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

Publiseringen av dette manuskriptet har blitt delvis støttet av den SFI FutureNeruro-finansierte etterforsker som gir DT.

Følgende eksperimentelle protokoll er i samsvar med alle lokale, nasjonale og internasjonale etiske retningslinjer for menneskelig forskning. Dataene som brukes til å teste protokollen har blitt ervervet med autorisasjon av den etiske komiteen i regionen Toscana-protokoll 2018SMIA112 SI-RE.
Merk: Skriptene som brukes til å implementere analysene som er beskrevet, er tilgjengelige på https://github.com/conorkeogh/NetworkAnalysis.
1. rå data innsam...

<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 metoden gjør at avledning av statistiske kart over kortikale nettverk dynamikk fra ikke-invasiv EEG data. Dette gjør at etterforskningen av fenomener ikke lett tydelig på undersøkelse av enkle tidsserier data gjennom vurdering av hvordan de registrerte regionene er i samspill med hverandre, i stedet for å vurdere hva som skjer i hvert enkelt sted i Isolasjon. Dette kan avdekke viktig innsikt i sykdoms patologi18.
Det vesentlige aspektet ved denne meto...

Denne metoden tar sikte på å produsere statistiske kart over kortikale nettverk basert på ikke-invasiv elektrode opptak ved hjelp av en klinisk levedyktig oppsett, for å muliggjøre gransking av nervesystemet patologi, virkningen av romanen behandlinger, og utviklingen av romanen elektrofysiologisk biomarkører.
EEG tilbyr stort potensial for etterforskningen av nervesystemet funksjon og sykdom1,2. Denne teknologien er billig, lett tilgjengelig i forskning og kliniske innstillinger, og generelt godt tolerert. Den enkle, ikke-invasiv karakter av innspillinger gjøre klinisk bruk grei, og den eksisterende rammen av kliniske EEG avdelinger gir enkel tilgang til teknologi for klinikere.
Fra et teknisk perspektiv, tilbyr EEG utmerket tid domene oppløsning3. Dette er av stor betydning når man undersøker nervesystemet funksjon på grunn av den raske tidsrammer av nervesystemet interaksjoner og nettverk dynamikk. Selv om bildebehandlings metoder som funksjonell MRI gir større romlig oppløsning og lett interpretable bilder, er de langt mer begrenset i sin evne til å forhøre nervesystemets funksjon på den fine tids vektene som tilbys av elektrofysiologisk innspillinger 4,5,6.
Det er et økende behov for evnen til å forhøre nervesystemet funksjon for å informere diagnose, behandling, og prognostication av nervesystemet sykdommer. Rollen til kortikale nettverk dynamikk i nervesystemet patologi blir stadig mer anerkjent7. Mange patologi i nervesystemet produserer ingen makroskopisk strukturelle lesjoner synlig med tradisjonell bildebehandling, men unormalt produsert på nettverksnivå kan være tydelig med hensiktsmessig funksjonell analysemetoder.
Dessverre, nåværende EEG analysemetoder er sterkt begrenset i denne forbindelse. Tradisjonelle metoder omfatter analyse av enkle tidsseriedata fra individuelle elektroder. Disse signalene representerer summering av feltet potensialer i store kortikale områder3,8. Analyse av data fra individuelle kanaler isolert ved hjelp av enten visuell inspeksjon eller enkle statistiske metoder begrenser nytten av disse opptakene til å oppdage brutto elektrofysiologisk unormalt i diskrete, individuelle steder. Med den økende anerkjennelse av viktigheten av nettverksnivå effekter på nervesystemet funksjon og patologi, disse enkle analysemetoder er klart mangelfull i at de vil unnlate å oppdage subtile relasjoner mellom signaler, som representerer unormalt i hvordan kortikale områder er i samspill med hverandre på nettverksnivå.
En metode for å utlede statistiske kart over kortikale nettverkstilkobling fra lav-dimensjonale elektrode opptak er demonstrert. Denne metoden gjør det mulig etterforskning av dynamikken i samspillet mellom varierende hjernen regioner på en måte som ikke er mulig med tradisjonelle analyse teknikker, samt visualisering av disse nettverks interaksjoner. Dette åpner muligheten for ikke-invasiv undersøkelse av nettverksnivå effekter på høy tid domene oppløsninger på måter som ikke tidligere er mulig. Denne metoden er basert på avledning av målinger av interelectrode sammenheng9,10. Disse tiltakene gjør det mulig å undersøke hvordan to registrerte regioner samhandler ved å evaluere de statistiske relasjonene mellom opptakene fra disse områdene11. Ved å vurdere hvordan hvert registrert område samhandler med alle andre registrerte området, kan et statistisk kart over elektrofysiologisk nettverk innenfor de registrerte områdene gjøres. Dette gjør det mulig for oppdagelsen av funksjonelle forhold som ikke er tydelige på evaluering av individuelle kanaldata isolert.
