Le but de cette étude était de développer un protocole de travail pour révéler le modèle d’activation neuro, souligner la tâche flanker en utilisant fusionné EEG et fNIRS technique d’imagerie neuro. Les enregistrements simultanés fNIRS EEG permettent l’inspection de la relation entre le cortex préfrontal et les différents événements liés aux composants potentiels de l’ensemble du cerveau. fNIRS dans le cortex cérébral qui loi assez importante dans l’étude du traitement cognitif.
Nous savons que fNIRS est principalement utilisé pour inspecter l’activité neurovasculaire dans le lobe frontal. est liée à des fonctions cognitives cérébrales élevées. Toutefois, la réponse hémodynamique rencontrée par fNIRS ne peut lire les activités avec une faible résolution temporelle, mais EEG peut offrir une recherche temporaire et la mesure directe des activités neurologiques.
La combinaison d’enregistrements EEG et fNIRS est capable d’identifier plus de fonctionnalités et de révéler plus d’informations se rapportent aux fonctions cérébrales. Dans cette étude, vous utilisez les techniques EEG fNIRS ont été utilisés pour des enregistrements simultanés de composants ERP et la réponse hémodynamique avec une tâche flanker. Il est rationnel de supposer que les composants ERP associés à la tâche flanker peuvent présenter une corrélation significative avec la réponse hémodynamique.
Pour attacher cette hypothèse, le fNIRS mis en place et la machine EEG ont été intégrés ensemble pour révéler le méthisme neuro cognition complexe correspondant à l’événement avec la tâche flanker. Avant le test d’expérience, tous les participants ont signé des documents de consentement éclairés. L’étude a été approuvée par le comité d’éthique de l’Université de Macao.
Numéro un, le paramètre matériel et logiciel pour les enregistrements EEG et fNIRS simultanés. Construire un bouchon de tête faisable pour les enregistrements EEG et fNIRS simultanés. Sélectionnez la bonne taille de bouchon en fonction de la circonférence de la tête des participants.
Dans cette étude, une casquette de taille moyenne est utilisée car elle convient à la plupart des participants adolescents ou adultes. Dessinez la mise en page en fonction de la conception de l’expérience dans la littérature. Creusez 22 trous à l’intérieur du bouchon EEG pour tenir les optodes fNIRS en ligne avec un cortex frontal spécifiquement externe.
Placez 21 ou 71 électrodes EEG le long de la surface du bouchon EEG selon le système international 10-20 et montez les grilles pour les optodes. Réglez la distance entre chaque paire de détecteur de source comme trois centimètres, puis fixez les optodes. Dans chacun des optodes bleus sont des détecteurs tandis que les rouges sont des sources laser.
Réglage du port EEG et fNIRS dans le logiciel. Définissez le port parallèle, exemple H378 dans cette étude pour le système EEG. Définissez les ports en série, par exemple 600 dans cette étude pour le système fNIRS.
Le type et le numéro du port doivent être modifiés en ce qui concerne les différentes configurations EEG et fNIRS. Veuillez contacter les fabricants pour plus d’informations. Préparation avant l’expérience.
Réchauffez le système fNIRS avec des lasers. Allumez-le pendant 30 minutes. Définissez tous les permis de fonctionnement nécessaires pour le système de mesure fNIRS.
Si la configuration, y compris les systèmes de mesure EEG et fNIRS à participer. Mesurer et marquer le point CZ selon le système international 10-20. Identifier la position de l’électrode de CZ à la moitié de la distance entre la moitié et la moitié de la distance entre les indentations interorbitales gauche et droite.
Placez d’abord la partie avant du capuchon le long du front des participants, puis tirez vers le bas la session arrière du capuchon vers le cou. Validation des positions. Notez qu’il est fortement recommandé que les électrodes EEG soient d’abord réglées, puis les optodes les plus proches.
Si le gel conductrice EEG recouvre les trous pour le placement des optodes les plus proches, il doit être propre pour éviter la contamination des optodes. Préparation des enregistrements EEG. Remplissez le gel conductrice en insérant une aiguille émoussée à travers les trous de grille d’électrode EEG.
Placez toutes les électrodes dans la grille des électrodes EEG selon les niveaux. Ouvrez le logiciel EEG et inspectez la qualité du signal des électrodes. Réajuster les électrodes en remplissant le gel conductrice si la qualité du signal ne pouvait pas répondre aux exigences.
Préparation pour les enregistrements fNIRS. Attention, n’exposez pas directement les yeux des participants au faisceau laser de la source. Placez les fibres optiques le long des bras du support fixés au système de mesure fNIRS et au support supplémentaire.
Assurez-vous que les fibres sont soignées et bien rangées. Insérez la source optique et les détecteurs dans les trous selon la disposition. Testez la qualité du signal.
Si un canal n’a pas de rapport signal/bruit de haut niveau. Par exemple, si le canal est marqué en jaune, permutez doucement les poils des participants entourant les sondes optiques pour vous assurer qu’il n’existe rien entre la sonde optique et le crâne. Si l’étape 2.8.3 ne peut pas améliorer la qualité du signal, montez l’intensité du signal.
