JoVE Journal > Neuroscience
Summary
Abstract
Introduction
Protocol
Results
Discussion
Disclosures
Acknowledgements
Materials
References
עברית

Automatically Generated
Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.
Neuroscience

ביצוע בו אלקטרונצגרפיה והקלטות ספקטרוסקופיית כמעט אינפרא-אדום עם משימה פלנקר

Published: May 24, 2020
doi:
10.3791/60669
, , , ,
1Centre for Cognitive and Brain Sciences,University of Macau, 2Faculty of Health Sciences,University of Macau

Summary

הפרוטוקול הנוכחי מתאר כיצד לבצע הקלטות EEG ו-fNIRS במקביל וכיצד לבחון את הקשר בין נתוני EEG ו-fNIRS.

Abstract

הקלטות EEG ו-fNIRS במקביל מציעות הזדמנות מצוינת להשיג הבנה מלאה של המנגנון העצבי של עיבוד קוגניטיבי על-ידי בדיקת הקשר בין האותות העצביים וההומודינמיים. EEG היא טכנולוגיה אלקטרופיסיולוגית שיכולה למדוד את הפעילות העצבית המהירה של קליפת המוח, ואילו fNIRS מסתמך על תגובות הומודינמיות כדי להסיק הפעלת המוח. השילוב של EEG ו fNIRS טכניקות נוירוהדמיה יכול לזהות תכונות נוספות ולחשוף מידע נוסף הקשור לתפקוד המוח. בפרוטוקול זה, מדידות EEG-fNIRS התמזגו בוצעו עבור הקלטות בו של מעורר-חשמל פוטנציאל ותגובות הומודינמיקה במהלך משימה פלקר. בנוסף, השלבים הקריטיים להגדרת מערכת החומרה והתוכנה, כמו גם ההליכים לרכישת נתונים וניתוח סופקו ונדונו בפרוטרוט. צפוי כי הפרוטוקול הנוכחי יכול לסלול שדרה חדשה לשיפור ההבנה של המנגנונים העצביים בבסיס תהליכים קוגניטיביים שונים באמצעות אותות EEG ו fNIRS.

Introduction

מחקר זה נועד לפתח פרוטוקול עובד כדי לחשוף את דפוס ההפעלה העצבית הבסיסית של המשימה פלקר באמצעות EEG התמזגו ו fNIRS שיטות נוירוהדמיה. מעניין, ההקלטות המקבילות של ה-fNIRS-EEG מאפשרות לבדוק את היחסים בין אותות המודינמיים בקליפת המוח הקדמית ובין מרכיבים פוטנציאליים הקשורים לאירועים (ERP) של כל השכל הקשור למשימה של פלקר.

שילוב של שיטות נוירוהדמיה שונות, כולל ספקטרוסקופיית כמעט אינפרא-אדום פונקציונלי (fnirs), אלקטרונצאלוגרפיה (EEG), ודימות תהודה מגנטית פונקציונלית (fMRI) חיוני לשפר את ההבנה של היכן ומתי עיבוד המידע מתרחש במוח1,2,3. בנוסף, יש את הפוטנציאל לשלב fNIRS ו-EEG לבחון את הקשר בין פעילות עצבית מקומית לבין שינויים הבאים בתגובות הומודינמיות, שבו EEG ו-fNIRS יכול להיות משלים בחשיפת המנגנון העצבי של תפקוד המוח האנושי קוגניטיבי. fNIRS היא טכניקה המבוססת על כלי דם תפקודית נוירודימות המסתמכת על תגובות הומודינמיקה כדי להסיק הפעלת המוח. fnirs מודד את מדידת האוקסיהמוגלובין היחסי (HbO) ו deoxyhemoglobin (hbr) שינויים הריכוז בקליפת המוח, אשר ממלא תפקיד חשוב במחקר של עיבוד קוגניטיבי3,4,5,6,7. לדברי neurovascular ומנגנון neurometabolic צימוד8, השינוי של פעילות עצבית מקומית הקשורים לעיבוד קוגניטיבי מלווה בדרך כלל על ידי שינויים הבאים זרימת הדם המקומי וחמצן בדם עם עיכוב של 4-7 שניות. זה מראה כי צימוד neurovascular הוא כנראה מתמר כוח, אשר משלב את הדינמיקה המהירה של פעילות עצבית לתוך קלט כלי הדם של הומודינמיקה איטית9. במיוחד, fnirs משמש בעיקר עבור בדיקת הפעילות נוירוכלי באונה הקדמית, במיוחד בקליפת המוח הקדם האחראית פונקציות קוגניטיביות גבוהות, כגון פונקציות ההנהלה10,11,12, הסקת מסקנות ותכנון13, קבלת החלטות14, וקוגניציה חברתית ושיפוט מוסרי15. עם זאת, התגובות הומודינמיות שנמדדות באמצעות fNIRS מאפשרות ללכוד בעקיפין את הפעילות העצבית ברזולוציה נמוכה בלבד, ואילו EEG יכול להציע מדדים באופן זמני ובאמצעים ישירים של פעילויות עצביות. כתוצאה מכך, השילוב של הקלטת EEG ו-fNIRS יכול לזהות תכונות נוספות ולחשוף מידע נוסף הקשור לתפקוד המוח.

