1. EEG Toplama <ol><li> Katılımcıya deneysel işlemleri açıklar ve bilgilendirilmiş onam edinin. </li><li> Elektrotlar açılan uygulayın. Temiz açılan elektrotlar bir alkollü bez ile yer alacak yüzünde alanı. </li><li> Katılımcı kafasına elektrot kap yerleştirin. Katılımcının baş çevresi ölçümü ve uygun kapak boyutu seçin. Elektrot yerleştirme için uluslararası kabul görmüş 10-20 sistemine takiben, orta hat boyunca nasion gelen inion olan mesafeyi ölçmek ve% 10 bölün. Bu sayı kullanarak, nasion ve işareti kadar ölçün. Bu işareti elektrot kap konumu Fp hizalayın ve kapağı geri çekin. Kapak ortasına burun doğrultusunda olduğundan emin olun. Cz için nasion ölçmek ve bu mesafe nasion gelen inion için yarım mesafe olduğunu doğrulayın. Chinstrap sıkın. </li><li> Yeri elektrot sahipleri künt-nokta şırınga jel dolu. Jel iletken bir sütun oluşturmak için, temas başlangıçkafa derisi, sonra sıkmak ve geri çekin. Çok fazla jel uygulama komşu elektrotlar arasında sinyaller köprü unutmayın. </li><li> Elektrod tutucusu içine aktif elektrotlar Fix. </li><li> Deney için uygun mesafede monitörün önünde konusu yerleştirin. Temiz bir kayıt için göz hareketleri ve yanıp söner minimize önemini vurgulayan, hala devam için katılımcı isteyin. </li><li> Satın alma bilgisayarda elektrot bağlantıları ve EEG sinyal kalitesini inceleyin. Tüm elektrot uzaklıklar düşük (&lt;40 mV) ve kararlı olduğundan emin olun. Belirli bir elektrot ile ilgili bir sorun varsa, bu elektrot almak ve bu sitede empedansları ayarlamak için jel yeniden uygulayın. </li><li> Dosyayı kaydedin ve deney başlar. </li></ol> 2. EEG Analizi <ol><li> Deney sonra, ama ilgi belirli bir istatistik ayıklanması önce, önişlem sürekli EEG veri filtreleme standart prosedürler kullanarak eserler çıkarmak içinnd eser ret. Bu fotoğraf sunumu her ayrık olay, karşılık dönemini içine sürekli EEG kesin. Her çağda, bir temel olarak 100 msn önceden uyaran pencere içerir. </li><li> Olaya ilişkin potansiyeller (ERP) analizi olayın başlangıcı faz-kilitli olan senkron beyin aktivitesini yakalar. Arka plan aktivite (yani olmayan faz kilitli) &quot;gürültülü&quot; den ortaya çıkan yanıtlardan ayırmak için çalışmalar boyunca ortalama. Çalışmalar boyunca ve-konular arasında değişkenlik analiz ERP yöntemi için büyük bir meydan okuma sunuyor. Iyi bir sinyal-gürültü oranı elde etmek için deney protokolünde tanımlanabilir sergilenir birçok ayrık olaylar içermelidir. Bir belirgin olayın başlangıcı için beynin tepki kilitleme ve sonra olaylar gibi birçok üzerinden ortalama zaman bu gürültü bazı azaltmaya yardımcı olur, ancak bu işlem tarafından oluşturulan geçici senkronize genellikle 1 saniye içinde erir. Her bir alt için ERP bileşeni genlik zirve ve gecikmeleri tespitject (ERP analizi ile ilgili daha ayrıntılı yönergeler için, Picton ve diğerleri., 2000). </li><li> Fourier analizi kullanarak, frekans zaman etki alanından EEG sinyal dönüşümü ve frekans 6 değişen kompozit sinüs dalgaları içine sinyal ayrıştırmak. </li><li> Ölçek entropi (MSE) zaman içinde ve çok zaman ölçekleri arasında neuroelectical sinyallerinin değişkenliği tahmin bir bilgi teorik ölçümüdür. MSE analiz kavramsal bir tasviri sağlamak için, iki simüle dalga, düzenli bir dalga ve bir daha stokastik bir düşünün. Örnek entropi değerleri düzenli dalga için sıfıra yakın ve daha değişken dalga için 2.5 ~. Örnek entropi artış bilgi teorisine göre, temel sistem 7,16 bilgi işleme kapasitesi miktarında bir artış olarak yorumlanabilir, sinyal karmaşıklığı, bir artışa karşılık gelir. Bir beyin kapasitesi sabit değildir unutmayın ama değişiklikler Depesinir bağlamda 2 nding, işlevsel zaman içinde belli bir noktada bağlı olarak gerçekleşmesi beyin bölgelerinin yani. </li><li> MSE hesaplamak için, mevcut algoritma kullanmak <a href="http://www.physionet.org/physiotools/mse/">www.physionet.org/physiotools/mse/</a> iki adımda MSE hesaplar,. </li><li> İlk olarak, algoritma giderek aşağı örnekleri deneme başına ve durumu başına EEG zaman serisi. Aşağı örnek orijinal zaman serisi değişen zaman çizelgesi birden çok zaman serisi oluşturmak için. Zaman serisi 1 orijinal zaman serisi. Sonraki zaman çizelgeleri ve zaman serisi oluşturmak için, zaman ölçeği uzunluğu ve ortalama örtüşmeyen pencereler her pencere içinde veri noktaları içine orijinal zaman serisi bölün. Aşağı örnekleme alçak geçiren filtreleme benzer, zaman ölçeği tarafından örnekleme frekansı bölünmesi olacak sinyali düşük geçmek o zaman ölçeği için filtre hangi frekans yaklaşık. Bir par MSE uygulanmasıticular frekans aralığı (örneğin, alfa: 9 Hz ila 12 Hz) bu aralığa ritimleri kompozisyonu hem de bu frekansları arasındaki etkileşimi temsil olarak yorumlanabilir. </li><li> İkinci olarak, algoritma her iri taneli zaman serisi 14 için örnek entropi hesaplar. Örnek entropi bir zaman serisi karmaşıklığı tahmin ediyor. EEG bir doğrusal olmayan analizde, bir bireyin zaman serisi altta yatan bir çok boyutlu doğrusal olmayan dinamik modeli (bir inceleme için Stam, 2005) tezahürü temsil ettiğini varsayar. Bu örnekte, m (desen uzunluğu) her zaman serilerinin genlik desen değişkenliği iki karşı üç ardışık sırası desen dikkate alınarak iki boyutlu karşı üç boyutlu uzayda temsil anlamına gelir iki, ayarlanır veri noktaları, sırasıyla. Parametre r (benzerlik kriteri), veri bir işaret, içinde genlik aralığı (renkli bantların yüksekliği ile gösterilen) yansıtıryeniden &quot;maç&quot; olarak kabul. Parametreleri seçilmesiyle ilgili ayrıntılı bir işlem için Gölü bakın; 100&#39;den fazla veri noktaları ile tipik bir EEG zaman serisi için, 0.5 ve 1 (Richman ve Moorman, 2000 görmek arasında bir değere eşit 2 eşit parametre m ve parametre r ayarlayın ve ark., 2002). Bu simüle zaman serisi için örnek entropi hesaplamak için, ilk iki bileşenli dizisi desen, kırmızı-turuncu ile başlar. İlk olarak, kırmızı-turuncu sıra desen zaman serisi oluşur sayısını saymak, bu iki bileşenli dizisi için 10 maçı var. İkincisi, zaman ilk üç bileşenli dizisi desen sayısını, kırmızı-turuncu-sarı, zaman serisi ortaya çıkar, bu üç bileşenli dizisi için 5 maç var. Önümüzdeki iki bileşenli dizisi (turuncu-sarı) için aynı işlemleri ve zaman serisi bir sonraki üç bileşenli dizisi (turuncu-sarı-yeşil) ile devam edin. Bu istif için iki-bileşenli maçları (5) ve üç bileşenli maçları (3) sayısıCES önceki değerler (, toplam üç bileşenli sonuç = 8 toplam iki bileşenli bir sonuç: 15) eklenir. Üç bileşenli maçlar iki bileşenli maç toplam oranı belirlemek için - zaman serisi diğer tüm dizi maçları (m kadar N) için tekrarlayın. Örnek entropi bu oran doğal logaritma olduğunu. Her konu için, her zaman ölçeği için tek bir dava entropi önlemler arasında ortalama olarak kanal özel MSE tahmin hesaplamak. </li></ol>

