Name: event related potentials (erps) and other eeg based methods for extracting biomarkers of brain dysfunction: examples from pediatric attention deficit/hyperactivity disorder (adhd)
Uploaded: 2020-03-12T12:00:00
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Description: Watch this Scientific Journal Video about Event Related Potentials ERPs and other EEG Based Methods for Extracting Biomarkers of Brain Dysfunction: Examples from Pediatric Attention Deficit/Hyperactiv

Ogrim G. n’a rien à divulguer. Le juge Kropotov était le chef du laboratoire à l’Institut du cerveau humain de Saint-Pétersbourg, quand et où le programme WinEEG a été développé. Il n’a aucun intérêt économique dans le système.

Les diagnostics en psychiatrie sont basés sur le comportement observé. Dans la plupart des cas, un nombre précis de symptômes doivent être observés dans différents contextes pendant 6 mois ou plus. Une partie importante du processus diagnostique est d’exclure l’étiologie somatique. En outre, d’autres diagnostics psychiatriques doivent être pris en considération. Très souvent, les symptômes d’intérêt peuvent faire partie d’une autre catégorie de diagnostic. Si plusieurs symptômes se chevauchent avec d’autres troubles, le clinicien doit décider si ce deuxième trouble est un diagnostic comorbide ou différentiel.
Les outils cliniques disponibles sont des entrevues diagnostiques, des échelles d’évaluation, des antécédents médicaux et développementaux, des tests psychologiques et des observations directes. La plupart de ces méthodes sont tout à fait subjectives; fortement influencé par l’informateur ainsi que par le professionnel. Les échelles d’évaluation des parents et des enseignants montrent généralement des corrélations assez modestes (r - 0,3 - 0,5).
Dans les résultats représentatifs, nous soutenons que les mécanismes sous-jacents dans le TDAH diffèrent probablement d’un patient à l’autre. Le manque de compréhension (de la langue), les problèmes d’auto-motivation, la sensibilité aux distrayeurs externes, etc. peuvent tous conduire à des symptômes d’inattention. Les méthodes basées sur l’EEG décrites dans ce document peuvent aider à résoudre certains de ces défis. Le problème des interprétations subjectives est absent. Les méthodes ERP décrites semblent révéler des opérations psychologiques sous-jacentes comme la mémoire de travail, l’inhibition de l’action, la surveillance, la préparation de réponse, etc. impliquant des structures cérébrales spécifiques. Les déficits de ces mécanismes ne se limitent pas à des catégories diagnostiques spécifiques. Nous croyons qu’à l’avenir, le traitement (médicaments, neurofeedback, formation cognitive, tDCS, ...) se concentrera sur ces opérations cognitives et/ou émotionnelles et leurs mécanismes cérébraux sous-jacents et non sur les catégories diagnostiques actuelles.
Un but d’un diagnostic est de déterminer les meilleurs traitements. Pour évaluer les effets du traitement, les améliorations autodéclares et observées sont bien sûr décisives. Ces rapports peuvent dans une certaine mesure représenter des effets placebo, cependant, et devraient être soutenus par (partiel) normalisation des dysfonctionnements cérébraux sous-jacents reflétés par exemple des changements dans les composants ERP. Cette combinaison de mesures subjectives et objectives des effets du traitement est importante tant en clinique qu’en recherche.
Pour des raisons comme celles mentionnées ci-dessus, il n’est pas surprenant que les personnes ayant les mêmes diagnostics ne répondent souvent pas aux mêmes traitements médicaux. Dans les diagnostics personnalisés de médecine sont complétés avec des mesures empiriquement basées de la prédiction de réponse pour identifier le meilleur traitement pour le patient individuel. Dans cet article, nous avons décrit notre recherche sur la prédiction de la réponse de médicament stimulant dans le TDAH pédiatrique. Trouver des prédicteurs fiables de la réponse positive aux médicaments antidépresseurs est peut-être encore plus important que le temps nécessaire pour évaluer les réponses est long, comme c’est la période de titration. Les procédures décrites dans ce document pourraient contribuer à la recherche en cours sur le plan EEG et l’ERP sur la prédiction des effets des médicaments dans la dépression53.
Les méthodes basées sur l’EEG décrites sont non invasives et abordables, et bien adaptées à la recherche ainsi qu’au travail clinique.

