Name: statistical modelling of cortical connectivity using non-invasive electroencephalograms
Uploaded: 2019-11-01T13:30:00
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La pubblicazione di questo manoscritto è stata parzialmente supportata dalla sovvenzione SFI FutureNeruro-Funded Investigator to DT.

Il seguente protocollo sperimentale è conforme a tutte le linee guida etiche locali, nazionali e internazionali per la ricerca umana. I dati utilizzati per testare il protocollo sono stati acquisiti con l'autorizzazione del Comitato Etico della regione Toscana-protocollo 2018SMIA112 SI-RE.
 NOT:</</c0> Gli script utilizzati per l'implementazione delle analisi descritte sono disponibili in https://github.com/conorkeogh/NetworkAnalysis.
1. Raccolta dat...

<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. 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Il metodo descritto consente la derivazione di mappe statistiche delle dinamiche della rete corticale da dati EEG non invasivi. Ciò consente di esaminare fenomeni non immediatamente evidenti all'esame di semplici dati di serie temporali attraverso la valutazione di come le regioni registrate interagiscono tra loro, piuttosto che valutare ciò che sta accadendo in ogni singola località in isolamento. Questo può rivelare importanti intuizioni sulla patologia della malattia18.
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Questo metodo mira a produrre mappe statistiche di reti corticali basate su registrazioni di elettrodi non invasivi utilizzando una configurazione clinicamente fattibile, per consentire lo studio della patologia del sistema nervoso, l'impatto di nuovi trattamenti e lo sviluppo di nuovi biomarcatori elettrofisiologici.
EEG offre un grande potenziale per lo studio della funzione del sistema nervoso e della malattia1,2. Questa tecnologia è poco costosa, prontamente disponibile in ambito di ricerca e clinico, e generalmente ben tollerata. La natura semplice e non invasiva delle registrazioni rende l'uso clinico semplice e il quadro esistente dei reparti EEG clinici consente un facile accesso alla tecnologia per i medici.
Da un punto di vista tecnico, EEG offre un'eccellente risoluzione del dominio del tempo3. Questo è di grande importanza quando si studia la funzione del sistema nervoso a causa delle rapide scale temporali delle interazioni del sistema nervoso e dinamiche di rete. Mentre i metodi di imaging come la risonanza magnetica funzionale offrono una maggiore risoluzione spaziale e immagini facilmente interpretabili, sono molto più limitati nella loro capacità di interrogare la funzione del sistema nervoso sulle scale temporali fini offerte dalle registrazioni elettrofisiologiche 4,5,6.
C'è una crescente necessità di capacità di interrogare la funzione del sistema nervoso per informare la diagnosi, il trattamento e la pronosticazione delle malattie del sistema nervoso. Il ruolo delle dinamiche della rete corticale nella patologia del sistema nervoso è sempre più riconosciuto7. Molte patologie del sistema nervoso non producono lesioni strutturali macroscopiche visibili con l'imaging tradizionale, ma le anomalie prodotte a livello di rete possono essere evidenti con adeguati metodi di analisi funzionale.
Purtroppo, gli attuali metodi di analisi EEG sono molto limitati a questo proposito. I metodi tradizionali prevedono l'analisi di semplici dati di serie temporali provenienti da singoli elettrodi. Questi segnali rappresentano la somma dei potenziali di campo nelle grandi aree corticali3,8. L'analisi dei dati provenienti da singoli canali in isolamento mediante ispezione visiva o semplici metodi statistici limita l'utilità di queste registrazioni a rilevare anomalie elettrofisiologiche lorde in posizioni discrete e singole. Con il crescente riconoscimento dell'importanza degli effetti a livello di rete per la funzione e la patologia del sistema nervoso, questi semplici metodi di analisi sono chiaramente carenti in quanto non riusciranno a rilevare sottili relazioni tra i segnali, rappresentando anomalie nel modo in cui le aree corticali interagiscono tra loro a livello di rete.
Viene dimostrato un metodo per derivare mappe statistiche della connettività di rete corticale da registrazioni di elettrodi a bassa dimensione. Questo metodo consente di sforare le dinamiche delle interazioni tra diverse regioni cerebrali in un modo che non è possibile con le tecniche di analisi tradizionali, così come la visualizzazione di queste interazioni di rete. Questo apre la possibilità di un'indagine non invasiva degli effetti a livello di rete ad alte risoluzioni di dominio in modi non precedentemente possibili. Questo metodo si basa sulla derivazione di misure di coerenza interelettrodia9,10. Queste misure consentono di soccorrere il modo in cui due regioni registrate interagiscono valutando le relazioni statistiche tra le registrazioni di queste aree11. Valutando il modo in cui ogni area registrata interagisce con ogni altra area registrata, è possibile creare una mappa statistica delle reti elettrofisiologiche all'interno delle aree registrate. Ciò consente la scoperta di relazioni funzionali che non sono evidenti nella valutazione dei dati dei singoli canali in isolamento.
