وأيد هذا المقال "مؤسسة العلوم الطبيعية الوطنية الصينية" (31671141).

وأقر هذا البروتوكول اللجنة الأخلاقية المحلية. ووقع جميع المشاركين وأولياء أمورهم نموذج موافقة المستنيرة لهذه التجربة.
1-المواضيع
<ol><li>تشمل 15 الذكور المراهقين الأصحاء، الذي سن يتراوح بين 14 و 22 عاماً فقط (يعني ± الانحراف المعياري: ± 18.3 سنة 2.8). ملاحظة: البروتوكول الحالي لتحليل مدى تعقيد ميكروستاتي والياء قد وضعت للأصحاء، ولكن لا تقتصر على هذه المجموعة فقط.</li>
</ol>2. تسجيل بيانات التخطيط الدماغي
<ol><li>طرح مواضيع الجلوس على كرسي مريح في غرفة صامتة، والتحكم في درجة الحرارة، حيث تم تسجيل بيانات التخطيط الدماغي. جمع بيانات التخطيط الدماغي 20-قناة باستخدام نظام "التخطيط الدماغي النمل" في هذا البروتوكول.</li>
	<li>وضع السقف على رأس المواضيع.<ol>
<li>في هذه الدراسة باستخدام غطاء مع متوسطة الحجم، نظراً لأنه مناسب للمواضيع الأكثر المراهقين أو الذكور. للأطفال، يرجى قياس محيط الرأس لكل موضوع، وتحديد الحد الأقصى بحجم مناسب.</li>
		<li>ضع مسرى تشيكوسلوفاكيا في حوالي 50% المسافة بين إينيون وناسيون و 50% من المسافة بين اليسار واليمين بين إذني المسافات البادئة. وضع أقطاب المرجعية على عظم الخشاء اليسار واليمين، على التوالي. وضع أقطاب كهربائية فروة الرأس الأخرى في المواقع القياسية الدولية وفقا لنظام 10-20. ملاحظة: وضع نظام القطب والتخطيط الدماغي مكبر للصوت مع 20 قنوات كافية لتحليل ميكروستاتي EEG وتحليل تعقيد أوميغا.</li>
	</ol>
</li>
	<li>ملء جميع الأقطاب مع هلام موصلة بإدخال إبرة حادة من خلال أقطاب كهربائية. استخدم هلام موصلة إلى أدنى المقاومة. إبقاء جميع القطب ممانعات أقل من 10 كيلوهمس (kΩ).<ol>
<li>وخلال هذه الفترة، توفر بعض الترفيه للمواضيع (مثلاً، عرض فيلم قصير). إذا تم استخدام مسرى جافة أو قطب مالحة، تخطي الخطوة هلام موصلة بالحقن.</li>
	</ol>
</li>
	<li>الإيعاز إلى مواضيع للاسترخاء مع عيون مغلقة أثناء التسجيل، الذي يدوم 5 دقيقة استخدام برنامج التمثيل الرقمي لرقمنة وتسجيل EEG إشارة. استخدم معدل أخذ عينات من عينات/س 250 على الأقل استخدام عامل تصفية إنترنت أوسع نطاقا من 0.1 و 80 هرتز. ملاحظة: بالرغم من استخدام النظم المتاحة القطب-مكبر للصوت الأكثر التجارية نظام قطب نشط، الذي يمكن أن يحسن إشارة إلى نسبة الضوضاء إشارة EEG، لا تضع هذا النظام ما يقرب من أي الأجهزة الكهربائية أثناء تسجيل EEG.</li>
</ol>3-التخطيط الدماغي البيانات تجهيزها
ملاحظة: يمكن أن preprocessed EEG البيانات باستخدام مختلف المصادر المفتوحة أو البرمجيات التجارية. الإرشادات الواردة أدناه محددة يجلاب. هذا واحد فقط من العديد من الخيارات المتاحة preprocess بيانات التخطيط الدماغي.
<ol><li>استيراد بيانات التخطيط الدماغي الخام لبرامج التخطيط الدماغي (على سبيل المثال، يجلاب) (ملف | استيراد بيانات | استخدام دالات يجلاب والإضافات). ملاحظة: يمكن الاعتراف بها البيانات التخطيط الدماغي الخام المسجلة من مختلف النظم الكهربائي-مكبر للصوت قبل يجلاب، مثل EGI، النمل، مسجل "رؤية الدماغ"، ونيوروسكان.</li>
	<li>تحميل ملف موقع القناة في برامج التخطيط الدماغي (تحرير | قناة المواقع). على الرغم من أن قد تم استيراد بيانات التخطيط الدماغي وأسماء القناة إلى يجلاب، استيراد ملف موقع قناة في برامج التخطيط الدماغي بغية الحصول على المواقع المكانية لهذه الأقطاب.</li>
	<li>إزالة الأقطاب المرجعية (تحرير | حدد البيانات | حدد البيانات في نطاق قناة). في خيار "تحديد البيانات في نطاق قناة" في مربع حوار منبثق، حدد الأقطاب التسجيل فقط ولم تقم بتحديد أقطاب المرجعية حيث أن أقطاب مرجعية يمكن إزالتها. البيانات المسجلة في أقطاب المرجعية ليست إشارة الدماغ 'صحيح'، حيث يتم وضع هذه الأقطاب اثنين في عظم الخشاء اليسرى واليمنى على التوالي.</li>
	<li>الفرقة تمرير بيانات عامل تصفية التخطيط الدماغي بين 0.5 و 80 هرتز (أدوات | تصفية البيانات | تصفية [الافتراضي الجديد،] من نيقوسيا الأساسية). في مربع حوار منبثق، اختر 5 على "الحافة السفلية من شريط تمرير التردد (هرتز)"، واختر 80 على "حافة شريط تمرير التردد (هرتز) أعلى". ثم انقر فوق الزر "موافق".</li>
	<li>إزالة الضجيج خط السلطة مع عامل تصفية الشق بين 49 و 51 هرتز (أدوات | تصفية البيانات | تصفية [الافتراضي الجديد،] من نيقوسيا الأساسية). في مربع حوار منبثق، اختر 49 على "الحافة السفلية من شريط تمرير التردد (هرتز)،" واختر 51 على "حافة شريط تمرير التردد (هرتز) أعلى"، وحدد خيار "تصفية البيانات بدلاً من تمرير الفرقة من الدرجة". ثم انقر فوق الزر "موافق".</li>
	<li>تصحيح بيانات الأجزاء الملوثة بحركات العين أو الكهربائي (EMG) أو أي التحف غير الفسيولوجية الأخرى باستخدام خوارزمية فصل مصدر المكفوفين (BSS)15. لحركات العين، انقر فوق أدوات | إزالة قطعة أثرية استخدام AAR 1.3 | إزالة EOG | استخدام الساتلية؛ لفريق الإدارة البيئية، أدوات | إزالة قطعة أثرية استخدام AAR 1.3 | إزالة فريق الإدارة البيئية باستخدام BSS.</li>
	<li>تقسيم البيانات التخطيط الدماغي المستمر المجهزة مسبقاً إلى الأزمان، مع عصر طول 2 s. للقيام بذلك، اكتب 'EEG = eeg_regepochs (EEG،' تكرار '، 2،' حدود '، [0 2]،' رمباسي '، نان)؛ pop_saveset(EEG)'، ثم اضغط على مفتاح Enter من لوحة المفاتيح. نافذة سوف البوب تمكن من إنقاذ البيانات التخطيط الدماغي مجزأة.</li>
	<li>استيراد بيانات التخطيط الدماغي مجزأة لبرامج التخطيط الدماغي (الملف | تحميل dataset الموجودة).</li>