En 2008, initié par NIMH, le projet1 de Research Domain Criteria (RDoC) a été publié, dans le but de trouver un cadre biologiquement valable pour la compréhension des troubles mentaux. En 2013, la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis a approuvé le premier biomarqueur du TDAH basé sur l’EEG pour aider à évaluer le TDAH chez les patients âgés de 6 à 17 ans. Le système neuropsychiatrique d’aide à l’évaluation basée sur l’EEG (NEBA) enregistre l’EEG pendant 15-20 min. Il est basé sur le calcul du rapport theta/bêta trouvé pour être plus élevé chez les enfants et les adolescents atteints de TDAH que chez les enfants en développement2. Des publications récentes constatent que ce ratio ne capture pas tous les TDAH3.
Un grand nombre de publications en neurosciences cliniques démontrent que le contrôle cognitif altéré représente une caractéristique commune de nombreux troubles psychiatriques, y compris le TDAH, la schizophrénie, la dépression et le TOC4,5. Théoriquement, le contrôle cognitif consiste en des opérations hypothétiques permettant aux gens de s’adapter avec souplesse aux objectifs et aux contextes. Deux catégories différentes de contrôle cognitif, le contrôle proactif et réactif, ont été décrites6. Notre objectif principal est le mode réactif de contrôle cognitif. Le contrôle cognitif proactif comprend la mémoire de travail (c.-à-d. le maintien d’événements sensoriels et moteurs pendant des secondes). Le contrôle cognitif réactif comprend la surveillance, la détection du conflit7,8, et l’inhibition de l’action (pour examen voir9,10).
Le paradigme GO/NOGO est sensible au contrôle cognitif11,12,13,14,15. Les stimuli GO provoquent des fluctuations positives des zones cérébrales pariétales. (P3 ALLER). Les ondes positives N2 et P3 NOGO, obtenues par les stimuli NOGO, sont associées à la détection des conflits et de l’inhibition de l’action16,17,18,19. La vague N2 a été comprise comme un indicateur d’inhibition de l’action, mais des recherches mises à jour montrent que la vague N2 est associée à des stimuli GO peu fréquents et la détection du conflit20. L’inhibition de l’action est liée à la vague P3 NOGO sur les sites frontaux-centraux.
La dichotomie N2/P3 peut ne pas être correcte. Il a été remis en question par un point de vue que les ondes ERP, en particulier celles représentant le contrôle cognitif, sont des sommes de plusieurs sources qui peuvent se chevaucher dans les lieux et le temps14,21.
Pour démêler les sources des ondes ERP, plusieurs méthodes de séparation des sources aveugles ont été utilisées15,22,23,24. Dans des études à l’Institut du cerveau humain, Saint-Pétersbourg, N2d NOGO vague a été décomposé. Des composants cachés ont été détectés. Ces composants avaient des topographies distinctes et des significations fonctionnelles. Un seul d’entre eux a été associé à la détection du conflit14,15,25,26. Dans la plupart des études pour adultes du TDAH, P3 NOGO est plus petit par rapport aux contrôles sains assortis27,28,29,30,31,32.
Les opérations cérébrales qui ont lieu pendant les tâches de contrôle cognitif ne semblent pas être correctement expliquées par la dichotomie N2/P3 lorsque les ERP dans les paradigmes GO/NOGO sont analysés14,15. Plusieurs approches visant à démêler les composants cachés des ondes ERP ont été utilisées (pour examen voir21). Certaines études ont utilisé l’analyse indépendante des composants (ICA) pour les REER dans les groupes de patients tels que les patients atteints de schizophrénie29, et les adultes atteints de TDAH33,34, en essayant de discriminer les patients à partir de contrôles sans diagnostics.
Dans (Yeredor, 2010,25 p.75), une nouvelle méthode est suggérée et adaptée pour les ERP. Il s’agit d’une méthode de séparation des sources aveugles, basée sur une procédure de diagonalisation articulaire des matrices de variance croisée. Pour étudier les significations fonctionnelles de ces composants latents appliquant cette méthode dans le paradigme CUed GO/NOGO, une étude de l’Institut du cerveau humain a été récemment mise enœuvre 26. Dans cette étude, les opérations d’inhibition de l’action et les opérations de détection des conflits ont été manipulées indépendamment par des modifications de la tâche GO/NOGO. Un composant caché, pensé pour refléter la détection du conflit, a été trouvé. Une réponse en N2 et une topographie frontale ont caractérisé ce composant35. Dans les essais nécessitant l’inhibition des actions préparées, une topographie centrale et une réponse de la P3 ont été observées.
Dans cette publication, les études rapportées ont utilisé la méthode ERP traditionnelle. L’application de l’ICA, ou la procédure de diagonalisation conjointe des matrices de variance croisée25 (page 75) n’a pas encore été effectuée. En général, les résultats basés sur les différentes méthodes sont d’accord les uns avec les autres, mais les méthodes pour découvrir les composants latents semblent être plus purement associées à des fonctions neuropsychologiques distinctes. Le but de ce document est d’offrir une description détaillée de la méthode WinEEG. L’accent est mis sur les ERP, mais les spectres de l’EEG et les données comportementales de la tâche GO/NOGO sont également inclus dans les études décrites pour illustrer la méthode WinEEG.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>amplifier +</td>
			<td><a href="http://www.mitsar-medical.com/" target="_blank">www.mitsar-medical.com</a></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Body harness, different sizes</td>
			<td>Electro-Cap International, Inc</td>
			<td>E3 SM; E3 M; E3 L</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ear electrodes 9 mm sockets</td>
			<td>Electro-Cap International, Inc</td>
			<td>E5-9S</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Electrocaps 19 channel different sizes</td>
			<td>Electro-Cap International, Inc</td>
			<td>E1 SM; E1 M; E1 M/SM</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Electrocaps 19 channel different sizes</td>
			<td>Electro-Cap International, Inc</td>
			<td>E1 L/M; E1 L</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Electrogel for electrocaps</td>
			<td>Electro-Cap International, Inc</td>
			<td>E9; E10</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>HBi database</td>
			<td><a href="http://www.hbimed.com/" target="_blank">www.hbimed.com</a></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Head size measure band</td>
			<td>Electro-Cap International, Inc</td>
			<td>E 12</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Needle syringe kit</td>
			<td>Electro-Cap International, Inc</td>
			<td>E7</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Nuprep EEG and ECG skin prep gel</td>
			<td>Electro-Cap International, Inc</td>
			<td>R7</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ten20 EEG conductive paste</td>
			<td>Electro-Cap International, Inc</td>
			<td>R5-4T</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>WinEEG program</td>
			<td><a href="http://www.mitsar-medical.com/" target="_blank">www.mitsar-medical.com</a></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

