Энцефалограмма википедия: Энцефалограмма — это… Что такое Энцефалограмма?

Есть ли связь между лунатизмом и луной?

Слово «лунатик» произошло от латинского «lunaticus», что в переводе значит «безумный». А это слово, в свою очередь, произошло от названия нашего спутника «luna» — Луна. Но ученые не выявили никакой связи между частотой проявлений лунатизма и фазами луны. Так что связь, приписываемую им в народе, можно считать распространенным мифом. Лично мое объяснение этому мифу такое: в полнолуние ночью гораздо светлее, поэтому и заметить бродящего лунатика легче, чем в темноте новолуния.

Что делать, если ребенок-лунатик?

Скорее всего, с возрастом это пройдет. Поэтому детям-лунатикам никакого особого лечения не требуется. Но это кроме тех случаев, когда лунатизм связан с черепно-мозговыми травмами, внутричерепным давлением или эпилепсией. В этих случаях необходимо, чтобы ребенка наблюдал соответствующий врач.

Если же вы застали своего ребенка в состоянии сомнамбулизма, главное не пугайтесь сами и не испугайте малыша. Аккуратно и спокойно проводите его обратно в постель. Разговаривайте с ним тихим голосом, успокаивающим тоном.  Не будите его. Просто верните в кровать. В большинстве случаев на утро он ничего не будет помнить, и вы вместе посмеетесь над вашим рассказом о том, что он вытворял ночью. Предлагаю в комментариях поделиться историями о том, что вы или ваш ребенок делали в во время своих «лунных» прогулок 🙂

А чтобы я ответила на ваши вопросы, вступайте в Клуб и задавайте их!

Для этого надо:

2) Прислать ваш вопрос мне на почту tavika2000 @ yandex.ua (убрать пробелы) с пометкой «Клуб почемучек».  

ВНИМАНИЕ! Среди всех присланных весной и летом вопросов в начале сентября я разыграю ПРИЗ. Независимо от того, сделала я ответ на вопрос или нет. Подробности о призе будут ближе к розыгрышу отдельным постом. 

Подписаться на новости Клуба можно прямо тут, заполнив форму рассылки.

После этого вам на почту будут приходить ссылки на новые выпуски «Клуба почемучек» и сообщения о розыгрышах призов.

Детский церебральный паралич (ДЦП) — лечение, симптомы, причины, диагностика

Церебральный паралич это — группа заболеваний, при которых происходит нарушение двигательных функций и осанки. Связано это с травмой головного мозга или нарушением формирования мозга. Это заболевание — одна из наиболее распространенных причин стойкой инвалидности у детей. Церебральный паралич встречается в приблизительно в 2 случаях на каждую тысячу человек.

Церебральный паралич вызывает рефлекторные движения, которыми человек не может управлять и уплотнение мышцы, которая может оказывать влияние, как на часть, так и на все тело. Эти нарушения могут варьировать от умеренных до тяжелых. Также может быть интеллектуальная неполноценность, судорожные припадки нарушения зрения и слуха.

Подчас принять диагноз церебрального паралича для родителей является тяжелой задачей.

Причины

Церебральный паралич (ДЦП) является результатом травмы или аномалии развития мозга. Во многих случаях точная причина ДЦП не известна. Повреждение или нарушение развития мозга могут произойти во время беременности, рождения, и даже в течение первых 2 — 3 года после рождения.

• Возможной причиной развития ДЦП во время беременности или рождения могут быть генетические проблемы, инфекции или проблемы со здоровьем в матери или плода во время беременности, или осложнения, связанных с родами и родоразрешением. Любая из этих проблем может оказать влияние, на развитие плода, кровоснабжение, обеспечение плода необходимыми питательными веществами, которые он получает через кровь. Например, систематическая гипогликемия может привести к развитию ДЦП.
• Одной из возможных причин ДЦП, может быть недоношенность, связанная с ранним рождением (преждевременные роды), и соответственно с недоразвитием головного мозга.Младенцы, родившиеся слишком рано, подвержены большому риску кровоизлияний в головной мозг (внутрижелудочковое кровотечение). Состояние, называемое перивентрикулярной лейкомаляцией(leukomalacia), при котором происходит повреждение белого вещества мозга также более вероятно у младенцев, родившихся преждевременно, чем в родившихся в полном сроке. И то и другое состояние увеличивают риск возникновения детского церебрального паралича. • Возможные причины развития ДЦП в течение первых 2 или 3 лет после рождения обычно связаны с повреждением головного мозга от тяжелой болезни, такой как менингит; травма головного мозга, вследствие несчастного случая или гипоксии мозга.

Профилактика

Причина церебрального паралича(ДЦП) подчас не известна. Но определенные факторы риска были идентифицированы и доказана их связь с частотой возникновения ДЦП. Часть этих факторов риска можно избежать. Выполнение определенных условий во время беременности помогают уменьшить риск повреждения головного мозга у плода. Эти рекомендации включают:

• Полноценное питание.
• Не курить.
• Не контактировать с ядовитыми веществами
• Систематически наблюдаться у своего лечащего врача.

Рекомендации после рождения ребенка:

• Минимизировать получение травмы в результате несчастных случаев
• Определить желтуху новорожденных
• Не использовать вещества с содержанием тяжелых металлов (свинца)
• Изолировать ребенка от больных инфекционными заболеваниями (особенно менингитом)
• Своевременно проводить иммунизацию ребенка.

Симптомы

Даже когда заболевание присутствует при рождении, симптомы церебрального паралича (ДЦП) могут быть не замечены, пока ребенку не исполнится от 1 — 3 лет. Это происходит из-за особенности роста ребенка. Ни врачи, ни родители могут не обратить внимания на нарушения двигательной сферы ребенка, пока эти нарушения не становятся явными. У детей могут сохраняться рефлекторные движения новорожденных без соответствующего возрасту развития навыков движения. И подчас первыми, кто обращает внимания на недоразвитость ребенка, бывают няни. Если же ДЦП имеет тяжелую форму, то симптомы этого заболевания обнаруживаются уже у новорожденного. Но появление симптомов зависит от типа ДЦП.

Наиболее часто симптомы тяжелой формы ДЦП являются

• Нарушение глотания и сосания
• Слабый крик
• Судороги.
• Необычные позы ребенка. Тело может быть очень расслабленным или очень сильная гиперэкстензия с расбросом рук и ног. Эти позы значительно отличаются от тех, что бывают при коликах у новорожденных.

Некоторые проблемы, связанные с ДЦП, становятся более очевидными в течение длительного времени или развиваются по мере роста ребенка. Они могут включать:

• Гипотрофию мышц в поврежденных руках или ногах. Проблемы в нервной системе нарушают движения в поврежденных руках и ногах, и малоподвижность мышц оказывает влияние на рост мышцы.
• Патологические ощущения и восприятие. Некоторые пациенты с ДЦП очень чувствительны к боли. Даже обычные повседневные действия, такие как чистка зубов, могут причинять боль. Патологические ощущения могут также сказываться на умении идентифицировать на ощупь предметы (например, различить мягкий шарик от твердого).
• Раздражение кожи. Слюнотечение, которое часто распространено, может приводить к раздражению кожи вокруг рта, подбородка и груди.
• Проблемы с зубами. Дети, у которых возникают трудности при чистке зубов подвержены риску воспаления десен и кариесу.Препараты для профилактики судорог могут также способствовать развитию воспаления десен.
• Несчастные случаи. Падения и другие несчастные случаи – это риски связанные с нарушением координации движений, а также при наличии судорожных приступов.
• Инфекции и соматические заболевания. Взрослые с ДЦП находятся в зоне высокого риска заболеваний сердца, легких. Например, при тяжелом течении ДЦП возникают проблемы с глотанием и при поперхивании часть пищи попадает в трахею, что способствуют заболеваниям легких.(пневмония)

У всех пациентов с церебральным параличом ДЦП есть определенные проблемы с движением тела и осанкой, но много младенцев при рождении не проявляют признаков ДЦП и порой только няньки или сиделки первыми обращают внимание на отклонение в движениях ребенка, противоречащих возрастным критериям. Признаки ДЦП могут стать более очевидными по мере роста ребенка. Некоторые развивающиеся нарушения, возможно, и не проявятся до окончания первого года ребенка. Травма головного мозга, которая вызывает ДЦП, не проявляется в течение долгого времени, но последствия могут появиться, измениться, или стать более тяжелыми по мере взросления ребенка.

Определенные эффекты ДЦП зависят от его типа и тяжести, уровня умственного развития и наличия других осложнений и заболеваний.

1. Тип ДЦП определяет двигательные нарушения у ребенка.

У большинства больных ДЦП спастический церебральный паралич. Его наличие может сказываться как во всех частях тела, так и в отдельных частях. Например, у ребенка со спастическим церебральным параличом могут появиться симптомы главным образом в одной ноге или в одной половине тела. Большинство детей обычно старается приспособиться к нарушениям двигательных функций. Некоторые пациенты могут даже жить самостоятельно и работать, нуждаясь лишь эпизодически в посторонней помощи. В случаях, когда имеются нарушениях в обеих ногах, пациентам требуется инвалидная коляска или другие приспособления компенсирующие двигательные функции.

Полный церебральный паралич вызывает самые тяжелые проблемы. Тяжелый спастический ДЦП и хореоатетоидный ДЦП является типами полного паралича. Многие из этих пациентов не в состоянии обслуживать себя как из-за двигательных, так и интеллектуальных нарушений и нуждаются в постоянном постороннем уходе. Осложнения, такие как судорожные припадки и другие, долгосрочные физические последствия ДЦП трудно предсказать, пока ребенку не исполнится 1 — 3 года. Но иногда такие прогнозы не возможны, пока ребенок не достигнет школьного возраста, и в процессе учебы могут быть проанализированы коммуникативные интеллектуальные и другие способности

2. Серьезность нарушений умственных способностей, если таковые вообще имеются, является сильным показателем ежедневного функционирования. У немногим больше чем у половины пациентов, у которых есть ДЦП, есть некоторая степень интеллектуальной слабости. У детей со спастической квадриплегией обычно есть тяжелые нарушения умственных способностей.
3. Другие заболевания, такие как нарушения или проблемы со слухом, часто возникают при ДЦП. Иногда эти нарушения отмечаются сразу в других случаях они не обнаруживаются, пока ребенок не становится старше.

Кроме того, точно так же как люди с нормальным физическим развитием у людей с ДЦП возникают социальные и эмоциональные проблемы в течение их жизни. Поскольку их физические дефекты усугубляют проблемы, то пациенты с ДЦП нуждаются во внимании и понимании других людей.

Большинство пациентов с ДЦП доживает до взрослой жизни, но продолжительность жизни у них несколько короче. Многое зависит от того, насколько тяжелая форма ДЦП и наличия осложнений. Часть пациентов с ДЦП имеют возможность даже работать, тем более с развитием компьютерных технологий такие возможности значительно увеличились.

Детский церебральный паралич подразделяется согласно типу движения тела и проблемы осанки.

Спастический (пирамидальный) церебральный паралич

Спастический церебральный паралич — наиболее распространенный тип.У пациента со спастическим ДЦП развивается тугоподвижность мышц в некоторых частях тела, которые неспособны расслабиться. В поврежденных суставах возникают контрактуры, и объем движений в них резко ограничен. Кроме того, у пациентов со спастическим ДЦП бывают проблемы с координацией движений, нарушения речи и нарушения процессов глотания.

Существует четыре вида спастического ДЦП, сгруппированного согласно тому, сколько конечностей вовлечены в процесс.Гемиплегия — одна рука и одна нога на одной стороне тела или обе ноги (diplegia или параплегия). Они — наиболее распространенные виды детского спастического церебрального паралича.

• Моноплегия: Только одна рука или нога имеет нарушения.
• Quadriplegia: Вовлечены обе руки и обе ноги. Обычно в таких случаях бывает, и повреждения ствола головного мозга и соответственно это проявляется нарушениями глотания. У новорожденных с квадриплегия могут быть нарушения сосания глотания слабый плач, тело может быть ватным или наоборот напряженным. Нередко при контакте с ребенком появляются гипертонусы туловища. Ребенок может много спать и не проявлять интерес к окружающему.
• Triplegia: Вызваны или обе руки и одна нога или обе ноги и одна рука.

Неспастический (extrapyramidal) церебральный паралич

Неспастические формы церебрального паралича включают дискинетический церебральный паралич (подразделенный на athetoid и дистонические формы) и атаксический церебральный паралич.

• Дискинетический церебральный паралич связан с мышечным тонусом, который колеблется от умеренного до выраженного. В некоторых случаях, бывают неконтролируемые судорожные подергивания или непроизвольные медленные движения. Эти движения чаще всего охватывают мышцы лица и шеи, руки, ноги, и иногда поясницу. Атетоидный тип (гиперкинетический) вид ДЦП характеризуется расслабленными мышцами во время сна с незначительными подергиваниями и гримасами. При вовлечении мышц лица и рта могут быть нарушения в процессе еды слюнотечение поперхивание пищей (водой) и возникновение неадекватных мимик на лице.
• Атаксический детский церебральный паралич — самый редкий тип церебрального паралича и охватывает все тело. Патологические движения возникают в туловище руках ногах.

