Name: statistical modelling of cortical connectivity using non-invasive electroencephalograms
Uploaded: 2019-11-01T13:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Statistical Modelling of Cortical Connectivity Using Non-invasive Electroencephalograms at JoVE.com

وقد حظي نشر هذه المخطوطة بدعم جزئي من منحه المحقق الممولة من الشركة الخاصة بالخدمات المقدمة إلى DT.

ويتفق البروتوكول التجريبي التالي مع جميع المبادئ التوجيهية الاخلاقيه المحلية والوطنية والدولية للبحوث البشرية. تم الحصول علي البيانات المستخدمة لاختبار البروتوكول باذن من اللجنة الاخلاقيه للمنطقة توسكانا-بروتوكول 2018سميث112 SI-RE.
ملاحظه: والبرامج النصية المستخدم?...

<ol>
	<li>Rosenow, F., Klein, K. M., Hamer, H. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Non-invasive+EEG+evaluation+in+epilepsy+diagnosis.">Non-invasive EEG evaluation in epilepsy diagnosis.</a> Expert Review of Neurotherapeutics. 15 (4), 425-444 (2015).</li><li>Sharmila, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Epilepsy+detection+from+EEG+signals:+a+review.">Epilepsy detection from EEG signals: a review.</a> Journal of Medical Engineering &amp; Technology. 42 (5), 368-380 (2018).</li><li>Nunez, P., Srinivasan, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Electric Fields of the Brain: The Neurophysics of EEG. , (2006).</li><li>Glover, G. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Overview+of+functional+magnetic+resonance+imaging.">Overview of functional magnetic resonance imaging.</a> Neurosurgery Clinics of North America. 22 (2), 133-vii (2011).</li><li>Lin, E., Alessio, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=What+are+the+basic+concepts+of+temporal,+contrast,+and+spatial+resolution+in+cardiac+CT?.">What are the basic concepts of temporal, contrast, and spatial resolution in cardiac CT?.</a> Journal of Cardiovascular Computed Tomography. 3 (6), 403-408 (2009).</li><li>Kim, S., Richter, W., U&#487;urbil, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Limitations+of+temporal+resolution+in+functional+MRI.">Limitations of temporal resolution in functional MRI.</a> Magnetic Resonance in Medicine. 37, 631-636 (1997).</li><li>Fox, M. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mapping+Symptoms+to+Brain+Networks+with+the+Human+Connectome.">Mapping Symptoms to Brain Networks with the Human Connectome.</a> New England Journal of Medicine. 379, 2237-2245 (2018).</li><li>Makeig, S., Bell, A., Jung, T. P., Sejnowski, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Independent+component+analysis+of+electroencephalographic+data.">Independent component analysis of electroencephalographic data.</a> Advances in neural information processing systems. 8, 145-151 (1996).</li><li>Bowyer, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Coherence+a+measure+of+the+brain+networks:+past+and+present.">Coherence a measure of the brain networks: past and present.</a> Neuropsychiatric Electrophysiology. , (2016).</li><li>Srinivasan, R., Winter, W. R., Ding, J., Nunez, P. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG+and+MEG+coherence:+measures+of+functional+connectivity+at+distinct+spatial+scales+of+neocortical+dynamics.">EEG and MEG coherence: measures of functional connectivity at distinct spatial scales of neocortical dynamics.</a> Journal of Neuroscience Methods. 166 (1), 41-52 (2007).</li><li>Bullmore, E., Sporns, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Complex+brain+networks:+graph+theoretical+analysis+of+structural+and+functional+systems.">Complex brain networks: graph theoretical analysis of structural and functional systems.</a> Nature Reviews Neuroscience. 10, 186-198 (2009).</li><li>Baccal&#225;, L., Sameshima, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Partial+directed+coherence:+a+new+concept+in+neural+structure+determination.">Partial directed coherence: a new concept in neural structure determination.