event related potentials (erps) and other eeg based methods for extracting biomarkers of brain dysfunction: examples from pediatric attention deficit/hyperactivity disorder (adhd)

Les diagnostics neuropsychiatriques comme le TDAH sont basés sur des méthodes subjectives comme les entrevues, les échelles d’évaluation et les observations. Il y a un besoin pour plus de suppléments à base de cerveau. Le médicament stimulant est le traitement le plus courant pour le TDAH. Les prédicteurs cliniquement utiles de la réponse n’ont pas été rapportés jusqu’à présent. Le but de cet article est de décrire les méthodes basées sur l’EEG que nous appliquons pour extraire des biomarqueurs potentiels pour le dysfonctionnement du cerveau. Les exemples se rapportent aux biomarqueurs pour le TDAH pédiatrique, et la prédiction de la réponse aux médicaments. L’accent est mis sur les potentiels liés à l’événement (ERP).
Un canal de dix-neuf EEG est enregistré au cours d’une tâche ouverte à 3 minutes, une tâche fermée aux yeux de 3 minutes, et une tâche GO/NOGO visuelle de 20 min (VCPT). Les ERP sont enregistrés au cours de cette tâche. L’objectif du protocole ERP est d’extraire des biomarqueurs des dysfonctionnements cérébraux présumés qui différencient considérablement entre un groupe de patients et des contrôles sains. Le protocole comprend l’enregistrement dans des conditions standard et la correction d’artefacts. Les ondes ERP peuvent être utilisées ou transformées en composants latents. Les composants du groupe de patients sont comparés aux contrôles, des composants empathiques qui, une fois comparés, montrent des tailles d’effet relativement élevées. Les sous-groupes des patients sont sélectionnés sur la base de l’analyse de cluster dans l’espace des composants. La procédure de traitement (comme les médicaments, le tDCS ou le protocole de neurofeedback) peut être appliquée et les changements dans les composants liés au traitement dans les sous-groupes sont observés, formant la base des recommandations cliniques.
Les méthodes décrites ont été appliquées dans une étude de 87 patients pédiatriques de TDAH. L’indice de réponse aux médicaments a fait l’objet d’une discrimination importante entre les intervenants et les non-répondants ayant une taille d’effet importante et cliniquement significative(d 1,84). Dans une étude en cours comparant les enfants atteints de TDAH avec des contrôles appariés, plusieurs variables discriminent de manière significative entre les patients et les témoins. L’indice mondial dépassera 0,8 euro. Les méthodes basées sur l’EEG décrites ici pourraient être cliniquement significatives.

