ターゲット応答の作業中に事象関連電位片側脳性麻痺児の上肢利用の認知プロセスを研究するために

この実験デザインを使用して、異なる実験の承認は、（登録番号ラドバウド大学から社会科学学部（ECSW）のローカル倫理委員会からだけでなく、地域の医学研究倫理委員会、CMOアーネム – ナイメーヘンによって得た：2012 / 049; NL NR：39607.091.12）。 1.参加のみ専門医（ すなわち 、神経科医、小児科医）によって診断として一方的CPと診断された子どもたちが含まれています。 注：上肢モータ制御の基礎となる認知的側面を評価するためのERPプロトコルは、一方的なCPを持つ子どものために開発されているが、このグループだけに限定されるものではありません。 のみ10,11 5歳以上のお子様が含まれます。 注：以下のお子様は、全体の手順中のタスクに注意を払うことができない場合があります。 重度の視覚と聴覚障害を持つ子供たちを除外します。 注意：それは彼らがタスクを実行することができます視覚障害の有無に関わらず参加する子どもたちに比べて応答速度や精度に関しては何の違いを示していない場合にのみわずかな視覚と聴覚障害を持つ子供たちを含めることをお勧めします。しかし、可能な障害が後でレポートで指定され、場合によっては、最終的な分析でのために制御する必要があります。 最後に、原因の可能認知障害および/または行動障害にタスクに準拠することができない子どもたちを除外します。 脳波測定に先立ち、訓練を受けた作業療法士および/ ​​または理学療法士が影響を受けた手13と同様に、DDの存在の可能性の手動能力（MACS）を基準にして子を評価しています。 DDを評価するために、影響を受けた手の使用の典型的な量を比較する指標を計算し、理想的な条件（容量）の下に手/腕スキルの品質で自発的な日々の活動（パフォーマンス）の間にアーム14,15 </SUP>。これを行うには手の能力と手のパフォーマンスの16を評価するための有効かつ信頼性の高いテストを使用しています。推奨事項：以前に使用され、好ましくは14,15を検証しています使用インデックス。このタスクの心理統計学が14を公開されているとしてDDを決定するためのVOAA-DDD-Rの使用を強くお勧めします。 マニュアル能力だけでなく、DDが経時的に変化してもよい（ 例えば 、原因療法の結果に）ので、直前または（好ましくは同じ週以内）脳波測定後、この評価をスケジュールします。 また、子供の人口統計データを収集する（ 例えば 、年齢、性別、薬と発作歴）がアカウントにこれらの変数を取ることができるようにする（ 例えば 、グループに一致するか、結果を解釈するとき）。 2.視標応答タスクを開発コンピュータ化された視標応答タスクのスクリプトを記述します。補足コードを参照してください。例えば、スクリプトのファイル。 コンピュータの画面上で視覚刺激を提示するには、刺激が提示されるたびにEEG信号に時間ロックされたマーカーを送信するのに十分な時間に正確で刺激の配信と実験制御プログラムを使用します。応答を登録するには、時間に正確な（1ミリ秒）、ボタンが押されたことを登録し、脳波コンピュータに関連した刺激マーカーを提供するデバイスを使用する（材料の表を参照のこと）。 視覚刺激が認識しやすい（例は形状や単純なオブジェクトである）とを区別するのが容易である白地に提示明確な形状を使用します（ 例えば 、色、形、大きさに基づいて）の場合。代わりに写真のような複雑な刺激のシンプルなグラフィックデザインをお勧めします。 子供のためのERP実験を設計するには、以下の推奨事項に従ってください。注意：子供たちは長い間、繰り返し実験に準拠する限られた能力を有することができるので、子供のための設計のERP実験は、しばしば困難です。 十分な大きさである本の刺激は簡単に子（：7×7センチメートル推奨サイズ）によって認識されます。 さらに、好ましくは、子供たちは、タスク（例えば、スマイリーの）に子供の注意を維持するのは魅力的で刺激を使用しています。1ディスプレイに簡単な手の動きの間に異なる認知過程を研究するために幼児に使用することができる実験プロトコルを図 。 左側の移動開始対右のため明らかに異なる刺激を含めるようにしてください。これは、影響を受けたと一方的なCPの小児にはあまり影響を受けた手の両方の動きに関わる個別の処理段階を比較することができます。これは、対象内のデザイン参加子供が（あまり影響手対の影響を受ける）、独自の制御参加者として機能することができます。 推奨事項：左またはそれぞれ左または右の手の動きを誘導するには、画面の右側に現在の刺激。 