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.
Schnelle auditiven Verarbeitung und akustische Änderungserkennung Fähigkeiten spielen eine entscheidende Rolle in so menschliche Säuglinge, um effizient die feine spektrale und zeitliche Veränderungen, die charakteristisch für die menschliche Sprache sind zu verarbeiten. Diese Fähigkeiten bilden die Grundlage für eine effektive Spracherwerb; so Säuglinge an den Klängen von ihrer Muttersprache zu schärfen. Invasive Verfahren bei Tieren und die Kopfhaut aufgezeichneten Potenziale von erwachsenen Menschen legen nahe, dass die gleichzeitige, rhythmische Aktivität (Schwingungen) zwischen und in den Hirnregionen sind von grundlegender Bedeutung, um sensorische Entwicklung; Bestimmung der Auflösung, mit der eingehende Stimuli analysiert werden. Zu dieser Zeit ist wenig über Schwingungsdynamik in der menschlichen Entwicklung des Kindes bekannt. , Neurophysiologie und Tier Erwachsenen EEG-Daten bieten jedoch die Grundlage für eine starke Hypothese, die eine schnelle auditiven Verarbeitung bei Säuglingen durch oszillierende Synchronität in diskreten Frequenzbändern vermittelt. Um diese, 128-Kanal, High-densi untersuchenty EEG Reaktionen von 4-Monate alten Säugling bis zum Frequenzwechsel in Tonpaare, in zwei Ratenbedingungen (Rapid: 70 ms ISI and Control: 300 ms ISI) vorgestellt wurden untersucht. Um das Frequenzband und das Ausmaß der Aktivität zu bestimmen, akustisch evozierten Reaktion Durchschnittswerte waren mit altersgerechten Gehirn Vorlagen ersten Co-registriert. Anschließend wurden die Hauptkomponenten der Antwort identifiziert und lokalisiert unter Verwendung eines Zwei Dipolmodell der Hirnaktivität. Single-Studie Analyse der Schwingungskraft zeigte eine robuste Index der Frequenzänderungsverarbeitung in Ausbrüche von Theta-Band (3-8 Hz) Aktivität in der rechten und linken auditorischen Kortex, mit links Aktivierung noch ausgeprägter in der Rapid-Zustand. Diese Verfahren wurden Daten, die nicht nur einige der ersten berichteten evozierte Schwingungen analysiert bei Kleinkindern, aber auch produzierte, wichtiger ist, das Produkt einer etablierten Methode der Erfassung und Analyse sauber, sorgfältig gesammelt, Säugling EEG und ERP. In diesem Artikel beschreiben wir unsere Methode zur infant EEG net-Anwendung, Aufnahme, dynamische Gehirnganganalyse und repräsentative Ergebnisse.
In einem breiten Spektrum von Entwicklungsstörungen, wird immer deutlicher, dass der Schlüssel zur Früherkennung und letztlich Sanierung liegt im Verständnis der Mechanismen, die früh ins Spiel kommen, da die sich entwickelnde Gehirn baut funktionalen Netzwerke. Somit gibt es für das Verständnis der zeitlichen Dynamik der neuronalen Muster, die Auswirkungen Kognition erhöhtes Interesse. Insbesondere spezifische kognitive Funktionen differentiell Oszillationen in bestimmten Frequenzbändern (zB zyklische Schwankungen Einzelzelle oder Population von Membranpotentialen) 1 korreliert werden. Frühere Studien haben festgestellt, dass Schwingungsdynamik spielen eine entscheidende Rolle in der aktivitätsabhängige Selbstorganisation der Entwicklung von Netzwerken 2-4, kontrollieren die neuronale Erregbarkeit 5,6 und Integration sensorischer Eingänge 7,8. Oszillatorischen Aktivität im Gehirn sind gedacht metabolisch vorteilhaft 9,10 zu sein, wodurch die Effizienz der avariety der sensorischen Verarbeitung Funktionen und die Koordination der übergeordneten Funktionen wie Kognition und Sprache. Allerdings hat systematische Untersuchung der Rolle der neuronalen Synchronisation über Alter und Verbindungen mit Verhaltensergebnisse in menschlichen Säuglingen noch nicht erreicht werden. Ein wichtiger Schritt in Richtung auf dieses Ziel ist es, ein tieferes Verständnis für die Entstehung und Reifung der zeitlichen Dynamik und Schwingungs Mechanismen, die die Entwicklung der kognitiven Prozesse, einschließlich der sprachlichen Frühförderung zu erreichen.