	<li>رفض الحقبات التخطيط الدماغي مع قيم السعة تتجاوز µV ± 80 في أي القطب (أدوات | رفض الحقبات البيانات | رفض البيانات [جميع أساليب]).</li>
	<li>حفظ بيانات التخطيط الدماغي معالجة (الملف | حفظ البيانات الحالية ك).</li>
</ol>4-تحليل ميكروستاتي EEG
ملاحظة: يتم استخدام نسخة معدلة من خوارزمية التجميع كالوسائل الكلاسيكية ل microstate فئة تحليل16، الذي يتضمن إجراء التصاعدي وإجراء أعلى-أسفل. في الإجراء، من أسفل إلى أعلى هي تحديد الفئات ميكروستاتي مستوى المجموعة باستخدام العلاقة المكانية كمعيار تجميع. ثم في أعلى-أسفل الإجراء، يتم تعيين كل خريطة طوبوغرافية لكل موضوع في كل مجموعة إلى فئة microstate EEG مع العلاقة المكانية كحد أقصى. للدولة يستريح EEG microstate التحليل، وهو عادة تجاهل الأقطاب الخرائط الطوبوغرافية. EEG microstate فئة التحليل ويمكن أن يتم استخدام مختلف البرمجيات المفتوحة المصدر، مثل كارتول، سلوريتا، مابوين وأيما. الإرشادات الواردة أدناه محددة للبرنامج المساعد يجلاب ميكروستاتيس. يمكن تحميل هذا البرنامج المساعد يجلاب من https://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB_Extensions_and_plug-ins.
<ol><li>لكل موضوع، تحميل بيانات التخطيط الدماغي معالجة (الملف | تحميل القائمة dataset)، تحويل إشارة القنوات إلى مرجع متوسط مشترك (أدوات | إعادة المرجعية)، والفرقة تمرير تصفية البيانات التخطيط الدماغي بين 2 و 20 هرتز (أدوات | تصفية البيانات | تصفية [الافتراضي الجديد،] من نيقوسيا الأساسية).</li>
	<li>تحديد أربع خرائط ميكروستاتي في كل موضوع (أدوات | ميكروستاتيس | تحديد خرائط microstate). في مربع حوار منبثق، اختيار 3 "دقيقة عدد من الفئات" واختر 6 "الحد الأقصى لعدد الطبقات"، اختر 50 "عدد من إعادة تشغيل"، اختر "الحد الأقصى لعدد من الخرائط استخدام" وحدد خيارات "ذروة بروتينات فلورية خضراء فقط" و "لا قطبية". ثم انقر فوق الزر "موافق".</li>
	<li>حفظ بيانات التخطيط الدماغي لكل موضوع بعد تحديد ميكروستاتي الخاصة به خرائط (الملف | حفظ البيانات الحالية ك).</li>
	<li>استيراد مجموعات بيانات التخطيط الدماغي لجميع المواضيع التي تم حفظها في الخطوة الأخيرة في وقت واحد (ملف | تحميل dataset الموجودة).</li>
	<li>تحديد الخرائط ميكروستاتي مستوى المجموعة (أدوات | ميكروستاتيس | ميكروستاتي متوسط الخرائط عبر مجموعات البيانات.) في مربع حوار منبثق، حدد مجموعات البيانات لجميع المواضيع في الخيار "اختر تعيين للمتوسط". في خيار "اسم يعني"، تعطي اسماً للخرائط ميكروستاتي مستوى المجموعة. الاسم الافتراضي هو "جراندمين". ثم انقر فوق الزر "موافق". هذا سيتم إنشاء مجموعة بيانات جديدة واسمه "جراندمين"، الذي يقوم بتخزين الخرائط ميكروستاتي مستوى المجموعة.</li>
	<li>يدوياً فرز بالترتيب من أربع خرائط ميكروستاتي مستوى المجموعة حسب ترتيب الكلاسيكية (مؤامرة | تحرير خرائط microstate). في نافذة منبثقة، حدد "أكثر"، ومن ثم يصبح عدد الخرائط التي تبين أربعة. حدد "نوع مان". في مربع حوار منبثق، أدخل النظام الجديد من أربعة ميكروستاتي مستوى المجموعة خرائط. ثم انقر فوق "إغلاق".</li>
	<li>فرز ترتيب الخرائط microstate أربعة لكل موضوع (أدوات | ميكروستاتيس | فرز خرائط microstate الفردية وفقا لمتوسط).</li>
	<li>حفظ معلمات ميكروستاتي لكل موضوع (أدوات | ميكروستاتيس | قياس ميكروستاتيس في dataset [قالب يعني خرائط])، الذي سيتم استدعاء اثنين من مربعات حوار منبثق تسلسلياً.<ol>
<li>في مربع الحوار الأول، حدد مجموعات البيانات لجميع المواضيع. في مربع الحوار الثاني، حدد "4 فئات" للخيار "عدد من الفئات"، حدد خيارات "المناسب فقط على قمم بروتينات فلورية خضراء" و "إزالة احتمال اقتطاع microstates"، اختر 30 "التسمية تجانس الإطار (ms)" واختر 1 لعدم نعومة " عقوبة ". ثم انقر فوق "موافق". سيتم حفظ ملف csv الذي يخزن معلمات ميكروستاتي على جهاز الكمبيوتر.</li>
	</ol>
</li>
</ol>5-أوميغا تعقيد التحليل
<ol><li>حفظ بيانات التخطيط الدماغي لكل عصر، وتخصيص كل موضوع في ASCII أو تنسيق النص باستخدام البرنامج النصي. يمكن العثور على مثال البرنامج النصي مخصصة للخطوة 5.1 في "المواد التكميلية". ملاحظة: إذا حسبت تعقيد أوميغا العالمية, هناك حاجة البيانات التخطيط الدماغي لجميع الأقطاب فروة الرأس لتصدير بتنسيق ASCII أو txt. إذا حسبت تعقيد أوميغا الإقليمية، تصدير البيانات التخطيط الدماغي لأقطاب في تلك المنطقة فروة الرأس فقط. على سبيل المثال، من أجل حساب تعقيد أوميغا الأمامي، تصدير البيانات التخطيط الدماغي فقط من أقطاب في المنطقة الأمامية (أي Fp1, Fp2، F7، F3، Fz، F4 والمفتاح F8)؛ من أجل حساب تعقيد أوميغا الخلفي، تصدير البيانات التخطيط الدماغي فقط من أقطاب في المنطقة الخلفية (أي T5، T6، P3, P4، Pz، O1 و O2).</li>
	<li>حساب تعقيد أوميغا جميع ترددات منفصلة باستخدام البرمجيات سلوريتا17 (المرافق العامة | الاتصال العالمي). هذا البرنامج متاح في http://www.uzh.ch/keyinst/loreta.htm.</li>
	<li>حساب تعقيد أوميغا لكل نطاق التردد باستخدام برنامج نصي مخصص26. وفي حالتنا، حساب تعقيد أوميغا من نطاقات التردد الثماني التالية كقيمة يعني كل حدود التردد، ودلتا (0.5-3.5 هرتز)، ثيتا (7، 4-5 هرتز)، alpha1 (8-10 هرتز)، alpha2 (10.5 13.5 هرتز)، beta1 (14-18 هرتز)، beta2 (18.5-30 هرتز)، gamma1 ( هرتز 30.5-48)، و gamma2 (52-80 هرتز)4. يمكن العثور على مثال البرنامج النصي مخصصة للخطوة 5.3 في "المواد التكميلية".</li>
</ol>