Атаксическое ДЦП проявляется следующими проблемами:

• Нарушение баланса тела
• Нарушение точных движений. Например, пациент не может попасть рукой в нужный объект или выполнить даже простые движения (например, донести чашку точно до рта) Часто только одна рука в состоянии достигнуть объекта; другая рука может дрожать от попыток переместить этот объект. Пациент нередко не в состоянии застегнуть одежду, написать, или использовать ножницы.
•  Координация движений. Человек с атаксическим ДЦП может ходить слишком большими шагами или широко расставленными ногами.
• Смешанный церебральный паралич
• У некоторых детей присутствуют симптомы больше чем одного типа церебрального паралича. Например, спастические ноги (симптомы спастического ДЦП относящегося к диплегии) и проблемы с контролем мимических мышц (симптомы дискинетического CP).
• Тотальный(полный) детский церебральный паралич тела поражает все тело в той или иной степени. Осложнения детского церебрального паралича и других проблем со здоровьем, наиболее вероятно, разовьются, когда происходит вовлечение всего тела, а не изолированных частей.

Диагностика

Симптомы ДЦП, возможно, не присутствуют или не обнаруживаются при рождении. Поэтому лечащему врачу, наблюдающему новорожденного необходимо внимательно наблюдать за ребенком, чтобы не пропустить симптомы. Тем не менее, не стоит проводить гипердиагностику ДЦП, так как многие моторные нарушения у детей такого возраста носят преходящий характер. Нередко диагноз удается поставить только через несколько лет после рождения ребенка, когда удается заметить двигательные нарушения. Диагностика ДЦП основана на наблюдении за физическим развитием ребенка наличием различных отклонений физического и интеллектуального развития, данных анализов и инструментальных методов исследования таких, как МРТ. Диагностика ДЦП включает в себя:

• Сбор информации об истории болезни ребенка, включая детали о беременности. Довольно часто о наличие задержки развития сообщают сами родители или это выявляется во время проф-осмотров в детских учреждениях.
• Физический осмотр необходим для выявления признаков ДЦП. Во время физического осмотра доктор оценивает насколько длительно сохраняются рефлексы новорожденных у ребенка по сравнению с нормальными сроками. Кроме того производится оценка функции мышц, осанки, функция слуха, зрение.
• Пробы для выявления скрытой формы заболевания. Анкетные опросы на развитие и другие анализы помогают определить степень задержек в развитии.
• Магнитно-резонансная томография (МРТ) головы, которая может быть проведена, чтобы идентифицировать нарушения в головном мозге.

Комплекс этих диагностических подходов позволяет поставить диагноз.

Если диагноз неясен, дополнительные анализы могут быть назначены для оценки состояния головного мозга и для исключения возможных других заболеваний. Анализы могут включать:

Оценка и контроль церебрального паралича

После того, как ДЦП диагностировано, ребенка необходимо дообследовать и выявить другие заболевания, которые могут быть одновременно с ДЦП.

• Другие задержки в развитии в дополнение к тем, которые были уже идентифицированы. Развивающиеся способности необходимо периодически оценивать, чтобы узнать, появляются ли новые симптомы, такие как задержка речи так нервная система ребенка находится в непрерывном развитии.
• Интеллектуальная задержка может быть выявлена с помощью определенных тестов.
• Судорожные эпизоды. Электроэнцефалография (ЭЭГ) используется, чтобы выявить патологическую активность в мозге, если у ребенка есть история приступов.
• Проблемы с кормлением и глотанием.
• Зрение или проблемы со слухом.
• Проблемы поведения.

Чаще всего доктор может предсказать многие из долгосрочных физических аспектов ДЦП, когда ребенку уже 1 — 3 года. Но иногда такие прогнозы не возможны, пока ребенок не достигает школьного возраста, когда в ходе обучения и развития коммуникативных возможностей можно обнаружить отклонения.

Некоторые дети нуждаются в повторном тестировании, которое может включать:

• Рентгенография, чтобы обнаружить вывихи (подвывихи) бедра. Детям с ДЦП обычно проводят несколько рентгеновских исследований в возрасте от 2 до 5 лет. Кроме того рентгенография может быть назначена при наличии болей в бедрах или наличии признаков вывиха бедра. Возможно также назначение рентгенографии позвоночника для выявления деформаций в позвоночнике.
• Анализ походки, который помогает идентифицировать нарушения и корректировать тактику лечения.

Дополнительные методы обследования назначаются при необходимости и наличии показаний.

Лечение

Детский Церебральный паралич неизлечимое заболевание. Но разнообразные методы лечения помогают пациентам с ДЦП минимизировать двигательные и другие нарушения и, таким образом,улучшить качество жизни. Травма головного мозга или другие факторы, приведшие к ДЦП не прогрессируют, но новые симптомы могут появиться или прогрессировать по мере роста ребенка и развития.

Инициальное (начальное) лечение

ЛФК — важная часть лечения, которое начинается вскоре после того, как ребенку выставлен диагноз и часто продолжается в течение всей его жизни. Этот вид лечения также может быть назначен до постановки диагноза в зависимости от симптомов ребенка.

Лекарства могут помочь воздействовать на некоторые из симптомов ДЦП и предотвратить осложнения. Например, спазмолитические средства и миорелаксанты помогают расслабить спазмированные (спастичные) мышцы и увеличить диапазон движения. Антихолинергические средства помогают улучшить движения в конечностях или уменьшить слюнотечение. Другие лекарства могут использоваться как симптоматическое лечение (например, применение противосудорожных препаратов, при наличии эпиприступов)

Перманентное лечение

Перманентное лечение детского церебрального паралича (ДЦП) сосредоточено на том, чтобы продолжать и корректировать существующее лечение и добавлять новые методы лечения по мере необходимости.Перманентное лечение для ДЦП может включать:

• ЛФК, которая может помочь ребенку стать настолько мобильным, насколько возможно. Это может также помочь предотвратить необходимость в оперативном вмешательстве. Если же ребенку проводилось оперативное лечение, то интенсивные занятия ЛФК могут быть необходимы в течение 6 и более месяцев. Медикаментозное лечение должно быть под постоянным контролем для того, чтобы избежать возможных побочных действий лекарств.
• Ортопедическая хирургия (для мышц, сухожилий, и суставов) или дорсальная ризотомия (иссечение нервов поврежденных конечностей), при наличии выраженных проблем с костями и мышцами, связками, и сухожилиями.
• Специальные ортопедические приспособления (брекеты шины ортезы).
• Поведенческая терапия, в которой психолог помогает ребенку найти способы общения со сверстниками и это является тоже частью лечения.
• Массаж, мануальная терапия могут применяться также в лечении как основных симптомов ДЦП, так и осложнений, связанных с нарушенной биомеханикой движения.
• Социальная адаптация. Современные технологии (компьютеры) позволили трудоустроить многих пациентов с последствиями ДЦП.

Секс санни леоне — Википедия для взрослых

Британский боец смешанных единоборств Леон Эдвардс считает, что американец Хорхе Масвидаль не заслуживает получить еще один титульный бой и сколько бы раз он не входил в октагон с чемпионом UFC в полусреднем весе нигерийцем Камару Усманом, результат будет один и тот же, его поражение. — Я слышал, к вам поступил кто-то в терминальном состоянии? — спросил ил Шевчук

Смотри365 Sex Scenes порно видео бесплатно, только здесь на Pornhub. Открой для себя растущую коллекцию высококачественных наиболее актуальным XXX фильмов и клипов. Погрузись во впечатляющую подборку порно в HD качестве с любого своего устройства. Почему я в 4 часа ночи должен выслушивать от него всякую галиматью?

Sunny Style »» Trilogy »» Texture FX »» Texture Style »» Theory »» Valentine »» Vintage Damasks »» Vintage Rose 2 »» Zen » Arthouse (Англия) »» Bloom »» Cocoon »» Children »» Conversational »» Fantasia »» Florals »» Geometrics, Checks & Stripes »» Illusions »» Minerals & Materials »» Options 3 »» Ornamental »» Reflections »» Retro House »» Town & Country » Atelier (Англия) »» Ambiance » Architector (Германия). Реанимационная бригада возилась у последнего стола

Hot romantic sex with a stunning shemale Melyna Merlin. TS Kendra Sinclaire Having Sex With A TS Hottie. Будем тянуть резину, — он подмигнул внимательно слушавшей его Светлане

Nissan Sunny, 2000: объявление о продаже авто в Волгограде на Авито. Автомобиль на полном ходу. Движок тянет. коробка переключается. не пинает. Nissan Sunny, 2000. 130 000 ₽. Пользователь. Написать сообщение. Nissan Sunny, 2000. Добавить в избранное Добавить заметку. — Вопрос, конечно, интересный, — начал анестезиолог, но Иванов уже повернулся к Шевчук, около которого, как привязанный крутился и строчил в блокнот журналист

Nissan Sunny, HB13, HB14. Nissan Wingroad, WHY10. В реанимации предупреди: явится Шевчук, пусть скажут, что энцефалограмма давала всплеск

The girls call her Sunny for short. Salma Hayek was afraid to film intimate sex scene with Antonio Banderas in Desperado: I was so embarrassed that I was crying. Lizzo poses in red sheer lingerie with a female friend as she makes the most of Valentines Day: I love myself, I am worthy!. Вовсе это не её дело учитывать кровь и выяснять литры, говорил её взгляд

Big brother sex scandals videos. — Иванов обошел операционный стол и остановился у распростертого, беспомощного Шабанова

En yeni ve en büyüleyici sunny leone live xxx porno videoları kayıt olmadan ve SMS olmadan ücretsiz izleyin. lezbiyen gençler seks kliplerini seçin, arkanıza yaslanın ve OYNATa basın!. В широко открытых, заполненных слезами глазах застыли отчаяние и надежда

At puberty, you have adult passions, sex drive, energy, and emotion, but the reining in doesnt happen until much later. Could it be that in adult blind people, new nerve connections were reaching out across the brain to occupy neural real estate left vacant by the lack of input from their sightless eyes? Pascual-Leone tests that notion by blindfolding sighted individuals for five days. Через полчаса, наложив последний шов, Иванов стянул с лица маску

Китай туб порно: бесплатно азиатское studentessa pompinara секс видео и порно туб HQ фильмов. 3d sex chat Al entrenador personal se le sale la polla y me la pone en la cara Analcrying Anchor srimukhi sex images Band of bastard Cartoon porn videos download Cg jabardasti xxx video Choot chusai Christy canyon on golden blonde Free porn streaming website Full figured blonde Gai lon mup Gambar vagina artis indonesia Girl boy first time sex Girls in. Склонившись над стерилизатором, она осматривала инструменты

Subaru Leone, 1988: объявление о продаже авто в Апшеронске на Авито. Машина на ходу,есть недочёты по кузову(требуется замена передних крыльев по желанию). — Из трубки донесся знакомый глухой голос шефа с обычными ироническими интонациями

Ирландия Северная Македония Сейшельские о-ва Сенегал Сент-Винсент Сент-Китс и Невис Сент-Люсия Сербия Сингапур Сирия Словакия Словения Соломоновы о-ва Сомали Судан Суринам США Сьерра Леоне Таджикистан Таиланд Таити Танзания Теркс и Кайкос Того Тонга Тринидад Тувалу Тунис Туркменистан Турция Уганда Узбекистан Украина Уругвай Уэльс Фареры Фиджи Филиппины Финляндия Франция Хорватия ЦАР Чад Черногория Чехия Чили Швейцария. В операционном зале противошокового отделения заканчивалась очередная операция

Sunny leone pussy eat fuckSunny Leone offers a world class performance in this sceneSuper hot lesbians Jesse Capelli & Sunny Leone seduce each other. Светлана подцепила корнцангом большую салфетку и несколькими касаниями промокнула ему блестящий от пота лоб

Сделать ставки с высокими коэффициентами на актуальные события турнира Кубок Наследного Принца (Катар) ✅ у надежного онлайн-букмекера БК ЛЕОН. Почему я в 4 часа ночи должен выслушивать от него всякую галиматью?

Man Milk Maids Sunny Lane & Sasha Grey fill their pretty pieholes with a lucky stiff dick in this double blowjob, cum swapping threesome! Full Video & Sunny Live @ SunnyLaneLive!Anal sex orgy with 3 big boobs milf and rough cock. 79. 6k 24min — 1080p. Fantastic orgy with sexy dolls and horny guys with huge cocks. Они были одного роста и стояли теперь рядом глаза в глаза

sunny leone milf boy. 2:10:46. animal porn xxxx. 8:00. sunny leon suckingnny leaon new beeg. 23:30. sunny leone boy sax. 21:13. leilani love xxxx. 3:00. www sunny vfxxx. Только за операционным столом он и напоминал настоящего хирурга

Мероприятие Как разнообразить секс. Специальный тренинг. Записаться Нравится () Комментариев (0). Приглашаем вас на совместное мероприятие центра сексуального и семейного образования Secrets и компании Sinsbox. О тренинге. Вас ждёт лекция от нашего сексолога на тему Как разнообразить секс, а также презентация боксов от наших партнеров, в которых вы найдете всё, чтобы ваш секс стал ярким и незабываемым!. — Ты думаешь, если умеешь резать по живому сердцу, то уже познал все его тайны?