חשוב יותר, הרכישה רב מודאליות של האותות EEG ו-fnirs נערך לבחון את הפעלת המוח בבסיס משימות קוגניטיביות שונות16,17,18,19,20,21,22 או ממשק המוח מחשב23,24. בפרט, ב-ERP (הפוטנציאל הקשור לאירועים) והקלטות fNIRS בוצעו בהתבסס על הפרדיגמה הקשורה לזיהוי השמיעה השמיעתית1, שבה fnirs יכול לזהות את השינויים ההדינמיים בקליפת המוח הפרוטואלית מספר שניות לאחר הופעתו של רכיב P300. הורוביץ הציג גם את המידות הסימולטניות של אותות fNIRS ואת הרכיב P300 במהלך משימת עיבוד סמנטית25. מעניין, מחקרים קודמים מבוסס על הקלטות EEG ו fNIRS הראו כי P300 במהלך גירוי מוזר הציג קורלציה משמעותית עם אותות fNIRS26. התגלה כי האמצעים הרב-מודאליים הם בעלי פוטנציאל לחשוף את המנגנון הנוירולוגי המקיף את התחום המבוסס על הפרדיגמה הקשורה לאירועים26. מלבד משימה מוזר, המשימה פלקר הקשורים לרכיב ERP N200 היא גם פרדיגמה חשובה, אשר יכולה לשמש לחקירת זיהוי היכולת הקוגניטיבית והערכה עם פקדים בריאים וחולים עם הפרעות שונות. באופן ספציפי, N200 היה מרכיב שלילי כי פסגות 200-350 ms מתוך הקליפה הקדמית cingulated הקדמי27 וקליפת הרקה העליונה28. למרות מחקרים קודמים בחנו את היחסים בין קליפת המוח הקדמית העליונה ותנודות אלפא בפעילות פלקר29, הקורלציה בין משרעת N200 ואת התגובות הומודינמיקה במהלך המשימה פלקר לא נחקרו.

בפרוטוקול זה, תיקון מתוצרת בית EEG/fNIRS המבוסס על כובע EEG רגיל היה מנוצל עבור EEG ו-fNIRS במקביל הקלטות. הסדרים של אלקטרואופטיקה/אלקטרודות עם תמיכה הושגו באמצעות הצבת אלקטרואופטיקה fNIRS התמזגו לתוך כובע EEG. ה-EEG הסימולטני ורכישות הנתונים של fNIRS בוצעו באותן משימות גירויים שנוצרו על-ידי תוכנת E-prime. אנו מציגים את ההשערה שרכיבי ERP המשויכים לפעילות הפלנקר יכולים להציג קשר משמעותי עם תגובות ההודינמיקה בקליפת המוח הקדם-חזיתית. בינתיים, ההקלטות משולבות של ERP ו-fNIRS יכולות לחלץ מספר מחוונים של אותות כדי לזהות את דפוסי הפעלת המוח בדיוק משופר. כדי לבדוק את ההשערה, הכיוונון fNIRS ומכונת EEG שולבו כדי לחשוף את מנגנון ההכרה העצבי המורכב המתאים למשימה הקשורה לאירוע פלקר.

Protocol

לפני המבחנים הניסיוניים, חתמו כל המשתתפים על מסמכי הסכמה מעודכנים. פרוטוקול המחקר הנוכחי אושר על ידי ועדת האתיקה של אוניברסיטת מקאו. 1. הגדרת חומרה ותוכנה עבור הקלטות EEG ו-fNIRS בו לבנות כובע ראש עבור הקלטות EEG-fNIRS בו. בחר את גודל הכיפה המתאים בהתאם להיקף הראשי של המשתתפ…

Representative Results

איור 2 מציג את האותות HbO עבור כל הערוצים בעוד איור 3 מציג את Erps ב Fz ו-fz עבור שני התנאים של המשימה פלקר. Figure 4 מומחש התוצאות ניתוח מתאם פירסון הראו כי אותות fnirs ב SFC הציגו מתאם משמעותי עם רכיב ERP N200 ב fz עבור המצב קלקל (P< 0.05). עם זאת, זה …