Fokuset i dette manuskriptet er på bruk av sammenheng på neural time Series. For øyeblikket finnes det en rekke teknikker for å undersøke relasjonene mellom tidsseriedata som kan brukes på kanaler på en parvis måte for å utlede modeller av kortikale tilkobling. Noen metoder, slik som relaterte delvis rettet sammenheng12,13, har som mål å utlede retning av påvirkning av de to signalene undersøkt for å bedre karakterisere strukturen i de underliggende nettverkene, mens andre metoder, for eksempel Granger årsakssammenheng14,15, forsøke å antyde funksjonelle relasjoner gjennom evne til ett signal til å forutsi dataene i en annen. Metoder som disse kan brukes på lignende måter for å generere tredimensjonale modeller av kortikale nettverk. Men fordelene ved sammenheng som et middel til å undersøke forholdet mellom nevrale signaler ligger i sin mangel på forutsetninger. Det er mulig å undersøke statistiske forhold mellom innspillinger på to steder uten å uttale seg om det funksjonelle grunnlaget for disse relasjonene og å bygge opp en modell for kortikale tilkobling basert utelukkende på statistiske relasjoner med forutsetninger om de kortikale nettverkene som genererer disse signalene.
På grunn av den rene matematiske natur av disse tiltakene, forholdet mellom sammenhengen tiltak for elektrode opptak i hodebunnen og den underliggende nevrale aktivitet er kompleks16,17. Mens disse metodene tillate avledning av statistiske konstruksjoner som beskriver relasjoner mellom elektrode innspillinger for sammenligning, noe som gjør direkte årsakssammenheng om aktiviteten til den spesifikke underliggende neural populasjoner er ikke grei3,8,16,17. Disse tilnærmingene tillater sammenligning av nettverksnivå aktivitet mellom grupper for å identifisere potensielt nyttige biomarkører men er begrenset i forhold til å trekke konkrete konklusjoner om forholdet mellom disse markørene til bestemte nevrale mekanismer. Dette skyldes det store antallet forvirrende faktorer som påvirker den registrerte aktiviteten3, samt problemer med å estimere den spesifikke kortikale kilden til elektriske signaler registrert på nivået av hodebunnen8. I stedet kan disse tilnærmingene produsere statistiske modeller av aktivitet som kan bli avhørt og sammenliknet mellom grupper for å fastslå at forskjellene finnes på nettverksnivå18 og kan utnyttes til å produsere romanen biomarkører basert på disse Konstruerer. Men disse metodene alene har en begrenset kapasitet til å forholde forskjellene sett på spesifikke mekanismer og nevrale aktiviteter på grunn av kompleksiteten i det underliggende systemet.
Bruk av nettverks tiltak som sammenheng er godt etablert i systemer nevrovitenskap16,17. Det fulle potensialet i disse tilnærmingene for modellering og gransker kortikale funksjon har vært begrenset av mangel på utnyttelse av disse tredimensjonale datastrukturer. Dette arbeidet viser at det er mulig å anvende disse tiltakene til EEG kanaler på en parvis måte for å kartlegge data på en høy-dimensjonal funksjon plass basert utelukkende på de statistiske relasjonene mellom den elektriske aktiviteten i kortikale regioner. Det viser også at ved hjelp av moderne statistiske teknikker, er det mulig å bruke de genererte modeller av kortikale funksjon for å undersøke disse modellene uten å miste den informasjonen som er oppnådd i modelleringsprosessen.
Denne metoden er potensielt verdifullt i å utvide omfanget av anvendelser av eksisterende EEG teknologier, forbedre evnen til å utlede nyttige funksjonelle tiltak uten å kreve tilpasninger til eksisterende opptaksutstyr18,19 . Ved å forbedre evnen til å modellere kortikale funksjon og forhøre disse modellene, utvides spørsmålene som kan undersøkes ved hjelp av EEG-data. Dette åpner ytterligere muligheten for større integrering av funksjonelle og strukturelle evalueringer for undersøkelse av nevrologisk sykdom20,21. Denne tilnærmingen, ved hjelp av teknologi som allerede er allment tilgjengelig klinisk, ville tillate etterforskning av kortikale patologi med både høy Temporal og romlig oppløsning.

