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.는 공개할 것이 없습니다. Kropotov J.D.는 WinEEG 프로그램이 개발된 시기와 장소에서 상트페테르부르크인 인간 뇌 연구소의 실험실 책임자였습니다. 그는 시스템에 경제적 이익이 없습니다.

정신과에서 진단은 관찰 된 행동을 기반으로합니다. 대부분의 경우 지정된 수의 증상을 6 개월 이상 다른 설정에서 관찰해야합니다. 진단 과정의 중요한 부분은 체세포 병인을 배제하는 것입니다. 또한, 다른 정신 진단을 고려해야합니다. 종종 관심의 증상은 다른 진단 범주의 일부가 될 수 있습니다. 몇몇 현상이 그밖 무질서와 겹치는 경우에, 임상의는 이 두 번째 무질서가 comorbid 또는 감별 진단인지 결정해야 합니다.
사용 가능한 임상 도구는 진단 인터뷰, 등급 척도, 의료 및 발달 역사, 심리 테스트 및 직접 관찰입니다. 이러한 방법의 대부분은 매우 주관적이다; 제보자뿐만 아니라 전문가의 영향을 많이 받습니다. 학부모와 교사의 등급 척도는 일반적으로 매우 겸손한 상관 관계를 보여줍니다 (r = 0.3 - 0.5).
대표적인 결과에서, 우리는 ADHD에 있는 근본적인 기계장치가 아마 환자에서 환자에게 다르다는 것을 주장합니다. (언어) 이해의 부족, 자기 동기 부여 문제, 외부 산만에 대한 민감성 등은 모두 부주의의 증상으로 이어질 수 있습니다. 이 백서에 기술된 EEG 기반 방법은 이러한 과제 중 일부를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 주관적인 해석의 문제는 없다. 설명 된 ERP 방법은 작업 메모리 같은 기본 심리적 작업을 공개 하는 것 같다, 작업 억제, 모니터링, 응답 준비, 등. 특정 뇌 구조를 포함 하 여. 이 기계장치에 있는 적자는 특정 진단 범주에 국한되지 않습니다. 우리는 미래에, 치료 (약물, 신경 피드백, 인지 훈련, tDCS, ...) 이러한 인지 및 / 또는 정서적 작업과 그들의 기본 뇌 메커니즘에 초점을 맞출 것이라고 생각하지 현재 의 진단 범주에.
진단의 목적은 최상의 치료를 결정하는 것입니다. 치료의 효과 평가 하기 위해, 자기 보고 및 관찰 개선은 물론 결정적이다. 이러한 보고서는 어느 정도 위약 효과 나타낼 수 있습니다., 그러나, ERP 구성 요소의 예를 들어 변경에 반영 하는 기본 뇌 기능 장애의 (부분) 정상화에 의해 지원 되어야 한다. 치료 효과의 주관적이 고 객관적인 측정의이 조합은 클리닉 및 연구에서 중요 한.
위에서 언급 한 것과 같은 이유로 동일한 진단을받은 사람들이 종종 동일한 치료에 반응하지 않는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 개인화된 의학에서 진단은 개별 적인 환자를 위한 제일 처리를 정확하게 찾아내기 위하여 반응 예측의 경험적 기지를 둔 측정으로 보충됩니다. 이 논문에서 우리는 소아 ADHD에서 흥분 제 약물 반응의 예측에 우리의 연구를 설명 했습니다. 항우울제약물에 대한 긍정적인 반응의 신뢰할 수 있는 예측 변수를 찾는 것은 적정 기간과 마찬가지로 반응을 평가하는 데 필요한 시간이 길기 때문에 아마도 더욱 중요합니다. 이 논문에 기술된 절차는 우울증에 있는 약물 효력의 예측에 진행중인 EEG 및 ERP 기지를 둔 연구에 기여할 수 있었습니다53.
기재된 EEG 기지를 둔 방법은 비침범성 및 적당한, 연구 뿐만 아니라 임상 업무를 위해 잘 적당합니다.

