Bu yazıda, yüksek yoğunluklu EEG kullanarak ventral ve dorsal ağlar uyarılması yoluyla diferansiyel kortikal görsel uyarılmış potansiyel morfolojik desenleri araştırmak için bir protokol sunuyoruz. Görsel nesne ve hareket uyarıcı paradigmalar, ile ve temporal jitter olmadan, açıklanmıştır. Görsel uyarılmış potansiyel morfolojik analizler de özetlenmiştir.
Bu yazıda, 128-kanallı yüksek yoğunluklu Elektroensefalografi (EEG) kullanılarak çeşitli görsel uyaranlara yanıt olarak kortikal görsel uyarı potansiyelleri (CVEPs) kayıt ve analizi için bir metodoloji sunulur. Açıklanan uyaranların ve analizlerin belirli amacı, aynı anda hem ventral hem de dorsal merkezi teşvik etmek için tasarlanan belirgin bir hareket stimülasyon tarafından ortaya çıkarılan önceden bildirilen CVEP morfolojik desenleri çoğaltmak için uygulanabilir olup olmadığını incelemek için görsel ağlar, nesne ve hareket uyaranlara ayrı olarak ventral ve dorsal görsel kortikal ağları uyarmak için tasarlanmış kullanarak. Dört görsel paradigmalar sunulmaktadır: 1. tutarlı temporal sunum ile randomize görsel nesneler. 2. tutarsız temporal sunum (veya Jitter) ile randomize görsel nesneler. 3. bir radyal alan aracılığıyla görsel hareket tutarlı merkezi nokta hareket jitter olmadan. 4. tutarlı merkezi nokta hareket ile jitter bir radyal alan aracılığıyla görsel hareket. Bu dört paradigmalar her katılımcı için bir pseudo-Randomized sırada sunulur. Jitter, beklentiyle ilgili etkilerinin, nesne başlangıcı ve hareket başlangıcı CVEP yanıtının morfolojisini nasıl etkileyebileceğini görmek için tanıtıldı. EEG veri analizleri ayrıntılı olarak açıklanmıştır, sinyal işleme platformlarına veri ihracatı ve ithalatın adımları da dahil olmak üzere, kötü kanal tanımlama ve kaldırma, artifakı ret, ortalamalar ve ortalama CVEP morfolojik kategorilere ayırma bileşen zirveleri gecikme aralıklarına göre desen türü. Temsili veriler, metodolojik yaklaşımın diferansiyel nesne başlangıcı ve hareket başlangıçlı CVEP morfolojik desenlerini ortaya çıkartmada gerçekten hassas olduğunu gösterir ve bu nedenle, büyük araştırma amacını ele almak için yararlı olabilir. EEG ‘nin yüksek temporal çözünürlüğü ve kaynak yerelleştirme analizlerinde yüksek yoğunluklu EEG ‘nin olası uygulaması göz önüne alındığında, bu protokol, farklı CVEP morfolojik desenleri ve temel nöral mekanizmaların incelenmesi için idealdir Bu diferansiyel yanıtlar.
Elektroensefalografi (EEG), özellikle fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI), pozitron emisyonu gibi kortikal değerlendirme yöntemlerine kıyasla kortikal işlemin çalışmasına ucuz ve non-invaziv bir yaklaşım sunan bir araçtır. tomografi (PET) ve difüzyon tensör görüntüleme (DTI)1. EEG Ayrıca fMRI, PET veya DTı2gibi önlemleri kullanırken elde etmek mümkün olmayan yüksek zamansal çözünürlük sağlar. Yüksek temporal çözünürlük, belirli giriş veya olayların işlenmesi ile ilgili Nörofizyoloji mekanizmalarının milisaniyelik duyarlılığını elde etmek için merkezi temporal fonksiyon incelenirken önemlidir. Merkezi görsel sistemde, kortikal görsel uyarılmış potansiyeller (CVEPs) serebral korteks zaman kilitli nöral süreçleri okuyan popüler bir yaklaşımdır. CVEP yanıtları, belirli milisaniyelik aralıklarla doğan en yüksek bileşenlerle (örn. P1, N1, P2) sonuçlanan bir dizi olay denemeleri üzerinden kaydedilir ve ortalamalar. Bu yüksek nöral yanıtların zamanlaması ve genliği, kortikal proses hızı ve olgunlaşma ile ilgili bilgiler ve kortikal fonksiyon3,4,5‘ teki açıkları sağlayabilir.