Eine entscheidende Komponente der Sprachentwicklung ist die Fähigkeit, genau zu verarbeiten und zu kategorisieren, die sich schnell ändern, akustischen Signalen: häufig in der Größenordnung von weniger als zehn Millisekunden. Zum Beispiel können die akustische Dynamik der Worte "Vater" und "schlechte" unterscheiden sich akustisch nur in den ersten 40 ms der Silbe, aber die beiden haben sehr unterschiedliche Bedeutungen und Assoziationen. Frühere Studien zeigen eine Reifungsflugbahn receptive Fähigkeit zur akustischen und sprachliche Unterschiede. Bereits im Alter von 2 Monaten, Säuglinge zeigen die Fähigkeit, schnelle Frequenzänderungen zu unterscheiden (zB <100 ms); was darauf hindeutet, dass die "Hardware" zur Erfassung der Differenz zwischen zwei akustisch ähnliche Silben vorhanden ist. In den nächsten Monaten können Babys immer kleinere Unterschiede zu unterscheiden, zu entwickeln kategoriale Wahrnehmung und zeigen kortikale Spezialisierung für Klänge der Muttersprache Silben 11-14. Da komplexe Klangwahrnehmung beruht auf der Funktion der Basisverarbeitungsmechanismen, wird angenommen, dass Defizite in der Fähigkeit, sich schnell verändernden akustischen Unterschiede wahrnehmen – selbst für einfache Geräusche wie Töne – können Frühindikatoren 15 der späteren Sprachentwicklungsstörung sein.
Frühere Arbeiten von Choudhury und Benasich in diesem Labor unterstützt diese Hypothese, die zeigen, dass ein Kind die Fähigkeit, sehr zu verarbeitenschnelle Veränderungen in einfache Laute (zB Töne) ist der 3- und 4-Jahres-Sprache und kognitive Fähigkeiten 16,17 vorherzusagen. Diese Daten bestätigen, dass die Hirnaktivität von Pre-lingual Kleinkinder können einen quantifizierbaren Indikator der auditiven Verarbeitung und Entwicklungsfortschritte zu schaffen. Das Studium und die hier vorgestellten Methoden Sonde Schlüsselaspekte der zugrunde liegende Mechanismus dieser Beziehung. Mehrere Forschungslinien nun an, daß die Spitzen Latenz und Amplitude der ERP-Wellen aus der Summierung spectrotemporal Dynamik im EEG Schwingungen mehrerer Generatoren 18-23 auftreten. Spectrotemporal Analyse erlaubt auch die Trennung von Phase und Leistungsinformationen. Phasenregelaktivität spiegelt die Bestandteile der neuronalen Reaktion, die durch den Stimulus hervorgerufen wird. Dieser Informationstyp ist ähnlich zu dem, was aus dem ERP extrahiert werden, da Reaktionen sind relativ zu einer zeit gesperrtes Ereignis gemittelt. Jedoch kann die Zeitsteuerung von einigen neuronalen Aktivität von Versuch zu Versuch variieren. Im ERP-Analyse, this-Aktivität "ausgemittelt"; aber in der Analyse von Leistungsänderungen von Versuch zu Versuch, können diese Informationen gewonnen und analysiert werden. Daher kann spectrotemporal Analyse der Phase und Strom zusätzliche Informationen über das neuronale Antwort, bezogen auf die herkömmlichen ERP geben. Betreffend die Entwicklung des Kindes gibt es beträchtliche Beweise, dass Schwingungen tragen zur Entwicklung von neuronalen Schaltungen in Tiermodellen 2,3 Diese Mechanismen beginnen erst in der menschlichen Population untersucht werden. Arbeit von diesem Labor hat gezeigt, Theta und gamma oszillierende korreliert der Muttersprache Spezialisierung auf 6 Monate 24. Dies unterstreicht die Funktionalität der Schwingungs Hierarchien in Kinderschuhen.
