Yazarlar
Bize Ulaşın

Oturum Aç

Bu içeriği görüntülemek için JoVE aboneliği gereklidir. Oturum açın veya ücretsiz deneme sürümünü başlatın.

Bu Makalede

  • Özet
  • Özet
  • Giriş
  • Protokol
  • Sonuçlar
  • Tartışmalar
  • Açıklamalar
  • Teşekkürler
  • Malzemeler
  • Referanslar
  • Yeniden Basımlar ve İzinler

Özet

EEG mu ritim Değerlendirilmesi beyin aktivitesini incelemek için benzersiz bir yöntem sağlar ve davranışsal tabanlı deneyleri ile kombine edildiğinde, klinik toplumlarda, taklit gibi, sosyal biliş yönlerini ortaya çıkması için güçlü bir araç olabilir.

Özet

Elektroensefalografi (EEG), beyin aktivitesini değerlendirmek ve kayıt etkili, verimli ve invaziv olmayan bir yöntemdir. Mükemmel zamansal çözünürlük göz önüne alındığında, EEG, belirli davranışların, devletler, ya da dış uyaranlara ilgili nöral cevabı incelemek için kullanılabilir. Bu programı bir örnek EEG mu ritim incelenmesi yoluyla insanlarda ayna nöron sistemi (ANS) değerlendirilmesidir. Sadece bireysel yürütür, ya da, amaca yönelik eylemleri gözlemler sırasında EEG mu ritim, merkezi bir konumda bulunan elektrotlar kaydedilen 8-12 Hz frekans aralığında salınım aktivite baskılanır. Bu nedenle, bu MNS aktivitesini yansıtan önerilmiştir. Bu ayna nöron sistemi (ANS) disfonksiyon otizm spektrum bozukluğu (ASD) toplumsal açıklarında bir katkıda rol oynadığı teorize edilmiştir. MNS sonra noninvaziv faaliyetinin bir göstergesi olarak EEG mu ritim zayıflama kullanılarak klinik popülasyonlarda incelenebilir. Anlatılan protocol teorik gibi ASD gibi tipik ve atipik gelişme, bireylerde MNS bağlantılı sosyal bilişsel fonksiyonlarını incelemek için bir yol sağlar.

Giriş

Elektroensefalografi (EEG), beyin aktivitesini değerlendirmek ve kayıt etkili, verimli ve invaziv olmayan bir yöntemdir. Nöronlar beyinde ateş gibi, ortaya çıkan gerilim, güçlendirilmiş kaydedilir ve grafiksel olarak temsil edilebilir. EEG zamansal çözünürlüğü daha kısa beyin salınım şekillerindeki değişiklikler, hem de belirli uyaranlara beynin tepkisinin analizi analizine izin verir.

Geri 19. yüzyıl sonundan kalma eski beyin görüntüleme tekniği, olmasına rağmen, EEG hala geniş çaplı uygulanabilirliği vardır. Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) mükemmel mekansal çözünürlüğe sahip olsa da, nispeten zayıf zamansal çözünürlüğe sahiptir. Bu prosesler, beyinde gerçekleştiği de inanılmaz hızı belirli FMRI değerlendirmesinin önemli bir sınırlandırmayı temsil etmektedir. EEG potansiyel i sağlayarak, milisaniyelik düzeyde elektriksel beyin aktivitesini değerlendirmek yeteneğine sahiptirbeynin işleme aşamaları içine NSight.

Gelişen teknolojileri de EEG uygulanabilirliğini genişletmiştir. Kayıt sistemlerinin yoğunluğunda bir artış uzamsal çözünürlük konusunda EEG bazı sınırlamaları hafifletmek, kaynak lokalizasyonu tekniklerinin geliştirilmesi için izin verdi. Ayrıca, modern sistemler gibi bebek ve klinik örneklerin 1-3,28-30 olarak önceden kullanılamaz popülasyonlarının değerlendirilmesi için izin, önemli ölçüde bireysel katılımcı set-up süresini azalttı.

