JoVE Logo
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

Bu protokol, eşzamanlı EEG ve fNIRS kayıtlarının nasıl gerçekleştirildirilebildiğini ve EEG ile fNIRS verileri arasındaki ilişkinin nasıl denetleniyi açıklamaktadır.

Özet

Eşzamanlı EEG ve fNIRS kayıtları, nöral ve hemodinamik sinyaller arasındaki ilişkiyi inceleyerek bilişsel işlemenin sinirsel mekanizmasını tam olarak anlamak için mükemmel bir fırsat sunar. EEG korteksin hızlı nöronal aktivitesini ölçebilen elektrofizyolojik bir teknolojidir, oysa fNIRS beyin aktivasyonunu inferetmek için hemodinamik yanıtlara dayanır. EEG ve fNIRS nörogörüntüleme teknikleri kombinasyonu daha fazla özellikleri belirlemek ve beynin işleyişi ile ilgili daha fazla bilgi ortaya çıkarabilir. Bu protokolde, flanker görevi sırasında uyarılmış elektriksel potansiyellerin ve hemodinamik yanıtların eşzamanlı kayıtları için erimiş EEG-fNIRS ölçümleri yapılmıştır. Buna ek olarak, donanım ve yazılım sisteminin kurulmasına yönelik kritik adımlar ve veri toplama ve analiz prosedürleri ayrıntılı olarak sağlanmış ve tartışılmıştır. Mevcut protokolün EEG ve fNIRS sinyallerini kullanarak çeşitli bilişsel süreçlerin altında yatan nöral mekanizmaların anlaşılmasını iyileştirmek için yeni bir yol açabileceği beklenmektedir.

Giriş

Bu çalışma, erimiş EEG ve fNIRS nörogörüntüleme tekniklerini kullanarak Flanker görevinin altında yatan nöral aktivasyon modelini ortaya çıkarmak için bir çalışma protokolü geliştirmeyi amaçlamaktadır. İlginçtir, eşzamanlı fNIRS-EEG kayıtları prefrontal korteks ve flanker görevi ile ilişkili tüm beynin çeşitli olay ile ilgili potansiyel (ERP) bileşenleri hemodinamik sinyaller arasındaki ilişkinin incelenmesi için izin verir.

Fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopi (fNIRS), elektroensefalografi (EEG) ve fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) dahil olmak üzere çeşitli noninvaziv nörogörüntüleme yöntemlerientegrasyonu nerede ve ne zaman bilgi işlemebeyindeyer alıyor anlayışını geliştirmek için esastır 1,2,3. Ayrıca, yerel nöral aktivite ve hemodinamik yanıtlarda sonraki değişiklikler arasındaki ilişkiyi incelemek için fNIRS ve EEG birleştirmek için potansiyel vardır, hangi EEG ve fNIRS insan beyninin bilişsel fonksiyonun nöral mekanizması nı ortaya tamamlayıcı olabilir. fNIRS beyin aktivasyonu çıkarım hemodinamik yanıtları dayanan bir vasküler tabanlı fonksiyonel nörogörüntüleme tekniğidir. fNIRS serebral kortekste göreceli oksihemoglobin (HbO) ve deoksihemoglobin (HbR) konsantrasyon değişiklikleri ölçer, bilişsel işleme çalışmalarında önemli bir rol oynar3,4,5,6,7. Nörovasküler ve nörometabolik kaplin mekanizmasına göre8, bilişsel işleme ile ilişkili lokal nöral aktivite değişikliği genellikle 4-7 saniye lik bir gecikme ile yerel kan akımı ve kan oksijen sonraki değişiklikler eşlik eder. Bu nörovasküler kaplin büyük olasılıkla bir güç dönüştürücü olduğu gösterilmiştir, hangi yavaş hemodinamik vasküler girişi içine nöral aktivitenin hızlı dinamikleri entegre9. Özellikle, fNIRS çoğunlukla frontal lob nörovasküler aktiviteyi incelemek için kullanılır, yüksek bilişsel işlevler sorumludur özellikle prefrontal korteks, gibi yürütme fonksiyonları10,11,12, muhakeme ve planlama13, karar verme14, ve sosyal biliş ve ahlaki yargı15. Ancak, fNIRS tarafından ölçülen hemodinamik yanıtlar sadece dolaylı olarak düşük zamansal çözünürlük ile nöral aktivite yakalamak, EEG nöral faaliyetlerin zamansal olarak ince ve doğrudan önlemler sunabilir ise. Sonuç olarak, EEG ve fNIRS kayıt kombinasyonu daha fazla özellik belirlemek ve beynin işleyişi ile ilgili daha fazla bilgi ortaya çıkarabilir.