2008년, NIMH에 의해 시작된, 연구 도메인 기준 (RDoC) 프로젝트1은 정신 장애의 이해를 위한 생물학적으로 유효한 틀을 찾아기 위하여 간행되었습니다. 2013년, 미국 식품의약국(FDA)은 6세에서 17세까지의 환자에서 ADHD를 평가하는 데 도움을 주기 위해 ADHD의 첫 EEG 기반 바이오마커를 승인했습니다. 신경 정신과 뇌파 기반 평가 원조 (NEBA) 시스템은 15-20 분 동안 EEG를 기록합니다. 그것은 일반적으로 개발 어린이보다 ADHD와 어린이와 청소년에서 더 높은 것으로 발견 세타 / 베타 비율의 계산을 기반으로2. 최근 간행물은이 비율이 모든 ADHD를 캡처하지 않는 것을 발견3.
임상 신경 과학에 있는 간행물의 다수는 손상한 인식 통제가 ADHD, 정신 분열증, 불경기 및 강박관박 증4,,5를포함하여 많은 정신 장애의 일반적인 특징을 나타낸다는 것을 보여줍니다. 이론적으로 인지 제어는 사람들이 목표와 맥락에 유연하게 적응할 수 있도록 하는 가상의 작업으로 구성됩니다. 인지 제어, 사전 및 사후 제어의 두 가지 범주는6. 우리의 주요 초점은 인지 제어의 반응 모드에. 사전 인지 제어에는 작업 기억(즉, 감각 및 운동 이벤트를 초 동안 유지)이 포함됩니다. 반응성 인지 제어는 모니터링,충돌7,8,및 작용 억제의 검출을 포함한다(검토용9,,10참조).
GO/NOGO 패러다임은 인지 제어11,,12,,13,,14,,15에민감합니다. GO 자극은 정수리 뇌 영역에서 긍정적 인 변동을 유도. (P3 GO)를 참조하십시오. 전방 분포된 양성 N2 및 P3 NOGO 파는 NOGO 자극에 의해 유도되며, 충돌 및 작용 억제의 검출과 연관된다16,,17,,18,,19. N2 파는 작용 억제의 지표로 이해되었지만, 업데이트된 연구는 N2 파가 드문 GO 자극 및충돌(20)의검출과 연관되어 있음을 보여준다. 행동 억제는 정면 중앙 사이트에서 P3 NOGO 파에 연결됩니다.
N2/P3 이분법이 올바르지 않을 수 있습니다. ERP 파도, 특히 인지 제어를 나타내는 사람들은 위치와 시간14,,21에서겹칠 수있는 여러 소스의 합계라는 견해에 의해 의문을 제기했습니다.
ERP 파의 근원을 분산시키기 위해, 블라인드 소스 분리의 여러 가지 방법이15,,22,,23,,24로사용되어 왔다. 인간 두뇌 연구소에서 연구에서, 상트 페테르부르크, N2d NOGO 파도 분해 되었습니다. 숨겨진 구성 요소가 검색되었습니다. 이러한 구성 요소는 뚜렷한 논문과 기능적 의미를 가졌습니다. 그 중 하나만이 충돌14,,15,,25,,26의탐지와 관련이 있었습니다. ADHD의 대부분의 성인 연구에서, P3 NOGO는 일치하는 건강한 대조군27,,28,,29,30,,,31,,32에비해 작다.
GO/NOGO 패러다임의 ERP를 분석할 때 인지 제어 작업 중에 일어나는 뇌 수술은 N2/P3 이분헌에 의해 정확하게 설명되지 않는 것으로 보입니다14,,15. ERP 파파에서 숨겨진 구성 요소를 분산시키는 것을 목표로 하는 몇 가지 접근 법이 사용되었습니다(검토용21참조). 일부 연구는 정신 분열증 환자(29)및 ADHD33,34성인과같은 환자 그룹에서 ERP에 대한 독립적 인 성분 분석 (ICA)을 사용하여 진단없이 대조군에서 환자를 차별하려고 시도했습니다.
(Yeredor, 2010,25 p.75)에서 ERP에 대한 새로운 방법이 제안되고 조정됩니다. 교차 분산 행렬의 공동 대각선화 절차에 따라 블라인드 소스 분리 의 방법입니다. CUED GO/NOGO 패러다임에서 이 방법을 적용하는 이러한 잠재 성분의 기능적 의미를 연구하기 위해, 인간 뇌 연구소의 연구는 최근26을구현하였다. 본 연구에서 는 작업 억제 작업 및 충돌 감지 작업이 큐드 GO/NOGO 작업의 수정에 의해 독립적으로 조작되었다. 충돌 감지를 반영하는 것으로 생각되는 숨겨진 구성 요소가 발견되었습니다. N2와 같은 반응및 정면 지형은 이성분(35)을특징으로 한다. 준비된 행동의 억제를 요구하는 예심에서 중앙 지형 및 P3 같이 반응이 보였습니다.
이 간행물에서 보고된 연구 결과는 전통적인 ERP 방법을 이용했습니다. ICA의 적용, 또는 교차 분산매트릭스(25)의 조인트 대각선화의 절차는 지금까지 수행되지 않았다. 일반적으로, 다른 방법에 따라 결과 서로 동의, 하지만 잠재 구성 요소를 발견 하기 위한 방법은 더 순전히 별개의 신경 심리적 기능과 관련 된 것 같다. 이 백서의 목적은 WinEEG 방법에 대한 자세한 설명을 제공하는 것입니다. 초점은 ERPs에, 그러나 GO/NOGO 태스크에서 EEG 스펙트럼 및 행동 데이터는 또한 WinEEG 방법을 설명하기 위하여 기술된 연구 결과에 포함됩니다.