Mükemmel zamansal çözünürlük göz önüne alındığında, EEG, belirli davranışların, devletler, ya da dış uyaranlara ilgili nöral cevabı incelemek için kullanılabilir. Bu programı bir örneği insanlarda ayna nöron sistemi (ANS) değerlendirilmesidir. Ayna nöronlar aslında bir grup kanıtlayan, tek bir nöron kayıt 4 kullanarak maymunlarda tespit edildiyürütülmesi ve motor işlemlerden gözlem her iki cevap nöronlar. Beyindeki elektrotlar yerleştirme Bu doğrudan kayıt yöntemi nadiren insanlarda ve sadece korkunç klinik durumlarda kullanılmaktadır. EEG EEG mu ritim izleyerek MNS değerlendirmek için bir yöntem sağlamıştır. 8-12 Hz aralığında bu salınım paterni yürütme ve maymunlarda 5-7 görülen aktivasyon desenine benzer motor eylemler, gözlem tepki olarak EEG gücünü azaltmak için gösterilmiştir. Benzer şekilde, Transkranial Manyetik Stimülasyon (örneğin inferior frontal girus) aracılığıyla varsayılan MNS beyin bölgelerinin uyarılması EEG mu ritim 8 kaldıracağına ve EEG mu ritim bastırma ek destek sağlayarak, bireylerde 9 içinde farazi ayna nöron bölgelerinde fMRI gelen BOLD sinyalleri ile ilişkili olduğunu bu ritim endeksler, en azından kısmen, MNS faaliyet. EEG mu ritim Değerlendirilmesi ayna nöron hareket noninvaziv değerlendirilmesi için izin verdiİnsanlarda ivity.

EEG beyin aktivitesini incelemek için benzersiz bir yöntem sağlar ve davranışsal tabanlı deneyleri ile kombine edildiğinde, klinik toplumlarda, taklit gibi, sosyal biliş yönlerini ortaya çıkması için güçlü bir araç olabilir. Ayrıca, bilişsel ve dil bozuklukları ile nüfus ile kullanım için EEG uygulanabilirliği diğer görüntüleme teknikleri ya da davranışsal paradigmalar az başarılı kullanabilir olabilir kimin için bireylerin yetenekleri içgörü sağlar. Açıklanan protokol teorik böyle Otizm Spektrum Bozukluğu olarak tipik ve atipik gelişme, bireylerde ayna nöron sistemi ile bağlantılı sosyal bilişsel fonksiyonlarını incelemek için bir yol sağlar.

Protokol

Aşağıdaki protokol Washington Üniversitesi kurumsal inceleme kurulu kurallara bağlıdır.

