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

Publiceringen av detta manuskript har delvis fått stöd av SFI FutureNeruro-finansierat prövarens stipendium till Deutsche Telekom.

Följande experimentella protokoll är i enlighet med alla lokala, nationella och internationella etiska riktlinjer för mänsklig forskning. De uppgifter som används för att testa protokollet har erhållits med bemyndigande av etiska kommittén i region Toscana-protokoll 2018SMIA112 SI-RE.
Anmärkning: Skripten som används för att implementera de beskrivna analyserna finns på https://github.com/conorkeogh/NetworkAnalysis.
1. insamling av rå 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. 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>

Metoden som beskrivs gör det möjligt att härleda statistiska kartor över kortikal nätverksdynamik från icke-invasiva EEG-data. Detta gör det möjligt att utreda fenomen som inte är lätt synliga vid undersökning av enkla tidsseriedata genom bedömning av hur de inspelade regionerna interagerar med varandra, snarare än att utvärdera vad som händer på varje enskild plats i Isolering. Detta kan avslöja viktiga insikter i sjukdoms patologi18.
Den viktigaste as...

Denna metod syftar till att producera statistiska kartor över kortikala nätverk baserade på noninvasiv elektrod inspelningar med en kliniskt livskraftig inställning, för att möjliggöra utredning av nervsystemets patologi, effekterna av nya behandlingar och utvecklingen av nya elektrofysiologiska biomarkörer.
EEG erbjuder stor potential för utredning av nervsystemets funktion och sjukdom1,2. Denna teknik är billig, lätt tillgänglig i forskning och kliniska inställningar, och i allmänhet tolereras väl. Den enkla, icke-invasiva karaktären av inspelningar gör klinisk användning enkel, och den befintliga ramen för kliniska EEG-avdelningar ger enkel tillgång till tekniken för kliniker.
Ur ett tekniskt perspektiv erbjuder EEG utmärkt tidsdomän lösning3. Detta är av stor betydelse när man undersöker nervsystemets funktion på grund av de snabba tidsskalor av nervsystemet interaktioner och nätverksdynamik. Medan Imaging metoder såsom funktionell MRI erbjuda större rumslig upplösning och lätt interpretable bilder, de är mycket mer begränsade i sin förmåga att förhöra nervsystemet funktion på de fina tidsskalor som erbjuds av elektrofysiologiska inspelningar 4,5,6.
Det finns ett växande behov av förmågan att förhöra nervsystemet funktion för att informera diagnos, behandling, och Prognosticering av sjukdomar i nervsystemet. Den roll som kortikala nätverk dynamik i nervsystemet patologi erkänns alltmer7. Många patologier i nervsystemet producerar inga makroskopiska strukturella lesioner synliga med traditionell avbildning, men de avvikelser som produceras på nätverksnivå kan vara uppenbara med lämpliga funktionella analysmetoder.
Tyvärr är nuvarande EEG-analysmetoder mycket begränsade i detta avseende. Traditionella metoder innebär analys av enkla tidsseriedata från enskilda elektroder. Dessa signalerar föreställer summationen av sätter in potentialer i stora kortikala områden3,8. Analys av data från enskilda kanaler i isolering med antingen visuell inspektion eller enkla statistiska metoder begränsar nyttan av dessa inspelningar för att upptäcka brutto elektrofysiologiska avvikelser i diskreta, enskilda platser. Med det ökande erkännandet av betydelsen av nätverksnivå effekter på nervsystemets funktion och patologi, dessa enkla analysmetoder är uppenbarligen bristfällig i att de kommer att misslyckas med att upptäcka subtila relationer mellan signaler, som representerar avvikelser i hur kortikala områden interagerar med varandra på nätverksnivå.
En metod för att härleda statistiska kartor över kortikal nätverksanslutning från lågdimensionella elektrod inspelningar demonstreras. Denna metod möjliggör utredning av dynamiken i interaktioner mellan varierande hjärnregioner på ett sätt som inte är möjligt med traditionella analystekniker, samt visualisering av dessa nätverk interaktioner. Detta öppnar möjligheten för icke-invasiv undersökning av nätverksnivå effekter vid hög tidsdomän resolutioner på ett sätt som inte tidigare var möjligt. Denna metod är baserad på härledning av åtgärder av interelektrod sammanhållning9,10. Dessa åtgärder gör det möjligt att utreda hur två registrerade regioner interagerar genom att utvärdera de statistiska relationerna mellan inspelningarna av dessa områden11. Genom att bedöma hur varje inspelat område interagerar med alla andra inspelade områden kan en statistisk karta över elektrofysiologiska nätverk inom de registrerade områdena göras. Detta gör det möjligt för identifiering av funktionella relationer som inte framgår av utvärderingen av enskilda kanal data i isolering.