COに刺激定位のためのntrolは、画面の反対側の背景刺激が含まれます。 あまり影響を受けた側の影響を受けるように刺激の同じ量を提示。事象関連電位11の平均化を可能にするために刺激カテゴリごとに20回の繰り返しの最小値を使用します。しかし、子供たちは長い作業手順に出席できないことがありますように、実験の長さが10分を超えないようにしてください。 4.5と10分10,11,17,18の間のCPレポートプロトコルと子供の初期のERP研究。長いプロトコルが使用されている場合、子供は10分後に休憩を取ると、その後継続することができます。 かなりの運動制限のある子供でも簡単に対応することが可能であることを確認するために非常に低い応答力の要件を：;（5.5センチメートル：直径、高さ9.5センチメートル推奨）提示刺激に対する応答を記録するために、二つの大きな応答ボタンを提供しています。 ADAP興味の認知過程を測定し、データが別の説明を排除する研究パラダイムトン。 頭出しゴー/のNogoタスク（ 図1）：実験計画の例現在の応答選択を研究するきっかけと行く/ NOGOタスク、応答の準備だけでなく、応答阻害、四つの異なる視覚刺激のタイプの場合：左の背景-刺激（視覚刺激処理の基準指標として実装）、キュー刺激と左右のための（刺激の選択プロセスを研究するために実装された）右側に行くに/標的刺激左右およびNOGO-刺激（応答準備プロセスを研究するために実装された）（反応阻害プロセスを研究するために実施さ）。 推奨事項：現状背景 – 1000ミリ秒のためのキューの刺激。現在の目標の刺激応答が行われるまで。 1500ミリ秒のための本NOGO-刺激。 cue-とターゲット/ NOGO間の刺激間間隔（ISI）をキープ-stimuli固定（推​​奨：1,000ミリ秒）。目標以下の各正しい応答の後、ISIを維持するか（推奨：1000〜1500ミリ秒の間）は、ランダムな刺激を行きます。 等確率的に交絡変わり者活動、現在の標的 – およびNOGO-刺激を避けるために。 注：このパラダイムは、NOGO-刺激19の阻害の影響を減少させるが、それは標的-およびNOGO-刺激の両方によって誘発されるERPのより直接的な比較を可能にします。 ターゲット刺激またはNOGO-刺激に対する正しい阻害した応答に対する各正しい応答の後、フィードバックをやる気のある形（ 例えば 、短い笑い音）を提示。 3.データ収集システム注：お子様の測定のためのモバイル脳波ラボを強くお勧めします。モバイルラボは子供によく知られた環境での研究（ 例えば 、学校、リハビリセンター、ホーム）を実施できます。モバイル脳波の設定が使用できない場合は、子供がテスト環境と快適であることを確認してください。脳波の準備中に、それは子供のためのいくつかの気晴らし/エンターテイメントを持つことが推奨されます（ 例えば、映画を見て）。 脳波を記録し、デジタル化する刺激と第二コンピュータを提示する1：2のコンピュータを使用してください。ある種のイベント（ 例えば 、刺激、応答）を発生するたびに、そのイベントコードが脳波デジタル化コンピュータに送信できるようにコンピュータを接続します。 電極 – アンプシステムを選択する場合、信号対雑音比を減少させるために活性電極システム（強く推奨）を使用します。 注：増幅の最初の段階は、このようにノイズ信号を介在の影響を最小限に抑え、電極のサイトで行われるため、アクティブ電極は、信号対雑音比を改善します。この活性電極システムの大きな利点は、電気的に絶縁されたチャンバができるように脳波記録中の必要がないことですほぼすべての環境で測定します。 でも活性電極システムと、電気的又は機械装置の近くに測定することがないように注意してください。 研究課題と研究集団に基づいて、電極の数を選択してください。 （一緒に32チャンネル脳波アンプ付き）32チャネル電極システムは、子供の上肢制御の異なる処理段階に関連するほとんどの認知過程を研究するのに十分です。 4.電気生理学的記録参照電極はインピーダンス（：オフラインリンクmastoidsに再参照するための左乳様突起の骨と右乳様突起の骨で別のアクティブ電極上の場所参照電極を推奨）を低減するように配置された位置で皮膚を洗浄して起動します。 死んだ皮膚細胞を除去し、油状のサブを除去するために、アルコールでそれをきれいに優しくスクラブクリームを適用することにより、基準​​電極の配置で肌をきれいにスタンス。 また、額とEOG（眼電位）電極（ステップ4.6でEOGの録音についての詳細）のために、目の周囲の皮膚をきれいに。