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

Ogrim G. har ingenting å avsløre. Kropotov J.D. var leder for laboratoriet ved Institute of the Human Brain, St. Petersburg når og hvor WinEEG-programmet ble utviklet. Han har ingen økonomiske interesser i systemet.

Diagnoser i psykiatrien er basert på observert atferd. I de fleste tilfeller må et bestemt antall symptomer observeres i forskjellige innstillinger i 6 måneder eller mer. En viktig del av diagnoseprosessen er å utelukke somatisk etiologi. I tillegg må andre psykiatriske diagnoser vurderes. Ganske ofte kan symptomene på interesse være en del av en annen diagnostisk kategori. Hvis flere symptomer overlapper med andre lidelser, må klinikeren avgjøre om denne andre lidelsen er en komorbid eller differensialdiagnose.
De kliniske verktøyene som er tilgjengelige er diagnostiske intervjuer, vurderingsskalaer, medisinsk og utviklingshistorie, psykologiske tester og direkte observasjoner. De fleste av disse metodene er ganske subjektive; sterkt påvirket av informanten så vel som den profesjonelle. Rangeringsskalaer fra foreldre og lærere viser vanligvis ganske beskjedne korrelasjoner (r = 0,3 - 0,5).
I de representative resultatene hevder vi at de underliggende mekanismene i ADHD sannsynligvis varierer fra pasient til pasient. Mangel på (språk) forståelse, problemer med selvmotivasjon, følsomhet overfor eksterne distraktorer, etc. kan alle føre til symptomer på uoppmerksomhet. EEG-baserte metoder som er beskrevet i dette papiret, kan bidra til å løse noen av disse utfordringene. Problemet med subjektive tolkninger er fraværende. ERP-metodene som er beskrevet synes å avsløre underliggende psykologiske operasjoner som arbeidsminne, handlingshemming, overvåking, responsforberedelse, etc. som involverer spesifikke hjernestrukturer. Underskudd i disse mekanismene er ikke begrenset til spesifikke diagnostiske kategorier. Vi tror at i fremtiden vil behandling (medisinering, nevrofeedback, kognitiv trening, tDCS, ...) fokusere på slike kognitive og / eller emosjonelle operasjoner og deres underliggende hjernemekanismer og ikke på dagens diagnostiske kategorier.
Et formål med en diagnose er å bestemme de beste behandlingene. For å evaluere effekten av behandlingen, er selvrapporterte og observerte forbedringer selvfølgelig avgjørende. Slike rapporter kan imidlertid til en viss grad representere placeboeffekter, og bør støttes av (delvis) normalisering av underliggende hjernedysfunksjoner som gjenspeiles i for eksempel endringer i ERP-komponenter. Denne kombinasjonen av subjektive og objektive tiltak for behandlingseffekter er viktig både i klinikk og forskning.
Av grunner som de som er nevnt ovenfor, er det ingen overraskelse at personer med de samme diagnosene ofte ikke reagerer på de samme medisinske behandlingene. I personlig medisin diagnostiseres supplert med empirisk baserte tiltak for responsprediksjon for å finne den beste behandlingen for den enkelte pasient. I denne artikkelen har vi beskrevet vår forskning på prediksjon av stimulerende medisinering svar i pediatrisk ADHD. Å finne pålitelige prediktorer av positiv respons på antidepressiv medisinering er kanskje enda viktigere som tiden som trengs for å evaluere svar er lang, som er titreringsperioden. Prosedyrene som er beskrevet i denne artikkelen kan bidra til den pågående EEG og ERP basert forskning på prediksjon av medisinereffekter i depresjon53.
EEG-baserte metoder som er beskrevet er ikke-invasive og rimelige, og godt egnet for forskning så vel som for klinisk arbeid.

