Транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС) сочетается с электроэнцефалографией (ЭЭГ) для изучения корковой реактивности и связности. ТМС-ЭЭГ имеет широкое применение при высоком пространственно-временном разрешении, но существуют проблемы и нерешенные проблемы. Отсутствие стандартизации различного оборудования, методов сбора и анализа данных влияет на воспроизводимость и сопоставимость результатов. Кроме того, влияние слухового и соматосенсорного воздействия на ТМС-ЭЭГ до сих пор остается спорным. Этот обзор представляет собой руководство для исследователей ТМС-ЭЭГ, охватывающее все аспекты экспериментов, включая методы записи и анализа. Экспертная группа обсудила технические проблемы, такие как процедуры записи, коррекция артефактов, анализ и интерпретация транскраниальных вызванных потенциалов (ТВП). Эта работа представляет собой широкий обзор методов ТМС-ЭЭГ и, как ожидается, будет способствовать экспериментальной стандартизации и согласованности вычислительных процедур.

Введение

Транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС) — неинвазивный инструмент исследования головного мозга человека. Впервые о комбинации ТМС и электроэнцефалографии было сообщено в 1989 году, но применение этой технологии было ограничено из-за электромагнитных артефактов, вызванных ТМС. Однако в последние годы проблема электромагнитных артефактов была решена. В 1996 году первое успешное исследование ТМС-ЭЭГ продемонстрировало возможность комбинированного лечения для регистрации возбудимости и связности коры. Впоследствии интерес к использованию электроэнцефалографии для измерения активации мозга, вызванной ТМС, возрос, что открыло новые возможности для фундаментальных и клинических исследований. Однако не было достигнуто консенсуса относительно подготовки ТМС-ЭЭГ, процедур сбора данных и анализа. Для улучшения воспроизводимости и межлабораторной согласованности исследований ТМС-ЭЭГ были разработаны различные методы регистрации и анализа данных ТМС-ЭЭГ. В этой статье рассматриваются последние достижения в этой области и приводятся рекомендации для успешного исследования ТМС-ЭЭГ. Целью статьи также является обмен опытом, решение открытых вопросов в этой области, содействие концептуальному разъяснению и обучение новых исследователей.

Физиологическая основа

Физиологический механизм ТМС заключается в создании кратковременного магнитного поля путем помещения электромагнитной катушки на кожу головы, тем самым стимулируя активность нейронов коры головного мозга. Это магнитное поле может проникать через череп и мягкие ткани, проникать в кору головного мозга и генерировать электрическое поле вокруг нейронов. Это электрическое поле может активировать или подавлять активность нейронов, тем самым влияя на функции и связи мозга. Считается, что ТМС действует в первую очередь путем активации кортикальных нейронов с аксональной кривизной или другими геометрическими неоднородностями или терминалями, поскольку именно в этих местах электрическое поле вокруг нейрона меняется наиболее быстро. Интенсивность, частоту и расположение ТМС можно регулировать для получения различных эффектов, что делает ее полезным инструментом для изучения функций и связей мозга.

ЭЭГ (электроэнцефалография) — это неинвазивный метод регистрации электрической активности мозга. Он измеряет электрическую активность нейронов коры головного мозга, помещая несколько электродов на кожу головы. Эти электроды регистрируют синхронизированное возбуждение корковых нейронов, которые генерируют слабую разность потенциалов на коже головы. Эти потенциальные различия можно усилить и записать для формирования сигналов ЭЭГ. Частота и амплитуда сигнала ЭЭГ могут предоставить информацию об активности мозга. Например, альфа-волны (8–13 Гц) часто связаны с состоянием релаксации, а бета-волны (13–30 Гц) часто связаны с вниманием и когнитивным контролем. Сигналы ЭЭГ имеют низкое пространственное разрешение, но высокое временное разрешение, что позволяет им измерять активность мозга на уровне миллисекунд. Таким образом, ЭЭГ является полезным инструментом для изучения функций и связей мозга.

ТМС-ЭЭГ — это метод, сочетающий в себе транскраниальную магнитную стимуляцию (ТМС) и электроэнцефалографию (ЭЭГ) для изучения функций и связей мозга. ТМС работает путем помещения электромагнитной катушки на кожу головы для создания кратковременного магнитного поля, которое стимулирует активность нейронов коры головного мозга. ЭЭГ измеряет электрическую активность нейронов коры головного мозга путем размещения нескольких электродов на коже головы. Объединение двух технологий позволяет одновременно измерять электрическую активность мозга и активацию нейронов, обеспечивая более полную картину активности мозга. ТМС-ЭЭГ широко используется для изучения функций и связей мозга, например, для изучения реакции мозга на стимуляцию, структуры сети мозга и функциональных связей и т. д.

ТЭП относятся к потенциальным изменениям, вызываемым синхронным разрядом нейронов коры головного мозга после импульсной стимуляции ТМС. Эти потенциальные изменения можно записать с помощью ЭЭГ и синхронизировать с синхронизацией импульсов ТМС. ТЭП можно использовать для изучения реакции мозга на стимуляцию, например, для изучения реакции мозга на различные типы стимуляции ТМС и изучения реакции мозга на стимуляцию различной интенсивности. Морфология и амплитуда ТЭП могут предоставить информацию об активации и торможении корковых нейронов.

Колебания, запускаемые ТМС, относятся к колебаниям, возникающим в результате синхронного разряда нейронов коры головного мозга после импульсной стимуляции ТМС. Эти колебания можно записать с помощью ЭЭГ и синхронизировать с синхронизацией импульсов ТМС. Колебания, запускаемые ТМС, можно использовать для изучения реакции мозга на стимуляцию разных частот, например, для изучения реакции мозга на стимуляцию ТМС разных частот и изучения реакции мозга на звуковую или световую стимуляцию разных частот. Частота и амплитуда колебаний, запускаемых ТМС, могут предоставить информацию об активации и торможении корковых нейронов, а также о реакции мозга на различные типы стимулов.

