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

Публикация этой рукописи была частично поддержана SFI FutureNeruro финансируемых следователь грант DT.

Следующий экспериментальный протокол соответствует всем местным, национальным и международным руководящим принципам этики для исследований человека. Данные, использованные для проверки протокола, были получены с разрешения Комитета по этике региона Тоскана-протокол 2018SMIA112 SI-RE.
<p cl...

<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>

Описанный метод позволяет производные статистические карты динамики корковых сетей на основе неинвазивных данных ЭЭГ. Это позволяет исследует явления, не всегда очевидные при изучении простых данных временных рядов путем оценки того, как зарегистрированные регионы взаимодействуют ?...

Этот метод направлен на составление статистических карт корковых сетей на основе неинвазивных записей электродов с использованием клинически жизнеспособной установки, чтобы позволить исследование патологии нервной системы, влияние новых методов лечения, а также развитие романа электрофизиологические биомаркеры.
ЭЭГ предлагает большой потенциал для исследования функции нервной системы и заболевания1,2. Эта технология является недорогим, легко доступны в научных исследованиях и клинических условиях, и, как правило, хорошо переносится. Простой, неинвазивный характер записей делает клиническое использование простым, а существующая структура клинических отделений ЭЭГ обеспечивает легкий доступ к технологии для клиницистов.
С технической точки зрения, ЭЭГ предлагает отличное разрешение домена времени3. Это имеет большое значение при изучении функции нервной системы из-за быстрых временных шкал взаимодействия нервной системы и сетевой динамики. В то время как методы визуализации, такие как функциональные МРТ предлагают большее пространственное разрешение и легко интерпретируемые изображения, они гораздо более ограничены в своей способности допрашивать функции нервной системы на тонких временных масштабах, предлагаемых электрофизиологических записей 4,5,6.
Растет потребность в способности допрашивать функцию нервной системы для информирования о диагностике, лечении и прогнозации заболеваний нервной системы. Роль динамики корковой сети в патологии нервной системы все чаще признается7. Многие патологии нервной системы не производят макроскопических структурных повреждений, видимых при традиционной визуализации, но аномалии, производимые на уровне сети, могут быть очевидны с помощью соответствующих методов функционального анализа.
К сожалению, нынешние методы анализа ЭЭГ в этом отношении значительно ограничены. Традиционные методы включают анализ простых данных временных рядов с отдельных электродов. Эти сигналы представляют собой суммирование полевых потенциалов в больших корковых областях3,8. Анализ данных по отдельным каналам в изоляции с использованием либо визуального осмотра или простых статистических методов ограничивает полезность этих записей для обнаружения грубых электрофизиологических аномалий в отдельных местах. С растущим признанием важности сетевого уровня эффектов для функции нервной системы и патологии, эти простые методы анализа явно не хватает в том, что они не смогут обнаружить тонкие отношения между сигналами, представляющие аномалии в том, как корковые области взаимодействуют друг с другом на уровне сети.
Демонстрируется метод получения статистических карт корковых сетей связи с низкомерными электродными записями. Этот метод позволяет исследует динамику взаимодействий между различными областями мозга таким образом, что это невозможно с помощью традиционных методов анализа, а также визуализацию этих сетевых взаимодействий. Это открывает возможность для неинвазивного исследования эффектов сетевого уровня в разрешении доменов на высоком времени способами, которые ранее не возможны. Данный метод основан на выводе показателей межэлектродной согласованности9,10. Эти меры позволяют иссмотреть, как два зарегистрированных региона взаимодействуют путем оценки статистических взаимосвязей между записями этих областей11. Оценивая, как каждая зарегистрированная область взаимодействует с любой другой зарегистрированной областью, можно составить статистическую карту электрофизиологических сетей в зарегистрированных областях. Это позволяет открывать функциональные связи, которые не очевидны при оценке данных отдельных каналов в изоляции.
Основное внимание в этой рукописи уделяется использованию согласованности нейронных временных рядов. В настоящее время существует ряд методов для изучения взаимосвязи между данными временных рядов, которые могут быть применены к каналам в парной форме для получения моделей корковой связи. Некоторые методы, такие как связанная частичная направленная согласованность12,13 ,направленына вывод направления влияния пары исследуемых сигналов, чтобы лучше охарактеризовать структуру базовых сетей, в то время как другие методы, такие как причинность Грейнджера14,15, попытка сделать вывод функциональных отношений через способность одного сигнала предсказать данные в другом. Такие методы могут быть применены аналогичным образом для создания высокомерных моделей корковых сетей. Однако преимущества согласованности как средства исследования взаимосвязи между нейронными сигналами заключаются в отсутствии допущений. Можно исследовать статистические связи между записями на двух сайтах без заявлений о функциональной основе этих отношений и создать модель корковой связи, основанной исключительно на статистических отношениях с минимальные предположения о корковых сетях, генерирующих эти сигналы.
Из-за чисто математической природы этих мер, связь между показателями согласованности электродов на коже головы и основной нейронной активности являетсясложной 16,17. Хотя эти методы позволяют производные статистических конструкций, описывающих отношения между электродных записей для сравнения, делая прямые причинно-следственные выводы о деятельности конкретных базовых нейронных популяций не просто3,8,16,17. Эти подходы позволяют проводить сравнение активности на сетевом уровне между группами для выявления потенциально полезных биомаркеров, но ограничены с точки зрения сопоставления конкретных выводов относительно связи этих маркеров с конкретными нейронными механизмами. Это связано с большим количеством смешанных факторов, влияющих на зарегистрированную активность3,а также проблемами с оценкой специфического коркового источника электрических сигналов, зарегистрированных на уровне кожи головы8. Скорее, эти подходы могут производить статистические модели деятельности, которые могут быть допрошены и сопоставлены между группами, чтобы определить, что различия существуют на сетевом уровне18 и могут быть использованы для производства новых биомаркеров на основе этих Конструкции. Однако только эти методы имеют ограниченную способность соотносить различия, наблюдаемые с конкретными механизмами и нейронной деятельностью из-за сложности базовой системы.
Использование сетевых мер, таких как согласованность хорошо зарекомендовала себя в системах нейронауки16,17. Весь потенциал этих подходов к моделированию и исследованию корковой функции был ограничен отсутствием эксплуатации этих высокомерных структур данных. Эта работа показывает, что эти меры можно применять к каналам ЭЭГ в паре, чтобы сопоставить данные на пространстве высокомерных объектов, основанном исключительно на статистических взаимосвязях между электрической активностью в корковых регионах. Это также свидетельствует о том, что с использованием современных статистических методов можно использовать генерируемые модели корковой функции для исследования этих моделей без потери информации, полученной в процессе моделирования.
Этот метод потенциально ценен в расширении сферы применения существующих технологий ЭЭГ, улучшая способность получать полезные функциональные меры, не требуя адаптации к существующему записывающем оборудованию18,19 . Улучшая способность моделировать корковую функцию и допрашивать эти модели, расширяются вопросы, которые могут быть исследованы с помощью данных ЭЭГ. Это также открывает возможность большей интеграции функциональных и структурных оценок для исследования неврологических заболеваний20,21. Такой подход, использующий технологию, которая уже широко доступна клинически, позволит проводить исследования корковых патологий как с высоким временным, так и с пространственным разрешением.