Продажа Nissan Sunny, 2001 год в Новосибирске. Добавить в избранное. Пожаловаться на это объявление. Ниссан Санни. оценка модели 7. 7. В широко открытых, заполненных слезами глазах застыли отчаяние и надежда

Купить Nissan Sunny 2000 в Кургане, автоматическая коробка передач, седан, 1. 3 литра, бензин. Продажа Nissan Sunny, 2000 год в Кургане. Добавить в избранное. Пожаловаться на это объявление. — Володя, ты мне нужен, — в дверь просунулась красивая, как у артиста, голова Шевчука

Bhabi Meri Sunny Leone. Manjurukumkaalamnikhitha, Sarbjit main rahu ya na rahu so, Amar bidhoba didi ke jor kore chudlo paser barir dada bangla choti. Mensual abril asignacion. Cersex bergambar ngentot dengan tante genit, Xem phim sex hiep dam nhat ban. Cerita sex kaka dan tante kandungku ngentot. Pengakuan wanita tentang enaknya sex, Telugu akka recennt sex stories, Booking audio chup anh cuoi saigon. — Не уступайте, Владимир Васильевич, — горячо прошептала Светлана

Сьерра-Леоне. SOS – Сомалийские шиллинги. Сомали. Иванов открыл форточку, за окном продолжал сыпать снег

Вопрос в теме. У меня вся традиционно. :gy: В браке более 20 лет. Секс сошел на нет. Просто устали друг от друга. Развод не предлагать. Реанимационная бригада возилась у последнего стола

In this indian girl bdsm porn videos you will find the hottest sex, where beauties will be fucked in all holes, delivering a lot of pleasure. Here are fatal brunettes and pretty blondes, uncensored handjobs porn, and hanımefendi köleyi büküp çevirir ve iktidardan orgazm alır. who have a natural appeal. В ординаторской он ополоснул ледяной водой воспаленные сухие глаза и включил кофейник

anna runs anal sex, sunny star black german girl, granny xxxvideos, anal sex and atm in ripped up fishnet stockings, vajzat shqiptare, bur se khun chudai hq com, angie jibaja booty fuck thick pawg phat anal blonde anal sex milf tits asses chubby, odette delacroix, the best xxx movies, nadia ali sax video, wepking anal xxx with sunny lion full hd, xxxvideoxe, wrong. hole anal sex, tamil xxxvideo teacher, hd olgunporno, little girls xx video f, brazzer dangarous fuck, hot vabi porn video, sharik anal porno. — Свет, а без маски ты выглядишь лучше, — Иванов подобрал ноги и выпрямился

ЭЭГ (электроэнцефалограмма): цель, процедура и результаты

Что такое ЭЭГ (электроэнцефалограмма)?

ЭЭГ или электроэнцефалограмма — это тест, который регистрирует электрические сигналы мозга с помощью небольших металлических дисков (называемых электродами), которые прикрепляются к коже черепа. Клетки вашего мозга взаимодействуют друг с другом с помощью электрических импульсов. Они всегда работают, даже если вы спите. Эта мозговая активность будет отображаться на записи ЭЭГ в виде волнистых линий. Это моментальный снимок электрической активности вашего мозга.

Использование ЭЭГ

ЭЭГ используются для диагностики таких состояний, как:

• Опухоли головного мозга
• Повреждение мозга в результате травмы головы
• Дисфункция мозга по разным причинам (энцефалопатия)
• Воспаление головного мозга (энцефалит)
• Судорожные расстройства включая эпилепсию
• Нарушения сна
• Инсульт

ЭЭГ также может использоваться для определения того, умер ли кто-то в коме, или для определения правильного уровня анестезии для человека, находящегося в коме.

Риски ЭЭГ

ЭЭГ безопасны. Если у вас есть заболевание, поговорите об этом с врачом перед тестом.

Если у вас судорожное расстройство, существует небольшой риск того, что мигающие огни и глубокое дыхание ЭЭГ могут вызвать приступ. Это редко. В этом случае медицинская бригада будет готова немедленно оказать вам помощь.

В других случаях врач может вызвать припадок во время теста, чтобы получить показания. Медицинский персонал будет под рукой, поэтому за ситуацией будет внимательно следить.

Подготовка к ЭЭГ

Есть несколько вещей, которые вы должны сделать, чтобы подготовиться к ЭЭГ:

• Не ешьте и не пейте ничего с кофеином в течение 8 часов до теста.
• Ваш врач может дать вам инструкции о том, сколько вам следует спать, если вы планируете спать во время ЭЭГ.
• Ешьте нормально накануне и в день процедуры. Низкий уровень сахара в крови может означать ненормальные результаты.
• Сообщите своему врачу о любых лекарствах — как рецептурных, так и внебиржевых — и добавках, которые вы принимаете.
• Вымойте волосы накануне исследования. После этого не используйте несмываемые кондиционеры или средства для укладки. Если вы носите удлинители, на которые нанесен клей, их следует удалить.

Процедура ЭЭГ

1. Вы ложитесь на стол для осмотра или на кровать, и техник помещает около 20 маленьких датчиков на вашу кожу головы. Эти датчики, называемые электродами, улавливают электрическую активность клеток внутри вашего мозга, называемых нейронами, и отправляют их в машину, где они отображаются в виде серии линий, записанных на бумаге или отображаемых на экране компьютера.
2. После начала записи вам будет предложено оставаться на месте.
3. Вы расслабитесь сначала с открытыми глазами, а затем с закрытыми. Техник может попросить вас глубоко и быстро дышать или смотреть на мигающий свет, потому что и то, и другое может изменить характер ваших мозговых волн. Машина только записывает активность мозга и не стимулирует его.
4. Приступы во время теста случаются редко.
5. Ночью можно делать ЭЭГ, пока вы спите. Если другие функции организма, такие как дыхание и пульс, также записываются, тест называется полисомнографией.
6. В некоторых случаях вас могут отправить домой с устройством ЭЭГ, которое либо отправит данные прямо в кабинет вашего врача, либо запишет их для последующего анализа.

После ЭЭГ

По окончании ЭЭГ произойдет следующее:

• Техник снимет электроды и смоет клей, который удерживал их на месте. Вы можете использовать небольшое количество жидкости для снятия лака в домашних условиях, чтобы избавиться от остатков липкости.
• Если у вас не наблюдаются приступы в активной фазе или ваш врач не рекомендует этого делать, вы можете поехать домой.Но если ЭЭГ была сделана в одночасье, лучше попросить кого-нибудь водить вас.
• Обычно вы можете начать принимать лекарства, которые вы прекратили специально для теста.
• Невролог, врач, специализирующийся на головном мозге, посмотрит на запись вашей картины мозговых волн.

Результаты ЭЭГ

После того, как результаты ЭЭГ будут проанализированы, они будут отправлены вашему врачу, который изучит их вместе с вами. ЭЭГ будет выглядеть как серия волнистых линий. Линии будут выглядеть по-разному в зависимости от того, спали вы во время теста или бодрствовали, но для каждого состояния существует нормальный образец мозговой активности.Если нормальный паттерн мозговых волн был нарушен, это может быть признаком эпилепсии или другого заболевания мозга. Сама по себе аномальная ЭЭГ не означает, что у вас эпилепсия. Тест просто фиксирует то, что происходит в вашем мозгу в данный момент. Ваш врач проведет другие тесты, чтобы подтвердить диагноз.

Что такое ЭЭГ (электроэнцефалография) и как она работает?

Ваш мозг управляет всем. Вспомните, когда вы в последний раз пытались разгадать кроссворд или начали изучать новый язык.Вспомните, когда вы в последний раз просыпались посреди странного сна или вам нужно было найти дорогу в городе, в котором вы никогда раньше не были.

Когда вы думаете, мечтаете, видите и ощущаете, ваш мозг постоянно активен, поглощает всю информацию, уплотняет и повторно связывает существующие данные и объединяет все в единый опыт. Для вас этот опыт составляет вашу реальность.

Твой мозг жив. Ваш мозг формирует то, как вы видите свое окружение, фильтрует или выделяет наиболее важные для вас объекты и информацию.Он создает свои собственные истории, основанные на ваших мыслях, эмоциях, желаниях и опыте, которые в конечном итоге определяют ваше поведение.

В этой статье вы получите базовый обзор ЭЭГ и того, как она работает:

ЭЭГ измеряет электрическую активность головного мозга

Мозг состоит из миллиардов клеток, половина из которых — нейроны, половина из которых помогает и облегчает деятельность нейронов. Эти нейроны плотно связаны между собой через синапсы, которые действуют как шлюзы ингибирующей или возбуждающей активности .

Любая синаптическая активность генерирует тонкий электрический импульс, называемый постсинаптическим потенциалом . Конечно, вспышку одиночного нейрона сложно надежно обнаружить без прямого контакта с ним. Однако всякий раз, когда тысячи нейронов срабатывают синхронно, они генерируют электрическое поле, достаточно сильное, чтобы распространяться через ткани, кости и череп. В конце концов, его можно измерить на поверхности головы.

Думайте об этом как о постоянном грохоте слабых землетрясений.Сам по себе каждый всплеск может быть слишком маленьким, чтобы его можно было заметить, но если несколько из них происходят одновременно, в одном месте и в одном ритме, все они в сумме составляют мега-землетрясение, которое будет заметно даже в сотнях раз. миль отсюда.

Что такое ЭЭГ и как она работает?

Электроэнцефалография , или ЭЭГ, — это предпочтительный физиологический метод регистрации электрической активности, генерируемой мозгом через электроды, размещенные на поверхности кожи головы. Для более быстрого нанесения электроды крепятся в эластичных колпачках, подобных шапочкам для купания, что позволяет собирать данные с одинаковых позиций кожи головы у всех респондентов.

Несмотря на пугающее название (и произношение), понять основы электроэнцефалографии на удивление просто:

• измеряет электрической активности, генерируемой синхронизированной активностью тысяч нейронов (в вольтах)
• обеспечивает отличное временное разрешение, позволяя обнаруживать активность в областях коры головного мозга даже в субсекундных временных масштабах.

Поскольку колебания напряжения, измеренные на электродах, очень малы, записанные данные оцифровываются и отправляются на усилитель.Затем усиленные данные могут быть отображены в виде последовательности значений напряжения.

Разница в цене в системах ЭЭГ обычно связана с количеством электродов, качеством оцифровки, качеством усилителя и количеством снимков, которые устройство может делать в секунду (это частота дискретизации в Гц).

ЭЭГ — один из самых быстрых доступных методов визуализации, поскольку он часто имеет высокую частоту дискретизации. Сто лет назад временной ход ЭЭГ был нанесен на бумагу — в настоящее время данные (к счастью) отображаются в цифровом виде в виде непрерывного потока напряжений на экране.Но это только начало — вам также необходимо понимать, о чем вам говорят данные.

В начало

Как можно интерпретировать данные ЭЭГ?

Поскольку ЭЭГ отслеживает динамику электрической активности, генерируемой мозгом, вы можете интерпретировать, какие области коры головного мозга отвечают за обработку информации в данный момент:

Области мозга и их функции

1. Затылочная кора

Затылочная кора — это центр обработки изображений нашего мозга, расположенный в самой задней части черепа.Здесь обрабатывается все, что мы видим (хотя некоторая обработка также происходит до и после поступления сигнала). ЭЭГ-эксперименты со зрительными стимулами (видео, изображения) часто фокусируются на эффектах в затылочных областях.

2. Теменная кора

Теменная кора предназначена для интеграции информации, поступающей из внешних источников, и внутренней сенсорной обратной связи от нашего тела. Теменная кора отвечает за объединение всех этих источников информации в связное представление о том, как наше тело относится к окружающей среде, и как все вещи (объекты, люди) в окружающей среде пространственно относятся к нам.Задачи, требующие движений глаз или рук, а также координации глаз и рук, были бы невозможны без теменной коры головного мозга, которая также обрабатывает, сохраняет и извлекает форму, размер и ориентацию объектов, которые нужно захватить.

3. Височная кора

Височная кора головного мозга связана с обработкой сенсорной информации для получения производных или более высоких значений с использованием визуальных воспоминаний, языка и эмоциональных ассоциаций. Левая височная кора участвует в понимании письменной и устной речи.Медиальные (внутренние) области более активны при пространственной навигации.

4. Фронтальная кора

Лобная часть мозга человека увеличена по сравнению с большинством других млекопитающих. По сути, лобная кора отвечает за исполнительную функцию: она помогает нам сохранять контроль, планировать будущее и контролировать свое поведение. Помимо региональных характеристик того, где возникает определенная электрическая активность, вы также можете проанализировать, какие частоты в первую очередь определяют текущую активность.