<ol>
	<li>Khanna, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Microstates+in+resting-state+EEG:+current+status+and+future+directions.">Microstates in resting-state EEG: current status and future directions.</a> Neurosci Biobehav Rev. 49, 105-113 (2015).</li><li>Chen, J. L., Ros, T., Gruzelier, J. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dynamic+changes+of+ICA-derived+EEG+functional+connectivity+in+the+resting+state.">Dynamic changes of ICA-derived EEG functional connectivity in the resting state.</a> Hum Brain Mapp. 34 (4), 852-868 (2013).</li><li>Imperatori, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Aberrant+EEG+functional+connectivity+and+EEG+power+spectra+in+resting+state+post-traumatic+stress+disorder:+a+sLORETA+study.">Aberrant EEG functional connectivity and EEG power spectra in resting state post-traumatic stress disorder: a sLORETA study.</a> Biol Psychol. 102, 10-17 (2014).</li><li>Gao, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Altered+Resting-State+EEG+Microstate+Parameters+and+Enhanced+Spatial+Complexity+in+Male+Adolescent+Patients+with+Mild+Spastic+Diplegia.">Altered Resting-State EEG Microstate Parameters and Enhanced Spatial Complexity in Male Adolescent Patients with Mild Spastic Diplegia.</a> Brain Topogr. 30 (2), 233-244 (2017).</li><li>Seitzman, B. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cognitive+manipulation+of+brain+electric+microstates.">Cognitive manipulation of brain electric microstates.</a> Neuroimage. 146, 533-543 (2017).</li><li>Lehmann, D., Michel, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG-defined+functional+microstates+as+basic+building+blocks+of+mental+processes.">EEG-defined functional microstates as basic building blocks of mental processes.</a> Clin Neurophysiol. 122 (6), 1073-1074 (2011).</li><li>Koenig, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Millisecond+by+millisecond,+year+by+year:+normative+EEG+microstates+and+developmental+stages.">Millisecond by millisecond, year by year: normative EEG microstates and developmental stages.</a> Neuroimage. 16 (1), 41-48 (2002).</li><li>Britz, J., Van De Ville, D., Michel, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=BOLD+correlates+of+EEG+topography+reveal+rapid+resting-state+network+dynamics.">BOLD correlates of EEG topography reveal rapid resting-state network dynamics.</a> Neuroimage. 52 (4), 1162-1170 (2010).</li><li>Musso, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spontaneous+brain+activity+and+EEG+microstates.+A+novel+EEG/fMRI+analysis+approach+to+explore+resting-state+networks.">Spontaneous brain activity and EEG microstates. A novel EEG/fMRI analysis approach to explore resting-state networks.</a> Neuroimage. 52 (4), 1149-1161 (2010).</li><li>Strelets, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chronic+schizophrenics+with+positive+symptomatology+have+shortened+EEG+microstate+durations.">Chronic schizophrenics with positive symptomatology have shortened EEG microstate durations.</a> Clin Neurophysiol. 114 (11), 2043-2051 (2003).</li><li>Kikuchi, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG+microstate+analysis+in+drug-naive+patients+with+panic+disorder.">EEG microstate analysis in drug-naive patients with panic disorder.</a> PLoS One. 6 (7), e22912 (2011).</li><li>Santarnecchi, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG+Microstate+Correlates+of+Fluid+Intelligence+and+Response+to+Cognitive+Training.">EEG Microstate Correlates of Fluid Intelligence and Response to Cognitive Training.</a> Brain Topogr. , (2017).</li><li>Schlegel, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG+microstates+during+resting+represent+personality+differences.">EEG microstates during resting represent personality differences.</a> Brain Topogr. 25 (1), 20-26 (2012).</li><li>Wackermann, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Beyond+mapping:+estimating+complexity+of+multichannel+EEG+recordings.">Beyond mapping: estimating complexity of multichannel EEG recordings.</a> Acta Neurobiol Exp (Wars). 56 (1), 197-208 (1996).</li><li>Jung, T. P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Removing+electroencephalographic+artifacts+by+blind+source+separation.">Removing electroencephalographic artifacts by blind source separation.</a> Psychophysiology. 37 (2), 163-178 (2000).</li><li>Pascual-Marqui, R. D., Michel, C. M., Lehmann, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Segmentation+of+brain+electrical+activity+into+microstates:+model+estimation+and+validation.">Segmentation of brain electrical activity into microstates: model estimation and validation.</a> IEEE Trans Biomed Eng. 42 (7), 658-665 (1995).</li><li>Pascual-Marqui, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Standardized+low-resolution+brain+electromagnetic+tomography+(sLORETA):+technical+details.">Standardized low-resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA): technical details.</a> Methods Find Exp Clin Pharmacol. 24, 5-12 (2002).</li><li>Hu, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+primary+somatosensory+cortex+contributes+to+the+latest+part+of+the+cortical+response+elicited+by+nociceptive+somatosensory+stimuli+in+humans.">The primary somatosensory cortex contributes to the latest part of the cortical response elicited by nociceptive somatosensory stimuli in humans.</a> Neuroimage. 84, 383-393 (2014).</li><li>Murray, M. M., Brunet, D., Michel, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Topographic+ERP+analyses:+a+step-by-step+tutorial+review.">Topographic ERP analyses: a step-by-step tutorial review.</a> Brain Topogr. 20 (4), 249-264 (2008).</li><li>Van de Ville, D., Britz, J., Michel, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG+microstate+sequences+in+healthy+humans+at+rest+reveal+scale-free+dynamics.">EEG microstate sequences in healthy humans at rest reveal scale-free dynamics.</a> Proc Natl Acad Sci U S A. 107 (42), 18179-18184 (2010).</li><li>Gonuguntla, V., Mallipeddi, R., Veluvolu, K. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Identification+of+emotion+associated+brain+functional+network+with+phase+locking+value.">Identification of emotion associated brain functional network with phase locking value.</a> Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 2016, 4515-4518 (2016).</li><li>Wen, D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Resting-state+EEG+coupling+analysis+of+amnestic+mild+cognitive+impairment+with+type+2+diabetes+mellitus+by+using+permutation+conditional+mutual+information.">Resting-state EEG coupling analysis of amnestic mild cognitive impairment with type 2 diabetes mellitus by using permutation conditional mutual information.</a> Clin Neurophysiol. 127 (1), 335-348 (2016).</li><li>Rosales, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+efficient+implementation+of+the+synchronization+likelihood+algorithm+for+functional+connectivity.">An efficient implementation of the synchronization likelihood algorithm for functional connectivity.</a> Neuroinformatics. 13 (2), 245-258 (2015).</li><li>Jia, H., Peng, W., Hu, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+novel+approach+to+identify+time-frequency+oscillatory+features+in+electrocortical+signals.">A novel approach to identify time-frequency oscillatory features in electrocortical signals.</a> J Neurosci Methods. 253, 18-27 (2015).</li><li>Wackermann, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Global+characterization+of+brain+electrical+activity+by+means+of+the+&#937;+complexity+production+rate.">Global characterization of brain electrical activity by means of the &#937; complexity production rate.</a> Brain Topogr. 18, 135 (2005).</li><li>Wackermann, J., Putz, P., Ga&#223;ler, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Unfolding+EEG+spatial+complexity+as+a+function+of+frequency.">Unfolding EEG spatial complexity as a function of frequency.</a> Brain Topogr. 16 (2), 124 (2003).</li></ol>

