この記事は中国の国家自然科学基金 (31671141) によって支えられました。

このプロトコルは、ローカルの倫理委員会で承認されました。すべての参加者とその保護者はこの実験のためのインフォームド コンセントのフォームに署名しました。
1 科目
<ol><li>15 健康青年男子、14 から 22 歳までの年齢を必ず (平均 ± 標準偏差: 18.3 ± 2.8 年)。 注: microstate とオメガの複雑さを分析する現在のプロトコル、健常者用に開発されたが、このグループのみに制限されていません。</li>
</ol>2. 脳波データ記録
<ol><li>脳波データが記録されたサイレント、温度管理された部屋で快適な椅子に座って課題を求めます。このプロトコルでは ANT の脳波を用いた 20 ch 脳波データを収集します。</li>
	<li>被験者の頭にキャップを置きます。<ol>
<li>本研究ではそれが最も思春期または男性の被験者に適しただったので中型サイズのキャップを使用します。子供のためしてください各件名の頭囲を測定し、適当な大きさとキャップを決定します。</li>
		<li>約イニオンと頭骨間の距離の 50%、左と右の両耳間のくぼみの間の距離の 50% で Cz の電極を配置します。それぞれの左と右の乳様突起骨参照電極を配置します。10-20 システムによると、国際標準の場所に他の頭皮の電極を配置します。 注: 電極システムと脳波で 20 チャンネル アンプは脳波 microstate 分析とオメガの複雑さの分析のために十分。</li>
	</ol>
</li>
	<li>導電性ゲルの電極を通して鈍針を挿入することによってすべての電極を入力します。インピー ダンスを下げるためには、導電性ゲルを使用します。10 kiloohms (kΩ) より低いすべての電極インピー ダンスをしてください。<ol>
<li>この期間中に主題のためのいくつかのエンターテイメントを提供する (例えば、ショート フィルムを表示)。ドライ電極または生理食塩水の電極を使用する場合は、導電性ゲルを注入する手順します。</li>
	</ol>
</li>
	<li>目を閉じて持続 5 分デジタル化し、脳波を記録するデジタル化ソフトウェアを使用するかどれが信号記録時にリラックスして被験者に指示します。少なくとも 250 サンプル/s のオンラインのフィルターよりも 0.1 を使用し 80 Hz のサンプリング レートを使用します。 注: ほとんどの商用利用可能な電極・増幅部システム使用信号に脳波信号のノイズ比を改善できる、アクティブ電極システムは、[脳波記録中に、電気機器の近くにこのシステムを配置しないでください。</li>
</ol>3. 脳波データの前処理
注: 脳波データは、様々 なオープン ソースや商用ソフトウェアを使用して前処理でした。次の手順に従って、EEGLAB に固有です。これは、脳波データを前処理する多くの利用可能なオプションのうち 1 つだけです。
<ol><li>脳波のソフトウェア (例えば、EEGLAB) に脳波の生データをインポート (ファイル |データをインポートする |EEGLAB 関数の使用とプラグイン)。 注: さまざまな電極・増幅部システムから raw の脳波記録 EEGLAB、ANT、エギなどによって認識される可能性があります脳ビジョン レコーダー、および Neuroscan。</li>
	<li>脳波ソフトウェア チャンネルの場所ファイルを読み込む (編集 |チャネルの場所)。脳波データおよびチャネルの名前を EEGLAB にインポートすると、これらの電極の空間位置を取得するために脳波ソフトウェアにチャネルの場所ファイルをインポートします。</li>
	<li>参照電極を削除 (編集 |データを選択 |選択範囲内のデータ チャネル)。ポップアップ ダイアログ ボックスの「チャネル範囲の選択データ」のオプションで記録電極のみを選択し、参照電極を削除できるように、参照電極を選択しないでください。これらの 2 つの電極がそれぞれ左右乳様突起の骨に置かれるので、参照電極で記録されたデータは 'true' 脳信号ではありません。</li>
	<li>0.5 と 80 Hz 間でパス フィルター脳波データをバンド (ツール |データをフィルター処理 |基本的な FIR フィルター [新しい、既定])。ポップアップ ダイアログ ボックスの「パス周波数 (Hz) の下縁、」の 5、「通過周波数 (Hz) の高いエッジ」の 80 を選択します。"Ok"のボタンをクリックします。</li>
	<li>49 と 51 Hz のノッチ フィルターと電力線ノイズを削除 (ツール |データをフィルター処理 |基本的な FIR フィルター [新しい、既定])。ポップアップ ダイアログ ボックスの「パス周波数 (Hz) の下縁、」の 49 を選択し、「通過周波数 (Hz) の高いエッジ、」51「ノッチ フィルターの通過帯域ではなくデータ」のオプションを選択します。"Ok"のボタンをクリックします。</li>
	<li>眼球運動、筋電図 (EMG) またはブラインド信号分離 (BSS) アルゴリズム15を使用して、他の非生理的アーティファクトによって汚染されたデータ部分を修正します。ツールをクリックして眼球運動 |AAR 1.3 を使用してアーティファクト除去 |EOG 除去 |BSS; を使用してください。EMG、用のツール |AAR 1.3 を使用してアーティファクト除去 |BSS を用いた筋除去。</li>
	<li>エポック社長が 2 の時代にあらかじめ処理された継続的な脳波データをセグメント s。これを行うには、書き込み '脳波 = eeg_regepochs (脳波、'繰り返し' 2、'制限'、[0 2]、'rmbase'、NaN); pop_saveset(EEG)'、キーボードの Enter キーを押します。ウィンドウがポップアップのセグメント化された脳波データ保存を可能にします。</li>
	<li>セグメント化された脳波を脳波ソフトウェアにインポート (ファイル |既存のデータセットを読み込む)。</li>
	<li>任意の電極で ± 80 μ V を超える振幅値と脳波を拒否 (ツール |データの新紀元を拒否 |[すべての方法] データを拒否する)。</li>
	<li>前処理した脳波データを保存 (ファイル |現在のデータセットとして保存)。</li>