1.. Elektrofizyolojik Değerlendirmesi

  1. Oturum hazırlanması
    1. Oda hazırlığı: place manipulandum (bkz. Şekil 1), bu katılımcının ulaşmak açgözlü içinde masaya, kavradı zaman toplama yazılımı için zaman damgalı bir işaretleyici gönderir bağlı bir sensör, bir ahşap blok. EEG toplama yazılımı etkinleştirin ve "yeni bir oturum" (Şekil S1) başlar.
    2. Net hazırlanması: 104 ° F, damıtılmış su (1 L), potasyum klorür (1 çorba kaşığı), ve bebek şampuanı (1 çay kaşığı) sıcak çözeltisi Isındı tuzlu su çözeltisi 128-elektrot yoğun-dizisi EEG sistemi bekletin.
    3. Katılımcı hazırlığı: katılımcı video cam görünümünde rahatça yaklaşık 75 cm uyaran sunum monitörden ve tam oturduğundan emindönemi. Bul ve bir cilt işaretleyici ile katılımcının kafasına köşe işaretleyin. Nasion ve inion ile preauriculars arasındaki orta noktası arasındaki orta noktanın kavşak bularak köşe ölçün.
    4. Net uygulama: vertex elektrot tepe işareti üzerinde doğrudan yerleştirilir şekilde katılımcının kafasına EEG kapağını yerleştirin. Empedanslarını kontrol edin ve empedansları eşiğin altında kullanımda EEG sistemine (Şekil S2) için uygun olduğundan emin olun.
    5. Video bantla oturumu başlayacak.
  2. Kayıt kurulum: köşe elektrot Referans sinyal. 0.1 ve 100 Hz arasında analog filtre, sinyali yükseltmek ve / sn 500 örneklerinde dijitalize.
  3. Uyaran sunum: gözlemlemek yürütmek ve dinlenme, Muthukumaraswamy ve arkadaşları 5 tarafından geliştirilen paradigma adapte: 3 koşulları ile mevcut katılımcı.
    1. Durumunu gözlemlemek: sessizce oturup izlemek için katılımcı bilgilendirinmanipulandum doyumsuz bir kişinin video. Her deneme 6 sn sürmelidir. Tam gözlenen kavramak tam 3 sn gerçekleşir sağlamak için zaman gözlemlemek denemeleri için önceden kaydedilmiş video. Görev sırasında katılımcının görsel dikkatini izlemek, ve post-işleme sırasında atılması ekrana onlar gitmeyen sırasında denemeler işaretleyin.
    2. Koşulu Execute: sadece manipulandum sağ el aşağıda dinlenme ile sessizce oturup, bir önceden kaydedilmiş işitsel işaret işitme üzerine, gözlemlemek koşulu video klipten manipulandum kapmak taklit için katılımcı bilgilendirin. Her deneme 6 sn sürmelidir. Işitsel işaret koruyan bir işitsel takip prerecording tarafından tam 3 sn sunulan emin olun sürekli işaret ve inter-deneme aralığını yürütmek uğradı. Tam katılımcının kavramak oluşur zaman (Şekil S3) kaydetmek için manipulandum bir sensör yararlanın.
    3. Dinlenme durum: quie oturmak için katılımcı bilgilendirintly gözleri açık ve pasif uyaran monitörde küçük bir crosshair gözlemlemek ile. 3 dakika dinlenme durum sırasında Tutanak sürekli EEG.
    4. Koşulları gözlemlemek ve yürütmek hem de, durum başına kırk çalışmaların toplam on çalışmaların mevcut randomize blok. Manipulandum görüntü denemeleri arasında da dahil olmak üzere, gözlemlemek ve yürütmek bloklar boyunca ekranda kalır emin olun. Gözlemlemek ve yürütmek koşulları bitiminde dinlenme durumunu yönetme.
  4. Veri İşleme
    1. Veri toplama takiben, empedanslarını tekrar kontrol edin. Empedans seviyelere herhangi bir değişiklik unutmayın. Toplama yazılımı Kaydı bitirmek.
    2. Post-processing: ortalamasına Rereference EEG sinyali. Her durumda (Şekil S4) için kırk 6-sec çalışmalarda içine Segment sürekli EEG verileri.
    3. Otomatik artefakt algılama Davranış. Exceedin hızlı ortalama genlikleri belirleyerek hareket eserler için segmentler incelemek için otomatik algoritmalar kullanıng 200 mV, 100 mV aşan ortalama genlikleri diferansiyel ve belirli bir deneme (Şekil S5) karşısında sıfır varyans.
    4. Görsel verileri inceleme ve kavramak jest ilgisiz herhangi bir hareket dışlayıcı ile kontamine yürütme durumda herhangi bir hareket artefakt ve tüm denemeler ile kontamine gözlem durumda tüm denemeler kaldırmak için oturumu video inceleme ile teyit ederek manuel eserdir algılama Davranış. Analizinden önemli objeyle denemeler dışla. Katılmayan olarak satın alma sırasında işaretlenir olan tüm denemeler atın. Incelemek ve analiz altındaki her tanı grubunda için deneme ret oranı unutmayın.
  5. Veri analizi
    1. Başına Muthukumaraswamy vd. 5 hem gözlemlemek (fotosel ile işaretlenmiş olarak) ve (manipulandum sensör ile işaretlenmiş gibi) yürütmek koşulları sonra kavramak ve 1 saniye önce veri 1 sn oluşan 2 sn dönemini içine bölüm temizlenir denemeleri. Segment cgeri kalanı durumda 2 sn dönemini eğildi.
    2. Hızlı Fourier Dönüşümü (FFT) Her segmenti dönüştürmek. Muthukumaraswamy vd. 5 aşağıdaki istatistiksel analizler için standart C3 ve C4 pozisyonları (çevreleyen her yarımkürede sekiz elektrot bir küme seçmek ve Bernier ve ark. 3) (Şekil 2). Her bir durum için, güç spektrumları hesaplamak için dahil deneme karşısında gücünü ortalama.
    3. 8-13 Hz aralığında dinlenme durumu sırasında ortalama gücüne göre motor eylemin icrası veya gözlem, ya esnasında ortalama güç inceleyerek mu zayıflama hesaplayın. Zayıflatma derecesini belirlemek için bu oranın günlüğünü kullanın. Not: Bir pozitif bir değer büyütme temsil ederken negatif bir değer, yürütme ya da gözlem sırasında zayıflama temsil eder. Bu metodoloji, bireyler arasında değişkenlik hesap içine alır, ve oran şeklinde ifade değerlerinin olmayan normallik. 'br /> Not: Bu protokol Net İstasyonu yazılım sürümü 4.1 ile 128-elektrot yoğun-dizisi EEG sistemi kullanılarak geliştirilmiştir. Temel adımlar EEG sistemleri arasında benzer olmakla birlikte, toplama ve analiz protokolleri değişebilir.