Рисунок 1. Серия событий, вызванных импульсом ТМС.  (1-2) Импульс тока протекает через катушку ТМС. (max 1 ~ 5 kA) и генерирует кратковременный (~100 ms) Но сильное магнитное поле (~50-100 V/m) . (3) Меняющееся магнитное поле индуцирует электрическое поле в мозгу. (~50-100 V/m) , а затем (4) генерировать ток в ткани (~0.1 mA/mm) (5）Ток вызывает локализованную деполяризацию мембраны.(>10mV) . (6) Потенциал-управляемые ионные каналы открываются, (7) Порог срабатывания, при котором потенциалы действия вызывают деполяризацию аксонов. (8) Нейромедиаторы высвобождаются в синаптической щели. (9) Генерация постсинаптических токов, приводящая к постсинаптической возбудимости. (и тормозящий) Если потенциал превышает порог разряда, это приведет к генерации потенциала действия. Эта активация синапсов представляет собой активацию сети. разность потенциалов, создаваемая постсинаптическим током (электронное поле) Проведение объемных токов внутри головы и скальпа.  (10) Активацию, вызванную ТМС, можно зарегистрировать с помощью электроэнцефалографии.

ТМС-ЭЭГ оборудование

Приборы ТМС-ЭЭГ обычно включают в себя следующие три основных компонента:

1. Оборудование и катушки ТМС:TMSУстройство, используемое для генерации кратковременных магнитных полей,Катушка используется для доставки магнитного поля на кожу головы. Форму и размер катушки можно регулировать по мере необходимости.,для получения различных стимулирующих эффектов. Оборудование ТМС и катушки должны быть синхронизированы с системой ЭЭГ.,Обеспечить временную синхронизацию импульсов ТМС и сигналов ЭЭГ.

Катушки TMS обычно изготавливаются из медной проволоки и имеют круглую или квадратную форму, а размер и форму можно регулировать по мере необходимости. Форма и размер катушки ТМС влияют на форму и размер генерируемого магнитного поля, тем самым воздействуя на область мозга и количество возбуждаемых нейронов. Например, круглые катушки обычно используются для возбуждения небольших участков мозга, а квадратные катушки обычно используются для возбуждения более крупных участков мозга. Катушки TMS можно разделить на два типа: поверхностные катушки и глубокие катушки. Поверхностные катушки обычно используются для возбуждения нейронов на поверхности коры головного мозга, тогда как глубокие катушки обычно используются для возбуждения нейронов глубоко в коре головного мозга. Глубокие катушки обычно больше поверхностных, поскольку им необходимо проникать в кожу головы и череп, чтобы достичь нейронов глубоко в коре головного мозга.

Помимо различий в прошивке TMS, на эффект также влияет форма импульсного сигнала TMS. Форма импульсов ТМС влияет на активацию нейронов коры головного мозга и сигналов ЭЭГ. Формы импульсов ТМС обычно делятся на два типа: монофазные и двухфазные. Монофазная форма импульса означает, что импульс TMS имеет только одну фазу, тогда как двухфазная форма импульса означает, что импульс TMS имеет две фазы. Разница между однофазными и двухфазными импульсными волнами заключается в направлении и величине их электрических полей. Недавние исследования показали, что монофазные пульсовые волны с большей вероятностью активируют нейроны коры головного мозга и производят более сильные сигналы ЭЭГ, чем двухфазные пульсовые волны. Это может быть связано с тем, что направление электрического поля, создаваемого монофазным импульсом, более последовательное, что облегчает активацию нейронов. Другое исследование показало, что монофазные импульсные сигналы с большей вероятностью вызывают кратковременные ответы ЭЭГ, чем двухфазные импульсные сигналы, в то время как двухфазные импульсные сигналы с большей вероятностью вызывают долгосрочные ответы ЭЭГ. Это может быть связано с тем, что направление электрического поля, генерируемого однофазным импульсом, более последовательное, что облегчает получение кратковременных ответов ЭЭГ.

Преимущество двухфазной формы импульса заключается в уменьшении тормозящего эффекта импульсов ТМС на нейроны коры головного мозга, что очень полезно для изучения торможения и регуляции нейронов коры головного мозга. Следовательно, выбор монофазной или двухфазной формы импульса должен определяться исходя из цели и потребностей исследования. Если исследование требует быстрых ответов ЭЭГ или активации определенных областей корковых нейронов, то монофазные импульсные формы могут оказаться более подходящими. Если исследование требует длительных ответов ЭЭГ или активации различных областей корковых нейронов, то более подходящими могут оказаться двухфазные импульсные сигналы. Кроме того, следует учитывать тормозящее влияние импульсной волны ТМС на нейроны коры головного мозга и интерференционное влияние импульсной волны ТМС на сигналы ЭЭГ. При выборе формы импульса ТМС эти факторы необходимо учитывать всесторонне и выбирать с учетом конкретных обстоятельств исследования.