Fokus för detta manuskript är om användningen av sammanhållning på neurala tidsserier. För närvarande finns det ett antal tekniker för att undersöka relationerna mellan Time Series-data som kan tillämpas på kanaler på ett Pairwise sätt att härleda modeller av kortikal anslutning. Vissa metoder, såsom den relaterade partiella riktade samstämmigheten12,13, syftar till att härleda riktningen på inflytandet av de undersökta signalerna för att bättre karakterisera strukturen för de underliggande nätverken, medan andra metoder, såsom Granger kausalitet14,15, försök att härleda funktionella relationer genom möjligheten av en signal att förutsäga data i en annan. Metoder som dessa kan tillämpas på liknande sätt för att generera högdimensionella modeller av kortikala nätverk. Men fördelarna med samstämmighet som ett sätt att utreda relationerna mellan neurala signaler ligger i dess brist på antaganden. Det är möjligt att undersöka statistiska samband mellan inspelningar på två platser utan att göra uttalanden om den funktionella grunden för dessa relationer och att bygga upp en modell av kortikal konnektivitet baserad enbart på statistiska relationer med minimala antaganden om de kortikala nätverken som genererar dessa signaler.
På grund av den rent matematiska karaktären hos dessa åtgärder är sambandet mellan koherens mått på elektrod inspelningar i hårbotten och den underliggande neurala aktiviteten komplex16,17. Även om dessa metoder tillåter härledning av statistiska konstruktioner som beskriver förhållandet mellan elektrod inspelningarna för jämförelse, gör direkta kausala slutsatser om aktiviteten hos de specifika underliggande neurala populationerna inte okomplicerad3,8,16,17. Dessa metoder gör det möjligt att jämföra aktiviteten på nätverksnivå mellan grupper för att identifiera potentiellt användbara biomarkörer men är begränsade när det gäller att dra specifika slutsatser om förhållandet mellan dessa markörer och specifika Neurala mekanismer. Detta beror på det stora antalet confounding faktorer som påverkar den inspelade aktiviteten3, samt problem med att uppskatta den specifika kortikala källan av elektriska signaler som registrerats i nivå med hårbotten8. Snarare kan dessa metoder producera statistiska modeller av verksamhet som kan förhöras och jämföras mellan grupper för att fastställa att skillnader finns på nätet nivå18 och kan utnyttjas för att producera nya biomarkörer baserat på dessa Konstruktioner. Emellertid, dessa metoder ensam har en begränsad kapacitet att relatera skillnaderna sett till specifika mekanismer och neurala aktiviteter på grund av komplexiteten i det underliggande systemet.
Användningen av nätverksåtgärder som sammanhållning är väl etablerad i system neurovetenskap16,17. Den fulla potentialen hos dessa metoder för modellering och utredning av kortikal funktion har begränsats av bristande utnyttjande av dessa hög-dimensionella datastrukturer. Detta arbete visar att det är möjligt att tillämpa dessa åtgärder på EEG-kanaler på ett Pairwise sätt för att kartlägga data på en hög-dimensionell funktion utrymme bygger enbart på de statistiska relationerna mellan den elektriska aktiviteten i kortikala regioner. Det visar också att med hjälp av moderna statistiska metoder är det möjligt att använda de genererade modellerna av kortikal funktion för att undersöka dessa modeller utan att förlora den information som vunnits i modelleringsprocessen.
Denna metod är potentiellt värdefull för att utvidga tillämpningsområdet för befintlig EEG-teknik, förbättra förmågan att härleda användbara funktionella åtgärder utan att kräva anpassningar till befintlig inspelningsutrustning18,19 . Genom att förbättra förmågan att modellera kortikal funktion och förhöra dessa modeller utökas de frågor som kan undersökas med hjälp av EEG-data. Detta öppnar ytterligare möjligheten till ökad integration av funktionella och strukturella utvärderingar för utredning av neurologisk sjukdom20,21. Detta tillvägagångssätt, med hjälp av teknik som redan är allmänt tillgänglig kliniskt, skulle möjliggöra utredning av kortikala sjukdomar med både hög temporal och rumslig upplösning.