Die globale Hypothese auf der Grundlage der Hinweise oben dargestellten ist, dass synchron der evozierten Schwingungen auditorischen Cortices unterstützt Säuglings Entwicklung des Gehirns. Als ein erster Schritt bei der Prüfung dieser Hypothese eines "Ausgangs221; der Verarbeitung in der frühen Kindheit wurde erhalten; nämlich 4-Monate-of-Age, die derzeit angenommen wird, "Wahrnehmungseinengung" für Muttersprache Spezialisierung 25,26 vorausgehen. Dementsprechend Single-Studie Frequenzanalyse durchgeführt, die wir über Säuglings EEG-Daten während passives Zuhören aufgezeichnet, um die Tonhöhe-Variante und Pitch-invariant Tonpaare in einem "oddball-Paradigma" vorgestellt, die aus zwei Ratenbedingungen (Control Bedingung: 300 ms Inter-Stimulus-Intervall; Schnelle Bedingung: 70 ms Inter-Stimulus-Intervall).
Hier veranschaulichen wir diese Methode mit Stimuli aus Studien mit Schwerpunkt auf schnelle auditiven Verarbeitung. In diesen Studien ein "oddball-Paradigma", wurde verwendet, um die neuronale Aktivität zu unberechenbar, aber erkennbare Ereignisse zu bewerten. In diesem Paradigma, das Gehirn als Reaktion auf unvorhersehbare oder "odd" Reize werden oft als "Deviant" Reaktionen, während die Antwort für die vorhersehbare Reiz präsentiert most die Zeit ist in der Regel als das "Standard" Gehirnantwort. Reaktionen auf Reize in einem Oddball-Paradigma präsentiert automatisch ohne fokussierte Aufmerksamkeit hervorgerufen werden, so dass dieses Paradigma einfach, mit sehr jungen Kindern zu verwenden. Alle akustische Reize werden über Freifeld-Lautsprecher in Abständen, die je nach Studie je vorgestellt. Wie bereits erwähnt, in der aktuellen Studie klingt, dass Index schnellen auditiven Verarbeitung (RAP) Fähigkeiten verwendet wurden: das heißt, klingt mit zehn-of-Millisekunden des akustischen Änderung 16,17,27,28. Es sei darauf hingewiesen, dass viele andere Konjunktur Typen sind nützlich für die Prüfung neurophysiologischen Diskriminierung, einschließlich der Konsonant-Vokal (CV) Sounds sowie Abweichler auf Änderungen der Häufigkeit oder Dauer, mit einer zwischengeschalteten Gap, und / oder auf- oder absteigender Frequenz-Sweeps werden. Schließlich empfehlen wir auch die Aufzeichnung spontaner EEG während der "ruhigen play", in dem kein auditorischen Reizes wird vorgestellt. Diese Daten können dannverwendet werden, um Schwingungskopplung und Kohärenz in Abwesenheit von wiederholten Stimulation zu messen.
Aufnahme EEG-Aktivität von einem Kleinkind Bevölkerung stellt eine Reihe von einzigartigen Herausforderungen. Zum Beispiel die Zusammenarbeit mit Platzierung der Elektroden und verlassen sie an Ort und Stelle für die Dauer des Experiments, die Minimierung Bewegung EEG-Artefakte zu vermeiden, und halten das Baby beschäftigt und mit stiller Spielzeug abgelenkt alle repräsentieren Herausforderungen. Zusätzlich Säugling Daten nicht ohne sich dafür eignen, um einfache Anwendungen von Protokollen mit Erwachsenen / älteres Kind Daten entwickelt. In vielen Fällen ist die Beziehung zwischen der Säuglings EEG beobachtet Komponenten und Ereignis-korrelierte Potenziale (ERP) ist nicht so eindeutig auch keine Karte immer auf dem, was in der Erwachsenen akzeptiert. Während Entwicklungsforschung hält ein mächtiges Potential für das Verständnis der Entstehung der typischen und ungeordnete Hirnfunktion, Aufnahme zuverlässig und interpretierbar Gehirn Antworten von menschlichen Säuglingen erfordert ahigh Niveau in technischen und zwischenmenschlichen Reiche. Diese Herausforderungen kann jedoch überwunden werden und zuverlässige EEG und ERP-Daten können von Kindern unterschiedlichen Alters mit einer Vielzahl von Paradigmen aufgezeichnet. Hier beschreiben wir eine allgemeine Methode zur Analyse Verwendung in Kombination handelsüblichen ERP-Aufzeichnung und Analyse-Software mit einem kostenlosen Open-Source-ERP-Analyse-Paket, das in der MATLAB-Umgebung 29 arbeitet.
