उत्तेजना-विशिष्ट Cortical दृश्य Evoked संभावित Morphological पैटर्न
Summary
इस पत्र में, हम उच्च घनत्व ईईजी का उपयोग कर अधर और पृष्ठीय नेटवर्क की उत्तेजना के माध्यम से संभावित आकृतिक पैटर्न पैदा अंतर cortical दृश्य की जांच करने के लिए एक प्रोटोकॉल पेश करते हैं। दृश्य वस्तु और गति उत्तेजना प्रतिमानों, के साथ और शंख नस के बिना, वर्णित हैं. दृश्य पैदा संभावित रूपात्मक विश्लेषण भी रेखांकित कर रहे हैं.
Abstract
यह पत्र 128 चैनल उच्च घनत्व इलेक्ट्रोएन्सेफेलोग्राफी (ईईजी) का उपयोग कर विभिन्न दृश्य उत्तेजनाओं के जवाब में cortical दृश्य पैदा की क्षमता (CVEPs) की रिकॉर्डिंग और विश्लेषण के लिए एक पद्धति प्रस्तुत करता है। वर्णित उत्तेजनाओं और विश्लेषणों का विशिष्ट उद्देश्य यह जांच करना है कि क्या पहले सूचित सीवीईपी आकृतिक पैटर्न को दोहराना संभव है, जो एक स्पष्ट गति प्रोत्साहन द्वारा प्राप्त किया गया है, जिसे एक साथ अधर और पृष्ठीय केंद्रीय दोनों को उत्तेजित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है दृश्य नेटवर्क, वस्तु और गति उत्तेजनाओं का उपयोग कर अलग से अधर और पृष्ठीय दृश्य cortical नेटवर्क को प्रोत्साहित करने के लिए डिज़ाइन किया गया. चार दृश्य प्रतिमान प्रस्तुत कर रहे हैं: 1. लगातार लौकिक प्रस्तुति के साथ यादृच्छिक दृश्य वस्तुओं. 2. असंगत लौकिक प्रस्तुति (या घबराना) के साथ यादृच्छिक दृश्य वस्तुओं. 3. नस के बिना सुसंगत केंद्रीय डॉट गति के एक रेडियल क्षेत्र के माध्यम से दृश्य गति. 4. नस के साथ सुसंगत केंद्रीय डॉट गति के एक रेडियल क्षेत्र के माध्यम से दृश्य गति. इन चार प्रतिमानों प्रत्येक भागीदार के लिए एक छद्म यादृच्छिक क्रम में प्रस्तुत कर रहे हैं. Jitter आदेश में देखने के लिए कैसे संभव अग्रिम से संबंधित प्रभाव वस्तु-ऑनसेट और गति-ऑनसेट CVEP प्रतिक्रिया की आकृति विज्ञान को प्रभावित कर सकता है शुरू की है. ईईजी डेटा विश्लेषण विस्तार से वर्णित हैं, से डेटा निर्यात और आयात के कदम से संकेत प्रसंस्करण प्लेटफार्मों, बुरा चैनल पहचान और हटाने, कलाकृति अस्वीकृति, औसत CVEP morphological के वर्गीकरण सहित घटक चोटियों की विलंबता पर्वतमाला पर आधारित पैटर्न प्रकार. प्रतिनिधि डेटा बताते हैं कि methodological दृष्टिकोण वास्तव में अंतर वस्तु-ऑनसेट और गति-ऑनसेट CVEP आकृतिक पैटर्न प्राप्त करने में संवेदनशील है और इसलिए, बड़े अनुसंधान उद्देश्य को संबोधित करने में उपयोगी हो सकता है. ईईजी के उच्च लौकिक संकल्प और स्रोत स्थानीयकरण विश्लेषण में उच्च घनत्व ईईजी के संभावित आवेदन को देखते हुए, इस प्रोटोकॉल अलग CVEP रूपात्मक पैटर्न और अंतर्निहित तंत्रिका तंत्र जो उत्पन्न की जांच के लिए आदर्श है इन अंतर प्रतिक्रियाओं.
