Chanjman Koneksyon nan sèvo pandan dòmi pa nerostimulasyon transkranyèn nan bouk fèmen Predi sansiblite metamemwa Pati 2

Anrejistreman elektwofizyolojik ak eksitasyon transkranyen

Done EEG yo te kolekte epi yo te aplike eksitasyon an menm tan ak yon pwototip StarStim64 soti nan Neuroelectrics, Inc., ak yon bouchon neoprene 64-chanèl ki gen ladan 32 chanèl EEG ak 32 chanèl eksitasyon.

Devlopman kontinyèl nan syans modèn ak teknoloji te fè rechèch moun yo sou sèvo a pi plis ak plis pwofondè. Nan dènye ane yo, yon nimewo ogmante nan etid yo te demontre relasyon sere ki genyen ant elektwoansefalografi (EEG) ak memwa. EEG se yon metòd pou anrejistre aktivite elektrik nan sèvo. Li eksprime siyal elektrik nan sèvo imen an nan fòm desen liy lè li detekte siyal bioelektrik nan sèvo a. Memwa se kapasite sistèm newòn sèvo a pou jwenn, trete, estoke, rekonèt, epi sonje enfòmasyon. Relasyon ki genyen ant de yo ka di yo dwe byen gen rapò.

EEG anrejistre mouvman kò, langaj, panse, ak enfòmasyon sansoryèl, e li te lajman itilize nan domèn tankou medikaman, nerosyans, ak sikoloji. Pami yo, chèchè yo te jwenn ke EEG gen yon relasyon enpòtan ak memwa. Anrejistreman EEG ka ede nou pi byen konprann pwosesis etablisman memwa ak rekipere, epi bay referans valab pou tretman maladi memwa. Dapre rechèch, fòmasyon memwa alontèm akonpaye pa aktivite elektrik divès degre ak distribisyon, epi lè moun sonje memwa, siyal EEG pral chanje tou, plis konfime koneksyon an sere ant EEG ak memwa.

Anplis de sa, EEG ka ede chèchè yo konprann diferan kalite memwa, tankou memwa kout tèm, memwa alontèm, memwa espasyal, ak memwa emosyonèl. Nan rechèch, analiz EEG ka montre aktivite elektrik nan diferan zòn nan sèvo. Aktivite elektrik espesyal sa yo ka revele kijan materyèl memwa yo transmèt ak trete nan sèvo a epi tou revele kòz pwoblèm memwa.

Li ka di ke EEG gen yon siyifikasyon pozitif pou amelyore kalite lavi a. Moun modèn sèvi ak pwodwi elektwonik tankou òdinatè ak telefòn mobil pou yon tan long e menm konte twòp sou medya sosyal, ki fè li difisil pou moun yo konsantre ak bliye bagay sa yo fasil. Rechèch montre ke fòmasyon kout EEG fidbak ka amelyore kapasite aprantisaj moun ak memwa. Atravè terapi EEG endividyèl, anomali nan fonksyon sèvo yo ka repare, aktivite nan sèvo amelyore, ak kapasite memwa ak aprantisaj amelyore.

An rezime, teknoloji EEG ijan bezwen lajman itilize nan lavi chak jou nou an, ak plis rechèch tou bezwen eksplore plis nan aplikasyon li yo ak potansyèl yo. Nan tan kap vini an, amelyorasyon kontinyèl nan teknoloji EEG pral pote nou plis opòtinite ak defi, sa ki pèmèt nou gen plis efikas ak sante sèvo. Li ka wè ke nou bezwen amelyore memwa, ak Cistanche deserticola ka siyifikativman amelyore memwa, paske Cistanche deserticola gen efè antioksidan, anti-enflamatwa, ak anti-aje, ki ka ede diminye oksidasyon ak reyaksyon enflamatwa nan sèvo a, kidonk pwoteje sante nan sistèm nève a. Anplis de sa, Cistanche deserticola kapab tou ankouraje kwasans ak reparasyon nan selil nève, kidonk amelyore koneksyon ak fonksyon rezo neral yo. Efè sa yo ka ede amelyore memwa, aprantisaj, ak vitès panse, epi yo ka anpeche tou devlopman nan malfonksyònman mantal ak maladi neurodegenerative.