2.. Örnek Karakterizasyon

  1. Araştırma kayıtları, önceki katılımcı listeleri, ya da alan klinikler ve klinisyenler tavsiyeleri ile paradigma katılım için potansiyel hasta popülasyonu tespit.
  2. Klinik yapı (örneğin Otizm Spektrum Bozukluğu) tanı kriterlerini karşılayan ve bu kafa travması, tümör, nöbet öyküsü ya da bozabilir antikonvülsant veya uyku hapı ilaç kullanımının varlığı gibi herhangi bir dışlayıcı kriterleri belirlemek olasılığı için ekran potansiyel katılımcılar elektrofizyolojik sinyal.
  3. Altın standart tanı araçlarının (örneğin, Otizm Tanı Görüşmesi-Re kullanımı ile hasta popülasyonunun tanılama durumu onaylamakDenetlenen (ADI-R 11) ve Otizm Tanı Gözlem Programı-Jenerik (ADOS-G, 12) Tanısal ve İstatistiksel El Kitabı aşağıdaki uzman klinisyen tarafından yönetilen - 5. Basım (DSM-5) kriterleri 13.
  4. Vb yaş, cinsiyet, bilişsel yetenek, gibi ilgi ilgili değişkenler, Bahisler kontrol numunesini tespit

Sonuçlar

Tipik yetişkinler, çocuklar ve bebekler sürekli yürütme ve eylemlerin gözlem çeşitli genelinde paradigmaların ve uyaranlara 5, 14-30 hem sırasında mu ritim göstermiştir. Bu frekans bandında zayıflama sürekli olarak bu diğer kafa derisi bölgelerinde kaydedilir alfa gücünün azaltılması olmadığını gösteren merkezi bir elektrot (Şekil 3) arasında yerelleştirilmiştir. Aynı şekilde, hareket gözlem sırasında bu frekansta zayıflama gibi (Şekil 4),

Tartışmalar

Klinik nüfusa mu ritim ve uygulamaya ilişkin elektrofizyolojik verilerin başarılı bir satın alma, işleme ve analiz gerektirir 1) EEG metodolojik araçları uygulaması, 2) dikkatli dışlayıcı algılama ve veri azaltma, mu ritim 3) doğru tanımlama, ve 4) klinik nüfus ve uygun kontrol grupları tanımlanması doğru olarak nitelendirilebilir.

Uygun EEG metodoloji düzgün ve özenle entegre ekipman, uygun kap seçimi ve yerleştirme, sinyalin doğru amp...

Açıklamalar

Yazarlar herhangi bir mali çıkarlarını beyan.

Teşekkürler

Bu çalışma Simons Vakfı (SFARI # 89638 RB) bir hibe ile desteklenmiştir.

