1. EEG Toplama <ol><li> Katılımcıya deneysel işlemleri açıklar ve bilgilendirilmiş onam edinin. </li><li> Elektrotlar açılan uygulayın. Temiz açılan elektrotlar bir alkollü bez ile yer alacak yüzünde alanı. </li><li> Katılımcı kafasına elektrot kap yerleştirin. Katılımcının baş çevresi ölçümü ve uygun kapak boyutu seçin. Elektrot yerleştirme için uluslararası kabul görmüş 10-20 sistemine takiben, orta hat boyunca nasion gelen inion olan mesafeyi ölçmek ve% 10 bölün. Bu sayı kullanarak, nasion ve işareti kadar ölçün. Bu işareti elektrot kap konumu Fp hizalayın ve kapağı geri çekin. Kapak ortasına burun doğrultusunda olduğundan emin olun. Cz için nasion ölçmek ve bu mesafe nasion gelen inion için yarım mesafe olduğunu doğrulayın. Chinstrap sıkın. </li><li> Yeri elektrot sahipleri künt-nokta şırınga jel dolu. Jel iletken bir sütun oluşturmak için, temas başlangıçkafa derisi, sonra sıkmak ve geri çekin. Çok fazla jel uygulama komşu elektrotlar arasında sinyaller köprü unutmayın. </li><li> Elektrod tutucusu içine aktif elektrotlar Fix. </li><li> Deney için uygun mesafede monitörün önünde konusu yerleştirin. Temiz bir kayıt için göz hareketleri ve yanıp söner minimize önemini vurgulayan, hala devam için katılımcı isteyin. </li><li> Satın alma bilgisayarda elektrot bağlantıları ve EEG sinyal kalitesini inceleyin. Tüm elektrot uzaklıklar düşük (&lt;40 mV) ve kararlı olduğundan emin olun. Belirli bir elektrot ile ilgili bir sorun varsa, bu elektrot almak ve bu sitede empedansları ayarlamak için jel yeniden uygulayın. </li><li> Dosyayı kaydedin ve deney başlar. </li></ol> 2. EEG Analizi <ol><li> Deney sonra, ama ilgi belirli bir istatistik ayıklanması önce, önişlem sürekli EEG veri filtreleme standart prosedürler kullanarak eserler çıkarmak içinnd eser ret. Bu fotoğraf sunumu her ayrık olay, karşılık dönemini içine sürekli EEG kesin. Her çağda, bir temel olarak 100 msn önceden uyaran pencere içerir. </li><li> Olaya ilişkin potansiyeller (ERP) analizi olayın başlangıcı faz-kilitli olan senkron beyin aktivitesini yakalar. Arka plan aktivite (yani olmayan faz kilitli) &quot;gürültülü&quot; den ortaya çıkan yanıtlardan ayırmak için çalışmalar boyunca ortalama. Çalışmalar boyunca ve-konular arasında değişkenlik analiz ERP yöntemi için büyük bir meydan okuma sunuyor. Iyi bir sinyal-gürültü oranı elde etmek için deney protokolünde tanımlanabilir sergilenir birçok ayrık olaylar içermelidir. Bir belirgin olayın başlangıcı için beynin tepki kilitleme ve sonra olaylar gibi birçok üzerinden ortalama zaman bu gürültü bazı azaltmaya yardımcı olur, ancak bu işlem tarafından oluşturulan geçici senkronize genellikle 1 saniye içinde erir. Her bir alt için ERP bileşeni genlik zirve ve gecikmeleri tespitject (ERP analizi ile ilgili daha ayrıntılı yönergeler için, Picton ve diğerleri., 2000). </li><li> Fourier analizi kullanarak, frekans zaman etki alanından EEG sinyal dönüşümü ve frekans 6 değişen kompozit sinüs dalgaları içine sinyal ayrıştırmak. </li><li> Ölçek entropi (MSE) zaman içinde ve çok zaman ölçekleri arasında neuroelectical sinyallerinin değişkenliği tahmin bir bilgi teorik ölçümüdür. MSE analiz kavramsal bir tasviri sağlamak için, iki simüle dalga, düzenli bir dalga ve bir daha stokastik bir düşünün. Örnek entropi değerleri düzenli dalga için sıfıra yakın ve daha değişken dalga için 2.5 ~. Örnek entropi artış bilgi teorisine göre, temel sistem 7,16 bilgi işleme kapasitesi miktarında bir artış olarak yorumlanabilir, sinyal karmaşıklığı, bir artışa karşılık gelir. Bir beyin kapasitesi sabit değildir unutmayın ama değişiklikler Depesinir bağlamda 2 nding, işlevsel zaman içinde belli bir noktada bağlı olarak gerçekleşmesi beyin bölgelerinin yani. </li><li> MSE hesaplamak için, mevcut algoritma kullanmak <a href="http://www.physionet.org/physiotools/mse/">www.physionet.org/physiotools/mse/</a> iki adımda MSE hesaplar,. </li><li> İlk olarak, algoritma giderek aşağı örnekleri deneme başına ve durumu başına EEG zaman serisi. Aşağı örnek orijinal zaman serisi değişen zaman çizelgesi birden çok zaman serisi oluşturmak için. Zaman serisi 1 orijinal zaman serisi. Sonraki zaman çizelgeleri ve zaman serisi oluşturmak için, zaman ölçeği uzunluğu ve ortalama örtüşmeyen pencereler her pencere içinde veri noktaları içine orijinal zaman serisi bölün. Aşağı örnekleme alçak geçiren filtreleme benzer, zaman ölçeği tarafından örnekleme frekansı bölünmesi olacak sinyali düşük geçmek o zaman ölçeği için filtre hangi frekans yaklaşık. Bir par MSE uygulanmasıticular frekans aralığı (örneğin, alfa: 9 Hz ila 12 Hz) bu aralığa ritimleri kompozisyonu hem de bu frekansları arasındaki etkileşimi temsil olarak yorumlanabilir. </li><li> İkinci olarak, algoritma her iri taneli zaman serisi 14 için örnek entropi hesaplar. Örnek entropi bir zaman serisi karmaşıklığı tahmin ediyor. EEG bir doğrusal olmayan analizde, bir bireyin zaman serisi altta yatan bir çok boyutlu doğrusal olmayan dinamik modeli (bir inceleme için Stam, 2005) tezahürü temsil ettiğini varsayar. Bu örnekte, m (desen uzunluğu) her zaman serilerinin genlik desen değişkenliği iki karşı üç ardışık sırası desen dikkate alınarak iki boyutlu karşı üç boyutlu uzayda temsil anlamına gelir iki, ayarlanır veri noktaları, sırasıyla. Parametre r (benzerlik kriteri), veri bir işaret, içinde genlik aralığı (renkli bantların yüksekliği ile gösterilen) yansıtıryeniden &quot;maç&quot; olarak kabul. Parametreleri seçilmesiyle ilgili ayrıntılı bir işlem için Gölü bakın; 100&#39;den fazla veri noktaları ile tipik bir EEG zaman serisi için, 0.5 ve 1 (Richman ve Moorman, 2000 görmek arasında bir değere eşit 2 eşit parametre m ve parametre r ayarlayın ve ark., 2002). Bu simüle zaman serisi için örnek entropi hesaplamak için, ilk iki bileşenli dizisi desen, kırmızı-turuncu ile başlar. İlk olarak, kırmızı-turuncu sıra desen zaman serisi oluşur sayısını saymak, bu iki bileşenli dizisi için 10 maçı var. İkincisi, zaman ilk üç bileşenli dizisi desen sayısını, kırmızı-turuncu-sarı, zaman serisi ortaya çıkar, bu üç bileşenli dizisi için 5 maç var. Önümüzdeki iki bileşenli dizisi (turuncu-sarı) için aynı işlemleri ve zaman serisi bir sonraki üç bileşenli dizisi (turuncu-sarı-yeşil) ile devam edin. Bu istif için iki-bileşenli maçları (5) ve üç bileşenli maçları (3) sayısıCES önceki değerler (, toplam üç bileşenli sonuç = 8 toplam iki bileşenli bir sonuç: 15) eklenir. Üç bileşenli maçlar iki bileşenli maç toplam oranı belirlemek için - zaman serisi diğer tüm dizi maçları (m kadar N) için tekrarlayın. Örnek entropi bu oran doğal logaritma olduğunu. Her konu için, her zaman ölçeği için tek bir dava entropi önlemler arasında ortalama olarak kanal özel MSE tahmin hesaplamak. </li></ol>

