This work was supported by the European Union FP 7 project DECODER and the European Union ODI Project COMAWARE.

이 프로토콜 내의 모든 단계는 헬싱키 선언의 원칙에 따릅니다. 1. 시스템 설치 <ol><li> USB 케이블을 사용하여 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터에 앰프를 연결하고 앰프를 켭니다. </li><li> 하드웨어 동글을 컴퓨터의 빈 USB 슬롯에 연결하십시오. 참고 :이 소프트웨어를 실행하는 데 필요합니다. </li><li> 정전기 방지 손목띠를 환자의 손목에 착용하고 무료 전원 플러그에 연결하십시오. 참고 :이 밴드는 피사체를 땅에 접지시켜 뇌파 품질에 영향을 줄 수있는 잡음을 줄 이도록 설계되었습니다. </li><li> USB 케이블을 사용하여 드라이버 상자를 컴퓨터의 빈 슬롯에 연결하십시오. </li><li> 다음과 같이 트리거 케이블을 드라이버 상자에 연결하십시오 : <ol><li> &quot;g.STIMbox OUT 5&quot;레이블이 붙은 커넥터를 드라이버 상자의 &quot;OUT 5&quot;에 연결하십시오. </li><li> &quot;g.STIMbox OUT 6&quot;라벨이 붙은 커넥터를 드라이버 b의 &quot;OUT 6&quot;에 연결하십시오소. </li><li> &quot;g.STIMbox OUT 7&quot;레이블이 붙은 커넥터를 드라이버 상자의 &quot;OUT 7&quot;에 연결하십시오. </li><li> &quot;g.USBamp DIO 1&quot;레이블이 붙은 커넥터를 g.USBamp의 &quot;DIG I / O 1&quot;소켓에 연결하십시오. </li><li> 드라이버 상자의 OUT 1, OUT 2 및 OUT 3에 세 개의 촉각기를 연결하십시오. </li><li> &quot;TRIG OUT&quot;레이블이 붙은 커넥터를 오디오 트리거 어댑터 상자의 &quot;TRIG OUT&quot;소켓에 연결하십시오. </li></ol></li><li> 접착 테이프를 잡고 왼쪽 손목에 하나의 촉감, 오른쪽 손목에 다른 촉감, 오른쪽 발목에 세 번째 촉감을 고정하십시오. </li><li> 남성 / 남성 오디오 커넥터 케이블을 컴퓨터의 오디오 출력과 &quot;오디오 입력&quot;이라고 표시된 오디오 트리거 어댑터 상자의 소켓에 연결하십시오. 오디오 트리거 어댑터 상자를 켜고 배터리 상태 LED가 녹색인지 확인하십시오. </li><li> 소프트웨어를 시작하고 &quot;의사 추가&quot;라는 창을 관찰하십시오. 빈 필드에 제목, 이름, 기관 및 부서를 입력하십시오. 진부한k를 눌러 다른 창을 엽니 다. </li><li> 환자 이름, 도시, 국가, 생년월일 및 체크인 날짜를 창에 입력하십시오. </li><li> 프로그램의 오른쪽 하단에있는 파란색 화살표 아래에있는 녹색 &quot;+&quot;버튼을 클릭하십시오. &quot;Name&quot;필드에 &quot;First test&quot;라는 텍스트를 입력하고 &quot;Details&quot;필드에 &quot;소프트웨어에 익숙해지기&quot;라는 텍스트를 입력하십시오. 참고 : 프로그램을 진행하려면 빈 필드에 정보를 입력해야합니다. </li><li> 마지막으로 &quot;이 환자 선택&quot;버튼을 클릭하십시오. </li><li> 전극 캡을 사용하여 16 개의 뇌파를 대상자의 머리에 연결하십시오. 확장 10-20 국제 시스템 (14)에있어서 FC3, FCZ, FC4, C5, C3, C1, CZ, C2, C4, C6, CP3, CP1, CPZ, CP2, CP4 및 년 Pz : 위치를 사용한다. 오른쪽 귓불에 기준 전극을 놓고 이마에 접지 전극을 놓습니다. </li><li> 피사체의 머리에 캡을 올바르게 위치 시키려면,테이프 측정기를 사용하여 왼쪽 및 오른쪽 입체 점 사이의 거리뿐만 아니라 내전 및 입방 사이의 거리를 측정하십시오. 꼭지점 위치의 전극 Cz가이 두 거리의 중간 점에 있는지 확인하십시오. 전극 캡을 착용하고이 측정 된 위치를 전극 캡의 Cz 위치에 맞 춥니 다. 이제 전극 캡이 올바른 위치에 있습니다. </li><li> 단계 1.12에서 설명한 설정에 따라 전극을 전극 연결 상자에 연결하십시오. 전극 연결 박스를 생체 신호 증폭기에 연결하고 앰프와 연결 박스가 켜져 있는지 확인하십시오. </li><li> 피부와 전극 사이의 연결을 만들기 위해 전극에 충분한 전극 젤을 주사하십시오. </li></ol> 2. 청각 P300 평가 <ol><li> 환자 정보를 입력 한 후 화면 왼쪽의 &quot;Auditory P300&quot;버튼을 클릭하십시오. 하단의 &quot;평가&quot;버튼을 클릭하십시오.평가 실행을 시작합니다. </li><li> 뇌파의 신호 품질을 확인하십시오. 화면의 오른쪽에있는 두뇌의 이미지는 각 전극의 신호 품질에 대한 색상 코드화 된 가이드를 제공합니다. 빨간색은 불량 신호 품질, 노란색은 허용 가능한 신호 품질, 녹색은 양호한 신호 품질을 제공합니다. </li><li> 설정 버튼을 통해 설정 메뉴를 열고 청각 신호음이 들리는 지 확인하십시오. 이 경고음을 두 가지 다른 주파수로 피사체에 제시하고 고주파수 신호음을 각각 세는 작업을 설명하십시오. </li><li> 이어폰을 사용자의 귀에 넣고 시작 버튼을 클릭하십시오. </li><li> 평가 작업이 끝나면 결과 페이지와 정확도 플롯을 확인하십시오 ( 그림 1 과 2 ). 정확도가 40 % 미만이면 반복하십시오. 참고 : 피검사자의 정확도가 40 % 미만인 경우 적어도 패러다임 및 기록 세션에서는 신뢰할 수있는 통신이 불가능합니다. 그럼에도 불구하고 다른접근 방식 및 / 또는 다른 시간에 다른 결과를 얻을 수 있습니다. </li></ol> 3. 2 개의 자극 장치를 사용한 진동 촉각 P300 평가 <ol><li> 화면의 왼쪽에있는 &quot;Vibrotactile 2 Tactor &quot; 버튼을 클릭하십시오. 그런 다음 평가 실행을 시작하려면 오른쪽 하단의 &quot;평가&quot;버튼을 클릭하십시오. 2.2 단계를 반복하십시오. </li><li> 설정 버튼을 통해 설정 메뉴를 열어 촉각의 진동을 느낄 수 있는지 확인하십시오. 