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

Offentliggørelsen af dette manuskript er delvis blevet støttet af det SFI FutureNeruro-finansierede investigator-tilskud til DT.

Følgende forsøgsprotokol er i overensstemmelse med alle lokale, nationale og internationale etiske retningslinjer for menneskelig forskning. De data, der anvendes til at teste protokollen er blevet erhvervet med tilladelse fra den etiske komité i region Toscana-protokol 2018SMIA112 SI-RE.
Bemærk: De scripts, der bruges til at implementere de beskrevne analyser, er tilgængelige på https://github.com/conorkeogh/NetworkAnalysis.
1. indsamling af r?...

<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>

Den beskrevne metode gør det muligt at afregne statistiske kort over kortikale netværks dynamik fra ikke-invasive EEG-data. Dette gør det muligt at efterforske fænomener, der ikke umiddelbart fremgår af undersøgelsen af simple tidsserie data, ved at vurdere, hvordan de registrerede regioner interagerer med hinanden, i stedet for at evaluere, hvad der sker på hvert enkelt sted i Isolation. Dette kan afsløre vigtig indsigt i sygdoms patologi18.
Det væsentlige asp...

Denne metode har til formål at producere statistiske kort over kortikale netværk baseret på ikke-invasive elektrode optagelser ved hjælp af en klinisk levedygtig opsætning, for at muliggøre undersøgelse af nervesystemet patologi, virkningen af nye behandlinger, og udviklingen af nye elektrofysiologiske biomarkører.
EEG tilbyder et stort potentiale for undersøgelse af nervesystemet funktion og sygdom1,2. Denne teknologi er billig, let tilgængelig i forskning og kliniske indstillinger, og generelt veltolereret. Den enkle, ikke-invasive karakter af optagelser gør klinisk brug ligetil, og den eksisterende ramme af kliniske EEG afdelinger giver mulighed for nem adgang til teknologien for klinikere.
Fra et teknisk perspektiv, EEG tilbyder fremragende tid domæne opløsning3. Dette er af stor betydning, når du undersøger nervesystemet funktion på grund af den hurtige tidshorisonter af nervesystemet interaktioner og netværks dynamik. Mens Imaging metoder såsom funktionel MRI tilbyde større rumlig opløsning og let fortolke billeder, de er langt mere begrænset i deres evne til at afhøre nervesystemet funktion på de fine tidsskalaer, der tilbydes af elektrofysiologiske optagelser 4,5,6.
Der er et stigende behov for evnen til at afhøre nervesystem funktion til at informere diagnose, behandling, og prognostication af nervesystemet sygdomme. Rollen som kortikale netværk dynamik i nervesystemet patologi er i stigende grad anerkendt7. Mange sygdomme i nervesystemet producerer ingen makroskopiske strukturelle læsioner synlige med traditionel billeddannelse, men de abnormiteter, der produceres på netværksniveau, kan være synlige med passende funktionelle analysemetoder.
Desværre, nuværende EEG analysemetoder er stærkt begrænset i denne henseende. Traditionelle metoder omfatter analyse af simple tidsseriedata fra individuelle elektroer. Disse signaler repræsenterer summationen af felt potentialer i store kortikale områder3,8. Analyse af data fra individuelle kanaler isoleret ved hjælp af enten visuel inspektion eller simple statistiske metoder begrænser nytten af disse optagelser til påvisning af grove elektrofysiologiske abnormiteter på diskrete, individuelle steder. Med den stigende erkendelse af betydningen af netværks-niveau effekter til nervesystemet funktion og patologi, disse enkle analysemetoder er tydeligvis mangelfuld i, at de ikke vil opdage subtile relationer mellem signaler, der repræsenterer abnormaliteter i, hvordan kortikale områder interagerer med hinanden på netværksniveau.
Der påvises en metode til at udlede statistiske kort over kortikale netværksforbindelser fra lavdimensionale elektrode optagelser. Denne metode giver mulighed for undersøgelse af dynamikken i interaktioner mellem varierende hjerneregioner på en måde, der ikke er muligt med traditionelle analyseteknikker, samt visualisering af disse netværk interaktioner. Dette åbner mulighed for ikke-invasiv undersøgelse af netværksniveau effekter på højt tids domæne resolutioner på måder, ikke tidligere muligt. Denne metode er baseret på afledningen af foranstaltninger til sammenhæng mellem elektrode9,10. Disse foranstaltninger gør det muligt at efterforske, hvordan to registrerede regioner interagerer ved at evaluere de statistiske forbindelser mellem optagelserne af disse områder11. Ved at vurdere, hvordan hvert registreret område interagerer med hvert andet registreret område, kan der foretages et statistisk kort over elektrofysiologiske netværk inden for de registrerede områder. Dette giver mulighed for opdagelse af funktionelle relationer, der ikke er synlige på evaluering af individuelle kanal data i isolation.
