ميكروستاتي وتحليل تعقيد أوميغا المخ الدولة يستريح
Summary
توضح هذه المقالة بروتوكول تحليل microstate المخ (EEG) الكامنة واوميغا تعقيد التحليل، وتدابير التخطيط الدماغي اثنين خالية من الإشارة وقيمة للغاية استكشاف الآليات العصبية لاضطرابات الدماغ.
Abstract
هي تعقيد ميكروستاتي والياء هما تدابير خالية من الإشارة المخ (EEG) التي يمكن أن تمثل تعقيدات بيانات التخطيط الدماغي الزماني والمكاني، وقد استخدمت على نطاق واسع للتحقيق أن الآليات العصبية في بعض اضطرابات الدماغ. والهدف من هذه المقالة وصف البروتوكول التي يقوم عليها التخطيط الدماغي microstate أوميغا تعقيد التحليلات وخطوة خطوة. والميزة الرئيسية لهذه التدابير أنها يمكن أن تقضي على المشكلة تعتمد على مرجع الملازمة لتحليل الطيف التقليدية. وباﻹضافة إلى ذلك، تحليل microstate يجعل من حسن استخدام القرار حان الوقت للدولة يستريح EEG، وأربعة فصول ميكروستاتي التي تم الحصول عليها يمكن أن تتطابق مع شبكات الدولة يستريح المقابلة على التوالي. تعقد أوميغا يميز المكانية تعقيد الدماغ كله أو مناطق محددة من الدماغ، الذي يتمتع بميزة واضحة بالمقارنة مع تدابير تعقيد التقليدية التي تركز على تعقيد إشارة في قناة واحدة. هذه التدابير EEG يمكن أن يكمل كل منهما الآخر للتحقيق تعقيد الدماغ من المجال الزماني والمكاني على التوالي.
Introduction
وقد استخدمت على نطاق واسع المخ (EEG) لتسجيل النشاط الكهربائي للمخ البشري سواء في التشخيص السريري والبحث العلمي، إذ هو موسع، وتكلفة منخفضة وعالية جداً الأزمنة1. ومن أجل دراسة إشارات EEG في استراحة الدولة، قد طور الباحثون EEG العديد من التقنيات (مثل تحليل الطيف الطاقة وتحليل الاتصال الفنية)2،3. هذه، تحليل ميكروستاتي وتحليل تعقيد أوميغا يمكن الاستفادة من المعلومات المكانية والزمانية المتأصلة في التخطيط الدماغي الإشارات4.
الأبحاث السابقة أظهرت أنه على الرغم من أن يختلف توزيع إشارات EEG الطوبوغرافية على مر الزمن في إغلاق العين أو العين-فتح يستريح الدولة، سلسلة الخرائط لحظة إظهار التغييرات متقطع من المناظر الطبيعية، أي فترات من الاستقرار بالتناوب فترات انتقالية قصيرة بين بعض طوبوغرافيات EEG5شبه مستقرة. يتم تعريف ميكروستاتيس كهذه الحلقات مع طوبوغرافيات EEG شبه مستقرة، التي تستمر بين 80 و 1201مللي ثانية. إذ يجب أن يكون المناظر الطبيعية المحتملة كهربائية مختلفة تم إنشاؤها بواسطة مصادر مختلفة العصبية، هذه ميكروستاتيس قد توصف بأنها كتل الأساسية للوثائق ويمكن اعتبار “ذرات من الفكر والعاطفة”6. باستخدام خوارزميات تصنيف النمط الحديث، أربعة يستريح EEG microstate فئات دأبت لوحظت، التي كانت وصفت بأنها فئة أ وفئة ب وفئة C وفئة د7. وعلاوة على ذلك، كشف الباحثون أن هذه الفئات ميكروستاتي الأربعة ليستريح بيانات التخطيط الدماغي ترتبط ارتباطاً وثيقا بنظم وظيفية معروفة لوحظ في العديد من الدولة يستريح الرنين المغناطيسي الوظيفي (التصوير الوظيفي بالرنين المغناطيسي) الدراسات8،9 . وهكذا، قدم التحليل microstate نهجاً جديداً لدراسة شبكات الدولة يستريح (رسنس) من الدماغ البشري. وباﻹضافة إلى ذلك، متوسط مدة وتواتر حدوث كل فئة ميكروستاتي، الشكل الطبوغرافية الخرائط microstate أربعة إلى حد كبير تتأثر بعض الدماغ اضطرابات4،10،11، وترتبط بالذكاء السائل12 وشخصية13.