<ol>
	<li>Bressler, S. L., Arbib, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Event-related+potentials.">Event-related potentials.</a> The Handbook of Brain Theory and Neural Networks. , 412-415 (2002).</li><li>Bressler, S. L., McIntosh, A. R., Jirsa, V. K., McIntosh, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+role+of+neural+context+in+large-scale+neurocognitive+network+operations.">The role of neural context in large-scale neurocognitive network operations.</a> Springer Handbook on Brain Connectivity. , 403-419 (2007).</li><li>Buzsaki, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Rhythms of the brain. , (2006).</li><li>Costa, M., Goldberger, A., Peng, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multiscale+entropy+analysis+of+biological+signals.">Multiscale entropy analysis of biological signals.</a> Phys. Rev. E. 712, 1-18 (2005).</li><li>Deco, G., Jirsa, V., McIntosh, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Emerging+concepts+for+the+dynamical+organization+of+resting-state+activity+in+the+brain.">Emerging concepts for the dynamical organization of resting-state activity in the brain.</a> Nat. Rev. Neurosci. 12, 43-56 (2011).</li><li>Friston, K. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+labile+brain.+I.+Neuronal+transients+and+nonlinear+coupling.">The labile brain. I. Neuronal transients and nonlinear coupling.</a> Philos. Trans. R. Soc. Lond. B. Biol. Sci. 355, 215-236 (2001).</li><li>Gatlin, 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> Information Theory and the Living System. , (1972).</li><li>Heisz, J. J., Shedden, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Semantic+learning+modifies+perceptual+face+processing.">Semantic learning modifies perceptual face processing.</a> Journal of Cognitive Neuroscience. 21, 1127-1134 (2009).</li><li>Heisz, J. J., Shedden, J. M., McIntosh, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Relating+brain+signal+variability+to+knowledge+representation.">Relating brain signal variability to knowledge representation.</a> NeuroImage. 63, 1384-13 (2012).</li><li>Lake, D. E., Richman, J. S., Griffin, P., Moorman, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sample+entropy+analysis+of+neonatal+heart+rate+variability.">Sample entropy analysis of neonatal heart rate variability.</a> Am. J. Physiol. Regul. Integr. Comp. Physiol. 283, R789-R797 (2002).</li><li>Lobaugh, N. J., West, R., McIntosh, A. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spatiotemporal+analysis+of+experimental+differences+in+event-related+potential+data+with+partial+least+squares.">Spatiotemporal analysis of experimental differences in event-related potential data with partial least squares.</a> Psychophysio. 38, 517-530 (2001).</li><li>McIntosh, A. R., Kovacevic, N., Itier, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Increased+brain+signal+variability+accompanies+behavioral+variability+in+development.">Increased brain signal variability accompanies behavioral variability in development.</a> PLoS Computational Biology. 4, 7 (2008).</li><li>Picton, T. W., Bentin, S., Berg, P., Donchin, E., Hillyard, S. A., Johnson, R., 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=Guidelines+for+using+human+event-related+potentials+to+study+cognition:+Recording+standards+and+publication+criteria.">Guidelines for using human event-related potentials to study cognition: Recording standards and publication criteria.</a> Psychophysiology. 37, 127-152 (2000).</li><li>Richman, J. S., Moorman, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Physiological+time+series+analysis+using+approximate+entropy+and+sample+entropy.">Physiological time series analysis using approximate entropy and sample entropy.</a> Am. J. Physiol. Heart Circ Physiol. 278, H2039-H2049 (2000).</li><li>Rossion, B., Jacques, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Does+physical+interstimulus+variance+account+for+early+electrophysiological+face+sensitivity+responses+in+the+human+brain?+Ten+lessons+on+the+N170.">Does physical interstimulus variance account for early electrophysiological face sensitivity responses in the human brain? Ten lessons on the N170.</a> NeuroImage. 39, 1959-1979 (2008).</li><li>Shannon, C. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+Mathematical+Theory+of+Communication.">A Mathematical Theory of Communication.</a> The Bell System Technical Journal. 27, 379-423 (1948).</li><li>Stam, C. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nonlinear+dynamical+analysis+of+EEG+and+MEG:+review+of+an+emerging+field.">Nonlinear dynamical analysis of EEG and MEG: review of an emerging field.</a> Clinical Neurophysiology. 116, 2266-2301 (2005).</li><li>Vakorin, V. A., McIntosh, A. R., Rabinovich, M. I., Friston, K. J., Varona, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mapping+the+multi-scale+information+content+of+complex+brain+signals.">Mapping the multi-scale information content of complex brain signals.</a> Principles of Brain Dynamics: Global State Interactions. , (2012).</li></ol>

Çıkar çatışması ilan etti.