<ol>
	<li>Bressler, S. L., Arbib, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Event-related+potentials.">Event-related potentials.</a> The Handbook of Brain Theory and Neural Networks. , 412-415 (2002).</li><li>Bressler, S. L., McIntosh, A. R., Jirsa, V. K., McIntosh, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+role+of+neural+context+in+large-scale+neurocognitive+network+operations.">The role of neural context in large-scale neurocognitive network operations.</a> Springer Handbook on Brain Connectivity. , 403-419 (2007).</li><li>Buzsaki, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Rhythms of the brain. , (2006).</li><li>Costa, M., Goldberger, A., Peng, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multiscale+entropy+analysis+of+biological+signals.">Multiscale entropy analysis of biological signals.</a> Phys. Rev. E. 712, 1-18 (2005).</li><li>Deco, G., Jirsa, V., McIntosh, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Emerging+concepts+for+the+dynamical+organization+of+resting-state+activity+in+the+brain.">Emerging concepts for the dynamical organization of resting-state activity in the brain.</a> Nat. Rev. Neurosci. 12, 43-56 (2011).</li><li>Friston, K. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+labile+brain.+I.+Neuronal+transients+and+nonlinear+coupling.">The labile brain. I. Neuronal transients and nonlinear coupling.</a> Philos. Trans. R. Soc. Lond. B. Biol. Sci. 355, 215-236 (2001).</li><li>Gatlin, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Information Theory and the Living System. , (1972).</li><li>Heisz, J. J., Shedden, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Semantic+learning+modifies+perceptual+face+processing.">Semantic learning modifies perceptual face processing.</a> Journal of Cognitive Neuroscience. 21, 1127-1134 (2009).</li><li>Heisz, J. J., Shedden, J. M., McIntosh, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Relating+brain+signal+variability+to+knowledge+representation.">Relating brain signal variability to knowledge representation.</a> NeuroImage. 63, 1384-13 (2012).</li><li>Lake, D. E., Richman, J. S., Griffin, P., Moorman, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sample+entropy+analysis+of+neonatal+heart+rate+variability.">Sample entropy analysis of neonatal heart rate variability.</a> Am. J. Physiol. Regul. Integr. Comp. Physiol. 283, R789-R797 (2002).</li><li>Lobaugh, N. J., West, R., McIntosh, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spatiotemporal+analysis+of+experimental+differences+in+event-related+potential+data+with+partial+least+squares.">Spatiotemporal analysis of experimental differences in event-related potential data with partial least squares.</a> Psychophysio. 38, 517-530 (2001).</li><li>McIntosh, A. R., Kovacevic, N., Itier, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Increased+brain+signal+variability+accompanies+behavioral+variability+in+development.">Increased brain signal variability accompanies behavioral variability in development.</a> PLoS Computational Biology. 4, 7 (2008).</li><li>Picton, T. W., Bentin, S., Berg, P., Donchin, E., Hillyard, S. A., Johnson, R., 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=Guidelines+for+using+human+event-related+potentials+to+study+cognition:+Recording+standards+and+publication+criteria.">Guidelines for using human event-related potentials to study cognition: Recording standards and publication criteria.</a> Psychophysiology. 37, 127-152 (2000).</li><li>Richman, J. S., Moorman, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Physiological+time+series+analysis+using+approximate+entropy+and+sample+entropy.">Physiological time series analysis using approximate entropy and sample entropy.</a> Am. J. Physiol. Heart Circ Physiol. 278, H2039-H2049 (2000).</li><li>Rossion, B., Jacques, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Does+physical+interstimulus+variance+account+for+early+electrophysiological+face+sensitivity+responses+in+the+human+brain?+Ten+lessons+on+the+N170.">Does physical interstimulus variance account for early electrophysiological face sensitivity responses in the human brain? Ten lessons on the N170.</a> NeuroImage. 39, 1959-1979 (2008).</li><li>Shannon, C. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Mathematical+Theory+of+Communication.">A Mathematical Theory of Communication.</a> The Bell System Technical Journal. 27, 379-423 (1948).</li><li>Stam, C. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nonlinear+dynamical+analysis+of+EEG+and+MEG:+review+of+an+emerging+field.">Nonlinear dynamical analysis of EEG and MEG: review of an emerging field.</a> Clinical Neurophysiology. 116, 2266-2301 (2005).</li><li>Vakorin, V. A., McIntosh, A. R., Rabinovich, M. I., Friston, K. J., Varona, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mapping+the+multi-scale+information+content+of+complex+brain+signals.">Mapping the multi-scale information content of complex brain signals.</a> Principles of Brain Dynamics: Global State Interactions. , (2012).</li></ol>

Çıkar çatışması ilan etti.