ClickKnoww amelyore memwa a kout tèm

Chanèl EEG yo te plase nan yon montaj dapre sistèm nan 10-10. Done EEG yo te kolekte nan 23 nan 32 sit yo pran echantiyon nan 500 Hz ak referans sou chanèl Fz. 9 elektwòd adisyonèl yo anrejistre elektwokulogram, elektwomyogram, ak elektwokadyogram pou pèmèt pou deteksyon etap dòmi. Pa gen okenn filtraj pyès ki nan konpitè sou entènèt, eksepte filtrage linenoise (60 Hz), yo te aplike pandan koleksyon.

Eksitasyon transkranyen aktif te delivre nan fòm lan nan ranje inik nan spatiotemporalcurrents atravè 32 elektwòd eksitasyon yo. Kouran elektrik pozitif total la te mete anba 2.5 mA, ak aktyèl chak chanèl anba 1.5 mA ak plis pase 150 uA.

Modèl eksitasyon yo te kreye atravè optimize desandan gradyan pou maksimize ortogonalite atravè jaden elektrik pwovoke yo nan 3-D volim yon modèl tèt imen adilt pa penalize korelasyon ak antikorelasyon.

Pandan eksperyans lan, pou kondisyon aktif la, yo chak nan 14 vignettes yo te asosye owaza oswa "tagged" ak yon modèl diferan nan stimulation, ak modèl koutim pou chak modèl yo te pwograme nan lojisyèl an Neuroelectricsstimulation kontwòl, CoreGUI. Sèlman mwatye nan modèl tES sa yo te reaplike pandan lannwit lan pou reaktivasyon memwa siyal (Tag & Cue), ak analiz konpòtman ki konsantre sou repons tès memwa sonje pou viye yo vize.

Modèl inik yo te fèt prensipalman pou bay memwa espesifik, pa chanje aktivite neral nan fason espesifik; konsa, repons sèvo yo ak chanjman koneksyon yo nan TAMPON endividyèl yo pa te analize epi olye yo te konbine yo ogmante konte jijman.

Deteksyon osilasyon ralanti

Stimulasyon te lage otomatikman tan-fèmen nan eta yo nan SWOs ak yon algorithm deteksyon bouk fèmen, adapte nan yon algorithm deja devlope (Cox et al., 2014). Pandan dòmi, done EEG k ap vini soti nan 13 chanèl devan-parietal-santral (Cz, FC1, FC2, CP1, CP2, Fz, C4, Pz, C3, F3, F4, P3, ak P4) yo te estoke nan yon kouri {{17} }s tanpon ki te kontinyèlman mete ajou.

Pou netwaye done yo, yo te aplike soustraksyon mwayèn k ap deplase ak yon fenèt 1-, epi yo te rejte nenpòt chanèl ki depase 500 μV anplitid min-a-max atravè peryòd tanpon an.

Chanèl ki rete yo te mwayèn ansanm pou kreye yon chanèl vityèl pou SWOdetection gaya. Yo te konpare pouvwa ki nan gwoup vag dousman (0.5–1.2 Hz) ak total pouvwa bande (0.1–25{0 Hz), epi si rapò sa a te pi gran pase 0.3, Lè sa a, pik la egzak nan pouvwa nan band theslow-wave (frekans nan sant) te kalkile.

Lè sa a, yo te filtre chanèl vityèl la avèk yon filtè pasaj Butterworth dezyèm lòd ak yon lajè 1-Hz ozalantou frekans santral la (ak yon koupe minimòm ki pi ba nan 0.1 Hz), epi yo te aplike yon transfòmasyon Hilbert. Faz la te deplase tounen 90 degre, epi eleman imajinè a te ekstrè, ki bay faz enstantane.

Lè sa a, yo te pwodwi yon vag sinis nan frekans sant lan ak faz optimize, konpanse, ak anplitid siyal la filtre. Onn sinis la te pwojte pi devan nan tan pou detèmine pwochen pwen faz zewo a (sa vle di, kòmansman eta a), epi eksitasyon yo te kòmanse nan moman sa a epi li te dire pou eta a prevwa ak ranp-up ak ranp-desann. fwa 100 ms.

Pandan nwit Sham, yo te anrejistre pwen tan eksitasyon, men pa te bay okenn eksitasyon. Kidonk, konparezon an nan sware aktif ak sware yo te an menm tan nan pwen SWO a, ak diferans lan sèlman se livrezon an nan eksitasyon STAMP. Validasyon nan deteksyon moute-eta te fèt sou done ki soti nan sware simul pou evite zafè ki te pwodwi pa sware STAMPsonn Active.