Bu makalenin amacı bu EEG beyin görüntüleme verileri için geçerli olarak çok ölçekli entropi bir kavramsal ve metodolojik açıklaması (MSE) sağlamaktı. EEG yüksek zamansal çözünürlüğe sahip sinir ağ etkinliğini ölçen güçlü bir non-invaziv beyin görüntüleme tekniğidir. EEG sinyal kolektif tepkiler çeşitli eksitatör ve inhibitör evresel bağlantıları ile değiştirilir korteks, piramidal hücre popülasyonlarının post-sinaptik aktivite yansıtır. Buna göre, EEG verileri analiz ve her yöntemin verilerin benzersiz bir yönü ayıklar için birden fazla yolu vardır. Olay-ilişkili potansiyel (ERP) analizi ve spektral güç analizi: Biz analiz iki yaygın yöntemler ele. ERP analizi ayrı bir olay başlangıcı için faz-kilitli olan EEG sinyalinde senkron nöronal etkinliği yakalar. ERP spec incelenmesi için bu istatistik idealdir, belirli algısal, motor veya bilişsel işlemleri yansıtmakIFIC işleme aşamaları. Spektral güç analizi EEG sinyal belirli bir frekans göreli katkısı rakamlarla. Çeşitli eksitatör ve inhibitör geri bildirim döngüleri sürüklemek için belirli bir frekansta 1,3 de nöronal nüfus faaliyet etkileşim. Farklı beyin bölgeleri arasındaki bu eşzamanlı yaygın sinir ağları arasında bilgi bağlayıcı teşvik düşünülmektedir. Belirli bir frekans aralığında güç ve fonksiyon 3 belirli bir duygusal ya da bilişsel devlet arasındaki bağlantıyı destekleyen zengin bir literatür bulunmaktadır. EEG analiz zaman sinir ağları doğrusal olmayan dinamikleri ile karmaşık sistemleri olduğunu akılda tutmak için de önemlidir. Bu karmaşıklık anlamsız arka plan gürültü sonucu değildir düzensiz salınımlar gibi EEG sinyal yansır. Senkron salınım aktivite gibi çeşitli eksitatör ve inhibitör evresel döngüler arasındaki etkileşimleri geçici grip nedensüresi 6 üzerinde beyin sinyal ctuations. Bu geçici temel ağ özgürlüğü veya karmaşıklık dereceleri tahmin etmek için kullanılabilir ağ mikro-arasındaki geçişler veya çatallanma yansıtacak inanılıyor, zaman içinde sinyal genliği desen büyük değişkenlik daha karmaşık bir sistemi 5 göstergesidir. MSE ise kritik, ERP veya spektral güç analizleri, bu düzensiz aktivite duyarlı değildir. Ayrıca, ağ karmaşıklığını bir dizin sadece beyin bölgeleri arasında geçici ve dinamik tekrarlayan etkileşimleri kör bir yöntem olarak aktif beyin bölgelerinin sayısı sayma ile elde edilemez. Analizi beyin görüntüleme için tamamlayıcı yöntemler temel nöral aktivitenin tam bir resim oluşturmak için birleştirir. ERP ve spektral güç olarak beyin görüntüleme verileri, daha geleneksel uygulamaları sonuçlarının yorumlanması MS gibi karmaşıklık önlemleriyle da vardırE, MSE belirli bir bilişsel işlem katkıda birden fazla zaman çizelgesi boyunca beyin aktivitesinin uzaysal şekillerindeki değişikliklerin dizisi yakalamak için bir yol sağlar. Yeni ve mevcut veri setleri için MSE uygulamak biliş sinir ağı dinamikleri çıkar nasıl içine daha fazla fikir sağlayabilir.

Beyin görüntüleme son gelişmeler büyük ölçüde beyin fonksiyonlarını daha iyi anlayabilmemiz yükseltmiştir. Ancak, beyin görüntüleme veri uygulamaları birçok gerçek zamanlı olarak açılmak gibi bilişsel işlemleri vurgulayarak daha statik eyalette yerine beynin görünümünü güçlendirmek için eğilimindedir. Sonuç olarak, küçük beyin ağlarının uzay-zaman yapısı hakkında ve nasıl birden fazla zaman çizelgesi üzerinde uzaysal şekillerindeki değişikliklerin dizisi belirli bir bilişsel işlem katkıda bilinmektedir. Bu makale çok ölçekli entropi (MSE) 5, birden fazla zaman çizelgesi üzerinde bir fonksiyonel beyin ağ iletişim içinde ne kadar farklı sinir jeneratörler hakkında bilgi vererek özel biliş işlemleri altında yatan uzaysal desen karmaşıklığı inceler veri beyin görüntüleme için yeni bir analitik aracı anlatılmaktadır. Bilgi kuramı türetilen, matematik 7,16 uygulamalı bir dalı, MSE orijinal olduelektrokardiyogram 4 karmaşıklığı incelemek için tasarlanmıştır ly. Teorik olarak, MSE herhangi bir zaman serisi karmaşıklığını analiz etmek için kullanılabilir; birincil gerekli sinyal zaman serisi sürekli zaman en az 50 veri noktaları içermesidir. Ancak, zaman ölçeği bağımlılığı ve veri doğrusal ve doğrusal olmayan dinamikleri duyarlılık sinir ağı dinamiklerinin özellikle bilgilendirici MSE yapabilir. Burada, veri 9,12 beyin görüntüleme elektroensefalografi (EEG) için MSE uygulanması odaklanın. EEG kafa derisi üzerine yerleştirilen elektrotlar neokorteks 1 nöronların nüfus postsinaptik yanıtları yakalamak sayede bir non-invaziv beyin görüntüleme tekniğidir. Yüksek temporal çözünürlük ile, EEG kolayca tipik satın alma protokolü değiştirmeden MSE gerekli zaman serisi süresini karşılar. EEG veri MSE uygulamanın faydası vurgulamak için, daha fazla geleneksel yaklaşımlar dahil olan bu yeni yöntem, karşılaştırmaolay-ilişkili potansiyel ve spektral güç uding. Birlikte kullanıldığında, analiz bu tamamlayıcı yöntemler biliş neden sinir ağı işlemleri içine daha fazla fikir yol açabilir verilerin daha ayrıntılı bir açıklaması sağlar.

<table><tbody><tr><td>EEG </td><td>BioSemi</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

applications of eeg neuroimaging data: event-related potentials, spectral power, and multiscale entropy

Insan beyin görüntüleme verileri göz önüne alındığında, sinyal değişkenlik bir takdir biz beyin sinyal düşünmek şekilde temel bir yenilik temsil eder. Tipik olarak, araştırmacılar tekrarlanan deneysel çalışmalar boyunca ortalama olarak beynin yanıtı temsil ve &quot;gürültü&quot; olarak zaman içinde sinyal dalgalanmaları dikkate almayın. Ancak, beyin sinyal değişkenlik sinir ağı dinamikleri hakkında anlamlı fonksiyonel bilgi nakleden olduğu açık hale gelmektedir. Bu makalede, beyin sinyal değişkenlik ölçülmesi için çok ölçekli entropi (MSE) en yeni yöntem açıklanır. O zaman ölçeği bağımlılık ve veri doğrusal ve doğrusal olmayan dinamikleri duyarlılık gösterdiği için MSE sinir ağı dinamiklerinin özellikle bilgilendirici olabilir.

