Časť 1: Nezávislá dynamika nízko-, stredno- a vysokofrekvenčných spektrálnych intrakraniálnych EEG aktivít počas vytvárania ľudskej pamäte

Kontakt: Audrey Huaudrey.hu@wecistanche.com

Victoria S. Marksa, Krishnakant V. Saboob, Çağdaş Topçuc,d,e, Michal Lechc,d,e,

Theodore P. Thayibf, Petr Nejedlye,g, Vaclav Kremen,h, Gregory A. Worrell, I,

Michal T. Kucewiczc,e,i,∗

Graduate School of Biomedical Sciences, Mayo Clinic, USA

bKatedra elektrotechniky a počítačového inžinierstva, University of Illinois, Urbana-Champaign, IL, USA

c Katedra multimediálnych systémov, Fakulta elektroniky, telekomunikácií a informatiky, Centrum BioTechMed, Technická univerzita v Gdansku, Gdansk, Poľsko d Nencki Institute of Experimental Biology, Poľská akadémia vied, Varšava, Poľsko

oddelenie neurológie, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA

Katedra počítačového inžinierstva, Iowa State University, Ames, Iowa, USA

g Česká akadémia vied, Ústav prístrojovej techniky, Brno, Česká republika

h Robotika a kybernetika, Český inštitút informatiky, České vysoké učení technické v Prahe, Praha, Česká republika

oddelenie fyziológie a biomedicínskeho inžinierstva, Mayo Clinic, USA

Cistanche môže zlepšiť pamäť

a b s t r a c t

Široké spektrum mozgových rytmov sa podieľa na kognitívnych funkciách v celej ľudskej kôre. Ako sú rytmy rôznych frekvenčných rozsahov koordinované v priestore ľudskej kôry a časePamäťspracovanie je nepresvedčivé. Môžu byť buď spolu koordinované naprieč frekvenčným spektrom v rovnakom kortikálnom mieste a čase, alebo môžu byť indukované nezávisle v konkrétnych pásmach. Použili sme veľký súbor údajov ľudskej intrakraniálnej elektroencefalografie (EEG) na analýzu časopriestorovej dynamiky spektrálnych aktivít vyvolaných počas vytvárania verbálnych spomienok. Kódovanie slov pre následné voľné vyvolanie aktivovaného nízkofrekvenčného theta, medzifrekvenčného alfa a beta a vysokofrekvenčného gama výkonu v mozaikovom vzore diskrétnych kortikálnych miest. Väčšina kortikálnych miest zaznamenala aktivitu iba v jednej z týchto frekvencií, s výnimkou vizuálnej kôry, kde bola spektrálna sila indukovaná vo viacerých pásmach. Každé frekvenčné pásmo vykazovalo charakteristickú dynamiku indukovaného výkonu špecifickú pre kortikálnu oblasť a hemisféru. Sila nízkofrekvenčných, strednofrekvenčných a vysokofrekvenčných aktivít, ktoré sa šíria v nezávislých sekvenciách cez vizuálne, časové a prefrontálne kortikálne oblasti v nasledujúcich fázachPamäťkódovanie. Naše výsledky poskytujú holistický, zjednodušený model spektrálnych aktivít zapojených do formovania človekaPamäť, čo naznačuje anatomicky a časovo rozloženú mozaiku koordinovaných mozgových rytmov.

1. Úvod

Predpokladá sa, že mozgové rytmy podporujúPamäťa kognitívnych funkcií koordináciou aktivít spojených neurónov do synchrónnych interakcií (Singer, 1999; Buzsaki, 2006; Fries, 2015; Klimesch, 1996; Fell a Axmacher, 2011). Spektrum rytmických aktivít zapojených do týchto interakcií zahŕňa theta (3–9 Hz) a gama

(30–120 Hz) frekvenčné pásma so špecifickými úlohami navrhnutými pre nízkofrekvenčné a vysokofrekvenčné aktivity vPamäťspracovanie (Düzel a kol., 2010; Sauseng a kol., 2010; Fries a kol., 2007; Tallon-Baudry a Bertrand, 1999; Nyhus a Curran, 2010; Lisman a Jensen, 2013; Herweg a kol., 2007), 2 . Medzifrekvenčné pásma alfa (9–12 Hz) a beta (12–25 Hz) boli tiež spojené s procesmi potrebnými pre pamäťové funkcie (Klimesch a kol., 2007; Hanslmayr a kol., 2011; Spitzer a Haegens 2017; Schmidt a kol. al., 2019; Michalareas et al., 2016). Ako tieto rôzne rytmy fungujú spoločne vo funkcii v definovanom časovom rámci, pričom zapájajú iba podmnožinu spektrálnych aktivít v danom frekvenčnom rozsahu. Napríklad na danom mieste by sa vyvolali iba theta rytmy. Obidva scenáre sa zhodujú v tom, že mozgové aktivity v definovaných frekvenčných rozsahoch možno chápať ako „spektrálne odtlačky prstov“, ktoré slúžia na špecifické percepčné alebo kognitívne procesy v zodpovedajúcej časovej škále nervových interakcií (Siegel a kol., 2012; Hanslmayr a Staudigl, 2014). . Presné vyriešenie dynamiky týchto spektrálnych odtlačkov prstov v anatomickom priestore a čase je rozhodujúce na testovanie týchto hypotéz a poskytnutie holistického modelu nervových aktivít vykonávaných počas kognitívnych úloh.