Dette manuskript fokuserer på brugen af sammenhæng i neurale tidsserier. I øjeblikket er der en række teknikker til at undersøge forholdet mellem tidsseriedata, der kan anvendes til kanaler i en parvis måde at udlede modeller af kortikale tilslutningsmuligheder. Visse metoder, såsom den dertil knyttede delvise direkte sammenhæng12,13, har til formål at udlede retningen af de undersøgte signaleres indflydelse for bedre at kunne karakterisere de underliggende nets struktur, mens andre metoder, såsom Granger kausalitet14,15, forsøge at udlede funktionelle relationer gennem evnen til et signal til at forudsige data i en anden. Metoder som disse kan anvendes på lignende måder at generere høj-dimensionelle modeller af kortikale netværk. Men fordelene ved sammenhængen som et middel til at undersøge forholdet mellem neurale signaler ligger i dets manglende forudsætninger. Det er muligt at undersøge statistiske forhold mellem optagelser på to steder uden at fremsætte udsagn om det funktionelle grundlag for disse relationer og opbygge en model af kortikale tilslutningsmuligheder udelukkende baseret på statistiske forbindelser med minimale antagelser om de kortikale netværk, som genererer disse signaler.
På grund af disse foranstaltningers rent matematiske karakter er forholdet mellem sammenhængs foranstaltningerne for elektrode optagelser i hovedbunden og den underliggende neurale aktivitet kompleks16,17. Mens disse metoder gør det muligt at udlede statistiske konstruktioner, der beskriver forholdet mellem elektrode optagelser til sammenligning, gør direkte årsagssammenhæng om aktiviteten af de specifikke underliggende neurale populationer ikke ligetil3,8,16,17. Disse tilgange gør det muligt at sammenligne aktiviteten på netværksniveau mellem grupperne for at identificere potentielt nyttige biomarkører, men er begrænset med hensyn til at drage specifikke konklusioner vedrørende forholdet mellem disse markører og specifikke neurale mekanismer. Dette skyldes det store antal forstyrrende faktorer, der påvirker den registrerede aktivitet3, samt problemer med at anslå den specifikke kortikale kilde af elektriske signaler, der er registreret på niveau med hovedbunden8. I stedet kan disse tilgange producere statistiske aktivitets modeller, der kan afhøres og sammenlignes mellem grupperne for at fastslå, at der er forskelle på netværksniveau18 , og kan udnyttes til at producere nye biomarkører baseret på disse Konstruktioner. Disse metoder har imidlertid alene begrænset kapacitet til at relatere forskellene til specifikke mekanismer og neurale aktiviteter på grund af kompleksiteten af det underliggende system.
Brugen af netværksforanstaltninger såsom sammenhæng er veletableret i systemer neurovidenskab16,17. Det fulde potentiale ved disse tilgange til modellering og efterforskning af kortikale funktioner har været begrænset af manglende udnyttelse af disse højdimensionale datastrukturer. Dette arbejde viser, at det er muligt at anvende disse foranstaltninger på EEG-kanaler på en parvis måde med henblik på at kort gøre data på et højt dimensionelt indslag, der udelukkende er baseret på de statistiske forbindelser mellem den elektriske aktivitet i kortikale regioner. Den viser også, at det ved hjælp af moderne statistiske teknikker er muligt at anvende de genererede kortikale modeller til at undersøge disse modeller uden at miste de oplysninger, der er opnået i modelleringsprocessen.
Denne metode er potentielt værdifuld med hensyn til at udvide anvendelsesområdet for eksisterende EEG-teknologier, forbedre muligheden for at udlede nyttige funktionelle foranstaltninger uden at kræve tilpasninger af det eksisterende kontrolapparat18,19 . Ved at forbedre evnen til at modellere kortikale funktion og afhøre disse modeller, de spørgsmål, der kan undersøges ved hjælp af EEG data er udvidet. Dette åbner yderligere mulighed for større integration af funktionelle og strukturelle evalueringer til undersøgelse af neurologiske sygdomme20,21. Denne tilgang, ved hjælp af teknologi, der allerede er alment tilgængelige klinisk, ville tillade undersøgelse af kortikale patologier med både høj tidsmæssig og rumlig opløsning.