<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 와 같은 신경 정신과 진단 인터뷰 같은 주관적인 방법에 따라, 등급 척도 및 관찰. 더 많은 두뇌 기반 보충교재에 대 한 필요가 있다. 각성제 약물은 ADHD에 대 한 가장 일반적인 치료. 임상적으로 유용한 반응 예측변수는 지금까지 보고되지 않았다. 이 논문의 목적은 뇌 기능 장애에 대한 잠재적인 바이오마커를 추출하기 위해 적용하는 EEG 기반 방법을 설명하는 것입니다. 예는 소아 ADHD에 대한 바이오마커, 약물 반응의 예측과 관련이 있다. 주요 강조는 이벤트 관련 잠재력 (ERP)에 있습니다.
19 채널 EEG는 3 분 눈 열린 작업, 3 분 눈 폐쇄 작업, 그리고 20 분 cued 시각적 GO / NOGO 작업 (VCPT) 동안 기록됩니다. ERP는 이 작업 중에 기록됩니다. ERP 프로토콜의 목표는 환자 그룹과 건강한 대조군을 현저하게 구별하는 가정된 뇌 기능 장애의 바이오마커를 추출하는 것입니다. 프로토콜에는 표준 조건 및 아티팩트 보정 중에 기록이 포함됩니다. ERP 웨이브를 사용하거나 잠재 구성 요소로 변환할 수 있습니다. 환자 그룹의 구성 요소는 대조군과 비교하여, 비교될 때 상대적으로 높은 효과 크기를 보이는 성분을 공감한다. 환자의 하위 그룹은 구성 요소의 공간에서 클러스터 분석에 기초하여 선택된다. 치료 절차 (약물, tDCS 또는 신경 피드백 프로토콜과 같은)가 적용 될 수 있으며 하위 그룹에서의 치료와 관련된 구성 요소의 변화가 관찰되어 임상 권장 사항의 기초를 형성합니다.
설명된 방법은 87명의 소아 ADHD 환자를 대상으로 한 연구에서 적용되었습니다. 약물 반응의 지수는 크고 임상적으로 의미 있는 효과크기(d = 1.84)를 가진 응답자와 비응답자 사이에서 현저하게 구별되었다. ADHD 어린이와 일치하는 대조군을 비교하는 지속적인 연구에서, 몇몇 변수는 환자와 통제 사이 현저하게 구별합니다. 글로벌 인덱스는 d = .8을 초과합니다. 여기서 설명된 뇌파 기반 방법은 임상적으로 의미가 있을 수 있다.