<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

Неинвазивные электрофизиологические записи полезны для оценки функции нервной системы. Эти методы являются недорогими, быстрыми, реплицируемыми и менее ресурсоемкими, чем изображения. Кроме того, полученные функциональные данные имеют отличное временное разрешение, что не достижимо при структурной визуализации.
Текущее применение электроэнцефалограмм (ЭЭГ) ограничено методами обработки данных. Стандартные методы анализа с использованием необработанных данных временных рядов на отдельных каналах являются очень ограниченными методами изучения активности нервной системы. Более подробная информация о корковой функции может быть достигнута путем изучения взаимосвязи между каналами и получения статистических моделей взаимодействия областей, что позволяет визуализировать связь между сетями.
Данная рукопись описывает метод получения статистических моделей корковой сетевой активности путем стандартного учета ЭЭГ, а затем изучения мер интерэлектродной согласованности для оценки взаимосвязи между зарегистрированными областями. Взаимодействия более высокого порядка можно дополнительно изучить путем оценки ковариантности между парами согласованности, создавая высокомерные «карты» сетевых взаимодействий. Эти конструкции данных могут быть изучены для оценки функции корковой сети и ее связи с патологией способами, недостижимыми с традиционными методами.
Такой подход обеспечивает большую чувствительность к взаимодействию на уровне сети, чем это достижимо при анализе необработанных временных рядов. Однако она ограничена сложностью составления конкретных механистических выводов о базовых нейронных популяциях и больших объемах генерируемых данных, требующих более передовых статистических методов оценки, включая размерность подходов, основанных на сокращении и классификации.