</ol>4. 脳波 Microstate 解析
メモ: 古典的な k-means クラスタ リング アルゴリズムの修正バージョンは microstate クラス分析16、ボトムアップ プロシージャとアップ下プロシージャが含まれているため使用されます。ボトムアップの手順でグループ レベル microstate クラスはクラスタ リングの基準として空間相関を使用して識別されます。下の手順で各グループで、各科目の各地形図は最大の空間相関と脳波 microstate クラスに割り当てられます。休息状態 microstate eeg の地形図の極性は通常無視されます。脳波 microstate クラス分析を行うことができる CARTOOL、:sloreta などのさまざまなオープン ソース ソフトウェアを使用してエマと MapWin。次の手順に従って、採用の EEGLAB プラグイン固有です。この EEGLAB のプラグインは、https://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB_Extensions_and_plug-ins からダウンロードでした。
<ol><li>各科目における前処理された脳波データの読み込み (ファイル |一般的な平均参照するデータセットを既存負荷)、変換参照チャネル (ツール |再参照)、およびバンドパス フィルター 2 と 20 Hz の脳波データ (ツール |データをフィルター処理 |基本的な FIR フィルター [新しい、既定])。</li>
	<li>各科目とも 4 つの microstate マップを識別する (ツール |採用 |microstate マップを識別する)。ポップアップ ダイアログ ボックスで 3 を選択」クラスの分の番号"、「クラスの最大数」の 6 を選択、「再起動の回数」50 を選択、「マップを使用するの最大数」を選択し、"GFP ピークのみ"と「極性なし」のオプションを選択。"Ok"のボタンをクリックします。</li>
	<li>マップ独自の microstate の特定後、各被験者の脳波データを保存 (ファイル |現在のデータセットとして保存)。</li>
	<li>最後のステップで一度に保存すべての被験者の脳波のデータセットをインポート (ファイル |既存のデータセットを読み込む)。</li>
	<li>グループ レベルの microstate マップを識別する (ツール |採用 |平均 microstate にデータセットにまたがるマップします。)ポップアップ ダイアログ ボックスで「選択セットの平均値」オプションですべての科目のデータセットを選択します。「意味の名前」オプションでグループ レベル microstate マップ名前を付けます。既定の名前は"GrandMean"です。"Ok"のボタンをクリックします。これは、"GrandMean"は、グループ レベルの microstate マップを格納として名前を新しいデータ セットが作成されます。</li>
	<li>古典的な順序に従って 4 つのグループ レベル microstate マップの順序を手動で並べ替える (プロット |Microstate マップを編集)。ポップアップで,「詳細」を選択し、地図の数になります 4。「男の並べ替え」を選択します。ポップアップ ダイアログ ボックスに 4 つのグループ レベル microstate マップの新しい順序を入力します。「閉じる」をクリックします。</li>
	<li>各科目の 4 つの microstate マップの順序を並べ替え (ツール |採用 |平均に従って個々 の microstate マップを並べ替える)。</li>
	<li>各教科の microstate パラメーターを保存 (ツール |採用 |定量化するデータセット [平均テンプレート マップ] で採用)、2 つのポップアップ ダイアログ ボックスを順番に呼び出すが。<ol>
<li>最初のダイアログ ボックスですべての科目のデータ セットを選択します。2 番目のダイアログ ボックスで「4 教室」「教室数」オプションを選択「GFP ピークにのみフィット」オプションを選択して、「削除可能性があります切り捨てられる採用」、"ラベルのウィンドウ (ms) を平滑化"の 30 を選択し、"非平滑用 1 を選択ペナルティ」。"Ok"をクリックします。Microstate パラメーターを格納する csv ファイルはコンピューターに保存されます。</li>
	</ol>
</li>
</ol>5. オメガ複雑度解析
<ol><li>各時代の脳波データを保存し、ASCII または txt 形式を使用して各件名のカスタマイズ スクリプト。手順 5.1 のカスタマイズ スクリプトの例は、補足資料で見つかりませんでした。 注: グローバル オメガ複雑さを計算すると、すべての頭皮電極脳波データが ASCII または txt 形式でエクスポートする必要が。地域オメガ複雑さを計算すると場合、は、電極頭皮領域の脳波データのみをエクスポートします。たとえば、前のオメガの複雑さを計算するために (すなわち、Fp1、Fp2、f7 キー、F3、Fz、f4 キーと F8); 前歯で電極の脳波データのみをエクスポートします。後部のオメガの複雑さを計算するために後方地域 (すなわち、T5、T6、P3、P4、Pz、O1 と O2) の電極の脳波データのみをエクスポートします。</li>
	<li>:Sloreta ソフトウェア17を使用してすべての離散周波数のオメガの複雑さを計算 (ユーティリティ |グローバル接続の場合)。このソフトウェアは、http://www.uzh.ch/keyinst/loreta.htm で利用可能です。</li>
	<li>26カスタマイズしたスクリプトを使用して各周波数バンドのオメガの複雑さを計算します。私たちのケースで計算、各周波数制限内平均値として次の 8 つの周波数バンドのオメガ複雑さデルタである (0.5 3.5 Hz)、シータ (4 7.5 Hz)、α 1 (8-10 Hz) 2 ・ (10.5 13.5 Hz)、beta1 (14-18 Hz)、beta2 (18.5 30 Hz)、gamma1 (30.5 48 Hz)、および gamma2 (52-80 Hz)4。ステップ 5.3 のカスタマイズ スクリプトの例は、補足資料で見つかりませんでした。</li>
</ol>