Şekil 1A ve 2A bir yüz görüntüsü sunumu yanıt olarak EEG sinyali temsil eder. Çalışmalar gibi genelinde ortalama ERP bileşenleri olarak adlandırılan pozitif ve negatif deplasmanlar bir dizi oluşan bir ERP dalga üretir. Şekil 1B 6A konularda bir grup için büyük bir ortalama dalga formu gösteren tek bir konu ve Şekil için ortalama dalga göstermektedir. Belirli bir algısal, motor veya bilişsel işlem için her ERP bileşeni ilgili zengin bir literatür bulunmaktadır. Örneğin, N170, yaklaşık 170 milisaniye sonrası uyaran başlangıç ​​tepe ve yüz işleme 8,15 alakalıdır olumsuz bir sapmadır. Şekil 2B, bileşen frekans bantlarına aynı EEG sinyal ayrışma göstermektedir. Güç spektral analiz sonuçları sayede, sinyalin frekans içeriği (Şekil 2C) açığaBelirli bir frekansta gücünde bir artış EEG sinyali içinde bu ritmi varlığında bir artışı yansıtır. Spektral güç olduğu gibi, MSE sinyale katkıda salınım bileşenleri karmaşıklığı duyarlıdır. Ancak, spektral güç aksine, MSE de frekans bileşenleri (yani doğrusal olmayan dinamikleri 18) arasındaki etkileşimler konusunda uzmandır. EEG sinyalinin karmaşıklığı çok zaman ölçekleri (Şekil 4) üzerinden örnek entropi (Şekil 5) bir fonksiyonu olarak temsil edilir. Şekil 3&#39;te gösterildiği gibi, örnek entropi sinyal rasgelelik derecesi ile normal sinyal ve artışlar için düşüktür. Rastgele derecesi ile bu artış geleneksel entropi önlemler aksine, çok ölçekli entropi çok zaman ölçekleri arasında entropi dikkate alınarak beyaz gürültü karmaşık sinyalleri ayırt edebilir. Örneğin, Costa ve arkadaşları. 2005 çok ölçekli entropi değerleri f göreilişkili (pembe) gürültü karşı veya ilişkisiz (beyaz) gürültü. Örnek entropi ince zaman ölçeği de pembe gürültü daha beyaz gürültü için daha fazla iken, karşı kaba zaman ölçekleri 5-20 gözlenmiştir. Diğer bir deyişle, entropi birden fazla zaman çizelgesi üzerinde kabul edildi, sinyallerin gerçek karmaşıklığı daha doğru bir şekilde sadece tek bir zaman ölçeği olarak kabul edildi halinde olacağından daha temsil edilmiştir. Belirli bir kontrast zamansal dinamikleri olarak, durumu etkiler ifade edilebilir: Bazı zaman ölçekleri tüm zaman çizelgesi, 2) boyunca aynı şekilde) 1 ancak diğer değil, ya da 3) çapraz etkileri sayede kontrast farklı olduğu ince karşı kaba zaman çizelgesi. Şekil 6 ERP durumu fark (Şekil 6A), spektral güç (Şekil 6B), vesikalık fotoğraf 9 ilk karşı tekrar sunumlar zıt MSE (Şekil 6C) gösteriyor. Bu örnekte tüm önlemleri ortaya çıkarmak için birleştirdiaynı etkiyi, bu sonuçların yorumlanması kısıtlar gibi ancak, yüz tekrarı eşlik örnek entropi gözlenen azalma önemlidir. Karmaşıklığı bir azalma temel işlevsel ağ daha basit ve daha az bilgi işleme kapasitesine sahip olduğunu göstermektedir. Şekil 7 ERP, spektral güç ve MSE uygulanan kısmi en küçük kareler 11 değişkenli analiz istatistiksel sonuçları gösteriyor. Deney farklı yüzleri (Heisz ve ark., 2012) ile ilişkili aşinalık manipüle. Kontrast (çubuk grafik) bu ERP genlik tanıdık yüzlerden ancak önceki maruz kalma miktarda çeşitli tanıdık yüzler arasında yeni yüzler ayırt gösterir. Ayırt spektral güç elde aşinalık göre karşı karşıya ama doğru, orta ve düşük aşinalık yüzleri arasında ayrım yoktu. MSE bu örnek entropi değerleri artt koşulu farklılıklara en hassas olduartan yüz aşinalık ile ed. Görüntü araziler tüm elektrotlar ve zaman / frekans / zaman ölçeği karşısında durumun etkisi uzaysal dağılımı yakalamak. Bu örnek, MSE tarafından EEG analizi ERP veya spektral gücün geleneksel yöntemlerle elde edilememiştir ve güvenilir bilgi imal edildiği bir durum gösterir. MSE Bu farklılık koşulları muhtemelen çeşitli frekans bileşenleri arasındaki etkileşimleri içeren, kendi ağ dinamikleri doğrusal olmayan yönleri ile ilgili farklılık göstermektedir. <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/50131/50131fig1.jpg" /> Şekil 1. A) Her bir deneme için başlangıca genlik sapma bir fonksiyonu olarak tek bir konunun EEG yanıtları davanın başlangıcından zamana karşı çizilen. Her deneme bir yüz görüntü bir fotoğraf sunumu oluşuyordu. Pozitif genlik deplasmanlar tasvir edilirkırmızı, negatif genlik deplasmanlar mavi tasvir edilmektedir. Tüm çalışmalarda olaya ilişkin bileşenleri olarak adlandırılan ve adı farklı pozitif ve negatif deplasmanlar ile bir ortalama ERP dalga üretir Şekil 1A tasvir tüm çalışmalar boyunca ortalamasının) olaya ilişkin faz-kilitli aktivite. B gösteren, 100 msn ve 250 msn etrafında pozitif sapma gösteriyor Bir standart isimlendirme göre. Örneğin, P1 ilk olumlu gidiyor bileşenidir ve N170 olumsuz bir bileşeni olduğunu yaklaşık 170 msn sonrası uyaran başlangıcında tepe. <img alt="Şekil 2," src="/files/ftp_upload/50131/50131fig2.jpg" /> Şekil 2. Zaman (veri noktaları olarak, hızı 512 Hz örnekleme). B) deltasının frekans bantları izole etmek için filtre Şekil 2A bant geçiren ve EEG yanıt ile genlik komplo tek bir deneme için bir tek konu A) EEG yanıtEEG yanıt (0-4 Hz), teta (5-8 Hz), alfa (9-12 Hz), beta (13-30 Hz) ve gama (&gt; 30 Hz). C) spektral güç yoğunluğu Şekil tasvir Yayın gücünün bir fonksiyonu olarak, sinyalin frekansı bileşimi temsil 2A. Belirli bir frekansta spektral güç bir artış söz konusu frekans bandı içinde sürüklenen eşzamanlı aktif nöron sayısında artış yansıtmaktadır. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/50131/50131fig2large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> . <img alt="Şekil 3," src="/files/ftp_upload/50131/50131fig3.jpg" /> Şekil 3 A) İki simüle dalga:.. Mor tasvir düzenli veya öngörülebilir dalga ve siyah tasvir daha stokastik dalga B) ilk üç zaman ölçekleri için iki simüle dalga örnek entropi değerleri. Örnek ENTRopyala fazla Stokastik sinyal daha yüksek tahmin sinyaller için düşüktür. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/50131/50131fig3large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> . <img alt="Şekil 4," src="/files/ftp_upload/50131/50131fig4.jpg" /> Şekil 4. Aşağı örnekleme, orijinal zaman serisi değişen zaman çizelgesi birden fazla zaman serisi üretir. Zaman ölçeği 1 orijinal zaman serisi. Zaman ölçeği 2 zaman serisi içine orijinal zaman serisi bölünmesi ile oluşturulur örtüşmeyen uzunluğu 2 ve her pencere içinde ortalama veri noktalarının pencere. Sonraki zaman çizelgeleri ve zaman serisi oluşturmak için, zaman ölçeği uzunluğu ve ortalama örtüşmeyen pencereler her pencere içinde veri noktaları içine orijinal zaman serisi bölün. <img alt="Şekil 5," src="/files/ftp_upload/50131/50131fig5.jpg" /> Şekil 5,. Her dikdörtgen zaman serisi. Örnek entropi tek bir veri noktası temsil eden bir simüle dalga bir zaman serisi değişkenliği tahmin ediyor. Bu örnekte, m (desen uzunluğu) her zaman serilerinin genlik desen varyans iki karşı üç ardışık sırası desen dikkate alınarak iki boyutlu karşı üç boyutlu uzayda temsil anlamına gelir iki, ayarlanır veri noktaları, sırasıyla, r (benzerlik kriteri), veri noktaları &quot;maç&quot; olarak kabul edilir, içinde genlik aralığı (renkli bantların yüksekliği ile gösterilir) yansıtır. Bu simüle zaman serisi için örnek entropi hesaplamak için, ilk iki bileşenli dizisi desen, kırmızı-turuncu ile başlar. İlk olarak, kırmızı-turuncu sıra desen zaman serisi oluşur sayısını saymak, bu iki bileşenli dizisi için 10 maçı var. İkincisi, zaman ilk üç bileşenli dizisi desen, kırmızı-turuncu-bağırma sayısınıow, zaman serisi ortaya çıkar, bu üç bileşenli dizisi için 5 maç var. Önümüzdeki iki bileşenli dizisi (turuncu-sarı) için bu şekilde devam edin ve üç bileşenli dizisi (turuncu-sarı-yeşil). Bu diziler için iki-bileşenli maçları (5) ve üç bileşenli maçları (3) sayısı önceki değerler (, toplam üç bileşenli sonuç = 8 toplam iki bileşenli bir sonuç: 15) eklenir. Üç bileşenli maçlar iki bileşenli maç toplam oranı belirlemek için - zaman serisi diğer tüm dizi maçları (m kadar N) için tekrarlayın. Örnek entropi bu oran doğal logaritma olduğunu. Her konu için, her zaman ölçeği için tek bir dava entropi önlemler arasında ortalama olarak kanal özel MSE tahmin hesaplamak. <img alt="Şekil 6," src="/files/ftp_upload/50131/50131fig6.jpg" /> ERP Şekil 6. Durumu fark (A), spektral güç (B),MSE (C) yüz fotoğrafları ilk karşı tekrarlanan sunumlar zıt. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/50131/50131fig6large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> . <img alt="Şekil 7" src="/files/ftp_upload/50131/50131fig7.jpg" /> Şekil 7. ERP, spektral güç ve çok ölçekli entropi önlemler arasında öğrenilen yüzleri için EEG yanıt zıt. Çubuk grafikler betimliyor kısmi en küçük kareler analizi 11 tarafından belirlenen şartlar arasındaki kontrast. Görüntü arsa önyükleme tarafından belirlenen bu kontrast en istikrarlı olduğu hangi mekansal-zamansal dağılımı vurgulamaktadır. Değerler ~ z skorları temsil ve negatif değerler ters durum etkisi için önem ifade etmektedir. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/50131/50131fig7large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> .