Bu makalenin amacı bu EEG beyin görüntüleme verileri için geçerli olarak çok ölçekli entropi bir kavramsal ve metodolojik açıklaması (MSE) sağlamaktı. EEG yüksek zamansal çözünürlüğe sahip sinir ağ etkinliğini ölçen güçlü bir non-invaziv beyin görüntüleme tekniğidir. EEG sinyal kolektif tepkiler çeşitli eksitatör ve inhibitör evresel bağlantıları ile değiştirilir korteks, piramidal hücre popülasyonlarının post-sinaptik aktivite yansıtır. Buna göre, EEG verileri analiz ve her yöntemin verilerin benzersiz bir yönü ayıklar için birden fazla yolu vardır. Olay-ilişkili potansiyel (ERP) analizi ve spektral güç analizi: Biz analiz iki yaygın yöntemler ele. ERP analizi ayrı bir olay başlangıcı için faz-kilitli olan EEG sinyalinde senkron nöronal etkinliği yakalar. ERP spec incelenmesi için bu istatistik idealdir, belirli algısal, motor veya bilişsel işlemleri yansıtmakIFIC işleme aşamaları. Spektral güç analizi EEG sinyal belirli bir frekans göreli katkısı rakamlarla. Çeşitli eksitatör ve inhibitör geri bildirim döngüleri sürüklemek için belirli bir frekansta 1,3 de nöronal nüfus faaliyet etkileşim. Farklı beyin bölgeleri arasındaki bu eşzamanlı yaygın sinir ağları arasında bilgi bağlayıcı teşvik düşünülmektedir. Belirli bir frekans aralığında güç ve fonksiyon 3 belirli bir duygusal ya da bilişsel devlet arasındaki bağlantıyı destekleyen zengin bir literatür bulunmaktadır. EEG analiz zaman sinir ağları doğrusal olmayan dinamikleri ile karmaşık sistemleri olduğunu akılda tutmak için de önemlidir. Bu karmaşıklık anlamsız arka plan gürültü sonucu değildir düzensiz salınımlar gibi EEG sinyal yansır. Senkron salınım aktivite gibi çeşitli eksitatör ve inhibitör evresel döngüler arasındaki etkileşimleri geçici grip nedensüresi 6 üzerinde beyin sinyal ctuations. Bu geçici temel ağ özgürlüğü veya karmaşıklık dereceleri tahmin etmek için kullanılabilir ağ mikro-arasındaki geçişler veya çatallanma yansıtacak inanılıyor, zaman içinde sinyal genliği desen büyük değişkenlik daha karmaşık bir sistemi 5 göstergesidir. MSE ise kritik, ERP veya spektral güç analizleri, bu düzensiz aktivite duyarlı değildir. Ayrıca, ağ karmaşıklığını bir dizin sadece beyin bölgeleri arasında geçici ve dinamik tekrarlayan etkileşimleri kör bir yöntem olarak aktif beyin bölgelerinin sayısı sayma ile elde edilemez. Analizi beyin görüntüleme için tamamlayıcı yöntemler temel nöral aktivitenin tam bir resim oluşturmak için birleştirir. ERP ve spektral güç olarak beyin görüntüleme verileri, daha geleneksel uygulamaları sonuçlarının yorumlanması MS gibi karmaşıklık önlemleriyle da vardırE, MSE belirli bir bilişsel işlem katkıda birden fazla zaman çizelgesi boyunca beyin aktivitesinin uzaysal şekillerindeki değişikliklerin dizisi yakalamak için bir yol sağlar. Yeni ve mevcut veri setleri için MSE uygulamak biliş sinir ağı dinamikleri çıkar nasıl içine daha fazla fikir sağlayabilir.

Beyin görüntüleme son gelişmeler büyük ölçüde beyin fonksiyonlarını daha iyi anlayabilmemiz yükseltmiştir. Ancak, beyin görüntüleme veri uygulamaları birçok gerçek zamanlı olarak açılmak gibi bilişsel işlemleri vurgulayarak daha statik eyalette yerine beynin görünümünü güçlendirmek için eğilimindedir. Sonuç olarak, küçük beyin ağlarının uzay-zaman yapısı hakkında ve nasıl birden fazla zaman çizelgesi üzerinde uzaysal şekillerindeki değişikliklerin dizisi belirli bir bilişsel işlem katkıda bilinmektedir. Bu makale çok ölçekli entropi (MSE) 5, birden fazla zaman çizelgesi üzerinde bir fonksiyonel beyin ağ iletişim içinde ne kadar farklı sinir jeneratörler hakkında bilgi vererek özel biliş işlemleri altında yatan uzaysal desen karmaşıklığı inceler veri beyin görüntüleme için yeni bir analitik aracı anlatılmaktadır. Bilgi kuramı türetilen, matematik 7,16 uygulamalı bir dalı, MSE orijinal olduelektrokardiyogram 4 karmaşıklığı incelemek için tasarlanmıştır ly. Teorik olarak, MSE herhangi bir zaman serisi karmaşıklığını analiz etmek için kullanılabilir; birincil gerekli sinyal zaman serisi sürekli zaman en az 50 veri noktaları içermesidir. Ancak, zaman ölçeği bağımlılığı ve veri doğrusal ve doğrusal olmayan dinamikleri duyarlılık sinir ağı dinamiklerinin özellikle bilgilendirici MSE yapabilir. Burada, veri 9,12 beyin görüntüleme elektroensefalografi (EEG) için MSE uygulanması odaklanın. EEG kafa derisi üzerine yerleştirilen elektrotlar neokorteks 1 nöronların nüfus postsinaptik yanıtları yakalamak sayede bir non-invaziv beyin görüntüleme tekniğidir. Yüksek temporal çözünürlük ile, EEG kolayca tipik satın alma protokolü değiştirmeden MSE gerekli zaman serisi süresini karşılar. EEG veri MSE uygulamanın faydası vurgulamak için, daha fazla geleneksel yaklaşımlar dahil olan bu yeni yöntem, karşılaştırmaolay-ilişkili potansiyel ve spektral güç uding. Birlikte kullanıldığında, analiz bu tamamlayıcı yöntemler biliş neden sinir ağı işlemleri içine daha fazla fikir yol açabilir verilerin daha ayrıntılı bir açıklaması sağlar.