Нейронные колебания, которые можно измерить с помощью ЭЭГ, видны даже в необработанных нефильтрованных, необработанных данных. Однако сигнал всегда представляет собой смесь нескольких основных частот, которые, как считается, отражают определенные когнитивные, аффективные состояния или состояния внимания. Когда ваш мозг находится в определенном состоянии, частотные паттерны меняются, давая представление о когнитивных процессах.

Частотные диапазоны / диапазоны частот ЭЭГ

• Дельта в лабораториях сна, дельта-волны исследуются для оценки глубины сна.Чем сильнее дельта-ритм, тем глубже сон. Повышенная дельта-мощность (увеличенное количество записей дельта-волн) также было обнаружено, что связано с повышенной концентрацией внимания на задачах внутренней рабочей памяти [1].
  

• Theta связана с широким спектром когнитивной обработки, такой как кодирование и извлечение памяти, а также с когнитивной нагрузкой [2]. Каждый раз, когда мы сталкиваемся с трудными задачами (считая в обратном порядке от 100 с шагом 7, или когда вспоминаем дорогу домой с работы, например), тета-волны становятся более заметными.Тета также связана с повышенным уровнем утомляемости [3].
  

• Alpha всякий раз, когда мы закрываем глаза и приводим себя в спокойное состояние, альфа-волны берут верх. Альфа-уровни повышаются в состоянии расслабленного бодрствования. В тренировках с биологической обратной связью часто используются альфа-волны для отслеживания релаксации. Они также связаны с торможением и вниманием [4].
  

• Бета над моторными областями, бета-частоты становятся сильнее, когда мы планируем или выполняем движения любой части тела [5].Интересно, что это увеличение бета также заметно, когда мы наблюдаем телесные движения других людей [6]. Наш мозг, по-видимому, имитирует движения их конечностей, указывая на то, что в нашем мозгу есть сложная «система зеркальных нейронов», которая потенциально координируется с помощью бета-частот.
  
  Гамма (> 30 Гц, обычно 40 Гц)
• Gamma- Некоторые исследователи утверждают, что гамма отражает внимательную фокусировку и служит несущей частотой для облегчения обмена данными между областями мозга [7].Другие связывают гамму с быстрыми движениями глаз, так называемыми микросаккадами, которые считаются неотъемлемой частью сенсорной обработки и восприятия информации [8].

Анализ данных ЭЭГ может оказаться довольно сложной задачей. Обработка сигналов, обнаружение и ослабление артефактов, извлечение функций и вычисление ментальных показателей, таких как рабочая нагрузка, вовлеченность, сонливость или бдительность, — все это требует определенного уровня знаний и опыта для правильного определения и извлечения ценной информации из собранных данных.
Модуль ЭЭГ iMotions предлагает несколько инструментов и возможностей для быстрого начала работы с исследованиями ЭЭГ, а также может выполнять некоторые операции обработки данных автоматически. Ниже мы рассмотрим, как модуль ЭЭГ может помочь в продвижении исследований.

В начало

Данные и анализ ЭЭГ

может быть сложным процессом, поэтому в iMotions есть несколько функций, предназначенных для уменьшения нагрузки на этом этапе.

Фронтальная альфа-асимметрия, показатель, используемый в качестве показателя чувства приближения или избегания, обычно используется для оценки привлекательности или отталкивания стимула. Это и спектральная плотность мощности (PSD) могут быть автоматически рассчитаны в iMotions, а код R, используемый для построения анализа, полностью доступен и прозрачен.

Другие производители, такие как ABM и Emotiv, также могут предоставлять возможность расчета собственных показателей, таких как уровни сонливости или вовлеченности.Эти показатели также предоставляются в программном обеспечении iMotions, что дает вам легкий доступ к подробным сведениям.

Также могут быть части анализа, которые вы хотите исключить или рассмотреть более подробно. iMotions предоставляет инструмент аннотации, который можно использовать либо в режиме реального времени, когда происходит сбор данных, либо после сбора данных. Разметить данные и выбрать определенные сегменты для обработки или экспорта несложно.

Данные, будь то сырые, обработанные или сегментированные, конечно, также могут быть экспортированы в легко переносимые форматы, что позволит вам перенести свой анализ на любую платформу, которую вы предпочитаете.Также имеется информация об использовании компьютера, например о щелчках мыши и нажатии клавиш, что особенно полезно при связывании взаимодействия стимула с данными биосенсора.

Интеграции ЭЭГ

iMotions обеспечивает встроенную интеграцию с восемью различными гарнитурами для ЭЭГ от четырех ведущих производителей оборудования для ЭЭГ. Если вы хотите собрать данные с 32-канальных устройств с высокой частотой дискретизации, гибких и беспроводных 24-канальных устройств или измерить фронтальную асимметрию с помощью 8-канального оголовья, iMotions предлагает простые решения для каждого из них.

iMotions также предоставляет возможность соединять несколько разных биосенсоров вместе для более глубокого анализа поведения человека. Такие биосенсоры, как айтрекеры (экранные, очки или виртуальная реальность), анализ мимики, EDA, ЭКГ и ЭМГ (среди прочего) могут быть легко включены в любой эксперимент.

Отъезд: Исследование человеческого поведения: измерение, анализ и понимание [Шпаргалки]

Данные этих датчиков дополняют друг друга — каждый из них предоставляет новую информацию об эмоциональных выражениях, физиологическом возбуждении или визуальном внимании участника, что невозможно при рассмотрении только ЭЭГ.

Также можно подключить множество других датчиков, которые изначально не интегрированы, с использованием протокола Lab Streaming Layer (LSL). Это позволяет отправлять данные от других датчиков в iMotions и синхронизировать их с другими источниками данных. Это дополняется возможностью использовать открытый API для подключения практически любого другого потока данных. Практически любое устройство для сбора данных может быть подключено к iMotions, что открывает новые возможности для исследований.

Цены на ЭЭГ

Как и в случае со многими устройствами (и большинством вещей в жизни): вы получаете то, за что платите.Многие из устройств в верхней части ценового диапазона являются особенно продвинутыми устройствами исследовательского класса, которые обеспечивают невероятную чувствительность, а также с большим количеством датчиков. Частично компромисс заключается в том, что для сбора и анализа данных требуется больше времени, но какими бы ни были ваши потребности, всегда лучше сначала поговорить с экспертами.

Вот почему мы установили диапазон цен, который вы, вероятно, найдете при поиске гарнитуры для ЭЭГ, которая идеально соответствует вашим потребностям. Трудно определить конкретные цены, поскольку некоторые из них не являются общедоступными или могут быть предметом академических скидок и могут колебаться, среди прочего, с изменением цен на валюту.

Отъезд: Цены на гарнитуры ЭЭГ — Обзор более 15 устройств ЭЭГ

Конечно, выбор между устройствами лучше всего делать с помощью опытного специалиста, и мы всегда доступны, если вы хотите обсудить ваши потребности. Ниже вы найдете ценовой диапазон гарнитур от ведущих производителей.

ЭЭГ и предъявление стимула

Эксперименты редко бывают похожими, и это отражается в разнообразии типов стимулов. iMotions позволяет на единой платформе представлять практически любую форму стимулов — будь то изображения, видео, аудио, игры, веб-страницы, виртуальная реальность (VR), мобильные устройства или реальный мир (хотя есть аспекты рассмотрите возможность использования ЭЭГ в динамических средах).Устройства ЭЭГ автоматически синхронизируются со стимулами и любыми другими устройствами, которые могут быть подключены, что позволяет iMotions проводить эксперимент за вас.

Укомплектованная экспериментальная платформа

iMotions — это полноценная поведенческая лаборатория в одном программном обеспечении — от проектирования экспериментов, интеграции и синхронизации устройств до представления стимулов, сбора, обработки и экспорта данных. В зависимости от ваших потребностей iMotions также предлагает несколько возможностей анализа, которые могут помочь ускорить экспериментальный процесс.Это означает, что нет необходимости в сложной и дорогостоящей настройке программного обеспечения — весь эксперимент можно контролировать и проводить в iMotions.

В начало

Как цитировать статью:

Брин Франсуот, Что такое ЭЭГ (электроэнцефалография) и как она работает ?, (ДАТА ДОСТУПА), [онлайн] Доступно: https://imotions.com/blog/what-is-eeg/.

Список литературы

[1] Гармония, Т. (2013). Функциональное значение дельта-колебаний в когнитивной обработке. Границы интегративной неврологии .7: 83 10.3389 / fnint.2013.00083

[2] Klimesch, W. (1999). Альфа- и тета-осцилляции ЭЭГ отражают когнитивные функции и память: обзор и анализ. Brain Res. Ред. , 29 (2-3), 169–195

[3] Крейг, А., Тран, Ю., Виджесурия, Н., Нгуен, Х. (2012). Изменения региональной активности мозговых волн, связанные с утомлением. Психофизиология 49: 574–582

[4] Klimesch, W. (2012). Колебания в альфа-диапазоне, внимание и контролируемый доступ к хранимой информации. Trends Cogn Sci .16 (12): 606–17. 10.1016 / j.tics.2012.10.007

[5] Такахаши, К., Салех, М., Пенн, Р. Д., Хацопулос, Н. Г. (2011). Распространение волн в моторной коре головного мозга человека. Передний Человек Neurosci . 5 (40): 40

[6] Гальдер, С., Агорастос, Д., Вейт, Р., Хаммер, Э. М., Ли, С., Варкути, Б. и др. (2011). Нейронные механизмы управления интерфейсом мозг-компьютер. Neuroimage 55, 1779–1790. Doi: 10.1016 / j.neuroimage.2011.01.021

[7] Цзя, X., Кон, А.(2011). Гамма-ритмы в головном мозге. PLOS Биология . 9 (4): e1001045 doi: 10.1371 / journal.pbio.1001045

[8] Юваль-Гринберг, С., Томер, О., Керен, А. С., Нелкен, И., Деуэлл, Л. Ю. (2008). Транзиторный индуцированный гамма-диапазонный ответ на ЭЭГ как проявление миниатюрных саккад. Нейрон . 58: 429–41. DOI: 10.1016 / j.neuron.2008.03.027

Обнаружение и классификация шизофрении с помощью расширенного анализа записей ЭЭГ с использованием метода одного электрода

Abstract

Электроэнцефалографический анализ (ЭЭГ) стал мощным инструментом для интерпретации и диагностики состояния мозга, но не для диагностики психических расстройств; это можно объяснить низким пространственным разрешением или глубинной чувствительностью.Эта статья касается диагностики шизофрении с помощью ЭЭГ, которая в настоящее время страдает несколькими кардинальными проблемами: она сильно зависит от предположений, условий и предварительных знаний о пациенте. Кроме того, диагностические эксперименты занимают часы, а точность анализа низкая или ненадежная. Эта статья представляет «TFFO» (преобразование «время-частота» с последующей оптимизацией характеристик) — новый подход к обнаружению шизофрении, демонстрирующий большой успех в точности классификации без ложных срабатываний.Методология разработана для записи с помощью одного электрода и пытается сделать процесс сбора данных доступным и быстрым для большинства пациентов.

Образец цитирования: Двей-Аарон З., Фогельсон Н., Пелед А., Интратор Н. (2015) Обнаружение и классификация шизофрении с помощью расширенного анализа записей ЭЭГ с использованием подхода с одним электродом. PLoS ONE 10 (4): e0123033. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0123033

Академический редактор: Майкл А.Motes, Центр здоровья мозга, Техасский университет в Далласе, США

Поступила: 27 июня 2014 г .; Одобрена: 25 февраля 2015 г .; Опубликовано: 2 апреля 2015 г.

Авторские права: © 2015 Dvey-Aharon et al. Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника

Доступность данных: Данные принадлежат Университет Ла-Корунья и читатели получат доступ к нему, связавшись с Ноа Фогельсон: nfogelson @ udc.es, который связан с учреждением. Исходные данные были записаны с использованием финансирования региональных и национальных грантов в Испании («Эта работа была поддержана региональным правительством Галисии, Испания [INCITE09 106 232 PR в NF, 2009/013, 2009/002] и Министерством науки Испании. и инновации [PSI2012-34212 до NF] »).

Финансирование: У авторов нет поддержки или финансирования, чтобы сообщить.

Конкурирующие интересы: Авторы заявили, что никаких конкурирующих интересов не существует.

Введение

Электроэнцефалография (ЭЭГ) — это измерение электрической активности вдоль кожи головы, в основном с помощью размещенных вручную электродов в разных местах или с помощью гарнитуры, предназначенной для этой цели.

