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

Todas as etapas dentro deste protocolo são de acordo com os princípios da declaração de Helsínquia. 1. Configuração do sistema <ol><li> Usando um cabo USB, conecte o amplificador ao computador que executa o software e ative o amplificador. </li><li> Conecte o dongle de hardware a um slot USB livre no computador. NOTA: Isto é necessário para executar o software. </li><li> Coloque a pulseira antiestática no pulso do sujeito e conecte-a a uma ficha de alimentação livre. NOTA: Esta banda foi projetada para ajudar a aterrar o assunto para a terra para reduzir o ruído que pode influenciar a qualidade do EEG. </li><li> Conecte a caixa do driver com o cabo USB a uma ranhura livre do computador. </li><li> Conecte o cabo de gatilho na caixa do driver da seguinte maneira: <ol><li> Conecte o conector &quot;g.STIMbox OUT 5&quot; a &quot;OUT 5&quot; da caixa do driver. </li><li> Conecte o conector &quot;g.STIMbox OUT 6&quot; a &quot;OUT 6&quot; do driver bboi. </li><li> Conecte o conector &quot;g.STIMbox OUT 7&quot; a &quot;OUT 7&quot; da caixa do driver. </li><li> Conecte o conector &quot;g.USBamp DIO 1&quot; à tomada &quot;DIG I / O 1&quot; do g.USBamp. </li><li> Conecte os três tactores a OUT 1, OUT 2 e OUT 3 da caixa do driver. </li><li> Conecte o conector &quot;TRIG OUT&quot; ao soquete &quot;TRIG OUT&quot; da caixa do adaptador de gatilho de áudio. </li></ol></li><li> Pegue uma fita adesiva e conserte um tactor no pulso esquerdo, outro no pulso direito e um terceiro no tornozelo direito. </li><li> Conecte um cabo de conector de áudio macho / macho à saída de áudio do computador e ao soquete da caixa do adaptador de gatilho de áudio com a etiqueta &quot;AUDIO IN&quot;. Ligue a caixa do adaptador de gatilho de áudio e verifique se o LED de status da bateria está verde. </li><li> Inicie o software, observe uma janela chamada &quot;Adicionar médico&quot;. Digite o título, nome, instituição e departamento nos campos vazios. ClicK em &quot;Adicionar&quot; para abrir outra janela. </li><li> Digite o nome do paciente, cidade, país, data de nascimento e data de check-in na janela. </li><li> Clique no botão verde &quot;+&quot; abaixo da seta azul na parte inferior direita do programa. Digite o texto &quot;Primeiro teste&quot; no campo &quot;Nome&quot; e &quot;Familiarizar-se com o software&quot; no campo &quot;Detalhes&quot; vazio. NOTA: É necessário inserir informações em todos os campos vazios para prosseguir com o programa. </li><li> Finalmente, clique no botão &quot;Selecionar este paciente&quot;. </li><li> Anexe 16 canais de EEG à cabeça do sujeito usando uma tampa de eletrodo. Use as posições: FC3, FCz, FC4, C5, C3, C1, Cz, C2, C4, C6, CP3, CP1, CPz, CP2, CP4 e Pz de acordo com o sistema internacional 10-20 extendido 14 . Coloque um eletrodo de referência no lóbulo da orelha direita e um eletrodo de terra na testa. </li><li> Para colocar corretamente a tampa na cabeça do sujeito,Use uma fita métrica para medir a distância entre o nasion e o inion, bem como a distância entre os pontos preauricular esquerdo e direito. Certifique-se de que o eletrodo na posição do vértice, Cz, esteja no ponto médio dessas duas distâncias. Coloque a tampa do eletrodo e alinhe esta posição medida com a posição Cz da tampa do eletrodo. A tampa do eletrodo está agora na posição correta. </li><li> Conecte os eletrodos à caixa de conexão do eletrodo, seguindo a configuração descrita no passo 1.12. Conecte a caixa de conexão do eletrodo ao amplificador biosignal e assegure-se de que o amplificador e a caixa de conexão estão ligados. </li><li> Injete suficiente gel de eletrodo nos eletrodos para criar uma conexão entre a pele e os eletrodos. </li></ol> 2. Avaliação auditiva P300 <ol><li> Depois de inserir as informações do paciente, clique no botão &quot;Auditório P300&quot; no lado esquerdo da tela. Clique no botão &quot;Avaliação&quot; no canto inferiorGht para iniciar a execução da avaliação. </li><li> Verifique a qualidade do sinal do EEG. A imagem com o cérebro no lado direito da tela fornece um guia codificado por cores para a qualidade do sinal de cada eletrodo, com vermelho para qualidade de sinal ruim, amarelo para qualidade de sinal aceitável e verde para uma boa qualidade de sinal. </li><li> Abra o menu de configurações através do botão de configurações e confirme se os sons auditivos podem ser ouvidos. Apresente esses sinais sonoros com duas frequências diferentes para o assunto e explique a tarefa, que é contar cada um dos sinais sonoros de alta frequência. </li><li> Coloque os fones de ouvido nos ouvidos do usuário e clique no botão Iniciar. </li><li> Após a conclusão da avaliação, verifique a página de resultados e o gráfico de precisão ( Figuras 1 e 2 ). Se o nível de precisão for inferior a 40%, repita a execução. NOTA: se a precisão do sujeito for inferior a 40%, então, a comunicação confiável é improvável, pelo menos com esse paradigma e sessão de gravação. No entanto, avaliações com outrosAbordagens e / ou em momentos diferentes podem produzir resultados diferentes. </li></ol> 3. Avaliação P300 vibrotactil com 2 estimuladores <ol><li> Clique no botão &quot;Vibrotactile 2 Tactor &quot; no lado esquerdo da tela; Então, clique no botão &quot;Avaliação&quot; no canto inferior direito para iniciar a execução da avaliação. Repita o passo 2.2. </li><li> Abra o menu de configurações através do botão de configurações para confirmar que as vibrações dos tactores podem ser sentidas. Peça ao sujeito que ele / ela sentirá vibrações nos pulsos esquerdo e direito. A tarefa é contar o número de estímulos de vibração no pulso esquerdo. Após as instruções, clique no botão Iniciar. </li><li> Quando a execução da avaliação