이 프로토콜은 뇌전도 데이터를 위한 다중 테이퍼 분광을 생성하는 오픈 소스, 컴파일된 MATLAB 프로그램을 제공합니다.
현재 웹 리소스는 뇌전도(EEG) 데이터를 시각화하고 정량화하기 위한 분광을 계산하는 제한적이고 사용자 친화적인 도구를 제공합니다. 이 백서에서는 EEG 멀티테이퍼 분광기를 만들기 위한 Windows 기반의 오픈 소스 코드를 설명합니다. 컴파일된 프로그램은 소프트웨어 라이선스 없이 Windows 사용자가 액세스할 수 있습니다. 매킨토시 사용자의 경우 이 프로그램은 MATLAB 소프트웨어 라이선스를 보유한 사용자로 제한됩니다. 이 프로그램은 수면과 깨어의 상태의 기능으로 변화하는 EEG 분광기를 통해 설명, 그 상태에서 아편 유도 변경. C57BL/6J 마우스의 EEGs는 식염수(차량 제어) 및 모르핀, 부프레노르핀 및 펜타닐의 복강 내 주사 후 4시간 동안 무선으로 기록되었습니다. 스펙트로그램은 펜타닐 투여 후 1-3Hz 및 8-9 Hz에서 뇌파 전력에 유사한 변화를 일으킨 부프레노르핀과 모르핀이 3Hz와 7Hz에서 최대 평균 전력 대역을 밝혀낸 것으로 나타났습니다. 분광은 EEG 주파수 및 전력에 대한 가려지지 않은 차동 아편 효과. 이러한 컴퓨터 기반 방법은 약물 클래스 전반에 걸쳐 일반화할 수 있으며 다양한 리듬 생물학적 신호를 정량화하고 표시하도록 쉽게 수정할 수 있습니다.
EEG 데이터는 주파수 영역에서 생산적으로 분석되어 행동 및 신경 생리학적 각성의 수준을 특성화할 수있다 1. 멀티테이퍼 분광기는 EEG 파형을 시간 및 주파수 영역으로 변환하여 시간에 걸쳐 서로 다른 주파수에서 동적 신호 전력을 시각화합니다. 멀티테이퍼 스펙트로그램은 푸리에 해석을 사용하여 스펙트럼 밀도 추정값을 생성합니다. 스펙트럼 밀도 추정은 파형을 신호를 포함하는 순수한 정현파로 분리하고 프리즘을 통해 백색광의 회절과 유사하여 전체 색상 스펙트럼을 볼 수있다 2. EEG의 다중 테이퍼 스펙트로그램은 상이한 주파수에서 진동하는 방전 패턴을 가진 뉴런의 여러 네트워크의 결합 된 활성을 나타낸다2. 시간 이동 고정으로 인해, 푸리에 변환은 시간과 주파수 도메인 사이의 최고의 변환으로 간주됩니다3. 푸리에 분석에는 여러 가지 제한사항이 있습니다. EEG 신호는 비고정적입니다. 따라서 푸리에 메서드에서는 작은 변경 사항이 인식되지 않을 수 있으며 데이터 집합의 크기에 따라 분석이 변경될 수 있습니다. 그러나 푸리에 변환을 비정지 신호에 적용할 때 창이 사용됩니다. 이것은 신호의 스펙트럼이 짧은 기간에 걸쳐 소폭만 변경된다고 가정합니다. 스펙트럼 분석을 위한 대체 방법은 뇌 질환 을 검출하기 위해 더 적합 할 수있는 파블렛 변환3.