Makè yo te ekstrè soti nan pwen yo tan nan up-statespredicted pa anfòm nan vag sinis. Nan kèk ka, akòz reta pyès ki nan konpitè, eksitasyon kwonometre yo te deplase nan eta an monte apre eta detekte imedyatman, ki ka ogmante varyasyon faz yo nan yon sèten degre. Epòk tan-bloke nan makè aparisyon eksitasyon (-5 a +5 s) yo te ekstrè soti nan done yo EEG anvan tout koreksyon ak bandpass filtre nan seri a 0.5-1.2 Hz.

Valè faz nan chak pwen tan makè aparisyon yo te kalkile lè l sèvi avèk transfòmasyon Hilbert la. Valè faz mwayèn atravè esè yo te kalkile pou chak patisipan, epi yo te soumèt faz mwayèn sa yo nan tès v-tès pou yon diferans ak 0 degre (Berens, 2009). Chif ak estatistik sou validation algorithm bouk fèmen yo prezante nan Enfòmasyon Sipò yo.

EEG Data Processing ak analiz teyorik graf

Siyal EEG yo te analize offline ak EEGLAB ak scripts MATLAB koutim. Pou netwaye done yo ak separe sous bri ki soti nan siyal sèvo a, anrejistreman EEG yo te pran echantiyon yo jiska 250 Hz, yo te refere yo ak mwayèn tout elektwòd yo, epi yo te filtre bandpass lè l sèvi avèk yon filtè Butterworth (0.1-70 Hz, 24 dB/). oct).

Yo te idantifye zafè okilè ak ki pa nevral yo epi yo te retire manyèlman lè l sèvi avèk metòd endepandan analiz eleman (ICA) nan EEGLAB ak algorithm infomax entegre li yo (Delorme & Makeig, 2004).

Done san artef yo te segmante nan epòk ki genyen -6.4 a -2.4 anvan aparisyon eksitasyon an kòm yon fenèt debaz, ak 3 a 7 s apre konpanse nan eksitasyon kòm yon fenèt analiz. Pou chak epòk, yo te kalkile spectre pouvwa a nan chak chanèl lè w aplike metòd estimasyon espektal Welch la sou segman 2048-ms ak yon sipèpoze 1,024-ms (50%), ak chak segman tapered pa yon fenèt Hamming.

Koneksyon fonksyonèl ak analiz teyorik graf yo te fèt ak BioNeCtToolbox, yon bwat zouti koutim MATLAB pou analiz koneksyon nan sèvo (Casanova, El-Baz, & Suri, 2017). Koneksyon fonksyonèl nan sèvo ant rejyon sèvo yo estime pa kalkile kwa-korelasyon nan domèn frekans ant siyal EEG (Bowyer, 2016; Mohammad-Rezazadeh et al., 2016; Nolte et al., 2004).

Pami divès mezi koneksyon fonksyonèl yo, koerans imajinè (iCoh) sèlman detekte entèraksyon "vre" ant siyal EEG ki fèt nan yon sèten tan, kidonk inyore entèraksyon enstantane ant elektwòd vwazen ki gen anpil chans pwodwi pa kondiksyon volim nan aktivite elektrik ki soti nan yon sous sèvo komen (Bullmore). & Sporns, 2009; Fallani et al., 2014; Mohammad-Rezazadeh et al., 2016).

Yo te kalkile valè iCoh pou tout electrodepairs posib nan gwoup frekans sa yo: delta (1–4 Hz), theta (4–8 Hz), alfa (8–12 Hz), spindle (12–15 Hz), beta (16–15 Hz), 30 Hz), ak gama ki ba (40-50 Hz).

Analiz sa yo te fèt sou tou de done aktif ak fom. Anplis de sa, valè iCoh yo te kalkile pou tou de fennèt tan poststimulation ak prestimulation, ak valè fenèt prestimulation yo te soustraksyon nan valè fenèt poststimulation yo pou koreksyon debaz.