Измерения спектральной мощности будут производить n измерения для каждого измеренного диапазона частот, где n является числом записанных каналов. Эти меры будут в децибелах для общей мощности. Измерения силы в отдельных частотных диапазонах должны быть выра...

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

Стандартные методы анализа ЭЭГ предлагают ограниченное понимание функции нервной системы. Производные статистические модели корковых подключений дают гораздо большую способность исследовать базовую динамику сети. Улучшенная функциональная оценка открывает новые возможности для диагностики, прогнозирования и прогнозирования результатов при заболеваниях нервной системы.

Статистическое моделирование кортикальной связи с использованием неинвазивных электроэнцефалограмм

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

Этот протокол имеет важное значение, поскольку позволяет изутовить корковые сети путем моделирования взаимодействия регионов друг с другом, чтобы выявить различия, не очевидные со стандартными методами анализа. Основным преимуществом этой техники является то, что она позволяет исследовать сетевые функции с использованием широко доступного оборудования, чтобы мы могли получить неинвазивные электрические записи без необходимости в специализированных материалах. Этот метод позволяет неинвазивное исследование нейропсихиатрических заболеваний путем изучения сетевых структур, способствующих разработке новых диагностических методов и терапевтических биомаркеров.Этот метод имеет широкий спектр применений в клинических нейронауках, особенно по мере того, как роль сетевой функции при болезнях становится все более актуальной. Для сбора данных приложите крышку электрода к голове пациента, заботясь о том, чтобы обеспечить правильное выравнивание. Ввесите проводящий гель в каждый из электродных портов, начиная с кожи головы и медленно отохвая на поверхность крышки, чтобы установить электрический контакт с кожей головы и улучшить соотношение сигнала к шуму.Затем используйте предопределенный электродный монтаж на основе системы 10-20, чтобы прикрепить электроды к крышке электрода и обеспечить соответствующие наземные электроды. Для настройки ЭЭГ соедините все электроды с системой электрофизиологической записи и свяжите систему записи с соответствующей цифровой средой записи. Изучите все каналы записи, чтобы убедиться, что смещение находится в соответствующем диапазоне и чтобы избежать чрезмерного шума канала.Алгоритм будет производить результаты независимо от качества данных, поэтому записи должны выполняться в строгих условиях качества данных и должны быть проанализированы до их использования. Затем проинструктируйте пациента о том, что запись началась, и избегайте всех ненужных движений перед проведением короткой тестовой записи, чтобы проверить соответствующее качество записи. В конце анализа загрузите данные ЭЭГ и любые дополнительные библиотеки скриптов по мере необходимости в подходящую среду анализа данных.Отбросьте первую и последнюю пять минут каждой записи, чтобы уменьшить загрязнение любых артефактов движения и разделить данные на эпохи на основе задачи или если это состояние покоя записи предопределенной продолжительности. Чтобы подготовить данные, скорректируете базовый уровень записей, вычитая среднее значение всех каналов из записей, чтобы избежать воздействия любых базовых странствий во время длительных записей. Переоференция всех каналов на соответствующую ссылку.Затем цифровой фильтр всех каналов, чтобы изолировать частоты интереса. Чтобы вычислить общие спектры мощности данных, выполните преобразование Фурье каждого канала, анализируемого по всему диапазону частот, который будет оцениваться. Для оценки активности отдельных частотных групп изолируйте тета-группу на уровне от четырех до восьми герц, альфа-группу в 8-12 герц, бета-группу в 12-30 герц, дельта-группу на уровне от 0,5 до 4 герц и гамма-группу на уровне более 30 герц.Чтобы оценить взаимодействие между первой электродной парой, вы получите меру меж электродной согласованности. Чтобы оценить согласованность, наведать карту измерений согласованности меж электродов, которые должны быть визуализированы на двумерной структуре данных, где каждая колонка является расположением электрода, каждая строка является расположением электрода, и каждая ячейка является согласованности между соответствующей парой электродов и карта значения согласованности между нулем и одним цветом. Затем экспорт цветная карта визуализации меж-электродной согласованности между каждой парой электродов в пределах частоты используется.Чтобы визуализировать взаимодействие более высокого порядка между корковыми областями и наметить динамику сети, рассчитайте, как каждая пара электродов измеряет коварии с ковари любой другой уникальной электродной парой по всему спектру и в пределах определенных полос. Затем нарисуй эти ковариансные измерения цветов и экспорт цветной карты, визуализируя динамику сети внутри и между частотными диапазонами. Для уменьшения размерности необходимо получить меры для сопоставления групп, представляющих общую динамику сети в рамках статистических моделей, генерируемых с использованием анализа принципиальных компонентов.