<ol>
	<li>Khanna, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Microstates+in+resting-state+EEG:+current+status+and+future+directions.">Microstates in resting-state EEG: current status and future directions.</a> Neurosci Biobehav Rev. 49, 105-113 (2015).</li><li>Chen, J. L., Ros, T., Gruzelier, J. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dynamic+changes+of+ICA-derived+EEG+functional+connectivity+in+the+resting+state.">Dynamic changes of ICA-derived EEG functional connectivity in the resting state.</a> Hum Brain Mapp. 34 (4), 852-868 (2013).</li><li>Imperatori, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Aberrant+EEG+functional+connectivity+and+EEG+power+spectra+in+resting+state+post-traumatic+stress+disorder:+a+sLORETA+study.">Aberrant EEG functional connectivity and EEG power spectra in resting state post-traumatic stress disorder: a sLORETA study.</a> Biol Psychol. 102, 10-17 (2014).</li><li>Gao, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Altered+Resting-State+EEG+Microstate+Parameters+and+Enhanced+Spatial+Complexity+in+Male+Adolescent+Patients+with+Mild+Spastic+Diplegia.">Altered Resting-State EEG Microstate Parameters and Enhanced Spatial Complexity in Male Adolescent Patients with Mild Spastic Diplegia.</a> Brain Topogr. 30 (2), 233-244 (2017).</li><li>Seitzman, B. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cognitive+manipulation+of+brain+electric+microstates.">Cognitive manipulation of brain electric microstates.</a> Neuroimage. 146, 533-543 (2017).</li><li>Lehmann, D., Michel, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG-defined+functional+microstates+as+basic+building+blocks+of+mental+processes.">EEG-defined functional microstates as basic building blocks of mental processes.</a> Clin Neurophysiol. 122 (6), 1073-1074 (2011).</li><li>Koenig, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Millisecond+by+millisecond,+year+by+year:+normative+EEG+microstates+and+developmental+stages.">Millisecond by millisecond, year by year: normative EEG microstates and developmental stages.</a> Neuroimage. 16 (1), 41-48 (2002).</li><li>Britz, J., Van De Ville, D., Michel, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=BOLD+correlates+of+EEG+topography+reveal+rapid+resting-state+network+dynamics.">BOLD correlates of EEG topography reveal rapid resting-state network dynamics.</a> Neuroimage. 52 (4), 1162-1170 (2010).</li><li>Musso, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spontaneous+brain+activity+and+EEG+microstates.+A+novel+EEG/fMRI+analysis+approach+to+explore+resting-state+networks.">Spontaneous brain activity and EEG microstates. A novel EEG/fMRI analysis approach to explore resting-state networks.</a> Neuroimage. 52 (4), 1149-1161 (2010).</li><li>Strelets, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chronic+schizophrenics+with+positive+symptomatology+have+shortened+EEG+microstate+durations.">Chronic schizophrenics with positive symptomatology have shortened EEG microstate durations.</a> Clin Neurophysiol. 114 (11), 2043-2051 (2003).</li><li>Kikuchi, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG+microstate+analysis+in+drug-naive+patients+with+panic+disorder.">EEG microstate analysis in drug-naive patients with panic disorder.</a> PLoS One. 6 (7), e22912 (2011).</li><li>Santarnecchi, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG+Microstate+Correlates+of+Fluid+Intelligence+and+Response+to+Cognitive+Training.">EEG Microstate Correlates of Fluid Intelligence and Response to Cognitive Training.</a> Brain Topogr. , (2017).</li><li>Schlegel, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG+microstates+during+resting+represent+personality+differences.">EEG microstates during resting represent personality differences.</a> Brain Topogr. 25 (1), 20-26 (2012).</li><li>Wackermann, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Beyond+mapping:+estimating+complexity+of+multichannel+EEG+recordings.">Beyond mapping: estimating complexity of multichannel EEG recordings.</a> Acta Neurobiol Exp (Wars). 56 (1), 197-208 (1996).</li><li>Jung, T. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Removing+electroencephalographic+artifacts+by+blind+source+separation.">Removing electroencephalographic artifacts by blind source separation.</a> Psychophysiology. 37 (2), 163-178 (2000).</li><li>Pascual-Marqui, R. D., Michel, C. M., Lehmann, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Segmentation+of+brain+electrical+activity+into+microstates:+model+estimation+and+validation.">Segmentation of brain electrical activity into microstates: model estimation and validation.</a> IEEE Trans Biomed Eng. 42 (7), 658-665 (1995).</li><li>Pascual-Marqui, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Standardized+low-resolution+brain+electromagnetic+tomography+(sLORETA):+technical+details.">Standardized low-resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA): technical details.</a> Methods Find Exp Clin Pharmacol. 24, 5-12 (2002).</li><li>Hu, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+primary+somatosensory+cortex+contributes+to+the+latest+part+of+the+cortical+response+elicited+by+nociceptive+somatosensory+stimuli+in+humans.">The primary somatosensory cortex contributes to the latest part of the cortical response elicited by nociceptive somatosensory stimuli in humans.</a> Neuroimage. 84, 383-393 (2014).</li><li>Murray, M. M., Brunet, D., Michel, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Topographic+ERP+analyses:+a+step-by-step+tutorial+review.">Topographic ERP analyses: a step-by-step tutorial review.</a> Brain Topogr. 20 (4), 249-264 (2008).</li><li>Van de Ville, D., Britz, J., Michel, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG+microstate+sequences+in+healthy+humans+at+rest+reveal+scale-free+dynamics.">EEG microstate sequences in healthy humans at rest reveal scale-free dynamics.</a> Proc Natl Acad Sci U S A. 107 (42), 18179-18184 (2010).</li><li>Gonuguntla, V., Mallipeddi, R., Veluvolu, K. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Identification+of+emotion+associated+brain+functional+network+with+phase+locking+value.">Identification of emotion associated brain functional network with phase locking value.</a> Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2016, 4515-4518 (2016).</li><li>Wen, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Resting-state+EEG+coupling+analysis+of+amnestic+mild+cognitive+impairment+with+type+2+diabetes+mellitus+by+using+permutation+conditional+mutual+information.">Resting-state EEG coupling analysis of amnestic mild cognitive impairment with type 2 diabetes mellitus by using permutation conditional mutual information.</a> Clin Neurophysiol. 127 (1), 335-348 (2016).</li><li>Rosales, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+efficient+implementation+of+the+synchronization+likelihood+algorithm+for+functional+connectivity.">An efficient implementation of the synchronization likelihood algorithm for functional connectivity.</a> Neuroinformatics. 13 (2), 245-258 (2015).</li><li>Jia, H., Peng, W., Hu, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+novel+approach+to+identify+time-frequency+oscillatory+features+in+electrocortical+signals.">A novel approach to identify time-frequency oscillatory features in electrocortical signals.</a> J Neurosci Methods. 253, 18-27 (2015).</li><li>Wackermann, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Global+characterization+of+brain+electrical+activity+by+means+of+the+&#937;+complexity+production+rate.">Global characterization of brain electrical activity by means of the &#937; complexity production rate.</a> Brain Topogr. 18, 135 (2005).</li><li>Wackermann, J., Putz, P., Ga&#223;ler, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Unfolding+EEG+spatial+complexity+as+a+function+of+frequency.">Unfolding EEG spatial complexity as a function of frequency.</a> Brain Topogr. 16 (2), 124 (2003).</li></ol>