소아 ADHD에서 약물 반응의 예측 ADHD는 일반적인 신경 정신과 어린 시절 장애36. 그것은 과잉 행동과 충동성의 증상을 동반 한 부주의의 증상을 특징으로합니다. 학교, 가정 및 여가 환경에서 장애가 일반적입니다. 학교 나이 든 아이들에서는, 추정된 보급은 5%에서 7%입니다. 혼모바이드는 일반적입니다. 메틸페니데이트(MPH) 또는 덱스트로암페타민(DEX)에 기초한 각성제를 사용한 치료법이 널리 사용된다. 흥분 제 약물의 긍정적인 효과 (쉼 없는 감소, 과잉 행동 및 충 동성 및 향상 된 관심) 보고 70% 환자의. MPH를 기반으로 약물에서 DEX로 전환하는 것은 80 %37,38로긍정적 인 효과를 증가시킬 수 있습니다. 정면-striatal 회로 각성제에 의해 활성화 될 것 같다39.
임상적으로 의미 있는 약물 반응의 일반적으로 허용된 정의는 없습니다. 평가 척도를 적용, 약물에 점수와 기준 점수를 비교, 가장 일반적으로 사용되는 방법입니다. 일부 연구에서는, 25% 또는 50% 점수의 감소 응답의 정의로 사용 됩니다. 다른 연구에서는, 인구 평균 을 초과하지 않는 점수는40,,41. 임상적으로, 모든 관련 가능한 데이터에 근거한 전반적인 결정이 이용됩니다. 식욕 부진, 불면증, 과민성 증가, 또는 불안등의 부작용을 평가하는 것이 중요하며,37,,42.
등급 척도의 사용은 여러 가지 이유로 비판될 수 있습니다. 교사와 학부모 점수 사이의 작은 상관 관계 (0.30-0.50)는 여러 연구에서 보고됩니다48. 응답의 임상적으로 유용한 예측 변수에 대 한 검색은 많은 수의 비 응답자에 의해 동기를 부여, 동의 하지 않는 제보자, 그리고 모든 사람들이 각성제의 작은 복용량을 사용 하는 경우 향상 된 주의의 몇 가지 겸손 한 효과 가질 수 있는 사실. 응답의 예측변수에 대한 발표된 연구는 ADHD 아류형, 인구통계학적 특성, comorbid 장애, 유전자 변수, 등급 척도점수, 신경심리학적 검사 결과 및 EEG/ERP 변수43,,44,,45,,46을포함한다. 우리의 2016 간행물47는 약물 반응을 예측하기 위하여 ERP를 적용한 연구 결과를 요약합니다.
이전 연구에서는 cued 시각적 GO/NOGO 작업(즉, 주의력 테스트 데이터, EEG 스펙트럼 및 ERP)의 d 데이터를 분석합니다. 한 연구에서는 부작용 예측에 크게 기여하는 3가지 변수를 발견했습니다. 이들 변수는 임상적으로 의미 있는42로간주된 지수로 결합되었다. 임상 효과에 대한 연구에서, 동일한 방법을 적용하여, 예측 지수는 또한 임상적으로 유용한 것으로 간주되었다48. 약물 반응자에 자극 제 약물의 단일 복용량의 효과 (REs) 그리고 비 응답자 (비-REs) 세 번째 연구에서 조사 되었다47. 시험 절차는 두 번 완료되었다, 약물없이 첫 번째 테스트, 두 번째 테스트는 시험 용량을받은 후 한 시간. 4 주 약물 시험 후 평가 척도 및 인터뷰에 따라, 환자는 REs 또는 비 REs로 분류 되었다. 우리의 초점은 인지 ERP및 주의력 시험 점수의 변화에 있었습니다. 우리는 P3 NOGO 성분에 대한 효과가 큰 효과 크기(d = 1.76)와 함께 두 그룹에서 크게 다르다는 것을 발견했습니다. 구성 요소 진폭의 현저한 증가는 REs에서 보였지만 비 REs에서는 볼 수 없었습니다.
우리의 최신 연구 결과에서는, 우리는 임상 이득의 예측을 위한 1개 및 부작용의 예측을 위한 1개의 글로벌 색인을 개발했습니다. 위에서 설명한 바와 같이 우리는 적당한 또는 큰 효과 크기와 비교 된 그룹 사이에 크게 구별 변수를 결합. 각 변수는 효과 크기에 따라 가중치를 적용하였습니다. 우리는 세 가지 WinEEG 도메인모두의 변수를 검사했습니다: EEG 스펙트럼, ERP 및 동작. 다음 변수가 결합되었다: 테스트 1: P3NOGO 진폭 및 세타/알파 비율; 테스트 2와 테스트 1의 차이: 누락 오류, 반응 시간 변동성, 우발적 인 음의 변화 (CNV) 및 P3NOGO 진폭. 전역 눈금의 효과 크기는 d = 1.86이었습니다. 정확도는 0.92였습니다. 부작용의 예측은 4가지 변수를 기반으로 하였다: 테스트 1: RT, 테스트 2: 신규성 성분, 알파 피크 주파수, 및 반응 시간 변화(테스트 2 - 테스트 1). 글로벌 스케일 d는 1.08이고 정확도는 0.7849였습니다.
