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. no tiene nada que revelar. Kropotov J.D. fue el jefe del laboratorio en el Instituto del Cerebro Humano, San Petersburgo, cuando y donde se desarrolló el programa WinEEG. No tiene intereses económicos en el sistema.

Los diagnósticos en psiquiatría se basan en el comportamiento observado. En la mayoría de los casos, se debe observar un número especificado de síntomas en diferentes configuraciones durante 6 meses o más. Una parte importante del proceso de diagnóstico es excluir la etiología somática. Además, se deben considerar otros diagnósticos psiquiátricos. Muy a menudo los síntomas de interés pueden ser parte de otra categoría de diagnóstico. Si varios síntomas se superponen con otros trastornos, el médico debe decidir si este segundo trastorno es un diagnóstico comorbilidad o diferencial.
Las herramientas clínicas disponibles son entrevistas diagnósticas, escalas de calificación, historia médica y de desarrollo, pruebas psicológicas y observaciones directas. La mayoría de estos métodos son bastante subjetivos; fuertemente influenciado por el informante, así como por el profesional. Las escalas de calificación de los padres y profesores suelen mostrar correlaciones bastante modestas (r - 0,3 - 0,5).
En los resultados representativos, argumentamos que los mecanismos subyacentes en el TDAH probablemente difieren de un paciente a otro. La falta de comprensión (del lenguaje), los problemas con la automotivación, la sensibilidad a los distractores externos, etc. pueden conducir a síntomas de falta de atención. Los métodos basados en EEG descritos en este documento pueden ayudar a resolver algunos de estos desafíos. El problema de las interpretaciones subjetivas está ausente. Los métodos ERP descritos parecen revelar operaciones psicológicas subyacentes como memoria de trabajo, inhibición de la acción, monitoreo, preparación de respuesta, etc. que involucran estructuras cerebrales específicas. Los déficits en estos mecanismos no se limitan a categorías de diagnóstico específicas. Creemos que en el futuro, el tratamiento (medicación, neurofeedback, entrenamiento cognitivo, tDCS, ...) se centrará en tales operaciones cognitivas y /o emocionales y sus mecanismos cerebrales subyacentes y no en las categorías de diagnóstico actuales.
Un propósito de un diagnóstico es determinar los mejores tratamientos. Para evaluar los efectos del tratamiento, las mejoras autoinformadas y observadas son, por supuesto, decisivas. Tales informes pueden en cierto grado representar efectos placebo, sin embargo, y deben ser apoyados por (parcial) normalización de las disfunciones cerebrales subyacentes reflejadas en, por ejemplo, cambios en los componentes de ERP. Esta combinación de medidas subjetivas y objetivas de efectos del tratamiento son importantes tanto en la clínica como en la investigación.
Por razones como las mencionadas anteriormente, no es de extrañar que las personas con los mismos diagnósticos a menudo no respondan a los mismos tratamientos médicos. En la medicina personalizada los diagnósticos se complementan con medidas empíricamente basadas de predicción de respuesta para identificar el mejor tratamiento para el paciente individual. En este artículo hemos descrito nuestra investigación sobre la predicción de la respuesta de medicamentos estimulantes en el TDAH pediátrico. Encontrar predictores fiables de respuesta positiva a los medicamentos antidepresivos es quizás aún más importante, ya que el tiempo necesario para evaluar las respuestas es largo, al igual que el período de valoración. Los procedimientos descritos en este documento podrían contribuir a la investigación en curso basada en EEG y ERP sobre la predicción de los efectos de los medicamentos enla depresión 53.
Los métodos basados en EEG descritos son no invasivos y asequibles, y son adecuados para la investigación, así como para el trabajo clínico.