<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

Ikke-invasive elektrofysiologiske optagelser er nyttige til evaluering af nervesystemets funktion. Disse teknikker er billige, hurtige, reproducbare og mindre ressourceintensive end Imaging. Desuden har de producerede funktionelle data fremragende tidsmæssig opløsning, hvilket ikke er opnåeligt med strukturel billeddannelse.
Nuværende anvendelser af elektro encephalogrammer (EEG) er begrænset af databehandling metoder. Standard analyseteknikker ved hjælp af RAW Time Series data på individuelle kanaler er meget begrænsede metoder til at forhør nervesystemet aktivitet. Mere detaljerede oplysninger om kortikale funktion kan opnås ved at undersøge forholdet mellem kanaler og udlede statistiske modeller af, hvordan områder interagerer, så visualisering af forbindelsen mellem netværk.
Dette manuskript beskriver en metode til at udlede statistiske modeller for kortikal netværksaktivitet ved at optage EEG på en standardiseret måde og derefter undersøge interelektrode sammenhængs foranstaltningerne for at vurdere forholdet mellem de registrerede områder. Højere ordre interaktioner kan undersøges yderligere ved at vurdere kovariansen mellem sammenhængs parrene og producere højdimensionale "kort" over netværks interaktioner. Disse data konstruktioner kan undersøges for at vurdere kortikale netværksfunktion og dens forhold til patologi på måder ikke opnåelige med traditionelle teknikker.
Denne tilgang giver større følsomhed over for netværksniveau interaktioner end det er muligt med RAW Time Series analyse. Den er imidlertid begrænset af kompleksiteten ved at tegne specifikke mekanistiske konklusioner om de underliggende neurale populationer og de store mængder data, der genereres, og som kræver mere avancerede statistiske teknikker til evaluering, herunder dimensionalitet reduktions-og klassificerings baserede tilgange.

Målinger af spektral kraften vil producere n målinger for hvert frekvensbånd målt, hvor n er antallet af registrerede kanaler. Disse foranstaltninger vil være i decibel for den samlede effekt. Effekt foranstaltninger inden for de enkelte frekvensbånd bør udtrykkes som relativ effekt (dvs. den andel af den samlede effekt, der er repræsenteret ved magt inden for det pågældende bånd) for at muliggøre nøjagtige sammenligninger mellem grupper og betingelser.
...

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

Standard EEG analyseteknikker giver begrænset indsigt i nervesystemet funktion. At udlede statistiske modeller af kortikale tilslutningsmuligheder giver langt større mulighed for at undersøge underliggende netværks dynamik. Forbedret funktionel vurdering åbner nye muligheder for diagnosticering, prognosticering og resultat forudsigelse i nervesystemet sygdomme.

Statistisk modellering af kortikale tilslutningsmuligheder ved brug af ikke-invasive elektro Encephalogrammer