피검자에게 좌우 손목에 진동을 느끼게 할 것. 작업은 왼쪽 손목에 진동 자극의 수를 세는 것입니다. 안내 뒤에 시작 버튼을 클릭하십시오. </li><li> 평가 실행이 끝나면 결과 페이지와 정확도 플롯을 확인하십시오. 정확도가 40 % 미만이면 반복하십시오. 참고 : 피검사자의 정확도가 40 % 미만인 경우 적어도 패러다임 및 기록 세션에서는 신뢰할 수있는 통신이 불가능합니다. 그럼에도 불구하고, 엉덩이다른 접근법 및 / 또는 다른 시간에 다른 결과를 산출 할 수있다. </li></ol> 4. 3 개의 자극 장치를 사용한 진동 촉각 P300 평가 <ol><li> 화면 왼쪽에있는 &quot;Vibrotactile 3 Tactor&quot;버튼을 클릭하고 오른쪽 하단에있는 &quot;Assessment&quot;버튼을 클릭하여 평가 작업을 시작하십시오. </li><li> 2.2 단계를 반복하십시오. 설정 버튼을 통해 설정 메뉴를 열어 촉각의 진동을 느낄 수 있는지 확인하십시오. </li><li> 피검자에게 좌우 손목과 오른쪽 발목에 진동을 느끼게하고 헤드폰을 통해 &quot;LEFT&quot;또는 &quot;RIGHT&quot;명령을 듣게하십시오. 다음 명령이 나타나거나 달리기가 끝날 때까지 선택한 손의 자극을 계산하도록 대상에게 요청하십시오. 참고 : &quot;왼쪽&quot;은 피검자가 왼쪽의 진동 자극을 계산해야한다는 것을 의미하고 &quot;오른쪽&quot;은 피실험자에게 오른쪽 손목의 자극을 계산하도록 지시하는 것을 의미합니다. </li&gt; <li> 이어폰을 피사체의 귀에 연결하고 시작 버튼을 클릭하십시오. </li><li> 평가가 끝나면 결과 페이지와 정확도 플롯을 확인하십시오. 정확도가 40 % 미만이면 반복하십시오. 참고 : 피검사자의 정확도가 40 % 미만인 경우 적어도 패러다임 및 기록 세션에서는 신뢰할 수있는 통신이 불가능합니다. 그럼에도 불구하고 다른 접근법 및 / 또는 다른시기의 평가는 다른 결과를 가져올 수 있습니다. </li></ol> 5. 3 개의 자극기와의 진동 촉각 P300 통신 <ol><li> 화면 왼쪽의 &quot;Vactactactile 3 Tactor&quot;버튼을 클릭하십시오. 하단의 &quot;통신&quot;버튼을 클릭하여 통신을 시작하십시오. </li><li> 2.2 단계를 반복하십시오. 설정 버튼을 통해 설정 메뉴를 열고 촉각의 진동을 느낄 수 있는지 확인하십시오. 설정 메뉴에서 가장 높은 정확도 수준으로 분류자를 선택하십시오. 일반적으로이 분류 기준은시스템에 의해 결정된 최고 정확도 레벨. </li><li> 피검자에게 좌우 손목과 오른쪽 발목에 진동을 느끼게 할 것. 질문을 듣고 &quot;예&quot;또는 &quot;아니오&quot;로 대답해야한다는 제목을 알려주십시오. &quot;예&quot;라고 대답하려면 피검자에게 왼손의 자극을 세도록 부탁하십시오. &quot;아니오&quot;라고 대답하려면 피검자에게 오른손의 자극을 계산하도록 요청하십시오. </li><li> 환자에게 &quot;예&quot;또는 &quot;아니오&quot;로 대답 할 수있는 질문을하십시오. 그 후에 &quot;새 질문 시작&quot;버튼을 클릭하십시오 . 참고 : 시퀀스가 ​​완료되면 소프트웨어에서 해답을 제시합니다. &quot;예&quot;, &quot;아니오&quot;또는 대답 없음 (소프트웨어가 뇌 패턴을 정확하게 탐지하지 못한 경우) 일 수 있습니다. </li></ol> 6. MI 평가 <ol><li> 화면 왼쪽의 &quot;Motor Imagery&quot;버튼을 클릭하십시오. 에서 &quot;평가&quot;버튼을 클릭하십시오.오른쪽 하단에 평가 실행을 시작합니다. </li><li> 2.2 단계를 반복하십시오. 설정 버튼을 통해 설정 메뉴를 열고 이어폰을 통해 오디오 명령을들을 수 있는지 확인하십시오. </li><li> 피사체에 경고음이 들리도록 지시하고 &quot;LEFT&quot;또는 &quot;RIGHT&quot;중 하나를 선택하십시오. &quot;왼쪽&quot;명령 다음에 왼손으로 공을 짜내고 &quot;오른쪽&quot;명령 다음에 오른손으로 공을 쥐어 짜도록 지시하십시오. 피사체가 &quot;RELAX&quot;명령을 듣자 마자 짜내기를 상상할 수 없도록하십시오. 참고 : 총 60 개의 명령이 무작위 순서로 재생됩니다. </li><li> 8 분 동안 계속 주행하십시오. 약 4 분 후 일시 중지 단추를 클릭하고 약 1 분 동안 기다린 다음 실행을 계속하십시오. 참고 : 일시 중지는 피험자가 계속해서 집중력을 유지할 수 있도록 설계되었습니다. </li><li> 평가 후 결과 페이지와 정확도 플롯을 확인하십시오 (그림 3과 4). 아니E : 정확도 수준이 유의 수준보다 낮 으면 실행을 반복하십시오. 정확도가이 유의 수준보다 낮 으면 패러다임 및 녹음 세션과 관련하여 신뢰할 수있는 통신이 가능하지 않습니다. 그럼에도 불구하고 다른 접근법 및 / 또는 다른시기의 평가는 다른 결과를 가져올 수 있습니다. </li></ol> 7. MI 커뮤니케이션 <ol><li> 화면 왼쪽의 &quot;Motor Imagery&quot;버튼을 클릭하십시오. 통신 실행을 시작하려면 왼쪽 하단에있는 &quot;통신&quot;버튼을 클릭하십시오. 2.2 단계를 반복하십시오. </li><li> 설정 버튼을 사용하여 설정 메뉴를 열고 분류 정확도가 가장 높은 분류기를 선택하십시오. </li><li> 비프 음이 울린 후 이전에 질문 한 질문에 대한 답을 제공 할 수 있다고 말하십시오. &quot;예&quot;라고 말하면 환자는 왼손으로 공을 쥐어 짜라고 상상해보십시오. &quot;아니오&quot;라고 말하면, 환자는 오른쪽으로 공을 쥐어 짜는 것을 상상해야합니다.과. </li><li> 환자에게 &quot;예&quot;또는 &quot;아니오&quot;로 대답 할 수있는 질문을하십시오. 그 후에 &quot;새 질문 시작&quot;버튼을 클릭하십시오 . 참고 : 시퀀스가 ​​완료되면 소프트웨어가 응답을 표시합니다 ( 그림 5 ). &quot;예&quot;또는 &quot;아니오&quot;중 하나 일 수 있습니다. </li></ol>

