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

Özet

BrainBeats araç kutusu, EEG ve kardiyovasküler (EKG/PPG) sinyalleri ortaklaşa analiz etmek için tasarlanmış açık kaynaklı bir EEGLAB eklentisidir. Kalp atışı ile uyarılmış potansiyeller (HEP) değerlendirmesini, özellik tabanlı analizi ve EEG sinyallerinden kalp artefaktı çıkarımını içerir. Protokol, beyin-kalp etkileşiminin iki mercek (HEP ve özellikler) aracılığıyla incelenmesine yardımcı olacak ve tekrarlanabilirliği ve erişilebilirliği artıracaktır.

Özet

Beyin ve kardiyovasküler sistemler arasındaki etkileşim, insan fizyolojisi anlayışımızı ilerletme ve sağlık sonuçlarını iyileştirme potansiyeli nedeniyle daha fazla dikkat çekiyor. Bununla birlikte, bu sinyallerin çok modlu analizi, yönergelerin, standartlaştırılmış sinyal işleme ve istatistiksel araçların, grafik kullanıcı arayüzlerinin (GUI'ler) ve büyük veri kümelerini işlemek veya tekrarlanabilirliği artırmak için otomasyonun olmaması nedeniyle zordur. Standartlaştırılmış EEG ve kalp atış hızı değişkenliği (HRV) özellik çıkarma yöntemlerinde, klinik teşhisi veya makine öğrenimi (ML) modellerinin sağlamlığını baltalayan başka bir boşluk vardır. Bu sınırlamalara yanıt olarak BrainBeats araç kutusunu kullanıma sunuyoruz. Açık kaynaklı bir EEGLAB eklentisi olarak uygulanan BrainBeats, üç ana protokolü entegre eder: 1) Zaman kilitli beyin-kalp etkileşimini milisaniye hassasiyetinde değerlendirmek için kalp atışı ile uyarılmış potansiyeller (HEP) ve salınımlar (HEO); 2) Çeşitli beyin ve kalp ölçümleri arasındaki ilişkileri/farklılıkları incelemek veya sağlam özellik tabanlı makine öğrenimi modelleri oluşturmak için EEG ve HRV özellik çıkarımı; 3) EEG analizi yapılırken herhangi bir potansiyel kardiyovasküler kontaminasyonu gidermek için EEG sinyallerinden kalp artefaktlarının otomatik olarak çıkarılması. Bu üç yöntemi eşzamanlı 64 kanallı EEG, EKG ve PPG sinyallerini içeren açık kaynaklı bir veri kümesine uygulamak için adım adım bir eğitim sunuyoruz. Kullanıcılar, grafik kullanıcı arayüzünü (GUI) veya komut satırını kullanarak benzersiz araştırma ihtiyaçlarını uyarlamak için parametrelere kolayca ince ayar yapabilir. BrainBeats, beyin-kalp etkileşimi araştırmalarını daha erişilebilir ve tekrarlanabilir hale getirmelidir.

Giriş

Uzun bir süre boyunca, indirgemeci yaklaşım, insan fizyolojisi ve bilişindeki bilimsel araştırmalara egemen olmuştur. Bu yaklaşım, karmaşık bedensel ve zihinsel süreçleri daha küçük, daha yönetilebilir bileşenlere ayırmayı içeriyordu ve araştırmacıların ayrı ayrı bireysel sistemlere odaklanmasına izin veriyordu. Bu strateji, insan vücudunun ve zihninin karmaşık ve birbirine bağlı doğasını incelemedeki zorluklar nedeniyle ortaya çıkmıştır1. İndirgemecilik, nöral2 veya kardiyak3 iletişim için iyon kanallarının ve aksiyon potansiyellerinin rolünü aydınlatmak gibi, bireysel alt sistemleri izole bir şe....

Protokol

Her katılımcıdan bilgilendirilmiş onam alındı ve Ural Federal Üniversitesi etik kurulu deney protokolünü onayladı.

1. BrainBeats gereksinimleri

  1. MATLAB ve EEGLAB'ı bilgisayara yükleyin. EEGLAB https://github.com/sccn/eeglab olarak indirilebilir ve bilgisayarın herhangi bir yerinde açılabilir (veya Git kullanıcıları için klonlanabilir). Yükleme hakkında daha fazla ayrıntı için GitHub sayfasına bakın.
  2. MATLAB'ın ana panelindeki EEGLAB klasörüne giden yolu Set Path (Yolu Ayarla ) butonuna tıklayarak ekleyin. Sıkıştırılmış dosyanın bulunduğu eeglab klasörünü seçin ve Kaydet > Kapat'a

Temsili Sonuçlar

İlk olarak, BrainBeats eklentisi, EEG ve EKG verilerini önceden işlemek, artefaktları tanımlamak ve çıkarmak ve kalp atışı ile uyarılmış potansiyelleri (HEP) ve salınımları (HEO) analiz etmek için kullanıldı. BrainBeats, EKG sinyalinden RR aralıklarını ve bazı RR artefaktlarını başarıyla tespit etti (Şekil 2). BrainBeats ayrıca komut penceresinde kalp atışlarının 11/305'inin (% 3.61) artefakt olarak işaretlendiğini ve enterpolasyonlu olduğunu bildirdi. RR .......

Tartışmalar

Protokoldeki kritik adımlar
Kritik adımlar 1.1-1.4 adımlarında açıklanmıştır. Uyarılar ve hata mesajları, kullanıcıların neden sorunlarla karşılaşabileceklerini anlamalarına yardımcı olmak için araç kutusunun çeşitli yerlerine uygulanır (örneğin, EEG verilerine yüklenmemiş elektrot konumları, dosya uzunluğunun ultra düşük frekanslı HRV'nin güvenilir bir ölçümünü hesaplamak için çok kısa olması, sinyal kalitesinin herhangi bir güvenilir analiz için çok d?.......

Açıklamalar

Yazarların ifşa edecek hiçbir şeyi yok.

Teşekkürler

Noetic Sciences Enstitüsü bu araştırmayı destekledi. BrainBeats'in bazı algoritmalarını geliştirmek için uyarlanan orijinal açık kaynaklı algoritmaların geliştiricilerine teşekkür ederiz.

....

Malzemeler

NameCompanyCatalog NumberComments
EEGLABSwartz Center for Computational Neuroscience (SCCN)Free/Open-source
MATLABThe Mathworks, Inc.Requires a license
Windows PCLenovo, Inc.

Referanslar

  1. von Bertalanffy, L. . General system theory Foundations, development, applications. , (1968).
  2. Hodgkin, A. L., Huxley, A. F. A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve.

Yeniden Basımlar ve İzinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi

Izin talebi

This article has been published

Video Coming Soon