Discussion

בפרוטוקול זה, הקלטות משולבות של EEG ו-fNIRS בוצעו כדי לבחון את דפוסי ההפעלה של המוח הכרוכים בפרדיגמה הקשורה לאירועים, על ידי הקלטת אותות עצביים של המוח כולו ותגובות הומודינמיות בו של הקליפה הקדם-חזיתית. תוצאות ERP הראו כי N200 ב Fz היה מסוגל להבדיל באופן משמעותי את התנאים הקלקל (P = 0.037). בינתיים, את הא…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

עבודה זו בוצעה בחלקו באשכול המחשוב הגבוה (HPCC), הנתמכת על-ידי משרד המידע וטכנולוגיית התקשורת (ICTO) של אוניברסיטת מקאו. מחקר זה נתמך על ידי MYRG2019-00082-FHS ו-מלגות 2018-00081-FHS מאוניברסיטת מקאו במקאו, וגם ממומן על ידי קרן המדע והטכנולוגיה לפיתוח, מקאו SAR (FDCT 0011/2018/A1 ו FDCT 025/2015/A1).

Materials

EEG cap EASYCAP GmbH – –
EEG system BioSemi – –
fNIRS system TechEn – CW6 System
DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Kennan, R. P., et al. Simultaneous recording of event-related auditory oddball response using transcranial near infrared optical topography and surface EEG. NeuroImage. 16 (3), 587-592 (2002).
  2. Horovitz, S. G., Gore, J. C. Simultaneous event-related potential and near-infrared spectroscopic studies of semantic processing. Human Brain Mapping. 22 (2), 110-115 (2004).
  3. Yuan, Z., Ye, J. Fusion of fNIRS and fMRI data: identifying when and where hemodynamic signals are changing in human brains. Frontiers in Human Neuroscience. 7, 676 (2013).
  4. Lin, X., Sai, L., Yuan, Z. Detecting Concealed Information with Fused Electroencephalography and Functional Near-infrared Spectroscopy. Neuroscience. 386, 284-294 (2018).
  5. Ieong, H. F., Yuan, Z. Emotion recognition and its relation to prefrontal function and network in heroin plus nicotine dependence: a pilot study. Neurophotonics. 5 (02), 1 (2018).
  6. Hu, Z., et al. Optical Mapping of Brain Activation and Connectivity in Occipitotemporal Cortex During Chinese Character Recognition. Brain Topography. 31 (6), 1014-1028 (2018).
  7. Wang, M. -. Y., et al. Concurrent mapping of brain activation from multiple subjects during social interaction by hyperscanning: a mini-review. Quantitative Imaging in Medicine and Surgery. 8 (8), 819-837 (2018).
  8. Scholkmann, F., et al. A review on continuous wave functional near-infrared spectroscopy and imaging instrumentation and methodology. NeuroImage. 85, 6-27 (2014).
  9. Wan, X., et al. The neural basis of the hemodynamic response nonlinearity in human primary visual cortex: Implications for neurovascular coupling mechanism. NeuroImage. 32 (2), 616-625 (2006).
  10. Miller, E. K. The prefontral cortex and cognitive control. Nature Reviews Neuroscience. 1 (1), 59-65 (2000).
  11. Miller, E. K., Cohen, J. D. An integrative theory of prefrontal cortex function. Annual review of Neuroscience. 24 (1), 167-202 (2001).
  12. Mansouri, F. A., Tanaka, K., Buckley, M. J. Conflict-induced behavioural adjustment: a clue to the executive functions of the prefrontal cortex. Nature Reviews Neuroscience. 10 (2), 141-152 (2009).
  13. Wood, J. N., Grafman, J. Human prefrontal cortex: processing and representational perspectives. Nature Reviews Neuroscience. 4 (2), 139-147 (2003).
  14. Wallis, J. D. Orbitofrontal Cortex and Its Contribution to Decision-Making. Annual Review of Neuroscience. 30 (1), 31-56 (2007).
  15. Forbes, C. E., Grafman, J. The Role of the Human Prefrontal Cortex in Social Cognition and Moral Judgment. Annual Review of Neuroscience. 33 (1), 299-324 (2010).
  16. Nguyen, D. K., et al. Non-invasive continuous EEG-fNIRS recording of temporal lobe seizures. Epilepsy Research. 99 (1-2), 112-126 (2012).
  17. Peng, K., et al. fNIRS-EEG study of focal interictal epileptiform discharges. Epilepsy Research. 108 (3), 491-505 (2014).
  18. Liu, Y., Ayaz, H., Shewokis, P. A. Multisubject “learning” for mental workload classification using concurrent EEG, fNIRS, and physiological measures. Frontiers in Human Neuroscience. 11, (2017).
  19. Aghajani, H., Garbey, M., Omurtag, A. Measuring mental workload with EEG+fNIRS. Frontiers in Human Neuroscience. 11, (2017).