الكتاب ليس لها علاقة بالكشف عن.

في هذه المقالة، نوعين من أساليب التخطيط الدماغي التحليلية (أي تحليل ميكروستاتي وتحليل تعقيد أوميغا)، قياس التعقيد الزمني والمكاني تعقيد الدماغ البشري على التوالي، وصفت بالتفصيل. هناك العديد من الخطوات الحاسمة ضمن البروتوكول التي ينبغي ذكرها. أولاً، يجب تنظيف البيانات التخطيط الدماغي قبل حساب تعقيد ميكروستاتي والياء. ثانيا، ينبغي أن يكون ريمونتاجيد البيانات التخطيط الدماغي ضد مرجع متوسط قبل حساب تعقيد ميكروستاتي والياء. ثالثا، يجب تقسيم البيانات التخطيط الدماغي المستمر إلى الأزمان قبل حساب تعقيد ميكروستاتي والياء. يجب أن يكون طول كل عصر 2 س. وأخيراً، وتتضمن البرامج التي يمكن استخدامها في تحليل ميكروستاتي كارتول (https://sites.google.com/site/cartoolcommunity/about)، سلوريتا (http://www.uzh.ch/keyinst/loreta.htm)، ومابوين (http:// www.thomaskoenig.ch/index.php/software/mapwin). وأجرى تحليل ميكروستاتي عن طريق البرنامج المساعد واحد في يجلاب في هذه الدراسة.
على الرغم من أن تم تطبيق التحليل ميكروستاتي الذي أجرى هنا ليستريح بيانات التخطيط الدماغي حالة، فإنه يمكن تطبيقها بسهولة بالإمكانات المتعلقة بالحدث (نظم تخطيط موارد المؤسسات)، التي سوف تساعدنا على الكشف عن مزيد من المعلومات عن الدورات وقت العمليات المعرفية المتنوعة في المعرفي والتجارب، وتوفير نهج خالية من الإشارة تنفيذ نظام تخطيط موارد المؤسسات تحليل18،19. عادة يتم تجاهل المذكرة، ليستريح الدولة EEG، الأقطاب الخرائط الطوبوغرافية؛ ومع ذلك، لنظم تخطيط موارد المؤسسات، ينبغي عدم تجاهل الأقطاب الخرائط الطوبوغرافية. حد صغير من هذا البرنامج المساعد EEG أنه يمكن استخدامها فقط ليستريح EEG الدولة. برنامج كارتول لنظم تخطيط موارد المؤسسات، قد تكون واحدة من أفضل الخيارات. قيمة تعقيد أوميغا يبلغ من 1 إلى n. إذا كان التعقيد أوميغا المحسوبة 1، هو كشف اتصال فنية عالمية قصوى داخل منطقة معينة في المخ؛ بينما إذا أوميغا تعقيد يساوي N، اتصال فنية عالمية الحد أدنى داخل منطقة معينة في الدماغ يتم العثور على. وهكذا، إذا كنا نريد لاختبار إحصائيا تعقيد أوميغا لمناطق الدماغ المختلفة، يجب أن يكون عدد الأقطاب المحددة في هذه المناطق متساوية، نظراً لعدد الأقطاب ويمكن أن يؤثر بشكل كبير قيمة تعقيد أوميغا المقدر.
ومن أجل دراسة التخطيط الدماغي يستريح، قد طور الباحثون EEG العديد من التقنيات (مثل تحليل الطيف الطاقة وتحليل الاتصال الفنية)2،3. بالمقارنة مع هذه التقنيات التقليدية، تحليل microstate تحيط استفادة كاملة من الأزمنة ممتازة لتقنية التخطيط الدماغي. تم العثور على أربعة فصول ميكروستاتي التي تم تحديدها تكون مترابطة مع أربعة أنظمة وظيفية مدروسة لوحظ في دراسات الرنين المغناطيسي الوظيفي يستريح الدولة العديد من8،20: البصرية السمعية (ميكروستاتي A)، (ميكروستاتي ب)، المعرفي جزئيا التحكم وجزئياً إلى الوضع الافتراضي (ميكروستاتي C)، واهتمام الظهرية (ميكروستاتي د). وهكذا، قدم التحليل microstate نهجاً جديداً لدراسة شبكات الدولة يستريح (رسنس) من الدماغ البشري. بالمقارنة مع التقنيات التقليدية للتخطيط الدماغي، يمكن وصف تعقيد أوميغا الاتصال الفنية العالمية داخل بعض الدماغ منطقة4. ويمكن وصف الاتصال الفنية التقليدية فقط الربط الوظيفي بين قطبين فروة الرأس.
ومع ذلك، قد تقنيات التخطيط الدماغي اثنين أيضا العديد من القيود التي ينبغي ذكرها. أولاً، تحليل microstate القائمة تتم عادة على إشارات EEG واسع النطاق، وبالتالي فإنه لا الاستفادة من المعلومات الغنية تواتر أسلوب التخطيط الدماغي. وعلاوة على ذلك، أهمية وظيفية هذه الفصول الأربعة ميكروستاتي والمقاييس ذات الصلة ليست واضحة جداً حتى الآن. ثانيا، يمكن فقط اكتشاف تعقيد أوميغا الاعتماد الخطي. فإنه لا يمكن الكشف عن الاعتماد غير الخطية بين المناطق فروة الرأس، والتي يمكن قياسها كمياً ببعض الاتصال الفنية التقليدية المقاييس (مثل قيمة التأمين على مستوى المرحلة، واحتمال تبادل المعلومات والتزامن)21،22 ،23.
في المستقبل، ينبغي أن يطبق تحليل microstate مع تقنيات التعريب المصدر (مثلاً، سلوريتا، بيسا، Beamforming)، الذي سيعزز إلى حد كبير القرار المكانية لإشارات EEG. على الرغم من أن التحليل ميكروستاتي تستخدم على نطاق واسع في استراحة EEG ونظم تخطيط موارد المؤسسات، سوى عدد قليل من الدراسات طبقت هذه التقنية إلى مجال التردد الوقت. على سبيل المثال، جيا et al. واقترح اتباع نهج يقوم على تحليل تجزئة الطبوغرافية لأمثل 24 وتلقائياً تحديد ميزات وقت التردد مفصلة. وهذا النهج يمكن أن تستغل على نحو فعال المعلومات المكانية للأنشطة متذبذبة. ومع ذلك، هذه التطبيقات أبعد ما تكون عن النضج. لتعقيد أوميغا، مطلوب شدة تعقيد أوميغا تطبيع، نظراً لقيمة تعقيد أوميغا يقدر يعتمد على العدد أقطاب مختارة. في المستقبل، فإنه ينبغي تطبيق إلى مجال التردد الوقت.

وقد استخدمت على نطاق واسع المخ (EEG) لتسجيل النشاط الكهربائي للمخ البشري سواء في التشخيص السريري والبحث العلمي، إذ هو موسع، وتكلفة منخفضة وعالية جداً الأزمنة1. ومن أجل دراسة إشارات EEG في استراحة الدولة، قد طور الباحثون EEG العديد من التقنيات (مثل تحليل الطيف الطاقة وتحليل الاتصال الفنية)2،3. هذه، تحليل ميكروستاتي وتحليل تعقيد أوميغا يمكن الاستفادة من المعلومات المكانية والزمانية المتأصلة في التخطيط الدماغي الإشارات4.
الأبحاث السابقة أظهرت أنه على الرغم من أن يختلف توزيع إشارات EEG الطوبوغرافية على مر الزمن في إغلاق العين أو العين-فتح يستريح الدولة، سلسلة الخرائط لحظة إظهار التغييرات متقطع من المناظر الطبيعية، أي فترات من الاستقرار بالتناوب فترات انتقالية قصيرة بين بعض طوبوغرافيات EEG5شبه مستقرة. يتم تعريف ميكروستاتيس كهذه الحلقات مع طوبوغرافيات EEG شبه مستقرة، التي تستمر بين 80 و 1201مللي ثانية. إذ يجب أن يكون المناظر الطبيعية المحتملة كهربائية مختلفة تم إنشاؤها بواسطة مصادر مختلفة العصبية، هذه ميكروستاتيس قد توصف بأنها كتل الأساسية للوثائق ويمكن اعتبار "ذرات من الفكر والعاطفة"6. باستخدام خوارزميات تصنيف النمط الحديث، أربعة يستريح EEG microstate فئات دأبت لوحظت، التي كانت وصفت بأنها فئة أ وفئة ب وفئة C وفئة د7. وعلاوة على ذلك، كشف الباحثون أن هذه الفئات ميكروستاتي الأربعة ليستريح بيانات التخطيط الدماغي ترتبط ارتباطاً وثيقا بنظم وظيفية معروفة لوحظ في العديد من الدولة يستريح الرنين المغناطيسي الوظيفي (التصوير الوظيفي بالرنين المغناطيسي) الدراسات8،9 . وهكذا، قدم التحليل microstate نهجاً جديداً لدراسة شبكات الدولة يستريح (رسنس) من الدماغ البشري. وباﻹضافة إلى ذلك، متوسط مدة وتواتر حدوث كل فئة ميكروستاتي، الشكل الطبوغرافية الخرائط microstate أربعة إلى حد كبير تتأثر بعض الدماغ اضطرابات4،10،11، وترتبط بالذكاء السائل12 وشخصية13.
في الجانب الآخر، يمكن فقط وصف الاتصال الفنية التقليدية للتخطيط الدماغي المتعدد القنوات الصلات الوظيفية بين قطبين في فروة الرأس، وبالتالي فشل في تقييم الاتصال الفنية العالمية عبر فروة الرأس أو داخل منطقة معينة في الدماغ. تعقد أوميغا، اقترحته واكيرمان (1996)14 ، وتحسب من خلال نهج يجمع بين تحليل العنصر الرئيسي (PCA) والكون شانون، قد استخدمت لقياس المزامنة عالمي واسع النطاق بين مكانياً توزيع مناطق الدماغ. من أجل تقييم تعقيد أوميغا لكل نطاق التردد، أجرى تحويل فورييه عادة ك خطوة أولى25.
يمكن استخدام ميكروستاتيس وتعقيد أوميغا لتعكس المفهومين ارتباطاً وثيقا، أي، التعقيد الزمني والمكاني تعقيد4. حيث تمثل الفئات microstate بعض العمليات العقلية في المخ البشري، يمكن أن تعكس الهيكل الزمني للذبذبات العصبية. يجب أن تشير إلى مدة أقل وأعلى معدل الحدوث في الثانية أعلى من التعقيد الزمني. تعقد أوميغا يرتبط إيجابيا مع عدد المصادر المستقلة العصبية في الدماغ، وهكذا عادة تعتبر مؤشرا لمدى تعقيد المكانية4.
توضح هذه المقالة الحالية في بروتوكول تحليل microstate EEG وتحليل تعقيد أوميغا بالتفصيل. تحليلات تعقيد ميكروستاتي والياء EEG تتيح الفرصة لقياس تعقيدات الزماني والمكاني لنشاط الدماغ على التوالي.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>ANT 20 channels EEG/ERP system</td>
			<td>ASA-Lab, ANT B.V., Netherlands</td>
			<td></td>
			<td>company web address: 
			http://www.ant-neuro.com/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>EEGLAB plugin for Microstates</td>
			<td>Thomas Koenig</td>
			<td></td>
			<td>https://sccn.ucsd.edu/wiki/EEGLAB_Extensions_and_plug-ins</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>sLORETA</td>
			<td>Roberto D. Pascual-Marqui</td>
			<td></td>
			<td>http://www.uzh.ch/keyinst/loreta.htm</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MATLAB 2010a</td>
			<td>The MathWorks Inc.</td>
			<td></td>
			<td>company web address: 
			http://www.mathworks.com/</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>eeglab</td>
			<td>Swartz Center for Computational Neuroscience, University of California, San Diego</td>
			<td></td>
			<td>https://sccn.ucsd.edu/eeglab/index.php</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