Die Anwendung der Schwingungsanalyseverfahren zur kindlichen Gehirns Reaktion Aufnahmen ermöglicht Exploration von mehr mechanistische Fragen der neuronalen Synchronisation Entwicklung in Bezug auf Spracherwerb und mutmaßlichen zugrunde liegenden Mechanismen, wenn die Synchronität beeinträchtigt wird. Bezogen Anstrengungen unter Verwendung anderer Reize, wie Sprachsilben 24, und die Analyse der spontanen oder "Ruhe" Schwingungen 1 im Längs Analysen oder in Kombination mit der frühen Trainingsparadigmen bieten Fenster in die temporal, räumliche und spektrale Dynamik des typischen und ungeordneten Entwicklungsverläufe. Es ist zu hoffen, dass diese Bemühungen wird unser Verständnis der Grundlagen der auditive Entwicklung und Plastizität zu erhöhen, und die Hilfe bei der Identifizierung und Sanierungsstrategien für Sprachentwicklungsstörungen.
Die hier beschriebene Forschungsmethode wird beschrieben, wie ein tieferes Verständnis der spectrotemporal Dynamik und anatomische Lage des hochdichten Gehör-evozierte EEG und ERP Gehirn Reaktionen bei Säuglingen zu erleichtern. Es gibt vier wichtige Schritte in diesem Protokoll, das Analyse zu erleichtern. Zuerst richtigen net-Anwendung und Positionierung mit minimalem Pflegeperson und Säugling Not ist die Grundlage für die Aufnahme sauber EEG in nicht-sedierten Paradigmen. Die richtige Kopfmessung und Nettogrößenauswahl sowie die Verwendung eines Netto Assistent und Entertainer bei der Antragstellung ist der Schlüssel zur Bewältigung dieser Schritt. Zweitens ist es wichtig, einen ruhigen, stillen und spielerische Atmosphäre für die Familie während der Test-Session, ein Zustand, der durch die Primär Tester, net Assistent und der Entertainer, der das Kind in Ruhe Spiel eingreift erleichtert etablieren. Drittens, für die Datenanalyse, ist es entscheidend, dass altersgerechte MRI Kopfmodelle zur Quellenlokalisierung verwendet werden. Die Kopfgröße, bone und die Haut und Gehirn-Rückenmarksraum muss korrekt für das Alter, um die genauesten Ergebnisse zu erhalten Lokalisierung getestet werden. Schließlich wird für kortikalen Reaktionen in der Regel ist es auch kritisch, daß ein hochdichtes Netz verwendet werden (z. B. mindestens 64 Kanäle von Daten), um die Wahrscheinlichkeit des Erhaltens artefaktarme Aufnahmen optimieren.
Eine Einschränkung dieses Verfahrens ist, dass Quellenlokalisierung von EEG-Daten nicht der Goldstandard für die Stelle des Aktivitätstests. Man muss im Hinterkopf behalten, dass das Vorwärtsmodell der Lokalisierung auch mit den besten Kopfmodellen und Messungen sind immer noch schätzt Tätigkeits Lage. Daher ist es wichtig, das Experiment in einer Weise, dass Informationen über Ausgangsaktivität kann in experimentellen Bedingungen oder Gruppen verglichen werden, zu entwerfen. Zusätzlich kann das Kinder Testen im Allgemeinen und insbesondere Langzeitstudie voller unvollständigen oder fehlenden Datensätze sein. Lösungen für dieses Problem sind, um a) zu erhalten relationships mit teilnehmenden Familien; b) Optimierung einer schönen, ruhigen Atmosphäre Aufnahme für das Kind und Bezugsperson; und c) zu überschätzen das Thema Pool. In unseren Händen, mit einem erfahrenen pädiatrischen Team haben wir Low-Dropout und minimalen Datenverlustraten erreicht. In einer Längsprobe von 211 Säuglingsaufnahmesessions mit 57 Teilnehmerinnen zeigen wir 98,6% Vorratsdatenspeicherung (z. B. 208 Sitzungen, die in brauchbare Daten führte) und ein Drop-out Rate 10% (z. B. konnten nach Beginn der weiterhin 6 Teilnehmer Experiment). Ein Vorteil des EEG gegenüber anderen Techniken wie MEG und NIRS, dass subkortikal voreingenommen Aktivität zugänglich mit verschiedenen Filterbändern. Darüber hinaus ist es leichter, für die Bewegung zu steuern, wenn die Elektroden bei Mitnahme des Kopfes.
