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
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

オグリム・Gは開示するものは何もない。クロポトフJ.D.は、WinEEGプログラムが開発された時期と場所をサンクトペテルブルクの人間脳研究所の研究室長でした。彼はシステムに経済的利益を持っていない。

精神医学における診断は、観察された行動に基づいています。ほとんどの場合、指定された数の症状を6ヶ月以上異なる設定で観察する必要があります。診断プロセスの重要な部分は、体細胞診を除外することです。さらに、他の精神診断も考慮する必要があります。非常に多くの場合、関心のある症状は、別の診断カテゴリの一部になることができます。いくつかの症状が他の障害と重なる場合、臨床医は、この第2の障害が併存または鑑別診断であるかどうかを決定する必要があります。
利用可能な臨床ツールは、診断インタビュー、評価尺度、医療および発達の歴史、心理テストと直接観察です。これらのメソッドのほとんどは非常に主観的です。プロだけでなく、情報提供者の影響を強く受けています。通常、親や教師の評価尺度は、非常に控えめな相関関係を示します(r = 0.3 - 0.5)。
代表的な結果では、ADHDの基礎となるメカニズムはおそらく患者によって異なると主張する。(言語)理解の欠如、自己動機の問題、外部の気晴らしに対する感受性などは、すべて不注意の症状につながる可能性があります。このホワイト ペーパーで説明する EEG ベースの手法は、これらの課題のいくつかを解決するのに役立ちます。主観的解釈の問題は存在しない。記載されたERP法は、特定の脳構造を含むワーキングメモリ、行動抑制、モニタリング、応答調製などの基礎的な心理的操作を明らかにしているようです。これらのメカニズムの欠陥は、特定の診断カテゴリに限定されません。私たちは、将来的には、治療(投薬、神経フィードバック、認知トレーニング、tDCS、..)は、現在の診断カテゴリではなく、そのような認知および/または感情的な操作とその基礎となる脳のメカニズムに焦点を当てると信じています。
診断の目的は、最良の治療法を決定することです。治療の効果を評価するために、自己報告され、観察された改善はもちろん決定的です。しかし、このような報告はある程度プラセボ効果を表し、ERP成分の変化例に反映される基礎的な脳機能不全の(部分的な)正常化によって支持されるべきである。この主観的および客観的な治療効果の組み合わせは、クリニックと研究の両方で重要です。
上記のような理由から、同じ診断を受けた人がしばしば同じ治療に反応しないことは驚くべきことではありません。個別化医療では、個々の患者に対する最良の治療法を特定するための経験ベースの応答予測の手段を補完する。本論文では、小児ADHDにおける覚醒剤の反応予測に関する研究について述べた。抗うつ薬に対する肯定的な反応の信頼性の高い予測変数を見つけることは、滴定期間と同様に、応答を評価するために必要な時間が長いため、おそらくさらに重要です。この論文に記載されている手順は、うつ病53における投薬効果の予測に基づく継続的なEEGおよびERPに基づく研究に寄与する可能性がある。
記載されているEEGベースの方法は、非侵襲的で手頃な価格であり、研究だけでなく、臨床作業にも適しています。