microstate and omega complexity analyses of the resting-state electroencephalography

هي تعقيد ميكروستاتي والياء هما تدابير خالية من الإشارة المخ (EEG) التي يمكن أن تمثل تعقيدات بيانات التخطيط الدماغي الزماني والمكاني، وقد استخدمت على نطاق واسع للتحقيق أن الآليات العصبية في بعض اضطرابات الدماغ. والهدف من هذه المقالة وصف البروتوكول التي يقوم عليها التخطيط الدماغي microstate أوميغا تعقيد التحليلات وخطوة خطوة. والميزة الرئيسية لهذه التدابير أنها يمكن أن تقضي على المشكلة تعتمد على مرجع الملازمة لتحليل الطيف التقليدية. وباﻹضافة إلى ذلك، تحليل microstate يجعل من حسن استخدام القرار حان الوقت للدولة يستريح EEG، وأربعة فصول ميكروستاتي التي تم الحصول عليها يمكن أن تتطابق مع شبكات الدولة يستريح المقابلة على التوالي. تعقد أوميغا يميز المكانية تعقيد الدماغ كله أو مناطق محددة من الدماغ، الذي يتمتع بميزة واضحة بالمقارنة مع تدابير تعقيد التقليدية التي تركز على تعقيد إشارة في قناة واحدة. هذه التدابير EEG يمكن أن يكمل كل منهما الآخر للتحقيق تعقيد الدماغ من المجال الزماني والمكاني على التوالي.