일부 예비 결과 진행 중인 연구에서는 9-12세의 ADHD 환자 61명과 67세 연령대의 건강한 대조군(HC)을 비교합니다. 최종 통계 분석은 지금까지 완료되지 않았습니다. 아래에서 WinEEG 평가에서 얻은 예비 결과를 발표하고 있습니다.
행동적으로, ADHD 그룹은 건강한 대조군(HC) 그룹(13.7% 대 4.8%)에 비해 통계적으로(p&0.001) 더 많은 누락 오차를 가진 부주의 패턴을 보였다. 통계적으로 더 높은 (p&0.001) 반응 시간 (151 ms 대 125 ms)의 가변성으로 표현 된 주의 경과 패턴과 함께.
두 그룹 간의 ERP 파형을 비교하는 주요 결과는 그림 5 및 도 6에나와 있습니다. 그림 5는 ERP가 ADHD 그룹에서 사전 인지 조절 기능 장애의 상관 관계를 보여줍니다. 사전 인지 제어의 두 인덱스 (P3 큐 파와 CNV 파) HC 그룹에 비해 ADHD 그룹에서 감소. 그림 6은 ERP가 ADHD 그룹에서 반응성 인지 조절 기능 장애의 상관 관계를 보여줍니다. 반응성 인지 제어의 두 인덱스 (N2 NOGO 및 P3 NOGO) HC 그룹에 비해 ADHD 그룹에서 감소.
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60710/60710fig5.jpg"> 도 5: ADHD 및 건강한 대조군(HC) 그룹에서 의 전형적 인지 제어에서 의한 대평균 ERP 파 패턴(a) 및 해당 맵(b). (a)ADHD 군(녹색선)과 HC군(레드라인)에서 P3로 측정된 ERP와 이들의 차이(ADHD-HC) 웨이브(파란색 선)를 측정하였다. 곡선 아래의 파란색 세로 막대는 차이의 통계적 유의 수준을 나타냅니다(작은 막대 - p&0.05, 중간 막대 - p&0.01, 큰 막대 - p&0.001). 화살표는 고전적인 파도를 나타냅니다 - P3 큐 및 CNV (우발적 인 음의 변화). (b)두 그룹에 대한 P3 및 CNV 파도의 최대 진폭에 지도. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60710/60710fig5large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60710/60710fig6.jpg"> 도 6: ADHD 및 건강한 대조군(HC) 그룹에서 반응성 인지 조절에서의 그랜드 평균 ERP 파 패턴(a) 및 해당 맵(b). (a)ErPs는 Fz 및 Cz ADHD 군(녹색 선) 및 HC 군(빨간색 선)과 이들의 차이(ADHD-HC) 웨이브(파란색 선)에서 측정하였다. 곡선 아래의 파란색 세로 막대는 차이의 통계적 유의수준을 나타냅니다(작은 막대 - p&0.05, 중간 막대 - p&0.01, 큰 막대 - p&0.001). N2 NOGO 및 P3 NOGO - 화살표는 고전적인 파도를 나타냅니다. (b)두 그룹에 대한 N2 NOGO 및 P3 NOGO 파도의 진폭의 최대지도. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60710/60710fig6large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
하나는 ADHD 그룹을 볼 수 있듯이 인지 제어의 여러 작업의 저 기능 표시. 이러한 작업은 서로 다른 시간 창과 다른 공간 위치에서 발생합니다. 특정 환자는 개별 무질서의 근원 및 그것의 보정의 쪽을 나타내는 단지 1개의 hypo 기능있을 지도 모릅니다.
임상적 중요성 ADHD와 같은 이종 진단을 위해 임상적으로 유용한 바이오마커를 계산하려면 ADHD와 대조군 간에 크게 다른 몇 가지 변수를 결합해야 합니다. 인덱스의 효과크기(d)는 d = .8 이상이어야 합니다. ADHD가 임상 통제와 비교될 때 중요한 다음 단계는 이 색인을 적용하는 것입니다.