</a> Biological Cybernetics. 84, 463-474 (2001).</li><li>Sameshima, K., Baccal&#225;, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Using+partial+directed+coherence+to+describe+neuronal+ensemble+interactions.">Using partial directed coherence to describe neuronal ensemble interactions.</a> Journal of Neuroscience Methods. 94, 93-103 (1999).</li><li>Seth, A., Barrett, A. B., Barnett, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Granger+causality+analysis+in+neuroscience+and+neuroimaging.">Granger causality analysis in neuroscience and neuroimaging.</a> Journal of Neuroscience. 35, 3293-3297 (2015).</li><li>Hesse, W., M&#246;ller, E., Arnold, M., Schack, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+use+of+time-variant+EEG+Granger+causality+for+inspecting+directed+interdependencies+of+neural+assemblies.">The use of time-variant EEG Granger causality for inspecting directed interdependencies of neural assemblies.</a> Journal of Neuroscience Methods. 124, 27-44 (2003).</li><li>Nunez, P. L., 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=EEG+coherency.+I:+Statistics,+reference+electrode,+volume+conduction,+Laplacians,+cortical+imaging,+and+interpretation+at+multiple+scales.">EEG coherency. I: Statistics, reference electrode, volume conduction, Laplacians, cortical imaging, and interpretation at multiple scales.</a> Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 103, 499-515 (1997).</li><li>Nunez, P. L., 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=EEG+coherency+II:+experimental+comparisons+of+multiple+measures.">EEG coherency II: experimental comparisons of multiple measures.</a> Clinical Neurophysiology. 110, 469-486 (1999).</li><li>Keogh, C., 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=Clinical+and+genetic+Rett+syndrome+variants+are+defined+by+stable+electrophysiological+profiles.">Clinical and genetic Rett syndrome variants are defined by stable electrophysiological profiles.</a> BMC Pediatrics. 18 (1), 333 (2018).</li><li>Peters, J. M., 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=Brain+functional+networks+in+syndromic+and+non-syndromic+autism:+a+graph+theoretical+study+of+EEG+connectivity.">Brain functional networks in syndromic and non-syndromic autism: a graph theoretical study of EEG connectivity.</a> BMC Medicine. 11, 54 (2013).</li><li>Jie, B., Wee, C., Shen, D., Zhang, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hyper-connectivity+of+functional+networks+for+brain+disease+diagnosis.">Hyper-connectivity of functional networks for brain disease diagnosis.</a> Medical Image Analysis. 32, 84-100 (2016).</li><li>Zhang, H., 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=Topographical+Information-Based+High-Order+Functional+Connectivity+and+Its+Application+in+Abnormality+Detection+for+Mild+Cognitive+Impairment.">Topographical Information-Based High-Order Functional Connectivity and Its Application in Abnormality Detection for Mild Cognitive Impairment.</a> Journal of Alzheimer's Disease. 54, 1095-1112 (2016).</li><li>Delorme, A., Scott, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEGLAB:+an+open+source+toolbox+for+analysis+of+single-trial+EEG+dynamics+including+independent+component+analysis.">EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis.</a> Journal of Neuroscience Methods. 134, 1 (2004).</li><li>Calabrese, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology. , (2019).</li><li>Colic, S., 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=Support+Vector+Machines+Using+EEG+Features+of+Cross-Frequency+Coupling+Can+Predict+Treatment+Outcome+in+Mecp2-Deficient+Mice.">Support Vector Machines Using EEG Features of Cross-Frequency Coupling Can Predict Treatment Outcome in Mecp2-Deficient Mice.</a> Conference Proceedings of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. , 5606-5609 (2015).</li></ol>