Watch this Scientific Journal Video about Applications of EEG Neuroimaging Data: Event-related Potentials, Spectral Power, and Multiscale Entropy at JoVE.com

Applications of EEG Neuroimaging Data: Event-related Potentials, Spectral Power, and Multiscale Entropy

Beyin görüntüleme araştırmacılar genellikle tekrarlanan deneysel çalışmalar boyunca ortalama faaliyet olarak beynin yanıtı düşünün ve &quot;gürültü&quot; olarak zaman içinde sinyal değişkenliği göz ardı. Ancak, bu gürültü sinyal olduğu açık hale gelmektedir. Bu makalede, zaman tanım beyin sinyal değişkenlik ölçülmesi için çok ölçekli entropi yeni yöntem açıklanır.

Olay İlişkili Potansiyeller, Spektral Güç ve Çok Ölçekli Entropi: EEG beyin görüntüleme Veri Uygulamaları

When considering human neuroimaging data, an appreciation of signal variability represents a fundamental innovation in the way we think about brain ...

applications-eeg-neuroimaging-data-event-related-potentials-spectral

Nanyang Technological University

Research

Education

JoVE Core

JoVE Journal

Electrical Engineering

Neuroscience

Unit 1

Fourier Series

SCIENTISTS IN ACTION

33.6K Görüntüleme.  Baycrest. Beyin görüntüleme araştırmacılar genellikle tekrarlanan deneysel çalışmalar boyunca ortalama faaliyet olarak beynin yanıtı düşünün ve "gürültü" olarak zaman içinde sinyal değişkenliği göz ardı. Ancak, bu gürültü sinyal olduğu açık hale gelmektedir. Bu makalede, zaman tanım beyin sinyal değişkenlik ölçülmesi için çok ölçekli entropi yeni yöntem açıklanır.

Video: Applications of EEG Neuroimaging Data: Event-related Potentials, Spectral Power, and Multiscale Entropy

Investigating the Effects of Antipsychotics and Schizotypy on the N400 Using Event-Related Potentials and Semantic Categorization

Within the field of cognitive neuroscience, functional magnetic resonance imaging (fMRI) is a popular method of visualizing brain function. This is in part because of its excellent spatial resolution, which allows researchers to identify brain areas associated with specific cognitive processes. However, in the quest to localize brain functions, it is relevant to note that many cognitive, sensory, and motor processes have temporal distinctions that are imperative to capture, an aspect that is left unfulfilled by fMRI&#8217;s suboptimal temporal resolution. To better understand cognitive processes, it is thus advantageous to utilize event-related potential (ERP) recording as a method of gathering information about the brain. Some of its advantages include its fantastic temporal resolution, which gives researchers the ability to follow the activity of the brain down to the millisecond. It also directly indexes both excitatory and inhibitory post-synaptic potentials by which most brain computations are performed. This sits in contrast to fMRI, which captures an index of metabolic activity. Further, the non-invasive ERP method does not require a contrast condition: raw ERPs can be examined for just one experimental condition, a distinction from fMRI where control conditions must be subtracted from the experimental condition, leading to uncertainty in associating observations with experimental or contrast conditions. While it is limited by its poor spatial and subcortical activity resolution, ERP recordings&#8217; utility, relative cost-effectiveness, and associated advantages offer strong rationale for its use in cognitive neuroscience to track rapid temporal changes in neural activity. In an effort to foster increase in its use as a research imaging method, and to ensure proper and accurate data collection, the present article will outline &#8211; in the framework of a paradigm using semantic categorization to examine the effects of antipsychotics and schizotypy on the N400 &#8211; the procedure and key aspects associated with ERP data acquisition.

Using event-related EEG potentials (ERPs), we investigate the effects of antipsychotic medications on abnormal semantic brain activations in healthy individuals with schizotypal traits. We use ERPs to track distinct changes in brain activity, shedding insight into the cognitive processes associated with semantic categorization.