Malzemeler

NameCompanyCatalog NumberComments
Geodesic EEG SystemEGIN/AAny EEG system, not only EGI based systems, is applicable for the described study
MATLAB softwareMATLABN/AAny mathematical, statistical software that can work with matrices is applicable
Netstation softwareEGIN/AAny EEG acquisition software is applicable for the described study
ManipulandumcustomN/AAny object that is co-registered with data acquisition software to signal a successful grasp

Referanslar

  1. Kuhl, P. K., Coffey-Corina, S., Padden, D., Dawson, G. Links between social and linguistic processing of speech in preschool children with autism: behavioral and electrophysiological. 8, (2005).
  2. McPartland, J., Dawson, G., Webb, S. J., Panagiotides, H., Carver, L. J. Event-related brain potentials reveal anomalies in temporal processing of faces in autism spectrum disorder. J. Child Psychol. Psychiatry. 45, 1235-1245 (2004).
  3. Bernier, R., Dawson, G., Webb, S., Murias, M. EEG mu rhythm and imitation impairments in individuals with autism spectrum disorder. Brain Cogn. 64, 228-237 .
  4. Rizzolatti, G., Fadiga, L., Gallese, V., Fogassi, L. Premotor cortex and the recognition of motor actions. Brain Res. Cogn. Brain. 3, 131-141 (1996).
  5. Muthukumaraswamy, S. D., Johnson, B. W., McNair, N. A. Mu rhythm modulation during observation of an object-directed grasp. Brain Res. Cogn. Brain Res. 19, 195-201 .
  6. Pineda, J. A. The functional significance of mu rhythms: translating "seeing" and "hearing" into "doing". Brain Res. Brain Res. Rev. 50, 57-68 (2005).
  7. Vanderwert, R. E., Fox, N. A., Ferrari, P. F. The mirror mechanism and mu rhythm in social development. Neurosci. Lett. 540, 15-20 (2013).
  8. Keuken, M. C., et al. The role of the left inferior frontal gyrus in social perception: an rTMS study. Brain Res. , 1383-13196 (2011).
  9. Braadbaart, L., Williams, J. H., Waiter, G. D. Do mirror neuron areas mediate mu rhythm suppression during imitation and action observation. Int. J. Psychophysiol. , 99-105 (2013).
  10. Rogers, S., Cook, I., Greiss-Hess, L. . Mature Imitation Task. Unpublished coding manual. , .
  11. Lord, C., Rutter, M., Le Couteur, A. Autism Diagnostic Interview-Revised: a revised version of a diagnostic interview for caregivers of individuals with possible pervasive developmental disorders. J. Autism Disord. 24, 659-685 (1994).
  12. Lord, C., et al. The autism diagnostic observation schedule-generic: a standard measure of social and communication deficits associated with the spectrum of autism. J. Autism Dev. Disord. 30, 205-223 (2000).
  13. . American Psychiatric Association (APA). Diagnostic and statistical manual of mental. disorders, Edition. , .
  14. Gastaut, H. J., Bert, J. EEG changes during cinematographic presentation; moving picture activation. of the EEG. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. 6, 433-444 (1954).
  15. Muthukumaraswamy, S. D., Johnson, B. W. Changes in rolandic mu rhythm during observation of a precision grip. Psychophysiology. 41, 152-156 (2004).
  16. Chatrian, G. E., Petersen, M. C., Lazarte, J. A. The blocking of the rolandic wicket rhythm and some central changes related to movement. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. 11, 497-510 (1959).
  17. Pfurtscheller, G., Neuper, C., Andrew, C., Edlinger, G. Foot and hand area mu rhythms. Int. J. Psychophysiol. 26, 121-135 (1997).
  18. Arroyo, S., et al. Functional significance of the mu rhythm of human cortex: an electrophysiologic study with subdural electrodes. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. 87, 76-87 (1993).
  19. Babiloni, C., et al. Human cortical electroencephalography (EEG) rhythms during the observation of simple aimless movements: a high-resolution EEG study. Neuroimage. 17, 559-572 (2002).
  20. Babiloni, C., et al. Human movement-related potentials vs desynchronization of EEG alpha rhythm: a high-resolution EEG study. Neuroimage. 10, 658-665 (1999).