terminar, verifique a página de resultados e a trama de precisão. Se o nível de precisão for inferior a 40%, repita a execução. NOTA: se a precisão do sujeito for inferior a 40%, então, a comunicação confiável é improvável, pelo menos com esse paradigma e sessão de gravação. No entanto, asnosCom outras abordagens e / ou em momentos diferentes pode produzir resultados diferentes. </li></ol> 4. Avaliação Vibrotactil P300 com 3 Estimuladores <ol><li> Clique no botão &quot;Vibrotactile 3 Tactor&quot; no lado esquerdo da tela e clique no botão &quot;Avaliação&quot; no canto inferior direito para iniciar a execução da avaliação. </li><li> Repita o passo 2.2. Abra o menu de configurações através do botão de configurações para confirmar que as vibrações dos tactores podem ser sentidas. </li><li> Peça ao sujeito que ele / ela sentirá vibrações nos pulsos esquerdo e direito e no tornozelo direito e ouvirá o comando &quot;ESQUERDA&quot; ou &quot;DIREITA&quot; através dos fones de ouvido. Peça ao sujeito para contar os estímulos na mão selecionada até o próximo comando aparecer ou a execução acabou. NOTA: &quot;ESQUERDA&quot; significa que o sujeito deve contar os estímulos de vibração no lado esquerdo, enquanto o &quot;DIREITO&quot; instrui o sujeito a contar os estímulos no pulso direito. </lI&gt; <li> Conecte os fones de ouvido nos ouvidos do sujeito e clique no botão Iniciar. </li><li> Depois de terminar a execução da avaliação, verifique a página de resultados e a trama de precisão. Se o nível de precisão for inferior a 40%, repita a execução. NOTA: se a precisão do sujeito for inferior a 40%, então, a comunicação confiável é improvável, pelo menos com esse paradigma e sessão de gravação. No entanto, as avaliações com outras abordagens e / ou em momentos diferentes podem produzir resultados diferentes. </li></ol> 5. Comunicação Vibrotactile P300 com 3 Estimuladores <ol><li> Clique no botão &quot;Vibrotactile 3 Tactor&quot; no lado esquerdo da tela. Clique no botão &quot;Comunicação&quot; na parte inferior para iniciar a execução da comunicação. </li><li> Repita o passo 2.2. Abra o menu de configurações através do botão de configurações e confirme que as vibrações dos tactores podem ser sentidas. No menu de configurações, selecione o classificador com o nível de precisão mais alto. Este é geralmente o classificador com oNível de precisão mais alto conforme determinado pelo sistema. </li><li> Instrua o assunto que ele / ela sentirá vibrações nos pulsos esquerdo e direito e no tornozelo direito. Instrua o assunto que ele / ela vai ouvir uma pergunta e é suposto responder &quot;SIM&quot; ou &quot;NÃO&quot;. Para responder &quot;SIM&quot;, peça ao assunto para contar os estímulos na mão esquerda; Para responder &quot;NÃO&quot;, peça ao assunto para contar os estímulos na mão direita. </li><li> Pergunte ao paciente uma pergunta que pode ser respondida com &quot;SIM&quot; ou &quot;NÃO&quot;. Depois disso, clique no botão &quot;Iniciar nova pergunta&quot; . NOTA: Quando a sequência terminar, o software apresenta a resposta. Poderia ser &quot;SIM&quot;, &quot;NÃO&quot; ou nenhuma resposta (se o software não puder detectar com precisão os padrões cerebrais). </li></ol> 6. Avaliação do MI <ol><li> Clique no botão &quot;Motor Imagery&quot; no lado esquerdo da tela. Clique no botão &quot;Avaliação&quot; emNa parte inferior direita para iniciar a execução da avaliação. </li><li> Repita o passo 2.2. Abra o menu de configurações através do botão de configurações e confirme se os comandos de áudio podem ser ouvidos através dos fones de ouvido. </li><li> Instrua o assunto que ele / ela ouvirá um sinal sonoro, seguido de um comando dizendo &quot;ESQUERDO&quot; ou &quot;DIREITO&quot;. Peça ao sujeito que tente espremer uma bola com a mão esquerda após o comando &quot;ESQUERDA&quot; e apertando uma bola com a mão direita após o comando &quot;DIREITO&quot;. Peça ao sujeito que pare de imaginar o aperto assim que o sujeito ouve o comando &quot;RELAX&quot;. NOTA: No total, serão executados 60 comandos em ordem aleatória. </li><li> Tenha a duração de duração de 8 min. Clique no botão de pausa após cerca de 4 min, aguarde cerca de 1 min e continue a corrida. NOTA: A pausa é projetada para ajudar o sujeito a manter a concentração durante a execução. </li><li> Após a avaliação, verifique a página de resultados e o gráfico de precisão (Figuras 3 e 4). NÃOE: Se o nível de precisão estiver abaixo do nível de significância, repita a execução. Se a precisão permanece abaixo desse nível de significância, então é confiável uma comunicação confiável, pelo menos com esse paradigma e sessão de gravação. No entanto, as avaliações com outras abordagens e / ou em momentos diferentes podem produzir resultados diferentes. </li></ol> 7. Comunicação do MI <ol><li> Clique no botão &quot;Motor Imagery&quot; no lado esquerdo da tela. Clique no botão &quot;Comunicação&quot; no canto inferior esquerdo para iniciar a execução da comunicação. Repita o passo 2.2. </li><li> Abra o menu de configurações com o botão de configuração e selecione o classificador com a maior precisão de classificação. </li><li> Instrua o assunto dizendo que, após o sinal sonoro, ele pode fornecer uma resposta à pergunta que foi feita anteriormente. Para dizer &quot;SIM&quot;, peça ao paciente para imaginar espremer uma bola com a mão esquerda. Para dizer &quot;NÃO&quot;, o paciente deve imaginar espremer uma bola com a direitae. </li><li> Pergunte ao paciente uma pergunta que pode ser respondida com &quot;SIM&quot; ou &quot;NÃO&quot;. Depois disso, clique no botão &quot;Iniciar nova pergunta&quot; . NOTA: Quando a sequência terminar, o software apresenta a resposta ( Figura 5 ). Pode ser &quot;SIM&quot; ou &quot;NÃO&quot;. </li></ol>