ميكروستاتي EEG
جراند يعني عرض خرائط microstate طبيعية في الشكل 1. الكهربائية المناظر الطبيعية المحتملة لهذه الفئات microstate الأربعة المحددة هنا مشابهة جداً لتلك الموجودة في الدراسات السابقة4.
المتوسط والانحراف المعياري (SD) من المعلمات ميكروستاتي من مواضيع صحية مبين في الجدول 1. للفئة أ من ميكروستاتي، كان معدل حدوث 3.44 ± 1.29 مرات/s، والمدة كان 72 ± 13 السيدة microstate الفئة ب، كان معدل حدوث 3.54 ± أوقات 0.85/s، والمدة كانت السيدة ± 18 71 لفئة ميكروستاتي ج، كان معدل حدوث 3.85 ± مرات 0.63/s ، وكانت المدة السيدة ± 9 69 لفئة ميكروستاتي د، كان معدل حدوث 3.41 ± مرات 0.78/s، والمدة وكان 66 ± 11 مرض التصلب العصبي المتعدد.
تعقد أوميغا
(يعني ± التنمية المستدامة) من تعقيد أوميغا العالمية لكل نطاق التردد في مواضيع صحية عرض القيمة في الجدول 2. لفرقة دلتا، كانت تعقد أوميغا العالمية 6.39 ± 1.34. للفرقة ثيتا، وكانت تعقد أوميغا العالمية 5.46 ± 0.85. للفرقة ألفا-1، كان تعقد أوميغا العالمية 3.47 ± 0.8. للفرقة ألفا-2، كان تعقد أوميغا العالمية 3.87 ± 0.70. للفرقة بيتا-1، كان تعقد أوميغا العالمية 5.36 ± 0.84. للفرقة بيتا 2، وكانت تعقد أوميغا العالمية 6.16 ± 0.83. للفرقة غاما-1، كان تعقد أوميغا العالمية 6.95 ± 1.07. للفرقة غاما-2، كان تعقد أوميغا العالمية 6.88 ± 1.39.
القيمة (يعني ± التنمية المستدامة) من تعقيد أوميغا الأمامي لكل نطاق التردد في مواضيع صحية وكان يتضح من الجدول 2. لفرقة دلتا، كانت تعقد أوميغا الأمامي 4.84 ± 1.7. للفرقة ثيتا، وكانت تعقد أوميغا الأمامي 4.23 ± 1.48. للفرقة ألفا-1، كان تعقد أوميغا الأمامي 3.44 ± 1.09. للفرقة ألفا-2، كان تعقد أوميغا الأمامي 3.87 ± 0.97. للفرقة بيتا-1، كان تعقد أوميغا الأمامي 3.74 ± 0.81. للفرقة بيتا 2، وكانت تعقد أوميغا الأمامي 2.94 ± 0.59. للفرقة غاما-1، كان تعقد أوميغا الأمامي 1.98 ± 0.24. للفرقة غاما-2، كان تعقد أوميغا الأمامي 3.02 ± 0.59.
القيمة (يعني ± التنمية المستدامة) من تعقيد أوميغا الخلفي لكل نطاق التردد في مواضيع صحية وكان يتضح من الجدول 2. للفرقة دلتا، كانت تعقد أوميغا الخلفي 3.71 ± 1.48. للفرقة ثيتا، وكانت تعقد أوميغا الخلفي 2.47 ± 0.85. للفرقة ألفا-1، كان تعقد أوميغا الخلفي 2.11 ± 0.9. للفرقة ألفا-2، كان تعقد أوميغا الخلفي 3.16 ± 1.42. للفرقة بيتا-1، كان تعقد أوميغا الخلفي 4.32 ± 1.67. للفرقة بيتا-2، كان تعقد أوميغا الخلفي 3.84 ± 1.04. للفرقة غاما-1، كان تعقد أوميغا الخلفي 2.17 ± 0.37. للفرقة غاما-2، كان تعقد أوميغا الخلفي 2.99 ± 0.53.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/56452/56452fig1.jpg"> رقم 1. يعني تطبيع الخرائط الطوبوغرافية ل microstate أربع فئات (أ-د) من EEG الدولة يستريح في مواضيع صحية- وقد ميكروستاتي الفئة A و B أمامي حق التوجه والقفويه اليسرى وأمامي يسار إلى اليمين اتجاه والقفويه، على التوالي. ميكروستاتي الفئة جيم ودال طوبوغرافيات متماثل، بل بريفرونتال باتجاه والقفويه ولوحظت فرونتوسينترال باتجاه والقفويه، على التوالي. <a href="https://cloudflare-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56452/56452fig1large.jpg" target="_blank">الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم-</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td></td>
			<td colspan="8">الطبقات ميكروستاتي</td>
		</tr>
<tr>
<td></td>
			<td colspan="2">A</td>
			<td colspan="2">ب</td>
			<td colspan="2">ج</td>
			<td colspan="2">د</td>
		</tr>
<tr>
<td></td>
			<td>يعني</td>
			<td>التنمية المستدامة</td>
			<td>يعني</td>
			<td>التنمية المستدامة</td>
			<td>يعني</td>
			<td>التنمية المستدامة</td>
			<td>يعني</td>
			<td>التنمية المستدامة</td>
		</tr>
<tr>
<td>حدوث/s</td>
			<td>3.44</td>
			<td>1.29</td>
			<td>3.54</td>
			<td>0.85</td>
			<td>3.85</td>
			<td>0.63</td>
			<td>3.41</td>
			<td>0.78</td>
		</tr>
<tr>
<td>المدة (مللي ثانية)</td>
			<td>72</td>
			<td>13</td>
			<td>71</td>
			<td>18</td>
			<td>69</td>
			<td>9</td>
			<td>66</td>
			<td>11</td>
		</tr>
</tbody></table>الجدول 1. معلمات ميكروستاتي لمواضيع صحية (n = 15). المتوسط والانحراف المعياري (SD) معدل الحدوث والمدة من أربعة فصول microstate كانت المبينة في هذا الجدول.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td></td>
			<td colspan="2">تعقد أوميغا العالمية</td>
			<td colspan="2">تعقد أوميغا الأمامي</td>
			<td colspan="2">تعقد أوميغا الخلفي</td>
		</tr>
<tr>
<td>نطاق التردد</td>
			<td>يعني</td>
			<td>التنمية المستدامة</td>
			<td>يعني</td>
			<td>التنمية المستدامة</td>
			<td>يعني</td>
			<td>التنمية المستدامة</td>
		</tr>
<tr>
<td>دلتا</td>
			<td>6.39</td>
			<td>1.34</td>
			<td>4.84</td>
			<td>1.7</td>
			<td>3.71</td>
			<td>1.48</td>
		</tr>
<tr>
<td>ثيتا</td>
			<td>5.46</td>
			<td>0.85</td>
			<td>4.23</td>
			<td>1.48</td>
			<td>2.47</td>
			<td>0.85</td>
		</tr>
<tr>
<td>ألفا-1</td>
			<td>3.47</td>
			<td>0.8</td>
			<td>3.44</td>
			<td>1.09</td>
			<td>2.11</td>
			<td>0.9</td>
		</tr>
<tr>
<td>ألفا-2</td>
			<td>3.87</td>
			<td>0.7</td>
			<td>3.87</td>
			<td>0.97</td>
			<td>3.16</td>
			<td>1.42</td>
		</tr>
<tr>
<td>بيتا-1</td>
			<td>5.36</td>
			<td>0.84</td>
			<td>3.74</td>
			<td>0.81</td>
			<td>4.32</td>
			<td>1.67</td>
		</tr>
<tr>
<td>بيتا-2</td>
			<td>6.16</td>
			<td>0.83</td>
			<td>2.94</td>
			<td>0.59</td>
			<td>3.84</td>
			<td>1.04</td>
		</tr>
<tr>
<td>غاما-1</td>
			<td>6.95</td>
			<td>1.07</td>
			<td>1.98</td>
			<td>0.24</td>
			<td>2.17</td>
			<td>0.37</td>
		</tr>
<tr>
<td>غاما-2</td>
			<td>6.88</td>
			<td>1.39</td>
			<td>3.02</td>
			<td>0.59</td>
			<td>2.99</td>
			<td>0.53</td>
		</tr>
</tbody></table>الجدول 2. تعقد المواضيع صحي أوميغا العالمية، الأمامي والخلفي (n = 15). وعرضت المتوسط والانحراف المعياري (SD) من تعقيد أوميغا العالمية، الأمامي والخلفي لنطاقات التردد ثمانية (دلتا، ثيتا، ألفا-1, ألفا-2، وبيتا-1، بيتا-2، غاما-1، غاما-2) على التوالي في هذا الجدول.
ملفات تكميلية. من أجل تشغيل البرامج النصية المستخدمة في هذه المخطوطة، الرجاء فتح البرامج النصية في بيئة MATLAB، ثم انسخ جميع محتويات إطار الأوامر واضغط على المفتاح "إدخال". لاحظ أن، البرامج النصية فقط تنطبق على مجموعات البيانات لدينا. هناك حاجة إلى إجراء بعض التعديلات عندما يتم تطبيق البرامج النصية لمجموعات البيانات الأخرى. <a href="https://cloudflare-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/56452/example_scripts.zip">اضغط هنا لتحميل هذا الملف.</a>

Watch this Scientific Journal Video about Microstate and Omega Complexity Analyses of the Resting-state Electroencephalography at JoVE.com

Microstate and Omega Complexity Analyses of the Resting-state Electroencephalography

توضح هذه المقالة بروتوكول تحليل microstate المخ (EEG) الكامنة واوميغا تعقيد التحليل، وتدابير التخطيط الدماغي اثنين خالية من الإشارة وقيمة للغاية استكشاف الآليات العصبية لاضطرابات الدماغ.

ميكروستاتي وتحليل تعقيد أوميغا المخ الدولة يستريح

Microstate and omega complexity are two reference-free electroencephalography (EEG) measures that can represent the temporal and spatial complexities of ...

microstate-omega-complexity-analyses-resting-state

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Neuroscience

10.1K Views.  Peking University People's Hospital. توضح هذه المقالة بروتوكول تحليل microstate المخ (EEG) الكامنة واوميغا تعقيد التحليل، وتدابير التخطيط الدماغي اثنين خالية من الإشارة وقيمة للغاية استكشاف الآليات العصبية لاضطرابات الدماغ.

Video: Microstate and Omega Complexity Analyses of the Resting-state Electroencephalography

Investigating Social Cognition in Infants and Adults Using Dense Array Electroencephalography (dEEG)

Dense array electroencephalography (dEEG), which provides a non-invasive window for measuring brain activity and a temporal resolution unsurpassed by any other current brain imaging technology1,2, is being used increasingly in the study of social cognitive functioning in infants and adults. While dEEG is enabling researchers to examine brain activity patterns with unprecedented levels of sensitivity, conventional EEG recording systems continue to face certain limitations, including 1) poor spatial resolution and source localization3,4,2) the physical discomfort for test subjects of enduring the individual application of numerous electrodes to the surface of the scalp, and 3) the complexity for researchers of learning to use multiple software packages to collect and process data. Here we present an overview of an established methodology that represents a significant improvement on conventional methodologies for studying EEG in infants and adults. Although several analytical software techniques can be used to establish indirect indices of source localization to improve the spatial resolution of dEEG, the HydroCel Geodesic Sensor Net (HCGSN) by Electrical Geodesics, Inc. (EGI), a dense sensory array that maintains equal distances among adjacent recording electrodes on all surfaces of the scalp, further enhances spatial resolution4,5,6 compared to standard dEEG systems. The sponge-based HCGSN can be applied rapidly and without scalp abrasion, making it ideal for use with adults7,8, children9,10,11, and infants12, in both research and clinical4,5,6,13,14,15 settings. This feature allows for considerable cost and time savings by decreasing the average net application time compared to other dEEG systems. Moreover, the HCGSN includes unified, seamless software applications for all phases of data, greatly simplifying the collection, processing, and analysis of dEEG data.
The HCGSN features a low-profile electrode pedestal, which, when filled with electrolyte solution, creates a sealed microenvironment and an electrode-scalp interface. In all Geodesic dEEG systems, EEG sensors detect changes in voltage originating from the participant's scalp, along with a small amount of electrical noise originating from the room environment. Electrical signals from all sensors of the Geodesic sensor net are received simultaneously by the amplifier, where they are automatically processed, packaged, and sent to the data-acquisition computer (DAC). Once received by the DAC, scalp electrical activity can be isolated from artifacts for analysis using the filtering and artifact detection tools included in the EGI software. Typically, the HCGSN can be used continuously for only up to two hours because the electrolyte solution dries out over time, gradually decreasing the quality of the scalp-electrode interface.
In the Parent-Infant Research Lab at the University of Toronto, we are using dEEG to study social cognitive processes including memory, emotion, goals, intentionality, anticipation, and executive functioning in both adult and infant participants.