Grafik metrik teyorik bay enfòmasyon sou degre segregasyon rezo a (sa vle di, tandans nan rejyon nan sèvo yo fòme grap lokal ak entèkoneksyon fonksyonèl dans) ak entegrasyon rezo ak efikasite (sa vle di, kapasite nan rezo a vin entèkonekte ak efikasman echanj enfòmasyon ant sèvo). rejyon yo; Bullmore & Sporns, 2009 Fallani et al., 2014;

Yo te kalkile mezi graf ki pi souvan itilize sa yo pou tout gwoup frekans yo mansyone anwo a nan peryòd pre-ak apre-estimulasyon: mwayèn koyefisyan gwoupman (pwobabilite pou nœuds vwazen yo konekte, ki reflete koneksyon lokal); efikasite mondyal (ki jan rezo a efikas nan transfere enfòmasyon); longè chemen karakteristik, reyon, ak dyamèt (kantite an mwayèn nan kwen sou chemen ki pi kout yo, distans minimòm posib, ak distans ki pi gwo posib, ant tout pè nœuds posib, respektivman); modularite (degre nan ki rezo sèvo a separe. nan sous-rezo oswa modil);asòtitivite (pwopòsyon nœuds ki tache ak lòt nœuds ki gen menm degre kont degre diferan); dansite (kantite bor divize pa kantite nœuds nan graf la); ak koerans mwayen (koyerans mwayèn ant tout pè nœuds).

Klasifikasyon ak analiz regresyon

Done ki kapab lakòz yo te konpoze de 48 karakteristik koneksyon fonksyonèl (mesrik 8 graf-teyorik × 6 gwoup frekans) pou tou de kondisyon eksitasyon Aktif ak Sham pou chak patisipan.Plis espesyalman, karakteristik koneksyon yo te ekstrè apre eksitasyon sou aktif lannwit nan ki eksitasyon STAMP te fèt, osi byen. tankou pandan nwit Sham kote pa gen okenn eksitasyon ki fèt.

Pou mennen ankèt sou ki chanjman koneksyon ki prediksyon kondisyon eksitasyon, osi byen ke gen rapò ak konpòtman, nou te aplike yon klasifikasyon nan nivo patisipan ak analiz regression-validasyon, nan ki done ki soti nan yon ti gwoup patisipan yo te kite deyò kòm done tès yo predi. Pou diminye divèjans, nou te kouri 35 pli kote youn a twa patisipan yo te kite deyò yon fwa.

Metòd sa a repete divize o aza nan echantiyon pi pito pase metòd la souvan aplike "kite yon sèl soti", ki ka mennen nan estimasyon enstab ak patipri nan divèjans (Scheinost et al., 2019; Varoquaux et al., 2017). Nou te chwazi pran apwòch sa a ki baze sou done pa sèlman akòz gwo espas karakteristik done yo, men tou akòz kado ankèt la.

Gen kèk etid jiska dat ki te egzamine relasyon ki genyen ant metrik graf-teyorik nan koneksyon nan sèvo ak sansiblite metamemwa, e pa gen youn ki te egzamine ki jan sa a chanje ak eksitasyon nan sèvo. Kidonk, nou ta potansyèlman manke relasyon enpòtan ant koneksyon fonksyonèl ak metamemory lè nou egzamine sèlman sèten gwoup frekans (egzanp, theta) oswa mezi (egzanp, koerans vle di) ki baze sou rezilta anvan yo nan literati a. Yon dyagram ki dekri tiyo analiz la prezante nan Figi. 2.

Pou chak pli, yon metòd seleksyon karakteristik yo te kouri sou done fòmasyon yo pou jwenn karakteristik graf-teyorik (poststimulationbaseline korije ak prestimulation) ki fè diskriminasyon ant kondisyon stimulation aktif ak Sham. Anpil karakteristik yo te trè korelasyon youn ak lòt, ki ka wè nan Enfòmasyon Sipò Figi S2.

Kidonk, yo te retire premye varyab trè kolinye yo lè yo te jwenn pè karakteristik ki gen gwo korelasyon (valè r papòt 0.8) epi yo te retire varyab la ki gen pi gwo korelasyon absoli mwayen ak lòt varyab yo. Ou ka jwenn plis enfòmasyon sou varyab ki retire akòz gwo kolinye nan Enfòmasyon Sipò yo.

Lè sa a, yon tès depandan (kòm etid la se te yon konsepsyon andedan-sijè) te kouri sou chak karakteristik, tès diferans ki genyen ant kondisyon aktif ak Sham. Yo te retire varyab ki gen valè t absoli ki ba (papòt 1), ak rezon ki fè diferans ki genyen ant varyab sa yo te minim. Karakteristik ki rete yo te antre nan algorithm seleksyon karakteristik Boruta (Kursa & Rudnicki, 2010).

Boruta se yon metòd seleksyon ki baze sou pèmitasyon, kote chak karakteristik, osi byen ke yon kopi karakteristik nan ak valè li yo, melanje atravè patisipan yo (yo rele yon "karakteristik lonbraj"), yo antre nan yon klasifikasyon forè o aza, ak enpòtans ki genyen nan chak karakteristik. yo detèmine kòm yon nòt Z. Enpòtans karakteristik vre yo dwe pi wo pase nòt maksimòm Z nan karakteristik lonbraj yo dwe konsidere kòm siyifikativman enpòtan.