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The author Christoph Guger is CEO of g.tec medical engineering GmbH, which produces the instruments used in this article. The co-author Alexander Heilinger is an employee of g.tec medical engineering GmbH.

여러 그룹의 선행 연구에 따르면 일부 DOC 환자는 행동을 기반으로 한 평가가 다르게 제시한다고 할지라도 fMRI 또는 ​​EEG 기반 평가를 통해 의식적인 인식을 나타낼 수 있습니다. 따라서보다 정확하게 의식 의식을 평가하고 의사 소통을 제공 할 수있는 새로운 시스템과 패러다임에 대한 분명한 요구가 있습니다. 이상적으로,이 시스템은 저렴하고 휴대 가능하며 실제 설정에서 잡음에 강하고 사용하기 쉽습니다 (환자와 시스템 운영자 모두). 여기에 제시된 프로토콜과 시스템은 DOC를 가진 사람의 의식 수준을 평가하고 언어, 눈 활동 또는 근육 조절이 필요한 다른 작업을 통해 의사 소통 할 수없는 사람들을위한 새로운 의사 소통 경로를 수립하는 것을 돕는 두 가지 목적을 제공합니다. 프로토콜 내의 패러다임은 첫 번째 단계에서 기본 응답을 테스트하도록 설계되었습니다. 예상되는 기본 뇌 반응이 감지되면 더 멀리 나아갈 수 있습니다.더 복잡한 패러다임은 3 개의 촉감과 MI가있는 진동 촉성 P300입니다. 이 두 패러다임은 통신 채널을 확립하는 데에도 사용될 수 있습니다. EEG 신호 품질은 이러한 모든 프로토콜에서 중요합니다. 때때로 뇌파 데이터는 노이즈와 구별 될 수 없습니다. 시끄러운 데이터를 인식하고 관리하려면 뇌파 분석에 대한 경험이 필요합니다. 신뢰할 수없는 것 외에도 현재의 표준 평가 방법은 시간이 많이 걸리고 전문가 팀이 필요합니다. 따라서 환자는 의식이있는 인식이 다른 시간대에 급격히 변동 할 수 있지만 종종 한 번만 평가됩니다. 여기에 제시된 프로토콜은 여러 번 쉽게 반복 될 수 있습니다. 의식이있는 인식을 나타내지 않는 환자는 다른 시간에 다른 결과를 낼 수 있습니다. 또한, 각 통신 시도가 피험자가 현재 의식 상태에 있음을 확인하기 전에 단일 평가 실행을 수행 할 수 있습니다. Anoth프로토콜에서 다른 패러다임을 구현하는 이유는 어떤 사람들은 한 패러다임으로는 성능이 좋지 않지만 다른 패러다임에서는 잘 수행 할 수 있기 때문입니다. 마찬가지로, 사람들은 자신이 더 쉽게 보이기 때문에 하나의 패러다임을 선호 할 수 있습니다. 다양한 패러다임으로 다양한 옵션을 탐색 한 후 환자는 선호하는 방식을 선택할 수 있습니다. 이것은 커뮤니케이션 효능 및 사용자 만족도를 높이기 위해 여러 가지 통신 옵션을 제공하는 &quot;하이브리드&quot;BCI 접근 방식과 일치합니다. 정확도 플롯과 올바른 분류의 백분율 수준을 조합하면 패턴 인식 알고리즘이 작업 중에 다른 두뇌 상태를 얼마나 잘 구분할 수 있는지를 반영하는 객관적인 결과를 얻을 수 있습니다. 그러므로 뇌 패턴이나 평균 응답에 대한 주관적 해석이 필요하지 않습니다. 3 명의 촉각자와의 진동 촉각 통신은 6 명의 만성 잠김 된 환자ts 15 . 의사 소통 중 ​​평균 정확도는 55.3 % 였고 모두 12.5 %의 확률 이상이었습니다. MI 통신 작업은 20 명의 건강한 사용자 그룹 13 에서 테스트되었으며 평균 정확도는 약 80 %입니다. 스물 명 중 한 명만이 확률 수준 이하의 통제 정확도를 가졌습니다. 정확성이 떨어지거나 완전한 세션이더라도 뇌의 반응이 없거나 의식이 없음을 최종적으로 증명하지는 않습니다. 그것은 단지 시스템이 자발적인 뇌 반응을 감지 할 수 없다는 것을 의미합니다. 이것은 신호 품질이 좋지 않거나 듣기 어려움이나 작업 지시를 이해하기가 어렵거나 또는 소수의 피실험자가 작업 수행에도 불구하고 원하는 EEG 활동을 생성 할 수 없기 때문에 발생할 수 있습니다. 우리 그룹과 다른 사람들의 사전 연구와 일관되게 제시된 연구 결과에 따르면,뇌 영상 기술을 가진 DOC로 고통받는 환자의 의식 수준. fMRI는 환자의 현재 뇌 활동을 추적하는 유용한 기술이기도합니다. 자극 된 잠재력뿐만 아니라 모터 이미지 및 기타 작업을 유발하는 이상한 패러다임은 fMRI 17 , 18에 의해 추적 될 수있는 혈역학 반응을 생성 할 수 있음이 나타났습니다. fMRI와 비교하여 EEG는 주목할만한 장점이 있습니다. EEG 기반 도구는 비용이 많이 들고 휴대가 불가능하고 상당한 전문 지식을 필요로하는 장비없이 머리맡에 적용 할 수 있습니다. 환자를 스캐너로 옮기고 스캐너에서 나오는 소음은 환자에게 스트레스가 될 수 있습니다. 근적외선 분광법 (Near infrared spectroscopy, NIRS)은 휴대용이며 뇌파보다 약간 더 나은 공간 해상도를 가질 수 있지만 시간 분해능은 더 낮습니다 19 . NIRS는 MI 20 , 21 을 모니터링하는데 적합하지만 evote pote에는 적합하지 않습니다.사례. 예를 들어, Naseer와 홍콩 (22)는 MI-BCI는 fNIRS를 사용하는 높은 분류 정확도를 보여 주었다. 각각 50 초의 시련으로 왼손잡이 MI는 77.35 %, 오른팔 MI는 83 %를 달성했습니다. EEG 기반 BCI의 경우 Guger et al. 23 에서는 99 세션 중 약 20 %가 80 % 이상의 정확도에 도달했으며 99 세션 중 70 %가 60 % 이상의 정확도에 도달했습니다. Ortner et al. CSP 방법을 사용하여 약 80 %의 평균 최고 정확도를 보였다. 이 방법은 Guger 및 동료들에게서 사용 된 전극보다 더 많은 EEG 전극을 필요로하지만, 정확도가 더 높아진다. CSP 방법을 사용하여, Ramoser et al. 23 은 18 - 56에서의 전극 증가가 성능을 크게 향상시키지 않는다는 것을 입증했다. 우리는 따라서 우리의 방법에서 선택된 16 개의 전극이 충분하다고 결론을 내린다. 최근 Coyle et al . DOC patie에서 MI 분류 및 교육을 위해 CSP 사용nts 16 . 4 명의 모든 피실험자는 평가 중에 유의하고 적절한 뇌 활성화를 나타냈다. 하이브리드 NIRS-EEG BCI를 통해 MI를 평가하면 Khan 등이 높은 분류 정확도를 나타낼 수 있습니다 . 20 명이 나타났다. 이것은 추가적인 미래 영상 도구가 장치의 복잡성과 비용을 증가 시키지만 유망한 미래 방향이 될 수 있습니다. 여기에 제시된 프로토콜은 DOC 환자의 EEG 신호 내에서 뇌 반응을 평가하는 비교적 쉬운 도구를 제공합니다. 이러한 분류 결과를 해석하고 약물, 치료 또는 기타 의학적 치료법을 변경하기 위해서는 여전히 의학 전문가가 필요합니다. 이 방법의 향후 방향은보다 많은 자유도를 사용하는보다 진보 된 자극 기법 일 수 있습니다. 예를 들어, &quot;예&quot;또는 &quot;아니오&quot;라고 말하는 도구 만 제공하는 대신 장래의 장치가 더 많은 가능한 답을 허용 할 수 있습니다rs 하나의 질문. 추가 단계에서 컨텍스트 기반 응답을 사용할 수도 있습니다. 예를 들어, 환자가 음악 플레이어를 실행 중이면 사운드 레벨을 제어하거나 다음 노래로 전환 할 수있는 가능성을 제공 할 수 있습니다. 또한 MI 패러다임은 DOC 환자에서 검사해야합니다.