تسمح الطريقة الموصوفة باشتقاق الخرائط الاحصائيه لديناميكيات الشبكة القشرية من بيانات تخطيط الدماغ غير الغازية. وهذا يسمح بالتحقيق في الظواهر التي لا تظهر بسهوله عند فحص بيانات السلاسل الزمنيه البسيطة من خلال تقييم كيفيه تفاعل المناطق المسجلة مع بعضها البعض ، بدلا من تقييم ما يحدث في كل ?...

هذا الأسلوب يهدف إلى إنتاج الخرائط الاحصائيه للشبكات القشرية علي أساس التسجيلات الكهربائية غير الغازية باستخدام الاعداد القابلة للاستمرار سريريا ، للسماح للتحقيق في امراض الجهاز العصبي ، وتاثير العلاجات الجديدة ، وتطوير الرواية الحيوية الفسيولوجية الكهربائية.
تخطيط الدماغ يوفر إمكانات كبيره للتحقيق في وظيفة الجهاز العصبي والمرض1،2. هذه التكنولوجيا غير مكلفه ، ومتاحه بسهوله في البحوث والإعدادات السريرية ، وعموما جيد التحمل. الطبيعة البسيطة وغير الغازية للتسجيلات تجعل الاستخدام السريري مباشرا ، والإطار الحالي لأقسام تخطيط الدماغ السريرية يسمح بسهوله الوصول إلى التكنولوجيا للأطباء.
من الناحية الفنية ، يوفر تخطيط الدماغ المجال الزمني الممتاز القرار3. هذا هو من اهميه كبيره عند التحقيق في وظيفة الجهاز العصبي بسبب الجداول الزمنيه السريعة للتفاعلات الجهاز العصبي وديناميات الشبكة. في حين ان طرق التصوير مثل الرنين المغناطيسي الوظيفي توفر قدرا أكبر من الدقة المكانية والصور التفسيره بسهوله ، فهي محدوده أكثر بكثير في قدرتها علي استجواب وظيفة الجهاز العصبي علي الموازين الزمنيه الدقيقة التي تقدمها التسجيلات الكهربية 4،5،6.
هناك حاجه متزايدة للقدرة علي استجواب وظيفة الجهاز العصبي لاعلام التشخيص والعلاج ، والتكهن من امراض الجهاز العصبي. ويتزايد الاعتراف بدور ديناميات الشبكة القشرية في علم امراض الجهاز العصبي7. العديد من امراض الجهاز العصبي لا تنتج آلافات الهيكلية المجهرية مرئية مع التصوير التقليدي ، ولكن التشوات التي تنتج علي مستوي الشبكة قد تكون واضحة مع أساليب التحليل الوظيفي المناسبة.
ولسوء الحظ ، فان أساليب تحليل تخطيط الدماغ الحالي محدوده للغاية في هذا الصدد. تتضمن الأساليب التقليدية تحليل بيانات السلاسل الزمنيه البسيطة من الأقطاب الكهربائية الفردية. هذه الإشارات تمثل الجمع بين الإمكانات الميدانية في المناطق القشرية الكبيرة3,8. تحليل البيانات من القناات الفردية في عزله باستخدام اما التفتيش البصري أو الطرق الاحصائيه البسيطة يحد من فائده هذه التسجيلات للكشف عن التشوات الكهربية الاجماليه في مواقع منفصلة وفردية. مع تزايد الاعتراف باهميه الآثار علي مستوي الشبكة لوظيفة الجهاز العصبي وعلم الامراض ، وهذه الأساليب تحليل بسيطه ناقصه بوضوح في انها سوف تفشل في الكشف عن علاقات خفيه بين الإشارات ، والتي تمثل تشوات في كيفيه تفاعل المناطق القشرية مع بعضها البعض علي مستوي الشبكة.
وهناك طريقه لاشتقاق الخرائط الاحصائيه للربط بين الشبكات القشرية والتسجيلات الكهربائية المنخفضة الابعاد. هذا الأسلوب يسمح بالتحقيق في ديناميات التفاعلات بين مناطق الدماغ المختلفة بطريقه غير ممكنة مع تقنيات التحليل التقليدية ، فضلا عن التصور من هذه التفاعلات الشبكة. هذا يفتح امكانيه التحقيق غير الغازية من تاثيرات مستوي الشبكة في قرارات المجال عاليه الوقت بطرق غير ممكنة سابقا. ويستند هذا الأسلوب علي اشتقاق تدابير الترابط بين الأقطاب9،10. وتسمح هذه التدابير بالتحقيق في كيفيه تفاعل منطقتين مسجلتين من خلال تقييم العلاقات الاحصائيه بين تسجيلات هذه المناطق11. ومن خلال تقييم كيفيه تفاعل كل منطقه مسجله مع كل منطقه مسجله أخرى ، يمكن وضع خريطة احصائيه للشبكات الكهربائية الفسيولوجية داخل المناطق المسجلة. وهذا يسمح باكتشاف العلاقات الوظيفية التي لا تظهر علي تقييم البيانات الفردية للقناه بمعزل عن غيرها.