Investigating Social Cognition in Infants and Adults Using Dense Array Electroencephalography dEEG

Dense array electroencephalography is being used increasingly to study social cognitive functions in infants and adults. Here we present an established methodology that represents a significant improvement on conventional methodologies for studying EEG in infants and adults.

التحقيق في الإدراك الاجتماعي في الرضع والبالغين باستخدام تخطيط كهربية الدماغ الكثيفة صفيف ( د EEG)

Dense array electroencephalography (dEEG), which provides a non-invasive window for measuring brain activity and a temporal resolution unsurpassed by any ...

Morphometric Analyses of Retinal Sections

Morphometric analyses of retinal sections have been used in examining retinal diseases. For examples, neuronal cells were significantly lost in the retinal ganglion cell layer (RGCL) in rat models with N-methyl-D-aspartate (NMDA)&#x2013;induced excitotoxicity1, retinal ischemia-reperfusion injury2 and glaucoma3. Reduction of INL and inner plexiform layer (IPL) thicknesses were reversed with citicoline treatment in rats' eyes subjected to kainic acid-mediated glutamate excitotoxicity4. Alteration of RGC density and soma sizes were observed with different drug treatments in eyes with elevated intraocular pressure3,5,6. Therefore, having objective methods of analyzing the retinal morphometries may be of great significance in evaluating retinal pathologies and the effectiveness of therapeutic strategies.
The retinal structure is multi-layers and several different kinds of neurons exist in the retina. The morphometric parameters of retina such as cell number, cell size and thickness of different layers are more complex than the cell culture system. Early on, these parameters can be detected using other commercial imaging software. The values are normally of relative value, and changing to the precise value may need further accurate calculation. Also, the tracing of the cell size and morphology may not be accurate and sensitive enough for statistic analysis, especially in the chronic glaucoma model. The measurements used in this protocol provided a more precise and easy way. And the absolute length of the line and size of the cell can be reported directly and easy to be copied to other files. For example, we traced the margin of the inner and outer most nuclei in the INL and formed a line then using the software to draw a 90 degree angle to measure the thickness. While without the help of the software, the line maybe oblique and the changing of retinal thickness may not be repeatable among individual observers. In addition, the number and density of RGCs can also be quantified. This protocol successfully decreases the variability in quantitating features of the retina, increases the sensitivity in detecting minimal changes.
 	This video will demonstrate three types of morphometric analyses of the retinal sections. They include measuring the INL thickness, quantifying the number of RGCs and measuring the sizes of RGCs in absolute value. These three analyses are carried out with Stereo Investigator (MBF Bioscience &mdash; MicroBrightField, Inc.). The technique can offer a simple but scientific platform for morphometric analyses.

This video demonstrates three types of morphometric analyses of the retina, which include measuring the inner nuclear layer thickness, quantifying the number of retinal ganglion cells (RGCs) and measuring the sizes of RGCs. The technique can offer a simple but scientific platform for morphometric analyses.

المورفومترية التحليلات من أقسام الشبكية

Morphometric analyses of retinal sections have been used in examining retinal diseases. For examples, neuronal cells were significantly lost in the ...

Optogenetic Perturbation of Neural Activity with Laser Illumination in Semi-intact Drosophila Larvae in Motion

Drosophila larval locomotion is a splendid model system in developmental and physiological neuroscience, by virtue of the genetic accessibility of the underlying neuronal components in the circuits1-6. Application of optogenetics7,8 in the larval neural circuit allows us to manipulate neuronal activity in spatially and temporally patterned ways9-13. Typically, specimens are broadly illuminated with a mercury lamp or LED, so specificity of the target neurons is controlled by binary gene expression systems such as the Gal4-UAS system14,15. In this work, to improve the spatial resolution to "sub-genetic resolution", we locally illuminated a subset of neurons in the ventral nerve cord using lasers implemented in a conventional confocal microscope. While monitoring the motion of the body wall of the semi-intact larvae, we interactively activated or inhibited neural activity with channelrhodopsin16,17 or halorhodopsin18-20, respectively. By spatially and temporally restricted illumination of the neural tissue, we can manipulate the activity of specific neurons in the circuit at a specific phase of behavior. This method is useful for studying the relationship between the activities of a local neural assembly in the ventral nerve cord and the spatiotemporal pattern of motor output.

Optogenetic Perturbation of Neural Activity with Laser Illumination in Semi-intact Drosophila Larvae in Motion

Here we describe a protocol for optogenetic manipulation of motoneuronal activity while monitoring changes in motor output (muscle contraction) in semi-intact Drosophila larvae using lasers within a conventional confocal microscope. This technique enables researchers to achieve local perturbation of neural activity in a few neuromeres to elucidate the dynamics of motor circuits.

Optogenetic اضطراب النشاط العصبي مع إضاءة الليزر في شبه سليمة<em&gt; ذبابة الفاكهة</em&gt; اليرقات في الحركة

Drosophila larval locomotion is a splendid model system in developmental and physiological neuroscience, by virtue of the genetic accessibility of the ...

Investigating the Function of Deep Cortical and Subcortical Structures Using Stereotactic Electroencephalography: Lessons from the Anterior Cingulate Cortex

Stereotactic Electroencephalography (SEEG) is a technique used to localize seizure foci in patients with medically intractable epilepsy. This procedure involves the chronic placement of multiple depth electrodes into regions of the brain typically inaccessible via subdural grid electrode placement. SEEG thus provides a unique opportunity to investigate brain function. In this paper we demonstrate how SEEG can be used to investigate the role of the dorsal anterior cingulate cortex (dACC) in cognitive control. We include a description of the SEEG procedure, demonstrating the surgical placement of the electrodes. We describe the components and process required to record local field potential (LFP) data from consenting subjects while they are engaged in a behavioral task. In the example provided, subjects play a cognitive interference task, and we demonstrate how signals are recorded and analyzed from electrodes in the dorsal anterior cingulate cortex, an area intimately involved in decision-making. We conclude with further suggestions of ways in which this method can be used for investigating human cognitive processes.

Stereotactic Electroencephalography (SEEG) is an operative technique used in epilepsy surgery to help localize seizure foci. It also affords a unique opportunity to investigate brain function. Here we describe how SEEG can be used to investigate cognitive processes in human subjects.

التحقيق في وظيفة من أعماق القشرية وتحت القشرية الهياكل عن طريق اللمسي كهربية: دروس من اللحاء الأمامي الحزامية

Stereotactic Electroencephalography (SEEG) is a technique used to localize seizure foci in patients with medically intractable epilepsy. This procedure ...

Assessment of Hippocampal Dendritic Complexity in Aged Mice Using the Golgi-Cox Method

Dendritic spines are the protuberances from the neuronal dendritic shafts that contain&#160; excitatory synapses. The morphological and branching variations of the neuronal dendrites within the hippocampus are implicated in cognition and memory formation. There are several approaches to Golgi staining, all of which have been useful for determining the morphological characteristics of dendritic arbors and produce a clear background. The present Golgi-Cox method, (a slight variation of the protocol that is provided with a commercial Golgi staining kit), was designed to assess how a relatively low dose of the chemotherapeutic drug 5-flurouracil (5-Fu) would affect dendritic morphology, the number of spines, and the complexity of arborization within the hippocampus. The 5-Fu significantly modulated the dendritic complexity and decreased the spine density throughout the hippocampus in a region-specific manner. The data presented show that the Golgi staining method effectively stained the mature neurons in the CA1, the CA3, and the dentate gyrus (DG) of the hippocampus. This protocol reports the details for each step so that other researchers can reliably stain tissue throughout the brain with high quality results and minimal troubleshooting.

Here we present a Golgi-Cox protocol in extensive detail. This reliable tissue stain method allows for a high-quality assessment of the cytoarchitecture in the hippocampus, and throughout the entire brain, with minimal troubleshooting.