NIMHが開始した2008年には、精神障害を理解するための生物学的に有効な枠組みを見つけることを目的として、研究ドメイン基準(RDoC)プロジェクト1が発表されました。2013年、米国食品医薬品局(FDA)は、6歳から17歳までの患者のADHDを評価するために、ADHDの最初のEEGベースのバイオマーカーを承認しました。神経精神脳科学ベースの評価援助(NEBA)システムは、15〜20分間脳脳を記録します。これは、一般的に発達中の小児よりもADHDを有する小児および青年においてより高いことが判明したシータ/ベータ比の計算に基づいている2.最近の出版物では、この比率がすべての ADHD3をキャプチャしないことがわかります。
臨床神経科学の多数の出版物は、認知制御障害がADHD、統合失調症、うつ病、OCD44、55を含む多くの精神疾患の共通の特徴を表すことを示しています。理論的には、認知制御は、人々が目標や文脈に柔軟に適応することを可能にする架空の操作で構成されています。認知制御の2つの異なるカテゴリ、積極的および反応制御、6.私たちの主な焦点は、認知制御の反応モードです。プロアクティブな認知制御には、ワーキングメモリ(すなわち、感覚イベントと運動イベントを数秒間維持する)が含まれます。反応性認知制御には、監視、競合7、8、8および行動阻害 (レビューについては9,10参照) の検出が含まれます。
GO/NOGO パラダイムは、認知制御11、12 、13、,14、,15に敏感です。15GO刺激は頭頂部の脳領域から正の変動を引き起こす。(P3 GO)。前分布した正のN2およびP3 NOGO波は、NOGO刺激によって引き起こされ、衝突および作用阻害の検出に関連している16、17、18、19。16,17,18,19N2波は作用抑制の指標として理解されてきたが、更新された研究は、N2波が不定期のGO刺激および競合の検出に関連していることを示している。作用阻害は、前頭中央部位におけるP3 NOGO波に関連している。
N2/P3二分法が正しくない可能性があります。ERP波、特に認知制御を表す波は、場所と時間14、21,21で重複する可能性のあるいくつかの情報源の合計であるという見解によって疑問視されている。
ERP波の発生源を分断するために、ブラインドソース分離のいくつかの方法が15、22、23、24,23,24に使用されている。15,サンクトペテルブルクの人間脳研究所での研究では、N2d NOGO波が分解されています。非表示のコンポーネントが検出されました。これらのコンポーネントは、別個の地形と機能的意味を持っていました。そのうちの1つだけが,、競合14、15、25、2615,25の検出に関連付けられていた。14ADHDのほとんどの成人研究では、P3 NOGOは、一致した健康なコントロール27、28、29、30、31、3228,29,30,31,32と比較して小さいです。27
認知制御のタスク中に行われる脳の操作は、GO/NOGOパラダイムのERPが14,15,15を分析されたときにN2/P3二分法によって正しく説明されていないようです。ERP波から隠れた成分を解くことを目的としたいくつかのアプローチが使用されている(レビューのために21を参照)。統合失調症患者29、ADHD33、34の成人などの患者群のERPに対して独立したコンポーネント分析(ICA)を使用し、34診断なしで患者をコントロールから差別しようとする研究もある。
(イェール、2010、2525 p.75)では、新しい方法が提案され、ERPに適応されます。これは、クロス分散行列の関節対角化の手順に基づいて、ブラインドソース分離の方法です。この方法を適用するこのような潜伏成分の機能的意味を研究するために、この方法をcued GO/NOGOパラダイムに、ヒト脳研究所の研究が最近実施された26.本研究では、アクション抑制操作と競合検出操作は、cued GO/NOGOタスクの変更によって独立して操作された。競合の検出を反映すると考えられている隠しコンポーネントが見つかりました。N2様応答と前頭地形は、この成分を特徴付け35.調製された作用の阻害を必要とする試験では、中央地形とP3様反応が見られた。
本書では、報告された研究は、従来のERP法を使用している。ICAの適用、またはクロス分散行列25の関節対角化の手順(75ページ)は、今のところ行われていない。一般に、異なる方法に基づく結果は互いに一致するが、潜在的な成分を発見するための方法は、より純粋に明確な神経心理学的機能に関連しているように見える。本稿の目的は、WinEEG法の詳細な説明を提供することにある。ERP に焦点を当てていますが、Go/NOGO タスクの EEG スペクトルと行動データも WinEEG メソッドを説明する研究に含まれています。

<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)