تركز هذه المخطوطة علي استخدام التماسك في السلاسل الزمنيه العصبية. حاليا ، هناك عدد من التقنيات للتحقيق في العلاقات بين البيانات المتسلسلة الزمنيه التي يمكن تطبيقها علي القناات بطريقه التزاوج لاشتقاق نماذج من الاتصال القشري. وتهدف بعض الأساليب ، مثل الاتساق الجزئي ذي الصلة الموجه12،13، إلى استنباط اتجاه تاثير زوج الإشارات الذي تم التحقيق فيه من أجل تحسين توصيف هيكل الشبكات الاساسيه ، بينما الأساليب ، مثل السببية جرانجر14،15، محاولة لاستنتاج العلاقات الوظيفية من خلال قدره اشاره واحده للتنبؤ البيانات في آخر. طرق مثل هذه يمكن تطبيقها بطرق مماثله لتوليد نماذج عاليه الابعاد من الشبكات القشرية. ومع ذلك ، فان مزايا الاتساق كوسيلة للتحقيق في العلاقات بين الإشارات العصبية تكمن في افتقارها إلى الافتراضات. فمن الممكن التحقيق في العلاقات الاحصائيه بين التسجيلات في موقعين دون الادلاء ببيانات حول الأساس الوظيفي لهذه العلاقات وبناء نموذج للاتصال القشرية استنادا فقط علي العلاقات الاحصائيه مع الحد الأدنى من الافتراضات حول الشبكات القشرية توليد هذه الإشارات.
نظرا للطبيعة الرياضية البحتة لهذه التدابير ، فان العلاقة بين مقاييس التماسك لتسجيلات القطب الكهربي في فروه الراس والنشاط العصبي الأساسي معقده16،17. وفي حين تسمح هذه الأساليب اشتقاق الثوابت الاحصائيه التي تصف العلاقات بين تسجيلات القطب للمقارنة ، مما يجعل الاستدلالات السببية المباشرة حول نشاط السكان العصبية الاساسيه المحددة ليست مباشره3,8,16,17. وتسمح هذه النهج بمقارنه النشاط علي مستوي الشبكة بين المجموعات لتحديد المؤشرات الحيوية التي يحتمل ان تكون مفيده ولكنها محدوده من حيث استخلاص استنتاجات محدده بشان علاقة هذه العلامات باليات العصبية المحددة. ويرجع ذلك إلى العدد الكبير من العوامل المربكة التي تؤثر علي النشاط المسجل3، فضلا عن القضايا المتعلقة بتقدير المصدر القشري المحدد للإشارات الكهربائية المسجلة علي مستوي فروه الراس8. وبدلا من ذلك ، يمكن ان تنتج هذه النهج نماذج احصائيه للنشاط يمكن استجوابها ومقارنتها بين المجموعات لتحديد ان الاختلافات موجودة علي مستوي الشبكة18 ويمكن الاستفادة منها لإنتاج العلامات الحيوية الجديدة علي أساس هذه نيات. ومع ذلك ، فان هذه الأساليب وحدها لديها قدره محدوده لربط الخلافات التي ينظر اليها أليات محدده والانشطه العصبية بسبب تعقيد النظام الأساسي.
واستخدام تدابير الشبكة مثل الاتساق راسخ تماما في نظم العلوم العصبية16و17. وقد تم تقييد الإمكانات الكاملة لهذه النهج لنمذجة الوظائف القشرية والتحقيق فيها بسبب عدم استغلال هياكل البيانات العالية الابعاد هذه. ويوضح هذا العمل انه من الممكن تطبيق هذه الإجراءات علي قنوات تخطيط الدماغ بطريقه التزاوج من أجل رسم البيانات علي مساحة المعالم العالية الابعاد التي تعتمد بشكل بحت علي العلاقات الاحصائيه بين النشاط الكهربائي في المناطق القشرية. ويبين أيضا انه باستخدام التقنيات الاحصائيه الحديثة ، من الممكن استخدام النماذج المتولدة من الوظيفة القشرية للتحقيق في هذه النماذج دون فقدان المعلومات المكتسبة في عمليه وضع النماذج.
ومن المحتمل ان تكون هذه الطريقة ذات قيمه في توسيع نطاق تطبيقات تكنولوجيات تخطيط الدماغ الحالية ، وتحسين القدرة علي استنباط تدابير وظيفية مفيده دون الحاجة إلى إدخال تعديلات علي معدات التسجيل الحالية18و19 . من خلال تحسين القدرة علي نمذجة وظيفة القشرية واستجواب هذه النماذج ، يتم توسيع الاسئله التي يمكن التحقيق فيها باستخدام بيانات تخطيط الدماغ. وهذا يفتح المزيد من الفرص لزيادة تكامل التقييمات الوظيفية والهيكلية للتحقيق في الامراض العصبية20،21. هذا النهج ، وذلك باستخدام التكنولوجيا المتاحة علي نطاق واسع بالفعل سريريا ، من شانه ان يسمح التحقيق في الامراض القشرية مع كل من الدقة الزمنيه والمكانية عاليه.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Electrode cap</td>
			<td>ElectroCap International</td>
			<td></td>
			<td>Or any suitable cap</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Conductive gel</td>
			<td>SignaGel</td>
			<td></td>
			<td>Or any suitable gel</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Pin-type electrodes</td>
			<td>BioSemi</td>
			<td></td>
			<td>Or any suitable electrode</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BioSemi Active Two recording system</td>
			<td>BioSemi</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ActiView recording environment</td>
			<td>BioSemi</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MATLAB software</td>
			<td>Mathworks</td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

