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
Duration: 10 min 2 s
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Ogrim G. non ha nulla da rivelare. Kropotov J.D. era il capo del laboratorio presso l'Istituto del Cervello Umano, San Pietroburgo quando e dove è stato sviluppato il programma WinEEG. Non ha interessi economici nel sistema.

Le diagnosi in psichiatria si basano sul comportamento osservato. Nella maggior parte dei casi, un numero specificato di sintomi deve essere osservato in ambienti diversi per 6 mesi o più. Una parte importante del processo diagnostico consiste nell'escludere l'eziologia somatica. Inoltre, devono essere prese in considerazione altre diagnosi psichiatriche. Molto spesso i sintomi di interesse possono far parte di un'altra categoria diagnostica. Se diversi sintomi si sovrappongono ad altri disturbi, il medico deve decidere se questo secondo disturbo è una diagnosi comorbida o differenziale.
Gli strumenti clinici disponibili sono interviste diagnostiche, scale di valutazione, storia medica e dello sviluppo, test psicologici e osservazioni dirette. La maggior parte di questi metodi sono abbastanza soggettivi; fortemente influenzata dall'informatore e dal professionista. Le scale di valutazione dei genitori e degli insegnanti di solito mostrano correlazioni piuttosto modeste (r - 0,3 - 0,5).
Nei risultati rappresentativi, sosteniamo che i meccanismi sottostanti in ADHD probabilmente differiscono da paziente a paziente. La mancanza di comprensione (linguaggio), i problemi di auto-motivazione, la sensibilità ai distrattori esterni, ecc. possono tutti portare a sintomi di disattenzione. I metodi basati sull'EEG descritti in questo documento possono aiutare a risolvere alcune di queste sfide. Il problema delle interpretazioni soggettive è assente. I metodi ERP descritti sembrano rivelare operazioni psicologiche sottostanti come la memoria di lavoro, l'inibizione dell'azione, il monitoraggio, la preparazione della risposta, ecc. che coinvolgono strutture cerebrali specifiche. I deficit in questi meccanismi non sono limitati a categorie diagnostiche specifiche. Crediamo che in futuro, il trattamento (medicazione, neurofeedback, allenamento cognitivo, tDCS, ...) si concentrerà su tali operazioni cognitive e/o emotive e sui loro meccanismi cerebrali sottostanti e non sulle attuali categorie diagnostiche.
Lo scopo di una diagnosi è quello di determinare i migliori trattamenti. Per valutare gli effetti del trattamento, i miglioramenti auto-riferiti e osservati sono ovviamente decisivi. Tali rapporti possono in una certa misura rappresentare effetti placebo, tuttavia, e dovrebbero essere supportati dalla normalizzazione (parziale) delle disfunzioni cerebrali sottostanti riflessa ad esempio nei cambiamenti nei componenti ERP. Questa combinazione di misure soggettive e oggettive degli effetti del trattamento è importante sia in clinica che in ricerca.
Per motivi come quelli di cui sopra, non sorprende che le persone con le stesse diagnosi spesso non rispondano agli stessi trattamenti medici. Nella medicina personalizzata le diagnosi sono integrate con misure empiricamente basate sulla previsione della risposta per individuare il miglior trattamento per il singolo paziente. In questo articolo abbiamo descritto la nostra ricerca sulla previsione della risposta di farmaci stimolanti in ADHD pediatrico. Trovare predittori affidabili di risposta positiva ai farmaci antidepressivi è forse ancora più importante in quanto il tempo necessario per valutare le risposte è lungo, così come il periodo di titolazione. Le procedure descritte in questo documento potrebbero contribuire alla ricerca basata su EEG ed ERP in corso sulla previsione degli effetti dei farmaci nella depressione53.
I metodi basati sull'EEG descritti non sono invasivi e convenienti e adatti sia alla ricerca che al lavoro clinico.