Intrakraniálne elektroencefalografické (EEG) záznamy predstavujú jedinečnú príležitosť skúmať s vysokým rozlíšením veľkú škálu nervových aktivít vykonávaných počas kognitívnych a iných mozgových funkcií v diskrétnych oblastiach ľudskej kôry (Lhatoo a kol., 2019; Johnson a kol., 2020; Jacobs a Kahana 2010; Engel a kol., 2005). Signály EEG sa odoberajú z kontaktov elektród implantovaných buď priamo na povrch neokortexu alebo do jeho hlbších vrstiev a subkortikálnych štruktúr. Takže spektrálne aktivity generované miestnymi nervovými populáciami a zaznamenané z viacerých samostatných kontaktov môžu byť sledované v diskrétnych kortikálnych oblastiach počas dobyPamäťspracovanie. Predchádzajúce štúdie iEEG bežne využívali spektrálny výkon indukovaný vo vysokých frekvenčných rozsahoch gama (60–120 Hz) na sledovanie kortikálneho spracovania vPamäťa kognitívne úlohy (Jerbi et al., 2009; Lachaux et al., 2012; Crone et al., 2006; Lundqvist et al., 2018). Theta (Sheehan a kol., 2018; Lin a kol., 2017) a alfa (Staresina a kol., 2016) boli tiež skúmané predtým. Ukázalo sa, že oscilačné aktivity vo frekvenciách theta a alfa sa šíria ako lokálne, nezávislé, putujúce vlny v diskrétnych kortikálnych oblastiach počasPamäťspracovanie (Zhang et al., 2018), ale relatívna časopriestorová dynamika týchto nízkofrekvenčných oscilácií a rýchlejšie beta a gama aktivity počas spracovania pamäte zostávajú do značnej miery nepreskúmané.

Tu sme využili veľký súbor údajov iEEG 164 účastníkov kódujúcich zoznamy slov na následné bezplatné verbálne vyvolanie. Predchádzajúce štúdie s touto úlohou odhalili distribuovanú sieť oblastí mozgu spojených so zmyslovým spracovaním a s deklaratívnosťou vyššieho ráduPamäťfunkcií (Burke a kol., 2013; Burke a kol., 2014a; Kucewicz a kol., 2019). Indukovaná vysoká gama sila bola pozorovaná najprv vo vizuálnych oblastiach okcipitotemporálneho kortexu a potom vo viac predných oblastiach prefrontálneho kortexu, čo inšpirovalo dvojstupňový modelPamäťkódovanie so skorým senzorickým a neskorým asociačným štádiom (Burke et al., 2014a).

Podobná sekvencia zadného-predného poradia indukovaného výkonu bola tiež pozorovaná vo frekvenčnom pásme theta (Burke a kol., 2013) a potvrdená v činnostiach mimo frekvenčného rozsahu gama (Kucewicz a kol., 2014). Naša nedávna štúdia zistila postupnosť indukovaného vysokého gama výkonu počasPamäťkódovanie bude kontinuálne so zvyšujúcimi sa latenciami pozdĺž hierarchie asociačných oblastí postupne vyššieho rádu (Kucewicz et al., 2019), čo vyvrcholí v prednom prefrontálnom kortexe neskoro do kódovania slov. Predchádzajúce iEEG štúdie spracovania verbálnej pamäte boli buď obmedzené na menšie súbory údajov účastníkov záznamov s riedkym elektródovým pokrytím neokortexu alebo sa zamerali len na vybrané frekvenčné pásma. Spektrálna sila v rôznych pásmach by sa teda buď priestorovo spriemerovala naprieč viacerými elektródovými miestami väčších kortikálnych oblastí, čím by sa stratilo rozlíšenie a granularita jednotlivých miest, alebo by sa neštudovala cez mozgové aktivity theta, alfa, beta a gama.