ADHDのような神経精神医学的診断は、インタビュー、評価尺度および観察のような主観的な方法に基づいている。より多くの脳ベースのサプリメントの必要性があります。.覚せい剤はADHDの最も一般的な治療法です。臨床的に有用な応答予測器は、今のところ報告されていない。本論文の目的は、脳機能障害の潜在的バイオマーカーを抽出するために適用する脳科学法を用いた方法を説明することである。例は、小児ADHDのためのバイオマーカー、および薬物反応の予測に関連する。主な重点は、イベント関連ポテンシャル (ERP) です。
19チャンネルのEEGは、3分目を開けたタスク、3分目を閉じるタスク、および20分のキュードビジュアルGO / NOGOタスク(VCPT)の間に記録されます。ERP はこのタスク中に記録されます。ERPプロトコルの目的は、患者群と健康なコントロールを有意に区別する想定された脳機能不全のバイオマーカーを抽出することである。このプロトコルには、標準条件および加工品の補正中の記録が含まれます。ERP波は、潜在的なコンポーネントに使用または変換することができます。患者群の成分は対照と比較され、比較すると比較的高い効果サイズを示す成分に共感する。患者のサブグループは、成分の空間におけるクラスター分析に基づいて選択される。治療手順(投薬、tDCSまたはニューロフィードバックプロトコルなど)を適用することができ、サブグループにおける治療に関連する成分の変化が観察され、臨床勧告の基礎となる。
記載された方法は、87人の小児ADHD患者の研究で適用された。投薬反応の指標は、応答者と非応答者の間で有意に区別され、臨床的に意味のある効果サイズが大きく、臨床的に意味のある効果サイズ(d = 1.84)。ADHDの小児と一致したコントロールを比較する継続的な研究では、いくつかの変数が患者とコントロールを有意に区別する。グローバルインデックスはd = .8を超えています。ここで説明するEEGベースの方法は、臨床的に意味がある可能性があります。