Daha da önemlisi, EEG ve fNIRS sinyalleri multi-modal edinimi çeşitli bilişsel,görevler 16 ,17,18,,1919,20,21,22veya beyin-bilgisayar arayüzü23,24altında yatan beyin aktivasyonu incelemek için yapılmıştır .22 Özellikle, eşzamanlı ERP (olayile ilgili potansiyel) ve fNIRS kayıtları olayile ilgili işitsel1oddball paradigması 1 dayalı yapılmıştır , hangi fNIRS p300 bileşeninin ortaya çıkmasından birkaç saniye sonra frontotemporal kortekste hemodinamik değişiklikleri tespit edebilirsiniz. Horovitz ve ark. ayrıca bir semantik işleme görevi sırasında fNIRS sinyalleri ve P300 bileşeni nin eşzamanlı ölçümleri gösterdi25. İlginçtir, eşzamanlı EEG ve fNIRS kayıtlarına dayalı önceki çalışmalar, oddball uyaranları sırasında P300 fNIRS sinyalleri ile önemli bir korelasyon sergilediğini gösterdi26. Bu çok modal önlemler olay ile ilgili paradigma dayalı kapsamlı bilişsel sinirsel mekanizma ortaya çıkarmak için potansiyele sahip olduğu keşfedildi26. Tuhaf görevin yanı sıra, ERP bileşeni N200 ile ilişkili Flanker görevi de önemli bir paradigmadır, hangi bilişsel yetenek algılama ve sağlıklı kontroller ve çeşitli bozuklukları olan hastalar ile değerlendirme soruşturma için kullanılabilir. Özellikle, N200 ön sintiküllü korteks frontal27 ve üstün temporal korteks28200-350 ms zirveleri negatif bir bileşeni oldu. Önceki çalışmalarda Flanker görev29üstün frontal korteks ve alfa salınım arasındaki ilişki incelenmiş olmasına rağmen, Flanker görev sırasında N200 genlik ve hemodinamik yanıtları arasındaki korelasyon araştırılmış değil.

Bu protokolde eşzamanlı EEG ve fNIRS kayıtları için standart EEG kapağına dayalı ev yapımı EEG/fNIRS yaması kullanılmıştır. Optod/elektrotların destek le düzenlenmesi, EEG kapağına kaynaşmış fNIRS optodlarının yerleştirilmesi ile sağlanmıştır. Eşzamanlı EEG ve fNIRS veri alımları, E-prime yazılımı tarafından oluşturulan aynı uyaran görevleri ile gerçekleştirilmiştir. Flanker görevi ile ilişkili ERP bileşenlerinin prefrontal korteksteki hemodinamik yanıtlarla anlamlı bir korelasyon gösterebileceğini varsabiliyoruz. Bu arada, kombine ERP ve fNIRS kayıtları gelişmiş doğruluk ile beyin aktivasyon desenleri tanımlamak için birden fazla sinyal göstergeleri ayıklayabilirsiniz. Hipotezi test etmek için, fNIRS kurulumu ve EEG makinesi, olayla ilgili Flanker görevine karşılık gelen karmaşık nöral biliş mekanizmasını ortaya çıkarmak için entegre edildi.

Protokol

Deneysel testler öncesinde, tüm katılımcılar bilgilendirilmiş onay belgelerini imzaladılar. Bu çalışmanın protokolü Makao Üniversitesi Etik Komitesi tarafından onaylanmıştır.