식물 상태 (VS) 또는 최소 의식 상태 (MCS)의 환자 진단은 어렵고 잘못된 분류가 종종 발생합니다. 2009 년 한 연구는 임상 적 합의와 신경 행동 평가 사이의 진단의 정확도를 비교했습니다 1 . 의료 팀의 임상 합의에 따라 VS로 진단 된 44 명의 환자 중 18 명 (41 %)이 Coma Recovery Scale-Revised (CRS-R)로 표준화 된 평가를 한 후 MCS에 속하는 것으로 나타났습니다. 이 결과는 VS로 진단 된 환자의 37 ~ 43 %가인지의 징후를 보인 이전의 연구와 일치하는 것으로 나타났습니다 2 , 3 . 분류 척도는 행동 관찰 또는 청각, 시각, 언어 및 운동 기능 평가, 의사 소통 및 각성 수준을 기준으로합니다. 두뇌 활동 데이터를 추가 할 수있는 새로운 기술은 beha에 의해 부과 된 제한을 극복하기위한 완벽한 도구입니다vioral 등급 척도. 환자는 등급 척도에 필요한 행동 변화를 일으키지 못함에도 불구하고 뇌 반응을 조절할 수 있습니다. Monti et al. 4 는 기능적 자기 공명 영상 (fMRI)이 의식 장애 (DOC)로 진단 된 5/54 명의 환자에서 운동 또는 공간 영상 작업을 상상하는 것과 관련된 혈액 산소 수준에 따른 반응의 자발적인 변화를 감지 할 수 있음을 입증했습니다. 그들 중 4 명은 이전에 MCS로 분류되었다. 따라서 소수의 경우에서 식물 상태에 대한 행동 기준을 충족시키는 환자는 잔여인지 기능과 심지어 의식 의식을 가지고 있습니다. Electroencephalography (EEG) 기반 BCIs는 또한 상상력이나 운동 운동의 시도로 인한 뇌 활동을 감지 할 수 있습니다. 또한 사전 정의 된 tas를 자발적으로 수행하여 인식을 나타낼 수 있는지 여부를 결정할 수있는 다른 BCI 패러다임이 있습니다케이. EEG 기반 BCI는 fMRI 기반 평가와 관련하여 다른 장점이 있습니다. 예를 들어, 뇌파 시스템은 훨씬 비용 효율적이고 휴대 가능하며 환자의 머리맡에서 쉽게 사용할 수 있습니다. 주요 비 침습적 BCI 접근법에는 느린 피질 전위 (SCP), P300, 안정 상태 시각 잠재력 (SSVEP) 및 모터 이미지 (MI). SCP는 낮은 정보 전송 속도를 제공하고 광범위한 교육이 필요합니다 (Wolpaw 외 ) 5 , SSVEP는 시각적주의가 필요합니다. 따라서 두 가지 방법 모두이 프로토콜에서 사용되지 않습니다. P300 speller로, Ortner et al. 5 는 장애인을 위해 70 %의 정확도에 도달했습니다. 이 숫자는 결국 증가 할 수 있습니다. 예를 들어 Turnip et al. 7 은 적응 형 신경망 분류기를 사용하여 P300 분류 정확도를 향상 시켰습니다. 이 프로토콜을 위해 우리는 MI 외에도 촉각 및 청각 P300 접근법을 선택했습니다.그것들은 시력없이 사용될 수 있고 각각은 독특한 이점을 가지고있다. MI는 비 시각적 인 P300 BCI보다 빠른 통신을 제공 할 수 있지만 P300 BCI는 거의 훈련이 필요하지 않습니다. 따라서이 복합 BCI 프로토콜은 DOC 환자를위한 EEG 기반 BCI 접근법 전체를 구현할 수 있습니다. 또한 작업이 상대적으로 빠르고 반복되기 쉽기 때문에 DOC 환자의 잘못된 분류 횟수를 줄이기 위해 각 환자마다 다른 접근법을 반복적으로 탐구 할 수 있습니다. 청각 P300, 두 자극기가있는 진동 촉각 P300, 세 자극기가있는 진동 촉각 P300, 그리고 (iv) MI의 4 가지 다른 BCI 접근법이 탐구되었다. 패러다임 I 청각 P300 접근법은 비정상적인 자극 (1,000 Hz 경고음)이 더 많은 표준 자극 (500 Hz 경고음)의 기차 내에서 무작위로 분배되는 청각 괴상 패러다임을 사용합니다. 패러다임 ii에서, 자극은 진동 촉 자극기를 통해 전달된다.at는 왼쪽과 오른쪽 손목에 있습니다. 왼쪽 손목의 촉각이 표준 자극을 전달하고 오른쪽 손목의 촉각이 편차 (표적) 자극을 전달합니다. 패러다임 iii의 경우, 추가 자극기가 피사체의 오른쪽 발목이나 등의 중간과 같은 다른 위치에 배치됩니다. 이 자극기는 표준 자극의 기차를 전달하는 반면, 왼손 및 오른 손목의 두 자극기는 비정상적인 자극을 전달합니다. 두 개의 진동 촉각 패러다임으로 의식을 평가하기 위해 피검자는 다른 자극을 무시하면서 이어폰을 통해 각 자극을 하나의 손목으로 조용히 세도록 지시받습니다. 무작위 매커니즘은 왼손 또는 오른 손목을 선택할지 여부를 결정하며, 각 달리기에는 각각 30 회 시도가 네 세트 있으며 각 시도마다 새로운 목표 손이 있습니다. 파라다임 i, ii 및 iii에 대해 다음 신호 처리가 수행됩니다. 256 Hz의 샘플링 주파수를 사용하여 8 개의 EEG 채널을 수집합니다. 편향된 자극의 확률은 1/8이다. 암탉e, 각각의 비정상적인 자극에 대해 7 개의 표준 자극이있을 것이다. 각 실행에는 총 480 개의 자극이 있습니다. 패러다임 i의 실행은 7 분 20 초가 걸리지 만 패러다임 ii 및 iii의 실행은 2 분 30 초가 걸립니다. 환자가 각각의 비정상적인 자극을 조용히 계산하면 자극은 자극 발병 후 약 300 ms의 양성 피크 인 P300을 포함하여 몇 가지 ERP (Event-Related Potential)를 유도합니다. 각 경고음은 100ms 지속됩니다. 각 자극 시험을 위해 신호 처리를 위해 신호음이 울리기 전 100ms와 600ms의 창이 저장됩니다. 그런 다음 데이터를 12 배로 다운 샘플링하여 60 ms 후 자극 간격 동안 12 개의 샘플을 얻습니다. 마지막으로, 모든 샘플 시간 채널 피쳐는 선형 판별 분석 8에 입력되어 12 x 8 = 96 피쳐가됩니다. 정확도 플롯 ( 그림 1 및 2 )을 계산하기 위해 다음 절차를 10 번 반복하고 결과를 하나의 단일 플롯으로 평균화합니다. 이탈 및 표준 시험두 개의 동일한 크기의 풀에 임의로 할당됩니다. 하나의 풀은 분류자를 훈련시키는 데 사용되고, 다른 풀은 분류자를 테스트하는 데 사용됩니다. 분류기는 테스트 풀에서 평균화 된 자극의 증가하는 수에 대해 테스트됩니다. 처음에는 일탈적이고 일곱 가지 표준 자극 만 테스트합니다. 분류기가 편차 자극을 올바르게 감지하면 결과 정확도는 100 %이고 그렇지 않은 경우 0 %입니다. 3 개의 편차 자극과 21 개의 표준 자극에 대해 2 개의 평균 편차 자극과 14 개의 평균 표준 자극에 대해서도 동일하게 수행되며, 전체 시험 풀이 사용될 때까지 계속됩니다. 이것은 30 개의 단일 값의 플롯을 생성합니다 (테스트 풀에서 30 개의 편차가있는 자극에 대해). 각각 100 % 또는 0 %입니다. 10 개의 단일 플롯을 평균하면 0 %에서 100 % 사이의 값이됩니다. 자극의 평균이 데이터의 무작위 노이즈를 감소시키기 때문에 평균 자극 수를 늘리면 피사체가 작업을 수행 할 수있는 경우 정확도가 높아집니다. 확률 수준을 훨씬 능가하는 정확도 (12.5 %)는 피험자에서 P300 반응이 추출 될 수 있고 피험자의 뇌에서 반응이 나타났다는 것을 보여줍니다. 패러다임 i와 ii는 의식을 평가하는 데에만 사용할 수 있습니다. 평가 중에 도달 한 정확도가 40 %보다 높으면 패러다임 iii 또는 iv의 의사 소통을 계속 사용할 수 있습니다. 패러다임 iii의 의사 소통 과제에서, 피실험자는 &quot;예&quot;라고 답하거나 &quot;아니오&quot;라고 답하기를 원할 경우 왼편의 자극에 집중하기로 선택한다. 분류기는 사용자가 집중하고있는 손을 감지하고 대답을 표시합니다. Paradigm iv는 각각 8 초 동안 1 초의 휴식으로 분리 된 120 개의 시행을 기록합니다.이 결과는 전체 세션 시간 중 10 초 120 = 18 분입니다. 패러다임 IV는 감각 운동 피질에 분포 된 16 개의 EEG 채널을 사용합니다. 샘플링 주파수는 256Hz입니다. 각 시험은 이어폰을 통해 제시되는 신호로 시작하여 피사체에 지시합니다.왼손 또는 오른손을 움직이는 것을 상상해보십시오. 왼쪽 및 오른쪽 명령 순서는 무작위로 지정됩니다. 신호 전처리의 경우 CSP (Common Spatial Patterns) 10 , 12 , 13의 방법 이 사용됩니다. 이 방법은 한 클래스의 분산을 최소화하면서 다른 클래스의 분산을 최대화하도록 설계된 공간 필터 세트를 산출합니다. 이 결과는 선형 판별 분석에 의해 분류 된 4 가지 특징을 제공합니다 8 . 전체 분류 절차는 건강한 사용자 (13) 훈련의 60 분 후 80.7 %의 그랜드 평균 분류 정확도를 보여주는 최근의 간행물에 자세히 설명되어 있습니다. 정확도 계산은 교차 검증을 통해 수행됩니다. 이는 데이터 샘플을 상보적인 하위 집합으로 분할하고 하나의 하위 집합 (학습 풀)에 대한 분석을 수행하고 다른 하위 집합 (tes팅 풀). 데이터를 풀로 분리하기 전에 아티팩트가 포함 된 시험이 거부됩니다. 시험 기간 중에 진폭의 절대 값이 100μV를 초과하면 시험은 인공물을 포함하는 것으로 간주됩니다. 정확도는주의 신호음이 울린 후 1.5 초, 재판이 끝날 때까지 0.5 초 간격으로 테스트 풀의 모든 동작에 대해 계산됩니다. 각 단계 및 각 시험에 대해 분류 결과는 100 또는 0 %입니다. 테스트 풀의 모든 테스트의 정확도는 각 단일 단계에 대해 평균화되어 0 %에서 100 % 사이의 정확도 수준을 나타냅니다. 마지막으로 교차 유효성 검사 결과의 10 번의 반복 평균이 정확도 플롯에 표시됩니다. 예제는 그림 3 과 4 에서 볼 수 있습니다. 플롯은 왼손 (노란색), 오른손 (파란색) 및 모든 움직임을 함께 (녹색) 이미징 이동을 위해 분리됩니다. 마젠타 색의 수평선은 신뢰 한계를 나타내며,ds는 분석에 사용 된 시도 횟수에 대한 것입니다. 총 재판 횟수에서 거부 된 재판 건수를 뺀 숫자입니다. 그것은 Clopper Pearson 방법 9를 사용하여 95 % 신뢰 구간을 보여줍니다. 해당 선 위의 정확도 수준은 결과가 통계적으로 유의미 함을 의미합니다 (알파 &lt;0.05).