著者が明らかに何もありません。

この記事で 2 種類の脳波分析法 (すなわち、microstate 解析とオメガ複雑度解析)、それぞれ時間の複雑さと人間の脳の空間的複雑さの測定で詳しく説明しました。記載すべきプロトコル内でいくつかの重要な手順があります。まず、脳波データは microstate とオメガの複雑さの計算前に掃除する必要があります。第二に、microstate とオメガの複雑さの計算前に平均参照に対して脳波データを remontag...

脳波 (EEG) は、非侵襲、低原価計算であり、非常に高い時間分解能1以来両方の臨床診断と科学的な研究は、人間の脳の電気的活動を記録するため広く使用されています。休眠状態にある脳波を研究するために研究者は多くの脳波技術 (例えば、パワー スペクトル解析, 機能的結合解析)2,3を開発しました。、これらの microstate 分析とオメガの複雑さの分析に活用できる良い時空情報の脳波信号4に固有。
脳波の頭皮上の分布が目を閉じたの経年変化や目開きの休眠状態は、一連の一時的なマップ表示の風景の不連続変化が、従来の研究はことを示しているすなわち、交互に安定性の期間特定の準安定脳波トポグラフィー5間短い移行期間。採用は準安定の脳波トポグラフィーを最後の 80 と 120 ms1間でこれらのエピソードとして定義されます。別の電気潜在的な風景は、神経回路の異なるソースによって生成する必要があります、のでこれら採用視の基本要素としての資格があり、「思考と感情の原子」6として見なすことができます。モダンなパターン分類アルゴリズムを使用して、4 つの脳波 microstate クラスを休んで観察されている一貫して、クラス A、クラス B、クラス C、クラス D7としてラベルを貼られました。さらに、研究者は、研究-安静 fMRI (機能的磁気共鳴イメージング) 多く8,9 にみられるよく知られた機能システムとこれら 4 つの microstate クラス安静時脳波データを密接に関連が明らかに.したがって、microstate の分析は、人間の脳の休息状態ネットワーク (RSNs) の研究への新しいアプローチを提供しました。さらに、平均の期間やの microstate クラス 4 つの microstate マップの地形形状ごとの出現頻度大幅に影響されていくつか脳疾患4,10,11,流動性知能12人格13に関連付けられているとします。
他の面で多チャンネル脳波の従来の機能接続可能性がありますのみ頭皮全体または特定の脳領域内グローバル機能接続性を評価するために失敗しました、2 つの頭皮電極間の機能の接続をについて説明します。空間の間の広帯域グローバル同期を定量化するオメガの複雑さ、14 Wackermann (1996) によって提案された、主成分分析 (PCA) とシャノン エントロピーを組み合わせたアプローチにより計算が使用されています脳の領域を配布しました。各周波数バンドのオメガの複雑さを評価するためにフーリエ変換はよく最初のステップ25として実施されました。
採用とオメガの複雑さは、2 つの密接に関連概念、すなわち、時間的複雑さと空間的複雑さ4を反映するように使用できます。Microstate クラスを表す人間の脳の特定の精神的な操作、神経活動の振動時間の構造が反映されることができます。低い期間と 1 秒あたりの高い発生率より高い時間的複雑さを示す必要があります。オメガの複雑さは正の関連脳で独立した神経情報源の数は、このようによく考えられています4空間的複雑さの指標として。
現在の記事では、脳波 microstate 分析と詳細にオメガの複雑さの分析のプロトコルについて説明します。脳波 microstate とオメガの複雑さの分析は、それぞれ脳の活動の時間的・空間的複雑さを測定する機会を提供しています。