1. Eşzamanlı EEG ve fNIRS kayıtları için donanım ve yazılım ayarı

  1. Eşzamanlı EEG-fNIRS kayıtları için bir başlık oluştur.
    1. Katılımcıların baş çevresine göre uygun kapak boyutunu seçin. Bu çalışmada, çoğu ergen ve yetişkin katılımcılar için uygun olduğundan orta boy bir kapak kullanın.
    2. Prefrontal korteksteki EEG kapağı ile birlikte fNIRS optodlarının düzenini tasarlayın (Şekil 1).
      1. FNIRS optodes orta bölümünde eeg elektrotlar yerleştirin iki teknik19,,30tarafından aynı beyin bölgesinin ölçümsağlamak için . Ancak, hem EEG hem de fNIRS nörogörüntüleme yöntemlerinin düşük uzamsal çözünürlüğü nedeniyle, elektrotları fNIRS kanallarının tam konumları yerine fNIRS optodları ile kaplı ilgili beyin bölgesine yerleştirin.
      2. FNIRS optodelerini prefrontal korteksteki belirli düzene uygun tutmak için EEG kapağı nın içinde 22 delik aç. FNIRS optodlarının konumlarını, kafa kapağının tasarlanmış düzenine göre belirleyin ve işaretleyin ve ardından optodeleri yerleştirmek ve düzeltmek için kapağın içindeki delikleri delin.
      3. 10-20 Uluslararası Sisteme göre EEG kapağının yüzeyi boyunca 21 veya 71 EEG elektrotları yerleştirin (Bkz. Malzeme Tablosu)ve optodlar için ızgaraları monte edin.
    3. Her kaynak dedektörü çifti arasındaki mesafeyi 3 cm olarak ayarlayın ve mavi optodların ışık dedektörlerini ifade ettiği optodları düzeltin, kırmızı olanlar ise lazer kaynaklarını temsil eder.
  2. Yazılımdaki EEG ve fNIRS bağlantı noktalarını ayarlayın.
  3. İki farklı sinyalin senkronize edilmesini sağlamak için paralel bağlantı noktası ve seri bağlantı noktası üzerinden oluşturulan zaman tetikleyicilerini kullanın.
    1. EEG sistemi için paralel bağlantı noktasını (örneğin, bu çalışmada H378) ayarlayın (bkz. Malzemeler Tablosu).
    2. FNIRS sistemi için seri bağlantı noktasını (örn. bu çalışmada 6 9600) ayarlayın (bkz. Malzemeler Tablosu).
      NOT: Bağlantı noktası türü ve numarası çeşitli EEG ve fNIRS kurulumları ile ilgili olarak değiştirilmelidir. Daha fazla bilgi için lütfen üreticilerle irtibata geçiniz.

2. Deneysel hazırlık

  1. 30 dakika boyunca açık lazerler ile fNIRS sistemi ısıtın.
  2. FNIRS ölçüm sistemi için gerekli tüm çalışma parametrelerini ayarlayın.
  3. Katılımcılara EEG ve fNIRS ölçüm sistemleri de dahil olmak üzere erimiş deneysel kurulumu gösterin.
  4. 10-20 Uluslararası Sistemi'ne göre Cz noktasını ölçün ve işaretleyin. Cz'nin elektrot pozisyonunu inion ve nasion arasındaki mesafenin yarısı ile sol ve sağ işlenme ler arası girintiler arasındaki mesafenin yarısı olarak tanımlayın.
  5. Önce kapağın ön kısmını katılımcının alnına yerleştirin ve sonra kapağın arka kısmını boynuna doğru çekin.
  6. Pozisyonları doğrulayın.
    1. Cz ve inion ve nasion arasındaki mesafeyi tekrar yumuşak bir cetvelle ölçün ve orta noktada bulunup bulunmadığına iki kez kontrol edin. Aynı şekilde, Cz ile sol ve sağ iştişalı arasındaki mesafeyi ölçün ve Cz'nin orta noktada bulunup bulunmadığına iki kez kontrol edin.
  7. EEG kayıtlarına hazırlanın.
    NOT: EEG elektrotlarının önce, sonra fNIRS optodlarının kurulması tavsiye edilir. EEG iletken jel fNIRS optodes yerleşimi için delikleri kapsıyorsa, optodların kontaminasyonunu önlemek için temizlenmelidir.
    1. EEG elektrot şebekesinin deliklerine künt bir iğne yerleştirerek iletken jeli doldurun.
    2. Tüm elektrotları etiketlere göre EEG elektrot ızgarasına yerleştirin.
    3. EEG yazılımını açın ve EEG elektrotlarının sinyal kalitesini kontrol edin.
    4. Sinyal kalitesi gereksinimleri (40 mV) karşılayacak kadar iyi değilse iletken jeli yeniden doldurarak elektrotun yeniden hazırlanın.
    5. Empedans gereksinimleri karşılayamazsa iletken jeli yeniden doldurarak elektrotun yeniden yeniden düzenleyin.
  8. FNIRS kayıtlarına hazırlanın.
    Dikkat: Katılımcıların gözlerini fNIRS kaynaklarının lazer ışınına doğrudan maruz bırakmayın.
    1. Optik lifleri fNIRS ölçüm sistemine bağlı tutucu kollar ve tutucu ya da tutucu ya da tutucu ya da Liflerin düzgün ve düzenli olduğundan emin olun.
    2. Optik kaynakları ve dedektörleri mizanpajına göre deliklere yerleştirin.
    3. Sinyal kalitesini test edin. Bir kanalın üst düzey sinyal-gürültü oranına sahip olmaması (örneğin, kanal sarı renkte işaretlenmişse), optik sonda ile kafa derisi arasında hiçbir şey olmadığından emin olmak için katılımcının saçını optik sondaları çevreleyen saçını nazikçe inceleyin.
    4. Adım 2.8.3 sinyal kalitesini artıramıyorsa, sinyal yoğunluğunu artırın. Çok fazla sinyal varsa (örneğin, kanal kırmızı yla işaretlenmişse), sinyal yoğunluğunu kapatın.

