우리의 프로토콜은 복잡한 자연음의 진동 촉각 차별에 대한 짧은 훈련 기간 후에 심도 난청이 있는 피험자의 학습 관련 신경 변화를 탐색하기 위해 ERP를 적용할 수 있는 방법을 보여줍니다. ERP 기술의 가장 큰 장점은 오디오 촉각 감각 대체 중인지 처리의 기초가되는 전기 뇌 활동의 정확한 시간 역학을 연구 할 수 있다는 것입니다. 이 기술의 의미는 음성 촉각 감각 피드백이 심각한 청각 장애 환자의 초기 구강 언어 발달을 확실히 촉진 할 수 있기 때문에 언어 생산 치료로 확장 될 수 있습니다.
현재의 방법은 특정 감각 결함을 치료하기위한 대안에 대한 세계적인 검색에 기여하고 감각 변환의 신경 기반에 대한보다 심층적 인 이해에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 프로토콜의 시각적 시연은 지금까지 실험적으로 사용된 진동 촉각 시뮬레이션이 모두 방법론과 계측에서 뚜렷한 접근 방식을 가지고 있기 때문에 복제를 보장하는 데 중요합니다. 절차를 시연하는 것은 Geisa, 조교수, Ricardo, 마스터 학생, Eduardo, 학생 연구 조교, Deborah, MSL 통역사 및 우리 연구실의 학생 연구 조교입니다.
심오한 양측 감각신경성 난청 진단을 받은 잠재적 참가자를 모집하고 연령, 성별, 손 선호도 및 교육 기록을 포함한 인구 통계학적 데이터를 수집합니다. 반구조화된 임상 인터뷰를 수행하여 참가자의 개인 또는 가족력에서 난청 임상 병력을 선별합니다. 청력계로 청력 검사를 실시하여 청력 손실의 심각성을 확인하십시오.
소음 감쇠 실에서 참가자 바로 앞에 앉아 헤드폰을 올바르게 놓습니다. 참가자들에게 헤드폰을 통해 제공되는 톤이 들릴 때마다 주로 사용하는 손을 들어 신호를 보내도록 지시하십시오. 20 데시벨에서 110 데시벨 강도 수준에 이르기까지 왼쪽 귀에서 시작하여 오른쪽 귀에 대해 반복되는 오름차순으로 250, 500, 1, 000, 2, 000, 4, 000 및 8, 000 헤르츠의 6 옥타브에서 순수한 톤을 나타냅니다.
각 귀에 대해 500, 1, 000, 2, 000 및 4, 000 헤르츠의 청력 역치를 평균하여 환자의 순수한 색조 평균을 계산하십시오. 참가자를 준비하려면 참가자가 전극 임피던스에 영향을 미치는 헤어 제품을 사용하지 않고 깨끗하고 건조한 모발로 녹음 세션에 왔는지 확인하십시오. 참가자에게 자극 화면에서 약 60cm 떨어진 편안한 자세로 앉아 태블릿 장치를 사용하여 준비 단계와 함께 MSL 비디오 클립을 재생하도록 요청합니다.
기준 전극과 EOG 전극을 놓을 영역을 청소하십시오. 먼저 알코올 면봉으로 피부를 닦은 다음 면봉으로 EEG 연마 준비 젤을 부드럽게 발라 표면의 각질을 제거합니다. 전극 골드 컵에 전도성 전극 페이스트를 채우고 각 기준 부위에 전극을 놓습니다.
안구 운동 활동을 모니터링하기 위해 외부 칸서스에 적어도 하나의 수직 EOG를 배치하고 안구 내 궤도 융기에 하나의 수평 EOG를 배치하는 단계를 반복합니다. 하나의 미세 기공 테이프로 단일 전극을 제자리에 고정합니다. 참가자들에게 팔을 수평으로 똑바로 잡은 다음 가슴 중앙에 스냅을 끼우고 겨드랑이 아래 가슴 주위에 바디 하네스를 단단하지만 편안하게 맞추도록 요청하십시오.
측정 테이프를 사용하여 참가자의 머리 둘레를 확인하여 적절한 캡 크기를 사용하는지 확인하십시오. EEG 상업용 전기 캡을 국제 10-20 시스템에 따라 지형적으로 배열된 19개의 염화은 전극으로 배치합니다. 전면 정중선 전극을 코에 맞춘 다음 중앙 정중선 전극이 중간에 정확하게 떨어지도록 나시온에서 이니온까지의 거리를 측정합니다.
캡 측면에 있는 조절 가능한 스트랩을 바디 하네스에 버튼으로 눌러 전기 캡이 단단히 조이도록 합니다. 젤로 채워진 무딘 바늘 주사기를 전극 내부에 놓고 바늘을 동그라미로 하여 머리카락을 제거한 다음 전도성 젤을 바르기 전에 전극 아래의 두피 부위를 부드럽게 연마합니다. 인접한 전극 부위와의 전기적 브리징을 피하기 위해 너무 많은 젤을 바르지 마십시오.
그런 다음 EEG 전도성 젤을 실온에서 건조시킵니다. 그런 다음 EEG 시스템을 보정하십시오. 그런 다음 전자 캡을 0.05-30 헤르츠의 대역 통과, 60 헤르츠 노치 필터 및 5 밀리 초 샘플링 기간과 동일한 200 헤르츠 샘플링 속도로 설정된 앰프에 연결하십시오.