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>ANT 20 channels EEG/ERP system</td>
			<td>ASA-Lab, ANT B.V., Netherlands</td>
			<td></td>
			<td>company web address: 
			http://www.ant-neuro.com/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>EEGLAB plugin for Microstates</td>
			<td>Thomas Koenig</td>
			<td></td>
			<td>https://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB_Extensions_and_plug-ins</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>sLORETA</td>
			<td>Roberto D. Pascual-Marqui</td>
			<td></td>
			<td>http://www.uzh.ch/keyinst/loreta.htm</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MATLAB 2010a</td>
			<td>The MathWorks Inc.</td>
			<td></td>
			<td>company web address: 
			http://www.mathworks.com/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>eeglab</td>
			<td>Swartz Center for Computational Neuroscience, University of California, San Diego</td>
			<td></td>
			<td>https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

microstate and omega complexity analyses of the resting-state electroencephalography

Microstate とオメガの複雑さは、脳波の時間的・空間的複雑さを表すことができますし、いくつかの脳疾患の神経メカニズム解明のため広く使用されている 2 つの参照無料脳波 (EEG) 対策です。この記事の目的は、脳波 microstate とオメガ複雑さ分析ステップを基になるプロトコルを説明します。これらの 2 つのメジャーの主な利点は、従来のスペクトル解析に固有の参照依存問題を排除できることです。さらに、休眠状態の脳波の高時間分解能を駆使する microstate 分析と 4 つの得られた microstate クラスはそれぞれ対応する休息状態ネットワークを一致可能性があります。オメガの複雑さと比較すると伝統的な複雑さ単一チャネルの信号の複雑さに焦点を当てての明白な利点を持っている脳全体または特定の脳領域の空間的複雑さの特徴です。これら 2 つの脳波測定は、時空ドメインから脳の複雑さをそれぞれ調査する互いを補足することができます。

脳波 microstate
グランドは、図 1に正規化された microstate マップが表示されますを意味します。ここで識別されるこれらの 4 つの microstate クラスの電気潜在的な風景、以前の研究4で見られるものと似ています。
平均と標準偏差 (SD) 健常者の ...

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Microstate and Omega Complexity Analyses of the Resting-state Electroencephalography

2 つの参照のない脳波措置プロトコルの基になる脳波 (EEG) microstate 分析とオメガ複雑性解析を説明しますと非常に貴重な脳疾患の神経メカニズムを探索します。

微小状態と静止状態の脳波のオメガ複雑さ解析

Microstate and omega complexity are two reference-free electroencephalography (EEG) measures that can represent the temporal and spatial complexities of ...

microstate-omega-complexity-analyses-resting-state

Research

JoVE Journal

Neuroscience

10.1K ビュー.  Peking University People's Hospital. 2 つの参照のない脳波措置プロトコルの基になる脳波 (EEG) microstate 分析とオメガ複雑性解析を説明しますと非常に貴重な脳疾患の神経メカニズムを探索します。

ビデオ: Microstate and Omega Complexity Analyses of the Resting-state Electroencephalography

Investigating Social Cognition in Infants and Adults Using Dense Array Electroencephalography (dEEG)

Dense array electroencephalography (dEEG), which provides a non-invasive window for measuring brain activity and a temporal resolution unsurpassed by any other current brain imaging technology1,2, is being used increasingly in the study of social cognitive functioning in infants and adults. While dEEG is enabling researchers to examine brain activity patterns with unprecedented levels of sensitivity, conventional EEG recording systems continue to face certain limitations, including 1) poor spatial resolution and source localization3,4,2) the physical discomfort for test subjects of enduring the individual application of numerous electrodes to the surface of the scalp, and 3) the complexity for researchers of learning to use multiple software packages to collect and process data. Here we present an overview of an established methodology that represents a significant improvement on conventional methodologies for studying EEG in infants and adults. Although several analytical software techniques can be used to establish indirect indices of source localization to improve the spatial resolution of dEEG, the HydroCel Geodesic Sensor Net (HCGSN) by Electrical Geodesics, Inc. (EGI), a dense sensory array that maintains equal distances among adjacent recording electrodes on all surfaces of the scalp, further enhances spatial resolution4,5,6 compared to standard dEEG systems. The sponge-based HCGSN can be applied rapidly and without scalp abrasion, making it ideal for use with adults7,8, children9,10,11, and infants12, in both research and clinical4,5,6,13,14,15 settings. This feature allows for considerable cost and time savings by decreasing the average net application time compared to other dEEG systems. Moreover, the HCGSN includes unified, seamless software applications for all phases of data, greatly simplifying the collection, processing, and analysis of dEEG data.
The HCGSN features a low-profile electrode pedestal, which, when filled with electrolyte solution, creates a sealed microenvironment and an electrode-scalp interface. In all Geodesic dEEG systems, EEG sensors detect changes in voltage originating from the participant's scalp, along with a small amount of electrical noise originating from the room environment. Electrical signals from all sensors of the Geodesic sensor net are received simultaneously by the amplifier, where they are automatically processed, packaged, and sent to the data-acquisition computer (DAC). Once received by the DAC, scalp electrical activity can be isolated from artifacts for analysis using the filtering and artifact detection tools included in the EGI software. Typically, the HCGSN can be used continuously for only up to two hours because the electrolyte solution dries out over time, gradually decreasing the quality of the scalp-electrode interface.
In the Parent-Infant Research Lab at the University of Toronto, we are using dEEG to study social cognitive processes including memory, emotion, goals, intentionality, anticipation, and executive functioning in both adult and infant participants.

Investigating Social Cognition in Infants and Adults Using Dense Array Electroencephalography dEEG

Dense array electroencephalography is being used increasingly to study social cognitive functions in infants and adults. Here we present an established methodology that represents a significant improvement on conventional methodologies for studying EEG in infants and adults.