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="673">
	<tbody>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">g.USBamp</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">Biosignal amplifier</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">Power supply</td>
			<td style="width:133px;">GlobTek Inc.</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">Medical mains power supply for the g.USBamp</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">USB cable</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">Connects the g.USBamp to the computer</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">EEG electrodes gSCARABEO</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">16</td>
			<td style="width:265px;">Active EEG electrodes</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">EEG electrode gSCARABEOgnd</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">passive ground electrode</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">EEG electrode g.GAMMAearclip</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">active reference electrode</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">g.GAMMAbox</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">Connects the amplifier to the EEG electrodes</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">g.USBampGAMMAconnector</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">Connects the g.GAMMAbox to the g.USBamp</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">EEG cap</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">To position electrodes</td>
		</tr>
		<tr height="63">
			<td height="63" style="height:63px;width:169px;">Computer</td>
			<td style="width:133px;">Hewlett-Packard</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">To run the software. Alternatively computers from other manufacturers could be used.</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">g.VIBROstim</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">3</td>
			<td style="width:265px;">Tactors for sensory stimulation</td>
		</tr>
		<tr height="90">
			<td height="90" style="height:90px;width:169px;">Audio trigger adapter box</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">To split up the audio signal into audio commands for the headphones and trigger signals. This box connects to the amplifier.</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">Anti static wrist band</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">To suppress noise in the EEG</td>
		</tr>
		<tr height="65">
			<td height="65" style="height:65px;width:169px;">Trigger cable</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">To connect the audio trigger adapter box and the g.STIMbox to the g.USBamp</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">Audio connector cable</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">Audio cable to connect the audio trigger adapter box to the computer</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">Hardlock</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">To run the software</td>
		</tr>
		<tr height="65">
			<td height="65" style="height:65px;width:169px;">SE215-K</td>
			<td style="width:133px;">Shure Europe GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">Noise suppressing earphones. Alternatively other earphones could be used.</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">g.STIMbox</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">Driver box for tactile stimulators</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">mindBEAGLE software</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">software package</td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="42" style="height:42px;width:169px;">g.GAMMAgel</td>
			<td style="width:133px;">g.tec medical engineering GmbH</td>
			<td style="width:107px;">1</td>
			<td style="width:265px;">conductive electrode gel</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

assessment and communication for people with disorders of consciousness

이 실험에서는 두 가지 응용 프로그램을 위해 설계된 하이브리드 브레인 - 컴퓨터 인터페이스 (BCI) 기반 패러다임을 보여줍니다. 즉, 모터 반응을 제공 할 수없는 사람들의 의식 수준을 평가하고, 두 번째 단계에서는 커뮤니케이션 채널을 수립합니다 이 사람들은 &#39;예&#39;또는 &#39;아니오&#39;로 질문에 대답 할 수 있습니다. 패러다임 집합은 첫 번째 단계에서 기본 응답을 테스트하고 첫 번째 테스트가 성공적이면보다 포괄적 인 작업을 계속 수행하도록 설계되었습니다. 후자의 과제는 더 많은인지 기능을 필요로하지만 기본적인 테스트에서는 불가능한 통신을 제공 할 수 있습니다. 모든 평가 테스트는 알고리즘이 주어진 작업에 대한 환자의 두뇌 반응을 감지 할 수 있었는지를 보여주는 정확도 플롯을 생성합니다. 정확도 수준이 중요도 수준을 넘어서는 경우 주체가 작업을 이해하고 명령 p의 순서를 따를 수 있다고 가정합니다이어폰을 통해 피사체에 분개. 이 작업을 수행하려면 사용자가 특정 자극에 집중하거나 왼손 또는 오른손을 움직이는 것을 상상해야합니다. 모든 작업은 사용자가 시각적 양식을 사용할 수 없다는 가정하에 설계되어 사용자에게 제시되는 모든 자극 (지침, 신호 및 피드백 포함)은 청각 또는 촉각입니다.