Introduction
इलेक्ट्रोएन्सेफेलोग्राफी (ईईजी) एक उपकरण है जो कॉर्टिकल प्रोसेसिंग के अध्ययन के लिए एक सस्ती और गैर-आक्रामक दृष्टिकोण प्रदान करता है, खासकर जब कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एफएमआरआई), पॉजिट्रॉन उत्सर्जन जैसे cortical मूल्यांकन विधियों की तुलना में टोमोग्राफी (पीईटी), और प्रसार प्रदिश इमेजिंग (डीटीआई)1| ईईजी भी उच्च लौकिक संकल्प है, जो इस तरह के fMRI, पीईटी, या DTI2के रूप में उपायों का उपयोग कर तेवर प्राप्त करने के लिए संभव नहीं है प्रदान करता है। उच्च अस्थायी संकल्प महत्वपूर्ण है जब केंद्रीय अस्थायी समारोह की जांच करने के क्रम में neurophysiologic तंत्र के millisecond-शुद्धि प्राप्त करने के लिए विशिष्ट इनपुट या घटनाओं के प्रसंस्करण से संबंधित है. केंद्रीय दृश्य प्रणाली में, cortical दृश्य पैदा की क्षमता (CVEPs) सेरेब्रल प्रांतस्था में समय बंद तंत्रिका प्रक्रियाओं का अध्ययन करने में एक लोकप्रिय दृष्टिकोण हैं. CVEP प्रतिक्रियाओं दर्ज की गई हैं और घटना परीक्षणों की एक संख्या पर औसत, शिखर घटकों में जिसके परिणामस्वरूप (उदा., P1, N1, P2) विशिष्ट millisecond अंतराल पर उत्पन्न होने वाली. इन शिखर तंत्रिका प्रतिक्रियाओं के समय और आयाम cortical प्रसंस्करण गति और परिपक्वता के साथ ही cortical समारोह में घाटे3,4,5से संबंधित जानकारी प्रदान कर सकते हैं .
CVEPs दृश्य दर्शक के लिए प्रस्तुत इनपुट के प्रकार के लिए विशिष्ट हैं. एक CVEP प्रतिमान में कुछ उत्तेजनाओं का उपयोग करना, यह इस तरह के अधर धारा के रूप में विशिष्ट दृश्य नेटवर्क के समारोह का पालन करने के लिए संभव है, प्रसंस्करण के रूप और रंग में शामिल है, या parvocellular और magnocellular इनपुट6,7, 8, और पृष्ठीय धारा , जो मोटे तौर पर गति या मैग्नोकोशिकीय इनपुट9,10संसाधित करती है . इन नेटवर्कों द्वारा उत्पन्न CVEPs न केवल बेहतर समझ ठेठ neurophysiologic व्यवहार अंतर्निहित व्यवहार में बल्कि नैदानिक आबादी में अटूट व्यवहार के लक्षित उपचार में उपयोगी किया गया है. उदाहरण के लिए, डिस्लेक्सिया के साथ बच्चों में पृष्ठीय और अधर नेटवर्क दोनों में सीवीईपी घटकों में देरी की सूचना मिली है, जिससे पता चलता है कि इन दोनों नेटवर्कों में दृश्य कार्य को एक हस्तक्षेप योजना11डिजाइन करते समय लक्षित किया जाना चाहिए। इस प्रकार, EEG के माध्यम से दर्ज CVEPs एक शक्तिशाली नैदानिक उपकरण है जिसके माध्यम से दोनों ठेठ और अटूट दृश्य प्रक्रियाओं का आकलन करने के लिए प्रदान करते हैं.