기능적 관점에서, EEG 신호를 포함하는 상이한 진동은 상급, 형질표현형, 수면 및 깨어와 같은 상태 표현형2,또는 장마에 의한 깨어의 상실4,5,6이다. 수면과 깨어의 상태에 관해서는, 스펙트로그램은 내생적으로 생성된 수면의 리듬이 연속적이고 역동적인7임을명확하게 보여줍니다. 수면 및 각성 상태에 대한 정량적 설명은 전통적으로 EEG 기록의 각 구체적으로 정의된 시대(예를 들어, 10초)에 수면 또는 항적 분류를 할당하는 비닝 프로세스를 수반하였다. 그런 다음 이러한 상태 저장소를 시간 함수로 플롯합니다. 종종 최면이라고도 하는 시간 과정 데이터 플롯은 질병, 약물 투여, 일주기 리듬의 변화, 교대 근무 등에 의해 중단되는 수면과 정상적인 수면을 구별하는 데 사용됩니다. 최면 플롯의 한계는 그들이 사각형 파형으로 각성 상태를 표현하여 뇌파 신호를 잘못 표현한다는 것입니다. 최면 플롯은 각성 상태2의 불연속화를 포함하고 중간 또는 전환 단계의 미세하게 그레인 된 표시를 허용하지 않습니다. 또한, 10s 의 득점 시대는 시간 척도에 하한을 부과하여 시간의 불연속을 생성한다. 상태 와 시간의 불연속화의 결과는 의식 의 상태 사이의 동적 상호 작용에 관한 신경 생리학적 정보의손실이다 2 이러한상태의약물 유발 중단 4. 예를 들면, 다른 마취에이전트는 다른 분자 표적 및 신경망에 작동합니다. 이러한 신경망의 약리학적 조작은 약물, 투여량 및 투여 경로에 고유한 분광기를 안정적으로 생성한다4.
본 프로토콜은 오피오이드가 수면을 변화시키는 메커니즘에 관한 연구를 용이하게 하기 위해 개발되었다8,호흡9,nociception10,및 뇌 신경 화학11. 이 프로토콜은 독점 소프트웨어 또는 MATLAB 라이선스가 없는 시스템을 사용하여 완료할 수 있는 EEG 분석을 위한 다중 테이퍼 스펙트로그램을 만드는 데 필요한 단계를 설명합니다. C57BL/6J (B6) 마우스는 정상, 수면과 깨어의 방해받지 않는 상태와 아편의 전신 투여 후 새로운 EEG 분광기를 만드는 이 컴퓨터 기반 방법의 능력을 검증하는 데 사용되었다. 분석의 신뢰성 과 타당성은 B6 마우스가 식염수 (비히코)의 복강 내 주사와 모르핀, 부프레노르핀 및 펜타닐의 항노세포 투여를 받은 후 EEG 분광기 사이의 차이를 체계적으로 비교하여 확인되었습니다.
신생아 마우스 EEG 역학의 정량적 연구는 신생아 인간 EEG12의더 나은 이해를 달성하기 위한 연구를 위한 모형을 제공함으로써 번역 관련성을 가지고 있다. EEG 역학을 정량화하는 것은 단순히 설명이 아니며 EEG 데이터13에부분적으로 기초하여 각성 예측을 할 수 있는 기계 학습 접근법에 기여할 수 있다. 본 보고서의 목적은 마우스 EEG에서 약물 유발 변화를 특징짓는 다중 테이퍼 분광기 를 계산하기 위한 널리 접근가능한 사용자 친화적인 코드를 제공하여 번역 과학을 촉진하는 것입니다.
여기에 설명된 프로그램은 프로토콜 섹션 3, 스펙트로그램 계산에 설명된 9단계를 사용하여 스펙트로그램을 생성하기 위해 개발되었습니다. 이러한 단계에는 스펙트로그램 프로그램을 획득하고, 올바른 파일 형식을 보장하고, 고유한 사용자 분광을 생성하기 위한 계산 파라미터를 변경하는 것이 포함됩니다. 사용자는 다양한 개념적 질문과 실험 설계에 맞는 분광사진을 만들 수 있습니다. 이러한 개발 프로세스의 용이성과 효율성을 향상시키기 위해서는 위에서 설명한 제약 조건에 따라 명명된 올바른 파일 형식으로 원시 EEG 데이터를 제공하는 것이 필수적입니다. 마우스 EEG 데이터에 대한 예제 신호가 제공되었지만, 스펙트로그램 프로그램은 신호 처리 제한이 없는 인간 및 비인간 EEG 데이터에 쉽게 적용할 수 있습니다.