그림 1 &amp; 2 는 두 가지 P300 평가 실행 (패러다임 i, ii 및 iii)의 결과를 보여줍니다. 그림 1 에서 정확도는 100 %에 도달했습니다. 따라서 피험자의 뇌는 성공적인 업무 완료를 분명하게 나타 냈습니다. 그림 2 에서 정확도는 12.5 %의 기회 수준 부근에서 변동합니다. 작업에 대한 신뢰할 수있는 뇌 반응은 감지되지 않았습니다. 정확도가 떨어지면 모든 전극과 커넥터에서 뇌파 신호 품질을 다시 확인하는 것이 좋습니다. 정확도가 12.5 % 인 결과는 EEG는 얻지 않고 단순히 백색 잡음 만 얻으면 나타납니다. 정확도가 시험 횟수에 따라 증가하지만 40 %보다 높지 않으면 약한 뇌 반응 만이 발견됩니다. 이 경우 원시 데이터 범위를 사용하여 신호의 아티팩트를 조사하는 것이 좋습니다. 다른 날, 다른 시간에 절차를 반복하는 것이 좋습니다. 환자는다른 시간에 더 반응하고 더 나은 결과를 생성합니다. 그림 3 &amp; 4 는 패러다임 4의 대표적인 결과를 보여준다. 유의 수준은 마젠타 색 선으로 표시됩니다. 빨간색 수직선은 명령 시작 시간을 표시합니다. 명령이 표시되기 전에 (빨간색 수직선) 두 플롯의 정확도는 약 50 %입니다. 이때 환자는 명령이 &quot;LEFT&quot;또는 &quot;RIGHT&quot;인지 여부를 알지 못하므로 올바른 상상력을 발휘할 수 없습니다. 그림 3 에서 명령 제시 후 정확도가 90 % 이상으로 증가합니다. 이것은 그가 무작위 명령을 수행 할 수 있었기 때문에 그 사람이 의식적으로 알고 있다는 것을 의미합니다. 그림 4 에서 분류 정확도는 약 50 % 변동합니다. 이는 시스템이 제시된 명령에 따라 MI를 감지하지 못했음을 의미합니다. MI 패러다임은 BCI에서 도전적 일 수 있습니다.이 esearch은하지 이후의 모든 사용자는 훈련없이 MI BCI를 제어 할 수 있으며, 소수도 훈련 (11)와 제어를 달성 할 수 없다. 따라서이 경우 정확도가 낮 으면 환자가 최소한 훈련없이 MI를 통해 BCI를 제어 할 수 없다는 것을 의미 할 수 있습니다. 또한 위에서 설명한 것처럼 나쁜 결과가 나면 신호 품질을 확인하는 것이 좋습니다. 그림 5 는 패러다임 iii 및 iv로 수행 할 수있는 통신 실행의 결과를 보여줍니다. 렌즈는이 예에서 &quot;예&quot;인 감지 된 대답을 표시합니다. 대답이 &#39;아니요&#39;인 경우 렌즈가 &#39;아니요&#39;로 이동합니다. 시스템이 응답을 감지 할 수 없으면 렌즈는 두 가지 가능한 대답의 중간에있게됩니다. 렌즈가 답변 중간에 있으면 잘못된 분류기를 선택했을 수 있습니다. 설정 창에서 다른 분류자를 사용하는 것이 좋습니다. <p class="jove_content" fo:keep-together.within-page = &quot;1&quot;&gt; 긴 세션으로 환자가 소진되었을 수 있습니다. 의사 소통을 통해 더 나은 결과를 얻으려면 평가를 최소화하고 의사 소통을 위해 설명한 단계를 가능한 빨리 진행하는 것이 좋습니다. 이것은 촉각 적 통신을위한 4 단계 및 5 단계와 MI 통신을위한 6 및 7 단계가 될 것입니다. <img alt="그림 1" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig1.jpg" /> 그림 1. 패러다임 i, ii, &amp; iii에 대한 정확도 플롯. 우수한 성능으로 정확도가 100 %에 도달합니다. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig1large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 2" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig2.jpg" /> 그림 2. 패러다임 i, ii, &amp; iii에 대한 또 다른 정확도 플롯. 이번에는 브래지어가 없습니다.<html> 응답으로 시스템에서 감지 할 수 있습니다. 따라서 정확도는 12.5 %의 기회 수준 부근에서 변동합니다. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig2large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 3" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig3.jpg" /> 그림 3. Paradigm iv (MI)의 정확도 플롯. 이 예제에서는 정확도가 90 %를 초과합니다. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig3large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a> <img alt="그림 4" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig4.jpg" /> 그림 4. Paradigm iv (MI)의 정확도 플롯. 뇌 반응은 시스템에 의해 감지 될 수 없었다. 따라서 정확도는 50 %의 기회 수준 부근에서 변동합니다.ttp : //ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig4large.jpg &quot;target =&quot;_ blank &quot;&gt;이 그림의 확대 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오. <img alt="그림 5" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig5.jpg" /> 그림 5. 통신 태스크의 결과. 렌즈는 감지 된 대답을 &quot;예&quot;라고 표시합니다. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig5large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

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Assessment and Communication for People with Disorders of Consciousness

With this experiment, one might be able to detect consciousness in people with disorders of consciousness. Furthermore, the approach can create a simple communication channel that enables people to give simple YES/NO answers to questions.

의식 불명의 사람들을위한 평가와 의사 소통

In this experiment, we demonstrate a suite of hybrid Brain-Computer Interface (BCI)-based paradigms that are designed for two applications: assessing the ...

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Research

JoVE Journal

Neuroscience

8.9K 조회수.  Guger Technologies OG. With this experiment, one might be able to detect consciousness in people with disorders of consciousness. Furthermore, the approach can create a simple communication channel that enables people to give simple YES/NO answers to questions.

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Fluorescence Recovery After Photobleaching (FRAP) of Fluorescence Tagged Proteins in Dendritic Spines of Cultured Hippocampal Neurons

FRAP has been used to quantify the mobility of GFP-tagged proteins. Using a strong excitation laser, the fluorescence of a GFP-tagged protein is bleached in the region of interest. The fluorescence of the region recovers when the unbleached GFP-tagged protein from outside of the region diffuses into the region of interest. The mobility of the protein is then analyzed by measuring the fluorescence recovery rate. This technique could be used to characterize protein mobility and turnover rate.
In this study, we express the (enhanced green fluorescent protein) EGFP vector in cultured hippocampal neurons. Using the Zeiss 710 confocal microscope, we photobleach the fluorescence signal of the GFP protein in a single spine, and then take time lapse images to record the fluorescence recovery after photobleaching. Finally, we estimate the percentage of mobile and immobile fractions of the GFP in spines, by analyzing the imaging data using ImageJ and Graphpad softwares.
This FRAP protocol shows how to perform a basic FRAP experiment as well as how to analyze the data.