I 2008, initiert av NIMH, ble Research Domain Criteria (RDoC) prosjekt1 publisert, med sikte på å finne et biologisk gyldig rammeverk for forståelsen av psykiske lidelser. I 2013 godkjente US Food and Drug Administration (FDA) den første EEG-baserte biomarkøren til ADHD for å bidra til å vurdere ADHD hos pasienter fra 6 til 17 år. Neuropsychiatric EEG-Based Assessment Aid (NEBA) System registrerer EEG i 15-20 min. Den er basert på beregning av theta /beta ratio funnet å være høyere hos barn og ungdom med ADHD enn hos vanligvis utvikle barn2. Nyere publikasjoner finner at dette forholdet ikke fanger opp alle ADHD3.
Et stort antall publikasjoner i klinisk nevrovitenskap viser at nedsatt kognitiv kontroll representerer et vanlig trekk ved mange psykiatriske lidelser, inkludert ADHD, schizofreni, depresjon og OCD4,5. Teoretisk består kognitiv kontroll av hypotetiske operasjoner slik at folk kan justere fleksibelt til mål og kontekster. To forskjellige kategorier av kognitiv kontroll, proaktiv og reaktiv kontroll, har blitt beskrevet6. Vårt primære fokus er på den reaktive modusen for kognitiv kontroll. Proaktiv kognitiv kontroll inkluderer arbeidsminne (dvs. vedlikehold av sensoriske og motoriske hendelser i sekunder). Reaktiv kognitiv kontroll inkluderer overvåking, påvisning av konflikt7,,8og handlinghemming (for gjennomgang se9,10).
GO/NOGO-paradigmet er følsomt for kognitiv kontroll11,,12,13,14,15. GO stimuli fremkaller positive svingninger fra parietal hjerneområder. (P3 GO). De fremre distribuerte positive N2- og P3 NOGO-bølgene, fremkalt av NOGO-stimuli, er forbundet med påvisning av konflikt og virkningshemming16,,17,18,19. N2-bølgen har blitt forstått som en indikator på inhibering av handling, men oppdatert forskning viser at N2-bølgen er forbundet med sjeldne GO stimuli og påvisning av konflikt20. Handlinghemming er knyttet til P3 NOGO-bølgen på frontale-sentrale steder.
N2/P3-dikotomien er kanskje ikke riktig. Det har blitt avhørt av en oppfatning at ERP bølger, spesielt de som representerer kognitiv kontroll, er summer av flere kilder som kan overlappe på steder og tid14,21.
For å disentangle kildene til ERP bølger, flere metoder for blind kildeseparasjon har blitt brukt15,22,23,24. I studier ved Institute of the Human Brain, St. Petersburg, N2d NOGO bølge har blitt dekomponert. Skjulte komponenter ble oppdaget. Disse komponentene hadde forskjellige topografier og funksjonelle betydninger. Bare en av dem var forbundet med påvisning av konflikt14,15,25,26. I de fleste voksne studier av ADHD, P3 NOGO er mindre i forhold til matchet sunne kontroller27,28,29,30,31,32.
Hjerneoperasjonene som finner sted under oppgaver med kognitiv kontroll synes ikke å være riktig forklart av N2 / P3 dikotomi når ERPs i GO / NOGO paradigmer analyseres14,15. Flere tilnærminger som tar sikte på å disentangle skjulte komponenter fra ERP bølger har blitt brukt (for gjennomgang se21). Noen studier har brukt uavhengig komponentanalyse (ICA) for ERPer i pasientgrupper som pasienter med schizofreni29, og voksne med ADHD33,34, forsøker å diskriminere pasienter fra kontroller uten diagnoser.
I (Yeredor, 2010,25 s.75), en ny metode er foreslått og tilpasset for ERPs. Det er en metode for blind kildeseparasjon, basert på en prosedyre for felles diagonalisering av kryssvariansmatriser. For å studere de funksjonelle betydningene av slike latente komponenter som bruker denne metoden i cued GO / NOGO paradigme, ble en studie fra Institute of the Human Brain nylig implementert26. I denne studien ble aksjonshemmingsoperasjonene og konfliktdeteksjonsoperasjonene uavhengig manipulert av modifikasjoner av den cued GO/NOGO-oppgaven. En skjult komponent, antatt å reflektere påvisning av konflikt, ble funnet. En N2-lignende respons og frontal topografi karakteriserte denne komponenten35. I forsøk som krever hemming av forberedte handlinger ble det sett en sentral topografi og P3-lignende respons.
I denne publikasjonen studiene rapportert har brukt den tradisjonelle ERP-metoden. Bruk av ICA, eller prosedyren for felles diagonalisering av kryssvariansmatriser25 (side 75) er så langt ikke gjort. Generelt er resultatene basert på de forskjellige metodene enige med hverandre, men metodene for å oppdage latente komponenter synes å være mer rent forbundet med distinkte nevropsykologiske funksjoner. Målet med dette papiret er å tilby en detaljert beskrivelse av WinEEG-metoden. Fokuset er på ERPs, men EEG spectra og atferdsdata fra GO / NOGO-oppgaven er også inkludert i studiene som er beskrevet for å illustrere WinEEG-metoden.