（密な配列の脳波を用いた乳児と大人で社会的認知を調査 D EEG）

Dense array electroencephalography (dEEG), which provides a non-invasive window for measuring brain activity and a temporal resolution unsurpassed by any ...

神経科学

Morphometric Analyses of Retinal Sections

Morphometric analyses of retinal sections have been used in examining retinal diseases. For examples, neuronal cells were significantly lost in the retinal ganglion cell layer (RGCL) in rat models with N-methyl-D-aspartate (NMDA)&#x2013;induced excitotoxicity1, retinal ischemia-reperfusion injury2 and glaucoma3. Reduction of INL and inner plexiform layer (IPL) thicknesses were reversed with citicoline treatment in rats' eyes subjected to kainic acid-mediated glutamate excitotoxicity4. Alteration of RGC density and soma sizes were observed with different drug treatments in eyes with elevated intraocular pressure3,5,6. Therefore, having objective methods of analyzing the retinal morphometries may be of great significance in evaluating retinal pathologies and the effectiveness of therapeutic strategies.
The retinal structure is multi-layers and several different kinds of neurons exist in the retina. The morphometric parameters of retina such as cell number, cell size and thickness of different layers are more complex than the cell culture system. Early on, these parameters can be detected using other commercial imaging software. The values are normally of relative value, and changing to the precise value may need further accurate calculation. Also, the tracing of the cell size and morphology may not be accurate and sensitive enough for statistic analysis, especially in the chronic glaucoma model. The measurements used in this protocol provided a more precise and easy way. And the absolute length of the line and size of the cell can be reported directly and easy to be copied to other files. For example, we traced the margin of the inner and outer most nuclei in the INL and formed a line then using the software to draw a 90 degree angle to measure the thickness. While without the help of the software, the line maybe oblique and the changing of retinal thickness may not be repeatable among individual observers. In addition, the number and density of RGCs can also be quantified. This protocol successfully decreases the variability in quantitating features of the retina, increases the sensitivity in detecting minimal changes.
 	This video will demonstrate three types of morphometric analyses of the retinal sections. They include measuring the INL thickness, quantifying the number of RGCs and measuring the sizes of RGCs in absolute value. These three analyses are carried out with Stereo Investigator (MBF Bioscience &mdash; MicroBrightField, Inc.). The technique can offer a simple but scientific platform for morphometric analyses.

This video demonstrates three types of morphometric analyses of the retina, which include measuring the inner nuclear layer thickness, quantifying the number of retinal ganglion cells (RGCs) and measuring the sizes of RGCs. The technique can offer a simple but scientific platform for morphometric analyses.

網膜切片の形態学的解析

Morphometric analyses of retinal sections have been used in examining retinal diseases. For examples, neuronal cells were significantly lost in the ...

Optogenetic Perturbation of Neural Activity with Laser Illumination in Semi-intact Drosophila Larvae in Motion

Drosophila larval locomotion is a splendid model system in developmental and physiological neuroscience, by virtue of the genetic accessibility of the underlying neuronal components in the circuits1-6. Application of optogenetics7,8 in the larval neural circuit allows us to manipulate neuronal activity in spatially and temporally patterned ways9-13. Typically, specimens are broadly illuminated with a mercury lamp or LED, so specificity of the target neurons is controlled by binary gene expression systems such as the Gal4-UAS system14,15. In this work, to improve the spatial resolution to "sub-genetic resolution", we locally illuminated a subset of neurons in the ventral nerve cord using lasers implemented in a conventional confocal microscope. While monitoring the motion of the body wall of the semi-intact larvae, we interactively activated or inhibited neural activity with channelrhodopsin16,17 or halorhodopsin18-20, respectively. By spatially and temporally restricted illumination of the neural tissue, we can manipulate the activity of specific neurons in the circuit at a specific phase of behavior. This method is useful for studying the relationship between the activities of a local neural assembly in the ventral nerve cord and the spatiotemporal pattern of motor output.

Optogenetic Perturbation of Neural Activity with Laser Illumination in Semi-intact Drosophila Larvae in Motion

Here we describe a protocol for optogenetic manipulation of motoneuronal activity while monitoring changes in motor output (muscle contraction) in semi-intact Drosophila larvae using lasers within a conventional confocal microscope. This technique enables researchers to achieve local perturbation of neural activity in a few neuromeres to elucidate the dynamics of motor circuits.

半無傷でレーザー照射による神経活動のOptogeneticの摂動<em&gt;ショウジョウバエ</emイン·モーション&gt;幼虫

Drosophila larval locomotion is a splendid model system in developmental and physiological neuroscience, by virtue of the genetic accessibility of the ...

Investigating the Function of Deep Cortical and Subcortical Structures Using Stereotactic Electroencephalography: Lessons from the Anterior Cingulate Cortex

Stereotactic Electroencephalography (SEEG) is a technique used to localize seizure foci in patients with medically intractable epilepsy. This procedure involves the chronic placement of multiple depth electrodes into regions of the brain typically inaccessible via subdural grid electrode placement. SEEG thus provides a unique opportunity to investigate brain function. In this paper we demonstrate how SEEG can be used to investigate the role of the dorsal anterior cingulate cortex (dACC) in cognitive control. We include a description of the SEEG procedure, demonstrating the surgical placement of the electrodes. We describe the components and process required to record local field potential (LFP) data from consenting subjects while they are engaged in a behavioral task. In the example provided, subjects play a cognitive interference task, and we demonstrate how signals are recorded and analyzed from electrodes in the dorsal anterior cingulate cortex, an area intimately involved in decision-making. We conclude with further suggestions of ways in which this method can be used for investigating human cognitive processes.

Stereotactic Electroencephalography (SEEG) is an operative technique used in epilepsy surgery to help localize seizure foci. It also affords a unique opportunity to investigate brain function. Here we describe how SEEG can be used to investigate cognitive processes in human subjects.