<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-invasiv elektrofysiologisk innspillinger er nyttig for evaluering av nervesystemet funksjon. Disse teknikkene er billig, rask, repliserbar, og mindre ressurskrevende enn tenkelig. Videre har de funksjonelle data produsert utmerket Temporal oppløsning, som ikke er oppnåelig med strukturelle Imaging.
Nåværende anvendelser av electroencephalograms (EEG) er begrenset av databehandling metoder. Standard analyse teknikker ved hjelp av rå tidsseriedata på enkelte kanaler er svært begrensede metoder for forhører nervesystem aktivitet. Mer detaljert informasjon om kortikale funksjon kan oppnås ved å undersøke forholdet mellom kanaler og utlede statistiske modeller av hvordan områder er i samspill, slik visualisering av tilkobling mellom nettverk.
Dette manuskriptet beskriver en metode for å utlede statistiske modeller av kortikale nettverksaktivitet ved å ta opp EEG på en standard måte, og deretter undersøke de interelectrode sammenheng tiltakene for å vurdere forholdet mellom de registrerte områdene. Høyere ordre interaksjoner kan undersøkes ytterligere ved å vurdere kovariansen mellom sammenhengen parene, produsere høy-dimensjonale "kart" av nettverks interaksjoner. Disse data konstruksjoner kan undersøkes for å vurdere kortikale nettverksfunksjon og dens forhold til patologi på måter som ikke er oppnåelig med tradisjonelle teknikker.
Denne tilnærmingen gir større følsomhet for interaksjoner på nettverksnivå enn det som er oppnåelig for analyse av rå tidsserier. Det er imidlertid begrenset av kompleksiteten i å trekke konkrete mekanistisk konklusjoner om de underliggende nevrale populasjoner og de store mengder data som genereres, krever mer avanserte statistiske teknikker for evaluering, inkludert dimensionality metoder for reduksjon og klassifiserer.

Målinger av Spectral kraft vil produsere n tiltak for hvert frekvensbånd målt, der n er antall kanaler registrert. Disse tiltakene vil være i desibel for den samlede makten. Tiltak av kraft innenfor individuelle frekvensbånd bør uttrykkes som relativ strøm (dvs. andelen av den samlede makten som representeres av kraft i dette båndet) for å muliggjøre nøyaktige sammenligninger mellom grupper og forhold.
<p class="jove_content" fo:keep-together.within-page="...

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 analyse teknikker gir begrenset innsikt i nervesystemet funksjon. Avledet statistiske modeller av kortikale tilkobling gir langt større evne til å undersøke underliggende nettverk dynamikk. Forbedret funksjonell vurdering åpner nye muligheter for diagnostisering, prognostication og utfallet prediksjon i nervesystemet sykdommer.