顔をスクラブするときは注意してください、ここでは皮膚は非常に敏感であり得ます。 参加者の頭の上にキャップを置く前に、キャップのサイズを決定するために、頭囲を測定します。円周を決定するには、ちょうど耳の上に、ヘッドの最も広い部分の周りに巻尺を置きます。 対応するサイズのキャップを適用し、それが正しい位置にあるかどうかを確認してください。 これを行うには、イニオン（頭蓋骨の後部に後頭骨の一部を膨らんだ）とナジオン（鼻の上部が額の尾根を満たしている点）との間の左右両耳間のくぼみの間の距離を測定。これらの距離のちょうど50％にCzに電極を配置します。キャップを使用すると、確実Czが正しく、他のすべてのエル中央頂点の上に配置されている場合ectrodesは自動的に国際10-20システム20によれば 、標準的な位置に配置されています。 キャップと電極上に数字を使用することにより、国際10-20システム20によれば 、電極を配置します。 5正中サイト（Fzは、FCZ、Czを、Pzのとオズ）と24横サイト（FP1 / 2、F7 / 8、F3 / 4、FC5 / 6、FC1 ​​/ 2、C3 / 4、CP5 / 6の電極の位置を確認し、 CP1 / 2、P7 / 8、P3 / 4、T7 / 8、01/2）（ 図2参照）は 、オフラインデータ処理中に関心のERP成分の空間的な最大値を求める頭皮分布の推定を可能にします。 基準電極は、左の乳様突起の骨の上に配置されている場合、リンクされた基準記録のための右の乳様突起骨上の一以上の電極を配置します。 AFZ（電極配置の概略については、図2を参照）に接地電極を配置します。 電極を介して鈍針を挿入することにより、導電性ゲルを有する電極を埋めます。 T彼ゲルは、皮膚との接触を最大化し、電極の可鍛性延長として機能します。インピーダンスを下げるために、穏やかに電極下の皮膚を研磨。ゲルは、このように信号を歪め、隣接する電極のゲルに接触し得るかもしれないとしてあまりにも多くの導電性ゲルを適用しないように注意してください。 オフラインデータ処理時に眼球運動のためのEEG信号を補正するためにEOGを共同登録。 注：特に子供にだけ命令を介して眼球運動アーチファクトを回避することは困難です。したがって、非常にこれらの参加者のために推奨された目に​​よって生成された電気的活動のために、その後正しいこのEOG信号を、共同登録。 この目的のために、子どもたちの目の周りのEOG電極を配置します。 子供の皮膚は非常に敏感であるように、4 EOG電極の配置を避けるようにしてください。その代わりに、外装缶に右目下の活性電極の一方と、いずれかを使用して場所の2つだけEOG電極このように右目の。オフラインのデータ処理中に眼補正を適用する場合、EOG記録用の参照電極としてF7及びFP2の電極を使用します。 電極を装着しながら、インピーダンス計を用いて20kΩの下の電極インピーダンスを維持します。 注：これは、組み込み関数としてこれを持って増幅系を使用することをお勧めします。 製造元の指示に従ってEEG信号をデジタル化し、記録するためにデジタル化ソフトウェアを使用してください。記録のために、以下の推奨設定を使用してください：0.016と250 Hzの間で千サンプル/秒とオンラインフィルタでデジタル化します。 5.脳波記録中のターゲット応答タスクを実行します子供の前で約40センチメートルラップトップまたはコンピュータの画面を配置します。ノートパソコンのキーボードの横に2つの赤いボタン、右側に1つずつと、左側に1つの位置を確認します。 POSSを回避するために30センチメートルでボタンの間の距離を保ちます間違った手がボタンを押すのに使用されIBILITY。少しテーブルの上に載って肘を持つ2つの赤いボタンの上の子供の手の位置を確認します。 子供がターゲット刺激（右刺激提示のための右ボタン、左刺激提示のための左ボタン）の横にある赤いボタンを押して、ターゲット刺激に可能な限り迅速に対応するために指示します。 NOGO-刺激が含まれる場合、NOGO-刺激が提示されるたびにそれらの応答を阻害するために子供を指示します。 短いトライアルセッションを実施。実験に使用されているすべての刺激がこの試験セッション中に少なくとも一度表示されていることを確認します。しかし、プロトコルの後の疲労を誘発防止することができる（不必要な繰り返しのない約1分）と短いこのトライアルセッションを保持します。 6.オフラインデータ処理 行動データ処理 行動変数を定義します（ たとえば 、エラー、REACEEGデータを処理する前化回）。