3. Deneyi çalıştırın

  1. Sinyaller mükemmel sinyal-gürültü oranıyla sabit olduğunda ve katılımcılar deney talimatlarına aşina olduğunda deneye başlayın. Deneysel test29,31için klasik Flanker paradigması kullanın.
  2. Denemeden sonra, hem EEG hem de fNIRS verilerini kaydedin ve dışa aktarın.
  3. EEG elektrotlarını ve fNIRS optik problarını dikkatlice çıkarın.

4. 3Boyutlu sayısallaştırıcı ile fNIRS optodlarının üç boyutlu (3D) MNI koordinatlarının ölçümü

  1. Katılımcıların bir sandalyede oturup sensör ile gözlük giymek sağlar.
  2. Bilgisayardaki sayısallaştırıcı yazılımı açın. 3D sayısallaştırıcı sisteminin uygun bir COM bağlantı noktası aracılığıyla bilgisayarla bağlantıda olduğundan emin olun.
  3. Optodes ayarı dosyasının düzenini yükleyin.
  4. 3D sayısallaştırıcı kalemi ekranla birlikte anahtar konumları (Nz, Iz, sol kulak, sağ kulak, Cz) boyunca hareket ettirin ve kalemüzerindeki düğmeye basın.
  5. Optik kaynakları ve dedektörleri yerelleştirin
  6. 3B koordinat dosyalarını dışa aktarın.