Statistisk modellering av kortikale tilkobling ved hjelp av ikke-invasiv Electroencephalograms

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

Denne protokollen er betydelig da den tillater undersøkelse av kortikale nettverk ved å modellere hvordan regioner samhandler med hverandre for å avsløre forskjeller som ikke er tydelige med standard analyseteknikker. Den største fordelen med denne teknikken er at den tillater oss å undersøke nettverksfunksjoner ved hjelp av allment tilgjengelig utstyr, slik at vi kan få ikke-invasive elektriske opptak uten behov for spesialiserte materialer. Denne teknikken gjør det mulig å ikke-invasiv undersøkelse av nevropsykiatriske sykdommer ved å undersøke nettverksstrukturer som letter utviklingen av nye diagnostiske metoder og terapeutiske biomarkører.Denne metoden har et bredt spekter av applikasjoner innen klinisk nevrovitenskap, spesielt etter hvert som nettverksfunksjonens rolle i sykdom blir stadig mer relevant. For datainnsamling, fest elektrodehetten til pasientens hode som tar vare på for å sikre en riktig justering. Injiser ledende gel i hver av elektrodeportene som begynner i hodebunnen og sakte trekker seg tilbake til cap overflaten for å etablere elektrisk kontakt med hodebunnen og for å forbedre signal-til-støy-forholdet.Bruk deretter en forhåndsbestemt elektrodemontasje basert på 10-20-systemet til å feste elektrodene til elektrodehetten og feste de riktige jordelektrodene. For å sette opp EEG, koble alle elektrodene til et elektrofysiologisk opptakssystem og koble opptakssystemet med et passende digitalt opptaksmiljø. Undersøk alle opptakskanalene for å sikre at forskyvningen er innenfor et passende område og for å unngå overdreven kanalstøy.Algoritmen vil gi resultater uavhengig av datakvaliteten, slik at opptakene skal utføres under strenge datakvalitetsforhold og bør analyseres før bruk. Deretter instruere pasienten om at opptaket har startet og for å unngå alle unødvendige bevegelser før du utfører et kort testopptak for å verifisere passende opptakskvalitet. På slutten av analysen laster du inn EEG-dataene og eventuelle flere skriptbiblioteker etter behov i et passende dataanalysemiljø.Kast de første og siste fem minuttene av hvert opptak for å redusere kontaminering av bevegelsesartefakter og del dataene i epoker basert på oppgave, eller hvis det er en hviletilstand som registrerer forhåndsbestemt varighet. For å klargjøre dataene, korriger grunnlinjen for opptakene ved å trekke gjennomsnittet for alle kanalene fra opptakene for å unngå virkningen av noen baseline vandrende under langvarige opptak. Rereference alle kanalene til en passende referanse.Deretter filtrerer du alle kanalene digitalt for å isolere frekvensene av interesse. For å beregne datas totale effektspektra utfører du en Fourier-transformering av hver kanal som analyseres over hele frekvensområdet som skal vurderes. For å vurdere aktiviteten til individuelle frekvensbånd, isolere theta-båndet på fire til åtte hertz, alfabåndet på åtte til 12 hertz, betabåndet på 12 til 30 hertz, deltabandet på 0,5 til fire hertz, og gammabåndet på mer enn 30 hertz.For å evaluere interaksjonene mellom det første elektrodeparet, utlede et mål på interelektrodesammenheng. For å vurdere sammenhengen, tilordne målingene av interelektrodesammenhengen som skal visualiseres på en todimensjonal datastruktur der hver kolonne er en elektrodeplassering, hver rad er en elektrodeplassering, og hver celle er sammenhengen mellom det tilsvarende elektrodeparet og tilordne sammenhengsverdiene til mellom null og en farge. Eksporter deretter et fargekart som visualiserer interelektrodesammenhengen mellom hvert elektrodepar innenfor frekvensgrensene som brukes.Hvis du vil visualisere høyere ordreinteraksjoner mellom kortikale områder og for å kartlegge nettverksdynamikken, beregner du hvordan hver elektrodeparsammenheng måler kovarier med alle andre unike elektrodepar på tvers av det totale spekteret og i bestemte bånd. Deretter tilordner du disse kovariancemålene til farger og eksporterer et fargekart som visualiserer nettverksdynamikken i og på tvers av frekvensbånd. Hvis du vil utføre en dimensjonalitetsreduksjon, utlede tiltak for sammenligning mellom gruppene som representerer den generelle nettverksdynamikken i de statistiske modellene som genereres ved hjelp av prinsippkomponentanalysen.Instruer en kovariansmatrise for de parvise sammenhengstiltakene for