定位脳波を使用して、ディープ皮質の機能と下構造の調査：前帯状皮質からの教訓は、

Stereotactic Electroencephalography (SEEG) is a technique used to localize seizure foci in patients with medically intractable epilepsy. This procedure ...

Assessment of Hippocampal Dendritic Complexity in Aged Mice Using the Golgi-Cox Method

Dendritic spines are the protuberances from the neuronal dendritic shafts that contain&#160; excitatory synapses. The morphological and branching variations of the neuronal dendrites within the hippocampus are implicated in cognition and memory formation. There are several approaches to Golgi staining, all of which have been useful for determining the morphological characteristics of dendritic arbors and produce a clear background. The present Golgi-Cox method, (a slight variation of the protocol that is provided with a commercial Golgi staining kit), was designed to assess how a relatively low dose of the chemotherapeutic drug 5-flurouracil (5-Fu) would affect dendritic morphology, the number of spines, and the complexity of arborization within the hippocampus. The 5-Fu significantly modulated the dendritic complexity and decreased the spine density throughout the hippocampus in a region-specific manner. The data presented show that the Golgi staining method effectively stained the mature neurons in the CA1, the CA3, and the dentate gyrus (DG) of the hippocampus. This protocol reports the details for each step so that other researchers can reliably stain tissue throughout the brain with high quality results and minimal troubleshooting.

Here we present a Golgi-Cox protocol in extensive detail. This reliable tissue stain method allows for a high-quality assessment of the cytoarchitecture in the hippocampus, and throughout the entire brain, with minimal troubleshooting.

Golgi-Cox法を用いた老齢マウスにおける海馬の樹状突起の複雑さの評価

Dendritic spines are the protuberances from the neuronal dendritic shafts that contain&#160; excitatory synapses. The morphological and branching ...

Concurrent Recording of Co-localized Electroencephalography and Local Field Potential in Rodent

Although electroencephalography (EEG) is widely used as a non-invasive technique for recording neural activities of the brain, our understanding of the neurogenesis of EEG is still very limited. Local field potentials (LFPs) recorded via a multi-laminar microelectrode can provide a more detailed account of simultaneous neural activity across different cortical layers in the neocortex, but the technique is invasive. Combining EEG and LFP measurements in a pre-clinical model can greatly enhance understanding of the neural mechanisms involved in the generation of EEG signals, and facilitate the derivation of a more realistic and biologically accurate mathematical model of EEG. A simple procedure for acquiring concurrent and co-localized EEG and multi-laminar LFP signals in the anesthetized rodent is presented here. We also investigated whether EEG signals were significantly affected by a burr hole drilled in the skull for the insertion of a microelectrode. Our results suggest that the burr hole has a negligible impact on EEG recordings.

This protocol describes a simple method for concurrent recording of co-localized electroencephalography (EEG) and multi-laminar local field potential in an anesthetized rat. A burr hole drilled in the skull for the insertion of a microelectrode is shown to produce negligible distortion of the EEG signal.

共局在脳波および齧歯動物のローカル フィールド電位の同時記録

Although electroencephalography (EEG) is widely used as a non-invasive technique for recording neural activities of the brain, our understanding of the ...

Quantitative Analysis of Neuronal Dendritic Arborization Complexity in Drosophila

Dendrites are the branched projections of a neuron, and dendritic morphology reflects synaptic organization during the development of the nervous system. Drosophila larval neuronal dendritic arborization (da) is an ideal model for studying morphogenesis of neural dendrites and gene function in the development of nervous system. There are four classes of da neurons. Class IV is the most complex with a branching pattern that covers almost the entire area of the larval body wall. We have previously characterized the effect of silencing the Drosophila ortholog of SOX5 on class IV neuronal dendritic arborization complexity (NDAC) using four parameters: the length of dendrites, the surface area of dendrite coverage, the total number of branches, and the branching structure. This protocol presents the workflow of NDAC quantitative analysis, consisting of larval dissection, confocal microscopy, and image analysis procedures using ImageJ software. Further insight into da neuronal development and its underlying mechanisms will improve the understanding of neuronal function and provide clues about the fundamental causes of neurological and neurodevelopmental disorders.

Quantitative Analysis of Neuronal Dendritic Arborization Complexity in Drosophila

This protocol focuses on quantitative analysis of neuronal dendritic arborization complexity (NDAC) in Drosophila, which can be used for studies of dendritic morphogenesis.

ショウジョウバエのニューロン樹状分枝複雑さの定量解析

Dendrites are the branched projections of a neuron, and dendritic morphology reflects synaptic organization during the development of the nervous system. ...

Combined Transcranial Magnetic Stimulation and Electroencephalography of the Dorsolateral Prefrontal Cortex

Transcranial magnetic stimulation (TMS) is a non-invasive method that produces neural excitation in the cortex by means of brief, time-varying magnetic field pulses. The initiation of cortical activation or its modulation depends on the background activation of the neurons of the cortical region activated, the characteristics of the coil, its position and its orientation with respect to the head. TMS combined with simultaneous electrocephalography (EEG) and neuronavigation (nTMS-EEG) allows for the assessment of cortico-cortical excitability and connectivity in almost all cortical areas in a reproducible manner. This advance makes nTMS-EEG a powerful tool that can accurately assess brain dynamics and neurophysiology in test-retest paradigms that are required for clinical trials. Limitations of this method include artifacts that cover the initial brain reactivity to stimulation. Thus, the process of removing artifacts may also extract valuable information. Moreover, the optimal parameters for dorsolateral prefrontal (DLPFC) stimulation are not fully known and current protocols utilize variations from the motor cortex (M1) stimulation paradigms. However, evolving nTMS-EEG designs hope to address these issues. The protocol presented here introduces some standard practices for assessing neurophysiological functioning from stimulation to the DLPFC that can be applied in patients with treatment resistant psychiatric disorders that receive treatment such as transcranial direct current stimulation (tDCS), repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), magnetic seizure therapy (MST) or electroconvulsive therapy (ECT).