ЭЭГ все чаще используется как инструмент диагностики с низким разрешением для общей когнитивной деятельности и как индикатор текущего состояния мозга в данный момент времени благодаря своей эффективности в качестве мобильного инструмента с возможностью быстрой настройки и записи. Предыдущие исследования с использованием ЭЭГ включали обнаружение эмоций [1; 2], определение когнитивного состояния [3; 4], оценку устройств, основанных на контроле зоны активности [5], анализ эпилептических припадков [6] и многие другие связанные методы.Из-за значительного отсутствия чувствительности сигнала по сравнению с другими инструментами, такими как фМРТ, ЭЭГ не стала эффективным или точным методом ввода для обнаружения и анализа психических заболеваний. Современные компьютерные исследования показали, что в основном изменения функциональной связности наблюдаются у пациентов с шизофренией [7], а также очевидны значительные различия в активности тета-частоты [8]. Предыдущие исследования по диагностике шизофрении с помощью ЭЭГ были сосредоточены на классическом анализе ERP (Event Related Potential), в частности, на изучении свойств около N100 и P300 [9; 10], а недавнее исследование также предложило добавить механизм машинного обучения для анализа нескольких P300. атрибуты [11], показывающие значительную точность классификации.

Кроме того, проведение полномасштабного анализа на основе ЭЭГ в большинстве случаев требует записи от пациентов в течение нескольких часов. Запись от субъектов, потенциально подозреваемых в психическом заболевании, во многих случаях может оказаться невозможной или может потребовать больших усилий, особенно при использовании сложной многоэлектродной установки.

Задача состоит в том, чтобы найти надежную технологию распознавания, чтобы различать ответы здоровых субъектов и пациентов с шизофренией, используя ограниченные данные. В рамках данного исследования выбранный подход состоит в том, чтобы предложить такой метод, основанный на вводе одного электрода и использовании менее одной минуты записи данных от объекта для достижения точного результата классификации.

В этой статье мы описываем новую методологию и проиллюстрируем клинический эксперимент, проведенный для выявления наличия шизофрении. Результаты указывают на точную классификацию здоровых людей и больных шизофренией. Результаты также показывают, что надежное различение может быть достигнуто путем анализа данных примерно за одну минуту всего с одним-тремя электродами.

Методология

Описание проблемы

В данной статье исследуется вопрос о том, достаточно ли информации в данных ЭЭГ, которые собираются в течение короткого времени — менее минуты — для различения здоровых субъектов и субъектов, у которых была диагностирована шизофрения и которые получают соответствующие прописанные лекарства.В частности, нас беспокоит вопрос, могут ли данные с одного электрода дать такое различие. Второй вопрос исследования заключается в том, коррелирует ли тяжесть заболевания, измеренная по количеству госпитализаций или по другим известным маркерам, с результатами модели (хотя эти данные не использовались для формирования модели).

Методы

Общая тема предлагаемого метода основана на предположении, что данный набор данных двух популяций содержит различающую информацию, которую можно легко получить и измерить с помощью инструмента ЭЭГ, и проблема заключается в поиске значимых компонентов данных, которые могут внести наибольший вклад. к желаемой дискриминации.

Учитывая такие данные, был использован оптимизационный анализ, чтобы подчеркнуть статистически значимую разницу в ответах между двумя популяциями. Оптимизация проводилась по нескольким параметрам:

1. Время отклика: определение наиболее различимого интервала после запуска стимула.
2. Время сбора данных: дан набор стимулов, анализ, изучающий, как способность распознавания распределяется по ходу стимулов.
3. Полосы частот: определение того, какие полосы частот наиболее важны для процесса распознавания данных.
4. Электрод: электрод (ы), с которого берутся данные.
5. Сигнал ЭЭГ регистрируется как временной ряд, а также преобразуется во временное / частотное представление с помощью преобразования Стоквелла. Другой уровень оптимизации — извлечение наиболее значимых компонентов из представления преобразования Стоквелла.

В конкретном случае шизофрении предполагается, что ожидание объекта (в последовательности объектов) может быть различным у здоровых субъектов и пациентов с шизофренией.Таким образом, в конкретных экспериментах используется это предположение, создавая такое ожидание и измеряя реакцию обеих популяций на этот тип стимула.

Предлагаемая система дискриминации основана на частотно-временном преобразовании с последующей оптимизацией характеристик (TFFO). Он состоит из четырех этапов: (а) Предварительная обработка необработанных данных, выполнение нескольких задач предварительной обработки и разбиение необработанных сигналов на соответствующие интервалы, (б) Преобразование сигнала ЭЭГ во временное / частотное представление с помощью преобразования Стоквелла [12], (c) извлечение признаков из представления время / частота и (d) различение определенных временных рамок после заданного набора стимулов между представлениями матрицы время / частота здоровых субъектов и пациентов с шизофренией.На рис. 1 ниже представлены четыре этапа методологии.

ЭЭГ из ранее опубликованного исследования [13]. Это исследование предоставило доказательства дефицита контекстной обработки у пациентов с шизофренией, продемонстрировав изменения в нейронных коррелятах локальной контекстной обработки. Как будет описано ниже, полученные данные представляют собой записанный набор сигналов, запускаемых стимулами и сопровождаемых щелчками мыши, выполняемыми субъектами во время компьютерного моделирования (игры), в котором графические треугольники появляются на экране, а субъекты (игроки) просят нажать кнопку в определенных случаях в соответствии с ориентацией треугольников.

ЭЭГ выполняли с помощью массива из 64 электродов с использованием системы ActiveTwo (Biosemi, Нидерланды). Внешние электроды над и под правым глазом контролировали вертикальные движения глаз, а электроды, расположенные сбоку от левого и правого глаза, контролировали горизонтальные движения глаз. Сигналы усиливались и оцифровывались с частотой 512 Гц.

Четыре этапа были применены к данным с каждого электрода отдельно, чтобы можно было сравнить мощность одноэлектродной дискриминации.

На этапе предварительной обработки полосовой фильтр 0.Применяли 1–30 Гц и нормировали полную энергию. Данные были разделены на кадры по 1,2 секунды, причем каждый интервал начинался за 200 мс до появления P-образных стимулов. Стимул «P» лучше всего отличал здоровых людей от пациентов с диагнозом шизофрения, как и в предыдущем исследовании [13].

Мигание глаз и другие артефакты были удалены с помощью ICA [14]. Эпохи, содержащие промахи (отсутствие нажатия кнопки через 150–1150 мс после начала стимула) и глазные саккады, были исключены из дальнейшего анализа.Исключались также эпохи ЭЭГ с амплитудами более 75 мкВ на любом электроде.

После этапа предварительной обработки данные были разделены на два разных набора данных, обучающий и тестовый, как указано ниже. Описанный ниже процесс был выполнен на наборе данных поезда, а достигнутые параметры были протестированы с использованием набора тестовых данных. Временные окна 100/500 мс (с переходом на 25 мс / 50 мс; перекрытие 50%) использовались для поиска наиболее значимого подинтервала для анализа. Для каждого окна были выполнены дополнительные этапы, используя только заданный подинтервал исходной полной 1.2-х секундное окно. Временные окна использовались для получения дополнительной проверки способности распознавания окон, которые содержат функции, подобные P300. Изучение 1,2-секундного интервала до и после каждого стимула аналогично общей концепции ERP. Основное различие между стандартной ERP и методологией, представленной здесь, заключается в использовании функций Stockwell вместо представлений необработанных сигналов и добавлении механизма обучения поверх функций для получения оптимального распознавания. Базовое частотно-временное преобразование без дополнительного механизма обучения было предложено в предыдущем исследовании [15].

Представительство T / F

Из представления данных Стоквелла окна частотных полос 5 Гц / 10 Гц (с переходом на 1 Гц / 2 Гц; перекрытие 80%) использовались для поиска полосы максимальной дисперсии. Избыточность в этом частотном представлении дает лучшие отличительные характеристики, чем менее избыточные частотные представления, а также стандартные полосы частот ЭЭГ (Бергер [16]). Следующие шаги были выполнены с использованием только окна подынтервала в выбранной полосе частот.Дискриминация рассчитывалась по изменяющемуся последовательному количеству стимулов, выбранных из полного набора стимулов. Последовательность стимулов выбиралась от первого до последнего.

Следующий процесс выполнялся на каждой итерации перечисления параметров, описанной выше. Учитывая подмножество событий для каждого субъекта, окно [ a , b ] было отфильтровано для набора частот {f}, составленных из среднего значения сигналов субъектов в соответствии с параметром K. Процедура сопровождалась выполнением реализация преобразования Стоквелла [12], известная как обобщение кратковременного преобразования Фурье и обозначаемая как , полученный как фазовая коррекция непрерывного вейвлет-преобразования.

Преобразование Стоквелла создает вектор x _i i = 1… , n функций для каждого кадра. Евклидово расстояние между такими векторами было использовано для создания классификатора K-ближайшего соседа, а оценка обозначена как

Перекрестная проверка была выполнена с использованием «исключения одного» [17]; Предсказание класса каждого испытуемого было достигнуто путем обучения с полным оставшимся набором данных, исключая каждый раз данные одного пациента и используя эти «неучтенные» данные в качестве набора для тестирования.Таким образом, результат теста является средним по всем предметам, причем каждый испытуемый тестировался один раз на модели, обученной без этого предмета. [18] Математически матрица F представляет характеристики Стоквелла для каждого класса (здоровые пациенты и пациенты с диагнозом шизофрения). Регрессор для тестирования данных субъекта был построен после временного исключения всех векторов x _i i = 1… , n , которые были записаны от субъекта.

Учитывая ограниченное количество субъектов в наборе данных, этот метод позволил провести эффективную проверку и защитить от ошибок в данных.В целях оптимизации параметр K для количества проверяемых соседей с правом голоса был пронумерован в диапазоне: для лучшей классификации. В случае, если K четное, ближайший сосед имеет решающий голос. Наконец, регрессия для прогнозирования тяжести состояния пациента была выполнена на основе полученного измерения расстояния частотно-временного представления. Использовалась линейная регрессия гребня, включая штраф для уменьшения переобучения.

Точность для каждой классификации вычислялась путем деления правильных классификаций на общее количество проанализированных подмножеств данных пациентов.

Выполнение предложенной методики, описанной выше, на данных ЭЭГ предоставило нам многомерную матрицу; каждое измерение матрицы является параметром процесса обучения, таким как используемый электрод, расположение окна, используемого для каждой записи, или частотная полоса, используемая в качестве фильтра. Каждая запись в матрице представляет собой набор результатов прогнозирования с перекрестной проверкой, относящихся к успеху прогнозирования различных наборов тестовых данных с учетом параметров, которые представлены координатами записи.

Изучение этой матрицы может не только выявить, какие комбинации возможных конфигураций показали наилучшие результаты прогнозирования, но также показать для каждого измерения, какие значения в среднем достигли наивысших баллов (с учетом других конфигураций в расчетах), чтобы сделать более конкретные выводы относительно параметров и их связи с физическими атрибутами.

В дополнение к задаче бинарной классификации была выполнена гребневая регрессия для поиска корреляции между полученным признаком расстояния и общими медицинскими характеристиками (такими как количество лекарства, принятого пациентом, количество зарегистрированных госпитализаций и количество положительных / отрицательных результатов). симптомы) диагностированных субъектов, поскольку было доказано, что это мощный инструмент для частотно-временных характеристик на основе ЭЭГ [19; 20].

Описание данных

Полный процесс сбора данных и описание эксперимента такие же, как описано в предыдущих исследованиях [13; 21; 22] и более подробно описаны ниже.

Эксперимент основан на объектах, которые появляются на экране компьютера. Он включает в себя создание предвкушения определенного паттерна под определенным углом, а затем измеряет ответы испытуемых.

Полное описание данных содержится в предыдущем исследовании [13]. Для полноты описания мы опишем здесь основные характеристики данных.

Набор для регистрации данных эксперимента был получен от группы из 50 пациентов, 25 здоровых субъектов без предварительных признаков психического заболевания или ненормального поведения и 25 субъектов, у которых была диагностирована шизофрения, госпитализированных и пролеченных лекарствами. Исследование было одобрено этическими комитетами Университета Ла-Корунья, Испания, и Центра психического здоровья Шаара Менаше в Хадере, Израиль. Все испытуемые подписали письменное согласие. Пациентам был поставлен диагноз шизофрения в соответствии с структурированным клиническим интервью для DMS-IV-Tr, а степень тяжести симптомов оценивалась по шкале позитивных (SAPS) и негативных (SANS) синдромов [23].Мы отмечаем, что во время фазы записи пациенты с шизофренией регулярно принимали лекарства. Все записи проходили утром (10: 00–12: 00).

Стимулы состояли из черных треугольников на сером фоне (треугольники, направленные влево, вверх и вправо, с шагом 90 градусов). В каждом блоке в общей сложности было представлено 78 стимулов в течение 150 мс каждый с интервалом между стимулами (ISI) в 1 секунду. Блоки стимулов представляли собой смесь либо рандомизированных последовательностей стандартов, либо последовательностей, включая трехстандартную прогностическую последовательность.Прогнозирующая последовательность всегда состояла из трех типов треугольников, обращенных влево, вверх и вправо, всегда в указанном порядке. Мы сосредоточили наш анализ на данных, полученных с помощью предсказательных последовательностей (стимулы «P»), поскольку они считаются значимым признаком шизофрении [13; 21; 22].