<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

Icke-invasiva elektrofysiologiska inspelningar är användbara för utvärdering av nervsystemets funktion. Dessa tekniker är billiga, snabba, replikerbara och mindre resurskrävande än avbildning. Vidare har de funktionella data som produceras har utmärkt tidsupplösning, vilket inte är möjligt med strukturell avbildning.
Aktuella tillämpningar av elektroencefalograms (EEG) begränsas av databehandlingsmetoder. Standard analystekniker som använder rå tid serie data på enskilda kanaler är mycket begränsade metoder för förhör nervsystemet aktivitet. Mer detaljerad information om kortikal funktion kan uppnås genom att undersöka relationer mellan kanaler och härleda statistiska modeller av hur områden interagerar, vilket möjliggör visualisering av anslutning mellan nätverk.
Detta manuskript beskriver en metod för att härleda statistiska modeller av kortikala nätverk verksamhet genom att registrera EEG på ett standardiserat sätt, sedan undersöka interelektrod konsekvens åtgärder för att bedöma relationerna mellan de registrerade områdena. Högre order interaktioner kan undersökas ytterligare genom att bedöma kovariansen mellan samstämmigheten par, producerar hög-dimensionella "kartor" av nätverkskommunikation. Dessa data konstruktioner kan undersökas för att bedöma kortikal nätverks funktion och dess förhållande till patologi på ett sätt som inte är möjligt med traditionella tekniker.
Den här metoden ger större känslighet för interaktioner på nätverksnivå än vad som kan uppnås med rå tidsserieanalys. Det är dock begränsat av komplexiteten i att dra specifika mekanistiska slutsatser om de underliggande neurala populationerna och de stora mängder data som genereras, vilket kräver mer avancerade statistiska metoder för utvärdering, inklusive dimensionalitet reduktions-och klassificeringsbaserade metoder.

Mätningar av spektraleffekten kommer att ge n åtgärder för varje uppmätt frekvensband, där n är antalet inspelade kanaler. Dessa åtgärder kommer att vara i decibel för den totala makten. Mått på effekt inom individuella frekvensband bör uttryckas som relativ effekt (dvs. den andel av den totala effekten som representeras av kraft inom det bandet) för att möjliggöra noggranna jämförelser mellan grupper och villkor.
<p class="jove_content" fo:keep-tog...

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-analystekniker erbjuder begränsad insikt i nervsystemets funktion. Härleda statistiska modeller av kortikal anslutning erbjuder mycket större förmåga att undersöka underliggande nätverksdynamik. Förbättrad funktionell utvärdering öppnar nya möjligheter för diagnostik, Prognosticering och utfall förutsägelse i nervsystemet sjukdomar.