En 2008, iniciado por NIMH, se publicó el proyecto1 de los Criterios de Dominio de Investigación (RDoC), con el objetivo de encontrar un marco biológicamente válido para la comprensión de los trastornos mentales. En 2013, la Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA, por sus siglas en japonés) aprobó el primer biomarcador del TDAH basado en EEG para ayudar a evaluar el TDAH en pacientes de 6 a 17 años de edad. El Sistema de Ayuda De Evaluación Basada en EEG Neuropsiquiátrico (NEBA, por sus siglas en) registra el EEG durante 15-20 min. Se basa en el cálculo de la relación theta/beta que se encuentra para ser más alto en niños y adolescentes con TDAH que en niños típicamente en desarrollo2. Publicaciones recientes encuentran que esta proporción no captura todo el TDAH3.
Un gran número de publicaciones en neurociencia clínica demuestran que el deterioro del control cognitivo representa una característica común de muchos trastornos psiquiátricos incluyendo TDAH, esquizofrenia, depresión, y TOC4,5. Teóricamente, el control cognitivo consiste en operaciones hipotéticas que permiten a las personas ajustarse flexiblemente a los objetivos y contextos. Se han descrito dos categorías diferentes de control cognitivo, control proactivo y reactivo6. Nuestro enfoque principal está en el modo reactivo del control cognitivo. El control cognitivo proactivo incluye memoria de trabajo (es decir, mantener eventos sensoriales y motores durante segundos). El control cognitivo reactivo incluye la monitorización, la detección del conflicto7,8,y la inhibición de la acción (para revisión ver9,10).
El paradigma GO/NOGO es sensible al control cognitivo11,12,13,14,15. Los estímulos GO causan fluctuaciones positivas de las áreas del cerebro parietal. (P3 GO). Las ondas positivas N2 y P3 NOGO distribuidas anteriormente, provocadas por los estímulos de NOGO, están asociadas con la detección de conflictos e inhibición de la acción16,,17,,18,19. La onda N2 se ha entendido como un indicador de inhibición de la acción, pero la investigación actualizada muestra que la onda N2 está asociada con estímulos GO poco frecuentes y la detección del conflicto20. La inhibición de la acción está vinculada a la onda P3 NOGO en los sitios frontal-central.
La dicotomía N2/P3 puede no ser correcta. Se ha cuestionado por la opinión de que las ondas ERP, en particular las que representan el control cognitivo, son sumas de varias fuentes que pueden superponerse en las ubicaciones y el tiempo14,21.
Para desenredar las fuentes de ondas ERP, se han utilizado varios métodos de separación de fuentes ciegas15,,22,,23,,24. En estudios en el Instituto del Cerebro Humano, San Petersburgo, la ola N2d NOGO ha sido descompuesta. Se detectaron componentes ocultos. Estos componentes tenían topografías y significados funcionales distintos. Sólo uno de ellos se asoció con la detección de conflicto14,,15,,25,26. En la mayoría de los estudios de adultos de TDAH, P3 NOGO es más pequeño en comparación con los controles saludables emparejados27,28,29,30,31,32.
Las operaciones cerebrales que tienen lugar durante las tareas de control cognitivo no parecen explicarse correctamente por la dicotomía N2/P3 cuando se analizan los ERP en paradigmas GO/NOGO14,15. Se han utilizado varios enfoques con el objetivo de desenredar componentes ocultos de las ondas ERP (para revisión véase21). Algunos estudios han utilizado análisis de componentes independientes (ICA) para ERPs en grupos de pacientes como pacientes con esquizofrenia29,y adultos con TDAH33,34, tratando de discriminar a los pacientes de los controles sin diagnósticos.
En (Yeredor, 2010,25 p.75), se sugiere y adapta un nuevo método para los ERP. Es un método de separación de fuentes ciegas, basado en un procedimiento de diagonalización conjunta de matrices de varianza cruzada. Para estudiar los significados funcionales de estos componentes latentes aplicando este método en el paradigma GO/NOGO, recientemente se implementó un estudio del Instituto del Cerebro Humano26. En este estudio, las operaciones de inhibición de la acción y las operaciones de detección de conflictos fueron manipuladas de forma independiente mediante modificaciones de la tarea GO/NOGO. Se encontró un componente oculto, pensado para reflejar la detección de conflictos. Una respuesta similar a la N2 y topografía frontal caracterizó este componente35. En los ensayos que requieren la inhibición de las acciones preparadas se vio una topografía central y una respuesta similar a la de P3.
En esta publicación los estudios reportados han utilizado el método ERP tradicional. Hasta el momento no se ha hecho la aplicación de ICA, o el procedimiento de diagonalización conjunta de matrices de varianza cruzada25 (página 75). En general, los resultados basados en los diferentes métodos coinciden entre sí, pero los métodos para descubrir componentes latentes parecen estar más puramente asociados con distintas funciones neuropsicológicas. El objetivo de este documento es ofrecer una descripción detallada del método WinEEG. El enfoque se centra en los ERPs, pero los espectros de EEG y los datos de comportamiento de la tarea GO/NOGO también se incluyen en los estudios descritos para ilustrar el método 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)