<table border="1">
<tbody>
 <tr>
 <td>Name of Reagent/Material</td>
 <td>Company</td>
 <td>Catalogue Number</td>
 <td>Comments</td>
 </tr>
 <tr>
 <td>EEG </td>
 <td>BioSemi</td>
 <td></td>
 <td></td>
 </tr>
 </tbody>
</table>

applications of eeg neuroimaging data: event-related potentials, spectral power, and multiscale entropy

Insan beyin görüntüleme verileri göz önüne alındığında, sinyal değişkenlik bir takdir biz beyin sinyal düşünmek şekilde temel bir yenilik temsil eder. Tipik olarak, araştırmacılar tekrarlanan deneysel çalışmalar boyunca ortalama olarak beynin yanıtı temsil ve &quot;gürültü&quot; olarak zaman içinde sinyal dalgalanmaları dikkate almayın. Ancak, beyin sinyal değişkenlik sinir ağı dinamikleri hakkında anlamlı fonksiyonel bilgi nakleden olduğu açık hale gelmektedir. Bu makalede, beyin sinyal değişkenlik ölçülmesi için çok ölçekli entropi (MSE) en yeni yöntem açıklanır. O zaman ölçeği bağımlılık ve veri doğrusal ve doğrusal olmayan dinamikleri duyarlılık gösterdiği için MSE sinir ağı dinamiklerinin özellikle bilgilendirici olabilir.