Результаты и обсуждение

I. Общая точность методики в зависимости от расположения электродов

Результаты показали высокую точность классификации данных с точностью прогноза 5 верхних отличительных электродов между 91.5% и 93,9% с лучшим электродом — F2. Наиболее точными электродами с наилучшим различием между двумя классами были F2 и FC3, за которыми следовали AFz, FCz и FC5, как показано на рисунке 2 ниже. Можно увидеть наиболее характерные электроды, географически близкие друг к другу и расположенные в области, ранее считавшейся релевантной для шизофрении [22]. в то время как F2 показал сильные результаты, аналогичные результаты статистической дискриминации были получены с другими электродами, такими как FC3, с которыми нет корреляции с визуальным входом.Кроме того, ICA должна была полностью исключить эффект мигания из сигнала или, по крайней мере, предотвратить его значимость даже для электродов на основе визуальной области.

Точность распознавания представленной методологии сравнивалась как с подходами, основанными на латентности, так и с временем реакции испытуемых [23]. Базовое сравнение с анализом задержки объекта было выполнено путем (а) расчета расстояния до пиковой амплитуды энергии и кластеризации с использованием K-средних [«PE-латентность»] для каждого стимула и (б) повторения этапов методологии извлечения признаков при замене частотно-временные характеристики с распределением местоположения энергетического пика в области P300 [«P300-RF-Latency»] и выполнение «RT ANOVA» — подхода, основанного на времени реакции, для различения здоровых субъектов и пациентов с шизофренией [22 ].Результаты дискриминации представлены в таблице 1 ниже.

II. Представление изменения сигнала во времени

Результаты показали, что реакция как у диагностированных пациентов, так и у здоровых субъектов на ранние стимуляции находится между слабой и отсутствующей. Как видно на рис. 3 ниже, который взят из существенно различающего электрода, полученного в части I, первые несколько записей имели наибольшую дисперсию, которая была значительно выше, чем дисперсия, полученная в общем среднем.Следовательно, лучшее различение может быть достигнуто с меньшим количеством данных за счет значительно более быстрого процесса сбора данных.

Рис. 3. Средняя амплитуда сигнала для здоровых субъектов и пациентов с диагнозом шизофрения в пределах общего, раннего или позднего набора событий.

Первые 5 реакций на стимуляцию приводят к пиковым ответам; Разница между здоровыми субъектами и пациентами с диагнозом шизофрения больше, чем дисперсия, полученная при средней амплитуде 8 полных наборов событий.Кроме того, последние 5 событий как у здоровых субъектов, так и у пациентов с диагнозом шизофрения не привели к почти никакой реакции и почти нулевому отклонению между двумя классами.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0123033.g003

III. Точность методологии в зависимости от событий, полученных от пациентов

Как указано в приведенных выше результатах, несколько исходных стимулов обладали наиболее различающей дисперсией между двумя классами субъектов.Полученные оптимальные параметры обучения показывают, что достижение наилучшего разделения с первыми 7-8 событиями по каждому предмету приводит к оптимальной точности. Это хорошо видно на рисунке 4 ниже, на котором показан процент точности предсказания как функция событий, взятых с начала записи для каждого субъекта.

Рис. 4. Точность прогноза в зависимости от событий, полученных при первоначальной регистрации событий стимуляции каждым субъектом.

Используя только первые 7 или 8 событий от каждого субъекта, точность прогнозирования методологии близка к оптимальной.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0123033.g004

IV. Точность методики как функция внутреннего временного окна записанных стимуляций

Результаты для оптимального окна [a, b] в пределах интервала регистрации стимула (для каждого появления стимула «P») показали, что наиболее точные прогнозы могут быть достигнуты с интервалами (a) 200–300 мс после стимуляции. и (b) 900–950 мс после стимуляции. Эти результаты представлены на рис. 5 ниже.Интервал в (а) можно объяснить задержкой в ​​процессе анализа во фронтальной области, расположенной рядом с областью записи P300, что видно по значительным визуальным стимулам [26]. Интервал в (b) можно объяснить латентным периодом восстановления после визуального анализа и прогноза активности мозга, что видно из различий между испытуемыми с психическими расстройствами [26; 27; 28].

Рис. 5. Точность прогнозирования методологии как функция временного окна в каждой записи стимула.

Наибольшая дисперсия (или локальные пики точности методологии) лучше всего достигается с окном ~ 300 мс, помещенным в окно записи после стимула.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0123033.g005

V. Точность методологии в зависимости от выбранной полосы частот

Результаты для оптимальной полосы частот показали, что наиболее точное предсказание может быть достигнуто с использованием частот полосы Beta2, в частности, 15–20 Гц и 22,5–27 Гц.Полосы 5 Гц, которые позволили максимально различить здоровых людей и больных шизофренией. Этот вывод ясно продемонстрирован на Рис. 6 ниже.

Рис. 6. Точность прогнозирования методики в зависимости от выбранной полосы частот.

Наибольшая дисперсия (или локальные пики точности методологии) лучше всего достигается при использовании частотного интервала 15–20 Гц или 22,5–27,5 Гц (в основном частоты Beta2). Понятно, что диапазоны частот Дельта, Тета и Альфа обладают меньшей способностью распознавания.

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0123033.g006

VI. Корреляция на основе регрессии между тяжестью расстройства и методологическим выделением признаков

Путем выполнения корреляции на основе регрессии между извлеченными признаками пациентов с шизофренией и прогнозирования их документально подтвержденной серьезности было получено сильное физиологическое обоснование достоверности признаков. Мы преобразовали количество задокументированных госпитализаций каждого пациента в экспоненциальную шкалу (1, 2, 3–4, 5–7, 8–15, 16+) и попытались предсказать преобразованный показатель госпитализации, используя преобразованное евклидово расстояние от каждого пациента. к средним характеристикам здоровой группы.Мы обнаружили, что учитывается 71,7% (с лучшим классифицирующим электродом, F2) дисперсии преобразованного измерения. Эти результаты подтверждают утверждение о том, что методология TFFO предсказывает тяжесть заболевания, а не лекарства, принимаемые для его лечения, поскольку дозировки лекарств не коррелировали с количеством госпитализаций, и аналогичную попытку соотнести дозировки диагностированных пациентов с серьезностью расстройства. показал лишь незначительную корреляцию.

Путем сортировки пациентов в соответствии с евклидовым расстоянием от усредненных характеристик группы здоровых субъектов мы обнаружили, что (а) 4 из 5 пациентов с наиболее негативными симптомами относились к «тяжелой половине» отсортированного признака; (b) 4 из 5 пациентов с наибольшим количеством госпитализаций относились к «тяжелой половине» отсортированного признака; и (c) 4 из 5 пациентов, принимавших самую высокую дозу лекарственной нагрузки, находились в «тяжелой половине» отсортированного признака.Таким образом, наши результаты указывают на сильную и прямую связь между нашими отличительными признаками и параметрами расстройства и предполагают их способность действовать в качестве дискриминационных факторов заболевания и его тяжести.

Выводы и дальнейшая работа

Мы представили новую методологию корреляции характеристик ЭЭГ и состояния шизофрении. Мы продемонстрировали, что эти особенности могут быть обнаружены с помощью небольшого количества (до трех) хорошо расположенных электродов и получены менее чем за минуту времени записи для большинства пациентов.Это имеет большой потенциал для будущей медицинской диагностики, мониторинга и нейробиоуправления, позволяя пациентам раньше выписываться из больницы и контролировать использование и эффективность их лекарств, и это может быть использовано для уменьшения тяжести их симптомов с помощью нейробиоуправления.

Дальнейшая работа также может быть сосредоточена на расширении методологии для выявления дополнительных типов психических расстройств или заболеваний или для выполнения общей диагностики путем получения любых аномальных психических признаков, которые могут преобразовать методы обнаружения в надежный набор процессов.

Кроме того, методика может быть дополнительно улучшена для достижения более высокой точности и точной диагностики тяжести заболевания. Возможно, что модель машинного обучения поможет в этом процессе и заменит традиционные процедуры диагностики в будущем.

Вклад авторов

Задумал и спроектировал эксперименты: ZDA NF AP NI. Проведены эксперименты: ЗДА НФ АП НИ. Проанализированы данные: ЗДА Н.И. Предоставленные реагенты / материалы / инструменты анализа: ZDA NF AP NI.Написал статью: ЗДА Н.Ф. АП Н.И.

Ссылки

1. 1. Petrantonakis PC, Hadjileontiadis LJ. Распознавание эмоций по ЭЭГ с использованием пересечений высшего порядка, Информационные технологии в биологии, 2010; 14: 186–197. pmid: 19858033
2. 2. Oude DB. Распознавание эмоций на основе ЭЭГ — влияние визуальных и слуховых стимулов, 2007 г., доступно: http://hmi.ewi.utwente.nl/verslagen/capita-selecta/CS-Oude_Bos-Danny.pdf
3. 3. Жданов А, Хендлер Т, Унгерлейдер Л, Интратор Н.Структура машинного обучения для определения когнитивного состояния по сигналам магнитоэнцефалографии (МЭГ), Достижения в когнитивной нейродинамике, ICCN, 2007; 3: 393–397.
4. 4. Жданов А., Хендлер Т., Унгерлейдер Л., Интратор Н. Вывод функциональных состояний мозга с использованием временной эволюции регуляризованных классификаторов, Intell Neuroscience, 2007.
5. 5. Лотте Ф., Конгедо М., Лекуйер А., Ламарш Ф., Арнальди Б. Обзор алгоритмов классификации для интерфейсов мозг-компьютер на основе eeg — Journal of Neural Engineering, 2007: 1–13.pmid: 17409472
6. 6. Пелед А., Гева А., Кермен В., Бланкфельд Н., Эстфандиарфард Р., Нордаль Т. Функциональная связь и рабочая память при шизофрении: исследование ЭЭГ, Международный журнал нейробиологии, 2001; 106: 47–61. pmid: 11264908
7. 7. Кениг Т., Леманн Д., Сайто Н., Кугинуки Т., Киношита Т., Куккоу М. Снижение функциональной связи тета-частотной активности ЭЭГ у пациентов с шизофренией, не принимавших нейролептики, с первым эпизодом: предварительные результаты, Schizophrenia Research, 2001; 50: 55 –60.pmid: 11378314
8. 8. Гева А., Керем Д. Прогнозирование общих эпилептических припадков на основе сигнала ЭЭГ с помощью вейвлет-анализа и динамической неконтролируемой нечеткой кластеризации, IEEE Transactions of Medical Engineering, 1998; 45 (10): 1205–1216. pmid: 9775534
9. 9. Neuhaus A, Popescu FC, Grozea C, Hahn E, Hahn C, Opgen-Rhein C и др., Однобъектная классификация шизофрении на основе связанных с событием потенциалов во время выборочного внимания, NeuroImage, 2011; 55 (2): 514– 521.pmid: 21182969
10. 10. Neuhaus A, Popescu FC, Rentzsch J, Galliant J. Критическая оценка связанных со слуховыми событиями потенциальных дефицитов при шизофрении: данные крупномасштабной классификации однобъектных паттернов, Schizophrenia Bulletin, 2013,
11. 11. Латон Дж., Шепендом Дж. В., Гилен Дж., Декостер Дж., Мунс Т., Кейзер Дж. Д. и др., Однобъектная классификация пациентов с шизофренией на основе сочетания парадигм, вызванных странным и несоответствующим образом, Журнал неврологических наук, 2014; 347 ( 1): 262–267.
12. 12. Стоквелл Р.Г., Мансинья Л., Лоу Р. Локализация сложного спектра: S-преобразование, IEEE Trans. Обработка сигналов, 1996; 44 (4): 998–1001.
13. 13. Фогельсон Н., Шах М., Скабини Д., Найт РТ. Префронтальная кора имеет решающее значение для обработки контекста: данные о поражениях головного мозга. Мозг, 2009; 132: 3002–3010. pmid: 19713281
14. 14. Yandong L, Zhongwei M, Lu W, Li Y. Автоматическое удаление артефакта моргания глаз из ЭЭГ с использованием подхода сопоставления шаблонов на основе ICA, Physiological Measurement, 2006; 27: 425–436.pmid: 16537983
15. 15. Роуч Б.Дж., Маталон Д.Х. Частотно-временной анализ ЭЭГ, связанный с событиями: Обзор мер и анализ ранней фазовой синхронизации гамма-диапазона при шизофрении, Schizophrenia Bulletin, 2008; 34 (5): 907–926. pmid: 18684772
16. 16. Бергер Х. Психея 6, 1940
17. 17. Халкиди М., Вазирджаннис М. Оценка валидности кластеризации с использованием нескольких представителей, SETN, 2002: 237–248.
18. 18. Пиво Д., Кардиа С., Хаунг С., Джордано Т., Левин А., Мисек Д. и др., Профили экспрессии генов предсказывают выживаемость пациентов с аденокарциномой легкого, Nature Madicine, 2002; 8: 816-824. pmid: 12118244
19. 19. Подлипски И., Бен Саймон Е., Хендлер Т., Интратор Н. Робастное моделирование оптимизированных диапазонов ЭЭГ для вывода функционального состояния мозга, Journal Of NeuroScience Methods, 2011; 203: 377–385. pmid: 22044846
20. 20. Томиока Р., Айхара К., Мюллер Р. Логистическая регрессия для однократной пробной классификации ЭЭГ, Достижения в системах обработки нейронной информации, 2007; 19: 1377–84.
21. 21. Фогельсон Н., Шах М., Бонне-Брио Ф., Найт РТ. Электрофизиологические данные о влиянии старения на локальную контекстную обработку. Cortex, 2010; 46: 498–506. pmid: 19559410
22. 22. Фогельсон Н., Риболси М., Фернандес-дель-Олмо М., Рубино И.А., Ромео Д., Кох Г. и др., Нейронные корреляты дефицита локальной контекстуальной обработки у больных шизофренией. Психофизиология, 2011; 48: 1217–1226. pmid: 21446992
23. 23. Андреасен NC, Олсен С.Отрицательная и положительная шизофрения: определение и подтверждение. Архивы общей психиатрии, 1982; 39: 789–794. pmid: 7165478
24. 24. Фентон Г., Фенвик П., Доллимор Дж., Данн Т., Хирш С. Спектральный анализ ЭЭГ при шизофрении, Британский журнал психиатрии, 1980,
25. 25. Фогельсон Н., Фернандес-дель-Олмо Д., Сантос-Гарсия Д. Дефицит контекстной обработки при болезни Паркинсона: роль лобно-стриатной системы, Клиническая нейрофизиология, 2011; 122: 539–545.pmid: 20709594
26. 26. Карретье Л., Иглесиас Дж., Гарсия Т., Баллестерос М. N300, P300 и эмоциональная обработка зрительных стимулов, Электроэнцефалография и клиническая нейрофизиология, 1997; 103: 298–303. pmid: 9277632
27. 27. Андреасен NC, Олсен С. Мета-анализ P300 и шизофрении: пациенты, парадигмы и практическое значение, психофизиология, 2003; 40: 684–701. pmid: 14696723
28. 28. Бестельмейер П., Филипс Л., Кромби С., Бенсон П., Св.Клер Д. P300 как возможный эндофенотип шизофрении и биполярного расстройства: данные исследований близнецов и пациентов, Psychiatry Research, 2009; 169: 212–219. pmid: 19748132