<ol>
	<li>Schnakers, C., Vanhaudenhuyse, 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=Diagnostic+accuracy+of+the+vegetative+and+minimally+conscious+state:+Clinical+consensus+versus+standardized+neurobehavioral+assessment.">Diagnostic accuracy of the vegetative and minimally conscious state: Clinical consensus versus standardized neurobehavioral assessment.</a> BMC Neurol. 9, (2009).</li><li>Childs, N. L., Mercer, W. N., Childs, H. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Accuracy+of+diagnosis+of+persistent+vegetative+state.">Accuracy of diagnosis of persistent vegetative state.</a> Neurol. 43 (8), 1465-1465 (1993).</li><li>Andrews, K., Murphy, L., Munday, R., Littlewood, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Misdiagnosis+of+the+vegetative+state:+retrospective+study+in+a+rehabilitation+unit.">Misdiagnosis of the vegetative state: retrospective study in a rehabilitation unit.</a> Bmj. 313 (7048), 13-16 (1996).</li><li>Monti, M. M., Vanhaudenhuyse, 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=Willful+modulation+of+brain+activity+in+disorders+of+consciousness.">Willful modulation of brain activity in disorders of consciousness.</a> New England Journal of Medicine. 362 (7), 579-589 (2010).</li><li>Wolpaw, J. R., Birbaumer, N., McFarland, D. J., Pfurtscheller, G., Vaughan, T. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Brain-computer+interfaces+for+communication+and+control.">Brain-computer interfaces for communication and control.</a> Clinical Neurophysiology. 113, 767-791 (2002).</li><li>Ortner, R., Aloise, 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=Accuracy+of+a+P300+Speller+for+People+with+Motor+Impairments:+a+Comparison.">Accuracy of a P300 Speller for People with Motor Impairments: a Comparison.</a> Clinical EEG and Neuroscience. 42 (4), 214-218 (2011).</li><li>Turnip, A., Hong, K. -. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Classifying+mental+activities+from+EEG-P300+signals+using+adaptive+neural+network.">Classifying mental activities from EEG-P300 signals using adaptive neural network.</a> Int. J. Innov. Comp. Inf. Control. 8 (9), 6429-6443 (2012).</li><li>Lugger, K., Flotzinger, D., Schl&#246;gl, A., Pregenzer, M., Pfurtscheller, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Feature+extraction+for+on-line+EEG+classification+using+principal+components+and+linear+discriminants.">Feature extraction for on-line EEG classification using principal components and linear discriminants.</a> Med. Biol. Eng. Comput. 36 (3), 309-314 (1998).</li><li>Johnson, N. L., Kemp, A. W., Kotz, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Univariate discrete distributions. 444, (2005).</li><li>Guger, C., Ramoser, H., Pfurtscheller, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Real-Time+EEG+Analysis+with+Subject-Specific+Spatial+Patterns+for+a+Brain-Computer+Interface+(BCI).">Real-Time EEG Analysis with Subject-Specific Spatial Patterns for a Brain-Computer Interface (BCI).</a> IEEE Trans. Rehab. Eng. 8, 447-456 (2000).</li><li>Vidaurre, C., Blankertz, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Towards+a+Cure+for+BCI+Illiteracy.">Towards a Cure for BCI Illiteracy.</a> Brain Topography. 23 (2), 194-198 (2010).</li><li>Blankertz, B., Tomioka, R., Lemm, S., Kawanabe, M., M&#252;ller, K. -. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimizing+Spatial+Filters+for+Robust+EEG+Single-Trial+Analysis.">Optimizing Spatial Filters for Robust EEG Single-Trial Analysis.</a> IEEE Signal Process. Mag. 25 (1), 41-56 (2008).</li><li>Ortner, R., Scharinger, J., Lechner, A., Guger, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+many+people+can+control+a+motor+imagery+based+BCI+using+common+spatial+patterns.">How many people can control a motor imagery based BCI using common spatial patterns.</a> Proceedings of the 7th Annual International IEEE EMBS Conference on Neural Engineering. , (2015).</li><li>Chatrian, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ten+percent+electrode+system+for+topographic+studies+of+spontaneous+and+evoked+EEG+activity.">Ten percent electrode system for topographic studies of spontaneous and evoked EEG activity.</a> Am J Electroencephalogr Technol. 25, 83-92 (1985).</li><li>Lugo, Z. R., Rodriguez, J., 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=A+vibrotactile+p300-based+brain-computer+interface+for+consciousness+detection+and+communication.">A vibrotactile p300-based brain-computer interface for consciousness detection and communication.</a> Clin. EEG Neurosci. 45 (1), 14-21 (2014).</li><li>Coyle, D., Stow, J., McCreadie, K., McElligott, J., Carroll, &. #. 1. 9. 3. ;. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sensorimotor+Modulation+Assessment+and+Brain-Computer+Interface+Training+in+Disorders+of+Consciousness.">Sensorimotor Modulation Assessment and Brain-Computer Interface Training in Disorders of Consciousness.</a> Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 96 (3), 62-70 (2015).</li><li>Kiehl, K. A., Laurens, K. R., Duty, T. L., Forster, B. B., Liddle, P. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neural+sources+involved+in+auditory+target+detection+and+novelty+processing:+an+event-related+fMRI+study.">Neural sources involved in auditory target detection and novelty processing: an event-related fMRI study.</a> Psychophysiology. 38 (1), 133-142 (2001).</li><li>Opitz, B., Mecklinger, A., Cramon, D., Kruggel, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Combining+electrophysiological+and+hemodynamic+measures+of+the+auditory+oddball.">Combining electrophysiological and hemodynamic measures of the auditory oddball.</a> Psychophysiology. 36 (1), 142-147 (1999).</li><li>Min, B. -. K., Marzelli, M. J., Yoo, S. -. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neuroimaging-based+approaches+in+the+brain-computer+interface.">Neuroimaging-based approaches in the brain-computer interface.</a> Trends in Biotechnology. 28 (11), 552-560 (2010).</li><li>Khan, M. J., Hong, M. J., Hong, K. -. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Decoding+of+four+movement+directions+using+hybrid+NIRS-EEG+brain-computer+interface.">Decoding of four movement directions using hybrid NIRS-EEG brain-computer interface.</a> Frontiers in Human Neuroscience. 8, (2014).</li><li>Naseer, N., Hong, K. -. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=fNIRS-based+brain-computer+interfaces:+a+review.">fNIRS-based brain-computer interfaces: a review.</a> Frontiers in Human Neuroscience. 9, (2015).</li><li>Naseer, N., Hong, K. -. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Classification+of+functional+near-infrared+spectroscopy+signals+corresponding+to+the+right-+and+left-wrist+motor+imagery+for+development+of+a+brain-computer+interface.">Classification of functional near-infrared spectroscopy signals corresponding to the right- and left-wrist motor imagery for development of a brain-computer interface.</a> Neuroscience Letters. 553, 84-89 (2013).</li><li>Guger, C., Edlinger, G., Harkam, W., Niedermayer, I., Pfurtscheller, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+many+people+are+able+to+operate+an+EEG-based+brain-computer+interface+(BCI)?.">How many people are able to operate an EEG-based brain-computer interface (BCI)?.</a> Neural Systems and Rehabilitation Engineering, IEEE Transactions on. 11 (2), 145-147 (2003).</li><li>Ramoser, H., Mueller-Gerking, J., Pfurtscheller, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimal+spatial+filtering+of+single+trial+EEG+during+imagined+hand+movement.">Optimal spatial filtering of single trial EEG during imagined hand movement.</a> IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering. 8 (4), 441-446 (2000).</li></ol>

