Jest to odwieczna koncepcja w nauce, że jeśli chcesz coś zrozumieć, najpierw musisz to zmierzyć. Próby zrozumienia ludzkiego zachowania mogą obejmować pomiary szeregu sygnałów fizjologicznych, ale zbliżenie się do mózgu wymaga sprzętu do rejestrowania jego aktywności.
Dostępnych jest kilka urządzeń do neuroobrazowania, ale żadne z nich nie daje tak wysokiego poziomu rozdzielczości czasowej jak EEG. Podczas gdy poziom otrzymanych informacji wizualnych nie jest tak szczegółowy, jak w przypadku niektórych innych technik neuroobrazowania (takich jak fMRI, czyli funkcjonalny rezonans magnetyczny), rozdzielczość czasowa w połączeniu z poręcznością, względną przystępnością i łatwością użycia oznacza, że EEG jest jedną z – jeśli nie najczęściej – stosowanych metod neuroobrazowania.
EEG jest często stosowane w ściśle kontrolowanych warunkach eksperymentalnych – scenariuszach, w których dane są zbierane przez określony czas, przy niewielkiej ilości ruchu i jasno zdefiniowanych bodźcach. Chociaż jest to idealne rozwiązanie do oceny aktywności mózgu w określonych warunkach, czasami wymagane jest inne podejście.
Ambulatory EEG jest metodą zbierania danych EEG przez długi okres czasu (może to być cokolwiek od godzin do dni) w ustawieniach naturalistycznych. Oznacza to nie tylko, że będzie więcej danych, ale także więcej ruchu i (prawdopodobnie) szeroki zakres czynników wpływających na dane.
Jakie są powody ambulatoryjnego EEG?
Ambulatoryjne EEG jest zwykle przeprowadzane z następujących powodów:
- Wykrywanie i monitorowanie padaczki
- Badania napadów
- Badania snu
- Badania naturalnych zachowań (np.
Pierwsze dwa przykłady są głównie z powodów medycznych – zastosowanie metod ambulatoryjnych jest robione w celu wykrycia lub zmierzenia nieprawidłowej aktywności neurologicznej w ciągu dnia. Dwa ostatnie dotyczą raczej zrozumienia, jak procesy mózgowe zmieniają się w normalnej populacji w czasie (i potencjalnie również w różnych kontekstach).
Poniżej omówimy w szczególności, w jaki sposób procesy mózgowe występujące w naturalnym zachowaniu mogą być mierzone przy użyciu ambulatoryjnego EEG, oraz wspólne pułapki, które występują przy zbieraniu i analizie danych.
Jak to działa?
W wielu przypadkach, ambulatoryjne EEG jest zasadniczo takie samo jak zwykła konfiguracja zwykłego eksperymentu EEG – uczestnik ma zestaw słuchawkowy EEG umieszczony na głowie, elektrody stykają się ze skórą za pomocą pewnego rodzaju żelu przewodzącego, przewodność jest testowana, a cała konfiguracja jest sprawdzana w podłączonym oprogramowaniu.
Choć istnieją zasadnicze podobieństwa, istnieją również zasadnicze różnice. Podczas gdy niektóre konfiguracje EEG wymagają sprzętu, który jest niepraktyczny (lub niemożliwy) do łatwego poruszania się, ambulatoryjne EEG wymaga urządzeń, które zapewniają łatwość poruszania się i przenośność. Każdy uczestnik, który nosi zestaw słuchawkowy EEG przez dłuższy czas będzie musiał być w stanie poruszać się bez przeszkód, i czuć się komfortowo, aby to zrobić.
Dalsze rozważania powinny być wykonane dla danych – nie tylko gdzie to idzie (zbieranie ogromnych ilości danych oczywiście wymaga, że jest przechowywany skutecznie), ale także jak dane są zbierane. Takie konteksty często wymagają, że uczestnik będzie się poruszał, wprowadzając szum i artefakty do sygnałów.
Sygnał i szum
Szum zawsze będzie obecny w zasadniczo każdym pomiarze, niezależnie od tego, czy jest to zbieranie danych EEG, czy cokolwiek innego (chociaż EEG jest szczególnie wrażliwe na obecność szumu). Ilość szumu może być niewielka, ale pewien poziom szumu jest zawsze oczekiwany. Łagodzenie (i potencjalnie filtrowanie) sygnału od szumu jest zatem krytycznym elementem każdej analizy danych.
Jest to jeszcze bardziej wyraźne w ambulatoryjnych pomiarach EEG, w których uczestnik może chodzić lub poruszać się w inny sposób, który może zakłócać pozycję elektrod na głowie. Jak widać na poniższym obrazie nagrania EEG, może to mieć poważny wpływ na jakość danych.
Nie oznacza to, że zbieranie danych nie powinno mieć miejsca w scenariuszach, w których ludzie muszą chodzić, ale po prostu, że wymagana jest nowa strategia.
Istnieją dwa główne sposoby na złagodzenie problemu, który to przedstawia. Pierwszy leży w projekcie eksperymentalnym, drugi w analizie danych.
Projekt eksperymentalny dla ambulatoryjnego EEG
Aby obejść problem zaszumionych danych, często najlepszym podejściem jest zarezerwowanie „wolnych od artefaktów” okien czasowych w nagraniu. Na przykład, powszechnym scenariuszem dla ambulatoryjnego EEG byłoby rejestrowanie danych EEG od uczestnika podczas poruszania się i interakcji z przedmiotami (pomyśl o badaniu zachowań zakupowych w supermarkecie, lub badaniu rozwoju dzieci). Podczas gdy może być dużo ruchu w niektórych punktach nagrania, analiza skupia się na momentach, które są wolne od artefaktów.