小児ADHDにおける薬物反応の予測 ADHDは、一般的な神経精神小児障害36である。それは多動性および衝動性の症状を伴う不注意の症状によって特徴付けられる。学校、家庭、レジャーの設定の障害は一般的です。学齢期の子供では、推定罹患率は5%から7%です。併存不同性は一般的です。治療は、メチルフェニデート(MPH)またはデキストロアンフェタミン(DEX)に基づく覚醒剤を用いて、広く使用されている。覚醒剤の薬の肯定的な効果 (落ち着きのなさの減少, 多動性と衝動性と改善された注意) 患者の 70% で報告されています。.MPHに基づく薬からDEXへのシフトは、80%37、38,38にプラスの効果を増加させることができます。前頭線回路は、覚醒剤39によって活性化されるようです。
臨床的に意味のある薬物反応の一般的に受け入れられている定義はありません。評価スケールを適用し、ベースラインスコアと投薬スコアを比較することが最も一般的な方法です。いくつかの研究では、スコアの25%または50%の減少が応答の定義として使用されます。他の研究では、母集団平均の1SDを超えないスコアは40、41を41使用する。臨床的には、すべての関連する利用可能なデータに基づく全体的な決定が使用されます。食欲不振、不眠症、過敏症、不安の増加などの副作用を評価することは重要です37,,42.
評価スケールの使用は、いくつかの理由で批判することができます。教師と親のスコア間の小さな相関(0.30-0.50)は、いくつかの研究48で報告されています。臨床的に有用な応答予測因子の探索は、多数の非応答者、同意しない情報提供者、および少量の覚醒剤が使用されたときに誰もが改善された注意のいくつかの控えめな効果を持つことができるという事実によって動機づけられます。応答の予測変数に関する公表された研究には、ADHDサブタイプ、人口統計、併存疾患、遺伝子変数、評価尺度のスコア、神経心理学的検査結果、およびEEG/ERP変数4343、44、45、4644,45,46が含まれる。私たちの2016出版物47は、薬物反応を予測するためにERPを適用した研究を要約しています。
これまでの研究では、cued ビジュアル GO/NOGO タスク (アテンションテストデータ、EEG スペクトル、および ERP) の d データを分析しています。ある研究では、副作用の予測に大きく寄与する3つの変数を発見しました。これらの変数を、臨床的に意味のある42と考えられる指標と組み合わせた。臨床効果に関する研究では、同じ方法を適用し、予測指標も臨床的に有用であると考えられた48.1回投与の覚醒剤が投薬応答者(R)および非応答者(非RE)に及ぼす影響は、第3の研究47で調査された。試験手順は2回完了し、最初の検査は投薬なしで、2回目の試験は試験投与を受けた1時間後に完了した。4週間の投薬試験後の評価尺度とインタビューに基づいて、患者はレールまたは非REに分類された。私たちの焦点は、認知ERPと注意テストのスコアの変化でした。P3 NOGO成分に対する効果は、2つのグループで有意に異なり、大きな効果サイズ(d = 1.76)であることがわかりました。コンポーネント振幅の有意な増加は、Rでは見られなかったが、非REでは見られなかった。2つのテストに基づく応答の予測は、テスト1のみに基づく予測と比較して改善された。
最新の研究では、臨床的利益の予測と副作用の予測用の2つのグローバル指数を開発しました。上述のとおり、比較されたグループ間で有意に判別される変数を、控えめな効果サイズまたは大きな効果サイズと組み合わせました。各変数は効果サイズに応じて重み付けした。3 つの WinEEG ドメインすべてから変数を調べました: EEG スペクトル, ERP と動作.次の変数を組み合わせました: 検定 1: P3NOGO振幅とテタ/アルファ比;テスト2と検定1の違い:省略誤差、反応時間変動、不測の負の変動(CNV)およびP3NOGO振幅。グローバルスケールの効果サイズはd = 1.86でした。精度は0.92でした。副作用の予測は、4つの変数に基づいていました: テスト 1: RT, テスト 2: ノベルティ成分, アルファピーク周波数, 反応時間の変化 (テスト 2 - テスト 1).グローバルスケールdは1.08で、精度は0.7849でした。
いくつかの予備的な結果 進行中の研究では、9-12歳の61人のADHD患者のグループと67歳に一致した健康コントロール(HC)のグループを比較します。最終的な統計分析は今のところ完了していません。WinEEG 評価から得られた予備的な結果を以下に示します。
行動的には、ADHDグループは、健全なコントロール(HC)群(13.7%対4.8%)と比較して、統計的に(p<0.001で)より多くの省略エラーを持つ不注意パターンを示した統計的に高い(p<0.001)反応時間(151 ms対125ミリ秒)の変動性で表現される注意失効パターンを伴う。
2つのグループ間でERP波形を比較した主な結果を図5と図6に示します。図5は、ADHD群における積極的認知制御の機能障害の相関を示す。HC群と比較して、ADHD群では、プロアクティブ認知制御(P3キュー波およびCNV波)の2つの指標が減少する。図6は、ADHD群における反応性認知制御の機能不全の相関を示す。反応性認知制御の2つの指標(N2 NOGOおよびP3 NOGO)は、HC群と比較してADHD群において減少する。
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60710/60710fig5.jpg"> 図5:ADHDおよび健康制御(HC)群におけるプロアクティブ認知制御における総平均ERP波パターン(a)および対応するマップ(b)(a) ADHD群のP3(緑色の線)とHC群(赤線)およびそれらの差(ADHD-HC)波(青線)で測定されたERP。曲線の下にある青い垂直バーは、その差の統計的有意性のレベルを示します(小さなバー - p<0.05、中央のバー - p<0.01、大きなバー - p<0.001)。矢印は、古典的な波を示しています - P3キューとCNV(不測の負の変動)。(b) 2 つのグループの P3 および CNV 波の振幅の最大値をマップします。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60710/60710fig5large.jpg" target="_blank">この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60710/60710fig6.jpg"> 図6:ADHDおよび健康制御(HC)群における反応性認知制御におけるグランド平均ERP波パターン(a)および対応するマップ(b)(a) FzおよびCz ADHDグループ(緑色の線)とHCグループ(赤線)とそれらの差(ADHD-HC)波(青線)で測定されたERP。曲線の下にある青い垂直バーは、その差の統計的有意性のレベルを示します(小さなバー - p<0.05、中央のバー - p<0.01、大きなバー - p<0.001)。矢印は、古典的な波を示します - N2 NOGOとP3 NOGO。(b) 2 つのグループの N2 NOGO 波と P3 NOGO 波の振幅の最大値をマップします。<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60710/60710fig6large.jpg" target="_blank">この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。</a>
1つは、ADHDグループが認知制御の複数の操作の低機能を示す見ることができるように。これらの操作は、異なる時間枠と異なる空間位置で発生します。特定の患者は、個々の障害の原因とその修正方法を示す1つの低機能しか有しないかもしれない。
臨床的意義 ADHDなどの異種診断のために臨床的に有用なバイオマーカーを計算するには、ADHDとコントロールの間で大きく異なるいくつかの変数を組み合わせる必要があります。インデックスの効果サイズ (d) はd = .8 より大きい値にする必要があります。重要な次のステップは、ADHDが臨床コントロールと比較されたときにこのインデックスを適用することです.