CVEPs izleyiciye sunulan görsel giriş türüne özeldir. Bir cvep paradigması bazı uyaranlara kullanarak, ventral akış gibi farklı görsel ağlar fonksiyonunu gözlemlemek mümkündür, işleme form ve renk dahil, veya parvocelüler ve magnocellular giriş6,7, 8ve büyük ölçüde hareket veya magnocellular giriş9,10işleyen dorsal akışı. Bu ağlar tarafından oluşturulan CVEPs sadece davranış altta yatan tipik Nörofizyoloji mekanizmaları daha iyi anlamak değil, aynı zamanda klinik nüfusa atipik davranışlar hedeflenen tedavisinde yararlıdır. Örneğin, hem dorsal hem de ventral ağlardaki gecikmeli CVEP bileşenleri disleksi olan çocuklarda bildirilmiştir, bu da her iki ağda görsel fonksiyonun bir müdahale planı tasarlarken hedeflenmesini öneriyor11. Böylece, EEG üzerinden kaydedilen CVEPs, hem tipik hem de atipik görsel süreçleri değerlendirmek için güçlü bir klinik araç sunar.
Son zamanlarda yapılan bir çalışmada, genellikle gelişmekte olan çocuklarda belirgin hareket başlangıcı CVEPs ölçmek için yüksek yoğunluklu EEG kullanılmıştır, değişken CVEP yanıtları ve geliştirme boyunca ilgili görsel kortikal jeneratörleri incelemek amacı ile. Katılımcılar, aynı anda dorsal ve ventral akışları uyarmak için tasarlanmış şekil değişimi ve hareket, oluşan belirgin hareket uyaranlara12,13,14,15, pasif olarak inceledi. Çocukların yaklaşık yarısı, üç zirveden (P1-N1-P2, pattern A) oluşan bir CVEP dalga şekli ya da morfoloji ile yanıtlandı. Bu morfoloji literatür boyunca gözlenen klasik bir CVEP yanıttır. Buna karşılık, çocukların diğer yarısı beş zirvelerden oluşan bir morfolojik desen ile sunulan (P1-N1a-P2A-N1b-P2b, desen B). Bilgimize göre, bu morfolojik desenlerin güçlü oluşumu ve karşılaştırılması, daha önce çocuk veya yetişkin nüfusunda CVEP literatüründe tartışılmamış olsa da, değişken morfoloji hem belirgin hareket hem de hareket başlangıcı cveps14,16. Ayrıca, bu morfolojik farklılıklar, bu önlemlerin düşük temporal çözünürlüğü nedeniyle fMRI veya PET gibi diğer kortikal fonksiyonel değerlendirme yöntemlerini kullanarak araştırmalarda belirgin olmazdı.
Cvep desenleri A ve B ‘de her zirvenin kortikal jeneratörlerini belirlemek için, cvep tepkisi ile ilgili en olası kortikal bölgeleri tahmin etmek için kullanılan istatistiksel bir yaklaşım olan kaynak yerelleştirme analizleri gerçekleştirildi12,13 . Her tepe için, morfolojik desen ne olursa olsun, birincil ve yüksek sıralı görsel korsinler CVEP sinyali kaynakları olarak tespit edildi. Bu nedenle, bu temel fark CVEP morfoloji belirgin hareket tarafından ortaya çıkıyor temel farkı işleme sırasında görsel kortikal bölgeler ek kez etkinleştirmek desen B ile olmasıdır. Bu tür desenler daha önce literatürde tanımlanmadığından, CVEP desen B ile ilgili ek görsel işleme amacı belirsiz kalır. Bu nedenle, bu araştırma hattında bir sonraki amaç, diferansiyel CVEP morfolojisinin nedenini daha iyi anlamayı ve bu tür kalıpların hem tipik hem de klinik nüfusa yönelik görsel davranışlarla ilgili olabilir.
Bazı bireylerin bir cvep morfolojisini diğerine karşı neden gösterebileceğini anlamanın ilk adımı, Bu yanıtların doğadaki içsel veya ekstrensek olup olmadığını belirlemektir. Başka bir deyişle, bir bireysel bir görsel Stimulus yanıt olarak bir desen gösterir, onlar tüm uyaranlara benzer bir desen ile yanıt verecek? Ya da bu tepki Stimulus-bağımlı, görsel ağ veya ağlar etkin belirli?
Bu soruya cevap vermek için iki pasif görsel paradigmalar tasarlanmış, belirli görsel ağları ayrı olarak etkinleştirmeyi amaçlamaktadır. İlk çalışmada sunulan uyarıcı aynı anda hem dorsal ve ventral akışları uyarmak için tasarlanmıştır; Bu nedenle, bir veya her iki ağ belirli dalga formu morfoloji üretme dahil olsaydı bilinmiyor. Geçerli metodolojik yaklaşımda, ventral akışı uyarmak için tasarlanan paradigma, karelerin ve çevrelerin temel şekillerinde yüksek derecede tanımlanabilir nesnelerden oluşur ve nesne başlangıcı CVEPs ‘i ortaya çıkarır. Dorsal akışını uyarmak için tasarlanan paradigma, hareket başlangıcı CVEPs ‘nin belirlenmesini sağlayacak şekilde, sabitleme noktasına doğru sabit bir hızda tutarlı merkezi nokta hareket noktaların radyal alanı aracılığıyla görsel hareket oluşur.