Şekil 1A ve 2A bir yüz görüntüsü sunumu yanıt olarak EEG sinyali temsil eder. Çalışmalar gibi genelinde ortalama ERP bileşenleri olarak adlandırılan pozitif ve negatif deplasmanlar bir dizi oluşan bir ERP dalga üretir. Şekil 1B 6A konularda bir grup için büyük bir ortalama dalga formu gösteren tek bir konu ve Şekil için ortalama dalga göstermektedir. Belirli bir algısal, motor veya bilişsel işlem için her ERP bileşeni ilgili zengin bir literatür bulunmaktadır. Örneğin, N170, yaklaşık 170 milisaniye sonrası uyaran başlangıç ​​tepe ve yüz işleme 8,15 alakalıdır olumsuz bir sapmadır. Şekil 2B, bileşen frekans bantlarına aynı EEG sinyal ayrışma göstermektedir. Güç spektral analiz sonuçları sayede, sinyalin frekans içeriği (Şekil 2C) açığaBelirli bir frekansta gücünde bir artış EEG sinyali içinde bu ritmi varlığında bir artışı yansıtır. Spektral güç olduğu gibi, MSE sinyale katkıda salınım bileşenleri karmaşıklığı duyarlıdır. Ancak, spektral güç aksine, MSE de frekans bileşenleri (yani doğrusal olmayan dinamikleri 18) arasındaki etkileşimler konusunda uzmandır. EEG sinyalinin karmaşıklığı çok zaman ölçekleri (Şekil 4) üzerinden örnek entropi (Şekil 5) bir fonksiyonu olarak temsil edilir. Şekil 3&#39;te gösterildiği gibi, örnek entropi sinyal rasgelelik derecesi ile normal sinyal ve artışlar için düşüktür. Rastgele derecesi ile bu artış geleneksel entropi önlemler aksine, çok ölçekli entropi çok zaman ölçekleri arasında entropi dikkate alınarak beyaz gürültü karmaşık sinyalleri ayırt edebilir. Örneğin, Costa ve arkadaşları. 2005 çok ölçekli entropi değerleri f göreilişkili (pembe) gürültü karşı veya ilişkisiz (beyaz) gürültü. Örnek entropi ince zaman ölçeği de pembe gürültü daha beyaz gürültü için daha fazla iken, karşı kaba zaman ölçekleri 5-20 gözlenmiştir. Diğer bir deyişle, entropi birden fazla zaman çizelgesi üzerinde kabul edildi, sinyallerin gerçek karmaşıklığı daha doğru bir şekilde sadece tek bir zaman ölçeği olarak kabul edildi halinde olacağından daha temsil edilmiştir. Belirli bir kontrast zamansal dinamikleri olarak, durumu etkiler ifade edilebilir: Bazı zaman ölçekleri tüm zaman çizelgesi, 2) boyunca aynı şekilde) 1 ancak diğer değil, ya da 3) çapraz etkileri sayede kontrast farklı olduğu ince karşı kaba zaman çizelgesi. Şekil 6 ERP durumu fark (Şekil 6A), spektral güç (Şekil 6B), vesikalık fotoğraf 9 ilk karşı tekrar sunumlar zıt MSE (Şekil 6C) gösteriyor. Bu örnekte tüm önlemleri ortaya çıkarmak için birleştirdiaynı etkiyi, bu sonuçların yorumlanması kısıtlar gibi ancak, yüz tekrarı eşlik örnek entropi gözlenen azalma önemlidir. Karmaşıklığı bir azalma temel işlevsel ağ daha basit ve daha az bilgi işleme kapasitesine sahip olduğunu göstermektedir. Şekil 7 ERP, spektral güç ve MSE uygulanan kısmi en küçük kareler 11 değişkenli analiz istatistiksel sonuçları gösteriyor. Deney farklı yüzleri (Heisz ve ark., 2012) ile ilişkili aşinalık manipüle. Kontrast (çubuk grafik) bu ERP genlik tanıdık yüzlerden ancak önceki maruz kalma miktarda çeşitli tanıdık yüzler arasında yeni yüzler ayırt gösterir. Ayırt spektral güç elde aşinalık göre karşı karşıya ama doğru, orta ve düşük aşinalık yüzleri arasında ayrım yoktu. MSE bu örnek entropi değerleri artt koşulu farklılıklara en hassas olduartan yüz aşinalık ile ed. Görüntü araziler tüm elektrotlar ve zaman / frekans / zaman ölçeği karşısında durumun etkisi uzaysal dağılımı yakalamak. Bu örnek, MSE tarafından EEG analizi ERP veya spektral gücün geleneksel yöntemlerle elde edilememiştir ve güvenilir bilgi imal edildiği bir durum gösterir. MSE Bu farklılık koşulları muhtemelen çeşitli frekans bileşenleri arasındaki etkileşimleri içeren, kendi ağ dinamikleri doğrusal olmayan yönleri ile ilgili farklılık göstermektedir. <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/50131/50131fig1.jpg" /> Şekil 1. A) Her bir deneme için başlangıca genlik sapma bir fonksiyonu olarak tek bir konunun EEG yanıtları davanın başlangıcından zamana karşı çizilen. Her deneme bir yüz görüntü bir fotoğraf sunumu oluşuyordu. Pozitif genlik deplasmanlar tasvir edilirkırmızı, negatif genlik deplasmanlar mavi tasvir edilmektedir. Tüm çalışmalarda olaya ilişkin bileşenleri olarak adlandırılan ve adı farklı pozitif ve negatif deplasmanlar ile bir ortalama ERP dalga üretir Şekil 1A tasvir tüm çalışmalar boyunca ortalamasının) olaya ilişkin faz-kilitli aktivite. B gösteren, 100 msn ve 250 msn etrafında pozitif sapma gösteriyor Bir standart isimlendirme göre. Örneğin, P1 ilk olumlu gidiyor bileşenidir ve N170 olumsuz bir bileşeni olduğunu yaklaşık 170 msn sonrası uyaran başlangıcında tepe. <img alt="Şekil 2," src="/files/ftp_upload/50131/50131fig2.jpg" /> Şekil 2. Zaman (veri noktaları olarak, hızı 512 Hz örnekleme). B) deltasının frekans bantları izole etmek için filtre Şekil 2A bant geçiren ve EEG yanıt ile genlik komplo tek bir deneme için bir tek konu A) EEG yanıtEEG yanıt (0-4 Hz), teta (5-8 Hz), alfa (9-12 Hz), beta (13-30 Hz) ve gama (&gt; 30 Hz). C) spektral güç yoğunluğu Şekil tasvir Yayın gücünün bir fonksiyonu olarak, sinyalin frekansı bileşimi temsil 2A. Belirli bir frekansta spektral güç bir artış söz konusu frekans bandı içinde sürüklenen eşzamanlı aktif nöron sayısında artış yansıtmaktadır. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50131/50131fig2large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> . <img alt="Şekil 3," src="/files/ftp_upload/50131/50131fig3.jpg" /> Şekil 3 A) İki simüle dalga:.. Mor tasvir düzenli veya öngörülebilir dalga ve siyah tasvir daha stokastik dalga B) ilk üç zaman ölçekleri için iki simüle dalga örnek entropi değerleri. Örnek ENTRopyala fazla Stokastik sinyal daha yüksek tahmin sinyaller için düşüktür. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50131/50131fig3large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> . <img alt="Şekil 4," src="/files/ftp_upload/50131/50131fig4.jpg" /> Şekil 4. Aşağı örnekleme, orijinal zaman serisi değişen zaman çizelgesi birden fazla zaman serisi üretir. Zaman ölçeği 1 orijinal zaman serisi. Zaman ölçeği 2 zaman serisi içine orijinal zaman serisi bölünmesi ile oluşturulur örtüşmeyen uzunluğu 2 ve her pencere içinde ortalama veri noktalarının pencere. Sonraki zaman çizelgeleri ve zaman serisi oluşturmak için, zaman ölçeği uzunluğu ve ortalama örtüşmeyen pencereler her pencere içinde veri noktaları içine orijinal zaman serisi bölün. <img alt="Şekil 5," src="/files/ftp_upload/50131/50131fig5.jpg" /> Şekil 5,. Her dikdörtgen zaman serisi. Örnek entropi tek bir veri noktası temsil eden bir simüle dalga bir zaman serisi değişkenliği tahmin ediyor. Bu örnekte, m (desen uzunluğu) her zaman serilerinin genlik desen varyans iki karşı üç ardışık sırası desen dikkate alınarak iki boyutlu karşı üç boyutlu uzayda temsil anlamına gelir iki, ayarlanır veri noktaları, sırasıyla, r (benzerlik kriteri), veri noktaları &quot;maç&quot; olarak kabul edilir, içinde genlik aralığı (renkli bantların yüksekliği ile gösterilir) yansıtır. Bu simüle zaman serisi için örnek entropi hesaplamak için, ilk iki bileşenli dizisi desen, kırmızı-turuncu ile başlar. İlk olarak, kırmızı-turuncu sıra desen zaman serisi oluşur sayısını saymak, bu iki bileşenli dizisi için 10 maçı var. İkincisi, zaman ilk üç bileşenli dizisi desen, kırmızı-turuncu-bağırma sayısınıow, zaman serisi ortaya çıkar, bu üç bileşenli dizisi için 5 maç var. Önümüzdeki iki bileşenli dizisi (turuncu-sarı) için bu şekilde devam edin ve üç bileşenli dizisi (turuncu-sarı-yeşil). Bu diziler için iki-bileşenli maçları (5) ve üç bileşenli maçları (3) sayısı önceki değerler (, toplam üç bileşenli sonuç = 8 toplam iki bileşenli bir sonuç: 15) eklenir. Üç bileşenli maçlar iki bileşenli maç toplam oranı belirlemek için - zaman serisi diğer tüm dizi maçları (m kadar N) için tekrarlayın. Örnek entropi bu oran doğal logaritma olduğunu. Her konu için, her zaman ölçeği için tek bir dava entropi önlemler arasında ortalama olarak kanal özel MSE tahmin hesaplamak. <img alt="Şekil 6," src="/files/ftp_upload/50131/50131fig6.jpg" /> ERP Şekil 6. Durumu fark (A), spektral güç (B),MSE (C) yüz fotoğrafları ilk karşı tekrarlanan sunumlar zıt. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50131/50131fig6large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> . <img alt="Şekil 7" src="/files/ftp_upload/50131/50131fig7.jpg" /> Şekil 7. ERP, spektral güç ve çok ölçekli entropi önlemler arasında öğrenilen yüzleri için EEG yanıt zıt. Çubuk grafikler betimliyor kısmi en küçük kareler analizi 11 tarafından belirlenen şartlar arasındaki kontrast. Görüntü arsa önyükleme tarafından belirlenen bu kontrast en istikrarlı olduğu hangi mekansal-zamansal dağılımı vurgulamaktadır. Değerler ~ z skorları temsil ve negatif değerler ters durum etkisi için önem ifade etmektedir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50131/50131fig7large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> .