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

Denne protokol er betydelig, da den gør det muligt at undersøge kortikale netværk ved at modellere, hvordan regioner interagerer med hinanden for at afsløre forskelle, der ikke er tydelige med standardanalyseteknikker. Den største fordel ved denne teknik er, at det giver os mulighed for at undersøge netværksfunktioner ved hjælp af bredt tilgængeligt udstyr, så vi kan få ikke-invasive elektriske optagelser uden behov for specialiserede materialer. Denne teknik gør det muligt at foretage en ikke-invasiv undersøgelse af neuropsykiatriske sygdomme ved at undersøge netværksstrukturer, der letter udviklingen af nye diagnostiske metoder og terapeutiske biomarkører.Denne metode har en bred vifte af anvendelser inden for de kliniske neurovidenskaber, især da netværkets funktions rolle i sygdom bliver mere og mere relevant. Ved dataindsamling fastgøres elektrodehætten til patientens hoved, idet der sørges for at sikre en korrekt justering. Injicer ledende gel i hver af de elektrode porte begynder ved hovedbunden og langsomt trække sig tilbage til hætten overflade til at etablere elektrisk kontakt med hovedbunden og for at forbedre signal-støj-forholdet.Brug derefter en forudbestemt elektrodemontage baseret på 10-20-systemet til at fastgøre elektroderne til elektrodehætten og sikre de relevante jordelektroder. For at opsætte EEG skal alle elektroderne tilsluttes et elektrofysiologisk optagesystem og forbinde optagesystemet med et passende digitalt registreringsmiljø. Undersøg alle optagelseskanalerne for at sikre, at forskydningen er inden for et passende område, og for at undgå overdreven kanalstøj.Algoritmen vil give resultater uanset datakvaliteten, så optagelserne skal udføres under strenge datakvalitetsbetingelser og bør analyseres, før de anvendes. Instruer derefter patienten i, at optagelsen er startet, og for at undgå alle unødvendige bevægelser, før der udføres en kort testoptagelse for at kontrollere den korrekte optagelseskvalitet. I slutningen af analysen indlæses EEG-dataene og eventuelle yderligere scriptbiblioteker efter behov i et passende dataanalysemiljø.Kassér de første og sidste fem minutter af hver optagelse for at reducere forureningen af eventuelle bevægelsesartefakter og opdele dataene i epoker baseret på opgave, eller hvis det er en hviletilstand, der registrerer forudbestemt varighed. For at forberede dataene skal du korrigere basislinjen for optagelserne ved at trække middelværdien af alle kanalerne fra optagelserne for at undgå virkningen af enhver baseline-omvanding under langvarige optagelser. Rereference alle kanaler til en passende reference.Filtrer derefter alle kanalerne digitalt for at isolere interessefrekvenserne. For at beregne den samlede effektspektre af dataene skal du udføre en Fourier-transformering af hver kanal, der analyseres på tværs af hele frekvensområdet, der skal vurderes. For at vurdere aktiviteten af de enkelte frekvensbånd, isolere theta bandet på fire til otte hertz, alpha band på otte til 12 hertz, beta-bandet på 12 til 30 hertz, deltaet band på 0,5 til fire hertz, og gamma band på mere end 30 hertz.For at evaluere samspillet mellem det første elektrodepar udledes et mål for interelektrodekositet. For at vurdere sammenhængen skal du kortlægge målingerne af sammenhængen mellem elektroden, der skal visualiseres på en todimensionel datastruktur, hvor hver kolonne er en elektrodeplacering, hver række er en elektrodeplacering, og hver celle er sammenhængen mellem det tilsvarende elektrodepar og knytter kohærensværdierne til mellem nul og én farve. Eksporter derefter et farvekort, der visualiserer sammenhængen mellem elektrode mellem hvert elektrodepar inden for de anvendte frekvensgrænser.For at visualisere højere ordensinteraktioner mellem kortikale områder og for at kortlægge netværksdynamik, skal du beregne, hvordan hver elektrodepars sammenhæng måler covariies med hver anden unik elektrodepar på tværs af det samlede spektrum og inden for specifikke bånd. Knyt derefter disse kovarianspunkter til farver og eksportér et farvekort, der visualiserer netværksdynamikken i og på tværs af frekvensbånd. Hvis du vil udføre en dimensionsreduktion, skal du udlede målinger til sammenligning mellem de grupper, der repræsenterer den overordnede netværksdynamik inden for de statistiske modeller, der genereres ved hjælp af principkomponentanalysen.Instruer en kovarians matrix for de parvise sammenhængsforanstaltninger for at muliggøre visualisering af netværksrelationer på højt