BrainBeats como plugin de EEGLAB de código abierto para analizar conjuntamente señales EEG y cardiovasculares

Resumen

La caja de herramientas BrainBeats es un complemento de EEGLAB de código abierto diseñado para analizar conjuntamente señales de EEG y cardiovasculares (ECG/PPG). Incluye la evaluación de potenciales evocados por latidos cardíacos (HEP), análisis basado en características y extracción de artefactos cardíacos a partir de señales de EEG. El protocolo ayudará a estudiar la interacción cerebro-corazón a través de dos lentes (HEP y características), mejorando la reproducibilidad y la accesibilidad.

Resumen

La interacción entre el cerebro y los sistemas cardiovasculares está atrayendo cada vez más atención por su potencial para avanzar en nuestra comprensión de la fisiología humana y mejorar los resultados de salud. Sin embargo, el análisis multimodal de estas señales es un desafío debido a la falta de pautas, herramientas estadísticas y de procesamiento de señales estandarizadas, interfaces gráficas de usuario (GUI) y automatización para procesar grandes conjuntos de datos o aumentar la reproducibilidad. Existe un vacío adicional en los métodos estandarizados de extracción de características de EEG y variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV), lo que socava el diagnóstico clínico o la solidez de los modelos de aprendizaje automático (ML). En respuesta a estas limitaciones, presentamos la caja de herramientas BrainBeats. Implementado como un complemento de EEGLAB de código abierto, BrainBeats integra tres protocolos principales: 1) Potenciales evocados por latidos cardíacos (HEP) y oscilaciones (HEO) para evaluar la interacción cerebro-corazón bloqueada en el tiempo con una precisión de milisegundos; 2) Extracción de características de EEG y HRV para examinar asociaciones/diferencias entre varias métricas cerebrales y cardíacas o para construir modelos sólidos de ML basados en características; 3) Extracción automatizada de artefactos cardíacos a partir de señales de EEG para eliminar cualquier posible contaminación cardiovascular mientras se realiza el análisis de EEG. Proporcionamos un tutorial paso a paso para aplicar estos tres métodos a un conjunto de datos de código abierto que contiene señales simultáneas de EEG, ECG y PPG de 64 canales. Los usuarios pueden ajustar fácilmente los parámetros para adaptarlos a sus necesidades de investigación únicas utilizando la interfaz gráfica de usuario (GUI) o la línea de comandos. BrainBeats debería hacer que la investigación sobre la interacción entre el cerebro y el corazón sea más accesible y reproducible.

Introducción

Durante mucho tiempo, el enfoque reduccionista ha dominado la investigación científica en fisiología y cognición humanas. Este enfoque implicó diseccionar procesos corporales y mentales complejos en componentes más pequeños y manejables, lo que permitió a los investigadores centrarse en sistemas individuales de forma aislada. Esta estrategia surgió debido a los desafíos en el estudio de la naturaleza intrincada e interconectada del cuerpo y la mente humanos¹. El reduccionismo ha sido fundamental para comprender los subsistemas individuales de forma aislada, como dilucidar el papel de los canales iónicos y los potenciales de acción para la comun....

Protocolo

Se obtuvo el consentimiento informado de cada participante y el comité de ética de la Universidad Federal de los Urales aprobó el protocolo experimental.

1. Requisitos de BrainBeats

1. Instale MATLAB y EEGLAB en el equipo. EEGLAB se puede descargar en https://github.com/sccn/eeglab y descomprimir (o clonar para usuarios de Git) en cualquier lugar de la computadora. Consulte la página de GitHub para obtener más detalles sobre la instalación.
2. Agregue la ruta a la carpeta EEGLAB en el panel de inicio de MATLAB haciendo clic en el botón Set Path . Seleccione la carpeta eeglab con el archivo des....

Discusión

Pasos críticos en el protocolo
Los pasos críticos se describen en los pasos 1.1-1.4. Las advertencias y los mensajes de error se implementan en varios lugares de la caja de herramientas para ayudar a los usuarios a comprender por qué pueden encontrar problemas (por ejemplo, ubicaciones de los electrodos no cargadas en los datos de EEG, longitud del archivo demasiado corta para calcular una medida confiable de HRV de frecuencia ultrabaja, calidad de la señal demasiado baja para cualquier análisis .......

Materiales

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.