في الجانب الآخر، يمكن فقط وصف الاتصال الفنية التقليدية للتخطيط الدماغي المتعدد القنوات الصلات الوظيفية بين قطبين في فروة الرأس، وبالتالي فشل في تقييم الاتصال الفنية العالمية عبر فروة الرأس أو داخل منطقة معينة في الدماغ. تعقد أوميغا، اقترحته واكيرمان (1996)14 ، وتحسب من خلال نهج يجمع بين تحليل العنصر الرئيسي (PCA) والكون شانون، قد استخدمت لقياس المزامنة عالمي واسع النطاق بين مكانياً توزيع مناطق الدماغ. من أجل تقييم تعقيد أوميغا لكل نطاق التردد، أجرى تحويل فورييه عادة ك خطوة أولى25.
يمكن استخدام ميكروستاتيس وتعقيد أوميغا لتعكس المفهومين ارتباطاً وثيقا، أي، التعقيد الزمني والمكاني تعقيد4. حيث تمثل الفئات microstate بعض العمليات العقلية في المخ البشري، يمكن أن تعكس الهيكل الزمني للذبذبات العصبية. يجب أن تشير إلى مدة أقل وأعلى معدل الحدوث في الثانية أعلى من التعقيد الزمني. تعقد أوميغا يرتبط إيجابيا مع عدد المصادر المستقلة العصبية في الدماغ، وهكذا عادة تعتبر مؤشرا لمدى تعقيد المكانية4.
توضح هذه المقالة الحالية في بروتوكول تحليل microstate EEG وتحليل تعقيد أوميغا بالتفصيل. تحليلات تعقيد ميكروستاتي والياء EEG تتيح الفرصة لقياس تعقيدات الزماني والمكاني لنشاط الدماغ على التوالي.
Protocol
Representative Results
Discussion
في هذه المقالة، نوعين من أساليب التخطيط الدماغي التحليلية (أي تحليل ميكروستاتي وتحليل تعقيد أوميغا)، قياس التعقيد الزمني والمكاني تعقيد الدماغ البشري على التوالي، وصفت بالتفصيل. هناك العديد من الخطوات الحاسمة ضمن البروتوكول التي ينبغي ذكرها. أولاً، يجب تنظيف البيانات التخطيط الدماغي قب…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
وأيد هذا المقال “مؤسسة العلوم الطبيعية الوطنية الصينية” (31671141).
Materials
| ANT 20 channels EEG/ERP system | ASA-Lab, ANT B.V., Netherlands | company web address: http://www.ant-neuro.com/ |
|
| EEGLAB plugin for Microstates | Thomas Koenig | https://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB_Extensions_and_plug-ins | |
| sLORETA | Roberto D. Pascual-Marqui | http://www.uzh.ch/keyinst/loreta.htm | |
| MATLAB 2010a | The MathWorks Inc. | company web address: http://www.mathworks.com/ |
|
| eeglab | Swartz Center for Computational Neuroscience, University of California, San Diego | https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php |
References
- Khanna, A., et al. Microstates in resting-state EEG: current status and future directions. Neurosci Biobehav Rev. 49, 105-113 (2015).
- Chen, J. L., Ros, T., Gruzelier, J. H. Dynamic changes of ICA-derived EEG functional connectivity in the resting state. Hum Brain Mapp. 34 (4), 852-868 (2013).
- Imperatori, C., et al. Aberrant EEG functional connectivity and EEG power spectra in resting state post-traumatic stress disorder: a sLORETA study. Biol Psychol. 102, 10-17 (2014).
