hohen Frequenzen mit einer Kurve von 0,1 Hertz. Entfernen Sie okuläre EEG-Artefakte in der Bendon-Komponentenanalyse im EEG-Labor.
Ablehnen Sie das EEG-Datensegment mit Amplitudenwerten, die den Bereich von positiven 100 bis zu den negativen 100 Mikrovolt an jedem Kanal im ERP-Labor überschreiten. EEG-Datensegment im ERP-Labor. Beachten Sie, dass dies die allgemein verwendete Datenanalysemethode und die Software zur Vorverarbeitung von EEG- und fNIRS-Daten sind.
Es stehen zahlreiche Verarbeitungssoftware und -methoden zur Verfügung. Korrelationsberechnung. Generieren Sie die Beziehung zwischen fNIRS- und EEG-Aufzeichnungen mit der Pearson-Korrelationsanalyse.
Repräsentative Ergebnisse. fNIRS Headset Platzierung und Kanalkonfiguration. Das digitalisierte Optodeslayout wird in das MNI-Koordinatensystem konvertiert und entlang des Hirnrindens überlappt.
HbO-Signal für alle Kanäle, die mit der Flankeraufgabe verbunden sind. Die rosa Kurven bezeichnen den kongruenten Zustand, während die grünen den kongruenten Zustand angeben. ERP-Signal für FZ- und FCZ-Elektroden.
Die schwarzen Kurven definieren die inkongruente Bedingung, während die roten die kongruente Bedingung bezeichnen. Korrelation zwischen dem ERP N200 und fNIRS Signal entlang der SFC für die inkongruente Bedingung. Zusammenfassend kombiniert die EEG und fNIRS Neuro-Bildgebung wurde durchgeführt, um die Gehirnaktivierung beteiligt flankiert durch die Aufzeichnung der Neurosignale des gesamten Gehirns und hämodynamische Reaktion des präfrontalen Kortex zugeordnet.
Die EEG- und fNIRS-Daten haben wir erfolgreich mit einer Flankeraufgabe erworben. Unser Befund zeigte, dass die fNIRS hämodynamische Reaktion und ERP N200 Komponenten sind signifikant korreliert, die unterschiedliche Perspektive der kognitiven Mechanismus mit der Flanker-Aufgabe verbunden zeigen. Unsere multimodalen Neuro-Bildgebungsergebnisse unterstützen eine wesentliche Rolle der Kombination der EEG- und fNIRS-Technik bei der Entwicklung des Gehirns, was einen neuen Weg zur Verbesserung des Verständnisses des Neuromechanismus verschiedener kognitiver Verarbeitung ebnet.
