神経のエントレインメントは、感覚刺激の周期性に対する神経活動の同期である。この同期は、定常呼び起こされる電位、すなわち感覚刺激に位相ロックされた脳波の振動を生成する。定常呼び起こされる応答の振幅の古典的な解釈は、刺激に対して一定の神経応答位相ロックを仮定し、刺激に関連しないランダムなバックグラウンドノイズを加える。
ステレオタイプ応答は、刺激の繰り返しの提示を通じて平均化を得ることができる。このアプローチは、刺激への長期暴露によって引き起こされる誘発された潜在的適応の場合のように、応答のダイナミクスを無視する。動物モデルでは、皮質脳領域で発生する聴覚定常応答が、振幅変調トーンの連続的な提示に追加される。
ヒトでは、最近、安定状態の基本的な周波数の力が目視的に呼び出される可能性が、被験者の30%に静止していることが実証されている。研究の焦点がエントレインメントのダイナミクスである場合、応答の時間的進化は、異なる独立した実験実行で同じであると仮定することができます。したがって、独立した実行全体のすべてのエポックにおけるシグナルの平均は、振動応答の長期的なダイナミクスを正確に表現します。
その前提に基づき、定常応答の時間進化を特徴付ける手法を開発しました。この方法は、同じ実験条件のいくつかの記録を取得することから成り、その後のエポックを録音内で平均する代わりに続く。異なる記録の同じ時間枠に対応するエポックは平均化される。
本研究では、応答の例として、安定した視覚的に誘発された電位を用いて、この方法の詳細な説明を提供する。しかし、この方法論は、他の感覚刺激の定常応答を分析するために使用することができる。最後に、単一試行法との比較に基づいて、この方法論の利点と欠点を提示し、それを使用して神経のエントレインメントを分析します。
件名を歓迎します。この研究の目的と関連性を説明するために,友好的な雰囲気の中で話をするよう被験者に勧めます。関連する技術的な詳細の説明を入力します。
すべての質問に徹底的に答えてください。必要に応じて、いつでも実験セッションを中断することを明示的に述べてください。ボランティアに「被写体インフォームドコンセント」を読んで、対応するフォームに署名してもらいます。
頭皮をエタノールで洗浄し、95%で溶液を使用して、皮細胞と皮脂の層を覆う層を除去します。このステップは、電極と頭皮の間のインピーダンスを低減するために重要です。頭部の円周を測定して、実験で使用される電極キャップのサイズを定義します。
被験者に電極キャップを着用してもらいます。キャップの位置を快適にするが正しい場合は、指示を提供します。鼻とイニオンの間の距離を測定します。
同様に、左と右の耳前ポイント間の距離を測定します。電極キャップの位置を修正します。実験のために考慮された電極の位置に導電性ゲルを入れる。
記録サイトの数は必要に応じて異なる場合があります。通常、私たちはラジオシステムを使用して64頭皮の位置から記録します。録音電極を正しい位置に置きます。
実験室にボランティアと同行し、被験者に快適な位置に座ってもらいます。外部電極を球眼上の位置に置き、電気容量を記録します。これらの信号は、次のステップで使用されます, 点滅と眼球運動によって誘発されたEEGアーティファクトを修正するため.