Vzhľadom na široký rozsah frekvenčného spektra a oblastí mozgu analyzovaných spoločne v predchádzajúcich štúdiách sme predpokladali, že špecifické spektrálne aktivity sú indukované v granulárnom vzore diskrétnych kortikálnych

miest. Súhrnná aktivita z niekoľkých miest by teda viedla k nakloneniu širokopásmového výkonu v celom spektre (Kilner et al., 2005), ktoré by sa mohlo skladať z viacerých, špecifických, „spektrálnych odtlačkov prstov“ (Fellner et al., 2019). . Presná lokalizácia rôznych odtlačkov prstov by bola buď spoločná pre rovnaké kortikálne miesta záznamu elektród, alebo by bola distribuovaná v mozaike odlišných anatomických miest. Podobne, pokiaľ ide o načasovanie, nízkofrekvenčné, stredné a vysokofrekvenčné spektrálne aktivity by boli indukované v rôznych časochPamäťkódovanie alebo všetky súčasne. Okrem theta a gama aktivít sa očakávalo, že alfa a beta rytmy budú indukované na rôznych kortikálnych miestach a časochPamäťkódovanie. Vo všeobecnosti sme testovali nezávislú časopriestorovú dynamiku spektrálnych aktivít indukovaných počas formovania ľudského verbálnehoPamäťstopy. Naším cieľom bolo poskytnúť holistický model mozgových rytmov zapojených do širokého rozsahu frekvencií, kortikálnej anatómie a fáz kódovania pamäte.

2. Materiály a metódy

2.1. Predmety

Súbor záznamov EEG od celkovo 164 účastníkov podstupujúcich chirurgické hodnotenie liekovo-rezistentnej epilepsie bol prevzatý z veľkej multicentrickej kolaboratívnej štúdie (všetky de-identifikované údaje sú dostupné na http://memory.psych.upenn.edu/Electrophysiological{ {3}}Údaje).

Nahrávky boli zozbierané z nasledujúcich centier: Mayo Clinic, Thomas Jefferson University Hospital, Hospital of Pennsylvania, Dartmouth-Hitchcock Medical Center, Emory University Hospital, University of Texas Southwestern Medical Center a Columbia University Hospital. Príslušná inštitucionálna kontrolná rada v každom centre schválila jeden spoločný výskumný protokol a od každého účastníka sa získal informovaný súhlas. Pre 139 pacientov zahrnutých do konečnej analýzy sú informácie týkajúce sa počtu dokončených slovných testov a zóny nástupu záchvatov zhrnuté v doplnku Suppl. Tabuľka 1. Začiatok záchvatu bol lokalizovaný na pravej hemisfére u 46 pacientov, na ľavej hemisfére u 55 pacientov, bilaterálne u 26 a neurčený u 12. Demografické informácie, ako je vek a pohlavie, boli dostupné len pre 85 pacientov (priemerný vek 35,6 rokov so štandardnou odchýlkou ​​11,6 roka, 43 žien až 42 mužov, tabuľka 1) kvôli obmedzenému prístupu k citlivým informáciám o zdravotnej starostlivosti z viacerých klinických centier, ktoré zhromaždili súhrnný súbor údajov. Elektrofyziologické záznamy sa zbierali zo štandardných klinických subdurálnych a hĺbkových elektród (AdTech Inc., PMT Inc.) implantovaných na kortikálny povrch a do mozgového parenchýmu. Subdurálne elektródové kontakty boli usporiadané buď v mriežke alebo pásikovej konfigurácii so vzdialenosťou 10 mm a kontakty hĺbkovej elektródy boli oddelené 5 až 10 mm. Umiestnenie elektród určil klinický tím na lokalizáciu ložísk záchvatov pre prípadnú epilepsiu alebo operáciu alebo implantáciu zariadenia na terapeutickú elektrickú stimuláciu mozgu.

2.2. Anatomická lokalizácia a mapovanie povrchu mozgu

Parcelácie kortikálneho povrchu boli generované pre každého účastníka z predimplantačných MRI skenov (volumetrické T1-vážené sekvencie) pomocou softvéru Freesurfer (RRID: SCR_001847). Hipokampus a okolité kortikálne oblasti sa vytýčili oddelene na základe dodatočného 2 mm hrubého koronálneho T2- váženého skenu s použitím metódy multiatlasovej segmentácie automatickej segmentácie hipokampálnych podpolí (ASHS). Kontaktné súradnice elektród odvodené zo spoločne registrovaných poimplantačných CT skenov sa potom mapovali na predimplantačné MRI skeny, aby sa určili ich anatomické polohy. V prípade subdurálnych pásikov a mriežok boli kontakty elektród dodatočne premietnuté na kortikálny povrch pomocou algoritmu na minimalizáciu energie, aby sa zohľadnil pooperačný posun mozgu. Kontaktné miesta boli preskúmané a potvrdené na povrchoch a prierezových snímkach neurorádiológom. T1-vážené skeny MRI boli tiež zaregistrované v štandardnom mozgu MNI152, aby bolo možné porovnávať miesta záznamu v spoločnom priestore medzi subjektmi. Anatomické polohy záznamových miest, vrátane oblastí Brodmann, boli odvodené konvertovaním MNI súradníc do priestoru Talairach a dotazovaním sa na démona Ta-Talairach (www.talairach.org).