Prévision de la réponse aux médicaments dans le TDAH pédiatrique Le TDAH est un trouble neuropsychiatrique commun de l’enfance36. Il est caractérisé par des symptômes d’inattention accompagnés de symptômes d’hyperactivité et d’impulsivité. Les déficiences dans les milieux scolaires, à domicile et de loisirs sont courantes. Chez les enfants d’âge scolaire, la prévalence est estimée entre 5 % et 7 %. Les comorbidités sont courantes. Les traitements médicaux, à l’aide de stimulants à base de méthylphénidate (MPH) ou de dextroamphétamine (DEX), sont largement utilisés. Les effets positifs des médicaments stimulants (réduction de l’agitation, de l’hyperactivité et de l’impulsivité et de l’amélioration de l’attention) sont signalés chez 70 % des patients. Passer de médicaments basés sur MPH à DEX peut augmenter les effets positifs à 80%37,38. Les circuits frontaux-striatal semblent être activés par des stimulants39.
Il n’existe aucune définition généralement acceptée d’une réponse médicamentée qui est cliniquement significative. L’application des échelles d’évaluation, en comparant les scores de base avec les scores sur les médicaments, est la méthode la plus couramment utilisée. Dans certaines études, une réduction de 25 % ou 50 % des scores est utilisée comme définition de la réponse. Dans d’autres études, les scores ne dépassant pas 1 SD au-dessus de la moyenne de population sont utilisés40,41. Sur le plan clinique, une décision globale fondée sur toutes les données disponibles pertinentes est utilisée. Pour évaluer les effets secondaires, tels que la perte d’appétit, l’insomnie, l’irritabilité accrue, ou l’anxiété, est important37,42.
L’utilisation d’échelles de notation peut être critiquée pour plusieurs raisons. De petites corrélations (0,30-0,50) entre les résultats des enseignants et des parents sont rapportées dans plusieurs études48. La recherche de prédicteurs cliniquement utiles de réponse est motivée par un grand nombre de non-répondants, des informateurs qui ne sont pas d’accord, et le fait que tout le monde peut avoir des effets modestes de l’attention améliorée lorsque de petites doses de stimulants sont utilisés. Les recherches publiées sur les prédicteurs de la réponse comprennent le sous-type de TDAH, la démographie, les troubles comorbides, les variables génétiques, les scores sur les échelles d’évaluation, les résultats des tests neuropsychologiques et les variables EEG/ERP43,44,45,46. Notre publication 201647 résume les études qui ont appliqué des ERP pour prédire la réponse aux médicaments.
Dans des études antérieures, nous analysons d données de la tâche GO/NOGO visuelle cued (c.-à-d., données de test d’attention, spectres EEG, et ERPs). Dans une étude, nous avons trouvé 3 variables contribuant de manière significative à la prédiction des effets secondaires. Ces variables ont été combinées à un indice qui a été considéré comme cliniquement significatif42. Dans une étude sur les effets cliniques, l’application des mêmes méthodes, l’indice de prédiction a également été considéré médicalement utile48. Les effets d’une seule dose de médicaments stimulants sur les répondeurs de médicaments (ER) et les non-répondants (non-ER) ont été étudiés dans une troisième étude47. La procédure d’essai a été complétée deux fois, le premier test sans médicament, et le deuxième essai une heure après avoir reçu une dose d’essai. Sur la base des échelles d’évaluation et des entrevues après un essai de médicaments de quatre semaines, les patients ont été classés comme ER ou non-ER. Nous nous sommes concentrés sur les changements dans les ERP cognitifs et les résultats des tests d’attention. Nous avons constaté que les effets sur le composant P3 NOGO étaient significativement différents dans les deux groupes, avec une grande taille d’effet(d - 1,76). Une augmentation significative de l’amplitude des composants a été observée dans les ER, mais pas dans les prévisions de réponse non-ER fondées sur deux tests a été améliorée par rapport aux prédictions basées uniquement sur le test 1.
