刺激特異的皮質視覚誘発潜在的形態パターン
Summary
本論文では,高密度EEGを用いて腹部および背部ネットワークの刺激を通じて潜在的な形態パターンを誘発した微分皮質視覚を調べるためのプロトコルを提示する.視覚物体と運動刺激パラダイムは、時間ジッタの有無にかかわらず、記述される。視覚的に誘発された潜在的な形態学的分析も概説される。
Abstract
本論文では,128チャンネル高密度脳波検査(EEG)を用いた様々な視覚刺激に応じて皮質視覚誘発電位(CVEP)を記録・分析する方法論を提示する.記載された刺激と分析の具体的な目的は、腹部と背部の両方を同時に刺激するように設計された明らかな運動刺激によって引き起こされた以前に報告されたCVEP形態パターンを複製することが可能かどうかを調べることである。視覚ネットワークは、別々に腹部と背部の視覚皮質ネットワークを刺激するように設計されたオブジェクトとモーション刺激を使用して。 4 つの視覚的パラダイムが提示されます: 1. 一貫性のある時間的なプレゼンテーションを持つランダム化されたビジュアル オブジェクト。2. 一貫性のない時間的な表示(またはジッタ)を持つランダム化されたビジュアルオブジェクト。 3.ジッタなしでコヒーレント中央ドットモーションの放射状フィールドを介した視覚的な動き。 4.ジッタと一貫性のある中央ドットモーションの放射状フィールドを介して視覚的な動き。 これらの 4 つのパラダイムは、各参加者に対して擬似ランダム化された順序で表示されます。 ジッタは、可能な解毒効果が物体発症および運動発症CVEP応答の形態にどのように影響するかを見るために導入される。 EEGデータ分析は、信号処理プラットフォームからのデータエクスポートおよびインポートのステップ、不良チャネルの識別と除去、アーティファクトの拒絶、平均化、平均化、および平均的なCVEP形態学的分類を含む詳細に説明されています。コンポーネントピークの待機時間範囲に基づくパターンタイプ。代表的なデータは、方法論的アプローチが差動物発症および運動発症CVEP形態パターンを引き出す上で実際に敏感であり、したがって、より大きな研究目的に対処するのに有用でありうるかもしれないことを示している。脳波の高時間分解能とソースローカリゼーション分析における高密度EEGの適用の可能性を考えると、このプロトコルは、明確なCVEP形態パターンと生成する基礎となる神経機構の調査に最適です。これらの差動応答。
Introduction
脳波検査(EEG)は、特に機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)、陽電子放出などの皮質評価方法と比較した場合に、皮質処理の研究に安価で非侵襲的なアプローチを提供するツールです。断層撮影(PET)、および拡散テンソルイメージング(DTI)1.EEGはまた、fMRI、PET、またはDTI2などの手段を使用する場合には達成することができない高時間分解能を提供します。特定の入力または事象の処理に関連する神経生理学的メカニズムのミリ秒精度を得るために、中央時間的機能を調べる際には、高い時間分解能が重要です。 中央視覚系では、皮質視覚誘発電位(CVEP)は、大脳皮質における時間ロックされた神経プロセスを研究する上で一般的なアプローチである。 CVEP応答は、多数のイベント試行にわたって記録され、平均化され、その結果、特定のミリ秒間隔で発生するピーク成分(例えば、P1、N1、P2)が生じます。これらのピーク神経応答のタイミングと振幅は、皮質処理速度および成熟、ならびに皮質関数3、4、5の欠陥に関する情報を提供することができる。
CVE は、ビューアに表示されるビジュアル入力の種類に固有です。CVEPパラダイムにおける特定の刺激を用いて、処理形態および色に関与する腹部流れ、または寄生細胞およびマグノセル入力6、7などの異なる視覚ネットワークの機能を観察することができる。8、および後流は、主に運動またはマグノセル入力9、10を処理する。これらのネットワークによって生成されたCVEPは、典型的な神経生理学的メカニズムの基礎となる行動をより良く理解するだけでなく、臨床集団における非定型行動の標的治療にも有用であった。例えば、背部および腹部ネットワークの遅延CVEP成分は、失読症の小児において報告されており、介入計画11を設計する際にこれらのネットワークにおける視覚機能を標的にすべきであることを示唆している。 したがって、脳波を介して記録されたCVEPは、典型的な視覚プロセスと非定型の両方の視覚プロセスを評価するための強力な臨床ツールを提供します。
最近の研究では、高密度EEGを使用して、一般的に発達中の小児における明らかな運動発症CVEPを測定し、開発全体で可変CVEP応答および関連する視覚皮質発生器を調べることを目的としていた。参加者は、背部および腹部の流れを同時に刺激するように設計された、形状変化と運動の両方からなる明らかな運動刺激12、13、14、15を受動的に見た。小児の約半数が、3つのピーク(P1-N1-P2、パターンA)からなるCVEP波形形状(形態)で応答したことがわかった。 この形態は、文献全体で観察される古典的なCVEP応答である。対照的に、残りの半分の小児は、5つのピーク(P1-N1a-P2a-N1b-P2b、パターンB)からなる形態学的パターンを提示した。我々の知ることだが、これらの形態パターンの堅牢な発生と比較は、小児または成人集団のCVEP文献では以前に議論されていないが、可変形態学は明らかな動きと両方で指摘されている。モーション発症 CVEP14,16.さらに、これらの形態学的な違いは、これらの測定の低時間分解能のために、fMRIやPETなどの他の皮質機能評価方法を用いた研究では明らかではなかったであろう。