S’ll y a trop de signal. Exemple si le canal est marqué en rouge, baissez l’intensité du signal. Exécutez l’expérience.
Commencez l’expérience lorsque les signaux sont stables avec un excellent rapport signal/bruit et que les participants connaissent bien les instructions de l’expérience. Après l’expérience, enregistrez et exportez les données hors de l’EEG fNIRS. Retirez soigneusement les électrodes EEG et les sondes optiques fNIRS.
Mesure des coordonnées 3D MNI tridimensionnelles des optodes fNIRS avec numériseur 3D. Laissez les participants s’asseoir sur une chaise et porter les lunettes avec un capteur. Ouvrez le logiciel de numérisation sur l’ordinateur.
Assurez-vous que le système de numérisation 3D est en relation avec l’ordinateur par le biais d’un port com approprié. Chargez la disposition des optodes définies dans le fichier. Déplacez les styles de numérisation 3D accordant les positions clés.
NZ, LZ, oreille gauche, oreille droite, CZ le long de l’écran et appuyez sur le bouton sur le stylet. Localisez la source optique et les détecteurs. Exportez le fichier de coordonnées 3D.
Analyse des données. analyse des données fNIRS. Traiter le fichier de coordonnées 3D de l’INM en utilisant l’option d’inscription dans fNIRS SPM avec MetLife 2019.
Sélectionnez l’enregistrement spécial autonome avec numérisation 3D. Choisissez le précédemment, enregistrez-le d’autres et le fichier texte d’origine. Enregistrement. Pré-traitement des signaux fNIRS avec le logiciel Homer2 selon les étapes suivantes.
L’application de la correction modifiée de l’artefact motion. Passez ensuite le filtrage 0.015 hertz à 0.2 hertz. Normalisez une amplitude de signal plus dynamique en divisant les valeurs moyennes.
Générer les données fNIRS pour chaque canal en se basant sur une information numérisée 3D. Sélectionnez les canaux qui ont une probabilité d’enregistrement de 100% ou plus dans SFC selon le calcul de régression du FNIRS SPM pour une analyse plus approfondie. Exportez les valeurs maximales d’HbO.
Traitement des données EEG. Chargez le dossier de données EEG brut dans le laboratoire EEG en utilisant les plugins. Choisissez le plugin BOC pour le fichier BDF dans cette étude.
Notez, s’il vous plaît choisir plugin approprié en fonction du format de fichier de données EEG. Définissez les informations de localisation du canal pour le laboratoire EEG. Chargez le fichier de localisation correspondant du bouchon.
Nous faisons référence dans les électrodes dans le laboratoire ERP qui est un plugin du laboratoire EEG. Choisissez les canaux, placez-les dans le stockage de masse comme électrodes référencées. Extraire les données EEG en fonction des fichiers d’événements et de bacs dans le laboratoire ERP.
Filtrez le segment de données EEG dans le laboratoire ERP en utilisant le filtre IIR. En filtrant les basses fréquences avec une coupure de 30 Hertz et en filtrant les hautes fréquences avec une courbe de 0,1 Hertz. Supprimez les artefacts oculaires EEG dans l’analyse des composants Bendon dans le laboratoire EEG.
Rejetez le segment de données EEG dont les valeurs d’amplitude dépassent la fourchette de 100 à 100 microvolts négatifs sur n’importe quel canal du laboratoire ERP. le segment des données EEG dans le laboratoire ERP. Notez qu’il s’agit de la méthode d’analyse des données généralement utilisée et du logiciel de pré-traitement des données EEG et fNIRS.
Il existe de nombreux logiciels et méthodes de traitement disponibles. Calcul de corrélation. Générer la relation entre les enregistrements fNIRS et EEG avec l’analyse de corrélation Pearson.
Résultats représentatifs. placement du casque fNIRS et configuration des canaux. La disposition numérisée des optodes est convertie en système de coordonnées de l’INM et se chevauche le long du cortex cérébral.
Signal HbO pour tous les canaux associés à la tâche flanker. Les courbes roses désignant l’état congruent tandis que les courbes vertes indiquent l’état congruent. Signal ERP pour les électrodes FZ et FCZ.
Les courbes noires définissent l’état incongru tandis que les courbes rouges dénotent l’état congruent. Corrélation entre le signal ERP N200 et fNIRS le long du SFC pour l’état incongru. En résumé, combiner l’EEG et fNIRS neuro imagerie a été effectuée pour cartographier l’activation du cerveau impliqués flanqué par l’enregistrement des signaux neurologiques de tout le cerveau et la réponse hémodynamique du cortex préfrontal.
Nous avons acquis avec succès les données EEG et fNIRS avec une tâche flanker. Nos résultats ont prouvé que la réponse hémodynamique fNIRS et les composants D’ERP N200 sont significativement corrélés qui montrent la perspective différente du mécanisme cognitif lié à la tâche de flanker. Nos résultats multimodaux de neuro imaging soutiennent un rôle essentiel de combiné la technique d’EEG et de fNIRS en contribuant au cerveau qui ouvre une nouvelle voie pour améliorer la compréhension du mécanisme neuro de différents traitement cognitif.