L'obiettivo di questo manoscritto è sull'uso della coerenza sulle serie temporali neurali. Attualmente, ci sono una serie di tecniche per studiare le relazioni tra i dati di serie temporali che possono essere applicate ai canali in modo coppie per derivare modelli di connettività corticale. Alcuni metodi, come la relativa coherence parziale diretta12,13, mirano a dedurre la direzione di influenza della coppia di segnali indagati al fine di caratterizzare meglio la struttura delle reti sottostanti, mentre altri metodi, come La causalità Granger14,15, tentano di dedurre le relazioni funzionali attraverso la capacità di un segnale di prevedere i dati in un altro. Metodi come questi possono essere applicati in modi simili per generare modelli ad alta dimensione di reti corticali. Tuttavia, i vantaggi della coerenza come mezzo per studiare le relazioni tra i segnali neurali sta nella sua mancanza di ipotesi. È possibile studiare le relazioni statistiche tra le registrazioni in due siti senza fare dichiarazioni sulla base funzionale di queste relazioni e costruire un modello di connettività corticale basato esclusivamente sulle relazioni statistiche con ipotesi minime circa le reti corticali che generano questi segnali.
A causa della natura puramente matematica di queste misure, la relazione tra le misure di coerenza delle registrazioni degli elettrodi sul cuoio capelluto e l'attività neurale sottostante è complessa16,17. Mentre questi metodi consentono la derivazione di costrutti statistici che descrivono le relazioni tra le registrazioni degli elettrodi per il confronto, fare inferenze causali dirette sull'attività delle specifiche popolazioni neurali sottostanti non è semplice3,8,16,17. Questi approcci consentono di confrontare l'attività a livello di rete tra gruppi per identificare biomarcatori potenzialmente utili, ma sono limitati in termini di trarre conclusioni specifiche per quanto riguarda la relazione di questi marcatori con meccanismi neurali specifici. Ciò è dovuto al gran numero di fattori di confusione che influenzano l'attività registrata3, così come ai problemi con la stima della specifica fonte corticale di segnali elettrici registrati a livello del cuoio capelluto8. Piuttosto, questi approcci possono produrre modelli statistici di attività che possono essere interrogati e confrontati tra i gruppi per determinare che esistono differenze a livello di rete18 e possono essere sfruttati per produrre nuovi biomarcatori basati su questi Costrutti. Tuttavia, questi metodi da soli hanno una capacità limitata di mettere in relazione le differenze osservate a meccanismi specifici e attività neurali a causa della complessità del sistema sottostante.
L'uso di misure di rete come la coerenza è ben consolidato nei sistemi neuroscienze16,17. Il pieno potenziale di questi approcci per la modellazione e lo studio della funzione corticale è stato limitato dalla mancanza di sfruttamento di queste strutture di dati ad alta dimensione. Questo lavoro dimostra che è possibile applicare queste misure ai canali EEG in modo coppieto per mappare i dati su uno spazio di feature ad alta dimensione basato esclusivamente sulle relazioni statistiche tra l'attività elettrica nelle regioni corticali. Dimostra inoltre che, utilizzando moderne tecniche statistiche, è possibile utilizzare i modelli generati della funzione corticale per studiare questi modelli senza perdere le informazioni acquisite nel processo di modellazione.
Questo metodo è potenzialmente utile per ampliare la portata delle applicazioni delle tecnologie EEG esistenti, migliorando la capacità di derivare utili misure funzionali senza richiedere adattamenti alle apparecchiature di registrazione esistenti18,19 . Migliorando la capacità di modellare la funzione corticale e interrogare questi modelli, vengono ampliate le domande che possono essere studiate utilizzando i dati EEG. Questo apre ulteriormente la possibilità di una maggiore integrazione delle valutazioni funzionali e strutturali per lo studio della malattia neurologica20,21. Questo approccio, utilizzando una tecnologia già ampiamente disponibile clinicamente, consentirebbe di sforare patologie corticali ad alta risoluzione temporale e spaziale.