<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)

Nevropsykiatriske diagnoser som ADHD er basert på subjektive metoder som intervjuer, rangeringsskalaer og observasjoner. Det er behov for mer hjernebaserte kosttilskudd. Stimulerende medisinering er den vanligste behandlingen for ADHD. Klinisk nyttige prediktorer for respons er så langt ikke rapportert. Målet med dette papiret er å beskrive EEG-baserte metoder vi gjelder for å trekke ut potensielle biomarkører for hjernedysfunksjon. Eksempler gjelder biomarkører for pediatrisk ADHD, og prediksjon av medisineringsrespons. Hovedvekten er på Event Related Potentials (ERPs).
En nitten kanal EEG er registrert under en 3 min øyne-åpnet oppgave, en 3 min øyne-lukket oppgave, og en 20 min cued visuell GO / NOGO oppgave (VCPT). ERPs registreres i løpet av denne oppgaven. Målet med ERP-protokollen er å trekke ut biomarkører av antatte hjernedysfunksjoner som skiller seg betydelig mellom en pasientgruppe og sunne kontroller. Protokollen inkluderer opptak under standardforhold og artefaktkorreksjon. ERP bølger kan brukes eller forvandles til latente komponenter. Komponentene i pasientgruppen sammenlignes med kontroller, empatikomponenter som, sammenlignet med, viser relativt høye effektstørrelser. Undergrupper av pasientene velges på grunnlag av klyngeanalysen i komponentenes plass. Behandlingsprosedyre (som medisinering, tDCS eller nevrofeedbackprotokoll) kan brukes, og endringene i komponenter knyttet til behandling i undergruppene observeres, noe som danner grunnlaget for kliniske anbefalinger.
Metodene som ble beskrevet ble brukt i en studie av 87 pediatriske ADHD-pasienter. Indeksen for legemiddelrespons diskriminerte betydelig mellom respondere og ikke-respondere med en stor og klinisk meningsfull effektstørrelse (d = 1,84). I en pågående studie som sammenligner ADHD-barn med matchende kontroller, diskriminerer flere variabler betydelig mellom pasienter og kontroller. Den globale indeksen vil overstige d = 0,8. EEG-baserte metoder som er beskrevet her, kan være klinisk relevante.