Watch this Scientific Journal Video about Applications of EEG Neuroimaging Data: Event-related Potentials, Spectral Power, and Multiscale Entropy at JoVE.com

Applications of EEG Neuroimaging Data: Event-related Potentials, Spectral Power, and Multiscale Entropy

Beyin görüntüleme araştırmacılar genellikle tekrarlanan deneysel çalışmalar boyunca ortalama faaliyet olarak beynin yanıtı düşünün ve &quot;gürültü&quot; olarak zaman içinde sinyal değişkenliği göz ardı. Ancak, bu gürültü sinyal olduğu açık hale gelmektedir. Bu makalede, zaman tanım beyin sinyal değişkenlik ölçülmesi için çok ölçekli entropi yeni yöntem açıklanır.

Olay İlişkili Potansiyeller, Spektral Güç ve Çok Ölçekli Entropi: EEG beyin görüntüleme Veri Uygulamaları

When considering human neuroimaging data, an appreciation of signal variability represents a fundamental innovation in the way we think about brain ...

applications-eeg-neuroimaging-data-event-related-potentials-spectral

Research

Education

JoVE Core

JoVE Journal

Electrical Engineering

Neuroscience

Unit 1

Fourier Series

SCIENTISTS IN ACTION

33.5K Görüntüleme.  Baycrest. Beyin görüntüleme araştırmacılar genellikle tekrarlanan deneysel çalışmalar boyunca ortalama faaliyet olarak beynin yanıtı düşünün ve "gürültü" olarak zaman içinde sinyal değişkenliği göz ardı. Ancak, bu gürültü sinyal olduğu açık hale gelmektedir. Bu makalede, zaman tanım beyin sinyal değişkenlik ölçülmesi için çok ölçekli entropi yeni yöntem açıklanır.

Video: Applications of EEG Neuroimaging Data: Event-related Potentials, Spectral Power, and Multiscale Entropy

High Density Event-related Potential  Data Acquisition in Cognitive Neuroscience

Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is currently the standard method of evaluating brain function in the field of Cognitive Neuroscience, in part because fMRI data acquisition and analysis techniques are readily available. Because fMRI has excellent spatial resolution but poor temporal resolution, this method can only be used to identify the spatial location of brain activity associated with a given cognitive process (and reveals virtually nothing about the time course of brain activity). By contrast, event-related potential (ERP) recording, a method that is used much less frequently than fMRI, has excellent temporal resolution and thus can track rapid temporal modulations in neural activity. Unfortunately, ERPs are under utilized in Cognitive Neuroscience because data acquisition techniques are not readily available and low density ERP recording has poor spatial resolution. In an effort to foster the increased use of ERPs in Cognitive Neuroscience, the present article details key techniques involved in high density ERP data acquisition. Critically, high density ERPs offer the promise of excellent temporal resolution and good spatial resolution (or excellent spatial resolution if coupled with fMRI), which is necessary to capture the spatial-temporal dynamics of human brain function.

Event-related potential (ERP) recording is under utilized in Cognitive Neuroscience because data acquisition techniques are not readily available and this method often has poor spatial resolution. To foster the increased use of ERPs in Cognitive Neuroscience, the present article details key techniques involved in high density ERP data acquisition.

Yüksek Yoğunluklu Olay ilgili Kognitif Nörobilim Potansiyel Veri Toplama

Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is currently the standard method of evaluating brain function in the field of Cognitive Neuroscience, in part ...

Nörobilim

Basics of Multivariate Analysis in Neuroimaging Data

Multivariate analysis techniques for neuroimaging data have recently received increasing attention as they have many attractive features that cannot be easily realized by the more commonly used univariate, voxel-wise, techniques1,5,6,7,8,9. Multivariate approaches evaluate correlation/covariance of activation across brain regions, rather than proceeding on a voxel-by-voxel basis. Thus, their results can be more easily interpreted as a signature of neural networks. Univariate approaches, on the other hand, cannot directly address interregional correlation in the brain. Multivariate approaches can also result in greater statistical power when compared with univariate techniques, which are forced to employ very stringent corrections for voxel-wise multiple comparisons. Further, multivariate techniques also lend themselves much better to prospective application of results from the analysis of one dataset to entirely new datasets. Multivariate techniques are thus well placed to provide information about mean differences and correlations with behavior, similarly to univariate approaches, with potentially greater statistical power and better reproducibility checks. In contrast to these advantages is the high barrier of entry to the use of multivariate approaches, preventing more widespread application in the community. To the neuroscientist becoming familiar with multivariate analysis techniques, an initial survey of the field might present a bewildering variety of approaches that, although algorithmically similar, are presented with different emphases, typically by people with mathematics backgrounds. We believe that multivariate analysis techniques have sufficient potential to warrant better dissemination. Researchers should be able to employ them in an informed and accessible manner. The current article is an attempt at a didactic introduction of multivariate techniques for the novice. A conceptual introduction is followed with a very simple application to a diagnostic data set from the Alzheimer s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), clearly demonstrating the superior performance of the multivariate approach.

The current article describes the basics of multivariate analysis and contrasts it to the more commonly used voxel-wise univariate analysis. Both types of analysis are applied to a clinical-neuroscience data set. Supplementary split-half simulations show better replication of the multivariate results in independent data sets.

Veri Nörogörüntüleme Çok Değişkenli Analiz Temelleri

Multivariate analysis techniques for neuroimaging data have recently received increasing attention as they have many attractive features that cannot be ...

