刺激特定的皮质视觉引发潜在形态模式
Summary
本文提出了一种利用高密度脑电图刺激腹腔和背网来研究微分皮质视觉诱发电位形态的协议。描述了具有和无时态抖动的可视对象和运动刺激范式。还概述了视觉唤起的电位形态分析。
Abstract
本文提出了一种使用128通道高密度脑电图(EEG)记录和分析皮质视觉唤起电位(CVEPs)的方法,以响应各种视觉刺激。所述刺激和分析的具体目的是检查复制先前报告的CVEP形态模式是否可行,这种模式由明显的运动刺激引起,旨在同时刺激腹腔和背腔中央视觉网络,使用对象和运动刺激,分别刺激腹腔和背视皮质网络。 提出了四种视觉范例:1. 具有一致时间表示的随机视觉对象。2. 具有不一致的时间表示(或抖动)的随机可视对象。 3. 通过相干中心点运动的径向场进行视觉运动,无抖动。 4. 通过具有抖动的相干中心点运动的径向场进行视觉运动。 这四个范例按每个参与者的伪随机顺序呈现。 引入抖动是为了了解可能与预期相关的效应如何影响对象启动和运动启动 CVEP 响应的形态。 详细描述了EEG数据分析,包括数据导出和输入到信号处理平台的步骤,不良通道识别和去除,工件抑制,平均CVEP形态的均等和分类基于组件峰值的延迟范围的模式类型。具有代表性的数据表明,方法论方法在引起不同对象开始和运动原形CVEP形态模式方面确实很敏感,因此,对于实现更大的研究目标可能有一些帮助。鉴于脑电图的高时间分辨率和高密度脑电图在源定位分析中可能的应用,该协议是研究不同的CVEP形态模式和产生其基础神经机制的理想选择。这些差异响应。
Introduction
脑电图 (EEG) 是一种工具,为皮质处理的研究提供了一种廉价且非侵入性的方法,特别是与功能磁共振成像 (fMRI)、正电子发射等皮质评估方法相比断层扫描 (PET) 和扩散张数成像 (DTI)1。EEG 还提供高时间分辨率,在使用 fMRI、PET 或 DTI2等测量值时无法实现。在检查中心时态函数时,高时间分辨率至关重要,以便获得与特定输入或事件处理相关的神经生理学机制的毫秒精度。 在中央视觉系统中,皮质视觉唤起电位(CVEPs)是研究大脑皮层中时间锁定神经过程的常用方法。 CVEP 响应在多次事件试验中被记录和平均,导致峰值分量(例如 P1、N1、P2)以特定的毫秒间隔出现。这些峰值神经反应的时序和振幅可以提供有关皮质处理速度和成熟的信息,以及皮质函数3、4、5的不足。
CVEP 特定于呈现给查看器的视觉输入类型。在CVEP范式中使用某些刺激,可以观察到不同视觉网络的功能,如心室流,涉及处理形式和颜色,或细胞和磁细胞输入6,7,8,和背流,主要处理运动或磁细胞输入9,10。这些网络产生的CVEPs不仅有助于更好地理解典型的神经生理机制,而且有助于有针对性地治疗临床人群中的非典型行为。例如,在背风和腹腔网络中,有阅读障碍的儿童都报告了延迟的CVEP分量,这表明在设计干预计划11时,这两个网络的视觉功能都应该被定位。 因此,通过脑电图记录的CVEP提供了一个强大的临床工具,通过该工具可以评估典型和非典型视觉过程。
在最近的一项研究中,高密度脑电图用于测量典型发育中儿童中明显的运动启动CVEP,目的是在整个发育中检查可变CVEP反应和相关视觉皮质发生器。参与者被动地观察明显的运动刺激12,13,14,15,包括形状变化和运动,旨在同时刺激背和腹流。结果发现,大约一半的子体以CVEP波形或形态来响应,由三个峰值(P1-N1-P2,模式A)组成。 这种形态学是在整个文献中观察到的经典CVEP反应。相反,另一半儿童呈现的形态模式由五个峰(P1-N1a-P2a-N1b-P2b,模式B)组成。据我们所知,这些形态形态的强健发生和比较在儿童或成人群体中之前没有在CVEP文献中讨论过,尽管在显性运动和运动启动的CVEPs14,16。此外,由于这些措施的时间分辨率较低,在使用其他皮质功能评估方法(如fMRI或PET)的研究中,这些形态差异不会很明显。