Prediksjon av medisinerrespons i pediatrisk ADHD ADHD er en vanlig nevropsykiatrisk barndomsforstyrrelse36. Det er preget av symptomer på uoppmerksomhet ledsaget av symptomer på hyperaktivitet og impulsivitet. Svekkelse i skole-, hjem- og fritidsmiljøer er vanlig. Hos barn i skolealderen er den estimerte prevalensen 5 % til 7 %. Komorbiditeter er vanlige. Medisinsk behandling, ved bruk av sentralstimulerende midler basert på metylfenidat (MPH) eller dekstrometamfetamin (DEX), er mye brukt. Positive effekter av sentralstimulerende medisinering (reduksjoner i rastløshet, hyperaktivitet og impulsivitet og forbedret oppmerksomhet) rapporteres hos 70 % av pasientene. Skifte fra medisiner basert på MPH til DEX kan øke positive effekter til 80%37,38. Frontal-striatal kretser synes å være aktivert av sentralstimulerendemidler 39.
Det er ingen allment akseptert definisjon av en medisineringrespons som er klinisk meningsfylt. Bruk av rangeringsskalaer, sammenligning av baselinescore med score på medisinering, er den mest brukte metoden. I noen studier brukes en 25% eller 50% reduksjon av score som definisjon av respons. I andre studier, score ikke overstiger 1 SD over befolkningen gjennomsnittet brukes40,41. Klinisk brukes en overordnet beslutning basert på alle relevante tilgjengelige data. For å evaluere bivirkninger, som tap av appetitt, søvnløshet, økt irritabilitet, eller angst, er viktig37,42.
Bruken av rangeringsskalaer kan kritiseres av flere grunner. Små korrelasjoner (0,30-0,50) mellom lærer- og foreldrescore rapporteres i flere studier48. Søket etter klinisk nyttige prediktorer for respons er motivert av et stort antall ikke-respondere, informanter som ikke er enige, og det faktum at alle kan ha noen beskjedne effekter av forbedret oppmerksomhet når små doser av sentralstimulerende midler brukes. Publisert forskning på prediktorer av respons inkluderer ADHD undertype, demografi, komorbide lidelser, genvariabler, score på vurderingsskalaer, nevropsykologiske testresultater, og EEG / ERP variabler43,44,45,46. Vår 2016 publikasjon47 oppsummerer studier som har brukt ERPs å forutsi medisiner respons.
I tidligere studier analyserer vi data fra den cued visuelle GO /NOGO-oppgaven (dvs. oppmerksomhetstestdata, EEG-spektra og ERPer). I en studie fant vi 3 variabler som bidro betydelig til prediksjon av bivirkninger. Disse variablene ble kombinert med en indeks som ble ansett som klinisk betydningsfull42. I en studie om kliniske effekter, ved bruk av de samme metodene, ble prediksjonsindeksen også ansett som klinisk nyttig48. Effekten av en enkelt dose sentralstimulerende medisiner på medisineringrespondere (RE) og ikke-respondere (ikke-re) ble undersøkt i en tredje studie47. Testprosedyren ble fullført to ganger, den første testen uten medisinering, og den andre testen en time etter å ha fått en prøvedose. Basert på vurderingsskalaer og intervjuer etter en 4-ukers medisinstudie, ble pasientene klassifisert som RE eller ikke-RE. Vårt fokus var på endringer i kognitive ERPs og oppmerksomhet ser resultater. Vi fant at effektenpå P3 NOGO-komponenten var signifikant forskjellig i de to gruppene, med en stor effektstørrelse (d = 1,76). En betydelig økning av komponentamplituden ble sett i RE, men ikke i ikke-rEs. Spådommer om respons basert på to tester ble forbedret sammenlignet med spådommer basert bare på test 1.
I vår siste studie utviklet vi to globale indekser, en for prediksjon av kliniske gevinster og en for prediksjon av bivirkninger. Som beskrevet ovenfor kombinerte vi variabler som diskriminerte betydelig mellom sammenlignet grupper med en beskjeden eller stor effektstørrelse. Hver variabel ble vektet i henhold til effektstørrelsen. Vi undersøkte variabler fra alle tre WinEEG-domener: EEG spectra, ERPs og atferd. Følgende variabler ble kombinert: Test 1: P3NOGO amplitude og theta/alfa ratio; forskjeller mellom test 2 og test 1: utelatelsesfeil, reaksjonstidsvariabilitet, betinget negativ variasjon (CNV) og P3NOGO amplitude. Effektstørrelsen på den globale skalaen var d = 1,86. Nøyaktigheten var 0,92. Prediksjon av bivirkninger var basert på 4 variabler: Test 1: RT, Test 2: nyhet komponent, alfa toppfrekvens, og reaksjonstid endringer (Test 2 - Test 1). Den globale skalaen d var 1,08 og nøyaktigheten var 0,7849.