Dans notre dernière étude, nous avons élaboré deux indices mondiaux, l’un pour la prévision des gains cliniques et l’autre pour la prévision des effets secondaires. Comme décrit ci-dessus, nous avons combiné des variables qui discriminaient considérablement entre les groupes comparés avec une taille d’effet modeste ou importante. Chaque variable a été pondérée en fonction de la taille de l’effet. Nous avons examiné les variables des trois domaines WinEEG : spectres EEG, ERPs et comportement. Les variables suivantes ont été combinées : Test 1 : Amplitude P3NOGO et rapport theta/alpha ; différences entre le test 2 et le test 1 : erreurs d’omission, variabilité du temps de réaction, variation négative contingente (CNV) et amplitude P3NOGO. La taille de l’effet de l’échelle mondiale était de 1,86 . La précision était de 0,92. La prévision des effets secondaires était basée sur 4 variables : Test 1 : RT, Test 2 : composant de nouveauté, fréquence de pointe alpha, et changements de temps de réaction (Test 2 - Test 1). L’échelle mondiale d était de 1,08 et la précision était de 0,7849.
Quelques résultats préliminaires Dans une étude en cours, nous comparons un groupe de 61 patients atteints de TDAH âgés de 9 à 12 ans et un groupe de 67 témoins sains (HC) assortis à l’âge. Les analyses statistiques finales n’ont pas encore été réalisées. Ci-dessous, nous présentons les résultats préliminaires obtenus de l’évaluation WinEEG.
Sur le plan comportemental, le groupe du TDAH a montré un modèle d’inattention avec statistiquement (à p-lt;0.001) plus d’erreurs d’omission par rapport au groupe de témoins sains (HC) (13,7% contre 4,8%) accompagnée d’un modèle d’erreur d’attention exprimé dans statistiquement plus élevé (p-lt;0.001) variabilité du temps de réaction (151 ms vs 125 ms).
Les principaux résultats de la comparaison des formes d’ondes ERP entre les deux groupes sont indiqués dans la figure 5 et la figure 6. La figure 5 démontre les corrélations ERP du dysfonctionnement du contrôle cognitif proactif dans le groupe de TDAH. Deux indices de contrôle cognitif proactif (onde de repère de P3 et onde de CNV) sont réduits dans le groupe de TDAH par rapport au groupe de HC. La figure 6 démontre les corrélations ERP du dysfonctionnement du contrôle cognitif réactif dans le groupe de TDAH. Deux indices de contrôle cognitif réactif (N2 NOGO et P3 NOGO) sont réduits dans le groupe de TDAH par rapport au groupe de HC.
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60710/60710fig5.jpg"> Figure 5 : Modèles d’ondes ERP (a) en moyenne et cartes correspondantes (b) dans le contrôle cognitif proactif dans les groupes de TDAH et de contrôle sain (HC). aa) ERPs mesurés à P3 dans le groupe ADHD (ligne verte) et le groupe HC (ligne rouge) et leur différence (ADHD-HC) vague (ligne bleue). Les barres verticales bleues sous les courbes indiquent le niveau d’importance statistique de la différence (petites barres - p-lt;0.05, barres moyennes - p-lt;0.01, grandes barres - p’lt;0.001). Les flèches indiquent les vagues classiques - P3 cue et CNV (variation négative contingente). b) Cartes aux maximums d’amplitudes des ondes P3 et CNV pour les deux groupes. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60710/60710fig5large.jpg" target="_blank">S’il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60710/60710fig6.jpg"> Figure 6 : Les modèles moyens d’ondes ERP (a) et les cartes correspondantes (b) dans le contrôle cognitif réactif dans les groupes de TDAH et de contrôle sain (HC). aa) ERPs mesurés au groupe Fz et Cz ADHD (ligne verte) et groupe HC (ligne rouge) et leur onde de différence (ADHD-HC) (ligne bleue). Les barres verticales bleues sous les courbes indiquent le niveau d’importance statistique de la différence (petites barres - p-lt;0.05, barres moyennes - p-lt;0.01, grandes barres - p’lt;0.001). Les flèches indiquent les vagues classiques - N2 NOGO et P3 NOGO. b) Cartes aux maximums d’amplitudes des ondes N2 NOGO et P3 NOGO pour les deux groupes. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60710/60710fig6large.jpg" target="_blank">S’il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.</a>
Comme on peut le voir, le groupe de TDAH montre l’hypo-fonctionnement de multiples opérations de contrôle cognitif. Ces opérations se produisent dans différentes fenêtres temporelles et à différents endroits spatiaux. Un patient particulier pourrait avoir seulement une hypo-fonctionnement indiquant la source du désordre individuel et les manières de sa correction.
Importance clinique Pour calculer un biomarqueur médicalement utile pour un diagnostic hétérogène tel que le TDAH, plusieurs variables qui diffèrent considérablement entre le TDAH et les contrôles doivent être combinés. La taille del’effet (d) d ) d’un indice doit être supérieure à 0,8. d Une prochaine étape importante sera l’application de cet indice lorsque le TDAH est comparé à des contrôles cliniques.