statistical modelling of cortical connectivity using non-invasive electroencephalograms

التسجيلات الكهربية غير الغازية مفيده لتقييم وظيفة الجهاز العصبي. هذه التقنيات غير مكلفه وسريعة وقابله للتكرار واقل كثافة في استخدام الموارد من التصوير. علاوة علي ذلك ، فان البيانات الوظيفية المنتجة لها دقه زمنيه ممتازة ، والتي لا يمكن تحقيقها مع التصوير الهيكلي.
التطبيقات الحالية لصور الدماغ الكهربي (تخطيط الدماغ) محدوده بطرق معالجه البيانات. تقنيات التحليل القياسية باستخدام بيانات السلسلة الزمنيه الخام في القناات الفردية هي طرق محدوده جدا لاستجواب نشاط الجهاز العصبي. يمكن تحقيق المزيد من المعلومات التفصيلية حول وظيفة القشرية عن طريق فحص العلاقات بين القناات واشتقاق النماذج الاحصائيه لكيفيه تفاعل المناطق ، مما يسمح بتصور الاتصال بين الشبكات.
تصف هذه المخطوطة طريقه لاشتقاق النماذج الاحصائيه لنشاط الشبكة القشرية عن طريق تسجيل تخطيط الدماغ بطريقه قياسيه ، ثم دراسة تدابير الترابط بين الأقطاب لتقييم العلاقات بين المناطق المسجلة. ويمكن اجراء مزيد من الدراسة للتفاعلات بالترتيب الأعلى من خلال تقييم التباين بين أزواج التماسك ، وإنتاج "خرائط" عاليه الابعاد للتفاعلات الشبكية. ويمكن فحص هذه البيانات بنيات لتقييم وظيفة الشبكة القشرية وعلاقتها بعلم الامراض بطرق لا يمكن تحقيقها مع التقنيات التقليدية.
هذا النهج يوفر حساسية أكبر للتفاعلات علي مستوي الشبكة مما يمكن تحقيقه مع تحليل السلسلة الزمنيه الخام. بيد انه يحد من تعقيد التوصل إلى استنتاجات ميكانيكيه محدده بشان السكان العصبيين الأساسيين والكميات الكبيرة من البيانات المتولدة ، مما يتطلب تقنيات احصائيه أكثر تقدما للتقييم ، بما في ذلك الابعاد الحد والنهج القائمة علي المصنفات.

ستنتج قياسات القدرة الطيفية مقاييس n لكل نطاق ترددي يقاس ، حيث ان n هو عدد القناات المسجلة. ستكون هذه التدابير بالنسبة للقوه العامة. وينبغي التعبير عن تدابير السلطة داخل نطاقات الترددات الفردية باعتبارها قوه نسبيه (اي نسبه القوه الاجماليه الممثلة بالسلطة داخل ت?...

Watch this Scientific Journal Video about Statistical Modelling of Cortical Connectivity Using Non-invasive Electroencephalograms at JoVE.com

Statistical Modelling of Cortical Connectivity Using Non-invasive Electroencephalograms

توفر تقنيات تحليل التخطيط الدماغي القياسية رؤية محدوده لوظيفة الجهاز العصبي. وتوفر النماذج الاحصائيه للتوصيليه القشرية قدره أكبر بكثير علي التحقيق في ديناميات الشبكة الاساسيه. ويفتح التقييم الوظيفي المحسن إمكانيات جديده للتشخيص والتكهن والتنبؤ بالنتائج في امراض الجهاز العصبي.