2.3. Elektrofyziologické záznamy

Signály EEG boli zaznamenané pomocou jedného z nasledujúcich systémov klinickej elektrofyziologickej akvizície (v závislosti od inštitúcie na zber údajov): Nihon Kohden EEG-1200, Natus XLTek EMU 128 alebo Grass Aura-LTM64. V závislosti od akvizičného systému a preferencií klinického tímu sa signály odoberali buď pri 500, 1 000 alebo 1 600 Hz a odkazovali sa na bežný kontakt umiestnený buď intrakraniálne, na temene hlavy alebo mastoidálnym procesom. Na analýzu boli všetky záznamy s použitím vyšších vzorkovacích frekvencií filtrované antialiasingovým filtrom a prevzorkované na 500 Hz. Spoločná bipolárna montáž bola vypočítaná post hoc pre každý subjekt odčítaním časových radov nameraných napätí na všetkých pároch priestorovo susediacich kontaktov. To viedlo k N-1 bipolárnym signálom v prípade penetračných a páskových elektród a N=(i − 1)∗j plus (j − 1)∗I, kde i a j sú počet kontaktov vo vertikálnom a horizontálnom rozmere mriežky. Na analýzu údajov tejto štúdie sa jedna "elektróda" vzťahuje na bipolárny signál z jedného bipolárneho páru kontaktov. Je dôležité poznamenať, že kontakty môžu byť použité pre viacero elektród, takže nie všetky signály sú skutočne nezávislé.

2.4. Úloha voľného odvolania

Klasická paradigma na skúmanie tvorenia verbálneho epizodickéhoPamäťbola zamestnaná (Kahana, 2014), v ktorej boli subjektom zobrazené zoznamy slov pre následné voľné vybavovanie. Účastníci boli inštruovaní, aby si preštudovali zoznamy slov prezentovaných na obrazovke prenosného počítača pre oneskorený test hlasovej pamäti. Zoznamy boli zložené z 12 slov vybraných náhodne a bez nahradenia zo skupiny vysokofrekvenčných podstatných mien v rodnom jazyku subjektu (buď angličtina alebo španielčina; http://memory.psych.upenn.edu/WordPools). Každé slovo sa objavilo na obrazovke na 1600 ms, po ktorom nasledoval náhodný jitter 750 až 1000 ms prázdny interval medzi stimulmi. Na konci každého zoznamu slov subjekt vykonal úlohu rozptýlenia. Táto úloha trvala 20 s a pozostávala zo série jednoduchých aritmetických úloh formátu A plus B plus C, kde A, B a C boli náhodné jednociferné celé čísla medzi 1 a 9. Po úlohe distraktor účastníci dostali 30 s, počas ktorých si vybavili čo najviac slov zo zoznamu v ľubovoľnom poradí (obr. 1). Hlasové odozvy boli digitálne zaznamenávané prenosným počítačom a neskôr boli manuálne hodnotené na analýzu. Do ďalšej analýzy boli zaradené iba subjekty, ktoré si zapamätali aspoň 15 percent slov a dokončili aspoň 12 zoznamov úloh (Long et al., 2014). To ostalo 139 zo 164 pôvodných subjektov na celkovo 14 219 elektród použitých v tejto štúdii. Elektrolýzové logické záznamy sa synchronizovali s objavením sa stimulu na obrazovke pomocou generátora elektrických impulzov ovládaného prenosným počítačom, ktorý posielal impulzy do určeného kanála udalostí v systéme klinickej akvizície. Udalosti boli po nahrávacej relácii označené časovou pečiatkou pomocou vlastných kódov MATLAB a boli použité na extrakciu špecifických epoch záujmu okolo prezentácie slov. Každá zaznamenaná epocha bola dlhá 3000 ms a zahŕňala 1600 ms prezentácie slov na obrazovke so 700 ms prázdnej obrazovky interstimulačného intervalu pred a po každej prezentácii slova.

Skúšobne spriemerovaná spektrálna sila EEG signálov z epoch prezentácie slov (jedno slovo na pokus) bola integrovaná v celej epoche a použitá ako funkcia na klasifikáciu aktívnych elektród, ktoré zaznamenávajú z oblastí mozgu zapojených do verbálnej komunikácie.Pamäťkódovanie. Aktívne elektródy boli klasifikované nezávisle v šiestich frekvenčných pásmach spektra EEG s použitím normalizovaných odhadov zmeny výkonu (z-skóre transformácie). Klasifikačný postup využíval metódu bez dozoru založenú na Gaussovom modeli zmesi (Saboo et al., 2019). Všimnite si indukovanú aktivitu vo všetkých šiestich frekvenčných pásmach v príklade spektrogramu vyneseného zo skúšobnej priemernej aktivity z jednej elektródy lokalizovanej v okcipitálnom kortexe.