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.

A pesquisa prévia de vários grupos mostrou que alguns pacientes DOC podem apresentar consciência através de avaliações baseadas em fMRI ou EEG, mesmo que as avaliações com base no comportamento sugerem o contrário. Assim, existe uma clara necessidade de novos sistemas e paradigmas que possam avaliar com mais precisão a conscientização consciente e até mesmo fornecer comunicação. Idealmente, esses sistemas devem ser baratos, portáteis, robustos para o ruído em configurações do mundo real e fáceis de usar (tanto para o paciente como para o operador do sistema). Os protocolos e o sistema apresentados aqui servem dois objetivos: ajudar a avaliar o nível de consciência em pessoas com DOC e estabelecer um novo canal de comunicação para pessoas incapazes de se comunicar via fala, atividade ocular ou outras tarefas que requerem controle muscular. Os paradigmas dentro do protocolo são projetados para testar respostas básicas nas primeiras etapas. Se as respostas cerebrais básicas esperadas forem detectadas, é possível ir mais longe e tOs paradigmas mais complexos, que são o P300 vibrotactil com três tactores e o MI. Esses dois paradigmas poderiam ser usados ​​também para estabelecer um canal de comunicação. A qualidade do sinal EEG é crítica em todos esses protocolos. Às vezes, os dados EEG não podem ser distinguidos do ruído; É necessária alguma experiência em análise EEG para reconhecer e gerenciar dados ruidosos. Os métodos de avaliação padrão atuais, além de não confiáveis, também são demorados e requerem uma equipe de especialistas. Portanto, os pacientes geralmente são avaliados apenas uma vez, mesmo que a consciência consciente de um paciente possa flutuar dramaticamente em momentos diferentes. O protocolo aqui apresentado pode ser facilmente repetido várias vezes. Os pacientes que não apresentam consciência podem produzir resultados diferentes em outro momento. Além disso, uma única execução de avaliação pode ser feita antes de cada tentativa de comunicação confirmar que o assunto está atualmente em um estado consciente. AnothO motivo para implementar diferentes paradigmas no protocolo é porque algumas pessoas podem ter um desempenho fraco com um único paradigma, mas se apresentam muito bem com outro. Da mesma forma, as pessoas podem preferir um paradigma porque parece mais fácil para eles. Depois de explorar diferentes opções com diferentes paradigmas, os pacientes podem escolher a abordagem que preferem. Isso é consistente com a abordagem &quot;BCI&quot; híbrida, que oferece suporte a múltiplas opções de comunicação para melhorar a eficácia da comunicação e a satisfação do usuário. Os gráficos de precisão, em combinação com o nível percentual de classificações corretas, produzem um resultado objetivo que reflete o quão bem o algoritmo de reconhecimento de padrões pode discriminar os diferentes estados cerebrais durante as tarefas. Portanto, não é necessária uma interpretação subjetiva de padrões cerebrais ou respostas médias. A comunicação vibrotactil com três tactores foi testada em um grupo de seis pacientes com paciência crônicaTs 15 . Eles atingiram uma precisão média durante a comunicação de 55,3%, e todos estavam acima do nível de chance de 12,5%. A tarefa de comunicação MI foi testada em um grupo de vinte usuários saudáveis 13 , mostrando uma precisão média de cerca de 80%. Apenas uma das vinte pessoas teve uma precisão de controle abaixo do nível de chance. É importante mencionar que uma execução ou mesmo uma sessão completa com má precisão não provam conclusivamente que não há resposta cerebral ou nenhuma consciência dentro do assunto. Significa apenas que o sistema não conseguiu detectar respostas voluntárias do cérebro. Isso pode ocorrer devido à má qualidade do sinal, dificuldade em ouvir ou entender as instruções da tarefa, ou simplesmente porque uma minoria de assuntos não pode produzir a atividade de EEG desejada, apesar de executar a tarefa. Consistente com o trabalho anterior de nosso grupo e outros, o trabalho apresentado mostra que é aconselhável avaliarO nível de consciência em pacientes que sofrem de DOC com técnicas de imagem cerebral. O IRMF também é uma técnica útil para rastrear a atividade cerebral atual do paciente. Foi demonstrado que paradigmas estranhos que suscitam potenciais evocados, bem como imagens motoras e outras tarefas, podem produzir respostas hemodinâmicas que podem ser rastreadas pela fMRI 17 , 18 . Em comparação com o fMRI, o EEG tem vantagens notáveis: as ferramentas baseadas em EEG podem ser aplicadas à cabeceira, sem equipamentos que sejam caros e não portáteis e requerem conhecimentos consideráveis. Transportar o paciente para o scanner e o ruído acústico do scanner podem ser estressantes para o paciente. A espectroscopia de infravermelho próximo (NIRS) é portátil e pode ter uma resolução espacial ligeiramente melhor do que o EEG, mas tem uma menor resolução temporal 19 . NIRS é adequado para monitorar MI 20 , 21 , mas não para poto evocadoNtials. Por exemplo, Naseer e Hong 22 demonstraram alta precisão de classificação para MI-BCI usando fNIRS. Com testes que cada um durou 50 s, eles alcançaram 77,35% para MI esquerdo e 83% para MI direito. Com BCIs com base em EEG, Guger et al. 23 descobriram que cerca de 20% das 99 sessões atingiram uma precisão acima de 80% e mais 70% das 99 sessões atingiram uma precisão acima de 60%. Ortner et al. Mostrou uma precisão de pico média de cerca de 80% usando o método CSP. Este método precisa de mais eletrodos de EEG do que os usados ​​de Guger e colegas, mas resulta em maiores taxas de precisão. Usando o método CSP, Ramoser et al. 23 demonstraram que um aumento de eletrodos de 18 a 56 não melhora significativamente o desempenho; Concluimos que o número escolhido de 16 eletrodos em nosso método é suficiente. Recentemente, Coyle et al . Usado CSP para classificar e treinar MI em DOC patie16 . Todos os quatro indivíduos demonstraram ativação cerebral significativa e adequada durante a avaliação. Avaliar MI através de um NIC-NIRS-EEG BCI pode resultar em alta precisão de classificação, como Khan et al. 20 mostraram. Esta poderia ser uma direção futura promissora, embora uma ferramenta de neuroimagem adicional aumente a complexidade e os custos do dispositivo. O protocolo aqui apresentado fornece uma ferramenta relativamente fácil para avaliar as respostas cerebrais dentro do sinal de EEG dos pacientes DOC. Interpretar esses resultados de classificação e implementar qualquer alteração na medicação, terapia ou outros tratamentos médicos ainda requer especialistas médicos. As orientações futuras deste método poderiam ser técnicas de estimulação mais avançadas usando um maior número de graus de liberdade. Por exemplo, em vez de oferecer ferramentas para apenas dizer &quot;SIM&quot; ou &quot;NÃO&quot;, os dispositivos futuros poderiam permitir uma resposta maiorRs para uma pergunta. Num outro passo, também se pode usar respostas baseadas em contexto. Por exemplo, se o paciente tiver um jogador de música em execução, pode-se oferecer a possibilidade de controlar o nível de som ou mudar para a próxima música. Além disso, o paradigma MI precisa ser testado em pacientes DOC.