Рисунок 2. Сравнение монофазных и двухфазных импульсов

2. TMS-совместимый усилитель ЭЭГ.：EEGУсилители используются для усиления сигналов, записанных с кожи головы.EEGСигнал。TMSИмпульсы могут создавать много электромагнитных помех.,Поэтому необходимо использоватьTMS-совместимый усилитель ЭЭГ для уменьшения влияния помех на сигнал ЭЭГ. TMS-совместимый усилитель ЭЭГ также должен иметь фильтр верхних частот.,Чтобы удалить смещение постоянного тока, генерируемое импульсами TMS. Усилители ЭЭГ обычно состоят из нескольких каскадно соединенных усилителей.,для улучшения увеличения и соотношения сигнал/шум. Каждый каскад усилителя обычно включает в себя малошумящий усилитель и полосовой фильтр. Малошумящий усилитель является одним из наиболее важных компонентов усилителя ЭЭГ.,Используется для усиления слабых сигналов ЭЭГ, записанных с кожи головы. Малошумящие усилители обычно имеют высокое усиление и низкий уровень шума.,для улучшения соотношения сигнал/шум. Малошумящие усилители также должны иметь высокий входной импеданс и низкое входное смещение.,Чтобы избежать влияния на сигнал ЭЭГ. Полосовой фильтр — еще один важный компонент усилителя ЭЭГ.,Используется для удаления шума и помех из сигналов ЭЭГ. Полосовые фильтры обычно включают фильтры нижних частот, фильтры верхних частот и полосовые фильтры. Фильтр нижних частот используется для удаления высокочастотного шума и помех.,Фильтр верхних частот используется для удаления низкочастотного шума и помех.,Полосовые фильтры используются для отбора сигналов ЭЭГ в определенном частотном диапазоне. В дополнение к малошумящим усилителям и полосовым фильтрам,Усилители ЭЭГ также могут включать в себя другие компоненты.,Например, схемы устранения смещения постоянного тока, схемы защиты от перегрузки и цифровые преобразователи. Схема удаления смещения постоянного тока используется для устранения смещения постоянного тока в сигналах ЭЭГ.,Схема защиты от перегрузки используется для защиты усилителей от перегрузки и повреждения.,Цифровой преобразователь используется для преобразования аналоговых сигналов ЭЭГ в цифровые сигналы.,для цифровой обработки и анализа сигналов. Производительность усилителя ЭЭГ очень важна для исследования ТМС-ЭЭГ. Высококачественный усилитель ЭЭГ может улучшить соотношение сигнал/шум сигнала ЭЭГ.,Тем самым повышается надежность и точность исследования. поэтому,При выборе усилителя ЭЭГ,Необходимо учитывать такие факторы, как усиление, уровень шума, входное сопротивление, полоса пропускания, устранение смещения постоянного тока, защита от перегрузки и цифровое преобразование.,И выбирайте в соответствии с потребностями исследования.

3. Электроды, совместимые с ТМС:Электроды используются для записи на коже головы.EEGСигнал。TMSИмпульсы могут создавать много электромагнитных помех.,Поэтому необходимо использовать электроды, совместимые с TMS.,Для уменьшения влияния помех на сигнал ЭЭГ. TMS-совместимые электроды также должны иметь низкое сопротивление и низкий уровень шума.,для улучшения качества сигналов ЭЭГ.

Активные электроды (АЭ) и пассивные электроды (ПЭ) — два наиболее часто используемых типа электродов ЭЭГ. Традиционные ФЭ представляют собой просто записывающие электроды, тогда как АЭ непосредственно предварительно усиливаются на электродном каскаде, тем самым улучшая качество сигнала и соотношение сигнал/шум. Напротив, AE имеют следующие преимущества:

LAE может выполнять предварительное усиление непосредственно на электродном каскаде, тем самым улучшая качество сигнала и соотношение сигнал/шум.

LAE могут уменьшить влияние проводного шума, поскольку они осуществляют усиление сигнала вблизи электродов, а не в усилителях, находящихся далеко от электродов.

LAE лучше записывают сигналы при высоком импедансе электродов, поскольку они обеспечивают более высокое усиление.

LAE могут сократить время эксперимента и дискомфорт участников, поскольку позволяют быстрее устанавливать и регулировать электроды.

Однако у AE есть и некоторые недостатки:

LAE обычно дороже PE.

LAE требует больше энергии и кабелей и, следовательно, более сложен.

IAE могут создавать дополнительный шум и помехи, поскольку для них требуется больше электронных компонентов.

Короче говоря, каждый из АЭ и ПЭ имеет свои преимущества и недостатки, и выбор типа электрода следует решать исходя из потребностей исследования и условий эксперимента. При проведении ТМС-ЭЭГ исследований часто используются АЭ, поскольку они обеспечивают лучшее качество сигнала и соотношение сигнал/шум. Однако в некоторых случаях PE также может обеспечить адекватное качество сигнала и быть более простым и экономичным.

Кроме того, оптимальное количество электродов для регистрации ЭЭГ является сложным вопросом, поскольку зависит от многих факторов, таких как цель исследования, частотные и пространственные характеристики сигнала ЭЭГ, расположение и плотность расположения электродов и т. д. Однако некоторые исследования показали, что с помощью 60–64 электродов можно получить практически все компоненты сигнала ЭЭГ, тогда как использование большего количества электродов не приводит к существенному улучшению качества сигнала или пространственного разрешения. Это связано с тем, что пространственное распределение сигналов ЭЭГ обычно гладкое, а корреляция между различными электродами высока, поэтому использование большего количества электродов не дает больше информации.

Однако важно отметить, что эти выводы основаны на идеальном расположении и плотности электродов. В практических приложениях на расположение и плотность электродов могут влиять множество факторов, таких как волосы, форма головы, расстояние между электродами, расположение электродов и т. д. Поэтому при выборе количества электродов эти факторы необходимо учитывать комплексно и выбирать в соответствии с потребностями исследования и условиями эксперимента. Кроме того, важно отметить, что использование большего количества электродов увеличивает сложность и стоимость сбора и обработки данных. Поэтому при проведении ЭЭГ-исследований необходимо всесторонне учитывать такие факторы, как качество сигнала, пространственное разрешение, стоимость эксперимента и дизайн эксперимента, а также проводить строгий план эксперимента и анализ данных для получения надежных результатов.

4. Устройства визуальной и слуховой стимуляции. Эти устройства используются для зрительной и слуховой стимуляции с целью изучения реакции мозга на различные типы раздражителей. Например, устройства визуальной стимуляции могут использоваться для представления изображений или видео, а устройства слуховой стимуляции могут использоваться для представления звуков или музыки.

5. Программное обеспечение для сбора и анализа данных. Это программное обеспечение используется для сбора и анализа данных, полученных с помощью приборов ТМС-ЭЭГ. Программное обеспечение для сбора данных можно использовать для управления синхронизацией систем ТМС и ЭЭГ, а также для записи и хранения сигналов ЭЭГ, записанных с кожи головы. Программное обеспечение для анализа данных можно использовать для предварительной обработки, анализа и визуализации сигналов ЭЭГ для извлечения информации об активности мозга.

6. Компьютеры и мониторы. Эти устройства используются для управления прибором ТМС-ЭЭГ и программным обеспечением для сбора и анализа данных, а также для отображения информации, извлеченной из сигнала ЭЭГ. Компьютеры и мониторы также можно использовать для представления визуальных и слуховых стимулов и записи ответов испытуемых.