CVEPパターンAおよびBの各ピークの皮質発生器を決定するために、ソースローカリゼーション解析が行われ、これはCVEP応答12、13に関与する最も可能性の高い皮質領域を推定するために使用される統計的アプローチである。.各ピークについて、形態パターンにかかわらず、一次および高次の視覚皮質がCVEPシグナルの供給源として同定された。 したがって、明らかな運動によって引き起こされたCVEP形態の根本的な主な違いは、パターンBを持つものが処理中に視覚皮質領域を追加時間活性化することにある。これらのタイプのパターンは文献で以前に同定されていないため、CVEPパターンBを持つものにおける追加の視覚処理の目的は不明のままである。 したがって、この研究の次の目的は、差動CVEP形態の原因と、そのようなパターンが典型的な集団と臨床集団の両方の視覚行動に関連する可能性があるかどうかをよりよく理解することです。
一部の個人が1つのCVEP形態と別のCVEP形態を示す理由を理解する最初のステップは、これらの応答が本質的に固有のものか外因性であるかを判断することです。 言い換えれば、個人が視覚刺激に反応して1つのパターンを示す場合、彼らはすべての刺激に似たパターンで反応するのでしょうか? それとも、この応答刺激に依存して、視覚ネットワークまたはネットワークに固有のアクティブ化されていますか?
この質問に答えるために、2つのパッシブビジュアルパラダイムは、特定のビジュアルネットワークを別々に活性化することを目的として設計されました。最初の研究で提示された刺激は、背部と腹部の両方の流れを同時に刺激するように設計されました。したがって、一方または両方のネットワークが特定の波形形態の生成に関与しているかどうかは不明であった。現在の方法論的アプローチでは、腹部の流れを刺激するように設計されたパラダイムは、正方形と円の基本的な形状の識別可能なオブジェクトで構成され、オブジェクト発症のCVEPを引き出す。後流を刺激するように設計されたパラダイムは、固定点に向かって一定の速度で一貫した中央ドットモーションドットの放射状フィールドを介して視覚的な動きで構成され、モーションオンセットCVEPを引き出します。
最初の研究の結果として生じた第二の質問は、差分VEP形態が今後の刺激13の参加者の期待によるものであるかどうかでした。例えば、研究は、標的刺激の前に起こるトップダウン皮質振動活性が、その後のCVEPと行動応答をある程度17、18、19まで予測する可能性があることを示している。最初の研究で見かけ上の運動パラダイムは、600ミリ秒の一貫した刺激間隔(ISI)を持つ放射状の星と円の非ランダム化フレームを採用しました。その後のCVEP形態12、13、19に影響を与える振動活性。
この問題に対処するために、現在のプロトコルのビジュアル オブジェクトとモーション パラダイムは、同じ時間値の一貫した IS と、異なる時間的値 (ジッタ) を持つランダム化された ISI の両方で設計されています。 このアプローチを使用すると、時間変動が異なる視覚ネットワーク内の VEP 形態に与える影響を決定できる場合があります。全体として、記述されたプロトコルの目的は、視覚物体および運動刺激がCVEP形態の変動に敏感であるかどうか、および刺激提示の時間的変動がCVEP応答の特性に影響を与えるかどうかを決定することです。ピーク遅延、振幅、および形態を含む。本論文の目的は、方法論的アプローチの実現可能性を決定することにある。視覚オブジェクトとモーションの両方が可変形態を引き起こす可能性があり(すなわち、パターンAとBは両方の刺激に応じて被験者間で観察される)、時間的変動がオブジェクトの発症およびモーションオンセットCVEP成分に影響を与える可能性があるという仮説です。
Protocol
Representative Results
Discussion
この方法論的報告の目的は、受動視野タスク6における腹部と背流れを別々に刺激するように特別に設計された視覚物体と運動刺激を用いて、差動CVEP形態を記録する実現可能性を評価することにあった6 、7、8、 ISIs (ジッタ)19のバリエーションの有無にかかわらず.条件は直接比較するように設計されたも?…
Offenlegungen
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
この研究は、テキサス大学オースティン・ムーディー・カレッジ・オブ・コミュニケーション・グラント・インデンス・アワードとテキサス大学オースティン・オフィスの研究特別研究助成の副学長によって支援されました。
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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