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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

뇌파 방법은 뇌 기능 장애의 바이오 마커추출에 적용된다. 초점은 큐드 GO/NOGO 작업에 기록된 다중 채널 이벤트 관련 잠재력(ERP)에 있습니다. 비뇌 아티팩트는 수정되고 ERP는 규범 데이터와 비교됩니다. 예는 ADHD 진단 및 약물 반응의 예측에 대 한 바이오 마커에 관한.

이벤트 관련 잠재력 (ERPs) 및 뇌 기능 장애의 바이오 마커를 추출 하기위한 다른 EEG 기반 방법: 소아 주의력 결핍/과잉 행동 장애에서 예 (ADHD)

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

EEG 스펙트럼 및 이벤트 관련 잠재력을 비교하면 ERPS가 데이터베이스와 비교하여 뇌 기능에 대한 중요한 정보를 제공할 수 있습니다. 이러한 기술의 장점은 비침습적, 저렴, 그리고 과학 연구의 큰 숫자에 관련 될 수 있다는 것입니다. 이러한 기술을 시연하는 것은 마리아 다니엘슨(Maria Danielsen)이 될 것이며, 심리학 후보자로 약 2년 동안 우리 클리닉에서 기술자로 일했습니다.해당 EEG 데이터 파일을 만들려면 소프트웨어에서 파일 및 새 파일을 클릭합니다. 피사체의 카드가 화면에 나타납니다. 모든 적절한 정보를 작성한 후 피사체의 머리에 있는 nasion-inion 거리를 측정합니다.전두엽 극 전극의 중심은 나침보다 이 거리의 10%의 수평 선에 떨어져야 합니다. 귓불에 피부 준비 젤을 바르고 전도성 전극 젤로 이어 전극 컵을 채웁니다. 귀 전극을 부착하고 정면 극의 중앙에 배치 된 전두엽 극 전극으로 머리에 대칭적으로 캡을 배치합니다.캡을 가능한 한 아래로 당겨 머리에 가깝게 고정하고 허리띠를 가슴 주위에 놓습니다. 캡에 연결된 푸시 버튼을 이 대역에 고정하여 테스트 중에 캡과 전극이 움직이지 않도록 하고 캡 케이블 및 이어 케이블을 증폭기에 연결합니다. 다음으로 임피던스 아이콘의 WinEEG 메뉴 컨트롤을 클릭하고 주사기를 젤로 채웁니다.주사기를 사용하여 모든 전극 구멍을 채웁니다. 검은 원이 노란색일 때 임피던스는 괜찮습니다. 20개의 구멍이 모두 노란색으로 되어 있고 개별 구멍 간의 색상 차이가 작을 때 장비가 준비됩니다.장비가 제대로 배치되면 시작 버튼을 클릭하여 EEG 모니터링을 시작하고 피사체에 테스트가 약 1시간이 걸릴 것임을 알립니다. 피사체에게 눈을 감고 편안한 의자에서 휴식을 취하고 빨간색 원을 클릭하여 EEG를 획득하도록 요청하십시오. 다음을 클릭한 후 눈을 감고 등록을 시작합니다.3분 후 잠시 멈추고 피사체에게 눈을 뜨게 하고, 휴식을 취하고 앞의 화면을 보세요. 그런 다음 빨간색 원을 클릭하여 등록을 계속합니다. 3분 후 중지를 클릭하고 저장합니다.EEG 레코딩을 시작하기 전에 피사체가 오른손에 버튼 스위치를 잡고 작업 메뉴를 엽니다. 피사체 앞의 보조 컴퓨터에서 VCPT를 선택합니다. 피사체에 사진이 첫 번째 그림이 1초 후에 두 번째 그림이 잇따르고 3초 후에 동일한 패턴에 따라 새 쌍이 나타날 것임을 알려줍니다.두 동물이 동일한 AA 조합이 나타날 때마다 피사체에 가능한 한 빨리 마우스 버튼을 클릭하도록 지시합니다. AP, PP 또는 AH 조합에서 마우스 버튼을 누르지 않도록 피사체에 지시합니다. PH 조합의 임의의 사운드를 무시하도록 피사체에 알립니다.지침을 전달한 후 Enter를 눌러 약 2~5분 동안 작업을 실행하여 이동/nogo 작업에 대한 주제를 훈련시다. 교육 작업이 끝나면 슬레이브 모드 옵션으로 스위치를 선택합니다. 실험을 시작하려면 주 컴퓨터의 레코딩 메뉴에서 EEG 획득 옵션을 선택합니다.녹음 메뉴에서 자극 프리젠 테이션 프로그램을 선택합니다. 