これは、ERPデータが（正しい応答を持つ唯一の試験は平均したERPのために使用されていること、 など ）行動データに対応することが重要です。 推奨：偽ヒットとしてエラーを定義します（。 例えば 、応答2000ミリ秒以内にcue-とNOGO-刺激以下）、省略次ターゲット刺激（推奨：2000ミリ秒以内に応答がない）だけでなく、誤った応答（間違ったボタン、または両方のボタンを押します同時に）。研究課題に応じて、研究者らは、RTとERPデータでこれらのエラーを除外したいと思うかもしれません。 ERPの分析のための電気生理学的データ処理（推奨手順） 注：特定の研究の質問に答えるを目指してデータを分析するのに適したデータ解析システムを選択します。異なるシステムは、（ 例えば 、ERPは周波数分析対分析）の目的を分析異なるためのより良い適しています。それは独立することが可能ですLYプログラムこのソフトウェアだけでなく、商業的な脳波解析システムを使用して。以下に提供される指示はBrainVisionアナライザに特異的です。 BrainVisionアナライザを使用すると、ERPデータを分析するために一つだけ多くの利用可能なオプションのうちです。 リンクされた基準記録が（参照電極は、乳様突起骨の一つであり、他の乳様突起骨上に配置された別の活性電極上に配置された）を選択した場合は、再参照リンクmastoidsへのすべてのEEG電極の信号。新基準チャネルとして右乳様突起骨上に配置されたチャネルを選択して、新たな基準（変換 – >チャネル前処理 – >新しい参照）の計算に暗黙的な参照が含まれています。 垂直および水平EOGチャネル（ 例えば 、Gratton＆コールズ21）から記録された信号を用いて眼の補正を適用します。 > Ocul – 2つだけEOGチャネルが使用された場合、（変換EOGチャネルのための基準電極としてF7及びてFp2電極を使用AR補正）。 適切なフィルタを適用します（変換 – >データのフィルタリング – > IIRフィルタ）。子供に記録されたERPのためには、0.5 Hzから40 Hzのを超えていないローパスフィルタのカットオフを有する高域通過フィルタを使用することをお勧めします。 セグメント別のマーカー位置に基づいて、同じセグメントエポックに異なる刺激に関連した信号（変換 – >セグメント分析機能 – >セグメンテーション – >マーカー位置に基づいて、新しいセグメントを作成します）。視覚刺激の提示を次のERPのための刺激（推奨）した後、少なくとも750ミリ秒まで前刺激に250ミリ秒からのセグメントを使用しています。さらに、ブール選択によって誤った裁判（偽ヒット＆不作為）のエポックを除外します。 信号のドリフトを補正するために信号をトレンド除去（変換 – >セグメント分析機能 – > DCトレンド除去）。 モータの各セグメントをスクリーニングするアーティファクト除去を適用しますそして、このような高周波筋活動などの眼アーティファクトは、150μV±超える成果物を含むセグメントを削除します。勧告は：（>半自動セグメント選択 – – >アーティファクト除去変換）で除去されるデータへのより多くの洞察力を持っている半自動モードを使用します。 適切なベースライン補正を適用します（変換 – >セグメント分析機能 – >ベースライン補正）。推奨事項：ERPのために視覚刺激の提示の後には、-250ミリ秒から刺激のプレゼンテーションまで、ベースライン補正を使用しています。 刺激の種類と手ごとのセグメント（以下、影響を受けた対の影響を受ける）（ – >セグメント分析機能 – >平均の変換）の平均。 最後に、輸出は、関心のある様々なピーク（ – >エリア情報のエクスポート）のための振幅を意味します。推奨：ブラインド得点を許す固定レイテンシウィンドウ内の平均値を定義します。以下のための適切な待ち時間のウィンドウを決定するために、研究グループは、すべての子どもたちの壮大な平均のERPへの関心のピークの最大値を検索し、ピークの前と後に、この値の50％に達し、ウィンドウを定義します。すべての個々の参加者22は、このコンポーネントのウィンドウの平均値をエクスポートするには、このウィンドウを使用します。 推奨：現在の研究プロトコルは、情報処理及び認知能力の違いを研究に向けられているように、正中線電極からのデータを含みます。情報処理や認知能力の違いを反映した内因性のコンポーネントが原因で信号の広範な活動やまみれ頭皮の地形にはっきりと見えると頂点の上に識別可能です。 注：データは10,11を分析するために、このプロトコルを使用して、以前の研究では、Fzは、FCZ、およびCzは電極からのデータを使用しました。