Olay-İlişkili Potansiyeller ve Semantik Kategorizasyon kullanma N400 üzerinde Antipsikotikler ve şizotipinin Etkilerinin Araştırılması

Within the field of cognitive neuroscience, functional magnetic resonance imaging (fMRI) is a popular method of visualizing brain function. This is in ...

Davranış

Infant Auditory Processing and Event-related Brain Oscillations

Rapid auditory processing and acoustic change detection abilities play a critical role in allowing human infants to efficiently process the fine spectral and temporal changes that are characteristic of human language. These abilities lay the foundation for effective language acquisition; allowing infants to hone in on the sounds of their native language. Invasive procedures in animals and scalp-recorded potentials from human adults suggest that simultaneous, rhythmic activity (oscillations) between and within brain regions are fundamental to sensory development; determining the resolution with which incoming stimuli are parsed. At this time, little is known about oscillatory dynamics in human infant development. However, animal neurophysiology and adult EEG data provide the basis for a strong hypothesis that rapid auditory processing in infants is mediated by oscillatory synchrony in discrete frequency bands. In order to investigate this, 128-channel, high-density EEG responses of 4-month old infants to frequency change in tone pairs, presented in two rate conditions (Rapid: 70 msec ISI and Control: 300 msec ISI) were examined. To determine the frequency band and magnitude of activity, auditory evoked response averages were first co-registered with age-appropriate brain templates. Next, the principal components of the response were identified and localized using a two-dipole model of brain activity. Single-trial analysis of oscillatory power showed a robust index of frequency change processing in bursts of Theta band (3 - 8 Hz) activity in both right and left auditory cortices, with left activation more prominent in the Rapid condition. These methods have produced data that are not only some of the first reported evoked oscillations analyses in infants, but are also, importantly, the product of a well-established method of recording and analyzing clean, meticulously collected, infant EEG and ERPs. In this article, we describe our method for infant EEG net application, recording, dynamic brain response analysis, and representative results.

High-density electroencephalography (dEEG) is being used increasingly to study brain development and plasticity in the early years of life. Here we present an application of sophisticated analysis techniques that builds on traditional EEG recording to understand the oscillatory dynamics of rapid auditory processing in the infant brain.

Bebek İşitsel İşleme ve Olaya ilişkin Beyin Salınımlılığı

Rapid auditory processing and acoustic change detection abilities play a critical role in allowing human infants to efficiently process the fine spectral ...

Recording Human Electrocorticographic (ECoG) Signals for Neuroscientific Research and Real-time Functional Cortical Mapping

Neuroimaging studies of human cognitive, sensory, and motor processes are usually based on noninvasive techniques such as electroencephalography (EEG), magnetoencephalography or functional magnetic-resonance imaging. These techniques have either inherently low temporal or low spatial resolution, and suffer from low signal-to-noise ratio and/or poor high-frequency sensitivity. Thus, they are suboptimal for exploring the short-lived spatio-temporal dynamics of many of the underlying brain processes. In contrast, the invasive technique of electrocorticography (ECoG) provides brain signals that have an exceptionally high signal-to-noise ratio, less susceptibility to artifacts than EEG, and a high spatial and temporal resolution (i.e., &lt;1 cm/&lt;1 millisecond, respectively). ECoG involves measurement of electrical brain signals using electrodes that are implanted subdurally on the surface of the brain. Recent studies have shown that ECoG amplitudes in certain frequency bands carry substantial information about task-related activity, such as motor execution and planning1, auditory processing2 and visual-spatial attention3. Most of this information is captured in the high gamma range (around 70-110 Hz). Thus, gamma activity has been proposed as a robust and general indicator of local cortical function1-5. ECoG can also reveal functional connectivity and resolve finer task-related spatial-temporal dynamics, thereby advancing our understanding of large-scale cortical processes. It has especially proven useful for advancing brain-computer interfacing (BCI) technology for decoding a user's intentions to enhance or improve communication6 and control7. Nevertheless, human ECoG data are often hard to obtain because of the risks and limitations of the invasive procedures involved, and the need to record within the constraints of clinical settings. Still, clinical monitoring to localize epileptic foci offers a unique and valuable opportunity to collect human ECoG data. We describe our methods for collecting recording ECoG, and demonstrate how to use these signals for important real-time applications such as clinical mapping and brain-computer interfacing. Our example uses the BCI2000 software platform8,9 and the SIGFRIED10 method, an application for real-time mapping of brain functions. This procedure yields information that clinicians can subsequently use to guide the complex and laborious process of functional mapping by electrical stimulation.
Prerequisites and Planning:
Patients with drug-resistant partial epilepsy may be candidates for resective surgery of an epileptic focus to minimize the frequency of seizures. Prior to resection, the patients undergo monitoring using subdural electrodes for two purposes: first, to localize the epileptic focus, and second, to identify nearby critical brain areas (i.e., eloquent cortex) where resection could result in long-term functional deficits. To implant electrodes, a craniotomy is performed to open the skull. Then, electrode grids and/or strips are placed on the cortex, usually beneath the dura. A typical grid has a set of 8 x 8 platinum-iridium electrodes of 4 mm diameter (2.3 mm exposed surface) embedded in silicon with an inter-electrode distance of 1cm. A strip typically contains 4 or 6 such electrodes in a single line. The locations for these grids/strips are planned by a team of neurologists and neurosurgeons, and are based on previous EEG monitoring, on a structural MRI of the patient's brain, and on relevant factors of the patient's history. Continuous recording over a period of 5-12 days serves to localize epileptic foci, and electrical stimulation via the implanted electrodes allows clinicians to map eloquent cortex. At the end of the monitoring period, explantation of the electrodes and therapeutic resection are performed together in one procedure.
In addition to its primary clinical purpose, invasive monitoring also provides a unique opportunity to acquire human ECoG data for neuroscientific research. The decision to include a prospective patient in the research is based on the planned location of their electrodes, on the patient's performance scores on neuropsychological assessments, and on their informed consent, which is predicated on their understanding that participation in research is optional and is not related to their treatment. As with all research involving human subjects, the research protocol must be approved by the hospital's institutional review board. The decision to perform individual experimental tasks is made day-by-day, and is contingent on the patient's endurance and willingness to participate. Some or all of the experiments may be prevented by problems with the clinical state of the patient, such as post-operative facial swelling, temporary aphasia, frequent seizures, post-ictal fatigue and confusion, and more general pain or discomfort.
At the Epilepsy Monitoring Unit at Albany Medical Center in Albany, New York, clinical monitoring is implemented around the clock using a 192-channel Nihon-Kohden Neurofax monitoring system. Research recordings are made in collaboration with the Wadsworth Center of the New York State Department of Health in Albany. Signals from the ECoG electrodes are fed simultaneously to the research and the clinical systems via splitter connectors. To ensure that the clinical and research systems do not interfere with each other, the two systems typically use separate grounds. In fact, an epidural strip of electrodes is sometimes implanted to provide a ground for the clinical system. Whether research or clinical recording system, the grounding electrode is chosen to be distant from the predicted epileptic focus and from cortical areas of interest for the research. Our research system consists of eight synchronized 16-channel g.USBamp amplifier/digitizer units (g.tec, Graz, Austria). These were chosen because they are safety-rated and FDA-approved for invasive recordings, they have a very low noise-floor in the high-frequency range in which the signals of interest are found, and they come with an SDK that allows them to be integrated with custom-written research software. In order to capture the high-gamma signal accurately, we acquire signals at 1200Hz sampling rate-considerably higher than that of the typical EEG experiment or that of many clinical monitoring systems. A built-in low-pass filter automatically prevents aliasing of signals higher than the digitizer can capture. The patient's eye gaze is tracked using a monitor with a built-in Tobii T-60 eye-tracking system (Tobii Tech., Stockholm, Sweden). Additional accessories such as joystick, bluetooth Wiimote (Nintendo Co.), data-glove (5th Dimension Technologies), keyboard, microphone, headphones, or video camera are connected depending on the requirements of the particular experiment.
Data collection, stimulus presentation, synchronization with the different input/output accessories, and real-time analysis and visualization are accomplished using our BCI2000 software8,9. BCI2000 is a freely available general-purpose software system for real-time biosignal data acquisition, processing and feedback. It includes an array of pre-built modules that can be flexibly configured for many different purposes, and that can be extended by researchers' own code in C++, MATLAB or Python. BCI2000 consists of four modules that communicate with each other via a network-capable protocol: a Source module that handles the acquisition of brain signals from one of 19 different hardware systems from different manufacturers; a Signal Processing module that extracts relevant ECoG features and translates them into output signals; an Application module that delivers stimuli and feedback to the subject; and the Operator module that provides a graphical interface to the investigator.
A number of different experiments may be conducted with any given patient. The priority of experiments will be determined by the location of the particular patient's electrodes. However, we usually begin our experimentation using the SIGFRIED (SIGnal modeling For Realtime Identification and Event Detection) mapping method, which detects and displays significant task-related activity in real time. The resulting functional map allows us to further tailor subsequent experimental protocols and may also prove as a useful starting point for traditional mapping by electrocortical stimulation (ECS).
Although ECS mapping remains the gold standard for predicting the clinical outcome of resection, the process of ECS mapping is time consuming and also has other problems, such as after-discharges or seizures. Thus, a passive functional mapping technique may prove valuable in providing an initial estimate of the locus of eloquent cortex, which may then be confirmed and refined by ECS. The results from our passive SIGFRIED mapping technique have been shown to exhibit substantial concurrence with the results derived using ECS mapping10.
The protocol described in this paper establishes a general methodology for gathering human ECoG data, before proceeding to illustrate how experiments can be initiated using the BCI2000 software platform. Finally, as a specific example, we describe how to perform passive functional mapping using the BCI2000-based SIGFRIED system.