Что такое Лорета на ЭЭГ? Для чего я могу это использовать? — Neuroelectrics Блог Neuroelectrics

Электромагнитный мозг низкого разрешения Loreta

Методы нейровизуализации нацелены на представление структуры или функционирования мозга. Их можно понимать как рентгеновский снимок мозга, который в случае функционального воображения показывает области мозга, активированные во время процесса или когнитивной задачи, и такие методы, как фМРТ, ПЭТ или МЭГ, являются примерами.

Лорета: метод нейровизуализации на основе ЭЭГ

Паскуаль-Марки, Мишель и Леман опубликовали в 1994 году новый метод локализации электрической активности в головном мозге, основанный на потенциалах кожи головы из многоканальной записи ЭЭГ. Этот метод решает так называемую обратную задачу: преобразовывать измерения в информацию о наблюдаемом физическом объекте или системе. Этот революционный метод был назван LORETA , что означает электромагнитную томографию головного мозга с низким разрешением, и его можно рассматривать как метод нейровизуализации, основанный на ЭЭГ.Лорета вычисляет трехмерных распределений 2394 вокселей размером 7x7x7 мм, генерирующих электрическую нейронную активность в сером веществе. Большим преимуществом этого метода является то, что он не ограничен определенным количеством электродов или положений электродов, и, следовательно, он автоматически адаптируется почти к любой конфигурации электродов и устройству измерения ЭЭГ.

• sLORETA: стандартизированная электромагнитная томография головного мозга низкого разрешения (Pascual-Marqui, 2002). У него нет смещения локализации при наличии измерения и биологического шума.
• eLORETA: точная электромагнитная томография мозга низкого разрешения (Pacual-Marqui 2005). Первое в мире трехмерное, дискретное, распределенное, линейное решение обратной задачи ЭЭГ / МЭГ с точной локализацией (нулевая ошибка локализации).

Активность ЭЭГ кожи головы показывает колебания на различных частотах. Эта ритмическая активность делится на частотные диапазоны, и наиболее известные диапазоны — это дельта, тета, альфа, бета и гамма. Было отмечено, что диапазоны частот ЭЭГ имеют определенное биологическое значение и могут быть связаны с различными состояниями функционирования мозга.По-прежнему существует неопределенность в отношении того, где именно генерируются различные частоты, но, напротив, есть серьезные знания об активированных областях в мозгу, которые генерируют определенную спектральную активность вдоль кожи головы. Лорета-анализ ограниченных частотных диапазонов может использоваться для определения того, какие области мозга активируются во время различных состояний или умственных задач, помогая определить, работает ли мозг оптимальным с точки зрения электричества образом.

Воксели Loreta расположены в фиксированных позициях в сером веществе мозга.Всегда интересно анализировать активацию не только отдельных вокселей, но и целых областей, связанных с определенными функциями мозга , и области Бродмана могут быть примером этого. Области Бродмана — это области коры головного мозга, которые были определены в начале ^-го годов 20 века на основе их клеточной организации и которые, как впоследствии было доказано, напрямую связаны с определенными видами деятельности мозга, такими как слух, зрение и двигательные функции.

С начала 2001 года Loreta также использовалась для Neurofeedback , и ее применение расширяется.Пока что исследования воспроизводят другие результаты в области обратной связи с помощью фМРТ с клиническими группами, и они выглядят более рентабельными, чем обратная связь с помощью фМРТ, для лечения глубоких корковых структур. Если вы заинтересованы в использовании Лореты для нейробиоуправления, я настоятельно рекомендую вам взглянуть на диссертацию доктора Лесли Х. Шерлина о Лорете и нейробиоуправлении.

Loreta — это теперь широко распространенный метод анализа ЭЭГ, используемый во всем мире. Его универсальность, а также тот факт, что количество каналов ЭЭГ и их расположение не фиксированы, позволяет использовать этот метод практически с каждым датчиком ЭЭГ и экспериментальной установкой. Возможность изучения одновременно с измерением напряжения на поверхности кожи головы и трехмерного распределения генерирующей нейронной активности, безусловно, является очень мощным инструментом анализа, который стоит принимать во внимание в ваших исследованиях.

KEY Institute for Brain-Mind Research и, в частности, Паскуаль-Марки разрабатывают и развивают Loreta с начала 90-х, вы можете найти много информации на их веб-странице. Они также предоставляют пакетов бесплатного программного обеспечения для проведения анализа Loreta (хотя и только для академических целей), которые также включают в себя визуализатор сигналов и другие инструменты анализа.Но важно отметить, что для того, чтобы правильно использовать эту технику, требуется определенный уровень знаний и практики . Какой у вас опыт использования Loreta? Что вы думаете об этой технике? Можете ли вы сравнить это с другими решениями обратной задачи? Пожалуйста, не стесняйтесь добавлять любые комментарии!

Просмотры сообщений: 8 305

Волны мозга — обзор

Методология ERP

Потенциалы, связанные с событиями (ERP) — это электрические мозговые волны (сигналы ЭЭГ), привязанные по времени к определенным событиям.Такие события обычно являются либо внешними стимулами, либо поведением, производимым субъектом. Таким образом, ERP могут предшествовать событию или следовать за ним. Поскольку компоненты ССП обычно имеют меньшие амплитуды, чем фоновая активность ЭЭГ, необходимо использовать методы увеличения отношения сигнал / шум. Такие методы включают усреднение, фильтрацию и сопоставление шаблонов (Coles, Gratton, & Fabiani, 1990; Ручкин, 1988). В большинстве исследований ERP используется метод усреднения. То есть сегменты ЭЭГ, привязанные по времени к нескольким идентичным или похожим событиям, усредняются, тем самым подавляя фоновый шум.Теоретически это подавление пропорционально квадратному корню из числа усредненных сегментов. Подробное обсуждение этих методологических вопросов можно найти в Coles et al. (1990), Ручкин (1988) и Пиктон и Хиллард (1988).

Пример ERP показан на рисунке 3. Одно важное различие заключается между ERP и так называемым медленным потенциалом . ERP , в узком смысле, представляют собой последовательности относительно быстрых (то есть выше 3 Гц) положительных и отрицательных волн.Вся последовательность может длиться около полсекунды после события. Медленные волны, как следует из самого слова, представляют собой длительные потенциальные сдвиги, которые обычно регистрируются либо до события, либо спустя много времени после него. Относительный характер этого различия, однако, подчеркивается тем фактом, что быстрые компоненты ERP, которые возникают в течение первых нескольких сотен миллисекунд после предъявления стимула, часто появляются на фоне перекрывающихся более медленных колебаний (например, Näätänen, Simpson, & Loveless, 1982).

Рис. 3. Пример слуховой ERP, записанной в вершине, как последовательность положительных и отрицательных пиков с последующим медленным отрицательным отклонением (то есть «Медленная волна»).

Еще одно различие, которое часто проводится, — это различие между экзогенными и эндогенными компонентами (Gaillard, 1988; Näätänen & Picton, 1986). Предполагается, что первые автоматически вызываются внешними стимулами и зависят только от их качеств, тогда как вторые больше зависят от характера задачи и состояния испытуемого.Это различие также относительное, поскольку эндогенные влияния могут быть обнаружены почти для всех волн ERP, а такие простые характеристики стимула, как интенсивность, могут влиять на эндогенные компоненты (например, Roth, Blowers, & Doyle, 1982).

ERP используются в психологии, потому что они позволяют получить информацию о неповрежденном человеческом мозге и о том, как он обрабатывает сигналы и подготавливает действия. Обработка нерелевантной информации, не требующей явного ответа, процессов подавления и забывания, а также механизмов ошибочных ответов — это лишь некоторые примеры проблем, о которых нельзя получить прямую информацию с помощью явных поведенческих мер.Предполагается, что волны ERP «проявляют» (Donchin & Coles, 1988; Meyer, Osman, Irwin, & Yantis, 1988) отдельные компоненты этих неизменно ненаблюдаемых процессов. Конечно, то, что наблюдает психолог, всегда является результатом множества процессов, и разные процессы могут привести к схожим результатам. Таким образом, мы можем только предполагать, какой именно подпроцесс может проявиться в конкретной волне ERP. Но даже это гипотетическое знание позволяет делать выводы, которые невозможно было бы сделать, если бы у нас был доступ только к конечному результату цепочки процессов.Для аналитического обзора методологии ERP читателя отсылаем к Donchin, Miller, and Farwell (1986), Meyer et al. (1988), Пиктон и Хиллард (1988) и Риддеринкхоф и Башор (1995).

В задачах RT большинство компонентов ERP в узком смысле имеют место во время интервала между стимулом и ответом, причем последний из них иногда записывается вскоре после ответа. Поэтому возникает соблазн рассматривать эти компоненты как корреляты или проявления цепочки обработки информации, ведущей от стимула к ответу.Можно полагать, что тонкие механизмы координации стимул-реакция становятся видимыми с помощью ERP. Таким образом, методология ERP обычно рассматривается в рамках различных моделей обработки информации. Использовались как когнитивный, так и биологический подходы, и оба сыграли свою роль в обсуждении функционального значения компонентов ERP. Рассмотрим, например, гипотезы, объясняющие амплитуду волны P3 (то есть положительной теменной волны, имеющей пиковую задержку более 300 мс).Наиболее известная теория обновления (Donchin, 1981; Donchin & Coles, 1988) постулирует, что мозг постоянно поддерживает своего рода «внутреннюю модель» окружающей среды. На основе этой модели мозг генерирует гипотезы относительно будущих событий, а амплитуда P3 является проявлением механизма, который обновляет внутреннюю модель всякий раз, когда возникает неожиданный стимул. Хотя теория перцептивного закрытия (Verleger, 1988) отличается от теории обновления тем, что она предполагает, что именно активно ожидаемые события, а не неожиданные события вызывают P3, основной механизм подтверждения гипотезы остается.

Эти идеи можно рассматривать с точки зрения как когнитивного, так и биологического подхода, и они не делают различий между ними. Однако многие другие данные ERP в основном обсуждаются в рамках когнитивно-психологических моделей. Теперь мы обратимся к этим данным, чтобы определить, можно ли считать, что они поддерживают один из подходов восприятия-действия (то есть когнитивный или биологический) больше, чем другой.

mne-tools / mne-python: MNE: Магнитоэнцефалография (МЭГ) и электроэнцефалография (ЭЭГ) на Python

MNE-Python

MNE-Python — это пакет Python с открытым исходным кодом для изучения, визуализация и анализ нейрофизиологических данных человека, таких как MEG, EEG, sEEG, ЭКоГ и многое другое.Включает в себя модули ввода / вывода данных, предварительной обработки, визуализация, оценка источника, частотно-временной анализ, анализ связности, машинное обучение и статистика.