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Event Related Potentials ERPs and other EEG Based Methods for Extracting Biomarkers of Brain Dysfunction: Examples from Pediatric Attention Deficit/Hyperactivity Disorder ADHD

Les méthodes EEG sont appliquées pour extraire des biomarqueurs des dysfonctionnements cérébraux. L’accent est mis sur les potentiels liés aux événements multicanaux (ERP) enregistrés dans une tâche GO/NOGO cued. Les artefacts non cérébraux sont corrigés et les ERP sont comparés aux données normatives. Des exemples se rapportent aux biomarqueurs pour le diagnostic et la prédiction du TDAH et la prédiction de la réponse aux médicaments.

Potentiels liés à l’événement (ERPs) et autres méthodes basées sur l’EEG pour extraire les biomarqueurs de dysfonction cérébrale : exemples de déficit pédiatrique de l’attention/trouble d’hyperactivité (TDAH)

Neuropsychiatric diagnoses like ADHD are based on subjective methods like interviews, rating scales and observations. There is a need for more brain-based ...

La comparaison des spectres EEG et des potentiels liés aux événements, ERPS, avec une base de données peut fournir des informations importantes sur la fonction cérébrale. Les avantages de ces techniques sont qu’elles sont non invasives, abordables et peuvent se rapporter à un grand nombre d’études scientifiques. Maria Danielsen, candidate en psychologie qui travaille comme technicienne dans notre clinique depuis environ deux ans, démontrera ces techniques.Pour créer un fichier de données EEG correspondant, dans le logiciel cliquez sur Fichier et Nouveau. La carte du sujet apparaîtra à l’écran. Après avoir rempli toutes les informations appropriées, mesurez la distance nasion-inion sur la tête du sujet.Le centre des électrodes du pôle frontal doit tomber sur une ligne horizontale à 10% de cette distance au-dessus de la nasion. Appliquer le gel de préparation de la peau sur les lobes d’oreille et remplir les tasses d’électrode d’oreille avec du gel électrode conductrice. Fixez les électrodes de l’oreille et placez le capuchon symétriquement sur la tête avec les électrodes du pôle frontal placées au centre du pôle frontal.Tirez le bouchon vers le bas aussi loin que possible pour le fixer près de la tête et placez la ceinture autour de la poitrine. Attachez les boutons poussoirs connectés au bouchon à cette bande pour empêcher le bouchon et les électrodes de se déplacer pendant les essais et connectez le câble du bouchon et les câbles auditifs à l’amplificateur. Ensuite, cliquez sur le contrôle du menu WinEEG de l’icône d’impedance et remplissez la seringue de gel.Utilisez la seringue pour remplir tous les trous d’électrode. L’impédance est acceptable lorsque les cercles noirs sont jaunes. L’équipement est prêt lorsque les 20 trous ont une couleur jaune et la différence de couleur entre les trous individuels est faible.Lorsque l’équipement a été correctement placé, cliquez sur le bouton de démarrage pour lancer la surveillance EEG et informer le sujet que le test prendra environ une heure. Demandez au sujet de se détendre dans la chaise confortable les yeux fermés et cliquez sur le cercle rouge pour acquérir l’EEG. Après avoir cliqué ensuite, sélectionnez les yeux fermés pour commencer l’inscription.Après trois minutes cliquez sur pause et demandez au sujet d’ouvrir les yeux tout en se relaxant et en regardant l’écran en face d’eux. Cliquez ensuite sur le cercle rouge pour continuer l’inscription. Après encore trois minutes, cliquez sur arrêter et enregistrer.Avant de commencer un enregistrement EEG, demander au sujet de tenir un bouton dans sa main droite et d’ouvrir le menu de tâches. Sélectionnez VCPT sur l’ordinateur secondaire devant le sujet. Informez le sujet que les images viendront par paires avec la première image étant suivie par la seconde après une seconde et qu’après trois secondes, une nouvelle paire apparaîtra suivant le même modèle.Demandez au sujet de cliquer sur le bouton de la souris aussi rapidement que possible chaque fois que la combinaison AA dans laquelle les deux animaux sont identiques apparaît. Demandez au sujet de ne pas appuyer sur le bouton de la souris sur les combinaisons AP, PP ou AH. Dites au sujet d’ignorer les sons aléatoires dans les combinaisons PH.Après avoir donné les instructions, appuyez sur Entrez pour exécuter la tâche pendant environ deux à cinq minutes pour former le sujet sur la tâche go/nogo. À la fin de la tâche de formation, sélectionnez l’option de passage au mode esclave. Pour démarrer l’expérience, sélectionnez l’option d’acquisition EEG à partir du menu d’enregistrement de l’ordinateur principal.Dans le menu d’enregistrement, sélectionnez programme de