Таким образом, прибор ТМС-ЭЭГ представляет собой сложную систему, состоящую из множества компонентов, используемых для изучения функций и связей мозга. Эти компоненты должны работать точно вместе, чтобы обеспечить временную синхронизацию сигналов ТМС и ЭЭГ и уменьшить влияние помех на сигнал ЭЭГ.

7. Нейронавигация — это использование компьютерных технологий и методов обработки изображений, таких как магнитно-резонансная томография (МРТ) и компьютерная томография (КТ), для создания трехмерной модели мозга пациента, которая может помочь исследователям точно определить местонахождение и стимулируют определенные участки коры головного мозга, тем самым улучшая пространственное разрешение и точность ТМС-ЭЭГ исследования. Обычно исследователи используют МРТ или компьютерную томографию для создания трехмерной модели мозга субъекта и регистрации ее с помощью катушки ТМС. Затем исследователи могут использовать систему нейронавигации, чтобы отслеживать положение и ориентацию катушки ТМС в режиме реального времени и точно направлять ее в определенные области коры головного мозга. Таким образом, исследователи могут точно стимулировать определенные области коры головного мозга в экспериментах с ТМС-ЭЭГ и записывать соответствующие ответы ЭЭГ.

Основные вопросы ТМС-ЭЭГ

1. Количество испытаний (отношение сигнал/шум)

Проблема исследования связана с необходимостью определения таких параметров, как интенсивность стимуляции, частота, продолжительность и место стимуляции в экспериментах ТМС-ЭЭГ для получения надежных ответов ЭЭГ. Обычно эксперименты ТМС-ЭЭГ требуют нескольких испытаний для определения оптимальных параметров стимуляции и ответов ЭЭГ. При проведении исследований необходимо уделять внимание контролю интенсивности и частоты стимуляции, чтобы избежать дискомфорта или побочных реакций на испытуемых. Кроме того, необходимо уделять внимание контролю временного интервала между испытаниями, чтобы избежать влияния усталости и других факторов на ответы ЭЭГ. Многие из этих исследований показали, что примерно 100 чистых испытаний достаточно для получения надежных ТЭП. Однако большинство исследований было проведено в отношении двигательных областей, поэтому этот вывод может быть неприменим к другим областям. Более того, слабые корковые реакции, как правило, требуют большего количества попыток, чем сильные корковые реакции.

Проблема шума означает, что в экспериментах ТМС-ЭЭГ необходимо уделять внимание контролю шума и помех сигнала ЭЭГ для получения надежного ответа ЭЭГ. Сигналы ЭЭГ обычно очень слабы, и на них легко влияют различные факторы, такие как шум окружающей среды, шум электродов и электромиографические помехи. Поэтому при проведении экспериментов ТМС-ЭЭГ необходимо принять ряд мер для снижения шума и помех, таких как использование высококачественных усилителей и электродов ЭЭГ, хороший дизайн эксперимента и анализ данных и т. д. Кроме того, для дальнейшего снижения шума и помех можно использовать методы обработки сигналов, такие как фильтрация, удаление артефактов и усреднение сигнала.

Короче говоря, при проведении исследования ТМС-ЭЭГ необходимо уделять внимание контролю количества попыток и проблем с шумом, чтобы получить надежные ответы ЭЭГ и точные результаты исследования.

2. Определение порога TMS

Порог ТМС относится к минимальной интенсивности стимуляции, необходимой для стимуляции коры головного мозга в экспериментах ТМС-ЭЭГ. Определение порога ТМС является важным шагом в экспериментах ТМС-ЭЭГ. Оно может помочь исследователям определить интенсивность стимуляции и контролировать интенсивность и частоту стимуляции, чтобы избежать дискомфорта или побочных реакций на испытуемых. Для определения порога ТМС можно использовать различные методы, включая ТМС с одним импульсом, ТМС с повторными импульсами и биологические модели. Среди них наиболее часто используемым методом является одноимпульсная ТМС. Он позволяет определить порог ТМС путем постепенного увеличения интенсивности стимуляции и наблюдения за двигательной или сенсорной реакцией субъекта. Обычно порог ТМС определяется как минимальная интенсивность стимула, при которой двигательный или сенсорный ответ наблюдается в 50% испытаний.

При определении порога ТМС необходимо обратить внимание на следующие моменты:

lМесто стимуляции: Место стимуляции следует выбирать в зависимости от цели исследования и условий эксперимента. Обычно для определения местоположения стимула можно использовать стандартные методы кортикальной локализации, такие как система координат Талайраха или пространство MNI.

l Интенсивность стимуляции. Интенсивность стимуляции должна начинаться с 90 % до 120 % моторного порога и постепенно увеличивать интенсивность стимуляции до тех пор, пока не будет достигнуто 50 % моторного или сенсорного ответа.

lЧастота стимуляции. Частота стимуляции может быть одиночным или повторяющимся импульсом, для стимуляции обычно используется частота 1–10 Гц.

lЭкспериментальный дизайн: определение порога ТМС требует нескольких испытаний для определения оптимальных параметров стимуляции и порога ТМС. При проведении исследований необходимо уделять внимание контролю интенсивности и частоты стимуляции, чтобы избежать дискомфорта или побочных реакций на испытуемых. Кроме того, необходимо уделять внимание контролю временного интервала между испытаниями, чтобы избежать влияния усталости и других факторов на порог ТМС.

lАнализ данных: определение порога ТМС требует анализа данных для определения минимальной интенсивности стимуляции для 50% двигательного ответа или сенсорного ответа. Обычно для определения порога TMS можно использовать статистические методы, такие как метод наименьших квадратов или оценка максимального правдоподобия.

3. Входно-выходные характеристики ответа ТМС-ЭЭГ,

Стимуляции 60% MT в левом и правом M1 и префронтальной коре достаточно, чтобы вызвать измеримую активность мозга. Исследования показали, что когда Е-поле в целевой нервной ткани составляет около 40 В/м, этого достаточно для генерации возбуждения нейронов. Таким образом, характеристики ввода-вывода ответов ТМС-ЭЭГ указывают на то, что соответствующая интенсивность ТМС может индуцировать активность мозга, а интенсивность стимуляции 60% МТ над M1 и префронтальной корой достаточна для индукции измеримой активности мозга.