النمذجة الاحصائيه للربط القشري باستخدام التصوير الكهربي غير الغازي

Non-invasive electrophysiological recordings are useful for the evaluation of nervous system function. These techniques are inexpensive, fast, replicable, ...

هذا البروتوكول مهم لأنه يسمح بالتحقيق في الشبكات القشرية من خلال نموس كيفية تفاعل المناطق مع بعضها البعض للكشف عن الاختلافات غير الواضحة مع تقنيات التحليل القياسية. والميزة الرئيسية لهذه التقنية هي أنها تسمح لنا بالتحقيق في وظائف الشبكة باستخدام المعدات المتاحة على نطاق واسع حتى نتمكن من الحصول على تسجيلات كهربائية غير الغازية دون الحاجة إلى مواد متخصصة. هذه التقنية تسمح للتحقيق غير الغازية من الأمراض العصبية والنفسية من خلال فحص هياكل الشبكة التي تسهل تطوير أساليب التشخيص الجديدة والعلامات الحيوية العلاجية.هذه الطريقة لديها مجموعة واسعة من التطبيقات داخل علم الأعصاب السريرية لا سيما أن دور وظيفة الشبكة في المرض يصبح ذات الصلة على نحو متزايد. لجمع البيانات، قم بإرفاق غطاء القطب إلى رأس المريض مع الحرص على ضمان المحاذاة الصحيحة. حقن هلام موصل في كل من الموانئ القطب ابتداء من فروة الرأس والانسحاب ببطء إلى سطح الغطاء لإقامة اتصال الكهربائية مع فروة الرأس وتحسين نسبة إشارة إلى الضوضاء.ثم استخدام المونتاج القطب محددة سلفا على أساس نظام 10-20 لإرفاق الأقطاب الكهربائية إلى غطاء القطب وتأمين الأقطاب الأرضية المناسبة. لإعداد تخطيط تخطيط الكهربى، قم بتوصيل جميع الأقطاب الكهربائية بنظام تسجيل كهربائي وفيزيولوجي وربط نظام التسجيل ببيئة تسجيل رقمية مناسبة. قم بفحص كافة قنوات التسجيل للتأكد من أن الإزاحة ضمن نطاق مناسب ولتجنب الضوضاء المفرطة في القناة.سوف ينتج عن الخوارزمية نتائج بغض النظر عن جودة البيانات بحيث يجب إجراء التسجيلات في ظل ظروف صارمة لجودة البيانات وينبغي تحليلها قبل استخدامها. ثم قم بإرشاد المريض بأن التسجيل قد بدأ وتجنب جميع الحركات غير الضرورية قبل إجراء تسجيل اختبار قصير للتحقق من جودة التسجيل المناسبة. في نهاية التحليل، قم بتحميل بيانات EEG وأية مكتبات إضافية للبرامج النصية حسب الضرورة في بيئة مناسبة لتحليل البيانات.تجاهل الدقائق الخمس الأولى والأخيرة من كل تسجيل للحد من تلوث أي حركة التحف وتقسيم البيانات إلى العهود على أساس المهمة أو إذا كان تسجيل حالة يستريح مدة محددة سلفا. لإعداد البيانات، قم بتصحيح خط الأساس للتسجيلات عن طريق طرح متوسط جميع القنوات من التسجيلات لتجنب تأثير أي خط أساس يتجول أثناء التسجيلات المطولة. إعادة الرجوع إلى كافة القنوات إلى مرجع مناسب.ثم تصفية رقميا كل من القنوات لعزل ترددات الفائدة. لحساب أطياف الطاقة الكلية للبيانات، قم بإجراء تحويل فورير لكل قناة يتم تحليلها عبر نطاق التردد بأكمله ليتم تقييمه. لتقييم نشاط نطاقات التردد الفردية ، عزل نطاق ثيتا في أربعة إلى ثمانية هيرتز ، والفرقة ألفا في ثمانية إلى 12 هيرتز ، والفرقة بيتا في 12 إلى 30 هيرتز ، والفرقة دلتا في 0.5 إلى أربعة هيرتز ، وفرقة غاما في أكبر من 30 هيرتز.لتقييم التفاعلات بين أول زوج قطب، اشتقاق مقياس لتماسك القطبين. لتقييم التماسك، قم بتعيين قياسات التماسك بين القطبين ليتم تصورها على بنية بيانات ثنائية الأبعاد حيث يكون كل عمود موقع قطب، وكل صف هو موقع قطب، وكل خلية هي التماسك بين زوج القطب المقابلة وخريطة قيم التماسك بين صفر ولون واحد. ثم تصدير خريطة لون تصور الترابط بين القطبين بين كل زوج قطب داخل حدود التردد المستخدمة.