Extracting Visual Evoked Potentials from EEG Data Recorded During fMRI-guided Transcranial Magnetic Stimulation

Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) is an effective method for establishing a causal link between a cortical area and cognitive/neurophysiological effects. Specifically, by creating a transient interference with the normal activity of a target region and measuring changes in an electrophysiological signal, we can establish a causal link between the stimulated brain area or network and the electrophysiological signal that we record. If target brain areas are functionally defined with prior fMRI scan, TMS could be used to link the fMRI activations with evoked potentials recorded. However, conducting such experiments presents significant technical challenges given the high amplitude artifacts introduced into the EEG signal by the magnetic pulse, and the difficulty to successfully target areas that were functionally defined by fMRI. Here we describe a methodology for combining these three common tools: TMS, EEG, and fMRI. We explain how to guide the stimulator&#39;s coil to the desired target area using anatomical or functional MRI data, how to record EEG during concurrent TMS, how to design an ERP study suitable for EEG-TMS combination and how to extract reliable ERP from the recorded data. We will provide representative results from a previously published study, in which fMRI-guided TMS was used concurrently with EEG to show that the face-selective N1 and the body-selective N1 component of the ERP are associated with distinct neural networks in extrastriate cortex. This method allows us to combine the high spatial resolution of fMRI with the high temporal resolution of TMS and EEG and therefore obtain a comprehensive understanding of the neural basis of various cognitive processes.

This paper describes a method for collecting and analyzing electroencephalography (EEG) data during concurrent transcranial magnetic stimulation (TMS) guided by activations revealed with functional magnetic resonance imaging (fMRI). A method for TMS artifact removal and extraction of event related potentials is described as well as considerations in paradigm design and experimental setup.

FMRI-güdümlü Transkranial Manyetik Stimülasyon sırasında kaydedilen EEG Veri Görsel Uyarılmış Potansiyelleri ayıklanıyor

Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) is an effective method for establishing a causal link between a cortical area and cognitive/neurophysiological ...

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.

Orofasial Cilt Streç Uyarım gelen somatosensorial Olay ile ilgili Potansiyeller

Cortical processing associated with orofacial somatosensory function in speech has received limited experimental attention due to the difficulty of ...

Simultaneous Recording of Electroretinography and Visual Evoked Potentials in Anesthetized Rats

The electroretinogram (ERG) and visual evoked potential (VEP) are commonly used to assess the integrity of the visual pathway. The ERG measures the electrical responses of the retina to light stimulation, while the VEP measures the corresponding functional integrity of the visual pathways from the retina to the primary visual cortex following the same light event. The ERG waveform can be broken down into components that reflect responses from different retinal neuronal and glial cell classes. The early components of the VEP waveform represent the integrity of the optic nerve and higher cortical centers. These recordings can be conducted in isolation or together, depending on the application. The methodology described in this paper allows simultaneous assessment of retinal and cortical visual evoked electrophysiology from both eyes and both hemispheres. This is a useful way to more comprehensively assess retinal function and the upstream effects that changes in retinal function can have on visual evoked cortical function.

This protocol describes simultaneous measurement of electroretinogram and visual evoked potentials in anesthetized rats.

Elektroretinografi Eşzamanlı Kayıt ve Anestezi Sıçanlar Görsel Uyarılmış Potansiyeller

The electroretinogram (ERG) and visual evoked potential (VEP) are commonly used to assess the integrity of the visual pathway. The ERG measures the ...

Quantifying Infra-slow Dynamics of Spectral Power and Heart Rate in Sleeping Mice

Three vigilance states dominate mammalian life: wakefulness, non-rapid eye movement (non-REM) sleep, and REM sleep. As more neural correlates of behavior are identified in freely moving animals, this three-fold subdivision becomes too simplistic. During wakefulness, ensembles of global and local cortical activities, together with peripheral parameters such as pupillary diameter and sympathovagal balance, define various degrees of arousal. It remains unclear the extent to which sleep also forms a continuum of brain states-within which the degree of resilience to sensory stimuli and arousability, and perhaps other sleep functions, vary gradually-and how peripheral physiological states co-vary. Research advancing the methods to monitor multiple parameters during sleep, as well as attributing to constellations of these functional attributes, is central to refining our understanding of sleep as a multifunctional process during which many beneficial effects must be executed. Identifying novel parameters characterizing sleep states will open opportunities for novel diagnostic avenues in sleep disorders.
We present a procedure to describe dynamic variations of mouse non-REM sleep states via the combined monitoring and analysis of electroencephalogram (EEG)/electrocorticogram (ECoG), electromyogram (EMG), and electrocardiogram (ECG) signals using standard polysomnographic recording techniques. Using this approach, we found that mouse non-REM sleep is organized into cycles of coordinated neural and cardiac oscillations that generate successive 25-s intervals of high and low fragility to external stimuli. Therefore, central and autonomic nervous systems are coordinated to form behaviorally distinct sleep states during consolidated non-REM sleep. We present surgical manipulations for polysomnographic (i.e., EEG/EMG combined with ECG) monitoring to track these cycles in the freely sleeping mouse, the analysis to quantify their dynamics, and the acoustic stimulation protocols to assess their role in the likelihood of waking up. Our approach has already been extended to human sleep and promises to unravel common organizing principles of non-REM sleep states in mammals.

Here, we present experimental and analytical procedures to describe the temporal dynamics of the neural and cardiac variables of non-REM sleep in mice, which modulate sleep responsiveness to acoustic stimuli.

Uyku Faresinde Spektral Gücün ve İnsanın Yavaş yavaş Dinamiklerinin Nicelleştirilmesi

Three vigilance states dominate mammalian life: wakefulness, non-rapid eye movement (non-REM) sleep, and REM sleep. As more neural correlates of behavior ...

How to Find Effects of Stimulus Processing on Event Related Brain Potentials of Close Others when Hyperscanning Partners

The partners of each pair must be able to pass the McGill Friendship Questionnaire without communicating. Each partner is then seated in front of a screen in one of two adjacent rooms. These rooms are separated by a glass window through which participants communicate to maintain feelings of togetherness while being fitted with the EEG cap. After checking for adequate EEG signals, the glass is covered by a curtain to prevent visual communication. Then, partners must be silent but are instructed to try to feel in the presence of their partner during the entire experiment. Just before it starts, participants are told that each of them will be presented with one image at a time and that these images will occur at the same time for both of them on their own screen. They are also instructed that, for each trial, the simultaneous images will always be different. However, unbeknownst to them, trials are randomized: only half of them are consistent with this instruction and actually include two different images. These trials form the DSC, that is, the different-stimuli condition. The other half of the trials are inconsistent with the instruction. They include two identical images and form the ISC (identical-stimuli condition). After the experiment, participants are sorted into two groups: those who reported that they felt in the presence of their partner during the majority of the trials and those who reported they did not. The impact of the stimulus processing of the partner is found by subtracting the mean voltages of the ERPs of the ISC (inconsistent with the instructions) from the ERPs of the DSC (consistent with the instructions) in at least two time windows (TWs): firstly, in the 75 to 150 ms TW, where the absolute values of these subtractions are greater, especially at right frontal sites, in those who felt in the presence of their partner than in those who did not; secondly, in the LPP time window (i.e., from 650 to 950 ms post onset), where ERPs are significantly less positive in the DSC than in the ISC in those in whom the raw results of the early (75-150ms) subtractions are negative.

