न्यूरोइमेजिंग शोधकर्ताओं आम तौर पर दोहराया प्रयोगात्मक परीक्षण के पार मतलब गतिविधि के रूप में मस्तिष्क की प्रतिक्रिया पर विचार करें और "शोर" के रूप में समय के साथ संकेत परिवर्तनशीलता उपेक्षा. हालांकि, यह है कि शोर में संकेत है कि वहाँ स्पष्ट होता जा रहा है. इस लेख के समय क्षेत्र में मस्तिष्क संकेत परिवर्तनशीलता बढ़ाता के लिए multiscale एन्ट्रापी के उपन्यास विधि का वर्णन करता है.
मानव न्यूरोइमेजिंग डेटा पर विचार करते हैं, तो संकेत परिवर्तनशीलता के एक प्रशंसा हम मस्तिष्क संकेत के बारे में सोचने के तरीके में एक मौलिक नवाचार का प्रतिनिधित्व करता है. आमतौर पर, शोधकर्ताओं ने दोहराया प्रयोगात्मक परीक्षण के पार मतलब के रूप में मस्तिष्क की प्रतिक्रिया का प्रतिनिधित्व करते हैं और "शोर" के रूप में समय के साथ संकेत उतार चढ़ाव उपेक्षा. हालांकि, यह मस्तिष्क संकेत परिवर्तनशीलता तंत्रिका नेटवर्क गतिशीलता के बारे में सार्थक कार्यात्मक जानकारी बता देते हैं कि स्पष्ट होता जा रहा है. इस अनुच्छेद के मस्तिष्क संकेत परिवर्तनशीलता बढ़ाता के लिए multiscale एन्ट्रापी (एमएसई) के उपन्यास विधि का वर्णन करता है. यह timescale निर्भरता और डेटा में रैखिक और nonlinear गतिशीलता के प्रति संवेदनशीलता दिखाता है क्योंकि एमएसई तंत्रिका नेटवर्क गतिशीलता का विशेष रूप से जानकारीपूर्ण किया जा सकता है.
न्यूरोइमेजिंग हाल के अग्रिमों में नाटकीय रूप से मस्तिष्क समारोह के बारे में हमारी समझ को बढ़ाया है. हालांकि, न्यूरोइमेजिंग डेटा के आवेदनों में से कई वे वास्तविक समय में प्रकट रूप में संज्ञानात्मक संचालन पर बल से स्थिर राज्यों में बल्कि मस्तिष्क के दृश्य को सुदृढ़ करने के लिए करते हैं. नतीजतन, छोटे दिमाग के नेटवर्क के समय अंतरिक्ष की संरचना के बारे में और कैसे एकाधिक timescales के पार spatiotemporal पैटर्न में परिवर्तन के अनुक्रम एक विशिष्ट संज्ञानात्मक आपरेशन के लिए योगदान जाना जाता है. वर्तमान लेख multiscale एन्ट्रापी (एमएसई) 5, एकाधिक timescales के पार एक कार्यात्मक मस्तिष्क नेटवर्क संवाद में कैसे अलग तंत्रिका जनरेटर के बारे में जानकारी उपलब्ध कराने के द्वारा विशिष्ट अनुभूति आपरेशन अंतर्निहित spatiotemporal पैटर्न की जटिलता की जांच करती है कि डेटा न्यूरोइमेजिंग के लिए एक नई विश्लेषणात्मक उपकरण का वर्णन करता है.
सूचना सिद्धांत से व्युत्पन्न, गणित 7,16 के एक आवेदन शाखा, एमएसई मूल थाइलेक्ट्रोकार्डियोग्राम 4 की जटिलता की जांच के लिए बनाया गया है ly. सिद्धांत रूप में, एमएसई किसी भी समय श्रृंखला की जटिलता का विश्लेषण करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, प्राथमिक अपेक्षित संकेत समय श्रृंखला निरंतर समय की कम से कम 50 डेटा बिंदु शामिल हैं. हालांकि, timescale निर्भरता और डेटा में रैखिक और nonlinear गतिशीलता के प्रति संवेदनशीलता तंत्रिका नेटवर्क गतिशीलता का विशेष रूप से जानकारीपूर्ण MSE कर सकते हैं.
यहाँ, हम डेटा 9,12 न्यूरोइमेजिंग विद्युतमस्तिष्कलेख (ईईजी) को एमएसई के आवेदन पर ध्यान केंद्रित. ईईजी सिर पर रखा जाता है कि इलेक्ट्रोड neocortex 1 में न्यूरॉन्स की आबादी के postsynaptic प्रतिक्रियाओं पर कब्जा जिससे एक noninvasive न्यूरोइमेजिंग तकनीक है. उच्च अस्थायी समाधान के साथ, ईईजी आसानी ठेठ अधिग्रहण प्रोटोकॉल बदलने के बिना एमएसई की अपेक्षित समय श्रृंखला लंबाई से मिलता है. ईईजी डेटा को एमएसई के आवेदन की उपयोगिता पर जोर देना है, हम और अधिक परंपरागत दृष्टिकोण भंडार के साथ इस उपन्यास विधि की तुलनाघटना से संबंधित संभावित और वर्णक्रमीय शक्ति uding. एक साथ इस्तेमाल किया, विश्लेषण के इन पूरक तरीकों अनुभूति को जन्म दे कि तंत्रिका नेटवर्क के संचालन में और अधिक जानकारी के लिए नेतृत्व कर सकते हैं कि डेटा की एक अधिक पूर्ण विवरण प्रदान करते हैं.