  20. Balconi, M., Vanutelli, M. E. Hemodynamic (fNIRS) and EEG (N200) correlates of emotional inter-species interactions modulated by visual and auditory stimulation. Scientific Reports. 6, (2016).
  21. Donohue, S. E., Appelbaum, L. G., McKay, C. C., Woldorff, M. G. The neural dynamics of stimulus and response conflict processing as a function of response complexity and task demands. Neuropsychologia. 84, 14-28 (2016).
  22. Liu, Y., Ayaz, H., Shewokis, P. A. Mental workload classification with concurrent electroencephalography and functional near-infrared spectroscopy. Brain-Computer Interfaces. 4 (3), 175-185 (2017).
  23. Fazli, S., et al. Enhanced performance by a hybrid NIRS-EEG brain computer interface. NeuroImage. 59 (1), 519-529 (2012).
  24. Putze, F., et al. Hybrid fNIRS-EEG based classification of auditory and visual perception processes. Frontiers in Neuroscience. 8, 373 (2014).
  25. Horovitz, S. G., Gore, J. C. Simultaneous event-related potential and near-infrared spectroscopic studies of semantic processing. Human Brain Mapping. 22 (2), 110-115 (2004).
  26. Lin, X., et al. Mapping the small-world properties of brain networks in Chinese to English simultaneous interpreting by using functional near-infrared spectroscopy. Journal of Innovative Optical Health Sciences. 11 (03), 1840001 (2018).
  27. Folstein, J. R., Van Petten, C. Influence of cognitive control and mismatch on the N2 component of the ERP: A review. Psychophysiology. 45 (1), 152 (2008).
  28. Patel, S. H., Azzam, P. N. Characterization of N200 and P300: Selected studies of the Event-Related Potential. International Journal of Medical Sciences. 2 (4), 147-154 (2005).
  29. Suzuki, K., et al. The relationship between the superior frontal cortex and alpha oscillation in a flanker task: Simultaneous recording of electroencephalogram (EEG) and near infrared spectroscopy (NIRS). Neuroscience Research. 131, 30-35 (2018).
  30. Keles, H. O., Barbour, R. L., Omurtag, A. Hemodynamic correlates of spontaneous neural activity measured by human whole-head resting state EEG + fNIRS. NeuroImage. 138, 76-87 (2016).
  31. Eriksen, B. A., Eriksen, C. W. Effects of noise letters upon the identification of a target letter in a nonsearch task. Perception & Psychophysics. 16 (1), 143-149 (1974).
  32. Huppert, T. J., Diamond, S. G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. HomER: a review of time-series analysis methods for near-infrared spectroscopy of the brain. Applied optics. 48 (10), 280-289 (2009).
  33. Kocsis, L., Herman, P., Eke, A. The modified Beer-Lambert law revisited. Physics in Medicine and Biology. 51 (5), (2006).
  34. Herold, F., Wiegel, P., Scholkmann, F., Müller, N. Applications of Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) Neuroimaging in Exercise-Cognition Science: A Systematic, Methodology-Focused Review. Journal of Clinical Medicine. 7 (12), 466 (2018).
  35. Duncan, A., et al. Optical pathlength measurements on adult head, calf and forearm and the head of the newborn infant using phase resolved optical spectroscopy. Physics in Medicine and Biology. 40 (2), 295-304 (1995).
  36. Brigadoi, S., et al. Motion artifacts in functional near-infrared spectroscopy: A comparison of motion correction techniques applied to real cognitive data. NeuroImage. 85, 181-191 (2014).
  37. Lopez-Calderon, J., Luck, S. J. ERPLAB: an open-source toolbox for the analysis of event-related potentials. Frontiers in Human Neuroscience. 8, 213 (2014).

Tags

EEGFNIRSConcurrent RecordingFlanker TaskNeurovascular ActivityPrefrontal CortexERP ComponentsHaemodynamic ResponseNeuro-cognitionHardware And Software SetupEEG CapOptode Layout

Play Video
PDF
DOI
DOWNLOAD MATERIALS LIST
Cite This Article
Xu, S. Y., Cheong, L. I., Zhuang, Y., Couto, T. A. P., Yuan, Z. Conducting Concurrent Electroencephalography and Functional Near-Infrared Spectroscopy Recordings with a Flanker Task. J. Vis. Exp. (159), e60669, doi:10.3791/60669 (2020).
Download Citation
Reprints and Permissions

View Video

✖

To prove you're not a robot, please enter the text in the image below

CAPTCHA Image
Play CAPTCHA Audio
Refresh Image