O diagnóstico de pacientes em estado vegetativo (VS) ou Mínimo Estado Consciente (MCS) é difícil, e as classificações erradas geralmente ocorrem. Um estudo em 2009 comparou a precisão do diagnóstico entre o consenso clínico versus uma avaliação neurocomportamental 1 . Dos 44 pacientes diagnosticados com VS com base no consenso clínico da equipe médica, 18 (41%) foram encontrados em MCS após uma avaliação padronizada com o Coma Recovery Scale-Revised (CRS-R). Este resultado é consistente com estudos anteriores, que mostraram que 37 a 43% dos pacientes diagnosticados com VS demonstraram sinais de consciência 2 , 3 . As escalas de classificação baseiam-se em observações comportamentais ou em avaliações de funções auditivas, visuais, verbais e motoras, bem como níveis de comunicação e excitação. Novas tecnologias que poderiam adicionar dados de atividade cerebral são uma ferramenta perfeita para superar as restrições impostas pelo behaEscalas de avaliação de vioral. Os pacientes podem ser capazes de modular suas respostas cerebrais apesar de serem incapazes de produzir as mudanças comportamentais necessárias para a escala de classificação. Monti et al. 4 demonstraram que a imagem funcional de Ressonância Magnética (fMRI) pode detectar mudanças voluntárias nas respostas dependentes do nível de oxigenação do sangue, que estão relacionadas à imaginação de movimentos motores ou tarefas de imagens espaciais, em 5/54 pacientes diagnosticados com Disorder of Consciousness (DOC). Quatro deles já foram classificados como MCS. Assim, em uma minoria de casos, os pacientes que atendem aos critérios comportamentais para um estado vegetativo têm função cognitiva residual e até consciência consciente. Os BCI baseados em eletroencefalografia (EEG) também podem detectar a atividade cerebral resultante da imaginação ou a tentativa de movimentos motores. Existem também outros paradigmas do BCI que podem determinar se uma pessoa pode mostrar consciência, voluntariamente seguindo uma tas predefinidaK. Os BCI baseados em EEG têm outras vantagens em relação às avaliações baseadas em fMRI. Por exemplo, os sistemas de EEG são muito mais rentáveis ​​e portáteis e podem ser facilmente utilizados na cabeceira do paciente. As principais abordagens BCI não invasivas incluem Potenciais de Cortical Lentos (SCPs), P300s, Potenciais Visuais de Estado Permanente (SSVEPs) e Motor Imagery (MI). Os SCPs forneceram baixas taxas de transferência de informações e exigem treinamento extensivo (ver Wolpaw et al. ) 5 , enquanto os SSVEPs precisam de atenção visual. Ambas as abordagens não são, portanto, usadas neste protocolo. Com um speller P300, Ortner et al. 5 atingiram uma precisão de 70% para pessoas com deficiência. Esse número poderia eventualmente ser aumentado. Por exemplo, Turnip et al. 7 melhoraram a precisão da classificação P300 usando um classificador de rede neural adaptativo. Para este protocolo, selecionamos abordagens T300 tátil e auditiva, além do MI, porque ambos oSe eles podem ser usados ​​sem visão, e cada um tem vantagens únicas. O MI pode fornecer uma comunicação mais rápida do que um BCI P300 não visual, enquanto os BCI P300 exigem muito pouco treinamento. Portanto, este protocolo BCI híbrido pode implementar um conjunto inteiro de abordagens BCI baseadas em EEG para pacientes DOC. Além disso, uma vez que as tarefas são relativamente rápidas e fáceis de repetir, diferentes abordagens podem ser exploradas repetidamente com cada paciente para diminuir o número de classificações incorretas de pacientes DOC. Foram exploradas quatro abordagens BCI diferentes: (i) P300 auditivo, (ii) P300 vibrotactil com dois estimuladores, (iii) P300 vibrotactil com três estimuladores e (iv) MI. A abordagem do paradigma i auditivo P300 usa um paradigma auditório estranho, em que os estímulos desviantes (1.000 Hz) são distribuídos aleatoriamente dentro de um trem de estímulos padrão mais prováveis ​​(beeper de 500 Hz). No paradigma ii, os estímulos são administrados por meio de estimuladores vibrotacteis.São colocados nos pulsos esquerdo e direito. O tactor no pulso esquerdo entrega os estímulos padrão, e o tactor no pulso direito entrega os estímulos desviantes (alvo). Para o paradigma iii, um estimulador adicional é colocado no tornozelo direito do sujeito, ou em outro local, como o meio das costas. Este estimulador oferece um trem de estímulos padrão, enquanto os dois estimuladores no pulso esquerdo e direito ambos oferecem estímulos desviantes. Para avaliar a consciência com os dois paradigmas vibrotactil, o sujeito é contado através de fones de ouvido para contar silenciosamente cada estímulo em um pulso, ignorando outros estímulos. Um mecanismo aleatório decide se escolher o pulso esquerdo ou direito, e cada execução tem quatro conjuntos de 30 ensaios cada, com uma nova mão alvo para cada teste. O processamento de sinal a seguir é feito para os paradigmas i, ii e iii: oito canais de EEG são adquiridos usando uma freqüência de amostragem de 256 Hz. A probabilidade de um estímulo desviante é 1/8; HencE, haverá sete estímulos padrão para cada estímulo desviante. Cada rodada tem 480 estímulos totais. Uma série de paradigmas eu demoro 7 min 20 