Sobald dieses Protokoll beherrscht, die experimentelle Anwendungen von Säuglings EEG und Schwingungsdynamik sind reichlich vorhanden. Es ist klar, dass wir zunächst in der Regel verstehen die Entwicklung kortikaler netwoRKS, um diejenigen, die atypisch organisiert sind, zu identifizieren. Dies legt nahe, die Notwendigkeit der Schaffung eines Modells, in dem die Integrität der frühen auditorischen Verarbeitungsmechanismen (einschließlich Schwingungen) spielt eine Rolle bei der Entstehung und Plastizität des Klangdarstellung als auditive Erfahrungen eingearbeitet sind und im Idealfall gelernt. Nach diesem Modell kann nichtsprachlichen Verarbeitungsdefizite mit Symptomen Jahren in Verbindung gebracht werden, oder in einigen Fällen Jahrzehnte, bevor formale Diagnose auftritt.
Zukünftige Untersuchungen sind notwendig, um weitere Einzelheiten, einschließlich der Funktion der Frequenz-Band-spezifische Schwingungsdynamik, Querfrequenzphasenkopplung und regionale hemmende / erregende Muster in der frühen Entwicklung zu verstehen. Außerdem subcortical Aktivität und Prüfung in verschiedenen Zuständen, wie Schlaf, sind notwendig, um ein vollständigeres Bild der typischen Entwicklung zu geben. Wir glauben, dass die Forschung mit dieser Technik werden wichtige Einblicke in den Prozess, durch whic liefern'neurotypical' und atypische Schwingungsdynamik h zu organisieren und die Interaktion mit den Schwellen kognitiven und sprachlichen Fähigkeiten.
The authors have nothing to disclose.
Die Autoren danken Unterstützung für diese Forschung durch die Elizabeth H. Solomon Center for Neurodevelopmental Forschung und NSF Grant # SMA-1041755 auf die zeitliche Dynamik der Learning Center, ein NSF Science of Learning Center bestätigen. Ein besonderer Dank geht auch an die Familien, die teilgenommen haben, und an die Mitglieder der Kindheit Studies Labor für ihre praktischen und intellektuellen Beiträge. Besonderer Dank geht an Jarmo Hämäläinen für die Entwicklung der Quellenlokalisierung Protokoll und Naseem Choudhury für ihre intellektuellen Input.
EEG Amplifiers | EGI | 1301281 | |
Sensor Nets | EGI | C-GSN-128-1011-110 | Sizes of nets vary with age, by month |
EEG Recording Software | Net Station | 4604200 | |
Presentation Computer | Dell | 4608161 | |
Presentation Software | Eprime | 13102456-50 | |
Baby bottle warmer | Avent | Target or any baby store | |
Electrolyte solutuion (Potassium Chloride dry) | EGI | A-A-CC-KLL-1000-000 | |
Coban self-adherent wrap tape | Coban | 595573 | |
Measuring tape | Target or any baby store | ||
Washable Markers | Target or any baby store | ||
Pipettes | Comes with EGI amplifier setup | ||
Analysis Computer | Dell | ||
Analysis Software I | BESA | 3955054 | v5.3 |
Analysis Software II | Brain Voyager | 3955054 | |
Analysis Software III | EEGLAB/ERPLAB/ MassUnivariate Toolbox | Freeware MatLAB v2007b | |
Analysis Software IV | BESA Statistics | 3956341 |