Noen foreløpige resultater I en pågående studie sammenligner vi en gruppe på 61 ADHD-pasienter i alderen 9-12 år og en gruppe på 67 alderstilpassede sunne kontroller (HC). De endelige statistiske analysene er så langt ikke fullført. Nedenfor presenterer vi de foreløpige resultatene fra WinEEG vurdering.
Atferdsmessig viste ADHD-gruppen et uoppmerksomhetsmønster med statistisk (ved p<0,001) flere utelatelsesfeil sammenlignet med den sunne kontrollen (HC) gruppen (13,7 % vs. 4,8 %) ledsaget av et oppmerksomhetsbortfall ser tersomt mønster uttrykt i statistisk høyere (p<0,001) variabilitet av reaksjonstid (151 ms vs. 125 ms).
Hovedresultatene for å sammenligne ERP-bølgeformer mellom de to gruppene er vist i figur 5 og figur 6. Figur 5 viser ERP-korrelerer av dysfunksjon av proaktiv kognitiv kontroll i ADHD-gruppen. To indekser med proaktiv kognitiv kontroll (P3 cue wave og CNV bølge) er redusert i ADHD-gruppen i forhold til HC-gruppen. Figur 6 viser ERP-korrelerer av dysfunksjon av reaktiv kognitiv kontroll i ADHD-gruppen. To indekser for reaktiv kognitiv kontroll (N2 NOGO og P3 NOGO) reduseres i ADHD-gruppen sammenlignet med HC-gruppen.
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60710/60710fig5.jpg"> Figur 5: Grand average ERP bølgemønstre (a) og tilsvarende kart (b) i proaktiv kognitiv kontroll i ADHD og sunn kontroll (HC) grupper. (a)ERPer målt ved P3 i ADHD-gruppen (grønn linje) og HC-gruppen (rød linje) og deres forskjell (ADHD-HC) bølge (blå linje). Blå vertikale stolper under kurvene indikerer nivå av statistisk signifikans av forskjellen (små stolper - p<0,05, midtre stolper - p<0,01, store stolper - p<0,001). Pilene indikerer de klassiske bølgene - P3 cue og CNV (betinget negativ variasjon). (b) Kart på maksimum av amplituder av P3- og CNV-bølger for de to gruppene. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60710/60710fig5large.jpg" target="_blank">Vennligst klikk her for å se en større versjon av denne figuren.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60710/60710fig6.jpg"> Figur 6: Grand average ERP bølgemønstre (a) og tilsvarende kart (b) i reaktiv kognitiv kontroll i ADHD og sunn kontroll (HC) grupper. (a)ERPer målt ved Fz og Cz ADHD gruppe (grønn linje) og HC gruppe (rød linje) og deres forskjell (ADHD-HC) bølge (blå linje). Blå vertikale stolper under kurvene indikerer nivået av statistisk signifikans av forskjellen (små stolper - p<0,05, midtre stolper - p<0,01, store stolper - p<0,001). Pilene indikerer de klassiske bølgene - N2 NOGO og P3 NOGO. (b) Kart på maksimumav amplituder av N2 NOGO- og P3 NOGO-bølger for de to gruppene. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60710/60710fig6large.jpg" target="_blank">Vennligst klikk her for å se en større versjon av denne figuren.</a>
Som man kan se ADHD-gruppen viser hypo-funksjon av flere operasjoner av kognitiv kontroll. Disse operasjonene forekommer i forskjellige tidsvinduer og på forskjellige romlige steder. En bestemt pasient kan ha bare én hypo-funksjon som indikerer kilden til den enkelte lidelse og måter å korrigere på.
Klinisk betydning For å beregne en klinisk nyttig biomarkør for en heterogen diagnose som ADHD, må flere variabler som varierer betydelig mellom ADHD og kontroller kombineres. Effektstørrelsen (d) i en indeks bør være over d = 0,8. Et viktig neste skritt vil være å bruke denne indeksen når ADHD sammenlignes med kliniske kontroller.