s, enquanto cada série de paradigmas ii e iii demora 2 min 30 s. Se o paciente considerar silenciosamente cada estímulo desviante, esses estímulos provocam vários Potenciais Relacionados a Eventos (ERPs), incluindo o P300, um pico positivo cerca de 300 ms após o início do estímulo. Cada bip dura 100 ms. Para cada teste de estímulo, uma janela de 100 ms antes e 600 ms após o sinal sonoro é armazenado para processamento de sinal. Os dados são então amostrados por um factor de 12, resultando em 12 amostras para o intervalo pós-estímulo de 60 ms. Finalmente, todos os recursos do canal de tempo de amostra são inseridos em uma análise discriminante linear 8 , resultando em 12 x 8 = 96 recursos. Para calcular o gráfico de precisão ( Figura 1 e 2 ), o seguinte procedimento é repetido dez vezes, e os resultados são calculados em média em um único gráfico. Os ensaios desviantes e padrãoSão distribuídos aleatoriamente em duas piscinas de tamanho igual. Um pool é usado para treinar um classificador e o outro pool é usado para testar o classificador. O classificador é testado em um número crescente de estímulos em média fora do grupo de teste. No início, ele é testado em apenas um desviante e sete estímulos padrão. Se o classificador detectou o estímulo desviante corretamente, a precisão resultante é 100%, e é 0% de outra forma. O mesmo é feito para 2 estímulos desviantes médios e 14 estímulos padronizados padrão, para 3 estímulos desviantes e 21 estímulos padrão, e assim por diante até que o pool de teste completo seja usado. Isso produz um gráfico de 30 valores únicos (para 30 estímulos desviantes no grupo de teste), cada um 100% ou 0%. A média de 10 parcelas simples resulta em valores variando de 0% a 100%. Aumentar o número de estímulos em média aumentará a precisão se o sujeito puder acompanhar a tarefa, pois a média dos estímulos reduz o ruído aleatório nos dados. Uma precisão significativamente além do nível de chance (12.5%) mostra que uma resposta P300 pode ser provocada no assunto e que uma resposta no cérebro do sujeito apareceu. Os paradigmas i e ii só podem ser usados ​​para avaliar a consciência. Se a precisão alcançada durante a avaliação for superior a 40%, pode-se seguir usando a comunicação do paradigma iii ou iv. Na tarefa de comunicação do paradigma iii, o sujeito escolhe concentrar-se nos estímulos no lado esquerdo se ele quer responder &quot;SIM&quot; ou no lado direito para responder &quot;NÃO&quot;. O classificador detecta em qual mão o usuário estava concentrado e apresenta a resposta. Paradigma iv registra 120 testes, cada um dos quais dura 8 s, separado por 1 s. Isso resulta em 10 sx 120 = 18 min do tempo total da sessão. Paradigma iv usa 16 canais de EEG distribuídos pelo córtex sensório-motor. A frequência de amostragem é de 256 Hz. Cada tentativa começa com uma sugestão, apresentada através de fones de ouvido, que instrui o sujeitoPara imaginar movendo a mão esquerda ou direita. A sequência das instruções à esquerda e à direita é aleatorizada. Para o pré-processamento de sinal, é utilizado o método de Padrões Espaciais Comuns (CSP) 10 , 12 , 13 . Este método produz um conjunto de filtros espaciais projetados para minimizar a variância de uma classe, ao mesmo tempo em que maximiza a variação para a outra classe. Isso resulta em quatro características, que são classificadas pela análise discriminante linear 8 . Todo o procedimento de classificação é descrito em detalhes em uma publicação recente, mostrando uma grande precisão de classificação média de 80,7% após apenas 60 min de treinamento em usuários saudáveis 13 . O cálculo da precisão é feito via validação cruzada. Isso se refere ao particionamento de uma amostra de dados em subconjuntos complementares, realizando a análise em um subconjunto (pool de treinamento) e validando a análise no outro subconjunto (tesTing pool). Antes da separação de dados nas piscinas, os ensaios contendo artefatos são rejeitados. Considera-se que um ensaio contém artefatos se o valor absoluto da amplitude exceder 100 μV a qualquer momento durante o teste. A precisão é calculada para todos os movimentos no pool de testes dentro de um período de 1,5 s após o sinal sonoro até o final do teste, em passos de 0,5 s. Para cada etapa e cada teste, o resultado da classificação é 100 ou 0%. As precisões de todos os ensaios do pool de teste são então calculadas em média para cada passo único, resultando em níveis de precisão variando entre 0% e 100%. Finalmente, a média de dez repetições dos resultados de validação cruzada é mostrada na trama de precisão. Exemplos podem ser vistos nas Figuras 3 e 4 . As parcelas são separadas para o movimento de imagem na mão esquerda (amarelo), mão direita (azul) e todos os movimentos juntos (verde). A linha horizontal em magenta representa o limite de confiança, que dependeDs sobre o número de testes que foram utilizados para a análise. Este é o número de ensaios totais menos o número de ensaios rejeitados. Mostra o intervalo de confiança de 95% usando o método 9 de Clopper Pearson. Um nível de precisão acima dessa linha significa que o resultado é estatisticamente significativo (alfa &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