2.5. Analýza dát

Analyzovali sme epochy nahrávania iEEG počas prezentácie slov prePamäťkódovanie. Každá epocha prezentácie bola FIR filtrovaná (2000- rád Barlett-Hanning s filtrovaním nulovej fázy skreslenia, pásmová priepust s frekvenčnými limitmi špecifikovanými pre každé frekvenčné pásmo) predtým, ako bola spektrálne rozložená, normalizovaná a združená nezávisle do odlišných frekvenčných pásiem medzi 2 a 120 Hz: nízke theta (2–4 Hz), vysoké theta (5–9 Hz), alfa (10–15 Hz), beta (16–25 Hz), nízke gama (25–55 Hz) a vysoké gama (65–115 Hz). Hranice pre tieto frekvenčné pásma boli určené na základe neprekrývajúcich sa a súvislých rozsahov rastúcich do šírky pozdĺž frekvenčného spektra. Horná hranica 115 Hz bola zvolená tak, aby sa zabezpečili aspoň 4 vzorky na cyklus pri vzorkovacej frekvencii 500 Hz a aby sa zabránilo harmonickej frekvencii 60 Hz šumu linky. Na konverziu filtrovaných signálov na spektrogram s a

Rozlíšenie frekvenčného zásobníka 2 Hz od 2 Hz do 115 Hz, použili sme 500 ms posuvné okná s dĺžkami snímok 5 ms a metódu multi-taper s 1 zúžením z chronickej sady nástrojov v MATLAB (http://chronux.org/; Mitra, 2007). Spektrogramy epochy prezentácie slov boli spriemerované spolu po log-normalizácii a transformácii z-skóre každého časovo-frekvenčného bodu. Z-skóre sa uskutočnilo podľa nasledujúceho vzorca:

x(t, f) − μ

z(t, f)=σ

kde x je signál, t je časový zásobník, f je frekvenčný zásobník, f je priemer a f je štandardná odchýlka pre danú frekvenciu. Každý pokus bol normalizovaný samostatne. Log normalizácia bola implementovaná na korekciu vplyvu zákona 1/f výkonu nižších frekvencií na odhadovaný výkon vo vyšších frekvenčných pásmach a transformácia z-skóre bola vykonaná na poskytnutie normalizovanej stupnice zmeny výkonu na porovnanie signálov z rôznych elektród. , relácií a účastníkov (Kucewicz a kol., 2019, 2017; Saboo a kol., 2019). Táto normalizácia z-skóre vytvára pozitívne a negatívne zmeny sily vzhľadom na strednú silu v rámci ktorejkoľvek jednoslovnej epochy namiesto použitia obdobia „základnej línie“. Preto by sa aj malé pozitívne alebo negatívne odchýlky absolútnej sily účinne zvýšili v porovnaní s priemerom signálu, ako už bolo opísané (Kucewicz a kol., 2019; Alotaiby a kol., 2015). Okrajové artefakty v odhade výkonu boli eliminované orezaním dvoch časových zásobníkov z oboch koncov konečného spektrogramu pre všetky frekvencie. Pre každú elektródu a frekvenčné pásmo sme určili priemerný spektrálny výkon v každom časovom intervale vo všetkých epochách prezentácie slov. Celkový indukovaný výkon v danom frekvenčnom pásme počas obdobia prezentácie slova bol kvantifikovaný ako plocha pod absolútnou hodnotou zodpovedajúcej krivky časového radu, ako je znázornené na obr. 1. Elektródy sa potom klasifikovali na „aktívne“ a „neaktívne“ v každom špecifickom pásme pomocou našej metódy zhlukovania bez dozoru založenej na Gaussovom modelovaní zmesí (GMM), aby sa identifikovali tie, ktoré vykazovali zmeny výkonu vyvolané úlohou (Saboo et al., 2019 ). Táto metóda v podstate vykonáva triedenie binárneho strojového učenia aktívnych a neaktívnych kanálov na základe hodnoty indukovaného výkonu každého kanála. Klasifikácia bola vykonaná samostatne pre každé záujmové frekvenčné pásmo. Celý postup je zhrnutý na obr. 1.

Zvolili sme metódu založenú na GMM, aby sme zabezpečili, že rôzne čísla budú odzrkadľovať obchody pre zhluky aktívnych elektród a neaktívne elektródy. Počet klastrov bol nastavený na dva, pretože kategorizácia elektród aktívne-neaktívne je binárna: zmena spektrálneho výkonu môže byť buď indukovaná (zvýšená alebo znížená) alebo nie počas obdobia prezentácie slova. Použitie GMM tiež umožnilo klasifikáciu bez požiadavky na základné pravdivé údaje. Elektródy sa spojili medzi subjektmi a potom sa zoskupili, aby sa identifikovali aktívne elektródy.

2.6. Mapovanie indukovaného výkonu

Väčšina aktívnych elektród bola lokalizovaná v kortikálnych oblastiach spojených so spracovaním vizuálnych a sémantických informácií, ako aj s deklaratívnymiPamäťa výkonné funkcie. Z 39 Brodmannových oblastí sa väčšina umiestnení elektród zoskupila do 9 oblastí mozgu, z ktorých každá zahŕňa Brodmannove oblasti: vizuálna (Brodmannove oblasti 18 a 19), inferiorná časová (Brodmannove oblasti 20 a 37), precuneus (Brod- hlavné oblasti 30 a 31), laterálne parietálne (Brodmannove oblasti 7 a 39), meziálne temporálne (Brodmannove oblasti 28 a Hippocampus), laterálne temporálne (Brodmannove oblasti 21 a 22), Brocove oblasti (Brodmannove oblasti 44 a 45), laterálne prefrontálne (Brodmannove oblasti 9 a 46) a predný pól (Brodmannove oblasti 10 a 11). Ak nie je uvedené inak, všetky ďalšie analýzy sa zamerali na epochy vyvolaných slov, tj epochy s úspešne zakódovanými slovami, ktoré boli následne voľne vyvolané, v týchto deviatich kortikálnych oblastiach.