niveau og nedbryde kovarians matrixen i eigenvectors og tilsvarende eigenvaluer for at gøre det muligt at identificere aksen i modelfunktionsrummet, der indeholder den største varians uden at være afgrænset af de eksisterende foranstaltninger. Rang eigenvectors med deres tilsvarende eigenvalues at identificere dem, der tegner sig for den største andel af variansen inden for modellen. Sammenlign derefter de første principkomponenter, der er afledt af netværksmodellerne.Hvis du vil vælge et funktionelt interesseområde, skal du isolere sammenhængen data inden for frekvensbånd af interesse. Udfør en principkomponentanalyse for at udlede målinger af den samlede netværksaktivitet inden for interesseområder. Sammenlign derefter foranstaltningerne mellem grupperne for at evaluere netværksforskellene ved specifikke oscillerende frekvenser.Hvis du vil udføre uovervåget læring ved hjælp af en afstandsmåling som euklidisk afstand, skal du beregne målene for afstanden mellem emner inden for det område, der er defineret af netværksmodellen. Brug derefter en klyngealgoritme, f.eks. Den spektrale magt kan visualiseres interpoleret på tværs af hovedbunden giver en begrænset vurdering af kilden til aktivitet.Hver af interelektrodeelektrodemålet angiver, i hvilket omfang aktiviteten i et område ændres afhængigt af aktiviteten i et andet område, hvilket giver mulighed for forskelle i interaktionens retning og tidsforskydningen. Højere værdier af interelektrode sammenhæng tyder på interaktioner mellem områder, hvorfra det fremgår, at de registrerede områder kommunikerer med hinanden. Ved at måle samspillet mellem hvert unikt elektrodepar kan der konstrueres et statistisk kort over, hvordan de registrerede kanaler interagerer, hvilket gør det muligt at undersøge, hvordan områderne kommunikerer i stedet for at fokusere på de enkelte isolationsområder.Visualiseringen af højere ordens netværksdynamik letter anerkendelsen af de former for interaktioner, der sammenlignes med en principkomponentanalyse eller en klassificeringsbaseret teknik for at vurdere, hvordan kohærensmålingerne på et elektrodepar relaterer til ændringer i sammenhæng på et andet par. For eksempel kan vi her visualisere forskelle tydeligt i netværket kortlægning mellem to forsøgspersoner med forskellige kliniske fænotyper af en neuropsykiatrisk lidelse påvirker kortikal funktion, hvor der ikke var statistisk signifikante forskelle ved hjælp af standard analysemetoder. Efter afledning af netværksforanstaltninger ved hjælp af denne procedure kan der anvendes maskinindlæringsteknikker til at udnytte de datarige modeller, der produceres, til at muliggøre mere avancerede diagnostiske og prognostiske analyser.Denne teknik har gjort det muligt at undersøge sygdomsundertyper i Rett syndrom, en pædiatrisk neuropsykiatrisk sygdom, samt forudsigelse af reaktioner på nye behandlinger og epilepsi status.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

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

Brug Informativ Connectivity at måle Synkron Fremkomsten af ​​fMRI Multi-voxel Information Across Time

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

Ikke-invasiv Parenkymalt, vaskulære og metaboliske højfrekvent ultralyd og Photoacoustic Rat Deep Brain Imaging

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

Ikke-invasiv vurdering af ændringer i kortikomotoneuronal transmission i mennesker

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

Denver Papillae Protokol for objektiv analyse af fungiforme Papillae

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

Analyse Dendritiske Morfologi i Kolonner og Lag

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

Modellering Zika Virus infektion i udviklingslandene menneskelige hjerne In Vitro ved hjælp af stamceller afledt Cerebral Organoids

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

SwarmSight: Real-time Tracking af insekt antenne bevægelser og Snabel udvidelse refleks ved hjælp af en fælles forberedelse og konventionelle Hardware

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

Visuel Evoked potentielle optagelser i mus ved hjælp af en tør Non-invasiv multi-kanal hovedbund EEG Sensor

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

Analysere neurale aktivitet og forbindelse med intrakraniel EEG Data med SPM Software

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

Ikke-invasive strategier for kronisk manipulation af DREADD-kontrollerede neuronal aktivitet

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