Neste experimento, demonstramos um conjunto de paradigmas híbridos baseados em interface Brain-Computer (BCI) que são projetados para duas aplicações: avaliar o nível de consciência de pessoas incapazes de fornecer resposta motora e, em uma segunda etapa, estabelecer um canal de comunicação Para essas pessoas que lhes permitem responder perguntas com &quot;sim&quot; ou &quot;não&quot;. O conjunto de paradigmas é projetado para testar respostas básicas no primeiro passo e continuar a tarefas mais abrangentes se os primeiros testes forem bem-sucedidos. As últimas tarefas exigem mais funções cognitivas, mas podem fornecer comunicação, o que não é possível com os testes básicos. Todos os testes de avaliação produzem gráficos de precisão que mostram se os algoritmos foram capazes de detectar a resposta do cérebro do paciente às tarefas dadas. Se o nível de precisão estiver além do nível de significância, assumimos que o sujeito compreendeu a tarefa e foi capaz de seguir a seqüência de comandos pRessentido através de fones de ouvido para o assunto. As tarefas exigem que os usuários se concentrem em certos estímulos ou para imaginar movendo a mão esquerda ou direita. Todas as tarefas são projetadas em torno do pressuposto de que o usuário não consegue usar a modalidade visual e, portanto, todos os estímulos apresentados ao usuário (incluindo instruções, sugestões e feedback) são auditivos ou táteis.