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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

脳機能法は脳機能障害のバイオマーカーを抽出するために適用されます。焦点は、キュード GO/NOGO タスクに記録されたマルチチャネル・イベント関連の電位 (ERP) に焦点を当てています。非脳アーチファクトは補正され、ERPは標準データと比較されます。例は、ADHD診断および投薬反応の予測のためのバイオマーカーに関連する。

脳機能障害のバイオマーカーを抽出するためのイベント関連電位(ERP)および他の脳科学ベースの方法:小児注意欠陥/多動性障害(ADHD)の例

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

脳科学スペクトルとイベント関連の可能性を比較すると、ERPSをデータベースと比較することで、脳機能に関する重要な情報を提供することができます。これらの技術の利点は、非侵襲的で手頃な価格であり、多数の科学的研究に関連できることです。これらの技術を実証することは、約2年間私たちのクリニックで技術者として働いてきた心理学の候補者マリア・ダニエルセンです。対応する EEG データ ファイルを作成するには、ソフトウェアで [ファイルと新規作成] をクリックします。件名のカードが画面に表示されます。すべての適切な情報を記入した後、被験者の頭部の鼻のイニオン距離を測定する。前頭極電極の中心は、この距離の10%を鼻の上の水平線に落とす必要があります。耳たぶに皮膚準備ゲルを塗布し、耳の電極カップに導電性電極ゲルを充填します。耳の電極を取り付け、前頭極の電極を前頭極の中央に置いて、頭に左右対称にキャップを置きます。キャップを可能な限り引き下げて頭の近くに固定し、ウエストバンドを胸の周りに置きます。キャップに接続されたプッシュボタンをこのバンドに留め、テスト中にキャップと電極が動かないようにし、キャップケーブルとイヤーケーブルをアンプに接続します。次に、インピーダンスアイコンのWinEEGメニューコントロールをクリックし、シリンジをゲルで塗りつぶします。すべての電極の穴を埋めるために、注射器を使用してください。黒い円が黄色の場合、インピーダンスは大丈夫です。20個の穴のすべてが黄色で、個々の穴の色差が小さい場合、装置は準備ができています。機器が適切に配置されたら、開始ボタンをクリックしてEEG監視を開始し、テストに約1時間かかることを被験者に通知します。被験者に目を閉じた状態で快適な椅子でリラックスしてもらい、赤い円をクリックしてEEGを取得します。次をクリックした後、目を閉じて登録を開始します。3分後に一時停止をクリックし、リラックスしながら、彼らの前の画面を見ながら、彼らの目を開くように被験者に依頼します。次に、赤い円をクリックして登録を続行します。さらに 3 分後に、[停止して保存] をクリックします。EEGの記録を開始する前に、件名に右手のボタンスイッチを押したままにして、タスクメニューを開いてください。サブジェクトの前にあるセカンダリ コンピューターで [VCPT] を選択します。1 秒後に最初の画像の後に 2 番目の画像が続き、3 秒後に新しいペアが同じパターンに従って表示されることを件名に通知します。被験者に、2匹の動物が同一であるAAの組み合わせが出現するたびに、できるだけ早くマウスボタンをクリックするように指示する。AP、PP、またはAHの組み合わせでマウスボタンを押さないために、件名に指示します。被験者に、PHの組み合わせでランダムな音を無視するように指示します。指示を伝えた後、Enter キーを押して、Go/nogo タスクの件名をトレーニングするために、約 2 ~ 5 分間タスクを実行します。トレーニングタスクの最後に、スレーブモードに切り替えるオプションを選択します。実験を開始するには、メインコンピュータの記録メニューから「EEG取得」オプションを選択します。録音メニューで、刺激プレゼンテーションプログラムを選択します。刺激表示プログラムオプションが強調表示されます。[VCPT] を選択し、セカンダリ コンピュータで刺激プレゼンテーションを開始します。400 回の試用版がすべて完了したら、登録を終了する前に一時停止、停止、保存をプッシュします。