5. Veri analizi

  1. fNIRS veri analizi
    1. MATLAB 2019 ile NIRS-SPM'deki kayıt seçeneğini kullanarak 3D MNI koordinatlarını işleyin. Seçin: tek başına mekansal kayıt | 3D Sayısallaştırma ile. Daha önce kaydedilmiş diğer lerini ve menşe metin dosyalarını seçin ve ardından Kayıt'ıseçin.
    2. Homer2 yazılımı ile ön proses fNIRS sinyalleri32.
      1. Ham verileri farklı dalga boyları için optik yoğunluk değişikliklerine dönüştürün ve değiştirilmiş bir Bira-Lambert Yasası kullanarak farklı zaman noktalarındaKi HbO konsantrasyon değişikliklerine daha fazla dönüştürün. Genellikle, genellikle diferansiyel yol uzunluğu faktörü (DPF) değeri yaş, cinsiyet ve dalga boyu etkilenen ve kaynak ve desetor arasındaki mesafe33,34 6, önceki çalışmalardan ortalama DPF benzer34,35.
      2. Hareket düzeltme için Homer2 fNIRS işleme paketinden spline hareket yapıları algılama algoritmasını kullanın. Lütfen literatür36'yagöre uygun hareket düzeltme yöntemlerini seçiniz.
      3. Ham hemoglobin sürekli verilerini 0,2 Hz'lik düşük geçişli bir filtre ve daha sonra 0,015 Hz yüksek geçişli filtre ile işleyin.
      4. Ortalama değerleri bölerek hemodinamik sinyal genliğini normalleştirin.
      5. 3B sayısallaştırıcı bilgileri temel alan her kanal için fNIRS verilerini oluşturun. Daha fazla analiz için NIRS-SPM regresyon hesaplamasına göre üstün frontal kortekste (SFC) %100 veya daha fazla kayıt olasılığı olan kanalları seçin.
      6. Oksijen hemoglobin (HbO) konsantrasyon değişikliklerinin tepe değerlerini dışa aktarın.
        NOT: Bu çalışmada, sadece HbO sinyalleri yüksek sinyal-gürültü oranı nedeniyle analiz edildi. Daha fazla analiz için her katılımcıdan her bir kanal için ortalama test edilen HbO verilerinin tepe değerleri çıkarıldı.
  2. EEG veri işleme
    NOT: EEGLAB ile çevrimdışı EEG veri analizi yapılmıştır. Fz sadece N200 mevcut çalışma için ilginç bileşeni oldu. Tüm elektrotlar, obje topografyalarının dahili bir modelini kullanarak göz hareketlerini ortadan kaldırmak için otomatik bir obje düzeltmesine tabi tutuldu. Sürekli EEG verileri daha sonra hedef ve hedef olmayan uyaranlara göre farklı çalışmalara ayrılmıştır, her deneme için dönem 2500 ms sürerek, 500 ms (temel dönem) öncesi uyaran dönemi ve 2000 ms (görev çağı) sonrası uyarıcı dönemi içeren.
    1. Eklentileri kullanarak ham EEG veri klasörünü EEGLAB'a yükleyin. Bu çalışmada BDF dosyası için BIOSIG eklentisini seçin.
      NOT: Lütfen EEG veri dosyası biçimine göre uygun bir eklenti seçiniz.
    2. EEGLAB37için kanal konum bilgilerini ayarlayın. Kapağın ilgili konum dosyasını yükleyin.
    3. EEGLAB'ın bir eklentisi olan ERPLAB'daki elektrotları yeniden referanslayın. Referans elektrotlar olarak mastoidlere yerleştirilen kanalları seçin.
    4. ERPLAB37'dekiolay ve çöp kutusu dosyalarına göre EEG veri dönemlerini ayıklayın.
    5. Düşük frekansları 30Hz'lik bir kesimle filtreleyerek ve yüksek frekansları 0,1 Hz'lik bir kesimle filtreleyerek FIR filtresini kullanarak ERPLAB'daki EEG veri segmentlerini filtreleyin.
    6. EEGLAB'da Bağımsız Bileşen Analizi ile oküler EEG yapılarını kaldırın.
    7. ERPLAB'daki herhangi bir kanalda ± 100 μV'yi aşan genlik değerlerine sahip EEG veri segmentlerini reddedin.
    8. ERPLAB'daki EEG veri segmentlerinin ortalamasını verin.
      NOT: Bunlar genellikle kullanılan veri analizi yöntemi ve EEG ve fNIRS verilerinin işlenmesi için kullanılan yazılımdır. Çok sayıda işlem yazılımı ve yöntemleri mevcuttur.
  3. Korelasyon hesaplama
    1. Pearson korelasyon analizini kullanarak fNIRS ve EEG kayıtları arasındaki ilişkiyi oluşturun.
    4. i>

Sonuçlar

Şekil 2 tüm kanallar için HbO sinyallerini gösterirken Şekil 3, Flanker görevinin iki koşulu için Fz ve FCz'deki ERP'leri görüntüler. Figure 4, Pearson korelasyon analizi sonuçlarını göstermiştir ki, SFC'deki fNIRS sinyalleri Fz'deki ERP N200 bileşeni ile uyumsuz durum için anlamlı bir korelasyon sergilemektedir(P<0.05). Ancak, uyumlu koşullar için durum böyle değildir(P...

Tartışmalar

Bu protokolde, tüm beynin nöral sinyallerini ve prefrontal korteksin eşzamanlı hemodinamik yanıtlarını kaydederek olaya bağlı flanker paradigmasını içeren beyin aktivasyon modellerini incelemek için kombine EEG ve fNIRS kayıtları yapılmıştır. ERP sonuçları, Fz'deki N200'in uyumlu ve uyumsuz koşulları önemli ölçüde ayırt edebildiğini göstermiştir (P=0.037). Bu arada, SFC HbO sinyalleri (kanal 21) da uyumlu ve uyumsuz koşullar arasında önemli bir fark sergiledi, hangi flanker görev ile il...