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

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

EEG-metoder brukes for å trekke ut biomarkører av hjernedysfunksjoner. Fokuset er på flerkanals hendelsesrelaterte potensialer (ERPer) som er registrert i en cued GO/NOGO-oppgave. Ikke-hjerneartefakter korrigeres og ERPer sammenlignes med de normative dataene. Eksempler gjelder biomarkører for ADHD-diagnose og prediksjon av medisineringsrespons.

Hendelsesrelaterte potensialer (ERPer) og andre EEG-baserte metoder for utpakking av biomarkører for hjernedysfunksjon: Eksempler fra pediatrisk oppmerksomhetsunderskudd/hyperaktivitetsforstyrrelse (ADHD)

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

Sammenligning av EEG-spektra og hendelsesrelaterte potensialer, ERPS, med en database kan gi viktig informasjon om hjernefunksjonen. Fordelene med disse teknikkene er at de ikke er invasive, rimelige, og kan forholde seg til et stort antall vitenskapelige studier. Å demonstrere disse teknikkene vil være Maria Danielsen, en psykologikandidat som har jobbet som tekniker på klinikken vår i omtrent to år.Hvis du vil opprette en tilsvarende EEG-datafil, klikker du Fil og ny i programvaren. Motivets kort vises på skjermen. Etter å ha fylt ut all riktig informasjon, mål nasion-inion avstanden på hodet av motivet.Midten av frontstangelektrodene skal falle på en horisontal linje 10% av denne avstanden over nasionen. Påfør hudprepp gel til øreflippene og fyll øreelektrodekoppene med ledende elektrodegel. Fest øreelektrodene og plasser hetten symmetrisk på hodet med frontpolelektrodene plassert i midten av frontpolen.Trekk hetten ned så langt som mulig for å feste den nær hodet og plasser linningen rundt brystet. Fest trykknittknappene som er koblet til hetten til dette båndet for å hindre at hetten og elektrodene beveger seg under testing og koble cap-kabelen og ørekablene til forsterkeren. Deretter klikker du på WinEEG-menykontrollen av impedansikonet og fyller sprøyten med gel.Bruk sprøyten til å fylle alle elektrodehullene. Impedansen er ok når de svarte sirklene er gule. Utstyret er klart når alle 20 hullene har en gul farge og fargeforskjellen mellom individuelle hull er liten.Når utstyret er riktig plassert, klikker du på startknappen for å starte EEG-overvåkingen og informere motivet om at testen vil ta omtrent en time. Be faget om å slappe av i den komfortable stolen med øynene lukket og klikk på den røde sirkelen for å skaffe EEG. Når du har klikket neste, velger du øynene lukket for å starte registreringen.Etter tre minutter klikker du pause og be motivet om å åpne øynene mens du slapper av og ser på skjermen foran dem. Klikk deretter på den røde sirkelen for å fortsette registreringen. Etter ytterligere tre minutter klikker du stopp og lagrer.Før du starter et EEG-opptak, må du ha motivet til å holde en knappebryter i høyre hånd og åpne oppgavemenyen. Velg VCPT på den sekundære datamaskinen foran motivet. Informer motivet om at bilder vil komme på par med det første bildet som etterfølges av det andre etter ett sekund, og at etter tre sekunder vises et nytt par etter samme mønster.Be motivet om å klikke på museknappen så raskt som mulig hver gang AA-kombinasjonen der de to dyrene er identiske, vises. Be motivet om å ikke trykke på museknappen på AP-, PP- eller AH-kombinasjoner. Be faget ignorere de tilfeldige lydene i PH-kombinasjoner.Når du har levert instruksjonene, trykker du Enter for å kjøre oppgaven i omtrent to til fem minutter for å trene emnet på go/nogo-oppgaven. Velg alternativet Bytt til slavemodus på slutten av treningsoppgaven. For å starte eksperimentet velger du alternativet EEG-anskaffelse fra opptaksmenyen på hoveddatamaskinen.Velg stimuluspresentasjonsprogram på opptaksmenyen. Stimuli presentasjonsprogram alternativet vil bli uthevet. Velg VCPT, og start stimulipresentasjonene på den sekundære datamaskinen.Når alle 400 prøveversjoner er fullført, trykker du pause, stopper og lagrer før registreringen avsluttes. Hvis du vil fjerne øyebevegelsesartefakter fra dataene, venstreklikker du på tidslinjen i begynnelsen av fragmentet for å velge EEG-fragmentet av interesse og høyreklikk på tidsperioden på slutten av fragmentet. Hele fragmentet vil bli uthevet i gult.Hvis du vil aktivere sammenligning av de enkelte spektra- og hendelsesrelaterte potensialene med HBI-referansedatabasen, velger du den uavhengige komponentanalysemetoden og velger topografiene knyttet til øyespalter og horisontale øyebevegelser. Klikk deretter OK for å godta valgene og implementere markartefakter prosedyren fra analysemenyen. For å beregne