Nel 2008, avviato dal NIMH, è stato pubblicato il progetto1 Research Domain Criteria (RDoC), con l'obiettivo di trovare un quadro biologicamente valido per la comprensione dei disturbi mentali. Nel 2013, la Food and Drug Administration (FDA) degli Stati Uniti ha approvato il primo biomarcatore a base EEG di ADHD per aiutare a valutare l'ADHD nei pazienti dai 6 ai 17 anni di età. Il sistema NEBA (Neuropsychiatric EEG-Based Assessment Aid) registra EEG per 15-20 min. Si basa sul calcolo del rapporto theta/beta trovato per essere più alto nei bambini e negli adolescenti con ADHD rispetto ai bambini in genere in via di sviluppo2. Pubblicazioni recenti trovano che questo rapporto non cattura tutti ADHD3.
Un gran numero di pubblicazioni in neuroscienze cliniche dimostrano che il controllo cognitivo alterato rappresenta una caratteristica comune di molti disturbi psichiatrici tra cui ADHD, schizofrenia, depressione, e OCD4,5. Teoricamente, il controllo cognitivo consiste in operazioni ipotetiche che consentono alle persone di adattarsi in modo flessibile agli obiettivi e ai contesti. Sono state descritte due diverse categorie di controllo cognitivo, controllo proattivo e reattivo,6. Il nostro obiettivo principale è la modalità reattiva del controllo cognitivo. Il controllo cognitivo proattivo include la memoria di lavoro (ad esempio, mantenere eventi sensoriali e motori per secondi). Il controllo cognitivo reattivo include il monitoraggio, il rilevamento del conflitto7,8e l'inibizione dell'azione (per la revisione vedere9,10).
Il paradigma GO/NOGO è sensibile al controllo cognitivo11,12,13,14,15. Gli stimoli GO provocano fluttuazioni positive dalle aree cerebrali parietali. (P3 GO). Le onde positive N2 e P3 NOGO distribuite anteriormente, provocate dagli stimoli NOGO, sono associate al rilevamento di inibizioni di conflitto e azione16,17,18,19. L'onda N2 è stata intesa come un indicatore di inibizione dell'azione, ma la ricerca aggiornata mostra che l'onda N2 è associata a stimoli GO poco frequenti e rilevamento del conflitto20. L'inibizione dell'azione è collegata all'onda NoGO P3 nei siti frontali-centrali.
La dicotomia N2/P3 potrebbe non essere corretta. È stato messo in discussione dal fatto che le ondate di ERP, in particolare quelle che rappresentano il controllo cognitivo, sono somme di diverse fonti che possono sovrapporsi in luoghi e tempo14,21.
Per districare le fonti delle onde ERP, sono stati utilizzati diversi metodi di separazione della sorgente cieca15,22,,23,24. Negli studi presso l'Istituto del Cervello Umano, San Pietroburgo, onda N2d NOGO è stato decomposto. Sono stati rilevati componenti nascosti. Questi componenti avevano topografie distinte e significati funzionali. Solo uno di essi è stato associato al rilevamento del conflitto14,15,25,26. Nella maggior parte degli studi per adulti di ADHD, P3 NOGO è più piccolo rispetto ai controlli sani corrispondenti27,28,29,30,31,32.
Le operazioni cerebrali che si svolgono durante i compiti di controllo cognitivo non sembrano essere spiegate correttamente dalla dicotomia N2/P3 quando gli ERP nei paradigmi GO/NOGO vengono analizzati14,15. Sono stati utilizzati diversi approcci che mirano a districare i componenti nascosti dalle onde ERP (per la revisione si veda21). Alcuni studi hanno utilizzato l'analisi indipendente dei componenti (ICA) per gli ERP in gruppi di pazienti come pazienti con schizofrenia29e adulti con ADHD33,34, cercando di discriminare i pazienti dai controlli senza diagnosi.
In (Yeredor, 2010,25 p.75), viene suggerito e adattato un nuovo metodo per gli ERP. È un metodo di separazione della sorgente cieca, basato su una procedura di diagonalizzazione articolare di matrici di intercostamento. Per studiare i significati funzionali di tali componenti latenti applicando questo metodo nel paradigma GO/NOGO cued, è stato recentemente implementato uno studio dell'Istituto del Cervello Umano26. In questo studio le operazioni di inibizione dell'azione e le operazioni di rilevamento dei conflitti sono state manipolate in modo indipendente dalle modifiche del compito GO/NOGO cued. È stato trovato un componente nascosto, che riflette il rilevamento del conflitto. Una risposta simile a N2 e topografia frontale caratterizzano questo componente35. Negli studi che richiedono l'inibizione delle azioni preparate è stata osservata una topografia centrale e una risposta simile a P3.
In questa pubblicazione gli studi riportati hanno utilizzato il metodo ERP tradizionale. L'applicazione dell'ICA, o la procedura di diagonalizzazione congiunta delle matrici di interscostamento25 (pagina 75) non è stata finora effettuata. In generale, i risultati basati sui diversi metodi sono d'accordo tra loro, ma i metodi per scoprire componenti latenti sembrano essere più puramente associati a funzioni neuropsicologiche distinte. Lo scopo di questo documento è quello di offrire una descrizione dettagliata del metodo WinEEG. L'attenzione è rivolta agli ERP, ma gli spettri EEG e i dati comportamentali dell'attività GO/NOGO sono inclusi anche negli studi descritti per illustrare il metodo 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)