为了确定 CVEP 模式 A 和 B 中每个峰值的皮质发生器,进行了源定位分析,这是一种用于估计 CVEP 响应12、13中可能涉及的皮质区域的统计方法.对于每个峰值,无论形态模式如何,主要和高阶视觉皮质被确定为 CVEP 信号的来源。 因此,CVEP形态学背后的主要区别是,具有模式B的形态在加工过程中额外激活视觉皮质区域。由于这些类型的模式以前在文献中尚未识别,因此在 CVEP 模式 B 中附加视觉处理的目的仍不清楚。 因此,这一研究线的下一个目标是更好地了解差异CVEP形态的原因,以及这种模式是否与典型人群和临床人群的视觉行为有关。
理解为什么一些个体可能表现出一种CVEP形态与另一个,第一步是确定这些反应是内在的还是外在的。 换句话说,如果一个人在视觉刺激中表现出一种模式,他们会对所有刺激做出类似的模式吗？ 还是这种响应刺激依赖于视觉网络或网络？
为了回答这个问题,设计了两种被动视觉范例,旨在单独激活特定的可视网络。初步研究中提出的刺激作用旨在同时刺激背和腹流;因此,不知道一个或两个网络是否参与生成特定的波形形态。在目前的方法学方法中,旨在刺激腹腔流的范式由基本形状的正方形和圆形高度可识别的物体组成,从而引发对象形成CVEPs。旨在刺激背向流的范式包括通过一个径向场的相干中心点运动点的径向场以固定速度向固定点,从而引发运动启动的CVEP。
由于最初的研究,第二个问题是,差异VEP形态是否可能是由于参与者对即将到来的刺激13的预期。例如,研究表明,在目标刺激之前发生的自上而下皮质振荡活动可能在某种程度上预测后续的CVEP和行为反应17、18、19。在第一项研究中,明显的运动范式采用径向星和圆的非随机帧,其连续刺激间隔(ISI)为600 ms。由此产生的振荡活动影响后续CVEP形态12,13,19。
为了解决这个问题,当前协议中的可视对象和运动范例设计为同时具有相同时间值的一致 ISI 和具有不同时间值(即抖动)的随机 ISI。 使用这种方法,可以确定时间变化如何影响不同视觉网络中的 VEP 形态。总之,所述协议的目的是确定视觉对象和运动刺激是否对CVEP形态的变化敏感,以及刺激表达的时间变化是否会影响CVEP反应的特征,包括峰值延迟、振幅和形态。就本文件而言,目标是确定方法的可行性。据推测,视觉对象和运动都可能导致可变形态(即,模式 A 和 B 将在受试者之间观察到,以响应这两种刺激),并且时间变化会影响对象启动和运动启动 CVEP 组件。
Protocol
Representative Results
Discussion
本方法学报告的目的是利用视觉对象和运动刺激来评估记录微分CVEP形态的可行性,这些刺激在被动观察任务中分别用于刺激腹腔和背流6 ,7,8, 有和无变化 ISIs (抖动)19.条件不是设计为直接比较,而是对变量CVEP形态是否存在于这两种情况下,以及该条件内的时间抖动是否影响形态的观察。通过 128 通道高密度 EEG 记?…
Declarações
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
这项研究得到了德克萨斯大学奥斯汀穆迪通信学院助学金准备奖和德克萨斯大学奥斯汀分校研究特别研究资助副总裁办公室的支持。
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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