Projekt eksperymentalny może zatem zapewnić, że istnieją momenty niewielkiej aktywności, z których można nagrywać – kiedy uczestnik zatrzymuje się, aby spojrzeć na półkę w supermarkecie na przykład, lub gdy dziecko jest (wreszcie!) nieruchomo.
To również rodzi pytanie, który sprzęt EEG jest najlepiej nadaje się do ustawień ambulatoryjnych. Neuroelektryczne zestawy słuchawkowe mają tę zaletę, że są wyposażone w czapkę na głowę, nieco ograniczając ilość ruchu do elektrod. Mogą być również wyposażone w różne typy elektrod, co może pomóc w szybkości aplikacji lub jakości sygnału.
Zestawy słuchawkoweABM (Advanced Brain Monitoring) i Emotiv mogą być również noszone przenośnie, a dane zbierane przez połączenie Bluetooth, chociaż nie są skonfigurowane w czepku.
Powtarzane pomiary, w których uczestnicy są wystawieni na działanie tego samego bodźca, a różne sekcje danych mogą być zbierane za każdym razem, mogą być używane do generowania pełnego obrazu odpowiedzi neuronalnych w całym czasie trwania ekspozycji na bodziec.
To oznacza, na przykład, że dane EEG dla pierwszych 10 sekund pierwszej ekspozycji na bodziec mogą być uzupełnione o kolejne 10 sekund z drugiej ekspozycji na bodziec. Jeśli uśrednione dla wystarczającej liczby prób i uczestników, ogólny pogląd na odpowiedzi uczestników może być wiarygodnie skonstruowany.
Odnosi się to również do projektów eksperymentów w obrębie uczestników – bardziej uzasadnione jest porównywanie podobne do siebie w eksperymentach. Oznacza to w istocie, że porównywanie reakcji uczestników na bodziec A z ich reakcjami na bodziec B jest bardziej uzasadnione niż porównywanie reakcji dwóch różnych grup uczestników.
Wszystkie te podejścia wymagają jednak również podjęcia wysiłków w innym obszarze badania – w analizie.
Metody analizy ambulatoryjnego EEG
Jasne jest, że zbieranie danych EEG z dynamicznie zmieniającego się środowiska w pewnym okresie czasu stanowi wyzwanie. Szum pochodzący z różnych źródeł jest łatwo wprowadzany.
Pierwszym krokiem w analizie danych jest często inspekcja wizualna – może się okazać, że jedyne dane, na które wpływa szum są obecne w momentach eksperymentu (lub elektrod), które nie są badane (np. kiedy dziecko nie zwraca uwagi na bodźce / kiedy osoba chodzi między półkami). Te zaszumione części danych są po prostu usuwane.
Jeśli szum utrzymuje się w ważnych częściach danych, następnym krokiem jest zastosowanie filtrowania. Filtrowanie jest szczególnie skuteczne, jeśli szum występuje w bardzo niskich (poniżej 1 Hz) lub bardzo wysokich (powyżej 50 Hz) częstotliwościach – częstotliwościach, które zwykle nie są interesujące dla badania.
W takim przypadku do danych można zastosować filtr górnoprzepustowy (tłumiący artefakty poniżej punktu odcięcia) lub dolnoprzepustowy (tłumiący artefakty powyżej punktu odcięcia). Na przykład, jeśli pytanie badawcze dotyczy aktywności alfa (czyli aktywności w zakresie częstotliwości od 8 do 12 Hz), szum o wysokiej częstotliwości można często bezpiecznie usunąć za pomocą filtra dolnoprzepustowego.
Czy w ramach iMotions dba się o artefakty? W iMotions ważne jest rozróżnienie między pracą z „surowymi danymi” a „metrykami”. Użytkownicy, którzy używają iMotions jako narzędzia do rejestracji, eksportują „surowe dane” do dalszego przetwarzania w specjalistycznym oprogramowaniu EEG, takim jak EEGLAB, Fieldtrip, BCILAB, BESA lub Cartool.
Jako takie, użytkownik ma pełną kontrolę (i ponosi pełną odpowiedzialność za) przetwarzanie sygnału zastosowane do danych. Inni użytkownicy pracują z „metrykami”, które są albo dostarczane przez sprzęt (dla ABM lub Emotiv), albo przez iMotions (np. „asymetria czołowa”). W tym przypadku, dekontaminacja sygnału jest już uwzględniona w obliczeniach metryk.
Wniosek
Ambulatoryjne EEG oferuje obietnicę zrozumienia działania mózgu w realistycznych, dynamicznych środowiskach. Ma to również swoją cenę w postaci (często) obniżonej jakości danych. Niestety nie da się tego całkowicie uniknąć, ale przy odpowiednim podejściu eksperymentalnym, ustawieniu badań i obróbce danych, efekty te mogą być złagodzone. Oznacza to, że badania naturalistyczne mogą zostać ukończone.
Pomimo, że powyższe metody mogą pomóc w radzeniu sobie z danymi zebranymi z ambulatoryjnych eksperymentów EEG, pojedynczy najważniejszy i najkorzystniejszy aspekt każdego eksperymentu (ambulatoryjnego lub nie) polega na pilotowaniu podejścia przed wprowadzeniem go na większą liczbę uczestników. Testowanie testu jest kluczowe dla udanych badań, ponieważ pozwala zrozumieć, co działa, a co nie.
Mam nadzieję, że podobało ci się czytanie o tym, czym jest ambulatoryjne EEG i jak to działa. Jeśli chciałbyś dowiedzieć się więcej na temat EEG, pobierz nasz darmowy przewodnik poniżej.
.