Le diagnosi neuropsichiatriche come l'ADHD si basano su metodi soggettivi come interviste, scale di valutazione e osservazioni. C'è la necessità di più integratori a base di cervello. Farmaco stimolante è il trattamento più comune per ADHD. Finora non sono stati riportati predittori di risposta clinicamente utili. Lo scopo di questo documento è descrivere i metodi basati su EEG che applichiamo per estrarre potenziali biomarcatori per la disfunzione cerebrale. Esempi riguardano biomarcatori per ADHD pediatrico, e la previsione della risposta dei farmaci. L'accento è posto in particolare sui potenziali correlati agli eventi (ERP).
Un EEG diciannove canali viene registrato durante un'attività di 3 min aperti agli occhi, un compito chiuso a 3 min e un'attività GO/NOGO visiva cued di 20 min (VCPT). Gli ERP vengono registrati durante questa attività. L'obiettivo del protocollo ERP è quello di estrarre biomarcatori di presunte disfunzioni cerebrali che distinguono in modo significativo tra un gruppo di pazienti e controlli sani. Il protocollo include la registrazione durante le condizioni standard e la correzione degli artefatti. Le onde ERP possono essere utilizzate o trasformate in componenti latenti. I componenti del gruppo di pazienti vengono confrontati con i controlli, componenti empaneifici che, se confrontati, mostrano dimensioni degli effetti relativamente elevate. I sottogruppi dei pazienti vengono selezionati sulla base dell'analisi del cluster nello spazio dei componenti. La procedura di trattamento (come farmaci, tDCS o protocollo di neurofeedback) può essere applicata e si osservano i cambiamenti nei componenti relativi al trattamento nei sottogruppi, formando la base per le raccomandazioni cliniche.
I metodi descritti sono stati applicati in uno studio di 87 pazienti pediatrici di ADHD. L'indice della risposta ai farmaci ha discriminato in modo significativo tra i soccorritori e i non rispondenti con una grande dimensione dell'effetto clinicamente significativa (d - 1,84). In uno studio in corso confrontando i bambini ADHD con i controlli corrispondenti, diverse variabili discriminano in modo significativo tra i pazienti e i controlli. L'indice globale supererà il valore di 0,00. d I metodi basati sull'EEG qui descritti potrebbero essere clinicamente significativi.