Fluorescence Recovery After Photobleaching FRAP of Fluorescence Tagged Proteins in Dendritic Spines of Cultured Hippocampal Neurons

FRAP has been used to quantify the mobility of Green Fluorescence Protein (GFP)-tagged proteins in cultured cells. We examined the mobile/immobile fractions of the GFP by analyzing the fluorescence recovery percentage after photobleaching. In this study, FRAP was performed at spines of hippocampal neurons.

교양 Hippocampal 뉴런의 돌기 쪽이에서 형광 단백질의 태그 Photobleaching 후 형광 복구 (FRAP)

FRAP has been used to quantify the mobility of GFP-tagged proteins. Using a strong excitation laser, the fluorescence of a GFP-tagged protein is bleached ...

연구

신경과학

Dissection of Adult Mouse Utricle and Adenovirus-mediated Supporting-cell Infection

Hearing loss and balance disturbances are often caused by death of mechanosensory hair cells, which are the receptor cells of the inner ear. Since there is no cell line that satisfactorily represents mammalian hair cells, research on hair cells relies on primary organ cultures. The best-characterized in vitro model system of mature mammalian hair cells utilizes organ cultures of utricles from adult mice (Figure 1) 1-6. The utricle is a vestibular organ, and the hair cells of the utricle are similar in both structure and function to the hair cells in the auditory organ, the organ of Corti. The adult mouse utricle preparation represents a mature sensory epithelium for studies of the molecular signals that regulate the survival, homeostasis, and death of these cells.
Mammalian cochlear hair cells are terminally differentiated and are not regenerated when they are lost. In non-mammalian vertebrates, auditory or vestibular hair cell death is followed by robust regeneration which restores hearing and balance functions 7, 8. Hair cell regeneration is mediated by glia-like supporting cells, which contact the basolateral surfaces of hair cells in the sensory epithelium 9, 10. Supporting cells are also important mediators of hair cell survival and death 11. We have recently developed a technique for infection of supporting cells in cultured utricles using adenovirus. Using adenovirus type 5 (dE1/E3) to deliver a transgene containing GFP under the control of the CMV promoter, we find that adenovirus specifically and efficiently infects supporting cells. Supporting cell infection efficiency is approximately 25-50%, and hair cells are not infected (Figure 2). Importantly, we find that adenoviral infection of supporting cells does not result in toxicity to hair cells or supporting cells, as cell counts in Ad-GFP infected utricles are equivalent to those in non-infected utricles (Figure 3). Thus adenovirus-mediated gene expression in supporting cells of cultured utricles provides a powerful tool to study the roles of supporting cells as mediators of hair cell survival, death, and regeneration.

Mechanosensory hair cells are the receptor cells of the inner ear. The best-characterized in vitro model system of mature mammalian hair cells utilizes organ cultures of utricles from adult mice. We present the dissection of the adult mouse utricle, and we demonstrate adenovirus-mediated infection of supporting cells in cultured utricles.

성인 마우스 Utricle 및 아데노 바이러스 - 매개 지원하는 세포 감염의 해부

Hearing loss and balance disturbances are often caused by death of mechanosensory hair cells, which are the receptor cells of the inner ear.  Since there ...

Retrograde Loading of Nerves, Tracts, and Spinal Roots with Fluorescent Dyes

Retrograde labeling of neurons is a standard anatomical method1,2 that has also been used to load calcium and voltage-sensitive dyes into neurons3-6. Generally, the dyes are applied as solid crystals or by local pressure injection using glass pipettes. However, this can result in dilution of the dye and reduced labeling intensity, particularly when several hours are required for dye diffusion. Here we demonstrate a simple and low-cost technique for introducing fluorescent and ion-sensitive dyes into neurons using a polyethylene suction pipette filled with the dye solution. This method offers a reliable way for maintaining a high concentration of the dye in contact with axons throughout the loading procedure.

We describe a simple and low cost technique for introducing high concentration of fluorescent and calcium-sensitive dyes into neurons or any neuronal tract using a polyethylene suction pipette.

신경, 책자, 그리고 형광 염료와 척수 뿌리 역행로드

Retrograde labeling of neurons is a standard anatomical method1,2 that has also been used to load calcium and voltage-sensitive dyes into neurons3-6. ...

Direct Visualization of the Murine Dorsal Cochlear Nucleus for Optogenetic Stimulation of the Auditory Pathway

Investigation into the use of virus-mediated gene transfer to arrest or reverse hearing loss has largely been relegated to the peripheral auditory system. Few studies have examined gene transfer to the central auditory system. The dorsal cochlear nucleus (DCN) of the brainstem, which contains second order neurons of the auditory pathway, is a potential site for gene transfer. In this protocol, a technique for direct and maximal exposure of the murine DCN via a posterior fossa approach is demonstrated. This approach allows for either acute or survival surgery. Following direct visualization of the DCN, a host of experiments are possible, including injection of opsins into the cochlear nucleus and subsequent stimulation by an optical fiber coupled to a blue light laser.&#160;Other neurophysiology experiments, such as electrical stimulation and neural injector tracings are also feasible.&#160;The level of visualization and the duration of stimulation achievable make this approach applicable to a wide range of experiments.

The goal of this protocol is to outline a surgical approach to provide direct access to the dorsal cochlear nucleus in a murine model.

청각 통로의 Optogenetic 자극에 대한 쥐의 등쪽 달팽이 핵의 직접 시각화

Investigation into the use of virus-mediated gene transfer to arrest or reverse hearing loss has largely been relegated to the peripheral auditory system. ...

High-Resolution Quantitative Immunogold Analysis of Membrane Receptors at Retinal Ribbon Synapses

Retinal ganglion cells (RGCs) receive excitatory glutamatergic input from bipolar cells. Synaptic excitation of RGCs is mediated postsynaptically by NMDA receptors (NMDARs) and AMPA receptors (AMPARs). Physiological data have indicated that glutamate receptors at RGCs are expressed not only in postsynaptic but also in perisynaptic or extrasynaptic membrane compartments. However, precise anatomical locations for glutamate receptors at RGC synapses have not been determined. Although a high-resolution quantitative analysis of glutamate receptors at central synapses is widely employed, this approach has had only limited success in the retina. We developed a postembedding immunogold method for analysis of membrane receptors, making it possible to estimate the number, density and variability of these receptors at retinal ribbon synapses. Here we describe the tools, reagents, and the practical steps that are needed for: 1) successful preparation of retinal fixation, 2) freeze-substitution, 3) postembedding immunogold electron microscope (EM) immunocytochemistry and, 4) quantitative visualization of glutamate receptors at ribbon synapses.

The postembedding immunogold method is one of the most effective ways to provide high-resolution analyses of the subcellular localization of specific molecules. Here we describe a protocol to quantitatively analyze glutamate receptors at retinal ribbon synapses.

망막 리본 시냅스에서 막 수용체의 고해상도 양이 Immunogold 분석

Retinal ganglion cells (RGCs) receive excitatory glutamatergic input from bipolar cells. Synaptic excitation of RGCs is mediated postsynaptically by NMDA ...