å tillate visualisering av nettverksforholdene på høyt nivå og dekomponere kovariancematrisen til eigenvectors og tilsvarende eigenverdier for å tillate identifisering av aksen i modellens funksjonsplass som inneholder størst varians uten å være avgrenset av de eksisterende tiltakene. Ranger eigenvectors etter deres tilsvarende eigenvalues for å identifisere de som står for den største andelen av varians i modellen. Sammenlign deretter de første prinsippkomponentene som er avledet fra nettverksmodellene.Hvis du vil velge et funksjonelt interesseområde, isolerer du sammenhengsdataene i frekvensbåndene av interesse. Utfør en prinsippkomponentanalyse for å utlede tiltak for generell nettverksaktivitet i interessebåndene. Sammenlign deretter målene mellom gruppene for å evaluere nettverksforskjellene ved bestemte svingfrekvenser.Hvis du vil utføre uovervåket læring ved hjelp av en avstandsmåling, for eksempel Euklidansk avstand, beregner du målene for avstand mellom innenfor plassen som er definert av nettverksmodellen. Bruk deretter en klyngealgoritme, for eksempel k-nærmeste naboer, til å identifisere gruppene i dataene basert på modellparameterne. Spektral kraft kan visualiseres interpolert over hodebunnen slik at en begrenset estimering av aktivitetskilden.Hvert av interelektrodeelektrodetiltaket indikerer i hvilken grad aktiviteten i ett område endres avhengig av aktiviteten i et annet område som åpner for forskjeller i retningen av interaksjonen og tidsforsinkelsen. Høyere verdier av interelektrodesammenheng tyder på interaksjoner mellom områder der det er tydelig at de registrerte områdene kommuniserer med hverandre. Ved å måle interaksjonene mellom alle unike elektrodepar kan et statistisk kart over hvordan de registrerte kanalene samhandler konstrueres slik at det kan konstrueres undersøkelser av hvordan områdene kommuniserer i stedet for å fokusere på individuelle isolasjonsområder.Visualiseringen av nettverksdynamikken i høyere rekkefølge forenkler anerkjennelsen av hva slags interaksjoner som sammenlignes med en prinsippkomponentanalyse eller en klassifikatorbasert teknikk for å evaluere hvordan sammenhengsmålingene på ett elektrodepar er relatert til endringer i sammenheng ved et annet par. For eksempel kan vi visualisere forskjeller som er tydelige i nettverkskartleggingen mellom to personer med forskjellige kliniske fenotyper av en nevropsykiatrisk lidelse som påvirker kortikal funksjon der det ikke var statistisk signifikante forskjeller ved hjelp av standard analysemetoder. Etter avledning av nettverkstiltak ved hjelp av denne prosedyren, kan maskinlæringsteknikker brukes til å utnytte de datarike modellene som produseres for å tillate mer sofistikerte diagnostiske og prognostiske analyser.Denne teknikken har tillatt undersøkelse av sykdomsundertyper i Rett syndrom, en pediatrisk nevropsykiatrisk sykdom, samt prediksjon av svar på nye behandlinger og epilepsistatus.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

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

Bruke Informativ Tilkobling til Mål Synkron Emergence of fMRI Multi-voxel informasjon på tvers av tid

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

Non-invasiv Parenkymalt, Vaskulær og metabolske Høyfrekvente Ultralyd og Foto-akustisk 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 av endringer i kortikomotonuronal overføring hos 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 papiller Protokoll for Objective Analysis of fungiform papiller

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

Analysere Dendritic Morfologi i kolonner og Layers

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 virusinfeksjon på utvikle menneskelige hjerne In Vitro bruke stilk cellen avledet 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: Sanntidssporing av insekt antenne bevegelser og Snabel forlengelsen Reflex bruker vanlige forberedelse og tradisjonell isenkram

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

Visuelle Evoked potensial innspillinger i mus med en tørr ikke-invasiv flerkanals hodebunnen EEG sensoren

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 nevrale aktivitet og Connectivity benytter intrakranielt EEG Data med SPM programvare

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-invasiv strategier for kronisk manipulering av DREADD-kontrollerte neuronal aktivitet

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