Statistisk modellering av kortikala konnektivitet med icke-invasiva elektroencefalogram

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

Detta protokoll är betydande eftersom det gör det möjligt att undersökningen av kortikala nätverk genom modellering hur regioner interagerar med varandra för att avslöja skillnader inte uppenbart med standard analystekniker. Den största fördelen med denna teknik är att det tillåter oss att undersöka nätverksfunktioner med hjälp av allmänt tillgänglig utrustning så att vi kan få icke-invasiva elektriska inspelningar utan behov av specialiserade material. Denna teknik gör det möjligt att icke-invasiv undersökning av neuropsykiatriska sjukdomar genom att undersöka nätverksstrukturer underlätta utvecklingen av nya diagnostiska metoder och terapeutiska biomarkörer.Denna metod har ett brett spänner av applikationer inom de kliniska neurosciencesna bestämt som rollen av knyter kontakt fungerar i sjukdom blir mer och mer relevant. För datainsamling, fäst elektrodlocket på patientens huvud var noga med att säkerställa en korrekt inriktning. Injicera ledande gel i var och en av elektrodportarna som börjar i hårbotten och långsamt dra sig tillbaka till lockets yta för att etablera elektrisk kontakt med hårbotten och för att förbättra signal-brusförhållandet.Använd sedan ett förutbestämt elektrodmontage baserat på 10-20-systemet för att fästa elektroderna på elektrodlocket och säkra lämpliga jordelektroder. För att ställa in EEG, anslut alla elektroder till ett elektrofysiologiskt inspelningssystem och länka inspelningssystemet med en lämplig digital inspelningsmiljö. Undersök alla inspelningskanalerna för att säkerställa att förskjutningen är inom ett lämpligt intervall och för att undvika alltför stort kanalbrus.Algoritmen kommer att ge resultat oavsett datakvalitet så inspelningarna bör utföras under strikta förhållanden för datakvalitet och bör analyseras innan de används. Instruera sedan patienten att inspelningen har startat och att undvika alla onödiga rörelser innan du genomför en kort testinspelning för att verifiera lämplig inspelningskvalitet. I slutet av analysen, ladda EEG-data och eventuella ytterligare skript bibliotek som behövs i en lämplig dataanalys miljö.Kasta de första och sista fem minuterna av varje inspelning för att minska kontamineringen av eventuella rörelseartefakter och dela upp data i epoker baserat på uppgift eller om det är ett vilande tillstånd inspelning förutbestämd varaktighet. För att förbereda data korrigerar du baslinjen för inspelningarna genom att subtrahera medelvärdet för alla kanaler från inspelningarna för att undvika påverkan av någon baslinje som vandrar under långvariga inspelningar. Omference alla kanaler till en lämplig referens.Sedan digitalt filtrera alla kanaler för att isolera frekvenser av intresse. För att beräkna datans totala effektspektra utför du en Fourier-transformering av varje kanal som analyseras över hela frekvensområdet som ska bedömas. För att bedöma aktiviteten hos enskilda frekvensband, isolera theta bandet vid fyra till åtta hertz, alfabandet vid åtta till 12 hertz, beta bandet på 12 till 30 hertz, delta bandet på 0,5 till fyra hertz, och gamma bandet på mer än 30 hertz.För att utvärdera interaktionerna mellan det första elektrodparet, härleda ett mått på interelektrodens sammanstämdhet. För att bedöma samstämmigheten, kartlägga mätningarna av inter-elektrod koherensen som ska visualiseras på en tvådimensionell datastruktur där varje kolumn är en elektrod plats, varje rad är en elektrod plats, och varje cell är samstämmigheten mellan motsvarande elektrodpar och kartlägga värdena koherens till mellan noll och en färger. Exportera sedan en färgkarta visualisera inter-elektrod koherens mellan varje elektrodpar inom de frekvensgränser som används.För att visualisera högre ordningsinteraktioner mellan kortikala områden och för att kartlägga nätverksdynamiken, beräkna hur varje elektrodparasenshet mäter covaries med alla andra unika elektrodpar över det totala spektrumet och inom specifika band. Sedan karta dessa kovarians åtgärder till färger och exportera en färgkarta visualisera nätverket dynamik inom och över frekvensband. För att utföra en dimensionalitetsreduktion, härleder mått för jämförelse mellan de grupper som representerar den övergripande nätverksdynamiken inom de statistiska modeller som genereras med hjälp av principkomponentanalysen.Instruera en