EEG-spektraen, velg øyne lukket eller øynene åpnet i analysemenyen for å velge EEG-spekteret og fragment av interesse og klikk OK. Velg deretter sammenligning i analysemenyen for å sammenligne den enkelte spektra med databasen.Hvis du vil beregne hendelsesrelaterte potensialer, velger du en EEG VCPT-fil i den vanlige gjennomsnittlige montasjen og klikker på databehandlings-ERP fra analysemenyen. Klikk OK. Et vindu som viser parametere for ERP-beregninger, vises. Fra de fire små vinduene over grafen merket en, to, tre og fire, velger du komponenten av interesse i ett vindu og ingen alternativ i de andre.Velg tidsintervallet for interesse i menyen til høyre. Hvis du vil tilordne bølgen for hendelsesrelaterte potensialer, høyreklikker du på det valgte tidspunktet langs x-aksen i en hvilken som helst graf. Slipp deretter og velg Legg til kart.De tilsvarende kartene vises nederst på siden. Hvis du vil vise antall utelatelser, provisjoner, gjennomsnittlig reaksjonstid for a-a GO og variabiliteten i sanntid, høyreklikker du i vinduet eventrelaterte potensialer og velger gruppeinformasjon. A-a GO-linjen viser antall utelatelsesfeil, reaksjonstid og reaksjonstidsvariasjon.a-p NoGO-linjen viser antall provisjonsfeil. Velg sammenligning under analyse. Velg deretter emnets fil og sammenligningsfilen i det høyre vinduet og klikk OK. Hvis du vil sammenligne hendelsesrelaterte potensialer med referansedatabasen, velger du sammenligning av resultater fra analysemenyen og velger emnets fil og HBI-databasen.Høyreklikk deretter på tidspunktet og interessekanalen for å få betydningen av avviket fra referansen. Hvis du vil velge grupper for evaluering av den hendelsesrelaterte potensielle forskjellen, klikker du pilen samtidig. Klikk to for referansehendelsesrelaterte potensialer.Hvis du vil se forskjellen, klikker du tre. Velg ingen for aktiv gruppe fire. Hvis du vil definere tidsintervallet for renter, angir du tidsintervallet fra og varigheten i millisekunder.Plasser deretter markøren på tidspunktet og interessekanalen, og høyreklikk for å velge legg til kart. Et kart som viser avviket fra referansen, vises. Andre filer i stedet for HBI-databasen kan velges for sammenligninger.Her vises hendelsesrelaterte potensielle korrelerer av dysfunksjon av proaktiv kognitiv kontroll i den representative ADHD-gruppen. To indekser for proaktiv kognitiv kontroll ble redusert i ADHD-gruppen sammenlignet med en sunn kontrollgruppe i denne analysen. I dette tallet kan hendelsesrelaterte potensielle korrelater av dysfunksjon av reaktiv kognitiv kontroll i ADHD-gruppen observeres.To indekser for reaktiv kognitiv kontroll ble også redusert hos ADHD-forsøkspersonene sammenlignet med den sunne kontrollgruppen. For å sikre en registrering av høy kvalitet, minimer muskel- og bevegelsesartefakter så mye som mulig. En sikker tilkobling mellom oppgaven og WinEEG-datamaskinen er kritisk.Selv om disse metodene er en del av en total klinisk undersøkelse for å generere hypotese, kan de ikke erstatte metoder som kliniske intervjuer, medisinske undersøkelser, nevropsykologiske tester eller observasjoner.

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

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

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

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

Kartlegging Kortikale Dynamics Bruke Samtidige MEG / EEG og anatomisk begrenset Minimum-norm estimater: en auditiv oppmerksomhet Eksempel

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

Anvendelser av EEG neuroimaging Data: hendelse-relaterte potensialer, Spectral Power, og Multiskala 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 Postnatal Electroporation og Time-lapse Imaging av neuroblast Migration in Mouse Akutt Brain Slices

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

Trekke Visual fremkalt respons fra EEG data registrert Under fMRI-guidet transkranial magnetisk stimulering

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

Somatosensoriske tilstelninger relaterte Potentials fra Orofacial Skin Stretch Stimulering

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

Nye metoder for å studere gustatorisk koding

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

Akutt<em&gt; In vivo</em&gt; Elektrofysiologiske opptak av lokale feltpotensialer og multi-enhet aktivitet fra Hyperdirect-banen i bedøvede rotter

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

Hvordan finne effekter av stimulans behandling hendelsen relaterte hjernen potensialer for nær andre når Hyperscanning partnere

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 ...