4. Влияние положения и ориентации катушки на МВП и ТЭП.

Положение и ориентация катушки влияет на MEP и TEP. Однако в ТЭП эти эффекты не были изучены так подробно, как в МВП, поскольку лишь немногие из них проверяли влияние ориентации и положения катушек. Разная ориентация катушек влияет на полярность и амплитуду ТЭП и даже на колебания мозга. Величина увлеченных альфа-колебаний достигает максимума, когда катушка ориентирована так, чтобы индуцировать ток перпендикулярно цели.

5. ЭЭГ-ответ, вызванный костимуляцией периферических структур нервной системы.

ТМС часто вызывает костимуляцию периферических нервных структур, таких как нервы мышц лица, челюсти и шеи, что может приводить к помехам в ответах ЭЭГ. Ниже приведены некоторые предложения по устранению реакций ЭЭГ, вызванных костимуляцией периферических структур нервной системы:

lКонтролируйте интенсивность и частоту стимуляции. Контроль интенсивности и частоты стимуляции может уменьшить костимуляцию периферических нервных структур, тем самым уменьшая помехи в ответах ЭЭГ. Обычно для определения порога ТМС и контроля интенсивности и частоты стимуляции можно использовать метод постепенного увеличения интенсивности стимуляции.

lВыберите подходящее положение и ориентацию катушки. Выбор подходящего положения и ориентации катушки может уменьшить костимуляцию периферических нервных структур, тем самым уменьшая влияние на ответы ЭЭГ.

lИспользуйте ЭМГ-мониторинг. Использование электромиографии (ЭМГ) может помочь определить мышечную костимуляцию и уменьшить влияние реакций ЭЭГ. Сигналы ЭМГ можно записать до и после стимуляции и использовать для определения костимуляции мышцы.

l Выполните обработку данных. Обработка данных может уменьшить интерференцию ответов ЭЭГ. Для уменьшения помех в ответах ЭЭГ можно использовать фильтры и методы удаления артефактов. Обработка данных может уменьшить помехи в ответах ЭЭГ. Обычно для уменьшения помех в ответах ЭЭГ можно использовать фильтры и методы удаления артефактов. Фильтры можно использовать для удаления ЭМГ и других шумов, а методы удаления артефактов можно использовать для удаления артефактов, вызванных импульсами ТМС. Кроме того, метод независимого компонентного анализа (ICA) можно использовать для разделения сигнала ЭЭГ и сигнала ЭМГ, чтобы уменьшить помехи ЭМГ.

l Выполнение статистического анализа. Выполните статистический анализ, чтобы определить, влияет ли на реакцию ТМС-ЭЭГ костимуляция структур периферических нервов. Множественный линейный регрессионный анализ или дисперсионный анализ можно использовать для контроля эффектов костимуляции периферических нейронных структур и определения значимости ответов ТМС-ЭЭГ.

6. Запуск ТМС на основе ЭЭГ «разомкнутый и замкнутый контур»

Запуск ТМС с разомкнутым и замкнутым контуром — это новая технология ТМС-ЭЭГ, которая может запускать стимуляцию ТМС на основе характеристик сигнала ЭЭГ для достижения точной регуляции активности мозга. Его реализация требует внимания к выбору соответствующих признаков ЭЭГ. Обычно можно выбирать признаки ЭЭГ, соответствующие конкретной задаче или состоянию, например амплитуду или фазу определенного диапазона частот. Вторым шагом является определение порога триггера. Для определения порога ТМС можно использовать метод постепенного увеличения интенсивности стимуляции, а порог триггера определить на основе характеристик сигнала ЭЭГ. Затем для обработки сигналов в реальном времени можно использовать методы обработки сигналов в реальном времени, такие как фильтры и частотно-временной анализ, для извлечения характеристик сигнала ЭЭГ и запуска стимуляции ТМС на основе этих характеристик. Последний шаг — осуществление контроля в реальном времени. Методы управления в реальном времени, такие как ПИД-регуляторы и нечеткие контроллеры, можно использовать для регулировки интенсивности и времени стимуляции ТМС для достижения точного регулирования активности мозга.

Проблемы артефактов в ТМС-ЭЭГ: нефизиологические сигналы и физиологические сигналы

Подготовка ТМС-ЭЭГ

Рекомендации по подготовке к ЭЭГ:

1. Подготовка кожи: перед установкой насадки на мозговой электрод необходимо очистить кожу головы и лица, чтобы уменьшить сопротивление между электродом и кожей. Для очистки кожи используйте спиртовые салфетки или моющее средство, а для очистки кожи используйте скраб или наждачную бумагу, чтобы улучшить качество контакта между электродами и кожей.

2. Наденьте колпачок электрода головного мозга. Разместите электроды в соответствии со стандартами международной системы 10-20, чтобы гарантировать, что положение и расстояние между электродами соответствуют стандартам. В то же время необходимо следить за тем, чтобы качество контакта между электродом и кожей было хорошим, а для улучшения качества контакта использовать электродный или проводящий клей.

3. Определите референтный электрод и заземляющий электрод: вы можете выбрать мочку уха или нос в качестве референтного электрода и выбрать положение на коже головы, наиболее удаленное от колпачка электрода, в качестве заземляющего электрода. В то же время необходимо следить за тем, чтобы электрод сравнения и заземляющий электрод имели хорошее качество контакта с колпачком электрода, и использовать электродный или проводящий клей для улучшения качества контакта.

4. Проверьте сопротивление: вам необходимо использовать измеритель импеданса или многоканальный электроэнцефалограф, чтобы проверить сопротивление между электродом и кожей. Обычно оно ниже 5000 Ом. Если сопротивление слишком велико, вы можете использовать скраб или наждачную бумагу. скрабировать кожу для улучшения качества контакта. Если сопротивление слишком низкое, вы можете использовать клей для электродов или проводящий клей, чтобы улучшить качество контакта.