Los diagnósticos neuropsiquiátricos como el TDAH se basan en métodos subjetivos como entrevistas, escalas de calificación y observaciones. Hay una necesidad de más suplementos basados en el cerebro. La medicación estimulante es el tratamiento más común para el TDAH. Hasta ahora no se han notificado predictores de respuesta clínicamente útiles. El objetivo de este artículo es describir los métodos basados en EEG que aplicamos para extraer biomarcadores potenciales para la disfunción cerebral. Los ejemplos se relacionan con biomarcadores para el TDAH pediátrico y la predicción de la respuesta a los medicamentos. El énfasis principal está en los potenciales relacionados con eventos (ERP).
Un EEG de diecinueve canales se graba durante una tarea de 3 minutos abierta a los ojos, una tarea de 3 minutos cerrados con los ojos y una tarea visual GO/NOGO de 20 minutos (VCPT). Los ERP se registran durante esta tarea. El objetivo del protocolo ERP es extraer biomarcadores de disfunciones cerebrales supuestas que diferencian significativamente entre un grupo de pacientes y controles saludables. El protocolo incluye la grabación durante las condiciones estándar y la corrección de artefactos. Las ondas ERP se pueden utilizar o transformar en componentes latentes. Los componentes del grupo de pacientes se comparan con los controles, empatizando componentes que, en comparación, muestran tamaños de efecto relativamente altos. Los subgrupos de los pacientes se seleccionan sobre la base del análisis del cluster en el espacio de los componentes. Se puede aplicar un procedimiento de tratamiento (como medicamentos, tDCS o protocolo de neurofeedback) y se observan los cambios en los componentes relacionados con el tratamiento en los subgrupos, formando la base para las recomendaciones clínicas.
Los métodos descritos se aplicaron en un estudio de 87 pacientes pediátricos con TDAH. El índice de respuesta a los medicamentos discriminaba significativamente entre los respondedores y los que no responden con un tamaño de efecto grande y clínicamente significativo(d a 1,84). En un estudio en curso que compara a los niños con TDAH con controles coincidentes, varias variables discriminan significativamente entre los pacientes y los controles. El índice global superará el valor de d a .8. Los métodos basados en EEG descritos aquí podrían ser clínicamente significativos.