The protocol presented here is for TMS-EEG studies utilizing intracortical excitability test-retest design paradigms. The intent of the protocol is to produce reliable and reproducible cortical excitability measures for assessing neurophysiological functioning related to therapeutic interventions in the treatment of neuropsychiatric diseases such as major depression.

結合された経頭蓋磁気刺激と背外側前頭前野の脳波

Transcranial magnetic stimulation (TMS) is a non-invasive method that produces neural excitation in the cortex by means of brief, time-varying magnetic ...

Collection of Frozen Rodent Brain Regions for Downstream Analyses

As our understanding of neurobiology has progressed, molecular analyses are often performed on small brain areas such as the medial prefrontal cortex (mPFC) or nucleus accumbens. The challenge in this work is to dissect the correct area while preserving the microenvironment to be examined. In this paper, we describe a simple, low-cost method using resources readily available in most labs. This method preserves nucleic acid and proteins by keeping the tissue frozen throughout the process. Brains are cut into 0.5&#8211;1.0 mm sections using a brain matrix and arranged on a frozen glass plate. Landmarks within each section are compared to a reference, such as the Allen Mouse Brain Atlas, and regions are dissected using a cold scalpel or biopsy punch. Tissue is then stored at -80 &#176;C until use. Through this process rat and mouse mPFC, nucleus accumbens, dorsal and ventral hippocampus and other regions have been successfully analyzed using qRT-PCR and Western assays. This method is limited to brain regions that can be identified by clear landmarks.

This procedure describes the collection of discrete frozen brain regions to obtain high-quality protein and RNA using inexpensive and commonly available tools.

下流解析のための凍結げっ歯類の脳領域の収集

As our understanding of neurobiology has progressed, molecular analyses are often performed on small brain areas such as the medial prefrontal cortex ...

Preparation of the Rat Vocal Fold for Neuromuscular Analyses

The purpose of this tutorial is to describe the preparation of the rat vocal fold for histochemical neuromuscular study. This protocol outlines procedures for rat laryngeal dissection, flash-freezing, and cryosectioning of the vocal folds. This study describes how to cryosection vocal folds in both longitudinal and cross-sectional planes. A novelty of this protocol is the laryngeal tracking during cryosectioning that ensures accurate identification of the intrinsic laryngeal muscles and reduces the chance of tissue loss. Figures demonstrate the progressive cryosectioning in both planes. Twenty-nine rat hemi-larynges were cryosectioned and tracked from the emergence of the thyroid cartilage to the appearance of the first section that included the full vocal fold. The full vocal fold was visualized for all animals in both planes. There was high variability in the distance from the appearance of the thyroid cartilage to the appearance of the full vocal fold in both planes. Weight was not correlated to depth of laryngeal landmarks, suggesting individual variability and other factors related to tissue preparation may be responsible for the high variability in the appearance of landmarks during sectioning. This study details a methodology and presents morphological data for preparing the rat vocal fold for histochemical neuromuscular investigation. Due to high individual variability, laryngeal landmarks should be closely tracked during cryosectioning to prevent oversectioning tissue and tissue loss. The use of a consistent methodology, including adequate tissue preparation and awareness of landmarks within the rat larynx, will assist with consistent results across studies and aid new researchers interested in using the rat vocal fold as a model to investigate laryngeal neuromuscular mechanisms.

This protocol describes methods used to prepare rat vocal folds for histochemical neuromuscular study.

神経筋解析のためのラット声帯の調製

The purpose of this tutorial is to describe the preparation of the rat vocal fold for histochemical neuromuscular study. This protocol outlines procedures ...

微小状態と静止状態の脳波のオメガ複雑さ解析

要約

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（密な配列の脳波を用いた乳児と大人で社会的認知を調査_D EEG）

網膜切片の形態学的解析

半無傷でレーザー照射による神経活動のOptogeneticの摂動

定位脳波を使用して、ディープ皮質の機能と下構造の調査：前帯状皮質からの教訓は、

Golgi-Cox法を用いた老齢マウスにおける海馬の樹状突起の複雑さの評価

共局在脳波および齧歯動物のローカルフィールド電位の同時記録

ショウジョウバエのニューロン樹状分枝複雑さの定量解析

結合された経頭蓋磁気刺激と背外側前頭前野の脳波

下流解析のための凍結げっ歯類の脳領域の収集

神経筋解析のためのラット声帯の調製

微小状態と静止状態の脳波のオメガ複雑さ解析

要約

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（密な配列の脳波を用いた乳児と大人で社会的認知を調査 D EEG）

網膜切片の形態学的解析

半無傷でレーザー照射による神経活動のOptogeneticの摂動

定位脳波を使用して、ディープ皮質の機能と下構造の調査：前帯状皮質からの教訓は、

Golgi-Cox法を用いた老齢マウスにおける海馬の樹状突起の複雑さの評価

共局在脳波および齧歯動物のローカル フィールド電位の同時記録

ショウジョウバエのニューロン樹状分枝複雑さの定量解析

結合された経頭蓋磁気刺激と背外側前頭前野の脳波

下流解析のための凍結げっ歯類の脳領域の収集

神経筋解析のためのラット声帯の調製

（密な配列の脳波を用いた乳児と大人で社会的認知を調査_D EEG）

共局在脳波および齧歯動物のローカルフィールド電位の同時記録