문제 해결 및 방법 수정에 권장되는 방법은 작은 데이터 집합을 분석하는 것입니다. 고려해야 할 주요 프로그램 출력에는 필터링된 EEG의 플롯과 스펙트로그램이 포함됩니다. 테이퍼 스펙트로그램의 매력적인 측면은 다양한 주기적인 생물학적 신호에 적용할 수 있다는 것입니다. 다양성은 렌쇼셀(18)의 1,000Hz 방전 속도와 같은 매우 빠른 리듬에 이르는 장시간 circadian (24 h) 리듬(17)에서다양합니다.
데이터 서식은 이 스펙트로그램 프로토콜의 제약 조건입니다. 유럽 데이터 포맷(EDF)은 EEG 데이터와 함께 널리 사용됩니다. 그러나 다른 많은 서식 옵션이 있습니다. 이러한 이유로 사용자가 파일 형식을 변경하려는 경우 원시 코드 파일이 포함되었습니다(위의 3.2 참조). 원시 프로그램 파일과 관련하여 파일 형식을 변경하기 위해 컴퓨터 프로그래밍 언어를 경험할 필요가 있다는 또 다른 제한 사항이 있습니다. 모든 조사자가 독점 소프트웨어와 플러그인의 전체 배열에 액세스할 수 있는 것은 아닙니다. 이 프로토콜은 소프트웨어 라이선스 없이 WINDOWS 기반 장치에서 실행되는 컴파일된 프로그램을 제공하여 이 문제를 회피하기 위해 개발되었습니다. 이것은 컴파일 된 프로그램에 포함되어 있으며 사용자가 소프트웨어 등록을 필요로하지 않는 RUNTIME 플러그인을 통해 달성된다.
이 EEG 스펙트로그램 루틴은 사용자가 광범위한 데이터에서 개인화된 멀티테이퍼 분광기를 생성할 수 있는 새로운 오픈 소스 컴퓨터 기반 프로그램입니다. 사용자는 스펙트로그램 생성의 모든 전산 측면을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 사전 신호 처리 및 컴퓨터 프로그래밍 지식이 없으면 스펙트로그램을 생성하기가 어려울 수 있습니다. 여기에 설명된 프로토콜은 스펙트로그램 생성을 용이하게 할 것이다. 추가 신호 처리 판독값 및 다중 테이퍼 스펙트로그램 안내는 추가 재료 섹션을 참조하십시오.
보충 자료
http://chronux.org
http://www-users.med.cornell.edu/~jdvicto/pdfs/pubo08.pdf
http://www.fieldtriptoolbox.org/tutorial/timefrequencyanalysis/
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4502759/#SD3-data
The authors have nothing to disclose.
이 작품은 NIH 교부금 HL-65272에 의해 부분적으로 지원. 저자는 이 프로젝트에 기여한 재커리 T. 글로박과 클라렌스 E. 록클리어에게 감사를 표한다.
Dental acrylic | Lang Dental Manufacturing Co | Jet powder and liquid | |
EEG/EMG Amplifier | Data Science International | model MX2 | |
macOS Mojave | Apple | v10.14.4 | |
MATLAB | Mathworks | v9.4.0.813654 | software for spectrogram comp. |
Mouse anesthesia mask | David Kopf Instruments | model 907 | |
Neuroscore | Data Science International | v3.3.9317-1 | software for scoring sleep and wakefulness |
Ponemah | Data Science International | v5.32 | software for EEG/EMG Data Acquisition |
Stereotaxic frame | David Kopf Instruments | model 962 | |
Stereotaxic frame, mouse adapter | David Kopf Instruments | model 921 | |
Windows 10 | Microsoft | v10.0.17763.503 | |
Wireless Telemeter | Data Science International | model HD-X02 |