<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

Le registrazioni elettrofisiologiche non invasive sono utili per la valutazione della funzione del sistema nervoso. Queste tecniche sono economiche, veloci, replicabili e meno dispendiose in termini di risorse rispetto all'imaging. Inoltre, i dati funzionali prodotti hanno un'eccellente risoluzione temporale, che non è realizzabile con l'imaging strutturale.
Le attuali applicazioni degli elettroencefalogrammi (EEG) sono limitate dai metodi di elaborazione dei dati. Le tecniche di analisi standard che utilizzano dati di serie temporali grezzi su singoli canali sono metodi molto limitati per interrogare l'attività del sistema nervoso. È possibile ottenere informazioni più dettagliate sulla funzione corticale esaminando le relazioni tra i canali e ricavando modelli statistici di come interagiscono le aree, consentendo la visualizzazione della connettività tra le reti.
Questo manoscritto descrive un metodo per la derivazione di modelli statistici di attività di rete corticale registrando EEG in modo standard, quindi esaminando le misure di coerenza interelettrode per valutare le relazioni tra le aree registrate. Le interazioni di ordine superiore possono essere ulteriormente esaminate valutando la covarianza tra le coppie di coerenza, producendo "mappe" ad alta dimensione delle interazioni di rete. Questi costrutti di dati possono essere esaminati per valutare la funzione della rete corticale e la sua relazione con la patologia in modi non raggiungibili con le tecniche tradizionali.
Questo approccio offre una maggiore sensibilità alle interazioni a livello di rete rispetto a quanto è ottenibile con l'analisi di serie temporali non elaborate. È, tuttavia, limitato dalla complessità di trarre conclusioni meccanicistiche specifiche sulle popolazioni neurali sottostanti e gli elevati volumi di dati generati, richiedendo tecniche statistiche più avanzate per la valutazione, compresa la dimensionalità riduzione e gli approcci basati sul classificatore.

Le misurazioni della potenza spettrale produrranno n misure per ogni banda di frequenza misurata, dove n è il numero di canali registrati. Queste misure saranno in decibel per il potere complessivo. Le misure di potere all'interno delle singole bande di frequenza devono essere espresse come potenza relativa (cioè la percentuale di potenza complessiva rappresentata dal potere all'interno di tale banda) per consentire confronti accurati tra gruppi e condizioni.
<p cl...

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Statistical Modelling of Cortical Connectivity Using Non-invasive Electroencephalograms

Le tecniche di analisi EEG standard offrono una visione limitata della funzione del sistema nervoso. La derivazione di modelli statistici di connettività corticale offre una capacità molto maggiore di studiare le dinamiche di rete sottostanti. Una migliore valutazione funzionale apre nuove possibilità per la diagnosi, la prognostizione e la previsione dell'esito nelle malattie del sistema nervoso.