자극 프리젠 테이션 프로그램 옵션이 강조 표시됩니다. VCPT를 선택하고 보조 컴퓨터에서 자극 프레젠테이션을 시작합니다.400개의 모든 시험이 완료되면 등록을 종료하기 전에 일시 중지, 중지 및 저장을 푸시합니다. 데이터에서 눈 이동 아티팩트를 제거하려면 조각의 시작 부분에 있는 시간 막대를 왼쪽 단추로 클릭하여 관심의 EEG 조각을 선택하고 조각 끝에 있는 시간 막대를 마우스 오른쪽 단추로 클릭합니다. 전체 조각이 노란색으로 강조 표시됩니다.HBI 참조 데이터베이스와 개별 스펙트럼 및 이벤트 관련 잠재력을 비교할 수 있도록 하려면 독립적인 구성 요소 분석 방법을 선택하고 눈 깜박임 및 수평 눈 움직임과 관련된 토포그래피를 선택합니다. 그런 다음 확인을 클릭하여 선택을 수락하고 분석 메뉴에서 마크 아티팩트 절차를 구현합니다. EEG 스펙트럼을 계산하려면 분석 메뉴에서 열린 눈이나 눈을 선택하여 EEG 스펙트럼과 관심 있는 조각을 선택하고 확인을 클릭합니다. 그런 다음 분석 메뉴에서 비교를 선택하여 개별 스펙트럼을 데이터베이스와 비교합니다.이벤트 관련 잠재 고객을 계산하려면 일반적인 평균 몽타주에서 EEG VCPT 파일을 선택하고 분석 메뉴에서 계산 ERP를 클릭합니다. 확인을 클릭합니다. ERP 계산의 매개 변수를 묘사하는 창이 나타납니다. 그래프 위에 있는 네 개의 작은 창에서 하나, 2, 3 및 4개의 레이블이 지정된 경우 한 창에 대한 관심 있는 구성 요소와 다른 창의 없음 옵션을 선택합니다.오른쪽 세로 메뉴에서 관심 있는 시간 간격을 선택합니다. 이벤트 관련 잠재 고객을 위해 웨이브를 매핑하려면 그래프의 x축을 따라 선택한 시간에 마우스 오른쪽 단추를 클릭합니다. 그런 다음 맵을 해제하고 선택합니다.해당 맵이 페이지 하단에 표시됩니다. 누락 횟수, 커미션, A-a GO에 대한 평균 반응 시간 및 실시간 가변성을 보려면 이벤트 관련 잠재 기능 창에서 마우스 오른쪽 단추를 클릭하고 그룹 정보를 선택합니다. a-a-GO 라인은 누락 오류, 반응 시간 및 반응 시간 변동성의 수를 나타낸다.A-p NoGO 라인은 커미션 오류 수를 표시합니다. 분석에서 비교를 선택합니다. 그런 다음 오른쪽 창에서 피사체의 파일과 비교 파일을 선택하고 확인을 클릭합니다. 이벤트 관련 잠재 잠재력을 참조 데이터베이스와 비교하려면 분석 메뉴에서 결과 비교를 선택하고 주체파일 및 HBI 데이터베이스를 선택합니다.그런 다음 관심 의 시점과 채널에서 마우스 오른쪽 단추를 클릭하여 참조에서 편차의 유의 수준을 얻습니다. 이벤트 관련 잠재적 차이를 평가하기 위한 그룹을 선택하려면 화살표를 하나씩 클릭합니다. 이벤트 관련 잠재 고객을 보려면 두 가지를 클릭합니다.차이를 보려면 세 가지를 클릭합니다. 활성 그룹 4의 경우 없음을 선택하지 않습니다. 관심 시간 간격을 정의하려면 시간 간격과 밀리초 의 기간을 입력합니다.그런 다음 커서를 시점과 관심 채널에 배치하고 마우스 오른쪽 단추를 클릭하여 맵 추가를 선택합니다. 참조에서 편차를 나타내는 맵이 표시됩니다. HBI 데이터베이스 대신 다른 파일을 선택하여 비교할 수 있습니다.여기에서, 대표적인 ADHD 단에 있는 능동적인 인지 통제의 기능 장애의 이벤트 관련 잠재적인 상관관계가 표시됩니다. 사전 인지 조절의 두 지수는이 분석에 있는 건강한 대조군에 비해 ADHD 단에서 감소되었습니다. 이 그림에서, 이벤트 관련 잠재적 잠재적 인 ADHD 그룹에서 반응 인지 제어의 기능 장애의 상관 관계를 관찰 할 수 있습니다.반응성 인지 조절의 2개의 지수는 또한 건강한 통제 단에 비교된 ADHD 과목에서 감소되었습니다. 고품질 등록을 확보하려면 근육과 운동 유물을 최대한 최소화하십시오. 작업과 WinEEG 컴퓨터 간의 보안 연결이 중요합니다.이 방법은 가설을 생성하기위한 총 임상 검사의 일부이지만, 임상 인터뷰, 건강 검진, 신경 심리학 검사 또는 관찰과 같은 방법을 대체 할 수 없습니다.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