Recording Human Electrocorticographic ECoG Signals for Neuroscientific Research and Real-time Functional Cortical Mapping

We present a method for collecting electrocorticographic signals for research purposes from humans who are undergoing invasive epilepsy monitoring. We show how to use the BCI2000 software platform for data collection, signal processing and stimulus presentation. Specifically, we demonstrate SIGFRIED, a BCI2000-based tool for real-time functional brain mapping.

Nörobilimsel Araştırma ve Gerçek-zamanlı Fonksiyonel Kortikal Haritalama İnsan elektrokortikografik (ECoG) Sinyaller Kayıt

Neuroimaging studies of human cognitive, sensory, and motor processes are usually based on noninvasive techniques such as electroencephalography (EEG), ...

Nörobilim

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.

Stereotaktik Elektroensefalografi kullanarak Derin KORTİKAL Fonksiyonu ve subkortikal yapıları incelenmesi: Ön Singulat Korteks Dersler

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

How to Find Effects of Stimulus Processing on Event Related Brain Potentials of Close Others when Hyperscanning Partners

The partners of each pair must be able to pass the McGill Friendship Questionnaire without communicating. Each partner is then seated in front of a screen in one of two adjacent rooms. These rooms are separated by a glass window through which participants communicate to maintain feelings of togetherness while being fitted with the EEG cap. After checking for adequate EEG signals, the glass is covered by a curtain to prevent visual communication. Then, partners must be silent but are instructed to try to feel in the presence of their partner during the entire experiment. Just before it starts, participants are told that each of them will be presented with one image at a time and that these images will occur at the same time for both of them on their own screen. They are also instructed that, for each trial, the simultaneous images will always be different. However, unbeknownst to them, trials are randomized: only half of them are consistent with this instruction and actually include two different images. These trials form the DSC, that is, the different-stimuli condition. The other half of the trials are inconsistent with the instruction. They include two identical images and form the ISC (identical-stimuli condition). After the experiment, participants are sorted into two groups: those who reported that they felt in the presence of their partner during the majority of the trials and those who reported they did not. The impact of the stimulus processing of the partner is found by subtracting the mean voltages of the ERPs of the ISC (inconsistent with the instructions) from the ERPs of the DSC (consistent with the instructions) in at least two time windows (TWs): firstly, in the 75 to 150 ms TW, where the absolute values of these subtractions are greater, especially at right frontal sites, in those who felt in the presence of their partner than in those who did not; secondly, in the LPP time window (i.e., from 650 to 950 ms post onset), where ERPs are significantly less positive in the DSC than in the ISC in those in whom the raw results of the early (75-150ms) subtractions are negative.

This protocol describes key steps involved in assessing the sensitivity of the brain of one person to the stimulus processing of a close other by selecting pairs of partners, recording their electroencephalogram (EEG) simultaneously and computing their event-related brain potentials (ERPs).

Nasıl bul etkileri uyarıcı işleme olay ilgili beyin potansiyelleri, yakın diğerleri üzerinde yapılır ne zaman Hyperscanning ortaklar

The partners of each pair must be able to pass the McGill Friendship Questionnaire without communicating. Each partner is then seated in front of a screen ...

Analyzing Neural Activity and Connectivity Using Intracranial EEG Data with SPM Software

Measuring neural activity and connectivity associated with cognitive functions at high spatial and temporal resolutions is an important goal in cognitive neuroscience. Intracranial electroencephalography (EEG) can directly record electrical neural activity and has the unique potential to accomplish this goal. Traditionally, averaging analysis has been applied to analyze intracranial EEG data; however, several new techniques are available for depicting neural activity and intra- and inter-regional connectivity. Here, we introduce two analytical protocols we recently applied to analyze intracranial EEG data using the Statistical Parametric Mapping (SPM) software: time-frequency SPM analysis for neural activity and dynamic causal modeling of induced responses for intra- and inter-regional connectivity. We report our analysis of intracranial EEG data during the observation of faces as representative results. The results revealed that the inferior occipital gyrus (IOG) showed gamma-band activity at very early stages (110 ms) in response to faces, and both the IOG and amygdala showed rapid intra- and inter-regional connectivity using various types of oscillations. These analytical protocols have the potential to identify the neural mechanisms underlying cognitive functions with high spatial and temporal profiles.