Açıklamalar

Yazarların açıklayacak bir şeyi yok.

Teşekkürler

Bu çalışma kısmen, Macau Üniversitesi bilgi ve iletişim teknolojisi ofisi (ICTO) tarafından desteklenen yüksek performanslı bilgi işlem kümesinde (HPCC) gerçekleştirilmiştir. Bu çalışma, Macau'daki Makao Üniversitesi'nden MYRG2019-00082-FHS ve MYRG 2018-00081-FHS hibeleri tarafından desteklenmiş ve Ayrıca Bilim ve Teknoloji Geliştirme Fonu, Macau SAR (FDCT 0011/2018/A1 ve FDCT 025/2015/A1) tarafından finanse edilmiştir.

Malzemeler

NameCompanyCatalog NumberComments
EEG capEASYCAP GmbH--
EEG systemBioSemi--
fNIRS systemTechEn-CW6 System

Referanslar

  1. Kennan, R. P., et al. Simultaneous recording of event-related auditory oddball response using transcranial near infrared optical topography and surface EEG. NeuroImage. 16 (3), 587-592 (2002).
  2. Horovitz, S. G., Gore, J. C. Simultaneous event-related potential and near-infrared spectroscopic studies of semantic processing. Human Brain Mapping. 22 (2), 110-115 (2004).
  3. Yuan, Z., Ye, J. Fusion of fNIRS and fMRI data: identifying when and where hemodynamic signals are changing in human brains. Frontiers in Human Neuroscience. 7, 676 (2013).
  4. Lin, X., Sai, L., Yuan, Z. Detecting Concealed Information with Fused Electroencephalography and Functional Near-infrared Spectroscopy. Neuroscience. 386, 284-294 (2018).
  5. Ieong, H. F., Yuan, Z. Emotion recognition and its relation to prefrontal function and network in heroin plus nicotine dependence: a pilot study. Neurophotonics. 5 (02), 1 (2018).
  6. Hu, Z., et al. Optical Mapping of Brain Activation and Connectivity in Occipitotemporal Cortex During Chinese Character Recognition. Brain Topography. 31 (6), 1014-1028 (2018).
  7. Wang, M. -. Y., et al. Concurrent mapping of brain activation from multiple subjects during social interaction by hyperscanning: a mini-review. Quantitative Imaging in Medicine and Surgery. 8 (8), 819-837 (2018).
  8. Scholkmann, F., et al. A review on continuous wave functional near-infrared spectroscopy and imaging instrumentation and methodology. NeuroImage. 85, 6-27 (2014).
  9. Wan, X., et al. The neural basis of the hemodynamic response nonlinearity in human primary visual cortex: Implications for neurovascular coupling mechanism. NeuroImage. 32 (2), 616-625 (2006).
  10. Miller, E. K. The prefontral cortex and cognitive control. Nature Reviews Neuroscience. 1 (1), 59-65 (2000).
  11. Miller, E. K., Cohen, J. D. An integrative theory of prefrontal cortex function. Annual review of Neuroscience. 24 (1), 167-202 (2001).
  12. Mansouri, F. A., Tanaka, K., Buckley, M. J. Conflict-induced behavioural adjustment: a clue to the executive functions of the prefrontal cortex. Nature Reviews Neuroscience. 10 (2), 141-152 (2009).
  13. Wood, J. N., Grafman, J. Human prefrontal cortex: processing and representational perspectives. Nature Reviews Neuroscience. 4 (2), 139-147 (2003).
  14. Wallis, J. D. Orbitofrontal Cortex and Its Contribution to Decision-Making. Annual Review of Neuroscience. 30 (1), 31-56 (2007).
  15. Forbes, C. E., Grafman, J. The Role of the Human Prefrontal Cortex in Social Cognition and Moral Judgment. Annual Review of Neuroscience. 33 (1), 299-324 (2010).
  16. Nguyen, D. K., et al. Non-invasive continuous EEG-fNIRS recording of temporal lobe seizures. Epilepsy Research. 99 (1-2), 112-126 (2012).
  17. Peng, K., et al. fNIRS-EEG study of focal interictal epileptiform discharges. Epilepsy Research. 108 (3), 491-505 (2014).
  18. Liu, Y., Ayaz, H., Shewokis, P. A. Multisubject "learning" for mental workload classification using concurrent EEG, fNIRS, and physiological measures. Frontiers in Human Neuroscience. 11, (2017).
  19. Aghajani, H., Garbey, M., Omurtag, A. Measuring mental workload with EEG+fNIRS. Frontiers in Human Neuroscience. 11, (2017).