تقييم التعقيد الجذعي الحصين في الفئران المسنين باستخدام طريقة جولجي-كوكس

Dendritic spines are the protuberances from the neuronal dendritic shafts that contain&#160; excitatory synapses. The morphological and branching ...

Concurrent Recording of Co-localized Electroencephalography and Local Field Potential in Rodent

Although electroencephalography (EEG) is widely used as a non-invasive technique for recording neural activities of the brain, our understanding of the neurogenesis of EEG is still very limited. Local field potentials (LFPs) recorded via a multi-laminar microelectrode can provide a more detailed account of simultaneous neural activity across different cortical layers in the neocortex, but the technique is invasive. Combining EEG and LFP measurements in a pre-clinical model can greatly enhance understanding of the neural mechanisms involved in the generation of EEG signals, and facilitate the derivation of a more realistic and biologically accurate mathematical model of EEG. A simple procedure for acquiring concurrent and co-localized EEG and multi-laminar LFP signals in the anesthetized rodent is presented here. We also investigated whether EEG signals were significantly affected by a burr hole drilled in the skull for the insertion of a microelectrode. Our results suggest that the burr hole has a negligible impact on EEG recordings.

This protocol describes a simple method for concurrent recording of co-localized electroencephalography (EEG) and multi-laminar local field potential in an anesthetized rat. A burr hole drilled in the skull for the insertion of a microelectrode is shown to produce negligible distortion of the EEG signal.

تسجيل المتزامنة المخ يشترك المترجمة والإمكانات الميدانية المحلية في مكافحة القوارض

Although electroencephalography (EEG) is widely used as a non-invasive technique for recording neural activities of the brain, our understanding of the ...

Quantitative Analysis of Neuronal Dendritic Arborization Complexity in Drosophila

Dendrites are the branched projections of a neuron, and dendritic morphology reflects synaptic organization during the development of the nervous system. Drosophila larval neuronal dendritic arborization (da) is an ideal model for studying morphogenesis of neural dendrites and gene function in the development of nervous system. There are four classes of da neurons. Class IV is the most complex with a branching pattern that covers almost the entire area of the larval body wall. We have previously characterized the effect of silencing the Drosophila ortholog of SOX5 on class IV neuronal dendritic arborization complexity (NDAC) using four parameters: the length of dendrites, the surface area of dendrite coverage, the total number of branches, and the branching structure. This protocol presents the workflow of NDAC quantitative analysis, consisting of larval dissection, confocal microscopy, and image analysis procedures using ImageJ software. Further insight into da neuronal development and its underlying mechanisms will improve the understanding of neuronal function and provide clues about the fundamental causes of neurological and neurodevelopmental disorders.

Quantitative Analysis of Neuronal Dendritic Arborization Complexity in Drosophila

This protocol focuses on quantitative analysis of neuronal dendritic arborization complexity (NDAC) in Drosophila, which can be used for studies of dendritic morphogenesis.

التحليل الكمي لتعقيد أربوريزاتيون الجذعية العصبية في المورفولوجية

Dendrites are the branched projections of a neuron, and dendritic morphology reflects synaptic organization during the development of the nervous system. ...

Combined Transcranial Magnetic Stimulation and Electroencephalography of the Dorsolateral Prefrontal Cortex

Transcranial magnetic stimulation (TMS) is a non-invasive method that produces neural excitation in the cortex by means of brief, time-varying magnetic field pulses. The initiation of cortical activation or its modulation depends on the background activation of the neurons of the cortical region activated, the characteristics of the coil, its position and its orientation with respect to the head. TMS combined with simultaneous electrocephalography (EEG) and neuronavigation (nTMS-EEG) allows for the assessment of cortico-cortical excitability and connectivity in almost all cortical areas in a reproducible manner. This advance makes nTMS-EEG a powerful tool that can accurately assess brain dynamics and neurophysiology in test-retest paradigms that are required for clinical trials. Limitations of this method include artifacts that cover the initial brain reactivity to stimulation. Thus, the process of removing artifacts may also extract valuable information. Moreover, the optimal parameters for dorsolateral prefrontal (DLPFC) stimulation are not fully known and current protocols utilize variations from the motor cortex (M1) stimulation paradigms. However, evolving nTMS-EEG designs hope to address these issues. The protocol presented here introduces some standard practices for assessing neurophysiological functioning from stimulation to the DLPFC that can be applied in patients with treatment resistant psychiatric disorders that receive treatment such as transcranial direct current stimulation (tDCS), repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), magnetic seizure therapy (MST) or electroconvulsive therapy (ECT).

The protocol presented here is for TMS-EEG studies utilizing intracortical excitability test-retest design paradigms. The intent of the protocol is to produce reliable and reproducible cortical excitability measures for assessing neurophysiological functioning related to therapeutic interventions in the treatment of neuropsychiatric diseases such as major depression.

التحفيز المغناطيسي Transcranial مجتمعة والمخ من قشرة Dorsolateral Prefrontal

Transcranial magnetic stimulation (TMS) is a non-invasive method that produces neural excitation in the cortex by means of brief, time-varying magnetic ...

Collection of Frozen Rodent Brain Regions for Downstream Analyses

As our understanding of neurobiology has progressed, molecular analyses are often performed on small brain areas such as the medial prefrontal cortex (mPFC) or nucleus accumbens. The challenge in this work is to dissect the correct area while preserving the microenvironment to be examined. In this paper, we describe a simple, low-cost method using resources readily available in most labs. This method preserves nucleic acid and proteins by keeping the tissue frozen throughout the process. Brains are cut into 0.5&#8211;1.0 mm sections using a brain matrix and arranged on a frozen glass plate. Landmarks within each section are compared to a reference, such as the Allen Mouse Brain Atlas, and regions are dissected using a cold scalpel or biopsy punch. Tissue is then stored at -80 &#176;C until use. Through this process rat and mouse mPFC, nucleus accumbens, dorsal and ventral hippocampus and other regions have been successfully analyzed using qRT-PCR and Western assays. This method is limited to brain regions that can be identified by clear landmarks.

This procedure describes the collection of discrete frozen brain regions to obtain high-quality protein and RNA using inexpensive and commonly available tools.

مجموعة من مناطق الدماغ القوارض المجمدة لتحليلات المصب

As our understanding of neurobiology has progressed, molecular analyses are often performed on small brain areas such as the medial prefrontal cortex ...

Preparation of the Rat Vocal Fold for Neuromuscular Analyses

The purpose of this tutorial is to describe the preparation of the rat vocal fold for histochemical neuromuscular study. This protocol outlines procedures for rat laryngeal dissection, flash-freezing, and cryosectioning of the vocal folds. This study describes how to cryosection vocal folds in both longitudinal and cross-sectional planes. A novelty of this protocol is the laryngeal tracking during cryosectioning that ensures accurate identification of the intrinsic laryngeal muscles and reduces the chance of tissue loss. Figures demonstrate the progressive cryosectioning in both planes. Twenty-nine rat hemi-larynges were cryosectioned and tracked from the emergence of the thyroid cartilage to the appearance of the first section that included the full vocal fold. The full vocal fold was visualized for all animals in both planes. There was high variability in the distance from the appearance of the thyroid cartilage to the appearance of the full vocal fold in both planes. Weight was not correlated to depth of laryngeal landmarks, suggesting individual variability and other factors related to tissue preparation may be responsible for the high variability in the appearance of landmarks during sectioning. This study details a methodology and presents morphological data for preparing the rat vocal fold for histochemical neuromuscular investigation. Due to high individual variability, laryngeal landmarks should be closely tracked during cryosectioning to prevent oversectioning tissue and tissue loss. The use of a consistent methodology, including adequate tissue preparation and awareness of landmarks within the rat larynx, will assist with consistent results across studies and aid new researchers interested in using the rat vocal fold as a model to investigate laryngeal neuromuscular mechanisms.

This protocol describes methods used to prepare rat vocal folds for histochemical neuromuscular study.

إعداد أضعاف الصوتية الجرذ للتحليلات العصبية والعضلية

The purpose of this tutorial is to describe the preparation of the rat vocal fold for histochemical neuromuscular study. This protocol outlines procedures ...