Predicción de la respuesta a los medicamentos en el TDAH pediátrico El TDAH es un trastorno infantil neuropsiquiátrico común36. Se caracteriza por síntomas de falta de atención acompañados de síntomas de hiperactividad e impulsividad. El deterioro en la escuela, el hogar y los entornos de ocio son comunes. En los niños en edad escolar, la prevalencia estimada es del 5% al 7%. Las comorbilidades son comunes. El tratamiento médico, utilizando estimulantes a base de metilfenidato (MPH) o dextroanfetamina (DEX), son ampliamente utilizados. Se han notificado efectos positivos de los medicamentos estimulantes (reducciones en la inquietud, hiperactividad e impulsividad y mejor atención) en el 70% de los pacientes. Cambiar de medicamentos basados en MPH a DEX puede aumentar los efectos positivos a 80%37,38. Los circuitos estriados frontales parecen estar activados por estimulantes39.
No existe una definición generalmente aceptada de una respuesta a medicamentos que sea clínicamente significativa. La aplicación de escalas de calificación, la comparación de las puntuaciones basales con las puntuaciones de los medicamentos, es el método más utilizado. En algunos estudios, se utiliza una reducción del 25% o 50% de las puntuaciones como definición de respuesta. En otros estudios, las puntuaciones no superiores a 1 SD por encima de la media de población se utilizan40,41. Clínicamente, se utiliza una decisión general basada en todos los datos relevantes disponibles. Evaluar los efectos secundarios, como pérdida de apetito, insomnio, aumento de la irritabilidad, o ansiedad, es importante37,42.
El uso de escalas de calificación puede ser criticado por varias razones. En varios estudios 48 se informan pequeñas correlaciones (0,30-0,50) entre los puntajes de los maestros y lospadres. La búsqueda de predictores clínicamente útiles de la respuesta está motivada por un gran número de no respondedores, informantes que no están de acuerdo, y el hecho de que todo el mundo puede tener algunos efectos modestos de atención mejorada cuando se utilizan pequeñas dosis de estimulantes. Las investigaciones publicadas sobre predictores de respuesta incluyen subtipo de TDAH, demografía, trastornos comorbos, variables genéticas, puntuaciones en escalas de calificación, resultados de pruebas neuropsicológicas y variables de EEG/ERP43,,44,,45,,46. Nuestra publicación47 de 2016 resume los estudios que han aplicado ERPs para predecir la respuesta a los medicamentos.
En estudios anteriores, analizamos los datos d de la tarea visual de GO/NOGO (es decir, datos de pruebas de atención, espectros EEG y ERPs). En un estudio, encontramos 3 variables que contribuyen significativamente a la predicción de efectos secundarios. Estas variables se combinaron con un índice que se consideró clínicamente significativo42. En un estudio sobre los efectos clínicos, aplicando los mismos métodos, el índice de predicción también se consideró clínicamente útil48. En un tercer estudio47se investigaron los efectos de una dosis única de medicamentos estimulantes en los respondedores de medicamentos (RE) y en los que no responden (no pertenecientes a las REs). El procedimiento de prueba se completó dos veces, la primera prueba sin medicación y la segunda prueba una hora después de haber recibido una dosis de ensayo. Según las escalas de calificación y las entrevistas después de un ensayo de medicación de 4 semanas, los pacientes fueron clasificados como RE o no RE. Nuestro enfoque se centró en los cambios en los ERPs cognitivos y los puntajes de las pruebas de atención. Encontramos que los efectos en el componente P3 NOGO eran significativamente diferentes en los dos grupos, con un gran tamaño de efecto(d a 1,76). Se ha observado un aumento significativo de la amplitud de los componentes en las RE, pero no en las predicciones no pertenecientes a las REs basadas en dos pruebas en comparación con las predicciones basadas únicamente en la prueba 1.