Previsione della risposta dei farmaci in ADHD pediatrico ADHD è un disturbo neuropsichiatrico comune dell'infanzia36. È caratterizzato da sintomi di disattenzione accompagnati da sintomi di iperattività e impulsività. I disturbi a scuola, a casa e al tempo libero sono comuni. Nei bambini in età scolare, la prevalenza stimata è dal 5% al 7%. Le comorbilità sono comuni. Il trattamento medico, utilizzando stimolanti a base di metilfenidato (MPH) o dextroamphetamine (DEX), sono ampiamente utilizzati. Effetti positivi dei farmaci stimolanti (riduzioni in irrequietezza, iperattività e impulsività e miglioramento dell'attenzione) sono segnalati nel 70% dei pazienti. Il passaggio da un farmaco basato su MPH a DEX può aumentare gli effetti positivi all'80%37,38. I circuiti frontali sembrano essere attivati dagli stimolanti39.
Non esiste una definizione generalmente accettata di una risposta farmacopera che sia clinicamente significativa. L'applicazione di scale di valutazione, confrontando i punteggi di base con i punteggi sui farmaci, è il metodo più comunemente usato. In alcuni studi, una riduzione del 25% o 50% dei punteggi viene utilizzata come definizione di risposta. In altri studi, punteggi non superiori a 1 SD sopra la media della popolazione sono utilizzati40,41. Clinicamente, viene utilizzata una decisione globale basata su tutti i dati disponibili pertinenti. Valutare gli effetti collaterali, come la perdita di appetito, insonnia, aumento dell'irritabilità, o ansia, è importante37,42.
L'uso delle scale di valutazione può essere criticato per diversi motivi. Piccole correlazioni (0,30-0,50) tra i punteggi degli insegnanti e dei genitori sono riportate in diversi studi48. La ricerca di predittori clinicamente utili di risposta è motivata da un gran numero di non-rispondenti, informatori che non sono d'accordo, e il fatto che tutti possono avere alcuni effetti modesti di una migliore attenzione quando vengono utilizzate piccole dosi di stimolanti. La ricerca pubblicata sui predittori di risposta includono sottotipo ADHD, demografia, disturbi comorbidi, variabili genetiche, punteggi su scale di valutazione, risultati di test neuropsicologici e variabili EEG/ERP43,44,45,46. La nostra pubblicazione 201647 riassume gli studi che hanno applicato i Giri al fai clic sui torp per prevedere la risposta ai farmaci.
Negli studi precedenti, analizziamo i dati d dell'attività GO/NOGO visiva cued (ad esempio, dati dei test di attenzione, spettri EEG e ERP). In uno studio, abbiamo trovato 3 variabili che contribuiscono in modo significativo alla previsione degli effetti collaterali. Queste variabili sono state combinate in un indice che è stato considerato clinicamente significativo42. In uno studio sugli effetti clinici, applicando gli stessi metodi, l'indice di previsione è stato anche considerato clinicamente utile48. Gli effetti di una singola dose di farmaci stimolanti sui soccorritori di farmaci (RE) e non-rispondenti (non-RE) è stato studiato in un terzo studio47. La procedura di test è stata completata due volte, il primo test senza farmaci e il secondo test un'ora dopo aver ricevuto una dose di prova. Sulla base di scale di valutazione e interviste dopo uno studio di 4 settimane sui farmaci, i pazienti sono stati classificati come RE o non-RE. Il nostro obiettivo era sui cambiamenti nei Test ERP cognitivi e nei punteggi dei test di attenzione. Abbiamo scoperto che gli effetti sul componente P3 NOGO erano significativamente diversi nei due gruppi, con un effetto di grandi dimensioni (d : 1,76). Un aumento significativo dell'ampiezza del componente è stato visto nelle RE ma non nei non-RE.