वर्तमान अनुच्छेद के लक्ष्य यह ईईजी न्यूरोइमेजिंग डेटा पर लागू होता है के रूप में multiscale एन्ट्रापी की एक वैचारिक और methodological विवरण (एमएसई) प्रदान किया गया. ईईजी उच्च अस्थायी समाधान के साथ तंत्रिका नेटवर्क गतिविधि उपाय है कि एक शक्तिशाली गैर इनवेसिव न्यूरोइमेजिंग तकनीक है. ईईजी संकेत जिसका सामूहिक प्रतिक्रियाओं विभिन्न उत्तेजक और निरोधात्मक रैत्रांत कनेक्शन द्वारा संशोधित कर रहे हैं प्रांतस्था में पिरामिड कोशिकाओं की आबादी के बाद synaptic गतिविधि को दर्शाता है. तदनुसार, ईईजी डेटा का विश्लेषण और प्रत्येक विधि के डेटा का एक अनूठा पहलू निकालता करने के लिए कई तरीके हैं.
घटना से संबंधित संभावित (ईआरपी) विश्लेषण और वर्णक्रमीय शक्ति विश्लेषण: हम विश्लेषण के दो आम तरीकों पर चर्चा की. ईआरपी विश्लेषण एक असतत घटना की शुरुआत के लिए चरण बंद है कि ईईजी संकेत में तुल्यकालिक neuronal गतिविधि कब्जा. ERPs कल्पना की जांच के लिए इस आंकड़े को आदर्श बनाने, विशिष्ट अवधारणात्मक, मोटर, या संज्ञानात्मक संचालन को प्रतिबिंबितific प्रसंस्करण चरणों. स्पेक्ट्रल शक्ति विश्लेषण ईईजी संकेत करने के लिए एक विशेष आवृत्ति के रिश्तेदार योगदान quantifies. विभिन्न उत्तेजक और निरोधात्मक प्रतिक्रिया छोरों चढ़ना करने के लिए एक विशेष आवृत्ति 1,3 पर neuronal आबादी की गतिविधि बातचीत. अलग मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच इस तरह के synchrony व्यापक तंत्रिका नेटवर्क भर में सूचना के बंधन को बढ़ावा देने के लिए सोचा है. एक विशेष आवृत्ति सीमा के भीतर सत्ता और समारोह 3 की एक विशिष्ट भावनात्मक या संज्ञानात्मक राज्य के बीच कड़ी का समर्थन एक समृद्ध साहित्य है.
ईईजी विश्लेषण जब यह तंत्रिका नेटवर्क गैर रेखीय गतिशीलता के साथ जटिल प्रणालियों रहे हैं कि मन में रखने के लिए भी महत्वपूर्ण है. इस तरह की जटिलता व्यर्थ पृष्ठभूमि शोर का परिणाम नहीं हैं कि अनियमित दोलनों के रूप में ईईजी संकेत में परिलक्षित होता है. तुल्यकालिक oscillatory गतिविधि की तरह, विभिन्न उत्तेजक और निरोधात्मक रैत्रांत छोरों के बीच बातचीत क्षणिक फ्लू के कारणसमय पर 6 मस्तिष्क संकेत में ctuations. इस तरह के यात्रियों के अंतर्निहित नेटवर्क की स्वतंत्रता या जटिलता की डिग्री का अनुमान किया जा सकता है कि नेटवर्क सूक्ष्म के बीच संक्रमण या bifurcations प्रतिबिंबित करने के लिए विश्वास कर रहे हैं, समय के साथ संकेत के आयाम पैटर्न में अधिक से अधिक परिवर्तनशीलता एक अधिक जटिल प्रणाली 5 का संकेत है. एमएसई है जबकि गंभीर, ईआरपी या वर्णक्रमीय शक्ति का विश्लेषण करती है, इस तरह के अनियमित गतिविधि के प्रति संवेदनशील नहीं हैं. इसके अलावा, नेटवर्क जटिलता का एक सूचकांक बस मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच क्षणिक और गतिशील आवर्तक बातचीत करने के लिए अंधा इस तरह के एक तरीके के रूप में सक्रिय मस्तिष्क क्षेत्रों की संख्या है की गणना के द्वारा प्राप्त नहीं किया जा सकता है.
विश्लेषण न्यूरोइमेजिंग के लिए पूरक तरीकों अंतर्निहित तंत्रिका गतिविधि की एक पूरी तस्वीर बनाने के लिए गठबंधन. ऐसे ईआरपी और वर्णक्रमीय शक्ति के रूप में न्यूरोइमेजिंग डेटा, के अधिक परंपरागत अनुप्रयोगों से परिणामों की व्याख्या एमएस तरह जटिलता के उपायों द्वारा संवर्धित कर रहे हैंई; एमएसई एक विशिष्ट संज्ञानात्मक आपरेशन के लिए योगदान देता है कि कई timescales भर में मस्तिष्क गतिविधि के spatiotemporal पैटर्न में परिवर्तन के अनुक्रम कब्जा करने के लिए एक तरीका प्रदान करता है. नए और मौजूदा डेटा सेट को एमएसई लागू करना अनुभूति तंत्रिका नेटवर्क गतिशीलता से उभर कैसे में आगे अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है.
The authors have nothing to disclose.
Name of Reagent/Material | Company | Catalogue Number | Comments |
EEG | BioSemi |