présentation stimulus. L’option du programme de présentation des stimuli sera mise en évidence. Sélectionnez VCPT et démarrez les présentations de stimuli sur l’ordinateur secondaire.Lorsque les 400 essais ont été terminés, poussez la pause, arrêtez et économisez avant de mettre fin à l’enregistrement. Pour supprimer les artefacts de mouvement oculaire des données, cliquez à gauche sur la barre de temps au début du fragment pour sélectionner le fragment d’intérêt EEG et cliquez à droite sur la barre de temps à la fin du fragment. L’ensemble du fragment sera mis en surbrillance en jaune.Pour permettre la comparaison des spectres individuels et des potentiels liés aux événements avec la base de données de référence HBI, sélectionnez la méthode indépendante d’analyse des composants et sélectionnez les topographies associées aux clignotements oculaires et aux mouvements horizontaux des yeux. Cliquez ensuite sur OK pour accepter les sélections et implémenter la procédure des artefacts de marque à partir du menu d’analyse. Pour calculer les spectres EEG, sélectionnez les yeux fermés ou les yeux ouverts dans le menu d’analyse pour sélectionner le spectre EEG et le fragment d’intérêt et cliquez sur OK. Ensuite, dans le menu d’analyse, sélectionnez comparaison pour comparer les spectres individuels avec la base de données.Pour calculer les potentiels liés à l’événement, sélectionnez un fichier EEG VCPT dans le montage moyen commun et cliquez sur calculer l’ERP à partir du menu d’analyse. Cliquez sur OK. Une fenêtre représentant les paramètres des calculs ERP apparaîtra. À partir des quatre petites fenêtres au-dessus du graphique étiquetées une, deux, trois et quatre, sélectionnez la composante d’intérêt dans une fenêtre et l’option aucune dans l’autre.Sur le menu vertical droit, sélectionnez l’intervalle de temps d’intérêt. Pour cartographier l’onde pour les potentiels liés aux événements, cliquez à droite à l’heure sélectionnée le long de l’axe x de n’importe quel graphique. Puis relâchez et sélectionnez ajouter la carte.Les cartes correspondantes apparaîtront en bas de la page. Pour afficher le nombre d’omissions, de commissions, de temps de réaction moyen pour un GO et de variabilité en temps réel, cliquez à droite dans la fenêtre des potentiels liés à l’événement et sélectionnez les informations sur les groupes. La ligne a-a GO montre le nombre d’erreurs d’omission, le temps de réaction et la variabilité du temps de réaction.La ligne a-p NoGO indique le nombre d’erreurs de commission. En cours d’analyse, sélectionnez comparaison. Sélectionnez ensuite le fichier du sujet et le fichier de comparaison dans la fenêtre droite et cliquez sur OK. Pour comparer les potentiels liés aux événements avec la base de données de référence, sélectionnez la comparaison des résultats du menu d’analyse et sélectionnez le fichier du sujet et la base de données HBI.Puis cliquez à droite au point de temps et au canal d’intérêt pour obtenir le niveau d’importance de l’écart par rapport à la référence. Pour sélectionner des groupes pour évaluer la différence potentielle liée à l’événement, cliquez sur la flèche à un seul. Pour les potentiels liés aux événements référentiels, cliquez sur deux.Pour voir la différence, cliquez sur trois. Pour le groupe quatre actif, sélectionnez-en un. Pour définir l’intervalle de temps d’intérêt, entrez l’intervalle de temps à partir et la durée en millisecondes.Ensuite, placez le curseur au point de temps et le canal d’intérêt et cliquez à droite pour sélectionner ajouter la carte. Une carte montrant la déviance de la référence sera affichée. D’autres fichiers au lieu de la base de données HBI peuvent être sélectionnés pour des comparaisons.Ici, des corrélats potentiels liés à l’événement du dysfonctionnement du contrôle cognitif proactif dans le groupe représentatif de TDAH sont montrés. Deux indices de contrôle cognitif proactif ont été réduits dans le groupe de TDAH comparé à un groupe témoin sain dans cette analyse. Dans ce chiffre, des corrélats potentiels liés à l’événement du dysfonctionnement du contrôle cognitif réactif dans le groupe de TDAH peuvent être observés.Deux indices du contrôle cognitif réactif ont été également réduits dans les sujets de TDAH comparés au groupe témoin sain. Pour obtenir un enregistrement de haute qualité, minimisez autant que possible les artefacts musculaires et de mouvement. Une connexion sécurisée entre la tâche et l’ordinateur WinEEG est essentielle.Bien que ces méthodes font partie d’un examen clinique total pour générer des hypothèses, elles ne peuvent remplacer des méthodes comme les entrevues cliniques, les examens médicaux, les tests neuropsychologiques ou les observations.