As Figuras 1 e 2 mostram os resultados de duas corridas de avaliação P300 (paradigmas i, ii e iii). Na Figura 1, a precisão atingiu 100%; Assim, o cérebro do sujeito claramente indicou a conclusão bem sucedida da tarefa. Na Figura 2, a precisão flutua em torno do nível de chance de 12,5%. Nenhuma resposta cerebral confiável para a tarefa pode ser detectada. Quando a precisão é fraca, recomendamos verificar a qualidade do sinal EEG em todos os eletrodos e conectores. Um resultado com um nível de precisão de 12,5% também seria visto se não adquirir EEG, mas simplesmente ruído branco. Se o nível de precisão aumenta com o número de ensaios, mas não é superior a 40%, apenas uma resposta cerebral fraca foi encontrada. Nesse caso, recomendamos investigar artefatos no sinal usando o escopo de dados brutos. Também recomendamos repetir o procedimento em outro dia, em outro momento. O paciente poderia serMais responsivo em outro momento e gerar melhores resultados. As Figuras 3 e 4 mostram resultados representativos do paradigma iv. O nível de significância é marcado com a linha de cor magenta. A linha vertical vermelha marca o tempo do início do comando. Antes de o comando aparecer (linha vertical vermelha), a precisão é de cerca de 50% para ambas as parcelas. Neste momento, o paciente não sabe se o comando será &quot;ESQUERDO&quot; ou &quot;DIREITO&quot; e, portanto, não pode realizar a imaginação do motor correta. Na Figura 3 , a precisão aumenta após a apresentação do comando para mais de 90%. Isso significa que a pessoa estava conscientemente ciente, porque ele conseguiu seguir os comandos randomizados. Na Figura 4, a precisão da classificação varia em torno de 50%. Isso significa que o sistema não foi capaz de detectar MI após os comandos apresentados. Os paradigmas do MI podem ser um desafio na BCI rPorque todos os usuários não conseguem controlar um MI BCI sem treinamento e uma minoria não consegue controlar mesmo com o treinamento 11 . Portanto, neste caso, uma má precisão poderia simplesmente significar que o paciente não é capaz de controlar o BCI via MI, pelo menos sem treinamento. Além disso, recomendamos verificar a qualidade do sinal após um resultado ruim, conforme descrito acima. A Figura 5 mostra o resultado de uma corrida de comunicação que poderia ser feita com paradigmas iii e iv. A lente marca a resposta detectada, que é &quot;SIM&quot; neste exemplo. Se a resposta fosse não, a lente passaria para &quot;NÃO&quot;. Se o sistema não conseguiu detectar uma resposta, a lente ficaria no meio das duas possíveis respostas. Se a lente permanecer no meio das respostas, um classificador ruim poderia ter sido escolhido. Recomendamos tentar outro classificador na janela de configuração. <p class="jove_content" fo:keep-Together.within-page = &quot;1&quot;&gt; Uma longa sessão poderia ter esgotado o paciente. Para obter melhores resultados com a comunicação, pode ser preferível minimizar as avaliações e proceder o mais rápido possível às etapas descritas para a comunicação. Estes seriam os passos 4 e 5 para comunicação tátil e 6 e 7 para comunicação MI. <img alt="figura 1" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig1.jpg" /> Figura 1. Gráfico de precisão para paradigmas i, ii, e iii. Um bom desempenho resulta em uma precisão, chegando a 100%. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig1large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> <img alt="Figura 2" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig2.jpg" /> Figura 2. Outro traçado de precisão para paradigmas i, ii, e iii. Desta vez, nenhum sutiã<html> Em resposta poderia ser detectado pelo sistema. Assim, a precisão flutua em torno do nível de chance de 12,5%. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig2large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig3.jpg" /> Figura 3. Lote de precisão para Paradigm iv (MI). A precisão atinge acima de 90% neste exemplo. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig3large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> <img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig4.jpg" /> Figura 4. Lote de precisão para Paradigm iv (MI). Nenhuma resposta do cérebro pode ser detectada pelo sistema. Assim, a precisão flutua em torno do nível de chance de 50%.Ttp: //ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig4large.jpg &quot;target =&quot; _ blank &quot;&gt; Clique aqui para ver uma versão maior dessa figura. <img alt="Figura 5" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig5.jpg" /> Figura 5. Resultado de uma tarefa de comunicação. A lente marca a resposta detectada, &quot;SIM&quot;. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig5large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a>

Watch this Scientific Journal Video about Assessment and Communication for People with Disorders of Consciousness at JoVE.com

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.

Avaliação e Comunicação para Pessoas com Distúrbios da Consciência

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

assessment-communication-for-people-with-disorders

Research

JoVE Journal

Neuroscience

8.9K visualizações.  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.

Vídeo: Assessment and Communication for People with Disorders of Consciousness

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.

Recuperação de fluorescência Após Fotodegradação (FRAP) de fluorescência Proteínas Tagged em espinhas dendríticas dos neurônios do hipocampo Cultivadas

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 ...

Neurociência

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.

Dissecção da utrículo rato adulto e adenovírus Infecção mediada por células Coadjuvante

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.

Carregando retrógrado de Nervos, folhetos, e raízes nervosas com corantes fluorescentes

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.

Visualização direta do Murino Dorsal Coclear Nucleus para Optogenetic Estimulação da via auditiva

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.

High-Resolution Análise Quantitativa immunogold de Receptores de Membrana na retina fita Sinapses

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.

Potenciais relacionados a eventos somatossensorial de pele Orofacial estiramento Estimulação

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.

Utilizando tecnologia de impressão 3D para mesclar MRI com Histologia: Um protocolo para o Cérebro Seccionamento

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.

Eletroencefalográficos, frequência cardíaca e avaliação de resposta galvânica da pele para uma percepção de publicidade estudam: aplicativo para anúncios de anti-tabagismo serviço público

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.

Um protocolo de familiarização facilita a participação de crianças com ASD em pesquisa eletrofisiológica

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.

Isolamento dos núcleos de adultos da medula espinhal para a sequenciação do ARN de Single-núcleo maciçamente paralelo

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 ...