Nel nostro ultimo studio, abbiamo sviluppato due indici globali, uno per la previsione dei guadagni clinici e uno per la previsione degli effetti collaterali. Come descritto in precedenza abbiamo combinato le variabili che hanno discriminato in modo significativo tra i gruppi confrontati con una dimensione di effetto modesto o grande. Ogni variabile è stata ponderata in base alle dimensioni dell'effetto. Abbiamo esaminato le variabili di tutti e tre i domini WinEEG: spettri EEG, ERP e comportamento. Sono state combinate le seguenti variabili: Test 1: ampiezza P3NOGO e rapporto theta/alpha; differenze tra Test 2 e Test 1: errori di omissione, variabilità del tempo di reazione, variazione negativa contingente (CNV) e ampiezza P3NOGO. La dimensione dell'effetto della scala globale è stata di 1,86. d L'accuratezza era 0,92. La previsione degli effetti collaterali si basava su 4 variabili: Test 1: RT, Test 2: componente di novità, frequenza di picco alfa e cambiamenti del tempo di reazione (Test 2 - Test 1). La scala globale d era 1,08 e la precisione era 0,7849.
Alcuni risultati preliminari In uno studio in corso, confrontiamo un gruppo di 61 pazienti con ADHD di età 9-12 anni e un gruppo di 67 controlli sani abbinati all'età (HC). Le analisi statistiche finali non sono state finora completate. Qui di seguito presentiamo i risultati preliminari ottenuti dalla valutazione WinEEG.
Comportamento, il gruppo ADHD ha mostrato un modello di disattenzione con statisticamente (a p<0.001) più errori di omissione rispetto al gruppo di controlli sani (HC) (13,7% vs. 4.8%) accompagnate da un modello di ritenzioni espresso in una variabilità statisticamente superiore (p<0.001) del tempo di reazione (151 ms contro 125 ms).
I principali risultati del confronto delle forme d'onda ERP tra i due gruppi sono illustrati nella Figura 5 e Figura 6. Figura 5 dimostra i correlazioni ERP di disfunzione del controllo cognitivo proattivo nel gruppo ADHD. Due indici di controllo cognitivo proattivo (P3 cue wave e cnV wave) sono ridotti nel gruppo ADHD rispetto al gruppo HC. Figura 6 dimostra i correlazioni ERP di disfunzione del controllo cognitivo reattivo nel gruppo ADHD. Due indici di controllo cognitivo reattivo (N2 NOGO e P3 NOGO) sono ridotti nel gruppo ADHD rispetto al gruppo HC.
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60710/60710fig5.jpg"> Figura 5: Grand media modelli di onde ERP (a) e le mappe corrispondenti (b) nel controllo cognitivo proattivo in ADHD e gruppi di controllo sano (HC). (a) ERP misurati al P3 nel gruppo ADHD (linea verde) e nel gruppo HC (linea rossa) e la loro differenza (ADHD-HC) onda (linea blu). Le barre verticali blu sotto le curve indicano il livello di significatività statistica della differenza (barre piccole - p<0,05, barre centrali - p<0.01, barre grandi - p<0.001). Le frecce indicano le onde classiche - P3 cue e CNV (variazione negativa contingente). (b) Mappe al massimo delle ampiezza delle onde P3 e CNV per i due gruppi. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60710/60710fig5large.jpg" target="_blank">Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60710/60710fig6.jpg"> Figura 6: Grandi modelli di onde ERP medie (a) e le mappe corrispondenti (b) nel controllo cognitivo reattivo in ADHD e gruppi di controllo sano (HC). (a) ERP misurati al gruppo Fz e Cz ADHD (linea verde) e al gruppo HC (linea rossa) e alla loro differenza (ADHD-HC) (linea blu). Le barre verticali blu sotto le curve indicano il livello di significatività statistica della differenza (piccole barre - p<0,05, barre centrali - p<0.01, barre grandi - p<0.001). Le frecce indicano le onde classiche - N2 NOGO e P3 NOGO. (b) Mappe al massimo delle ampiezza delle onde N2 NOGO e P3 NOGO per i due gruppi. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60710/60710fig6large.jpg" target="_blank">Fare clic qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
Come si può vedere il gruppo ADHD mostra ipo-funzionamento di più operazioni di controllo cognitivo. Queste operazioni si verificano in intervalli di tempo diversi e in posizioni spaziali diverse. Un paziente in particolare potrebbe avere un solo ipo-funzionamento che indica la fonte del disturbo individuale e le modalità della sua correzione.
Significato clinico Per calcolare un biomarcatore clinicamente utile per una diagnosi eterogenea come ADHD, diverse variabili che differiscono in modo significativo tra ADHD e controlli devono essere combinati. La dimensione dell'effetto (d) di un indice deve essere al di sopra di d : 8. Un importante passo successivo sarà l'applicazione di questo indice quando adHD viene confrontato con i controlli clinici.