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Mapping Cortical Dynamics Using Simultaneous MEG/EEG and Anatomically-constrained Minimum-norm Estimates: an Auditory Attention Example

Cartographie dynamique corticales à l&#39;aide MEG / EEG simultanés et anatomique contrainte minimum-norm Budget: un exemple L&#39;attention auditive

Magneto- and electroencephalography (MEG/EEG) are neuroimaging techniques that provide a high temporal resolution particularly suitable to investigate the ...

Applications of EEG Neuroimaging Data: Event-related Potentials, Spectral Power, and Multiscale Entropy

Applications de l&#39;EEG données de neuro-imagerie: les potentiels évoqués, puissance spectrale et multi-échelle Entropy

When considering human neuroimaging data, an appreciation of signal variability represents a fundamental innovation in the way we think about brain ...

In vivo Postnatal Electroporation and Time-lapse Imaging of Neuroblast Migration in Mouse Acute Brain Slices

In vivo Postnatal Electroporation and Time-lapse Imaging of Neuroblast Migration in Mouse Acute Brain Slices

In vivo postnatale électroporation et imagerie time-lapse de neuroblaste migrations dans Souris aiguë tranches du cerveau

The subventricular zone (SVZ) is one of the main neurogenic niches in the postnatal brain. Here, neural progenitors proliferate and give rise to ...

Extracting Visual Evoked Potentials from EEG Data Recorded During fMRI-guided Transcranial Magnetic Stimulation

Extraction Potentiels évoqués visuels de l&#39;EEG données enregistrées pendant l&#39;IRMf guidée stimulation magnétique transcrânienne

Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) is an effective method for establishing a causal link between a cortical area and cognitive/neurophysiological ...

Somatosensory Event-related Potentials from Orofacial Skin Stretch Stimulation

Potentiels liées aux événements somato-sensorielles de la peau Orofacial stretch Stimulation

Cortical processing associated with orofacial somatosensory function in speech has received limited experimental attention due to the difficulty of ...

New Methods to Study Gustatory Coding

Nouvelles méthodes pour étudier le codage désintoxiqué

The sense of taste allows animals to detect chemicals in the environment, giving rise to behaviors critical for survival. When Gustatory Receptor Neurons ...

Acute In Vivo Electrophysiological Recordings of Local Field Potentials and Multi-unit Activity from the Hyperdirect Pathway in Anesthetized Rats

Acute In Vivo Electrophysiological Recordings of Local Field Potentials and Multi-unit Activity from the Hyperdirect Pathway in Anesthetized Rats

Aigu<em&gt; In vivo</em&gt; Enregistrements électrophysiologiques des potentiels de terrain locaux et activité multi-unités à partir de la voie hyperdirect dans les rats anesthésiés

Converging evidence shows that many neuropsychiatric diseases should be understood as disorders of large-scale neuronal networks. To better understand the ...

How to Find Effects of Stimulus Processing on Event Related Brain Potentials of Close Others when Hyperscanning Partners

Comment effets trouver des Stimulus traitement sur l’événement connexe cerveau potentiels de fermer d’autres quand Hyperscanning partenaires

The partners of each pair must be able to pass the McGill Friendship Questionnaire without communicating. Each partner is then seated in front of a screen ...