Indukované zmeny výkonu v každom frekvenčnom pásme boli vynesené zo všetkých aktívnych elektród na priemerný povrch mozgu pre každý časový bod slova epocha s použitím vlastného kódu MATLAB pre vážiacu techniku ​​závislú od polohy elektródy. Povrch mozgu bol vytvorený ako sieť, kde každému prvku sieťky bola priradená farba v závislosti od indukovaného výkonu okolitých elektród vážených relatívnou vzdialenosťou od prvku (väčšia hmotnosť k bližším elektródam). Pre každý vynesený sieťový prvok povrchu mozgu sa brali do úvahy iba účinky elektród v rámci prahu 10 mm od stredu prvku. Indukovaný výkon bol teda spriemerovaný zo všetkých elektród v rámci prahového polomeru, ktoré boli lineárne vážené svojou blízkosťou podľa nasledujúceho vzorca:

IP1∗ (prah – r1) plus IP2∗ (prah – r2) plus … plus IP ∗ (prah – rn )

(prah – r1 ) plus (prah – r2 ) plus … plus (prah – rn )

kde IP je hodnota indukovanej zmeny výkonu pre elektródu a r je vzdialenosť medzi elektródou a vybraným prvkom sieťky povrchu mozgu.

2.7. Štatistiky

Testy ANOVA s viacnásobnými porovnávacími korekciami pre účinky frekvenčného pásma, oblasti mozgu (Brodmannova oblasť) a hemisféry sa použili na analýzu percenta elektród v oblasti označenej ako „akčný čas (obr. 2). Časové rozdiely medzi hemisférami boli kvantifikované pomocou dvojstrannej nepárovej štatistiky t-testu s Bonferroniho korekciou (obr. 3A). Potom sme každú epochu slova rozdelili na fázy pred kódovaním, skoré kódovanie, neskoré kódovanie a po kódovaní (Burke et al. , 2014; Kucewicz a kol., 2019) a použili opakované merania ANOVA (fáza kódovania ako faktor v rámci subjektov) s posthoc Tukey-Kramerovým testom na analýzu účinkov frekvenčného pásma, oblasti mozgu a hemisféry na indukovaný výkon počas každého fáza verbálnejPamäťúloha (obr.3B). Špičková latencia pre každé frekvenčné pásmo a oblasť bola určená ako časový interval s maximálnym kladným vrcholom indukovaného výkonu. Latinské mestá sa porovnávali pomocou opakovaných meraní ANOVA (fáza kódovania ako faktor v rámci subjektov) a post-hoc Tukey-Kramerových viacnásobných porovnávacích testov (obr. 4). Pearsonov korelačný test sa použil na posúdenie vplyvu polohy pozdĺž každej osi mozgu na čas latencie maximálneho výkonu (obr. 5B). Hodnota alfa pre všetky testy bola nastavená na 0.05.

3. Výsledky

3.1. Spektrálne aktivity indukované počas kódovania pamäte sú heterogénne distribuované v ľudskej kôre

Najprv sme identifikovali podskupinu elektród z kortikálnych oblastí aktivovaných počasPamäťkódovanie. Na tento účel sa používa spektrálny výkon v pásme v šiestich neprekrývajúcich sa frekvenčných rozsahoch (nízka theta: 2–4 Hz, vysoká theta: 5–9 Hz, alfa: 10–15 Hz, beta: 16– 25 Hz, nízke gama: 25–55 Hz, vysoké gama: 65–115 Hz) sa použili ako znaky na automatizovanú klasifikáciu aktívnych elektród (Saboo et al., 20}19) nezávisle v každom pásme (obr. 1). Z celkového počtu 14 219 elektród implantovaných všetkým účastníkom 4738 (33,3 percenta) vykazovalo indukovaný spektrálny výkon aspoň v jednom z frekvenčných pásiem. Typické miesto elektródy teda vykazovalo indukovaný výkon v definovanom rozsahu buď nízkych, stredných alebo vysokofrekvenčných pásiem (obr. 2A). V súlade s našimi predchádzajúcimi výsledkami (Kucewicz et al., 2019; Alotaiby et al., 2015), tieto aktívne elektródy boli široko distribuované v 39 Brodmannových oblastiach, ktoré boli definované vo všetkých kortikálnych lalokoch (obr. 2B). Relatívny podiel elektród v každej oblasti Brodmanna, ktoré sa aktívne pohybovali od 4,3 percenta do 75 percent, v závislosti od umiestnenia v limbickom, frontálnom, prefrontálnom, parietálnom, temporálnom alebo okcipitálnom laloku (ANOVA F=99.21, s. < 0,001,="" df="5)," s="" výrazne="" aktívnejšími="" elektródami="" nachádzajúcimi="" sa="" v="" senzorických="" vizuálnych="" oblastiach="" okcipitálneho="" a="" parietálneho="" kortexu="" (posthoc="" tukey="" kramer,="" p="">< 0,05).="" v="" rámci="" každej="" oblasti="" boli="" pozorované="" podobné="" proporcie="" v="" každom="" frekvenčnom="" pásme,="" vrátane="" alfa="" a="" beta="" pásma,="" bez="" významných="" rozdielov="" v="" celom="" spektre="" (n-way="" anova="" f="0.17," p="0.9747" ,="" df="5)." stručne="" povedané,="" bez="" ohľadu="" na="" analyzované="" frekvenčné="" pásmo,="" najmenej="" 4="" percentá="" elektródových="" miest="" v="" ktorejkoľvek="" z="" analyzovaných="" kortikálnych="" oblastí="" odhalili="" významne="" indukovaný="" výkon="" počas="">