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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

I metodi EEG vengono applicati per estrarre biomarcatori delle disfunzioni cerebrali. L'attenzione si concentra sui potenziali (ERP) multicanale registrati in un'attività GO/NOGO cued. Gli artefatti non cerebrali vengono corretti e gli ERP vengono confrontati con i dati normativi. Gli esempi riguardano biomarcatori per la diagnosi di ADHD e la previsione della risposta ai farmaci.

Potenziali correlati agli eventi (ERP) e altri metodi basati su EEG per l'estrazione di biomarcatori della disfunzione cerebrale: esempi dal disturbo da deficit di attenzione/iperattività pediatrica (ADHD)

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

Confrontando gli spettri EEG e i potenziali relativi agli eventi, ERPS, con un database è possibile fornire informazioni importanti sulla funzione cerebrale. I vantaggi di queste tecniche sono che non sono invasive, convenienti e possono riguardare un gran numero di studi scientifici. A dimostrare queste tecniche sarà Maria Danielsen, una candidata di psicologia che lavora come tecnico nella nostra clinica da circa due anni.Per creare un file di dati EEG corrispondente, nel software fare clic su File e nuovo. La scheda del soggetto apparirà sullo schermo. Dopo aver compilato tutte le informazioni appropriate, misurare la distanza di inione sulla testa del soggetto.Il centro degli elettrodi a palo frontale dovrebbe cadere su una linea orizzontale del 10% di questa distanza sopra la nasione. Applicare il gel di preparazione della pelle sui lobi delle orecchie e riempire le tazze degli elettrodi auricolari con gel per elettrodi conduttivi. Attaccare gli elettrodi auricolari e posizionare il cappuccio simmetricamente sulla testa con gli elettrodi a palo frontale posizionati al centro del palo frontale.Tirare il cappuccio il più in basso possibile per fissarlo vicino alla testa e posizionare la cintura intorno al petto. Fissare i pulsanti collegati al cappuccio a questa banda per evitare che il cappuccio e gli elettrodi si muovano durante il test e collegare il cavo del cappuccio e i cavi dell'orecchio all'amplificatore. Quindi, fare clic sull'icona di impedenza del menu WinEEG e riempire la siringa con gel.Utilizzare la siringa per riempire tutti i fori degli elettrodi. L'impedenza va bene quando i cerchi neri sono gialli. L'attrezzatura è pronta quando tutti i 20 fori hanno un colore giallo e la differenza di colore tra i singoli fori è piccola.Quando l'apparecchiatura è stata posizionata correttamente, fare clic sul pulsante start per avviare il monitoraggio EEG e informare l'oggetto che il test richiederà circa un'ora. Chiedi al soggetto di rilassarsi sulla comoda sedia con gli occhi chiusi e clicca sul cerchio rosso per acquisire l'EEG. Dopo aver fatto clic su Avanti, selezionare gli occhi chiusi per avviare la registrazione.Dopo tre minuti fai clic su pausa e chiedi al soggetto di aprire gli occhi mentre si rilassa e guarda lo schermo di fronte a loro. Quindi fare clic sul cerchio rosso per continuare la registrazione. Dopo altri tre minuti, fare clic su Interrompi e salva.Prima di avviare una registrazione EEG, fare in modo che il soggetto tenga premuto un interruttore del pulsante nella mano destra e apra il menu delle attività. Selezionare VCPT nel computer secondario di fronte al soggetto. Informare il soggetto che le immagini verranno visualizzate in coppia con la prima immagine seguita dalla seconda dopo un secondo e che dopo tre secondi apparirà una nuova coppia seguendo lo stesso modello.Indicare al soggetto di fare clic sul pulsante del mouse il più rapidamente possibile ogni volta che appare la combinazione AA in cui i due animali sono identici. Indicare al soggetto di non premere il pulsante del mouse sulle combinazioni AP, PP o AH. Incari il soggetto a ignorare i suoni casuali nelle combinazioni ph.Dopo aver consegnato le istruzioni, premere INVIO per eseguire l'attività per circa due o cinque minuti per addestrare l'oggetto all'attività go/nogo. Al termine dell'attività di training, selezionare l'opzione passa alla modalità slave. Per avviare l'esperimento, selezionate l'opzione di acquisizione EEG dal menu di registrazione del computer principale.Nel menu di registrazione selezionare il programma di presentazione degli stimoli. Verrà evidenziata l'opzione del programma di presentazione degli stimoli. Selezionare VCPT e avviare le presentazioni di stimoli sul computer secondario.Una volta completate tutte le 400 prove, premere pausa, arresto e salvataggio prima di terminare la registrazione. Per rimuovere gli artefatti del movimento degli occhi dai dati, fare clic con il pulsante sinistro del mouse sulla barra del tempo all'inizio del frammento per selezionare il frammento di interesse EEG e fare clic con il pulsante destro del mouse sulla barra dell'ora alla fine del frammento. L'intero frammento sarà evidenziato in giallo.Per consentire il