This protocol describes key steps involved in assessing the sensitivity of the brain of one person to the stimulus processing of a close other by selecting pairs of partners, recording their electroencephalogram (EEG) simultaneously and computing their event-related brain potentials (ERPs).

Nasıl bul etkileri uyarıcı işleme olay ilgili beyin potansiyelleri, yakın diğerleri üzerinde yapılır ne zaman Hyperscanning ortaklar

The partners of each pair must be able to pass the McGill Friendship Questionnaire without communicating. Each partner is then seated in front of a screen ...

Neuroimaging Field Methods Using Functional Near Infrared Spectroscopy (NIRS) Neuroimaging to Study Global Child Development: Rural Sub-Saharan Africa

Portable neuroimaging approaches provide new advances to the study of brain function and brain development with previously inaccessible populations and in remote locations. This paper shows the development of field functional Near Infrared Spectroscopy (fNIRS) imaging to the study of child language, reading, and cognitive development in a rural village setting of C&#244;te d&#39;Ivoire. Innovation in methods and the development of culturally appropriate neuroimaging protocols allow&#160;a first-time look into the brain&#39;s development and children&#39;s learning outcomes in understudied environments. This paper demonstrates protocols for transporting and setting up a mobile laboratory, discusses considerations for field versus laboratory neuroimaging, and presents a guide for developing neuroimaging consent procedures and building meaningful long-term collaborations with local government and science partners. Portable neuroimaging methods can be used to study complex child development contexts, including the impact of significant poverty and adversity on brain development. The protocol presented here has been developed for use in C&#244;te d&#39;Ivoire, the world&#39;s primary source of cocoa, and where reports of child labor in the cocoa sector are common. Yet, little is known about the impact of child labor on brain development and learning. Field neuroimaging methods have the potential to yield new insights into such urgent issues, and the development of children globally.

Neuroimaging Field Methods Using Functional Near Infrared Spectroscopy NIRS Neuroimaging to Study Global Child Development: Rural Sub-Saharan Africa

Portable neuroimaging approaches (functional Near Infrared Spectroscopy) provide advances to the study of the brain in previously inaccessible regions; here, rural C&#244;te d&#39;Ivoire. Innovation in methods and development of culturally-appropriate neuroimaging protocols permits novel study of the brain&#39;s development and children&#39;s learning outcomes in environments with significant poverty and adversity.

Kullanarak küresel çocuk gelişimi eğitimi için kızılötesi spektroskopi (NIRS) Nörogörüntüleme fonksiyonel beyin görüntüleme alanı yöntemleri: kırsal Sahra Güneyi Afrika

Portable neuroimaging approaches provide new advances to the study of brain function and brain development with previously inaccessible populations and in ...

Analyzing Neural Activity and Connectivity Using Intracranial EEG Data with SPM Software

Measuring neural activity and connectivity associated with cognitive functions at high spatial and temporal resolutions is an important goal in cognitive neuroscience. Intracranial electroencephalography (EEG) can directly record electrical neural activity and has the unique potential to accomplish this goal. Traditionally, averaging analysis has been applied to analyze intracranial EEG data; however, several new techniques are available for depicting neural activity and intra- and inter-regional connectivity. Here, we introduce two analytical protocols we recently applied to analyze intracranial EEG data using the Statistical Parametric Mapping (SPM) software: time-frequency SPM analysis for neural activity and dynamic causal modeling of induced responses for intra- and inter-regional connectivity. We report our analysis of intracranial EEG data during the observation of faces as representative results. The results revealed that the inferior occipital gyrus (IOG) showed gamma-band activity at very early stages (110 ms) in response to faces, and both the IOG and amygdala showed rapid intra- and inter-regional connectivity using various types of oscillations. These analytical protocols have the potential to identify the neural mechanisms underlying cognitive functions with high spatial and temporal profiles.

We present two analytical protocols that can be used to analyze intracranial electroencephalography data using the Statistical Parametric Mapping (SPM) software: time-frequency statistical parametric mapping analysis for neural activity, and dynamic causal modeling of induced responses for intra- and inter-regional connectivity.

Sinirsel aktivite ve bağlanırlığı İntrakraniyal EEG veri SPM yazılım programıyla analiz

Measuring neural activity and connectivity associated with cognitive functions at high spatial and temporal resolutions is an important goal in cognitive ...

Meta-analysis of Voxel-Based Neuroimaging Studies using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images (SDM-PSI)

Most methods for conducting meta-analysis of voxel-based neuroimaging studies do not assess whether effects are not null, but whether there is a convergence of peaks of statistical significance, and reduce the assessment of the evidence to a binary classification exclusively based on p-values (i.e., voxels can only be &ldquo;statistically significant&rdquo; or &ldquo;non-statistically significant&rdquo;). Here, we detail how to conduct a meta-analysis using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images (SDM-PSI), a novel method that uses a standard permutation test to assess whether effects are not null. We also show how to grade the strength of the evidence according to a set of criteria that considers a range of statistical significance levels (from more liberal to more conservative), the amount of data or the detection of potential biases (e.g., small-study effect and excess of significance). To exemplify the procedure, we detail the conduction of a meta-analysis of voxel-based morphometry studies in obsessive-compulsive disorder, and we provide all the data already extracted from the manuscripts to allow the reader to replicate the meta-analysis easily. SDM-PSI can also be used for meta-analyses of functional magnetic resonance imaging, diffusion tensor imaging, position emission tomography and surface-based morphometry studies.

Meta-analysis of Voxel-Based Neuroimaging Studies using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images SDM-PSI

We detail how to conduct a meta-analysis of voxel-based neuroimaging studies using Seed-based d Mapping with Permutation of Subject Images (SDM-PSI).