Проинструктируйте матрицу коварианса для парных мер согласованности, чтобы позволить визуализацию сетевых отношений высокого уровня и разложить матрицу коварианса на эйгенвекторы и соответствующие эйгенвалю, чтобы позволить идентифицировать ось в пространстве функции модели, которые содержат наибольшую дисперсию, не будучи ограничены существующими мерами. Ранг эйгенвекторов по их соответствующим eigenvalues для выявления тех, кто приходится наибольшая доля дисперсии в модели. Затем сравните первые компоненты принципа, полученные из сетевых моделей.Чтобы выбрать функциональный регион, представляющий интерес, изолируйте данные о согласованности в диапазонах частот, представляющих интерес. Выполните принципиальный анализ компонентов для получения показателей общей сетевой активности в группах, представляющих интерес. Затем сравните показатели между группами для оценки сетевых различий на определенных осцилляторных частотах.Для выполнения неконтролируемого обучения с помощью метрики расстояния, такой как евклидовое расстояние, вычислите измерения расстояния между объектами в пространстве, определяемом сетевой моделью. Затем используйте алгоритм кластеризации, такой как k-ближайшие соседи, для идентификации групп в данных на основе параметров модели. Спектральную силу можно визуализировать интерполировали по всей коже головы, что позволяет получить ограниченную оценку источника активности.Каждая из межэне электродных электродов указывает на степень изменения активности в одной области в зависимости от активности в другой области, что позволяет иметь различия в направлении взаимодействия и времени. Более высокие значения согласованности между электродами предполагают взаимодействие между областями, из которых очевидно, что записанные области общаются друг с другом. Измеряя взаимодействия между каждой уникальной электродной парой, можно составить статистическую карту взаимодействия записанных каналов, позволяющую изумить, как эти области общаются, а не фокусироваться на отдельных областях изоляции.Визуализация динамики сети более высокого порядка облегчает распознавание видов взаимодействий, сравниваемых с помощью анализа принципиальных компонентов или метода на основе классификатора для оценки того, как измерения согласованности в одной электродной паре соотносяты с изменениями согласованности в другой паре. Например, здесь мы можем визуализировать различия, очевидные в сетевом картировании между двумя субъектами с различными клиническими фенотипами нейропсихиатрического расстройства, влияющие на корковую функцию, где не было статистически значимых различий с использованием стандартных методов анализа. После принятия сетевых мер с использованием этой процедуры можно использовать методы машинного обучения для использования моделей, богатых данными, для обеспечения более сложного диагностического и прогностический анализ.Этот метод позволил исследование подтипов заболеваний при синдроме Ретта, детской нейропсихиатрической болезни, а также прогнозирование ответов на новые методы лечения и эпилепсии статус.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

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

Использование Информационный Connectivity измерить синхронной Появление МРТ Multi-воксельном информация во времени

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

Неинвазивная паренхимы, сосудов и метаболических Высокочастотный ультразвук и Фотоакустическая Крыса Deep Brain изображений

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

Неинвазивная оценка изменений кортикомотонурональной передачи у людей

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

Денвер Папиллы Протокол объективного анализа грибовидных сосочков

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

Анализ Дендритные Морфология в столбцах и слоях

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

Моделирования Зика вирус развивающегося мозга человека в пробирке с помощью стволовых клеток получены мозгового 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: В реальном времени отслеживать насекомых антенна движений и Хоботок расширение рефлекс с использованием общей подготовки и обычного оборудования

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

Визуальные вызвала потенциальных записей в мышей с использованием сухой неинвазивные многоканальный скальпа ЭЭГ датчик

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

Анализ нейронной активности и подключение с использованием внутричерепных ЭЭГ данных с программным обеспечением УСВ

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

Неинвазивные стратегии хронического манипулирования контролируемой DREADD нейронной активностью

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