  20. Balconi, M., Vanutelli, M. E. Hemodynamic (fNIRS) and EEG (N200) correlates of emotional inter-species interactions modulated by visual and auditory stimulation. Scientific Reports. 6, (2016).
  21. Donohue, S. E., Appelbaum, L. G., McKay, C. C., Woldorff, M. G. The neural dynamics of stimulus and response conflict processing as a function of response complexity and task demands. Neuropsychologia. 84, 14-28 (2016).
  22. Liu, Y., Ayaz, H., Shewokis, P. A. Mental workload classification with concurrent electroencephalography and functional near-infrared spectroscopy. Brain-Computer Interfaces. 4 (3), 175-185 (2017).
  23. Fazli, S., et al. Enhanced performance by a hybrid NIRS-EEG brain computer interface. NeuroImage. 59 (1), 519-529 (2012).
  24. Putze, F., et al. Hybrid fNIRS-EEG based classification of auditory and visual perception processes. Frontiers in Neuroscience. 8, 373 (2014).
  25. Horovitz, S. G., Gore, J. C. Simultaneous event-related potential and near-infrared spectroscopic studies of semantic processing. Human Brain Mapping. 22 (2), 110-115 (2004).
  26. Lin, X., et al. Mapping the small-world properties of brain networks in Chinese to English simultaneous interpreting by using functional near-infrared spectroscopy. Journal of Innovative Optical Health Sciences. 11 (03), 1840001 (2018).
  27. Folstein, J. R., Van Petten, C. Influence of cognitive control and mismatch on the N2 component of the ERP: A review. Psychophysiology. 45 (1), 152 (2008).
  28. Patel, S. H., Azzam, P. N. Characterization of N200 and P300: Selected studies of the Event-Related Potential. International Journal of Medical Sciences. 2 (4), 147-154 (2005).
  29. Suzuki, K., et al. The relationship between the superior frontal cortex and alpha oscillation in a flanker task: Simultaneous recording of electroencephalogram (EEG) and near infrared spectroscopy (NIRS). Neuroscience Research. 131, 30-35 (2018).
  30. Keles, H. O., Barbour, R. L., Omurtag, A. Hemodynamic correlates of spontaneous neural activity measured by human whole-head resting state EEG + fNIRS. NeuroImage. 138, 76-87 (2016).
  31. Eriksen, B. A., Eriksen, C. W. Effects of noise letters upon the identification of a target letter in a nonsearch task. Perception & Psychophysics. 16 (1), 143-149 (1974).
  32. Huppert, T. J., Diamond, S. G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. HomER: a review of time-series analysis methods for near-infrared spectroscopy of the brain. Applied optics. 48 (10), 280-289 (2009).
  33. Kocsis, L., Herman, P., Eke, A. The modified Beer-Lambert law revisited. Physics in Medicine and Biology. 51 (5), (2006).
  34. Herold, F., Wiegel, P., Scholkmann, F., Müller, N. Applications of Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) Neuroimaging in Exercise-Cognition Science: A Systematic, Methodology-Focused Review. Journal of Clinical Medicine. 7 (12), 466 (2018).
  35. Duncan, A., et al. Optical pathlength measurements on adult head, calf and forearm and the head of the newborn infant using phase resolved optical spectroscopy. Physics in Medicine and Biology. 40 (2), 295-304 (1995).
  36. Brigadoi, S., et al. Motion artifacts in functional near-infrared spectroscopy: A comparison of motion correction techniques applied to real cognitive data. NeuroImage. 85, 181-191 (2014).
  37. Lopez-Calderon, J., Luck, S. J. ERPLAB: an open-source toolbox for the analysis of event-related potentials. Frontiers in Human Neuroscience. 8, 213 (2014).

Yeniden Basımlar ve İzinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi

Izin talebi

Daha Fazla Makale Keşfet

N robilimSay 159Elektroensefalografi EEGFonksiyonel yak n k z l tesi spektroskopi fNIRSF zyonFlanker g reviBeyin aktivasyonu

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