Modellazione statistica della connettività corticale mediante elettroencefalogrammi non invasivi

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

Questo protocollo è significativo in quanto consente lo studio delle reti corticali modellando il modo in cui le regioni interagiscono tra loro per rivelare differenze non evidenti con le tecniche di analisi standard. Il vantaggio principale di questa tecnica è che ci consente di indagare le funzioni di rete utilizzando apparecchiature ampiamente disponibili in modo da poter ottenere registrazioni elettriche non invasive senza la necessità di materiali specializzati. Questa tecnica consente l'indagine non invasiva delle malattie neuropsichiatriche esaminando le strutture di rete facilitando lo sviluppo di nuovi metodi diagnostici e biomarcatori terapeutici.Questo metodo ha una vasta gamma di applicazioni all'interno delle neuroscienze cliniche, in particolare poiché il ruolo della funzione di rete nelle malattie diventa sempre più rilevante. Per la raccolta dei dati, collegare il tappo dell'elettrodo alla testa del paziente facendo attenzione a garantire un corretto allineamento. Iniettare gel conduttivo in ciascuna delle porte dell'elettrodo a partire dal cuoio capelluto e ritirarsi lentamente sulla superficie del cappuccio per stabilire il contatto elettrico con il cuoio capelluto e migliorare il rapporto segnale-rumore.Quindi utilizzare un montaggio dell'elettrodo predeterminato basato sul sistema 10-20 per fissare gli elettrodi al tappo dell'elettrodo e fissare gli elettrodi di terra appropriati. Per impostare l'EEG, collegare tutti gli elettrodi a un sistema di registrazione elettrofisiologia e collegare il sistema di registrazione con un ambiente di registrazione digitale appropriato. Esaminare tutti i canali di registrazione per assicurarsi che l'offset si trova entro un intervallo appropriato ed evitare un rumore eccessivo del canale.L'algoritmo produrrà risultati indipendentemente dalla qualità dei dati, quindi le registrazioni devono essere eseguite in condizioni rigorose di qualità dei dati e devono essere analizzate prima del loro utilizzo. Quindi istruire il paziente che la registrazione è iniziata ed evitare tutti i movimenti non necessari prima di condurre una breve registrazione di prova per verificare l'adeguata qualità di registrazione. Al termine dell'analisi, caricare i dati EEG e tutte le librerie di script aggiuntive, se necessario, in un ambiente di analisi dei dati adatto.Scartare il primo e gli ultimi cinque minuti di ogni registrazione per ridurre la contaminazione di eventuali artefatti di movimento e dividere i dati in epoche basate sull'attività o se si tratta di uno stato di riposo che registra una durata predeterminata. Per preparare i dati, correggere la linea di base delle registrazioni sottraendo la media di tutti i canali dalle registrazioni per evitare l'impatto di qualsiasi vagabondaggio di base durante registrazioni prolungate. Riferenziare tutti i canali a un riferimento appropriato.Quindi filtrare digitalmente tutti i canali per isolare le frequenze di interesse. Per calcolare gli spettri di potenza complessivi dei dati, eseguire una trasformata di Fourier di ogni canale analizzata nell'intero intervallo di frequenza da valutare. Per valutare l'attività delle singole bande di frequenza, isolare la banda theta a quattro-otto hertz, la banda alfa da otto a 12 hertz, la banda beta a 12-30 hertz, la banda delta a 0,5-quattro hertz e la banda gamma a più di 30 hertz.Per valutare le interazioni tra la prima coppia di elettrodi, derivare una misura della coerenza tra elettrodi. Per valutare la coerenza, mappare le misure della coerenza tra elettrodi da visualizzare su una struttura dati bidimensionale in cui ogni colonna è una posizione dell'elettrodo, ogni riga è una posizione dell'elettrodo, e ogni cella è la coerenza tra la coppia di elettrodi corrispondente e mappare i valori di coerenza tra zero e un colore. Quindi esportare una mappa dei colori che visualizza la coerenza tra elettrodi tra ogni coppia di elettrodi entro i limiti di frequenza utilizzati.Per visualizzare interazioni di ordine superiore tra aree corticali e per mappare la dinamica di rete, calcolare come ogni coppia di elettrodi misura le covaries con quelle di ogni altra coppia di elettrodi univoca attraverso lo spettro complessivo e all'interno di bande specifiche. Quindi mappare queste misure di covarianza ai colori ed esportare una mappa dei colori che visualizza le dinamiche di rete all'interno e tra le bande di frequenza. Per eseguire una riduzione dimensionale, derivare misure di confronto tra i gruppi che rappresentano la dinamica