İlk çalışmanın bir sonucu olarak ortaya çıkan ikinci bir soru fark VEP morfoloji yaklaşan uyaranların katılımcı beklentisinin nedeniyle olabilir olup olmadığını13. Örneğin, araştırma, yukarıdan aşağı kortikal osilör aktivitesinin bir hedef uyarıcı öncesinde meydana gelen bir derece17,18,19sonraki cvep ve davranışsal tepkiler tahmin olabilir göstermiştir. İlk çalışmada belirgin hareket paradigması bir radyal yıldız ve daire tutarlı inter-Stimulus aralıkları (ISIS) ile 600 MS randomize olmayan çerçeveler istihdam. bu tasarım, yaklaşan Stimulus beklentisini ve tahminini teşvik etmiş olabilir, sonraki cvep morfoloji etkileyen kaynaklanan osiloloji etkinliği12,13,19.
Bu sorunu gidermek için, geçerli protokoldeki görsel nesne ve hareket paradigmaları, aynı temporal değerin hem tutarlı ISIS ‘i hem de farklı temporal değerlerle (yani, Jitter) randomize ISIs ile tasarlanmıştır. Bu yaklaşımı kullanarak, geçici varyasyonun farklı görsel ağlar içinde VEP morfolojisi nasıl etkileyebileceğini belirlemek mümkün olabilir. Tamamen, açıklanan protokolün amacı, görsel nesne ve hareket uyaranların CVEP morfolojisinde varyasyonlara duyarlı olup olmadığını ve uyaranın temporal varyasyonunun CVEP yanıtının özelliklerini etkileyip etkilemediğini belirlemektir, en yüksek gecikme, genlik ve morfoloji dahil. Geçerli kağıt amacı için, amaç metodolojik yaklaşım fizibilite belirlemektir. Bu hem görsel nesneler ve hareket değişken morfoloji (yani, desen A ve B her iki uyaranlara yanıt olarak konularda gözlemlenir) ve temporal varyasyon nesne başlangıcı ve Motion-başlangıçlı CVEP bileşenlerini etkileyecektir olabilir hipotez.
Bu metodolojik raporun amacı, pasif görüntüleme görevlerinde ventral ve dorsal akışları teşvik etmek için özel olarak tasarlanmış görsel nesne ve hareket uyarıcıları kullanarak diferansiyel CVEP morfolojisinin kaydedilmesinde fizibilitesini değerlendirmek oldu6 ,7,8, ISIs (Jitter)19ile hem de varyasyon olmadan. Şartlar doğrudan kıyaslanacak şekilde tasarlanmamıştır, bunun yerine,…
The authors have nothing to disclose.
Bu araştırma, Texas Üniversitesi ‘nin Austin Moody Koleji Iletişim hibe hazırlık Ödülü ve Texas Üniversitesi ‘nde Austin ofisi araştırma özel araştırma Grant Başkan Yardımcısı tarafından desteklenmektedir.
E-Prime 2.0 | Psychology Software Tools, Inc | Used in data acquisition | |
Net Amps 400 | Electrical Geodesics, Inc | Used in data acquisition | |
Net Station Acquisition V5.2.0.2 | Electrical Geodesics, Inc | Used in data acqusition | |
iMac (27-inch) | Apple | Used in data acquisition | |
Optiplex 7020 Computer | Dell | Stimulus computer | |
HydroCel GSN EEG net | Electrical Geodesics, Inc | Used in data acqusition | |
1 ml pipette | Electrical Geodesics, Inc | Used to lower impedances | |
Johnson's Baby Shampoo | Johnson & Johnson | Used in impedance solution | |
Potassium Chloride (dry) | Electrical Geodesics, Inc | Used in impedance solution | |
Control III Disinfectant Germicide | Control III | Used in disinfectant solution | |
32-inch LCD monitor | Vizio | Used to present stimuli | |
Matlab (R2016b) | MathWorks | Used in data analysis | |
EEGlab v14.1.2 | Swartz Center for Computational Neuroscience, University of California, San Diego | https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php | Used in data analysis |
BOSS Database | Bank of Standardized Stimuli | https://sites.google.com/site/bosstimuli/ | Used in generation of visual object stimuli |
Psychtoolbox-3 | Psychophysics Toolbox Version 3 (PTB-3) | http://psychtoolbox.org/ | Used in generation of visual motion stimuli |