5. Дополнительное обследование: стандартная практика заключается в том, чтобы испытуемый моргнул и напряг мышцы челюсти, чтобы проверить, виден ли сигнал. Если на всех электродах присутствует шум, возможно, проблема в опорном и заземлении или в помехах может быть внешнее устройство. Кроме того, некоторые исследователи проверяют, работает ли ЭЭГ должным образом, предлагая участникам закрыть глаза и посмотреть, увеличивается ли альфа-ритм.

6. Вспомогательные средства: нейронавигация, такая как фиксированные трекеры головы и регистрационные маркеры. Оцифровка/регистрация электродов рекомендуется для построения точных моделей головы ЭЭГ для конкретного субъекта. Между катушкой ТМС и кожей головы помещается тонкий кусок пенопласта, чтобы уменьшить соматосенсорные и костно-проводимые слуховые вызванные реакции и артефакты движения электрода. Участникам предоставляются средства защиты органов слуха (затычки для ушей и беруши) и они направляются в поисках горячих точек.

7. Онлайн/псевдо-онлайн-мониторинг ЭЭГ. Используя программное обеспечение для мониторинга в реальном времени, можно отслеживать качество и стабильность сигнала ЭЭГ в режиме реального времени, а проблемы можно своевременно обнаруживать и решать. Для мониторинга в реальном времени можно использовать такое программное обеспечение, как EEGLAB и BrainVision Analyser. Мониторинг импеданса позволяет вовремя обнаружить проблемы с импедансом между электродами и кожей и принять соответствующие меры для их корректировки. Мониторинг шума позволяет вовремя обнаружить нефизиологический сигнальный шум и другие помехи и принять соответствующие меры для корректировки. Шумовые помехи можно уменьшить с помощью фильтров, методов удаления артефактов, анализа независимых компонентов (ICA) и других методов. Используйте программное обеспечение для мониторинга в реальном времени, технологию биологической обратной связи и другие методы для мониторинга экспериментального процесса.

Анализ данных ТМС-ЭЭГ

1. Применение линейных моделей при анализе данных ЭЭГ.

Линейная модель — это метод моделирования взаимосвязи между сигналами ЭЭГ и нервными событиями. Его можно использовать для изучения источников и характеристик сигналов ЭЭГ, а также влияния нервных событий на сигналы ЭЭГ. Вы можете использовать такие методы, как множественная линейная регрессия, обобщенные линейные модели и линейные модели со смешанными эффектами, для построения линейных моделей, а также использовать такие методы, как перекрестная проверка, для оценки производительности модели. Используйте такие методы, как частотно-временной анализ, вейвлет-анализ и анализ независимых компонентов (ICA), чтобы извлечь характеристики сигнала ЭЭГ, а также использовать методы выбора функций для выбора наиболее релевантных функций. Используйте анализ событийно-связанного потенциала (ERP), частотно-временной анализ, анализ когерентности и другие методы для анализа влияния нервных событий на сигналы ЭЭГ, а также используйте методы статистического анализа для оценки значимости разницы.

2. О Анализе данных Консультации по процедуре ТМС-ЭЭГ

l Сегментация данных по импульсам ТМС. Обычным ранним шагом в обработке данных ТМС-ЭЭГ является сегментация данных по импульсам ТМС.,Подобно другим парадигмам ЭЭГ, связанным с событиями. Для анализа во временной области,Требуется достаточно длинный сегмент сигнала,Включает предимпульсные данные для коррекции базовой линии.,А данные после импульса используются для захвата ТЭП (которые могут длиться 400-500 миллисекунд). Для анализа частотной области,Требуется достаточно данных для частотно-временного разложения скользящего окна.,Для этого требуется определенная длина данных до и после заданного момента времени. При выполнении сегментации,Следует учитывать, когда это следует делать. Сегментация и удаление импульсных артефактов обычно сопровождаются временной фильтрацией.,чтобы избежать звона вокруг пульса. Однако,Применение фильтрации через границы сегмента (т. е. начало и конец сегмента) может привести к дополнительным артефактам из-за заполнения нулями.,Специально для фильтрации высоких частот. Решение — это решение, которое содержит достаточно данных до и после импульса.,Дайте этим пограничным артефактам время восстановиться.,не влияет на интересующие данные (например,,базовые периоды или TEP). Другое решение — удалить импульсные артефакты и применить фильтрацию к непрерывной записи перед фильтрацией верхних частот.,Затем приступаем к сегментации. в любом случае,Перед применением импульсов TMS и перед удалением других высокоамплитудных артефактов из данных,Не следует выполнять фильтрацию верхних частот.

lПри анализе данных ЭЭГ удаление плохих каналов и плохих проб является одной из распространенных стратегий снижения шума. Плохой канал обычно означает проблему с соединением во время записи или постоянную активность артефактов из-за плохого контакта, мышечной активности или контакта катушки TMS. Плохие испытания обычно вызваны чрезмерной мышечной активностью, сильным морганием или движениями глаз, а также другими артефактами движения.

lУдалите плохие каналы и плохие пробные версии, чтобы уменьшить шум. Плохой канал обычно означает проблему с соединением во время записи или постоянную активность артефактов из-за плохого контакта, мышечной активности или контакта катушки TMS. Плохие испытания обычно вызваны чрезмерной мышечной активностью, сильным морганием или движениями глаз, а также другими артефактами движения. Существует несколько методов удаления плохих каналов и плохих пробных версий, включая ручные методы, автоматические методы и комбинированные ручные/автоматические методы. При удалении плохих каналов и плохих испытаний необходимо обратить внимание на следующие моменты: Удаление плохих каналов и плохих испытаний должно выполняться с учетом обеспечения качества данных, чтобы гарантировать надежность и точность результатов экспериментов, удаление плохих каналов и плохих испытаний; испытания необходимо проводить до других этапов предварительной обработки данных, чтобы избежать влияния плохих каналов и плохих испытаний на последующий анализ; удалите плохие каналы и некачественные испытания; Это необходимо сделать перед статистическим анализом, чтобы избежать влияния плохих каналов и плохих испытаний на статистические результаты; для удаления плохих каналов и плохих испытаний необходимо записать информацию об удаленных каналах и испытаниях для последующего анализа и составления отчетов; Удаление плохих каналов и плохих испытаний необходимо корректировать и оптимизировать с учетом плана эксперимента и вопросов исследования, чтобы гарантировать, что удаленные каналы и испытания не повлияют на выводы исследования.