di rete complessiva all'interno dei modelli statistici generati utilizzando l'analisi dei componenti principali.Istruisci una matrice di covarianza per le misure di coerenza a coppie per consentire la visualizzazione delle relazioni di rete di alto livello e decomporre la matrice di covarianza in autovettori e autovalori corrispondenti per consentire l'identificazione dell'asse all'interno dello spazio delle feature del modello che contengono la maggiore varianza senza essere delimitati dalle misure esistenti. Classificare gli autovettori in base ai loro corrispondenti autovalori per identificare quelli che rappresentano la maggior parte della varianza all'interno del modello. Quindi confrontare i primi componenti principali derivati dai modelli di rete.Per selezionare un'area di interesse funzionale, isolare i dati di coerenza all'interno delle bande di frequenza di interesse. Eseguire un'analisi dei componenti principali per derivare misure dell'attività complessiva della rete all'interno delle bande di interesse. Quindi confrontare le misure tra i gruppi per valutare le differenze di rete a specifiche frequenze oscillatorie.Per eseguire l'apprendimento non supervisionato utilizzando una metrica a distanza come la distanza euclidea, calcolare le misure di distanza tra i soggetti all'interno dello spazio definito dal modello di rete. Quindi utilizzare un algoritmo di clustering come k-nearest neighbors per identificare i gruppi all'interno dei dati in base ai parametri del modello. La potenza spettrale può essere vista interpolata attraverso il cuoio capelluto permettendo una stima limitata della fonte di attività.Ciascuna misura dell'elettrodo interelettrodo indica la misura in cui l'attività in un'area cambia a seconda dell'attività in un'altra area, tenendo conto delle differenze nella direzione dell'interazione e del ritardo. Valori più elevati di coerenza tra elettrodi suggeriscono interazioni tra aree da cui è evidente che le aree registrate comunicano tra loro. Misurando le interazioni tra ogni coppia di elettrodi unica, è possibile costruire una mappa statistica di come interagiscono i canali registrati, consentendo di investigare come le aree comunicano piuttosto che concentrarsi su singole aree di isolamento.La visualizzazione della dinamica di rete di ordine superiore facilita il riconoscimento dei tipi di interazioni confrontate da un'analisi dei componenti principali o da una tecnica basata su classificatori per valutare come le misurazioni di coerenza in una coppia di elettrodi si relazionano ai cambiamenti di coerenza in un'altra coppia. Ad esempio, qui possiamo visualizzare le differenze evidenti nella mappatura della rete tra due soggetti con diversi fenotipi clinici di un disturbo neuropsichiatrico che influisce sulla funzione corticale dove non c'erano differenze statisticamente significative usando metodi di analisi standard. In seguito alla derivazione di misure di rete utilizzando questa procedura, le tecniche di machine learning possono essere utilizzate per sfruttare i modelli ricchi di dati prodotti per consentire analisi diagnostiche e prognostiche più sofisticate.Questa tecnica ha permesso l'indagine dei sottotipi di malattia nella sindrome di Rett, una malattia neuropsichiatrica pediatrica, nonché la previsione delle risposte a nuovi trattamenti e stato di epilessia.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

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Denver Papillae Protocol for Objective Analysis of Fungiform Papillae

Denver Papille protocollo per l&#39;analisi Obiettivo papille fungiformi

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

Analizzando dendritiche Morfologia in colonne e strati

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

Modellazione di infezione del Virus di Zika dello sviluppo del cervello umano In Vitro utilizzando cellule staminali derivate Organoids cerebrale

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: Monitoraggio in tempo reale dei movimenti di Antenna dell'insetto e proboscide estensione Reflex utilizzando una preparazione comune e Hardware convenzionali

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

Registrazioni di potenziali evocate visive nei topi utilizzando un multicanale Non invasiva a secco del cuoio capelluto EEG sensore

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

Analizzando l'attività neurale e connettività utilizzando dati EEG intracranico con 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

Strategie non invasive per la manipolazione cronica dell'attività neuronale controllata da DREADD

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