Somatosensory Event-related Potentials from Orofacial Skin Stretch Stimulation

Cortical processing associated with orofacial somatosensory function in speech has received limited experimental attention due to the difficulty of providing precise and controlled stimulation. This article introduces a technique for recording somatosensory event-related potentials (ERP) that uses a novel mechanical stimulation method involving skin deformation using a robotic device. Controlled deformation of the facial skin is used to modulate kinesthetic inputs through excitation of cutaneous mechanoreceptors. By combining somatosensory stimulation with electroencephalographic recording, somatosensory evoked responses can be successfully measured at the level of the cortex. Somatosensory stimulation can be combined with the stimulation of other sensory modalities to assess multisensory interactions. For speech, orofacial stimulation is combined with speech sound stimulation to assess the contribution of multi-sensory processing including the effects of timing differences. The ability to precisely control orofacial somatosensory stimulation during speech perception and speech production with ERP recording is an important tool that provides new insight into the neural organization and neural representations for speech.

This paper introduces a method for obtaining somatosensory event-related potentials following orofacial skin stretch stimulation. The current method can be used to evaluate the contribution of somatosensory afferents to both speech production and speech perception.

구강 안면 피부 스트레치 자극에서 체성 감각 이벤트 관련 우수

Cortical processing associated with orofacial somatosensory function in speech has received limited experimental attention due to the difficulty of ...

Utilizing 3D Printing Technology to Merge MRI with Histology: A Protocol for Brain Sectioning

Magnetic resonance imaging (MRI) allows for the delineation between normal and abnormal tissue on a macroscopic scale, sampling an entire tissue volume three-dimensionally. While MRI is an extremely sensitive tool for detecting tissue abnormalities, association of signal changes with an underlying pathological process is usually not straightforward. In the central nervous system, for example, inflammation, demyelination, axonal damage, gliosis, and neuronal death may all induce similar findings on MRI. As such, interpretation of MRI scans depends on the context, and radiological-histopathological correlation is therefore of the utmost importance. Unfortunately, traditional pathological sectioning of brain tissue is often imprecise and inconsistent, thus complicating the comparison between histology sections and MRI. This article presents novel methodology for accurately sectioning primate brain tissues and thus allowing precise matching between histology and MRI. The detailed protocol described in this article will assist investigators in applying this method, which relies on the creation of 3D printed brain slicers. Slightly modified, it can be easily implemented for brains of other species, including humans.

The overall goal of this protocol is to accurately align magnetic resonance imaging (MRI) image volumes with histology sections via the creation of customized 3D-printed brain holders and slicer boxes.

3D 인쇄 기술을 활용하여 조직학과 MRI를 병합하기 : 두뇌를위한 프로토콜 단면

Magnetic resonance imaging (MRI) allows for the delineation between normal and abnormal tissue on a macroscopic scale, sampling an entire tissue volume ...

Electroencephalographic, Heart Rate, and Galvanic Skin Response Assessment for an Advertising Perception Study: Application to Antismoking Public Service Announcements

The evaluation of advertising, products, and packaging is traditionally performed through methods based on self-reports and focus groups, but these approaches often appear poorly accurate in scientific terms. Neuroscience is increasingly applied to the investigation of the neurophysiological bases of the perception of and reaction to commercial stimuli to support traditional marketing methods. In this context, a particular sector or marketing is represented by public service announcements (PSAs). The objective of this protocol is to apply electroencephalography (EEG) and autonomic signal analysis to study responses to selected antismoking PSAs. Two EEG indices were employed: the frontal alpha band EEG asymmetry (the Approach Withdrawal (AW) index) and the frontal theta (effort index). Furthermore, the autonomic Emotional Index (EI) was calculated, as derived from the Galvanic Skin Response (GSR) and Heart Rate (HR) signals. The present protocol describes a series of operational and computational steps required to properly estimate, through the aforementioned indices, the emotional and cerebral reaction of a group of subjects towards a selected number of antismoking PSAs. In particular, a campaign characterized by a symbolic communication style (classified as "awarded" on the basis of the prizes received by specialized committees) obtained the highest approach values, as estimated by the AW index. A spot and an image belonging to the same PSA campaign based on the "fear arousing appeal" and with a narrative/experiential communication style (classified as "effective" on the basis of the economical/health-related improvements promoted) reported the lowest and highest effort values, respectively. This is probably due to the complexity of the storytelling (spot) and to the immediateness of the image (a lady who underwent a tracheotomy). Finally, the same "effective" campaign showed the highest EI values, possibly because of the empathy induced by the testimonial and the explicitness of the message.

The following protocol describes a series of operational and computational steps required to properly estimate the emotional and cerebral reaction of a group of subjects towards a selected number of Public Service Announcements (PSAs) against smoking, aired in the USA and Europe during the period between 1998 and 2015.

Electroencephalographic, 심장 박동, 그리고 동전기 피부 반응 평가 광고 인식에 대 한 연구: 금연 공공 서비스 공지 사항 응용 프로그램

The evaluation of advertising, products, and packaging is traditionally performed through methods based on self-reports and focus groups, but these ...

A Familiarization Protocol Facilitates the Participation of Children with ASD in Electrophysiological Research

This paper includes a detailed description of a familiarization protocol, which is used as an integral component of a larger research protocol to collect electroencephalography (EEG) data and Event-Related Potentials (ERPs). At present, the systems available for the collection of high-quality EEG/ERP data make significant demands on children with developmental disabilities, such as those with an Autism Spectrum Disorder (ASD). Children with ASD may have difficulty adapting to novel situations, tolerating uncomfortable sensory stimuli, and sitting quietly. This familiarization protocol uses Evidence-Based Practices (EBPs) to increase research participants&#39; knowledge and understanding of the specific activities and steps of the research protocol. The tools in this familiarization protocol are a social narrative, a visual schedule, the Premack principle, role-playing, and modeling. The goal of this familiarization protocol is to increase understanding and agency and to potentially reduce anxiety for child participants, resulting in a greater likelihood of the successful completion of the research protocol for the collection of EEG/ERP data.

Electrophysiological research is an important tool for identifying biomarkers of developmental disorders, including Autism Spectrum Disorders (ASD), but data collection in these populations remains challenging. This work presents a familiarization protocol to accompany research that includes electroencephalography (EEG) to improve the likelihood of collecting EEG data from children with ASD.

익숙 함 프로토콜은 ASD를 가진 아이들의 전기 생리학 연구 참여 촉진

This paper includes a detailed description of a familiarization protocol, which is used as an integral component of a larger research protocol to collect ...

Isolation of Adult Spinal Cord Nuclei for Massively Parallel Single-nucleus RNA Sequencing

Probing an individual cell&#39;s gene expression enables the identification of cell type and cell state. Single-cell RNA sequencing has emerged as a powerful tool for studying transcriptional profiles of cells, particularly in heterogeneous tissues such as the central nervous system. However, dissociation methods required for single cell sequencing can lead to experimental changes in the gene expression and cell death. Furthermore, these methods are generally restricted to fresh tissue, thus limiting studies on archival and bio-bank material. Single nucleus RNA sequencing (snRNA-Seq) is an appealing alternative for transcriptional studies, given that it accurately identifies cell types, permits the study of tissue that is frozen or difficult to dissociate, and reduces dissociation-induced transcription. Here, we present a high-throughput protocol for rapid isolation of nuclei for downstream snRNA-Seq. This method enables isolation of nuclei from fresh or frozen spinal cord samples and can be combined with two massively parallel droplet encapsulation platforms.

Here, we present a protocol to rapidly isolate high-quality nuclei from the fresh or frozen tissue for downstream massively parallel RNA sequencing. We include detergent-mechanical and hypotonic-mechanical tissue disruption and cell lysis options, both of which can be used for isolation of nuclei.

대규모 병렬 단일 핵 RNA 시퀀싱에 대 한 성인 척수 핵의 절연

Probing an individual cell&#39;s gene expression enables the identification of cell type and cell state. Single-cell RNA sequencing has emerged as a ...