lУдаление и интерполяция артефактов импульса ТМС: в Анализе данных В ТМС-ЭЭГ импульсный артефакт ТМС представляет собой артефакт высокой амплитуды, который влияет на анализ и интерпретацию сигналов ЭЭГ. Следовательно, удаление и интерполяция импульсных артефактов TMS является анализом. данных ТМС-ЭЭГОдин из важных шагов。УдалятьTMSРаспространенный подход к импульсным артефактам заключается в замене затронутых данных интерполированными данными.。Методы интерполяции могут использовать методы, основанные на сплайн-интерполяции, или методы, основанные на методах корреляции.。Выбор метода интерполяции зависит от характеристик данных и плана эксперимента.。Временное окно для интерполяции обычно находится перед импульсом.1-2msначинать,Длительность 5-10мс. перед интерполяцией,Данные необходимо предварительно обработать,для удаления других артефактов и шума. После интерполяции,Требуется последующий анализ данных,Оценить влияние артефактов импульса ТМС и характеристик нейронных сигналов.

lRe-reference: методы повторного сравнения включают средний эталон и не-скальповый эталон. Усреднение относится к усреднению сигналов от всех электродов кожи головы в качестве эталонного сигнала, тогда как привязка не к коже головы подразумевает использование электродов на мочке уха или шеи в качестве эталонного сигнала. Усреднение — один из наиболее часто используемых методов, но он может привести к распространению артефактов с плохих каналов на другие каналы, поэтому перед усреднением плохие каналы необходимо удалить. В то же время удаление плохих каналов может привести к асимметрии среднего опорного значения, поэтому может потребоваться интерполяция. После повторной ссылки необходим последующий анализ данных для оценки эффектов повторной ссылки и характеристик нейронных сигналов.

Коррекция базовой линии: «Обнуление» или «коррекция базовой линии» данных путем вычитания заданного значения из всех точек данных, тем самым центрируя напряжение каждого электрода вокруг общего опорного значения. Коррекцию базовой линии следует выполнять во временном окне, не содержащем импульса TMS, обычно в диапазоне от 500 до 10 миллисекунд. Коррекция базовой линии необходима, поскольку такие факторы, как влажность кожи и электростатический заряд электродов, могут вызвать смещения в записях ЭЭГ. В данных TMSeEEG обычно нет фильтра верхних частот, поэтому «базовое» напряжение может сильно различаться между электродами, а сигнал обычно не равен 0 В. Наиболее распространенный способ удаления смещений в данных — вычитание среднего значения за период базовой линии до импульса TMS (коррекция базовой линии). Другие методы включают в себя вычитание среднего значения за весь период (что означает приведение данных к нулю), вычитание линейной или полиномиальной функции аппроксимации из периода (удаление тренда данных) или применение фильтра верхних частот для удаления низкочастотной составляющей и любых других методов. компенсировать. Перед расчетом частотно-временного представления рекомендуется обнулить среднее значение и исключить тренд всего эксперимента, чтобы предотвратить влияние медленных частот и смещений постоянного тока на другие частотные интервалы. Для анализа ERP и TEP, как правило, не рекомендуется обнуление значений и устранение тренда на протяжении всего исследования. При выполнении обнуления среднего значения и устранения тренда имейте в виду, что большие сдвиги амплитуды могут повлиять на среднее значение или подобранную модель, если артефакты пульса/мышц/движений ТМС все еще присутствуют. Более того, TEP могут быть асимметричными, а импульсы TMS могут вносить смещения постоянного тока, поэтому устранение тренда может привести к появлению ложных тенденций в позднем периоде TMS.

l Артефакты большой амплитуды. Артефакты большой амплитуды будут иметь негативное влияние на временную фильтрацию и методы слепого разделения источников (такие как ICA). Было разработано несколько методов для подавления поляризации, затухания электродов и мышечных артефактов, вызванных ТМС, а также для восстановления лежащих в основе нейронных сигналов. Эти методы включают подбор модели и вычитание наилучшего соответствия из данных, слепое разделение источников с использованием ICA или PCA и другие методы, специфичные для данных TMSeEEG. Выбор между ICA и PCA является спорным в данной области. PCA может предоставить топологическую структуру, определяющую подпространство, в котором расположены артефакты, но он не может различать чистые сигналы артефактов и нейронные сигналы во всех данных. ICA обеспечивает пространственный фильтр через матрицу смешивания, что может дать ICA преимущество в удалении артефактов. И ICA, и PCA имеют некоторые строгие предположения, и многие артефакты, вызванные TMS, нарушают эти предположения и могут искажать результаты ICA. В настоящее время отсутствуют инструменты для оценки точности ICA или PCA в очистке вызванных ТМС потенциалов с сохраненными нервными реакциями и устранением сигналов артефактов.

l Обработка слуховых и соматосенсорных вызванных ответов (периферических вызванных потенциалов, ПЭП) в ТМС-ЭЭГ. Некоторые автономные методы можно использовать для обработки слуховых и соматосенсорных вызванных ответов при транскраниальной магнитной стимуляции в сочетании с ЭЭГ. Эти методы подходят для лечения ПКП, включая соматосенсорные и слуховые реакции. Эти методы включают вычитание или регрессию условий сенсорного контроля из TEP, использование ICA для удаления компонентов, представляющих PEP (по крайней мере, для слухового компонента), и использование вариантов SSP-SIR для включения условий сенсорного контроля. Некоторые из этих методов могут применяться в процессе очистки ТМС-ЭЭГ (например, ICA), в то время как другие могут потребовать отдельного этапа после процесса очистки и могут потребовать сбора данных для условий экспериментального контроля.