データから目の動きのアーティファクトを削除するには、フラグメントの先頭にあるタイムバーを左クリックして目的のEEGフラグメントを選択し、フラグメントの終点にあるタイムバーを右クリックします。フラグメント全体が黄色で強調表示されます。個々のスペクトルとイベント関連の電位をHBI参照データベースと比較できるようにするには、独立した成分分析方法を選択し、目のまばたきと水平眼球の動きに関連する地形を選択します。次に、[OK] をクリックして選択を受け入れ、分析メニューからマークアーティファクトプロシージャを実装します。EEGスペクトルを計算するには、分析メニューで目を閉じたり開いたりして、目的のEEGスペクトルと断片を選択して[OK]をクリックします。次に、分析メニューで比較を選択して、個々のスペクトルをデータベースと比較します。イベント関連の電位を計算するには、共通の平均モンタージュで EEG VCPT ファイルを選択し、解析メニューから [計算 ERP] をクリックします。[OK] をクリックします。ERP 計算のパラメータを表すウィンドウが表示されます。グラフの上にある 4 つの小さなウィンドウから、1 つ、2 つ、3 つ、および 4 つのラベルが付いたものから、1 つのウィンドウで対象のコンポーネントを選択し、他のウィンドウで none オプションを選択します。右の垂直メニューで、対象の時間間隔を選択します。イベント関連の電位の波をマップするには、選択した時間を任意のグラフの x 軸に沿って右クリックします。次に、マップの追加を解放して選択します。対応するマップはページの下部に表示されます。省略数、手数料、平均反動時間、およびリアルタイム変動を表示するには、イベント関連の電位ウィンドウを右クリックし、グループ情報を選択します。A-A行は、省略エラー、反応時間および反応時間の変動の数を示しています。a-p NoGO 行はコミッション エラーの数を示します。[解析] で[比較]を選択します。次に、件名のファイルと比較ファイルを右ウィンドウで選択し、[OK]をクリックします。イベント関連の可能性を参照データベースと比較するには、分析メニューから結果の比較を選択し、サブジェクトのファイルと HBI データベースを選択します。次に、対象のタイム ポイントとチャネルを右クリックして、参照からの偏差の有意水準を取得します。イベント関連の潜在的な差異を評価するグループを選択するには、矢印をクリックします。参照イベント関連の可能性については、2 つをクリックします。違いを確認するには、3 をクリックします。アクティブなグループ 4 の場合は、[なし] を選択します。対象の時間間隔を定義するには、間隔と期間をミリ秒単位で入力します。次に、目的のタイム ポイントとチャネルにカーソルを置き、右クリックしてマップの追加を選択します。参照からの逸脱を示すマップが表示されます。比較のために、HBIデータベースの代わりに他のファイルを選択できます。ここで、代表的なADHD群における積極的認知制御の機能障害のイベント関連電位が示されている。この分析では、ADHD群の健康対照群と比較して、積極的認知制御の2つの指標が減少した。この図では、ADHD群における反応性認知制御の機能不全の事象関連電位相関が観察され得る。反応性認知制御の2つの指標はまた、健康な対照群と比較してADHD被験者で減少した。高品質の登録を確保するには、筋肉や動きのアーティファクトをできるだけ最小限に抑えます。タスクと WinEEG コンピュータ間の安全な接続は重要です。これらの方法は、仮説を生み出す全臨床検査の一部であるが、臨床面接、健康診断、神経心理学的検査または観察のような方法を置き換えることはできません。

Research

JoVE Journal

Neuroscience

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

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急性<em&gt;インビボ</em&gt;麻酔ラットにおけるHyperdirect経路からの局所場ポテンシャルとマルチユニット活性の電気生理学的記録

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