En nuestro último estudio, desarrollamos dos índices globales, uno para la predicción de ganancias clínicas y otro para la predicción de efectos secundarios. Como se describió anteriormente, combinamos variables que discriminaban significativamente entre grupos comparados con un tamaño de efecto modesto o grande. Cada variable se ponderó de acuerdo con el tamaño del efecto. Examinamos variables de los tres dominios WinEEG: espectros EEG, ERPs y comportamiento. Se combinaron las siguientes variables: Prueba 1: Amplitud P3NOGO y relación theta/alfa; diferencias entre la Prueba 2 y la Prueba 1: Errores de omisión, variabilidad del tiempo de reacción, variación negativa contingente (CNV) y amplitud P3NOGO. El tamaño del efecto de la escala global fue de d a 1,86. La precisión fue de 0,92. La predicción de efectos secundarios se basó en 4 variables: Prueba 1: RT, Prueba 2: componente de novedad, frecuencia de pico alfa y cambios en el tiempo de reacción (Prueba 2 - Prueba 1). La escala global d fue de 1,08 y la precisión fue de 0,7849.
Algunos resultados preliminares En un estudio en curso, comparamos un grupo de 61 pacientes con TDAH de 9 a 12 años de edad y un grupo de 67 controles saludables coincidentes para la edad (HC). Hasta el momento no se han completado los análisis estadísticos finales. A continuación presentamos los resultados preliminares obtenidos de la evaluación de WinEEG.
Conductualmente, el grupo de TDAH mostró un patrón de falta de atención con estadística (a p<0.001) más errores de omisión en comparación con el grupo de controles saludables (HC) (13,7% vs. 4,8%) acompañado de un patrón de lapsos de atención expresado en variabilidad estadísticamente mayor (p<0.001) del tiempo de reacción (151 ms frente a 125 ms).
Los principales resultados de la comparación de formas de onda ERP entre los dos grupos se muestran en la Figura 5 y la Figura 6. La Figura 5 demuestra que el ERP correlaciona de la disfunción del control cognitivo proactivo en el grupo de TDAH. Dos índices de control cognitivo proactivo (onda de cue P3 y onda CNV) se reducen en el grupo de TDAH en comparación con el grupo HC. La Figura 6 demuestra los correlaciones de ERP de la disfunción del control cognitivo reactivo en el grupo de TDAH. Dos índices de control cognitivo reactivo (N2 NOGO y P3 NOGO) se reducen en el grupo de TDAH en comparación con el grupo HC.
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60710/60710fig5.jpg"> Figura 5: Patrones de onda ERP promedio de gran tamaño (a) y los mapas correspondientes (b) en el control cognitivo proactivo en los grupos de TDAH y control saludable (HC). (a) ERPs medidos en P3 en el grupo de TDAH (línea verde) y el grupo HC (línea roja) y su onda de diferencia (ADHD-HC) (línea azul). Las barras verticales azules debajo de las curvas indican el nivel de significancia estadística de la diferencia (barras pequeñas - p<0.05, barras intermedias - p<0.01, barras grandes - p<0.001). Las flechas indican las ondas clásicas - P3 cue y CNV (variación negativa contingente). (b) Mapas en los máximos de amplitudes de ondas P3 y CNV para los dos grupos. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60710/60710fig5large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60710/60710fig6.jpg"> Figura 6: Patrones de ondas ERP promedio general (a) y los mapas correspondientes (b) en el control cognitivo reactivo en los grupos de TDAH y control saludable (HC). (a) ERPs medidos en el grupo fz y Cz ADHD (línea verde) y el grupo HC (línea roja) y su diferencia (ADHD-HC) onda (línea azul). Las barras verticales azules debajo de las curvas indican el nivel de significancia estadística de la diferencia (barras pequeñas - p<0.05, barras medias - p<0.01, barras grandes - p<0.001). Las flechas indican las ondas clásicas - N2 NOGO y P3 NOGO. (b) Mapas en el máximo de amplitudes de n2 NOGO y P3 NOGO ondas para los dos grupos. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60710/60710fig6large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
Como se puede ver, el grupo de TDAH muestra hipo-funcionamiento de múltiples operaciones de control cognitivo. Estas operaciones se producen en diferentes ventanas de tiempo y en diferentes ubicaciones espaciales. Un paciente en particular podría tener sólo un hipo-funcionamiento que indica la fuente del trastorno individual y las formas de su corrección.
Importancia clínica Para calcular un biomarcador clínicamente útil para un diagnóstico heterogéneo como el TDAH, es necesario combinar varias variables que difieren significativamente entre el TDAH y los controles. El tamaño del efecto (d) de un índice debe ser superior a d a .8. Un siguiente paso importante será aplicar este índice cuando el TDAH se compara con los controles clínicos.