l Временная фильтрация. После обработки импульсов TMS, затухания и мышечных артефактов следует использовать только временные фильтры (низкочастотные, полосовые и режекторные фильтры). Фильтры верхних, нижних, полосовых и полосовых фильтров обычно используются для устранения низкочастотного дрейфа, высокочастотного шума и остаточного линейного шума в сигналах ЭЭГ соответственно. Не рекомендуется использовать стандартные временные фильтры для устранения артефактов, вызванных TMS, поскольку переходные пики состоят из нескольких частот, что делает традиционные частотные фильтры неэффективными. Например, использование фильтра нижних частот может уменьшить амплитуду артефактов, но в то же время распространить колебания ниже частоты среза вокруг пика, что называется реверберацией. Фильтрация верхних частот при наличии импульса TMS также может быть проблематичной и может привести к медленным артефактам реверберации вокруг импульса. Поэтому временной фильтр следует применять только после удаления импульсных артефактов TMS.

l Интерполировать удаленные каналы при удалении плохих каналов. Методы включают сплайн-интерполяцию с использованием окружающих каналов или связанных методов. Реконструкция исходной информации (SIR) позволяет интерполировать каналы на основе оценок кортикального тока для незагрязненных каналов. Каналы можно удалять и вставлять из одной пробной версии.,вместо вставки из всей записи,Таким образом минимизируя потерю данных. Стоит отметить, что,Удаление или замена плохих каналов снижает размерность данных.,Это может повлиять на дальнейший анализ,Например,ICA и анализ источников.

l Усредненные данные ЭЭГ, вызванной ТМС, в разных исследованиях были приведены в соответствие с событиями, привязанными ко времени, а напряжения во всех исследованиях ЭЭГ в данный момент времени были усреднены.

l Понижение дискретизации: чтобы уменьшить размер файлов данных и решить проблемы хранения и скорости обработки данных, транскраниальная магнитная стимуляция в сочетании с данными ЭЭГ часто обрабатывается с высокой частотой дискретизации (около 5000 Хз) собрать,для уменьшения взаимодействия между фильтром нижних частот и импульсными артефактами TMS. Однако,Эта высокая частота дискретизации обычно намного превышает частоту захвата.<100 Для TEP требуется частота дискретизации в Гц, поэтому требуется только минимальная частота дискретизации 400. Гц, чтобы полностью описать сигнал. Чтобы уменьшить размер файла, данные TMSeEEG часто «преобразовываются» до более низкой частоты дискретизации (например, 500 или 1000). Гц). Перед понижающей дискретизацией важным шагом предварительной обработки является применение фильтра нижних частот на четверти целевой частоты дискретизации, чтобы избежать артефактов наложения. Фильтры сглаживания часто автоматически применяются в функциях понижающей дискретизации (например, pop_resample.m в EEGLAB), что может вызвать артефакты реверберации, если в данных имеются большие смещения (например, артефакты импульсов TMS). Поэтому понижающую дискретизацию следует выполнять после обработки импульсов TMS и других артефактов большой амплитуды.

lУдалить артефакты. Ручные методы обычно предполагают, что исследователи визуально проверяют данные и решают, какие каналы или испытания удалить. Автоматизированные методы обычно используют характеристики сигнала и статистические методы для выявления плохих каналов или плохих пробных версий, которые необходимо удалить. Комбинированные ручные/автоматические методы обычно подразумевают сочетание ручных и автоматических методов для повышения эффективности и точности удаления артефактов. Некоторые продвинутые методы удаления артефактов в автономном режиме, такие как анализ независимых компонентов (ICA), вейвлет-преобразование, частотно-временной анализ и т. д. Эти методы позволяют более точно обрабатывать данные для удаления различных типов артефактов. Следует отметить, что эти методы требуют определенных математических и компьютерных навыков, поэтому перед выполнением анализа данных требуется достаточная подготовка и изучение. При удалении артефактов необходимо обратить внимание на следующие моменты: удаление артефактов необходимо выполнять при обеспечении качества данных, чтобы обеспечить надежность и точность экспериментальных результатов. Удаление артефактов требует других этапов предварительной обработки данных. Во избежание влияния артефактов на последующие действия. анализ; удаление артефактов необходимо выполнить перед статистическим анализом. При выборе метода удаления артефактов его необходимо скорректировать и оптимизировать на основе плана эксперимента и вопросов исследования, чтобы гарантировать, что удаление артефактов не повлияет на выводы исследования. При этом информацию об удаленных артефактах необходимо фиксировать для последующего анализа и отчетности.

3.Доступные наборы инструментов

существовать Анализ данных ТМС-ЭЭГ,Доступно несколько наборов инструментов,для обработки и анализа данных. В эти комплекты входят:

FieldTrip: для анализа и визуализации данных электроэнцефалограммы и магнитограммы. (www.fifieldtriptoolbox.org/tutorial/tms-eeg)

TMSEEG: используется для предварительной обработки и анализа данных ТМС-ЭЭГ. (http://www.tmseg.com/downloads/)

TESA: для предварительной обработки и анализа данных ТМС-ЭЭГ. (https://github.com/nigelrogasch/TESA/releases)

ARTIST: используется для автоматического удаления артефактов из данных одноимпульсной ТМС-ЭЭГ. (http://etkinlab.stanford.edu/toolboxes/ARTIST/)

ЛУЧШЕЕ: для разработки, проведения и онлайн-анализа многопротокольных/многосессионных экспериментов, включая ТМС, ТЭС, транскраниальную ультразвуковую стимуляцию и т. д. (www.best-toolbox.org)

Эти наборы инструментов предоставляют множество функций и инструментов для обработки и анализа данных ТМС-ЭЭГ. Необходимо выбрать подходящий набор инструментов на основе плана эксперимента и вопросов исследования, а также изучить и использовать его в соответствии с документацией набора инструментов.

Подвести итог

Технология ТМС-ЭЭГ — мощная технология нейровизуализации.,Может использоваться для изучения функций мозга и нейропластичности. При выполнении Анализа данных ТМС-ЭЭГ,Требуется несколько этапов предварительной обработки и анализа данных.,а также корректировать и оптимизировать на основе экспериментального плана и исследовательских вопросов. в то же время,Необходимо сочетать с другими методами нейровизуализации и поведенческими измерениями.,для более полной информации,и выполнить статистический анализ и интерпретацию результатов.,делать научные выводы.

Ссылка: ТМС в сочетании с ЭЭГ: Рекомендации и открытые вопросы по сбору и анализу данных.