لتصور تفاعلات الترتيب الأعلى بين المناطق القشرية وخريطة ديناميات الشبكة، احسب كيف يقيس كل زوج إلكترود تماسك التناسق مع كل زوج من الأقطاب الكهربائية الفريدة الأخرى عبر الطيف العام وداخل نطاقات محددة. ثم قم بتعيين مقاييس التباين المشترك هذه إلى الألوان وتصدير خريطة لون تصور ديناميكيات الشبكة داخل نطاقات التردد وعبرها. لتنفيذ الحد من الأبعاد ، واستمد مقاييس للمقارنة بين المجموعات التي تمثل ديناميات الشبكة الشاملة في النماذج الإحصائية التي تم إنشاؤها باستخدام تحليل المكون الرئيسي.إرشاد مصفوفة التباين لمقاييس الاتساق الثنائية للسماح بالتصور للعلاقات الشبكية عالية المستوى وتحلل مصفوفة التباين المشترك إلى مؤثرات ذاتية و القيمة الذاتية المقابلة للسماح بتحديد المحور داخل مساحة ميزة النموذج التي تحتوي على أكبر تباين دون أن تكون مقيدة بالتدابير الحالية. رتبوا الـ(eigenvectors) حسب قيمتهم الذاتية المقابلة لتحديد تلك التي تمثل أكبر نسبة من التباين داخل النموذج. ثم قارن المكونات الأساسية الأولى المشتقة من طرازات الشبكة.(ب) لتحديد منطقة وظيفية ذات أهمية، قم بعزل بيانات الاتساق ضمن نطاقات التردد التي تهم. إجراء تحليل مكون أساسي لاشتقاق مقاييس نشاط الشبكة الكلي ضمن نطاقات الاهتمام. ثم قارن بين المقاييس بين المجموعات لتقييم الاختلافات في الشبكة في ترددات متذبذبة محددة.لتنفيذ التعلم غير الخاضع للرقابة باستخدام مقياس المسافة مثل المسافة الإقليدية، حساب مقاييس المسافة بين الموضوعات ضمن المساحة المحددة من قبل نموذج الشبكة. ثم استخدم خوارزمية تجميع مثل الجوار k-أقرب لتحديد المجموعات ضمن البيانات استناداً إلى معلمات النموذج. يمكن تصور القوة الطيفية الاستيفاء عبر فروة الرأس مما يسمح بتقدير محدود لمصدر النشاط.يشير كل مقياس من قياس القطبين إلى مدى تغير النشاط في منطقة ما اعتمادًا على النشاط في منطقة أخرى مما يسمح بالاختلافات في اتجاه التفاعل والفارق الزمني. وتشير القيم العليا للاتساق بين القطبين إلى تفاعلات بين المناطق التي يتضح منها أن المناطق المسجلة تتواصل فيما بينها. من خلال قياس التفاعلات بين كل زوج قطب فريد ، يمكن إنشاء خريطة إحصائية لكيفية تفاعل القنوات المسجلة مما يسمح بالتحقيق في كيفية اتصال المناطق بدلاً من التركيز على مناطق العزل الفردية.ويسهل التصور من أعلى ترتيب الشبكة ديناميات التعرف على أنواع التفاعلات التي تتم مقارنتها من قبل تحليل مكون المبدأ أو تقنية المستندة إلى المصنف لتقييم كيفية قياس التماسك في زوج قطب واحد تتصل التغيرات في التماسك في زوج آخر. على سبيل المثال، هنا يمكننا تصور الاختلافات الواضحة في رسم خرائط الشبكة بين موضوعين مع أنماط ظاهرية سريرية مختلفة من اضطراب عصبي يؤثر على وظيفة القشرية حيث لم تكن هناك اختلافات ذات دلالة إحصائية باستخدام أساليب التحليل القياسية. وبعد اشتقاق تدابير الشبكة باستخدام هذا الإجراء، يمكن استخدام تقنيات التعلم الآلي للاستفادة من النماذج الغنية بالبيانات التي يتم إنتاجها للسماح بإجراء تحليلات تشخيصية ومتكهنية أكثر تطوراً.وقد سمحت هذه التقنية بالتحقيق في الأنواع الفرعية للمرض في متلازمة ريت، وهو مرض عصبي للأطفال، فضلا عن التنبؤ بالاستجابات للعلاجات الجديدة وحالة الصرع.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Using Informational Connectivity to Measure the Synchronous Emergence of fMRI Multi-voxel Information Across Time

