BrainBeats en tant que plugin EEGLAB open-source pour analyser conjointement les signaux EEG et cardiovasculaires

Résumé

La boîte à outils BrainBeats est un plugin EEGLAB open-source conçu pour analyser conjointement les signaux EEG et cardiovasculaires (ECG/PPG). Il comprend l’évaluation des potentiels évoqués par les battements cardiaques (HEP), l’analyse basée sur les caractéristiques et l’extraction d’artefacts cardiaques à partir de signaux EEG. Le protocole aidera à étudier l’interaction cerveau-cœur à travers deux lentilles (HEP et fonctionnalités), améliorant ainsi la reproductibilité et l’accessibilité.

Résumé

L’interaction entre le cerveau et le système cardiovasculaire suscite de plus en plus d’attention en raison de son potentiel à faire progresser notre compréhension de la physiologie humaine et à améliorer les résultats en matière de santé. Cependant, l’analyse multimodale de ces signaux est difficile en raison de l’absence de directives, d’outils statistiques et de traitement du signal standardisés, d’interfaces utilisateur graphiques (GUI) et d’automatisation pour le traitement de grands ensembles de données ou l’augmentation de la reproductibilité. Un autre vide existe dans les méthodes standardisées d’extraction des caractéristiques de l’EEG et de la variabilité de la fréquence cardiaque (HRV), ce qui compromet les diagnostics cliniques ou la robustesse des modèles d’apprentissage automatique (ML). En réponse à ces limitations, nous introduisons la boîte à outils BrainBeats. Mis en œuvre en tant que plugin EEGLAB open-source, BrainBeats intègre trois protocoles principaux : 1) Heartbeat-evoked potentials (HEP) et oscillations (HEO) pour évaluer l’interaction cerveau-cœur verrouillée dans le temps avec une précision de la milliseconde ; 2) l’extraction de caractéristiques EEG et HRV pour examiner les associations/différences entre diverses mesures cérébrales et cardiaques ou pour construire des modèles ML robustes basés sur les caractéristiques ; 3) Extraction automatisée d’artefacts cardiaques à partir de signaux EEG pour éliminer toute contamination cardiovasculaire potentielle lors de l’analyse EEG. Nous fournissons un tutoriel étape par étape pour appliquer ces trois méthodes à un ensemble de données open source contenant simultanément des signaux EEG, ECG et PPG à 64 canaux. Les utilisateurs peuvent facilement affiner les paramètres pour répondre à leurs besoins de recherche uniques à l’aide de l’interface utilisateur graphique (GUI) ou de la ligne de commande. BrainBeats devrait rendre la recherche sur l’interaction cerveau-cœur plus accessible et reproductible.

Introduction

Pendant longtemps, l’approche réductionniste a dominé la recherche scientifique en physiologie et cognition humaines. Cette approche consistait à disséquer des processus corporels et mentaux complexes en composants plus petits et plus gérables, ce qui permettait aux chercheurs de se concentrer sur des systèmes individuels de manière isolée. Cette stratégie est née en raison des défis liés à l’étude de la nature complexe et interconnectée du corps et de l’esprit humains¹. Le réductionnisme a joué un rôle déterminant dans la compréhension isolée des sous-systèmes individuels, comme l’élucidation du rôle des canaux ioniques et des potentiels d’act....

Protocole

Le consentement éclairé de chaque participant a été obtenu, et le comité d’éthique de l’Université fédérale de l’Oural a approuvé le protocole expérimental.

1. Exigences de BrainBeats

1. Installez MATLAB et EEGLAB sur l’ordinateur. EEGLAB peut être téléchargé à l’https://github.com/sccn/eeglab et décompressé (ou cloné pour les utilisateurs de Git) n’importe où sur l’ordinateur. Consultez la page GitHub pour plus de détails sur l’installation.
2. Ajoutez le chemin d’accès au dossier EEGLAB dans le panneau d’accueil de MATLAB en cliquant sur le bouton Set Path . Sélectionnez le dossier eeglab av....

Discussion

Étapes critiques du protocole
Les étapes critiques sont décrites aux étapes 1.1 à 1.4. Des avertissements et des messages d’erreur sont mis en place à divers endroits de la boîte à outils pour aider les utilisateurs à comprendre pourquoi ils peuvent rencontrer des problèmes (par exemple, l’emplacement des électrodes n’est pas chargé dans les données EEG, la longueur du fichier est trop courte pour calculer une mesure fiable de la VFC à ultra-basse fréquence, la qualité du signal .......

matériels

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.