We present two analytical protocols that can be used to analyze intracranial electroencephalography data using the Statistical Parametric Mapping (SPM) software: time-frequency statistical parametric mapping analysis for neural activity, and dynamic causal modeling of induced responses for intra- and inter-regional connectivity.

Sinirsel aktivite ve bağlanırlığı İntrakraniyal EEG veri SPM yazılım programıyla analiz

Measuring neural activity and connectivity associated with cognitive functions at high spatial and temporal resolutions is an important goal in cognitive ...

Statistical Modelling of Cortical Connectivity Using Non-invasive Electroencephalograms

Non-invasive electrophysiological recordings are useful for the evaluation of nervous system function. These techniques are inexpensive, fast, replicable, and less resource-intensive than imaging. Further, the functional data produced have excellent temporal resolution, which is not achievable with structural imaging.
Current applications of electroencephalograms (EEG) are limited by data processing methods. Standard analysis techniques using raw time series data at individual channels are very limited methods of interrogating nervous system activity. More detailed information about cortical function can be achieved by examining relationships between channels and deriving statistical models of how areas are interacting, allowing visualization of connectivity between networks.
This manuscript describes a method for deriving statistical models of cortical network activity by recording EEG in a standard manner, then examining the interelectrode coherence measures to assess relationships between the recorded areas. Higher order interactions can be further examined by assessing the covariance between the coherence pairs, producing high-dimensional &#34;maps&#34; of network interactions. These data constructs can be examined to assess cortical network function and its relationship to pathology in ways not achievable with traditional techniques.
This approach offers greater sensitivity to network level interactions than is achievable with raw time series analysis. It is, however, limited by the complexity of drawing specific mechanistic conclusions about the underlying neural populations and the high volumes of data generated, requiring more advanced statistical techniques for evaluation, including dimensionality reduction and classifier-based approaches.

Standard EEG analysis techniques offer limited insight into nervous system function. Deriving statistical models of cortical connectivity offers far greater ability to investigate underlying network dynamics. Improved functional assessment opens new possibilities for diagnosis, prognostication, and outcome prediction in nervous system diseases.

Non-invaziv Elektroensefalogramlar Kullanarak Kortikal Bağlantının İstatistiksel Modellemesi

Non-invasive electrophysiological recordings are useful for the evaluation of nervous system function. These techniques are inexpensive, fast, replicable, ...

Computer-based Multitaper Spectrogram Program for Electroencephalographic Data

Current web resources provide limited, user friendly tools to compute spectrograms for visualizing and quantifying electroencephalographic (EEG) data. This paper describes a Windows-based, open source code for creating EEG multitaper spectrograms. The compiled program is accessible to Windows users without software licensing. For Macintosh users, the program is limited to those with a MATLAB software license. The program is illustrated via EEG spectrograms that vary as a function of states of sleep and wakefulness, and opiate-induced alterations in those states. The EEGs of C57BL/6J mice were wirelessly recorded for 4 h after intraperitoneal injection of saline (vehicle control) and antinociceptive doses of morphine, buprenorphine, and fentanyl. Spectrograms showed that buprenorphine and morphine caused similar changes in EEG power at 1&#8722;3 Hz and 8&#8722;9 Hz. Spectrograms after administration of fentanyl revealed maximal average power bands at 3 Hz and 7 Hz. The spectrograms unmasked differential opiate effects on EEG frequency and power. These computer-based methods are generalizable across drug classes and can be readily modified to quantify and display a wide range of rhythmic biological signals.

This protocol provides an open source, compiled MATLAB program that generates multitaper spectrograms for electroencephalographic data.

Elektroensefalografik Veriler için Bilgisayar Tabanlı Multitaper Spektrogram Programı

Current web resources provide limited, user friendly tools to compute spectrograms for visualizing and quantifying electroencephalographic (EEG) data. ...

Reliable Acquisition of Electroencephalography Data during Simultaneous Electroencephalography and Functional MRI

Simultaneous electroencephalography (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI), EEG-fMRI, combines the complementary properties of scalp EEG (good temporal resolution) and fMRI (good spatial resolution) to measure neuronal activity during an electrographic event, through hemodynamic responses known as blood-oxygen-level-dependent (BOLD) changes. It is a non-invasive research tool that is utilized in neuroscience research and is highly beneficial to the clinical community, especially for the management of neurological diseases, provided that proper equipment and protocols are administered during data acquisition. Although recording EEG-fMRI is apparently straightforward, the correct preparation, especially in placing and securing the electrodes, is not only important for safety but is also critical in ensuring the reliability and analyzability of the EEG data obtained. This is also the most experience-demanding part of the preparation. To address these issues, a straightforward protocol that ensures data quality was developed. This article provides a step-by-step guide for acquiring reliable EEG data during EEG-fMRI using this protocol that utilizes readily available medical products. The presented protocol can be adapted to different applications of EEG-fMRI in research and clinical settings, and may be beneficial to both inexperienced and expert operators.

This article provides a straightforward protocol for acquiring good quality electroencephalography (EEG) data during simultaneous EEG and functional magnetic resonance imaging by utilizing readily available medical products.

Eşzamanlı Elektroensefalografi ve Fonksiyonel MRI Sırasında Elektroensefalografi Verilerinin Güvenilir Bir Şekilde Eldeılması

Simultaneous electroencephalography (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI), EEG-fMRI, combines the complementary properties of scalp EEG ...

Concurrent EEG and Functional MRI Recording and Integration Analysis for Dynamic Cortical Activity Imaging

Electroencephalography (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI) are two of the fundamental noninvasive methods for identifying brain activity. Multimodal methods have sought to combine the high temporal resolution of EEG with the spatial precision of fMRI, but the complexity of this approach is currently in need of improvement. The protocol presented here describes the recently developed spatiotemporal fMRI-constrained EEG source imaging method, which seeks to rectify source biases and improve EEG-fMRI source localization through the dynamic recruitment of fMRI sub-regions. The process begins with the collection of multimodal data from concurrent EEG and fMRI scans, the generation of 3D cortical models, and independent EEG and fMRI processing. The processed fMRI activation maps are then split into multiple priors, according to their location and surrounding area. These are taken as priors in a two-level hierarchical Bayesian algorithm for EEG source localization. For each window of interest (defined by the operator), specific segments of the fMRI activation map will be identified as active to optimize a parameter known as model evidence. These will be used as soft constraints on the identified cortical activity, increasing the specificity of the multimodal imaging method by reducing cross-talk and avoiding erroneous activity in other conditionally active fMRI regions. The method generates cortical maps of activity and time-courses, which may be taken as final results, or used as a basis for further analyses (analyses of correlation, causation, etc.) While the method is somewhat limited by its modalities (it will not find EEG-invisible sources), it is broadly compatible with most major processing software, and is suitable for most neuroimaging studies.

An EEG-fMRI multimodal imaging method, known as the spatiotemporal fMRI-constrained EEG source imaging method, is described here. The presented method employs conditionally-active fMRI sub-maps, or priors, to guide EEG source localization in a manner that improves spatial specificity and limits erroneous results.