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

High Density Event-related Potential  Data Acquisition in Cognitive Neuroscience

고밀도 이벤트 관련인지 신경 과학 잠재적인 데이터 수집

Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is currently the standard method of evaluating brain function in the field of Cognitive Neuroscience, in part ...

연구

신경과학

Combining Computer Game-Based Behavioural Experiments With High-Density EEG and Infrared Gaze Tracking

결합 컴퓨터 게임 기반 고밀도 뇌파와 적외선 가즈 추적 Behavioural 실험

Experimental paradigms are valuable insofar as the timing and other parameters of their stimuli are well specified and controlled, and insofar as they ...

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

동시 멕 / EEG와 해부학적인 몸의 구조 제약 최소 - 표준 견적을 사용하여 매핑 두피 역학 : 청각주의 예

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

이벤트 관련 후보, 분광 및 멀티 스케일 엔트로피 : EEG 신경 영상 데이터의 응용

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

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마우스 급성 뇌 조각의 Neuroblast 마이그레이션의 생체 내 출생 일렉트로 및 시간 경과 영상

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

fMRI를 유도 경 두개 자기 자극하는 동안 기록 된 EEG 데이터에서 시각 유발 전위를 추출

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

구강 안면 피부 스트레치 자극에서 체성 감각 이벤트 관련 우수

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

새로운 방식으로 맛보기 코딩 공부하기

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

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심각한<em&gt; In Vivo</em&gt; 마취 된 래트에서의 Hyperdirect 경로로부터의 국소 장 전위 및 다중 단위 활성의 전기 생리 학적 기록

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

찾을 효과의 자극에 대 한 처리 이벤트 관련 뇌 전위의 가까운 다른 사람을 어떻게 때 Hyperscanning 파트너

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 ...