हाल ही में एक अध्ययन में, उच्च घनत्व ईईजी आम तौर पर विकासशील बच्चों में स्पष्ट गति-ऑनसेट CVEPs को मापने के लिए इस्तेमाल किया गया था, विकास भर में चर CVEP प्रतिक्रियाओं और संबंधित दृश्य cortical जनरेटर की जांच के लक्ष्य के साथ. प्रतिभागियों को निष्क्रिय रूप से प्रत्यक्ष गति उत्तेजनाओं को देखा12,13,14,15, जिसमें आकार परिवर्तन और गति दोनों शामिल थे , जो एक साथ पृष्ठीय और अधर धाराओं को उत्तेजित करने के लिए डिज़ाइन किए गए थे. यह पाया गया कि बच्चों के लगभग आधे एक CVEP तरंग आकार, या आकृति विज्ञान, तीन चोटियों (P1-N1-P2, पैटर्न ए) से मिलकर के साथ जवाब दिया. इस आकारिकी एक क्लासिक CVEP प्रतिक्रिया साहित्य भर में मनाया जाता है. इसके विपरीत, बच्चों के अन्य आधे पांच चोटियों (P1-N1a-P2a-N1b-P2b, पैटर्न बी) के शामिल एक रूपात्मक पैटर्न के साथ प्रस्तुत किया। हमारे ज्ञान के लिए, मजबूत घटना और इन आकृतिक पैटर्न की तुलना पहले या तो बच्चे या वयस्क आबादी में CVEP साहित्य में चर्चा नहीं की गई है, हालांकि चर आकृति विज्ञान दोनों स्पष्ट गति में उल्लेख किया गया है और गति-ऑनसेट CVEPs14,16| इसके अलावा, इन उपायों के कम अस्थायी संकल्प के कारण, एफएमआरआई या पीईटी जैसे अन्य cortical कार्यात्मक मूल्यांकन विधियों का उपयोग करके अनुसंधान में इन रूपात्मक अंतर स्पष्ट नहीं होंगे।
CVEP पैटर्न ए और बी में प्रत्येक चोटी के cortical जनरेटर निर्धारित करने के लिए, स्रोत स्थानीयकरण विश्लेषण किया गया, जो एक सांख्यिकीय दृष्टिकोण CVEP प्रतिक्रिया12मेंशामिल सबसे अधिक संभावना cortical क्षेत्रों का अनुमान लगाने के लिए प्रयोग किया जाता है,13 . प्रत्येक चोटी के लिए, morphological पैटर्न की परवाह किए बिना, प्राथमिक और उच्च क्रम दृश्य cortices CVEP संकेत के स्रोतों के रूप में पहचान की गई. इस प्रकार, ऐसा प्रतीत होता है कि सीवीईपी आकारिकी के अंतर्निहित मुख्य अंतर स्पष्ट गति से प्राप्त होता है कि पैटर्न बी के साथ उन प्रसंस्करण के दौरान दृश्य cortical क्षेत्रों अतिरिक्त समय सक्रिय करें। क्योंकि पैटर्न के इन प्रकार के पहले साहित्य में पहचान नहीं की गई है, CVEP पैटर्न बी के साथ उन लोगों में अतिरिक्त दृश्य प्रसंस्करण के उद्देश्य स्पष्ट नहीं रहता है. इसलिए, अनुसंधान की इस लाइन में अगले उद्देश्य के लिए अंतर CVEP आकृति विज्ञान के कारण की एक बेहतर समझ हासिल है और क्या इस तरह के पैटर्न दोनों ठेठ और नैदानिक आबादी में दृश्य व्यवहार से संबंधित हो सकता है.
समझने में पहला कदम क्यों कुछ व्यक्तियों एक CVEP आकृति विज्ञान बनाम एक और प्रदर्शित हो सकता है निर्धारित करने के लिए कि क्या इन प्रतिक्रियाओं आंतरिक या प्रकृति में extrinsic हैं. दूसरे शब्दों में, यदि कोई व्यक्ति एक दृश्य उत्तेजना के जवाब में एक पैटर्न को दर्शाता है, वे सभी उत्तेजनाओं के लिए एक समान पैटर्न के साथ जवाब देंगे? या इस प्रतिक्रिया उत्तेजना पर निर्भर है, दृश्य नेटवर्क या नेटवर्क सक्रिय करने के लिए विशिष्ट है?
इस सवाल का जवाब देने के लिए, दो निष्क्रिय दृश्य प्रतिमान डिजाइन किए गए थे, अलग से विशिष्ट दृश्य नेटवर्क को सक्रिय करने का इरादा. प्रारंभिक अध्ययन में प्रस्तुत उत्तेजना दोनों पृष्ठीय और अधर धाराओं को एक साथ प्रोत्साहित करने के लिए डिजाइन किया गया था; इस प्रकार, यह अज्ञात था अगर एक या दोनों नेटवर्क विशिष्ट तरंग आकृति विज्ञान पैदा करने में शामिल थे. वर्तमान methodological दृष्टिकोण में, प्रतिमान अधर धारा को प्रोत्साहित करने के लिए डिज़ाइन किया गया वर्गों और हलकों के बुनियादी आकार में अत्यधिक पहचाने जाने योग्य वस्तुओं से बना है, वस्तु-ऑनसेट CVEPs प्रकाश में लाना. पृष्ठीय धारा को प्रोत्साहित करने के लिए डिज़ाइन किया गया प्रतिमान एक निर्धारण बिंदु की ओर एक निश्चित गति पर सुसंगत केंद्रीय डॉट गति डॉट्स के एक रेडियल क्षेत्र के माध्यम से दृश्य गति के होते हैं, गति-ऑनसेट CVEPs प्रकाश में लाना.