  21. Babiloni, C., et al. Transient human cortical responses during the observation of simple finger movements: a high-resolution EEG study. Hum. Brain. 20, 148-157 (2003).
  22. Cochin, S., Barthelemy, C., Lejeune, B., Roux, S., Martineau, J. Perception of motion and qEEG activity in human adults. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. 107, 287-295 (1998).
  23. Cochin, S., Barthelemy, C., Roux, S., Martineau, J. Observation and execution of movement: similarities demonstrated by quantified electroencephalography. Eur. J. Neurosci. 11, 1839-1842 (1999).
  24. Cochin, S., Barthelemy, C., Roux, S., Martineau, J. Electroencephalographic activity during perception of motion in childhood. Eur. J. Neurosci. 13, 1791-1796 (2001).
  25. Martineau, J., Cochin, S. Visual perception in children: human, animal and virtual movement activates different cortical areas. Int. J. Psychophysiol. 51, 37-44 (2003).
  26. Lepage, J. F., Theoret, H. EEG evidence for the presence of an action observation-execution matching system in children. Eur. J. Neurosci. 23, 2505-2510 (2006).
  27. Marshall, P. J., Bar-Haim, Y., Fox, N. A. Development of the EEG from 5 months to 4 years of age. Clin. Neurophysiol. 113, 1199-1208 (2002).
  28. Southgate, V., Johnson, M. H., El Karoui, I., Csibra, G. Motor system activation reveals infants' on-line prediction of others' goals. Psychol. Sci. 21, 355-359 (2010).
  29. Nystrom, P., Ljunghammar, T., Rosander, K., von Hofsten, C. Using mu rhythm desynchronization to measure mirror neuron activity in infants. Dev. Sci. 14, 327-335 (2011).
  30. Southgate, V., Johnson, M. H., Osborne, T., Csibra, G. Predictive motor activation during action observation in human infants. Biol. , 769-772 (2009).
  31. Oberman, L. M., et al. EEG evidence for mirror neuron dysfunction in autism spectrum disorders. Brain Res. Cogn. Brain Res. 24, 190-198 (2005).
  32. Martineau, J., Cochin, S., Magne, R., Barthelemy, C. Impaired cortical activation in autistic children: is the mirror neuron system involved. Int. J. Psychophysiol. 68, 35-40 (2008).
  33. Oberman, L. M., Ramachandran, V. S., Pineda, J. A. Modulation of mu suppression in children with autism spectrum disorders in response to familiar or unfamiliar stimuli: the mirror neuron hypothesis. Neuropsychologia. 46, 1558-1565 (2008).
  34. Raymaekers, R., Wiersema, J. R., Roeyers, H. . EEG Study of the Mirror Neuron System in Children with High Functioning Autism. Brain Res. , 113-121 (2009).
  35. Fan, Y. T., Decety, J., Yang, C. Y., Liu, J. L., Cheng, Y. Unbroken mirror neurons in autism spectrum disorders. J. Child Psychol. Psychiatry. 51, 981-988 (2010).
  36. Bernier, R., Aaronson, B., McPartland, J. The role of imitation in the observed heterogeneity in EEG mu rhythm in autism and typical development. Brain Cogn. 82, 69-75 (2013).
  37. Pfurtscheller, G., Lopesda Silva, ., H, F. Event-related EEG/MEG synchronization and desynchronization: basic principles. Clin. Neurophysiol. 110, 1842-1857 (1999).
  38. Marshall, P. J., Young, T., Meltzoff, A. N. Neural correlates of action observation and execution in 14‐month‐old infants: An event‐related EEG desynchronization study. Dev. Sci. , 474-480 (2011).
  39. Marshall, P. J., Meltzoff, A. N. Neural mirroring systems: Exploring the EEG mu rhythm in human infancy. Dev. Cogn. Neurosci. , 110-123 (2011).
  40. Oberman, L., McCleery, J., Hubbard, E., Bernier, R., Pineda, J. Developmental changes in mu suppression to observed actions in individuals with autism spectrum disorders. Soc. Cogn. Affective Neurosci. 8, 300-304 .

Yeniden Basımlar ve İzinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi

Izin talebi

Daha Fazla Makale Keşfet

T pSay 86Elektroensefalografi EEGmu ritimimitasyonotizm spektrum bozuklu usosyal biliayna n ron sistemi

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Gizlilik

Kullanım Şartları

İlkeler

Bize Ulaşın

KÜTÜPHANEYE TAVSİYE ET

JoVE HABER BÜLTENLERİ

Araştırma

Eğitim

Yazarlar

Kütüphaneciler

JoVE Hakkında

Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır