EEG 스펙트럼 및 이벤트 관련 잠재력을 비교하면 ERPS가 데이터베이스와 비교하여 뇌 기능에 대한 중요한 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 기술의 장점은 비침습적, 저렴, 그리고 과학 연구의 큰 숫자에 관련 될 수 있다는 것입니다. 이러한 기술을 시연하는 것은 마리아 다니엘슨(Maria Danielsen)이 될 것이며, 심리학 후보자로 약 2년 동안 우리 클리닉에서 기술자로 일했습니다.
해당 EEG 데이터 파일을 만들려면 소프트웨어에서 파일 및 새 파일을 클릭합니다. 피사체의 카드가 화면에 나타납니다. 모든 적절한 정보를 작성한 후 피사체의 머리에 있는 nasion-inion 거리를 측정합니다.
전두엽 극 전극의 중심은 나침보다 이 거리의 10%의 수평 선에 떨어져야 합니다. 귓불에 피부 준비 젤을 바르고 전도성 전극 젤로 이어 전극 컵을 채웁니다. 귀 전극을 부착하고 정면 극의 중앙에 배치 된 전두엽 극 전극으로 머리에 대칭적으로 캡을 배치합니다.
캡을 가능한 한 아래로 당겨 머리에 가깝게 고정하고 허리띠를 가슴 주위에 놓습니다. 캡에 연결된 푸시 버튼을 이 대역에 고정하여 테스트 중에 캡과 전극이 움직이지 않도록 하고 캡 케이블 및 이어 케이블을 증폭기에 연결합니다. 다음으로 임피던스 아이콘의 WinEEG 메뉴 컨트롤을 클릭하고 주사기를 젤로 채웁니다.
주사기를 사용하여 모든 전극 구멍을 채웁니다. 검은 원이 노란색일 때 임피던스는 괜찮습니다. 20개의 구멍이 모두 노란색으로 되어 있고 개별 구멍 간의 색상 차이가 작을 때 장비가 준비됩니다.
장비가 제대로 배치되면 시작 버튼을 클릭하여 EEG 모니터링을 시작하고 피사체에 테스트가 약 1시간이 걸릴 것임을 알립니다. 피사체에게 눈을 감고 편안한 의자에서 휴식을 취하고 빨간색 원을 클릭하여 EEG를 획득하도록 요청하십시오. 다음을 클릭한 후 눈을 감고 등록을 시작합니다.
3분 후 잠시 멈추고 피사체에게 눈을 뜨게 하고, 휴식을 취하고 앞의 화면을 보세요. 그런 다음 빨간색 원을 클릭하여 등록을 계속합니다. 3분 후 중지를 클릭하고 저장합니다.
EEG 레코딩을 시작하기 전에 피사체가 오른손에 버튼 스위치를 잡고 작업 메뉴를 엽니다. 피사체 앞의 보조 컴퓨터에서 VCPT를 선택합니다. 피사체에 사진이 첫 번째 그림이 1초 후에 두 번째 그림이 잇따르고 3초 후에 동일한 패턴에 따라 새 쌍이 나타날 것임을 알려줍니다.
두 동물이 동일한 AA 조합이 나타날 때마다 피사체에 가능한 한 빨리 마우스 버튼을 클릭하도록 지시합니다. AP, PP 또는 AH 조합에서 마우스 버튼을 누르지 않도록 피사체에 지시합니다. PH 조합의 임의의 사운드를 무시하도록 피사체에 알립니다.
지침을 전달한 후 Enter를 눌러 약 2~5분 동안 작업을 실행하여 이동/nogo 작업에 대한 주제를 훈련시다. 교육 작업이 끝나면 슬레이브 모드 옵션으로 스위치를 선택합니다. 실험을 시작하려면 주 컴퓨터의 레코딩 메뉴에서 EEG 획득 옵션을 선택합니다.
녹음 메뉴에서 자극 프리젠 테이션 프로그램을 선택합니다. 자극 프리젠 테이션 프로그램 옵션이 강조 표시됩니다. VCPT를 선택하고 보조 컴퓨터에서 자극 프레젠테이션을 시작합니다.
400개의 모든 시험이 완료되면 등록을 종료하기 전에 일시 중지, 중지 및 저장을 푸시합니다. 데이터에서 눈 이동 아티팩트를 제거하려면 조각의 시작 부분에 있는 시간 막대를 왼쪽 단추로 클릭하여 관심의 EEG 조각을 선택하고 조각 끝에 있는 시간 막대를 마우스 오른쪽 단추로 클릭합니다. 전체 조각이 노란색으로 강조 표시됩니다.
HBI 참조 데이터베이스와 개별 스펙트럼 및 이벤트 관련 잠재력을 비교할 수 있도록 하려면 독립적인 구성 요소 분석 방법을 선택하고 눈 깜박임 및 수평 눈 움직임과 관련된 토포그래피를 선택합니다. 그런 다음 확인을 클릭하여 선택을 수락하고 분석 메뉴에서 마크 아티팩트 절차를 구현합니다. EEG 스펙트럼을 계산하려면 분석 메뉴에서 열린 눈이나 눈을 선택하여 EEG 스펙트럼과 관심 있는 조각을 선택하고 확인을 클릭합니다. 그런 다음 분석 메뉴에서 비교를 선택하여 개별 스펙트럼을 데이터베이스와 비교합니다.
이벤트 관련 잠재 고객을 계산하려면 일반적인 평균 몽타주에서 EEG VCPT 파일을 선택하고 분석 메뉴에서 계산 ERP를 클릭합니다. 확인을 클릭합니다. ERP 계산의 매개 변수를 묘사하는 창이 나타납니다. 그래프 위에 있는 네 개의 작은 창에서 하나, 2, 3 및 4개의 레이블이 지정된 경우 한 창에 대한 관심 있는 구성 요소와 다른 창의 없음 옵션을 선택합니다.
오른쪽 세로 메뉴에서 관심 있는 시간 간격을 선택합니다. 이벤트 관련 잠재 고객을 위해 웨이브를 매핑하려면 그래프의 x축을 따라 선택한 시간에 마우스 오른쪽 단추를 클릭합니다. 그런 다음 맵을 해제하고 선택합니다.
해당 맵이 페이지 하단에 표시됩니다. 누락 횟수, 커미션, A-a GO에 대한 평균 반응 시간 및 실시간 가변성을 보려면 이벤트 관련 잠재 기능 창에서 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 그룹 정보를 선택합니다. a-a-GO 라인은 누락 오류, 반응 시간 및 반응 시간 변동성의 수를 나타낸다.
A-p NoGO 라인은 커미션 오류 수를 표시합니다. 분석에서 비교를 선택합니다. 그런 다음 오른쪽 창에서 피사체의 파일과 비교 파일을 선택하고 확인을 클릭합니다. 이벤트 관련 잠재 잠재력을 참조 데이터베이스와 비교하려면 분석 메뉴에서 결과 비교를 선택하고 주체파일 및 HBI 데이터베이스를 선택합니다.
그런 다음 관심 의 시점과 채널에서 마우스 오른쪽 단추를 클릭하여 참조에서 편차의 유의 수준을 얻습니다. 이벤트 관련 잠재적 차이를 평가하기 위한 그룹을 선택하려면 화살표를 하나씩 클릭합니다. 이벤트 관련 잠재 고객을 보려면 두 가지를 클릭합니다.
차이를 보려면 세 가지를 클릭합니다. 활성 그룹 4의 경우 없음을 선택하지 않습니다. 관심 시간 간격을 정의하려면 시간 간격과 밀리초 의 기간을 입력합니다.
그런 다음 커서를 시점과 관심 채널에 배치하고 마우스 오른쪽 단추를 클릭하여 맵 추가를 선택합니다. 참조에서 편차를 나타내는 맵이 표시됩니다. HBI 데이터베이스 대신 다른 파일을 선택하여 비교할 수 있습니다.
여기에서, 대표적인 ADHD 단에 있는 능동적인 인지 통제의 기능 장애의 이벤트 관련 잠재적인 상관관계가 표시됩니다. 사전 인지 조절의 두 지수는이 분석에 있는 건강한 대조군에 비해 ADHD 단에서 감소되었습니다. 이 그림에서, 이벤트 관련 잠재적 잠재적 인 ADHD 그룹에서 반응 인지 제어의 기능 장애의 상관 관계를 관찰 할 수 있습니다.
반응성 인지 조절의 2개의 지수는 또한 건강한 통제 단에 비교된 ADHD 과목에서 감소되었습니다. 고품질 등록을 확보하려면 근육과 운동 유물을 최대한 최소화하십시오. 작업과 WinEEG 컴퓨터 간의 보안 연결이 중요합니다.
이 방법은 가설을 생성하기위한 총 임상 검사의 일부이지만, 임상 인터뷰, 건강 검진, 신경 심리학 검사 또는 관찰과 같은 방법을 대체 할 수 없습니다.