confronto dei singoli spettri e dei potenziali relativi agli eventi con il database di riferimento HBI, selezionare il metodo di analisi dei componenti indipendenti e selezionare le topografie associate ai battito oculari e ai movimenti orizzontali degli occhi. Quindi fare clic su OK per accettare le selezioni e implementare la procedura degli artefatti del contrassegno dal menu analisi. Per calcolare gli spettri EEG, selezionate gli occhi chiusi o gli occhi aperti nel menu di analisi per selezionare lo spettro EEG e il frammento di interesse e fate clic su OK. Quindi, nel menu di analisi, selezionare il confronto per confrontare i singoli spettri con il database.Per calcolare i potenziali correlati agli eventi, selezionate un file VCPT EEG nel montaggio medio comune e fate clic su calcola ERP dal menu analisi. Fare clic su OK. Verrà visualizzata una finestra che rappresenta i parametri dei calcoli ERP. Dalle quattro piccole finestre sopra il grafico etichettate una, due, tre e quattro, selezionare il componente di interesse in una finestra e l'opzione nessuna nelle altre.Nel menu verticale destro selezionare l'intervallo di tempo di interesse. Per mappare l'onda per i potenziali correlati agli eventi, fate clic con il pulsante destro del mouse all'ora selezionata lungo l'asse x di qualsiasi grafico. Quindi rilasciare e selezionare aggiungi mappa.Le mappe corrispondenti appariranno nella parte inferiore della pagina. Per visualizzare il numero di omissioni, commissioni, il tempo medio di reazione per a-a GO e la variabilità in tempo reale, fare clic con il pulsante destro del mouse nella finestra dei potenziali relativi agli eventi e selezionare le informazioni sui gruppi. La linea a-a GO mostra il numero di errori di omissione, il tempo di reazione e la variabilità del tempo di reazione.Nella riga NoGO a-p viene visualizzato il numero di errori di commissione. In Analisi selezionare confronto. Quindi selezionare il file del soggetto e il file di confronto nella finestra destra e fare clic su OK. Per confrontare i potenziali relativi agli eventi con il database di riferimento, selezionare il confronto dei risultati dal menu di analisi e selezionare il file del soggetto e il database HBI.Quindi fare clic con il pulsante destro del mouse nel punto di tempo e nel canale di interesse per ottenere il livello di significatività della deviazione dal riferimento. Per selezionare i gruppi per valutare la differenza potenziale correlata agli eventi, fare clic sulla freccia in una sola. Per i potenziali correlati agli eventi referenziali, fare clic su due.Per visualizzare la differenza, fare clic su tre. Per il gruppo quattro attivo, selezionare nessuno. Per definire l'intervallo di tempo di interesse, immettere l'intervallo di tempo da e la durata in millisecondi.Quindi posizionare il cursore nel punto di tempo e nel canale di interesse e fare clic con il pulsante destro del mouse per selezionare aggiungi mappa. Verrà visualizzata una mappa che mostra la devianza dal riferimento. Altri file al posto del database HBI possono essere selezionati per i confronti.Qui vengono mostrati potenziali correlati correlati agli eventi della disfunzione del controllo cognitivo proattivo nel gruppo ADHD rappresentativo. Due indici di controllo cognitivo proattivo sono stati ridotti nel gruppo ADHD rispetto a un gruppo di controllo sano in questa analisi. In questa figura, è possibile osservare potenziali correlati correlati alla disfunzione del controllo cognitivo reattivo nel gruppo ADHD.Due indici di controllo cognitivo reattivo sono stati ridotti anche nei soggetti ADHD rispetto al gruppo di controllo sano. Per garantire una registrazione di alta qualità, ridurre al minimo il più possibile gli artefatti muscolari e di movimento. Una connessione sicura tra l'attività e il computer WinEEG è fondamentale.Sebbene questi metodi fanno parte di un esame clinico totale per generare ipotesi, non possono sostituire metodi come interviste cliniche, esami medici, test neuropsicologici o osservazioni.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

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Estrazione Potenziali visivi evocati da EEG dati registrati durante fMRI-guidata Stimolazione Magnetica Transcranica

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

Potenziali evento-correlati somatosensoriali da Pelle Orofacial Stretch Stimolazione

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

Nuovi metodi per studiare la codifica gustativa

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

acuto<em&gt; In Vivo</em&gt; Registrazioni elettrofisiologiche dei potenziali del campo locale e dell&#39;attività multi-unità dal percorso iperdirezionale nei ratti anestetizzati

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

Come trovare gli effetti di stimolo elaborazione evento correlati cervello potenziali del vicino agli altri quando Hyperscanning partner

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 ...