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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

Métodos de EEG se aplican para extraer biomarcadores de disfunciones cerebrales. El enfoque se centra en las potencialidades multicanal relacionadas con eventos (ERP) registradas en una tarea GO/NOGO seleccionada. Los artefactos no cerebrales se corrigen y los ERPs se comparan con los datos normativos. Los ejemplos se relacionan con biomarcadores para el diagnóstico del TDAH y la predicción de la respuesta a los medicamentos.

Potenciales relacionados con eventos (ERP) y otros métodos basados en EEG para extraer biomarcadores de la disfunción cerebral: ejemplos de trastorno por déficit de atención pediátrica e hiperactividad (TDAH)

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

Comparando espectros de EEG y potenciales relacionados con eventos, ERPS, con una base de datos puede proporcionar información importante sobre la función cerebral. Las ventajas de estas técnicas son que no son invasivas, asequibles y pueden estar relacionadas con un gran número de estudios científicos. Demostrando estas técnicas estará María Danielsen, una candidata de psicología que ha trabajado como técnico en nuestra clínica durante unos dos años.Para crear un archivo de datos EEG correspondiente, en el software haga clic en Archivo y Nuevo. La tarjeta del sujeto aparecerá en la pantalla. Después de rellenar toda la información apropiada, mida la distancia de nasion-inion en la cabeza del sujeto.El centro de los electrodos de polo frontal debe caer en una línea horizontal 10%de esta distancia por encima de la nasion. Aplique gel de preparación de la piel en los lóbulos de las orejas y llene las copas de los electrodos auditivos con gel de electrodo conductor. Fije los electrodos auditivos y coloque la tapa simétricamente en la cabeza con los electrodos del polo frontal colocados en el centro del polo frontal.Tire de la tapa hacia abajo lo más lejos posible para fijarla cerca de la cabeza y coloque la cintura alrededor del pecho. Fije los botones conectados a la tapa a esta banda para evitar que la tapa y los electrodos se muevan durante las pruebas y conecte el cable de la tapa y los cables auditivos al amplificador. A continuación, haga clic en el icono de impedancia del menú WinEEG y llene la jeringa con gel.Utilice la jeringa para llenar todos los orificios de los electrodos. La impedancia está bien cuando los círculos negros son amarillos. El equipo está listo cuando los 20 agujeros tienen un color amarillo y la diferencia de color entre los agujeros individuales es pequeña.Cuando el equipo se haya colocado correctamente, haga clic en el botón de inicio para iniciar el monitoreo del EEG e informe al sujeto de que la prueba tomará alrededor de una hora. Pida al sujeto que se relaje en la cómoda silla con los ojos cerrados y haga clic en el círculo rojo para adquirir el EEG. Después de hacer clic en Siguiente, seleccione los ojos cerrados para iniciar el registro.Después de tres minutos haga clic en pausar y pedir al sujeto que abra los ojos mientras se relaja y mira la pantalla frente a ellos. A continuación, haga clic en el círculo rojo para continuar con el registro. Después de otros tres minutos, haga clic en detener y guardar.Antes de iniciar una grabación de EEG, haga que el sujeto mantenga pulsado un botón en su mano derecha y abra el menú de tareas. Seleccione VCPT en el equipo secundario delante del sujeto. Informe al sujeto que las imágenes vendrán en pares con la primera imagen seguida por la segunda después de un segundo y que después de tres segundos, un nuevo par aparecerá siguiendo el mismo patrón.Indique al sujeto que haga clic en el botón del ratón lo más rápido posible cada vez que aparezca la combinación AA en la que los dos animales son idénticos. Indique al sujeto que no presione el botón del ratón en las combinaciones AP, PP o AH. Diga al sujeto que ignore los sonidos aleatorios en combinaciones de PH.Después de entregar las instrucciones, pulse Intro para ejecutar la tarea durante unos dos o cinco minutos para entrenar al sujeto en la tarea go/nogo. Al final de la tarea de entrenamiento, seleccione la opción Cambiar al modo esclavo. Para iniciar el experimento, seleccione la opción de adquisición EEG en el menú de grabación del equipo principal.En el menú de grabación, seleccione el programa de presentación de estímulo. Se resaltará la opción del programa de presentación de estímulos. Seleccione VCPT e inicie las presentaciones de estímulos en el equipo secundario.Cuando se hayan completado las 400 pruebas, presione pausar, detener y guardar antes de finalizar el registro. Para eliminar los artefactos de movimiento ocular de los datos, haga clic con el botón izquierdo en la barra de tiempo al principio del fragmento para