このプロトコルと、より大きなサンプルサイズで将来の研究を使用して、潜在的形態を呼び起こす可変皮質視覚が刺激タイプ、外因性、またはビューアの組み込み型に依存しているかどうかを決定する可能性があります。可変視覚誘発電形質は、費用対効果の高い非侵襲的で、他の方法論に比べて最小限の記録時間を必要とするEEGの高い時間分解能を使用してのみ見ることができる。この手順を実証するには、私の研究室の研究室マネージャーで学部研究助手のマシュフッド・ニールセンです。
参加者を脳の記録室に連れて行った後、参加者の頭囲をセンチメートルで測定し、適切な脳網のサイズを選択します。参照電極の配置のために頭皮の中点を測定し、マークします。5ミリリットルのベビーシャンプーと1,100グラムの塩化カリウムを混ぜた温水1リットルを準備します。
EEGネットを溶液に入れ、ネットを溶液に5分間浸します。刺激プレゼンテーションコンピュータとEEG取得コンピュータの電源を入れます。参加者の首の周りにタオルなどの吸収性材料を置き、溶液が衣服に滴り落ちるのを防ぎ、参加者に目を閉じるように指示します。
その後、両手でEEGネットをしっかりと握り、参加者の頭の上に置きます。測定した頭皮の中間点に参照電極を使用して、ネットを頭皮の頭に対称に配置します。頭皮と電極の間の安全な接続を確保するために、顎と眼のネットラインを締めます。
参加者に快適かどうか、何か調整する必要があるかどうかを尋ねます。EEGネットをアンプに接続します。平均目標値が10キロオームの電極インピーダンス値を確認します。
インピーダンス値を減らすには、1ミリリットルのピペットを使用して、高インピーダンスを有する頭皮と電極に塩化カリウム溶液を塗布します。電極全体に適切なインピーダンス値が得られるまで、このプロセスを続けます。モニターに表示される視覚刺激に焦点を当てるように参加者に指示します。
視聴距離は約 65 インチです。擬似乱数ジェネレータを使用して、4つのビジュアルパラダイムの表示順序を決定し、ビジュアルタスクとEEG記録を開始します。進行中のEEGが高い筋作用性または正確に60ヘルツ活性を示す場合は、電極頭皮接続性を再確認するために実験を一時停止します。
ビジュアル オブジェクト パラダイム、時間ジッター パラダイムを持つビジュアル オブジェクト、ビジュアル モーション パラダイム、および時間ジッター パラダイムによるビジュアル モーションについて、ビジュアル タスクと EEG 記録を繰り返します。実験の終わりに、ネットを取り除くときに、解決策が目に入るのを防ぐために、参加者に目を閉じるように指示します。顎と眼のネットラインを緩めることから始めます。
その後、参加者の頭の上と上にあごのストラップをそっと引っ張って、ゆっくりとネットを取り外します。アンプからEEGネットを取り外します。水で満たされたバケツの中および外にEEGキャップを置き、蛇口の下ですすいで消毒プロセスを開始します。
次に、約2リットルの水を消毒バケツに加え、15ミリリットルの消毒剤を水と混合して殺菌液を調製する。消毒剤にネットのセンサー端を浸します。タイマーを2分間設定します。
ネットを上下に絶えず突っ込む。さらに8分間、ネットを浸したままにしておきます。その後、消毒液からEEGキャップを取り外します。
水で満たされた電極バケツの中と流水の下にEEGネットを入れ、すすいでください。洗浄を4回繰り返し、ネットを空気乾燥させます。1つのヘルツハイパスフィルタを使用して、EEG分析を開始するには、EEGLABツールボックスを介して分析するために、MatLabにEEGファイルを転送します。
ドロップダウンメニューからファイルオプションを選択し、データのインポートをクリックします。メニューからEEGLABの機能とプラグインを使用して選択します。次に、適切なエクスポート ファイル形式をクリックします。
ドロップダウンメニューからedit'を選択し、電極モンタージュのタイプに基づいてチャンネルの位置を再割り当てするチャンネルの位置を選択します。場所を検索する をクリックし、目的の電極モンタージュ ファイルのパスを見つけるために楕円を選択します。刺激前時間と後刺激時間を割り当てるには、開始時間ボックスに 0.1 秒の値を入力します。
前刺激間隔に従ってデータをベースライン正するには、事前刺激ベースラインの正しい「Zスコアしきい値2.5での確率を使用して悪いチャンネルを削除する」を選択します。すべての電極をプロットして、不良チャンネルの識別または除去を確認します。必要に応じて、30~30マイクロボルトの範囲外の平均電圧振幅を持つチャンネルを手動で取り外します。
次に、100マイクロボルトと100マイクロボルトの値を入力してアーティファクト除去を行い、セグメント全体の範囲外の電圧でチャンネルをメモします。拒否された試行の 60% 以上を構成する場合は、これらの不正なチャネルを手動で削除します。この手順を必要な回数繰り返します。
アーティファクトの除去手順に従って、最低 100 のスイープが受け入れられることを確認します。次に、目的のチャネルをプロットして、形態学的パターンを分類します。cVEPモルフォロジーが約100〜115ミリ秒のp1で大きな正のピークを特徴とし、続いて約140〜180ミリ秒のn1で負のピーク、約165〜240ミリ秒のp2で正のピークが続く場合、パターンAを選択します。、180〜240ミリ秒のp2a、230〜280ミリ秒のn1b、および260〜350ミリ秒のp2bは、パターンB.Toグループ平均を作成し、視覚観察された形態学的パターンに従って個々のデータセットを一緒に追加する。
新しくマージされたデータ・セット・ファイルに名前を付けて保存します。各視覚パラダイムを受動的に見た19歳から24歳までの5人の参加者のcVEP発症結果が得られる。時間的ジッター状態のないオブジェクトでは、2つの参加者がパターンAで提示し、3人はパターンBで提示され、3人は同様に、時間的ジッタ状態のオブジェクトでは、パターンAで提示された2つの被験者、およびパターンB.Itを持つ3つの要素が各オブジェクトの発症cVEPパターンの振幅と遅延に影響を与えることを観察することができる。
しかし、物体発症cVEPとは対照的に、各参加者のモーションオンセットcVEP形態学的パターンはジッタ状態全体で一貫していた。さらに、パターンBグループ平均は、一般に時間ジッタの有無にかかわらず、複数のピーク成分の明確な証拠を示さない。オブジェクトパラダイムと同様に、モーションパラダイムのジッタは、両方の形態パターンにおけるモーションオンセットcVEP特性に影響を与えるように見える。
cVEP形態の分類は現在行われない。しかし、形態学的パターンは、特定の視覚皮質プロセスを反映することができます。これらのパターンの検討は、行動に関連する根本的な神経生理学的機能を明確にすることができる。
脳電学(MEG)は、視覚誘発電位に関する無料の時間的情報を提供することができる。同時FMRI評価は、形態に関連する微分皮質ネットワーク活性化に関する高い空間分解能を提供することができる。電極が不適切に配置されたりインピーダンスが高い場合、データの解釈は困難であり、おそらく無意味です。
ネットを消毒するときは、消毒剤に注意し、目に近づけないでください。適切に処分してください。