모든 전극 부위에서 임피던스가 5킬로옴 미만인지 확인하고 모니터에서 모든 채널이 전기 신호를 원활하게 등록하는지 확인하십시오. 그런 다음 실험 작업을 실행하려면 참가자를 컴퓨터 모니터 앞에 놓고 키보드를 편안한 거리에 두십시오. 휴대용 자극기 장치의 케이블을 컴퓨터 시스템 스피커 콘센트에 연결하고 스피커 볼륨을 최대 강도 수준으로 설정하십시오.
참가자의 오른쪽 집게 손가락 끝에 있는 휴대용 자극기 시스템을 조정하고 테스트합니다. 태블릿 장치를 사용하여 실험 지침을 재생하고 연습 시험을 실행하여 주제에 익숙해집니다. MSL 지침을 반복하고 이해도를 확인합니다.
참가자에게 목표 자극 감지시에만 왼쪽 집게 손가락으로 왼쪽 컨트롤 키를 눌러 개 짖는 소리 자극에 반응하고 다른 네 가지 동물 소리 중 하나라도 감지되면 응답을 보류하도록 상기시킵니다. CPT 작업을 시작하기 전에 EEG 신호 기록을 시작하고 인터페이스에서 통신 아이콘을 클릭하여 인지 자극 컴퓨터와 EEG 기록 컴퓨터 간의 이벤트 동기화가 제대로 작동하는지 확인합니다. 클릭하면 이벤트 동기화 펄스가 EEG 녹화 화면 하단에 나타납니다.
실험 작업을 실행하고 참가자를 주의 깊게 관찰하고 경보, 응답 실행 및 과도한 움직임 또는 깜박임을 모니터링합니다. 실험 중간에 참가자가 잠시 멈추고 잠시 휴식을 취하여 눈을 깜박이고, 긴장을 풀고, 필요한 경우 이동할 수 있도록 합니다. 그런 다음 실험 실행을 마칩니다.
EEG 원시 신호를 전처리하기 위해, 초기 시간 순간으로 자극 개시를 사용하고 기준선 보정에 사용되는 100 밀리 초 사전 자극을 포함하여 추가 디지털 필터없이 연속 EEG 데이터에서 1, 100 밀리 초의 에포크를 정의하고 선택합니다. 아티팩트 제거 중에 주어진 기록 에포크의 전압이 모든 채널에서 100마이크로볼트를 초과하는 경우 모든 채널에서 데이터 에포크를 제외하고 육안 검사를 통해 아티팩트를 거부합니다. 그런 다음 훈련 전후 조건 모두에서 각 자극에 대해 동일한 수의 아티팩트가 없는 Epoch를 선택합니다.
각 EEG 레코드에 대해 이 작업을 수행합니다. 작업 메뉴를 클릭하고 EEG 창 평균화 옵션을 선택하여 개별 ERP를 평균화합니다. 먼저, 독립 평균 옵션을 선택하여 대상 시행의 평균만 적용합니다.
그런 다음 다른 4개의 비표적 자극을 선택하고 함께 평균 옵션을 클릭하여 평균을 냅니다. 사전 훈련 및 사후 훈련 조건에 대해 이 단계를 반복합니다. 개별 EP 평균을 연 다음 작업 메뉴로 이동하여 총평균 평균 옵션을 선택합니다.
그룹 평균에 포함할 참가자의 개별 평균을 선택합니다. 드롭다운 목록에서 모든 사전 훈련 목표 평균을 선택한 다음 평균 버튼을 클릭하고 원하는 파일 이름을 입력한 다음 Return 키를 눌러 저장합니다. ERP 시각화 및 분석의 경우 작업 메뉴를 선택하여 저장된 대평균 목록을 확인합니다.
그런 다음 플롯하려는 그룹 평균을 클릭합니다. 다음으로 몽타주 버튼을 클릭하여 플롯할 채널을 선택합니다. 도구 메뉴로 이동한 다음 시각화 옵션을 클릭하여 각 파형의 색상과 선 너비를 선택합니다.
그런 다음 신호 메뉴를 클릭하고 DC 보정 상자를 선택하고 원하는 기준 자극 간격을 입력한 다음 Return 키를 누릅니다. 플로팅된 총평균 파형을 주의 깊게 검사하여 관심 있는 구성 요소와 해당 시간 창을 식별합니다. 사전 훈련 대 평균과 훈련 후 대 평균은 3 명의 청각 장애인 그룹에서 P17의 변화를 평가하는이 조사의 주요 결과를 묘사했습니다.
ERP 파형은 5헤르츠에서 저역통과 디지털 필터를 사용하여 플로팅할 때 수정되었습니다. ERP 플롯은 훈련 후 목표 자극에 대해 더 강력한 P3와 같은 중앙 정수리 양성 파형의 변화를 보여주었습니다. 훈련 전 조건에서 ERP는 목표 조건과 비목표 조건이 훈련 후 조건만큼 명확하게 구분할 수 없다고 제안했습니다.
가장 중요한 단계는 심도 청각 장애인 참가자에게 적절하게 지시하고 창 평균화 전에 각 조건에 대해 인공물이없는 EEG 에포크를 적절하게 선택하는 것입니다. 정량적 EEG 및 기능적 연결성을 사용하여 대체 감각 자극 훈련 프로그램과 관련된 신경 기능 변화를 설명하기 위해 데이터를 추가로 분석하고 해석 할 수 있습니다.