seleccionar el fragmento de interés del EEG y haga clic con el botón derecho en la barra de tiempo al final del fragmento. Todo el fragmento se resaltará en amarillo.Para permitir la comparación de los espectros individuales y los potenciales relacionados con eventos con la base de datos de referencia de HBI, seleccione el método de análisis de componentes independiente y seleccione las topografías asociadas con los parpadeos oculares y los movimientos oculares horizontales. A continuación, haga clic en Aceptar para aceptar las selecciones e implementar el procedimiento de artefactos de marca desde el menú de análisis. Para calcular los espectros EEG, seleccione los ojos cerrados o los ojos abiertos en el menú de análisis para seleccionar el espectro EEG y el fragmento de interés y haga clic en Aceptar. A continuación, en el menú de análisis, seleccione la comparación para comparar los espectros individuales con la base de datos.Para calcular los potenciales relacionados con eventos, seleccione un archivo VCPT EEG en el montaje medio común y haga clic en Calcular ERP en el menú de análisis. Haga clic en Aceptar. Aparecerá una ventana que representa los parámetros de los cálculos de ERP. Desde las cuatro pequeñas ventanas situadas encima del gráfico etiquetadas uno, dos, tres y cuatro, seleccione el componente de interés en una ventana y la opción none en las otras.En el menú vertical derecho, seleccione el intervalo de tiempo de interés. Para asignar la oleada para potenciales relacionados con eventos, haga clic con el botón derecho en el momento seleccionado a lo largo del eje X de cualquier gráfico. A continuación, suelte y seleccione Agregar mapa.Los mapas correspondientes aparecerán en la parte inferior de la página. Para ver el número de omisiones, comisiones, el tiempo medio de reacción para un GO y la variabilidad en tiempo real, haga clic con el botón derecho en la ventana de potenciales relacionados con eventos y seleccione la información de grupos. La línea a-a GO muestra el número de errores de omisión, el tiempo de reacción y la variabilidad del tiempo de reacción.La línea a-p NoGO muestra el número de errores de comisión. En Análisis, seleccione comparación. A continuación, seleccione el archivo del asunto y el archivo de comparación en la ventana derecha y haga clic en Aceptar. Para comparar los potenciales relacionados con eventos con la base de datos de referencia, seleccione la comparación de resultados en el menú de análisis y seleccione el archivo del asunto y la base de datos HBI.A continuación, haga clic con el botón derecho en el punto de tiempo y el canal de interés para obtener el nivel de significancia de la desviación de la referencia. Para seleccionar grupos para evaluar la diferencia potencial relacionada con eventos, haga clic en la flecha de uno. Para los potenciales relacionados con eventos referenciales, haga clic en dos.Para ver la diferencia, haga clic en tres. Para el grupo activo cuatro, seleccione ninguno. Para definir el intervalo de tiempo de interés, introduzca el intervalo de tiempo y la duración en milisegundos.A continuación, coloque el cursor en el punto de tiempo y el canal de interés y haga clic con el botón derecho para seleccionar Agregar mapa. Se mostrará un mapa que muestra la desviación de la referencia. Se pueden seleccionar otros archivos en lugar de la base de datos HBI para las comparaciones.Aquí, se muestran correlaciones potenciales relacionadas con eventos de disfunción del control cognitivo proactivo en el grupo representativo de TDAH. Dos índices de control cognitivo proactivo se redujeron en el grupo de TDAH en comparación con un grupo de control saludable en este análisis. En esta figura, se pueden observar correlaciones potenciales relacionadas con eventos de disfunción del control cognitivo reactivo en el grupo de TDAH.Dos índices de control cognitivo reactivo también se redujeron en los sujetos de TDAH en comparación con el grupo de control saludable. Para asegurar un registro de alta calidad, minimice los artefactos musculares y de movimiento tanto como sea posible. Una conexión segura entre la tarea y el equipo WinEEG es fundamental.Aunque estos métodos forman parte de un examen clínico total para generar hipótesis, no pueden reemplazar métodos como entrevistas clínicas, exámenes médicos, pruebas neuropsicológicas u observaciones.

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)

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Relacionados con eventos de alta densidad de adquisición de datos posibles en Neurociencia Cognitiva

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Investigación

Neurociencias

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

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

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