Pwosedi sa a repete plizyè fwa ak diferan pèmitasyon nan karakteristik lonbraj yo pou jwenn yon distribisyon valè ak valè enpòtans karakteristik aktyèl yo ka konpare. Kidonk, Boruta se yon metòd seleksyon karakteristik tout enpòtan-esansyèlman, tout oswa okenn nan varyab yo ta ka chwazi pa pwosesis la. Se sèlman karakteristik ki te gen pi gwo nòt Z pase karakteristik lonbraj yo te chwazi.

Yo te montre algorithm sa a amelyore pèfòmans nan jwenn karakteristik ki gen sans konpare ak lòt algorithm seleksyon karakteristik (Degenhardt et al., 2017; Kursa, 2017). Karakteristik yo chwazi pa Boruta yo te antre nan yon modèl regresyon lojistik predi kondisyon yo Aktif kont. Nou menm tou nou te kouri yon regrezyon lojistik regilarize ak regilarize L2 (regression ridge), kote yo te detèmine paramèt optimal λ la atravè validasyon kwa nan done fòmasyon yo.

Anfen, nou menm tou nou te kouri yon klasifikasyon regresyon lojistik lè l sèvi avèk sèlman varyab ki pi enpòtan chwazi pa algorithm Boruta a. Apre yo fin mete paramèt modèl yo sou done fòmasyon yo, yo te itilize modèl yo pou predi done tès ki kite yo, ki bay estimasyon pwobabilite pou chak egzanp tès swa ki fè pati kondisyon Aktif oswa Sham. Pwobabilite sa yo te konkaten atravè pli epi yo te itilize pou kalkile koub karakteristik fonksyònman relatif yo, ki soti nan ki nou sòti valè zòn anba koub (AUC) (Fawcett, 2006).

AUC se yon mezi ki pi sansib nan pèfòmans klasifikatè pase jis presizyon anvan tout koreksyon e konsa yo rapòte isit la. Nan menm pliye kwa-validasyon an, yo te itilize done fòmasyon yo pou predi chanjman nan sansiblite memwa pou viyèt yo vize (savwa, Tag & Cue) soti nan lannwit lan. 2 presleeptest nan tès la apre dòmi nan kondisyon aktif la.

Mezi pèfòmans konpòtman an se te AUC nan kalite -2 koub karakteristik fonksyònman relatif la, yon mezi nonparametrik san patipri nan sansiblite metakognitif, ak pi gwo AUC ki reflete pi gwo sansiblite memwa (Fleming & Lau, 2014; Galvin et al., 2003) . Isit la, modèl yo prevwa chanjman lannwit lan nan AUC pou mare chanjman nan koneksyon ak chanjman nan sansiblite memwa. Tout karakteristik koneksyon yo te antre nan yon pwosesis seleksyon karakteristik menm jan ak analiz klasifikasyon an. Karakteristik ki trè kolinye yo te retire tankou anvan.

Olye de yon tès, yo te kalkile korelasyon ant chak karakteristik ak chanjman AUC lannwit lan epi yo te retire karakteristik ki gen valè r absoli ki ba (papòt 0.1). Karakteristik ki rete yo te kouri atravè Borutaalgorithm, fwa sa a prevwa chanjman AUC lannwit lan.

Karakteristik sa yo, osi byen ke jis karakteristik nan tèt, yo te antre nan regresyon lineyè ak L2 regresyon regilarize modèl prediksyon done tès kite-out. Valè RMSE (Root-mean-square error) yo te kalkile, epi valè RMSE mwayèn atravè pli yo te konpare ak valè RMSE ki soti nan prediksyon ki soti nan yon regresyon lineyè ak sèlman entèsepte a.

Kòm yon analiz final, nou te pran karakteristik Boruta-seleksyon nan analiz la klasifikasyon, osi byen ke karakteristik Boruta-seleksyon nan analiz la regresion, ak reran klasifikasyon ak regresyon ak seri karakteristik konbine, osi byen ke karakteristik nan tèt nan chak seri. Yo rapòte valè AUC ki soti nan analiz klasifikasyon ak valè RMSE ki soti nan analiz regresyon pou chak seri karakteristik.

For more information:1950477648nn@gmail.com