- Gao, F., et al. Altered Resting-State EEG Microstate Parameters and Enhanced Spatial Complexity in Male Adolescent Patients with Mild Spastic Diplegia. Brain Topogr. 30 (2), 233-244 (2017).
- Seitzman, B. A., et al. Cognitive manipulation of brain electric microstates. Neuroimage. 146, 533-543 (2017).
- Lehmann, D., Michel, C. M. EEG-defined functional microstates as basic building blocks of mental processes. Clin Neurophysiol. 122 (6), 1073-1074 (2011).
- Koenig, T., et al. Millisecond by millisecond, year by year: normative EEG microstates and developmental stages. Neuroimage. 16 (1), 41-48 (2002).
- Britz, J., Van De Ville, D., Michel, C. M. BOLD correlates of EEG topography reveal rapid resting-state network dynamics. Neuroimage. 52 (4), 1162-1170 (2010).
- Musso, F., et al. Spontaneous brain activity and EEG microstates. A novel EEG/fMRI analysis approach to explore resting-state networks. Neuroimage. 52 (4), 1149-1161 (2010).
- Strelets, V., et al. Chronic schizophrenics with positive symptomatology have shortened EEG microstate durations. Clin Neurophysiol. 114 (11), 2043-2051 (2003).
- Kikuchi, M., et al. EEG microstate analysis in drug-naive patients with panic disorder. PLoS One. 6 (7), e22912 (2011).
- Santarnecchi, E., et al. EEG Microstate Correlates of Fluid Intelligence and Response to Cognitive Training. Brain Topogr. , (2017).
- Schlegel, F., et al. EEG microstates during resting represent personality differences. Brain Topogr. 25 (1), 20-26 (2012).
- Wackermann, J. Beyond mapping: estimating complexity of multichannel EEG recordings. Acta Neurobiol Exp (Wars). 56 (1), 197-208 (1996).
- Jung, T. P., et al. Removing electroencephalographic artifacts by blind source separation. Psychophysiology. 37 (2), 163-178 (2000).
- Pascual-Marqui, R. D., Michel, C. M., Lehmann, D. Segmentation of brain electrical activity into microstates: model estimation and validation. IEEE Trans Biomed Eng. 42 (7), 658-665 (1995).
- Pascual-Marqui, R. D. Standardized low-resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA): technical details. Methods Find Exp Clin Pharmacol. 24, 5-12 (2002).
- Hu, L., et al. The primary somatosensory cortex contributes to the latest part of the cortical response elicited by nociceptive somatosensory stimuli in humans. Neuroimage. 84, 383-393 (2014).
- Murray, M. M., Brunet, D., Michel, C. M. Topographic ERP analyses: a step-by-step tutorial review. Brain Topogr. 20 (4), 249-264 (2008).
- Van de Ville, D., Britz, J., Michel, C. M. EEG microstate sequences in healthy humans at rest reveal scale-free dynamics. Proc Natl Acad Sci U S A. 107 (42), 18179-18184 (2010).
- Gonuguntla, V., Mallipeddi, R., Veluvolu, K. C. Identification of emotion associated brain functional network with phase locking value. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2016, 4515-4518 (2016).
- Wen, D., et al. Resting-state EEG coupling analysis of amnestic mild cognitive impairment with type 2 diabetes mellitus by using permutation conditional mutual information. Clin Neurophysiol. 127 (1), 335-348 (2016).
- Rosales, F., et al. An efficient implementation of the synchronization likelihood algorithm for functional connectivity. Neuroinformatics. 13 (2), 245-258 (2015).
- Jia, H., Peng, W., Hu, L. A novel approach to identify time-frequency oscillatory features in electrocortical signals. J Neurosci Methods. 253, 18-27 (2015).
- Wackermann, J. Global characterization of brain electrical activity by means of the Ω complexity production rate. Brain Topogr. 18, 135 (2005).
- Wackermann, J., Putz, P., Gaßler, M. Unfolding EEG spatial complexity as a function of frequency. Brain Topogr. 16 (2), 124 (2003).