Документация

MNE для MNE-Python доступна в Интернете.

Установка MNE-Python

Чтобы установить последнюю стабильную версию MNE-Python, вы можете использовать pip в терминале:

• MNE-Python 0.17 был последним выпуском, поддерживающим Python 2.7
• MNE-Python 0.18 требует Python 3.5 или выше
• MNE-Python 0.21 требует Python 3.6 или выше
• MNE-Python 0.24 требует Python 3.7 или выше

Для получения более полных инструкций и более сложных методов установки (например, для последняя разрабатываемая версия), см. руководство по установке.

Получить последний код

Чтобы установить последнюю версию кода с помощью pip, откройте терминал и введите:

 pip install -U https://github.com/mne-tools/mne-python/archive/main.молния 

Чтобы получить последний код с помощью git, откройте терминал и введите:

 git clone git: //github.com/mne-tools/mne-python.git 

Вы также можете скачать zip-файл последней разрабатываемой версии.

Зависимости

Минимальные необходимые зависимости для запуска MNE-Python:

• Python> = 3,7
• NumPy> = 1.16.0
• SciPy> = 1.2.0

Для полной функциональности некоторых функций требуется:

• Matplotlib> = 3.1.0
• Scikit-learn> = 0.21.0
• Numba> = 0,44,0
• NiBabel> = 2.5.0
• панды> = 0,24,0
• Пикар> = 0,3
• CuPy> = 6.0.0 (для ускорения NVIDIA CUDA)
• DIPY> = 1.0.0
• Imageio> = 2.6.1
• PyVista> = 0,30
• pyvistaqt> = 0,4
• mffpy> = 0,5,7

Участие в MNE-Python

См. Документацию на домашней странице MNE-Python:

https: // мне.инструменты / dev / install / Contributing.html

Форум

https://mne.discourse.group

Лицензирование

MNE-Python имеет лицензию BSD (3 пункта):

Это программное обеспечение с открытым исходным кодом, сертифицированное OSI. OSI Certified — это знак сертификации Open Source Initiative.

Copyright (c) 2011-2021, авторы MNE-Python. Все права защищены.

Распространение и использование в исходной и двоичной формах, с или без модификации, допускаются при соблюдении следующих условий:

• При повторном распространении исходного кода должно сохраняться указанное выше уведомление об авторских правах, этот список условий и следующий отказ от ответственности.
• Распространение в двоичной форме должно воспроизводить указанное выше уведомление об авторских правах, этот список условий и следующий отказ от ответственности в документации и / или другие материалы, поставляемые с распространением.
• Ни имена авторов MNE-Python, ни имена каких-либо участники могут использоваться для поддержки или продвижения продуктов, полученных из это программное обеспечение без специального предварительного письменного разрешения.

Это программное обеспечение предоставляется правообладателями и участниками. «как есть» и любые явные или подразумеваемые гарантии, включая, но не ограничивается подразумеваемыми гарантиями товарной пригодности и пригодности для конкретная цель отвергается.Ни в коем случае авторское право владелец или вкладчики несут ответственность за любые прямые, косвенные, случайные, особые, примерные или косвенные убытки (включая, но не ограничивается закупкой заменяющих товаров или услуг; потеря возможности использования, данные или прибыль; или прерывание бизнеса), как бы то ни было, и по любому теория ответственности, будь то договорная, строгая ответственность или деликт (включая халатность или иным образом) возникшие в результате использования этого программного обеспечения, даже если было сообщено о возможности такого повреждать.

Носимая новая технология переносит мониторинг мозга из лаборатории в реальный мир

Представьте, если бы тренер мог знать, в какие моменты соревнований может достигать пик определенный игрок, или если бы у водителя грузовика были объективные данные, говорящие ему, что его тело и разум слишком устали чтобы продолжить движение.

Традиционно для измерения бдительности или умственной усталости необходимо прервать естественный момент, чтобы вмешаться в искусственную обстановку. Но нейробиолог из Пенна Майкл Платт и постдоктор Арджун Рамакришнан создали инструмент для использования за пределами лаборатории, носимую технологию, которая отслеживает активность мозга и отправляет обратно данные, не заставляя игрока сидеть на скамейке запасных и не прося водителя-дальнобойщика остановиться.

Платформа похожа на Fitbit для мозга, с набором датчиков на кремниевых и серебряных нанопроводах, встроенных в головной убор, такой как повязка на голову, шлем или кепка. Устройство, портативная электроэнцефалограмма (ЭЭГ), намеренно ненавязчиво, чтобы обеспечить длительный износ, а на внутренней стороне мощные алгоритмы декодируют сигналы мозга, которые собирают датчики.Хотя эта технология все еще находится на начальной стадии, она имеет потенциальное применение от здравоохранения до спортивных достижений и взаимодействия с клиентами.

Создание рабочего прототипа
«Все это выросло из нашего желания как группы — и моего твердого убеждения — вывести нейробиологию из лаборатории в руки людей, которые могли бы использовать ее, чтобы полностью раскрыть свой потенциал», — говорит Платт, профессор Пенсильвании, объединяет знания профессора с назначениями в Школе искусств и наук, Медицинской школе Перельмана и Школе Уортон.«Мы наивно думали, что можем просто воспользоваться существующими уже готовыми к рынку решениями».

Но чем больше вариантов тестировала команда, тем очевиднее становилось, что все не совсем то, что им нужно. Большинству из них не хватало высококачественных датчиков в целом или они имели датчики, качество которых быстро снижалось, как только владелец начинал двигаться. В начале 2017 года они решили создать свою собственную портативную ЭЭГ, получив поддержку от семенного гранта Национального научного фонда, выделенного Центром нанотехнологий Пенна Сингха.

«Мы шесть или семь месяцев изо всех сил пытались создать работающий датчик», — говорит Рамакришнан, который работает в Platt Labs в течение трех лет. «В декабре 2017 года мы наконец получили наш первый рабочий прототип».

Успешная версия, частично разработанная инженером-исследователем Назом Белкой, была сделана из комбинации серебра и кремнийподобного материала под названием полидиметилсилоксан (ПДМС).Серебро гибкое, чувствительное и проводящее; PDMS эластичен и может гнуться, по своим свойствам подобен коже. Размещение PDMS поверх серебряных нанопроволок сделало продукт по существу антимикробным и избавило от необходимости использовать гель для его прикрепления к коже. Это означало, что датчики могли оставаться на месте в течение длительного времени.

Обладая, по их мнению, мощной сенсорной технологией, Платт и Рамакришнан начали переговоры с PCI Ventures, филиалом Penn Center for Innovation, цель которого — направлять преподавателей университета в процессе создания компании.Команда лицензирования PCI помогла им подать предварительный патент на продукт (первоначально называвшийся NanoNeuroScope), и в мае 2018 года была основана компания Cogwear, LLC. В начале 2019 года компания наняла генерального директора Патрика Вуда с целью выяснить это. как масштабировать производство и в каком направлении ориентироваться в первую очередь.

«Существует огромное количество потенциальных приложений, — говорит Вуд. «Это действительно прекрасная отправная точка для компании. У нас отличный импульс ».

Спортивные результаты и вовлеченность
Платт и его коллеги уже добились больших успехов в тестировании своей технологии ЭЭГ на спортивной арене.Весной 2019 года команда под руководством постдока Platt Labs Скотта Ренни работала с Пенн Роуинг над изучением групповой химии, доверия, коммуникации и синхронности мозга, что имеет решающее значение для деятельности, которая зависит от скоординированного движения.

В тренажерном зале исследователи поместили датчики на спортсменов, а затем проанализировали, как они гребут на отдельных, случайно выбранных тренажерах; рядом с товарищами по команде, но на несвязанных машинах; и на связанных машинах. Показания ЭЭГ и частоты сердечных сокращений показали, что физиологическая синхронизация была неудивительно высокой, когда товарищи по команде маневрировали на привязанных машинах, и почти такой же высокой, когда они тренировались рядом друг с другом без привязки.

Гребля — не единственный вид спорта, в котором данные мозга могут быть полезны. Этим летом исследователи работали с профессиональной футбольной командой в Соединенном Королевстве, чтобы оценить концентрацию игроков во время тренировок, их восприимчивость к стрессу под давлением, а также способность предугадывать и перехитрить соперников. Предстоящее исследование с Penn Wrestling позволит измерить влияние усталости на нейронные сигналы, лежащие в основе принятия решений, и на общение между борцом и тренером.Вуд видит большой потенциал в таком спорте, как бейсбол, ориентированном на цифры.

«У вас есть предыдущая статистика всех игроков, вес, размер, все виды показателей, но вам может потребоваться дополнительная информация о том, насколько они психологически подготовлены, чтобы противостоять давлению, когда они стоят у тарелки и собираются ударить по мячу, — говорит Вуд. «Возможно, вам потребуется больше узнать о каждом игроке, прежде чем вы сможете начать их сравнивать».

Помимо спорта, Платт и его команда тестируют способность технологии определять участие в групповых мероприятиях, таких как дом с привидениями в Восточной государственной тюрьме или бизнес-конференция, проводимая компанией-разработчиком корпоративных решений, такой как SAP.«Мы провели краткое пилотное исследование в Лас-Вегасе, измеряя активность мозга и частоту сердечных сокращений у людей, проходящих через торговую выставку SAP», — говорит Платт. «Мы обнаружили, что частота пульса не изменилась; он не двигался. Но измерения вовлеченности на основе данных ЭЭГ показали действительно интересные пики и спады. По большей части, люди были не очень вовлечены с умом, за исключением разговоров с другими людьми ».

В мае этого года исследователи провели более крупное исследование с помощью SAP. Для фокус-группы, посетившей конференцию, команда Платта обнаружила, что данные мозга помогают предсказать, какие будки и какие мероприятия будут посещать люди.Как и в случае с пилотным проектом, социальное взаимодействие, казалось, увеличивало вовлеченность.

«Текущий золотой стандарт — это рассылка участникам опроса по электронной почте после конференции, что является плохим показателем вовлеченности», — объясняет он. «У нас уже есть захватывающие результаты, показывающие, что социальные взаимодействия двигают стрелку больше, чем несоциальные, и что мы, возможно, можем делать другие прогнозы, основываясь на активности мозга».

Будущее здравоохранения и не только в состоянии ума, которое может указывать, например, на тревогу или депрессию.

«Около 40% студентов, поступающих в колледж, в США испытывают тревогу или депрессию. Это ошеломляющее число», — говорит Рамакришнан.Он добавляет, что проблема в том, что люди не всегда осознают свое собственное психическое здоровье. При поддержке гранта Фонда исследований мозга и поведения команда Platt Labs работает над домашним комплектом, который включает игры и портативную ЭЭГ, которая может объективно отслеживать эмоциональные пики и спады человека за несколько дней. Уже завершенный лабораторный компонент показал, что команда Платта могла определять уровни тревожности участников с точностью около 84%, используя новые алгоритмы, сочетающие особенности на основе ЭЭГ с вариабельностью сердечного ритма и кожной проводимостью.

«Это то направление, в котором в целом развивается здравоохранение», — говорит Рамакришнан. «Такой подход многообещающий».

Все технологические приложения, протестированные на данный момент исследовательской группой, ориентированы на крупномасштабное институциональное использование. Но в конечном итоге любой человек сможет приобрести ЭЭГ-продукт, основанный на сенсорной технологии, который станет дополнением к экосистеме уже имеющихся на рынке индивидуальных инструментов сбора данных, таких как умные часы и приложения для мониторинга сна.

«По сути, прогресс, который мы делаем здесь, — это сенсорная технология, но на самом деле мы используем весь опыт, накопленный за последние 25 лет с точки зрения понимания и декодирования сигналов мозга», — объясняет Платт. «Затем мы можем использовать эти сигналы, чтобы делать прогнозы относительно производительности, пользовательского опыта, взаимодействия с клиентами и прочего. В этом суть фактического мониторинга мозга; это позволяет нам понять функции или дисфункции, о которых люди не могут или не хотят сообщать сами.”

Майкл Платт — профессор Университета Джеймса С. Рипе на факультете психологии на Школе искусств и наук , Департаменте нейробиологии в Школе Перельмана Медицина и Отдел маркетинга в Wharton School .

Арджун Рамакришнан и Скотт Ренни — постдокторанты в Platt Labs .Наз Белкая — инженер-исследователь Platt Labs. Патрик Вуд — генеральный директор Cogwear, LLC.

Члены команды Penn Center for Innovation, которые участвовали в разработке Cogwear, включают Нил Лемон, который помог команде Платта подать предварительные и не предварительные патенты; Райан Мендоза, который помог запустить Cogwear; и Джордана Бармиш, исполнявшая обязанности временного генерального директора компании Cogwear в течение первых девяти месяцев.

Финансирование проекта предоставлено Национальным научным фондом (NSF), грант NNCI-1542153; Фонд P&S и Фонд исследований мозга и поведения; Премия FabNet ™, спонсируемая Ben Franklin Technology Partners; Penn Health-Tech; и грант Penn I-Corps, финансируемый NSF.