EEG取得システムをオンにして、電極インピーダンスを確認します。必要に応じて、インピーダンスをメーカーの指示に従って修正します。被験者に点滅を依頼し、異なる方向に目を動かして、EOGが外部電極によって正しく記録されていることを確認します。
対象の表示角度に応じて、画面の位置を垂直方向に調整します。正方形の頂点は5x5 cmであるように私達のスクリーンは、50x50 cmの黒いスクリーンの中心に位置する4つの発光ダイオードから成っている。参加者は画面から約70センチメートル離れたところに座っているので、LEDの正方形は約4度の視覚的角度を示します。
画面の輝度レベルを参加者の快適なレベルの上限に調整します。視覚刺激のパラメータを設定します。我々の実験では、光強度が10Hzで変調されるところで、連続的な視覚刺激が提示される。
実験に必要な時間の刺激を提示します。刺激を2分間一時停止します。刺激期間の3倍の長さを一時停止することをお勧めします。
プレゼンテーションの手順を 30 回繰り返します。実験の30回の実行は、測定値の高い信号対雑音比を確保する。それにもかかわらず、実験プロトコルでは、より多くの繰り返しを実装することができます。
標準手順を使用して、EEG を記録します。実験実行は、単一のファイルに保存することも、実行ごとに異なるファイルを作成することもできます。次のステップは、標準の EEG 処理に対応しています。
この処理はオフラインで実行され、必要に応じて変更できます。平均参照を使用して記録を再参照します。バンドパスは、EEG信号をフィルタし、遮断周波数は、必要に応じて変更することができます。
必要に応じて、電極座標を国際10-20系に変換します。適切な手順を使用して、眼のアーティファクトを削除します。このため、さまざまな手法を使用できます。
適切な長さのEEGデータとエポックをセグメント化します。EEG アーティファクトを含むエポックを削除します。電流ドリフトを直接にEEGエポックをデトレンド。
エポックを N 行と M 列のデータ行列に並べ替え、N は録音数を表し、M はエポックの数を表します。列の賢明な方法は、データ・セットの平均です。この作業を行うためには、異なる記録の同じタイムウィンドウに対応する30のエポックを時間領域で平均化する必要があります。
高速フーリエ変換を使用して、平均化の終了時の定常応答の振幅を計算します。定常応答の振幅は、感覚刺激の振幅変調の周波数で得られる分光振幅と定義される。ベクトル平均は、応答の周波数の両側での追加の重いFFTビン数の振幅を平均し、残存ノイズレベルを計算します。
定常応答とRNLの振幅をカラムインデックスの関数としてプロットし、刺激期間中のパラメータの進化を探ります。結果。図2は、エポックのカラムワイズ平均化に起因するSSVEPの波形の変化を示す。30の録音が得られた。
刺激にロックされた神経振動時間は、カラムワイズ平均が行われるにつれて明らかになった。重要なことに、SSVEPが生成される期間は、列1に対応するトレースで観察することができる。その列では、02秒前刺激ベースラインがプロットされます。
したがって、ここで説明する手順は、神経のエントレインメントが既に確立された後の振動応答のダイナミクスだけでなく、神経振動の関与も特徴付けることを可能にする。SSVEPの平均振幅は、カラムの最初のエポックの平均化中に減少し、その後安定する傾向があった。この動作は、平均化が行われると減衰される最初の平均エポックで計算された応答振幅に対するノイズの相対的な寄与によって説明することができる。
残存ノイズレベルの標準偏差は、平均エポック数が増加するにつれて比較的一定のままであったため、実験部に沿った記録条件は安定していたことが示唆された。上記の結果は、測定値のピーク信号対ノイズ比の変化を決定した。平均化が進むにつれて、平均エポック数が18まで増加するにつれて、ピーク信号対ノイズ比が大きくなり、およそ18まで増加した。
平均されたエポック数のさらなる増分は、信号の品質に大きな影響を与えませんでした。最後に、定常視覚のダイナミクスは、潜在的振幅を呼び起こし、残存ノイズレベルは、時間の関数としての列数の関数としてエポックのエポックの平均化をカラムの終わりに計算した応答パラメータをプロットすることによって得られた図4で表した。
この被験者では、刺激の発症後、最初の12秒間に応答振幅が徐々に増加した。3 つのエポックの長さに対応する時間。刺激が持続するにつれて、応答は次の12秒間一貫して減少し、その後比較的一定のままでした。
このパラメータは刺激期間中に比較的一定であったため、RNLの動作では説明できません。刺激の発症後のSSVEP振幅の増加は、統合プロセスによって説明することができ、これは神経エントレインメントの安定化をもたらす。その後の振幅の低下は、SSVEPを持続的な刺激に適応することを示唆している。
それにもかかわらず、これらの仮説は、適切なサンプルサイズを有する制御実験で試験される必要がある。独立した実行の時間領域平均化後の定常応答の振幅を計算することは、時間ロック振動のみを分析することを意味します。この手順は、個々の試行における応答のダイナミクスに関する関連情報をフィルタリングする可能性があります。
ただし、信号対ノイズ比が十分に高いことを保証します。この局面は、応答が電気生理学的閾値に近い場合に特に重要であり、測定の信号対雑音比が低いためにエントレインメントの検出が損なわれる可能性がある。