kovariansmatris för de parvis samstämmighetsåtgärderna för att tillåta visualisering av nätrelationerna på hög nivå och förmultna kovariansmatrisen i eigenvektorer och motsvarande eigenvärden för att möjliggöra identifiering av axeln inom modellfunktionens rymd som innehåller den största variansen utan att avgränsas av de befintliga åtgärderna. Rangordna eigenvektorerna efter deras motsvarande eigenvalues för att identifiera de som står för den största andelen av variansen inom modellen. Jämför sedan de första principkomponenterna som härleds från nätverksmodellerna.Om du vill välja en funktionell region av intresse, isolera koherensdata inom frekvensbanden av intresse. Utför en principkomponentanalys för att härleda mått på övergripande nätverksaktivitet inom banden av intresse. Jämför sedan måtten mellan grupperna för att utvärdera nätverksskillnaderna vid specifika oscillerande frekvenser.För att utföra oövervakad inlärning med hjälp av ett avståndsmått som euklidiska avstånd, beräkna måtten på avstånd mellan ämnen inom det utrymme som definieras av nätverksmodellen. Använd sedan en klustringsalgoritm som k-närmaste grannar för att identifiera grupperna inom data baserat på modellparametrarna. Den spektrala kraften kan visualiseras interpoleras över hårbotten möjliggör en begränsad uppskattning av källan till aktivitet.Var och en av interelektrodelektrodmåttet anger i vilken utsträckning aktiviteten i ett område förändras beroende på aktiviteten i ett annat område som möjliggör skillnader i interaktionens riktning och tidsfördröjning. Högre värden för interelektrodkonsekt tyder på interaktioner mellan områden från vilka det är uppenbart att de registrerade områdena kommunicerar med varandra. Genom att mäta samspelet mellan varje unikt elektrodpar kan en statistisk karta över hur de inspelade kanalerna interagerar konstrueras så att man kan göra det möjligt att kartlägga hur områdena kommunicerar snarare än att fokusera på enskilda isoleringsområden.Visualiseringen av högre ordningsnätsdynamik underlättar igenkänningen av de typer av interaktioner som jämförs med en principkomponentanalys eller en klassificerare-baserad teknik för att utvärdera hur koherensmätningarna vid ett elektrodpar relaterar till förändringar i samstämmighet vid ett annat par. Till exempel, här kan vi visualisera skillnader tydligt i nätverket kartläggning mellan två ämnen med olika kliniska fenotyper av en neuropsykiatrisk störning som påverkar kortikal funktion där det inte fanns några statistiskt signifikanta skillnader med hjälp av standard analysmetoder. Efter härledning av nätverksåtgärder med hjälp av den här proceduren kan maskininlärningstekniker användas för att utnyttja de datarika modeller som produceras för att möjliggöra mer sofistikerade diagnostiska och prognostiska analyser.Denna teknik har gjort det möjligt att undersökningen av sjukdomen subtyper i Rett syndrom, en pediatrisk neuropsykiatriska sjukdom, samt förutsägelse av svar på nya behandlingar och epilepsi status.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

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

Använda Informations Anslutningar till Mät synkron Uppkomsten av 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

Icke-invasiv parenkyma, Vascular och Metabolic Högfrekventa Ultraljud och 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

Icke-invasiv bedömning av förändringar i kortikomotonuronal överföring hos människor

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 för objektiv analys av 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

Analysera Dendritic morfologi i kolumner och lager

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 av utveckla mänskliga hjärnan In Vitro med stamceller härstammar 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: Realtidsspårning av insekt antenn rörelser och Snabel förlängning Reflex med hjälp av en gemensam beredning och konventionell hårdvara

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

Visual Evoked potentiella inspelningar i möss med en icke-invasiv Multi-Channel torr hårbotten 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

Analysera Neural aktivitet och anslutning med intrakraniell EEG Data med SPM mjukvara

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

Icke-invasiva strategier för kronisk manipulation av DREADD-kontrollerad neuronal aktivitet

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