प्रारंभिक अध्ययन के परिणामस्वरूप जो दूसरा प्रश्न उत्पन्न हुआ था वह यह था कि क्याआगामी उत्तेजनाओं की प्रत्याशा के कारण अंतर वीईपी आकारिकी हो सकती है . उदाहरण के लिए, अनुसंधान से पता चला है कि लक्ष्य प्रोत्साहन से पहले होने वाली शीर्ष-डाउन cortical दोलन गतिविधि कुछ डिग्री17,18,19के लिए बाद में CVEP और व्यवहार प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं. पहले अध्ययन में स्पष्ट गति प्रतिमान एक रेडियल स्टार के गैर-यादृच्छिक फ्रेम और लगातार अंतर-उत्तेजक अंतराल (ISIs) के साथ चक्र कार्यरत 600 एमएस के इस डिजाइन उम्मीद और आगामी उत्तेजना की भविष्यवाणी को प्रोत्साहित किया हो सकता है, के साथ परिणामी दोलनात्मक क्रिया , जो बाद में सीवीईपी आकारिकी12,13,19को प्रभावित करती है .
इस समस्या को हल करने के लिए, वर्तमान प्रोटोकॉल में दृश्य ऑब्जेक्ट और गति प्रतिमानों को एक ही लौकिक मान के दोनों सुसंगत ISIs और विभिन्न लौकिक मानों (यानी, घबराने के साथ यादृच्छिक ISIs) के साथ डिज़ाइन किया गया है। इस दृष्टिकोण का उपयोग करना, यह निर्धारित करने के लिए कैसे लौकिक भिन्नता विशिष्ट दृश्य नेटवर्क के भीतर VEP आकारिकी को प्रभावित कर सकते हैं संभव हो सकता है. कुल मिलाकर, वर्णित प्रोटोकॉल का उद्देश्य यह निर्धारित करना है कि दृश्य वस्तु और गति उद्दीपक सीवीईपी आकारिकी में विविधताओं के प्रति संवेदनशील होंगे या नहीं और क्या उत्तेजनात्मक प्रस्तुति की अस्थायी भिन्नता सीवीईपी प्रतिक्रिया की विशेषताओं को प्रभावित करेगी, चोटी विलंबता, आयाम, और आकृति विज्ञान सहित. वर्तमान कागज के प्रयोजन के लिए, लक्ष्य methodological दृष्टिकोण की व्यवहार्यता निर्धारित करने के लिए है. यह परिकल्पना की गई है कि दृश्य वस्तुओं और गति दोनों ही परिवर्तनशील आकारिकी (अर्थात, पैटर्न A और B दोनों उद्दीपकों के प्रत्युत्तर में सभी विषयों पर क्लिक किए जाएँगे) और यह कि अस्थायी भिन्नता वस्तु-ऑनसेट तथा गति-ऑनसेट CVEP घटकों को प्रभावित करेगी।
Protocol
Representative Results
Discussion
इस methodological रिपोर्ट का लक्ष्य दृश्य वस्तु और गति उत्तेजनाओं विशेष रूप से निष्क्रिय देखने के कार्यों में अधर और पृष्ठीय धाराओं को अलग से प्रोत्साहित करने के लिए डिज़ाइन का उपयोग करके अंतर CVEP आकृति विज्ञान …
Offenlegungen
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
इस शोध के अनुसंधान विशेष अनुसंधान अनुदान के उपाध्यक्ष के ऑस्टिन कार्यालय में ऑस्टिन मूडी कॉलेज ऑफ कम्युनिकेशन अनुदान तैयारी पुरस्कार और टेक्सास विश्वविद्यालय में टेक्सास विश्वविद्यालय द्वारा समर्थित किया गया था.
Materials
| 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 |
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