باستخدام الربط المعلوماتي لقياس ظهور متزامن من الرنين المغناطيسي الوظيفي متعدد فوكسل معلومات عبر الزمن

It is now appreciated that condition-relevant information can be present within distributed patterns of functional magnetic resonance imaging (fMRI) brain ...

Non-invasive Parenchymal, Vascular and Metabolic High-frequency Ultrasound and Photoacoustic Rat Deep Brain Imaging

متني غير الغازية، والأوعية الدموية والتمثيل الغذائي عالية التردد الموجات فوق الصوتية والضوئي الجرذ أعماق الدماغ التصوير

Photoacoustics and high frequency ultrasound stands out as powerful tools for neurobiological applications enabling high-resolution imaging on the central ...

Non-invasive Assessment of Changes in Corticomotoneuronal Transmission in Humans

تقييم غير الغازية للتغييرات في نقل كورتيكوموتونورونال في البشر

The corticospinal pathway is the major pathway connecting the brain with the muscles and is therefore highly relevant for movement control and motor ...

Denver Papillae Protocol for Objective Analysis of Fungiform Papillae

بروتوكول الحليمات دنفر للتحليل الموضوعي لكمئي الحليمات

The goal of the Denver Papillae Protocol is to use a dichotomous key to define and prioritize the characteristics of fungiform papillae (FP) to ensure ...

Analyzing Dendritic Morphology in Columns and Layers

تحليل الجذعية الصرف في الأعمدة والطبقات

In many regions of the central nervous systems, such as the fly optic lobes and the vertebrate cortex, synaptic circuits are organized in layers and ...

Modelling Zika Virus Infection of the Developing Human Brain In Vitro Using Stem Cell Derived Cerebral Organoids

Modelling Zika Virus Infection of the Developing Human Brain In Vitro Using Stem Cell Derived Cerebral Organoids

نمذجة عدوى فيروس زكى من وضع الدماغ البشري في المختبر باستخدام الخلايا الجذعية المشتقة من أورجانويدس الدماغي

The recent emergence of Zika virus (ZIKV) in susceptible populations has led to an abrupt increase in microcephaly and other neurodevelopmental conditions ...

SwarmSight: Real-time Tracking of Insect Antenna Movements and Proboscis Extension Reflex Using a Common Preparation and Conventional Hardware

سوارمسايت: تتبع في الوقت الحقيقي الحركات هوائي الحشرات ومنعكس ملحق ململه باستخدام الإعداد المشترك والأجهزة التقليدية

Many scientifically and agriculturally important insects use antennae to detect the presence of volatile chemical compounds and extend their proboscis ...

Visual Evoked Potential Recordings in Mice Using a Dry Non-invasive Multi-channel Scalp EEG Sensor

تسجيلات المحتملة مقولة البصرية في الفئران باستخدام الجاف غير الغازية متعدد القنوات فروة الرأس الاستشعار EEG

For scalp EEG research environments with laboratory mice, we designed a dry-type 16 channel EEG sensor which is non-invasive, deformable, and re-usable ...

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

تحليل النشاط العصبي والاتصال باستخدام بيانات التخطيط الدماغي داخل الجمجمة مع برنامج الحركة الوطنية الصومالية

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

Non-invasive Strategies for Chronic Manipulation of DREADD-controlled Neuronal Activity

استراتيجيات غير الغازية للتلاعب المزمن من النشاط العصبي الذي تسيطر عليه DREADD

Chemogenetic strategies have emerged as reliable tools for remote control of neuronal activity. Among these, designer receptors exclusively activated by ...