To investigate whether these various low and high-frequency spectral activities were induced on the same electrodes, we summarized the over-lap across the six frequency bands for nine cortical regions of interest (ROI; each composed of two Brodmann areas with >18 active electrodes from >8 účastníkov; pozri tabuľku 1). Elektróda môže byť aktívna v jednom alebo viacerých pásmach. Zistili sme, že najvyšší podiel elektród bol aktívny iba v jednom (43,12 percenta) alebo dvoch (22,94 percenta) pásmach a proporcionálne menej vo viac ako dvoch pásmach, pričom len menšina (5,4 percenta) bola aktívna vo všetkých šiestich (obr. 2C). Najvyššie prekrytie indukovaného spektrálneho výkonu vo viac ako dvoch pásmach bolo pozorované pri elektródach v zadných senzorických vizuálnych oblastiach okcipitálneho kortexu (obr. 2C; červená), kde sa počas kódovania slov aktivovalo v priemere 4–5 pásov na elektródu. Ostatné vizuálne oblasti temporálneho a parietálneho kortexu tiež vykazovali relatívne vysoké rozloženie elektród s aktivovanými viac ako dvoma pásmami, na rozdiel od predných oblastí spracovania vyššieho rádu v temporálnom a prefrontálnom kortexe, kde boli elektródy aktívne v 1–2 frekvenčných pásmach. (Obr. 2C; čierna). Celkovo väčšina elektródových miest vykazovala znížený spektrálny výkon v jednom alebo dvoch špecifických frekvenčných pásmach, čo naznačuje, že rôzne aktivity boli priestorovo oddelené v kôre.

Obr. 2. Spektrálne aktivity indukované počas kódovania verbálnej pamäte sú v ľudskom mozgu nerovnomerne rozložené. (A) Reprezentatívne príklady spektrogramov so skúšobným priemerom počas kódovania slov z aktívnych elektród ukazujú indukované zmeny výkonu obmedzené nezávisle na každej z troch frekvenčných skupín z rôznych anatomických miest. (B) Podiely aktívnych elektród v šiestich študovaných frekvenčných pásmach (nízka theta: 2–4 Hz, vysoká theta: 5–9 Hz, alfa: 10–15 Hz) beta:

16–25 Hz, nízka gama: 25–55 Hz, vysoká gama: 65–115 Hz) vykazujú významné rozdiely (ANOVA) v anatomickej distribúcii (červené hviezdičky; p < 0,05="" post-hoc="" tukey="" kramerov="" test="" ),="" ale="" nie="" vo="" frekvenčných="" pásmach,="" ako="" je="" zhrnuté="" vo="" vložených="" rámčekových="" grafoch.="" (c)="" distribúcia="" elektród="" aktívnych="" v="" jednom="" alebo="" viacerých="" frekvenčných="" pásmach="" odhaľuje="" najvyššie="" prekrytie="" v="" zadných="" oblastiach="" okcipitálneho="" a="" parietálneho="" zrakového="" kortexu,="" ktoré="" sa="" postupne="" zmenšovalo="" vo="" viac="" predných="" kortikálnych="" oblastiach,="" ako="" je="" znázornené="" na="" priemernom="" grafe="" povrchu="" mozgu="" a="" kreslený="" súhrn="" všetkých="" aktívnych="" elektród="" (bodky="" zafarbené="" podľa="" stĺpcového="" diagramu)="" a="" v="" husľových="" grafoch="" (čierne="" a="" červené="" čiary="" označujú="" priemer="" a="" medián,="" resp.="" (hoffmann,="" 2015)).="" (d)="" distribúcia="" všetkých="" elektród="" aktívnych="" v="" pásmach="" gama="" (vysoká="" frekvencia),="" alfa/beta="" (stredná="" frekvencia)="" a="" theta="" (nízka="" frekvencia)="" sa="" líši="" v="" deviatich="" vybraných="" kortikálnych="" oblastiach="" záujmu="" (v="" -="" vizuálne;="" it="" -="" podradné="" temporálne;="" pre="" -="" precuneus;="" par="" -="" laterálny="" parietálny;="" mtl="" -="" meziálny="" temporálny="" lalok;="" lt="" -="" laterálny="" temporálny="" lalok;="" br="" -="" brocova="" oblasť;="" pfc="" -="" prefrontálny="" kortex;="" fp="" -="" frontálny="" pól)="" s="" relatívne="" väčším="" počtom="" prefrontálnych="" elektród="" aktívnych="" v="" pásme="" gama="" (červené)="" a="" viacerými="" elektródami="" vo="" vizuálnych="" oblastiach="" aktívnych="" vo="" všetkých="" pásoch="" (čierne),="" ako="" je="" znázornené="" na="" grafe="" priemerného="" povrchu="" mozgu,="" v="" kreslenom="" súhrne="" a="" v="" grafe="" huslí.="" všimnite="" si,="" že="" väčšina="" elektród="" bola="" celkovo="" aktívna="" len="" v="" jednom="" alebo="" dvoch="" frekvenčných="" pásmach="" buď="" nízkych,="" stredných="" alebo="" vysokých="" frekvencií,="" s="" výnimkou="" vizuálnych="" oblastí="" s="" viac="" ako="" dvoma="" frekvenčnými="" pásmami="" aktívnymi="" na="" každú="" elektródu="" (pre="" interpretáciu="" odkazov="" na="" farbu="" v="" tomto="" legenda="" k="" obrázku,="" čitateľ="" je="" odkázaný="" na="" webovú="" verziu="" tohto="">

Ďalej sme sa pýtali, či sa spektrálne aktivity, ktoré boli indukované na ktoromkoľvek mieste elektródy, prekrývali v podobných frekvenčných rozsahoch. Aktivity sme zoskupili do skupín s nízkou, strednou a vysokou frekvenciou (theta, alfa / beta a gama) a porovnali sme podiely aktívnych elektród s rôznymi kombináciami skupín. Viac ako polovica všetkých aktívnych elektród ukázala, že indukovaný výkon je výlučne v nízkofrekvenčnom, strednom alebo vysokofrekvenčnom pásme (obr. 2D). Elektródy s vysokým prekrytím vo všetkých skupinách boli lokalizované prevažne v zadných vizuálnych oblastiach (obr. 2D; čierna). Zostávajúce miesta elektród, ktoré vykazovali indukovaný výkon v jednej z troch frekvenčných skupín, boli rovnomerne rozložené po celej kôre s podobnými podielmi v každej oblasti záujmu, okrem prefrontálnych oblastí, kde bolo počas kódovania pamäte prítomných relatívne viac vysokofrekvenčných gama aktivít (obr. .2D; červená). Naše výsledky ukázali, že aktivity konkrétneho frekvenčného rozsahu boli indukované väčšinou na špecifických kortikálnych miestach, čím sa vytvoril mozaikovitý vzor distribúcie v súlade s pojmom „spektrálne odtlačky prstov“ (Siegel et al., 2012).

3.2. Laterálny efekt indukovaného výkonu je špecifický pre konkrétne frekvencie a kortikálne oblasti

Našou ďalšou otázkou bolo, či sa celkový výkon v pásme indukovaný počas kódovania slov (obr. 1) líšil v závislosti od anatomickej polohy, frekvenčného pásma alebo hemisféry. Jednotlivé aktívne elektródy môžu vykazovať podobné veľkosti indukovaného výkonu, napriek heterogénnej distribúcii v kortikálnych oblastiach (obr. 2). Celkovo bol zaznamenaný významný vplyv frekvenčného pásma na indukovaný výkon (opakované merania ANOVA F=1346,99,p < 0.001,="" df="" {="" {8}}).="" oblasť="" mozgu="" (anova="" f="38.21," p="">< 0,001,="" df="37)" a="" umiestnenie="" elektródy="" na="" hemisfére="" (anova="" f="17.4," p="">< 0,001,="" df="" {{="" 18}}).="">

Obr. 3. Časové profily indukovaného výkonu počas kódovania odhaľujú laterálne účinky v špecifických frekvenciách a kortikálnych oblastiach. (A) Každý panel zobrazuje zmeny výkonu skúšobného priemeru v priebehu času prezentácie slova (sivé pozadie) odhadnuté zo všetkých aktívnych elektród v danom frekvenčnom pásme a oblasti mozgu vynesené oddelene pre ľavú a pravú hemisféru (červená a modrá, resp.) . Grafy šedej oblasti na pozadí sumarizujú štatistický rozdiel (t-štatistika) medzi dvoma hemisférami v 50 ms časových intervaloch, pričom tmavošedá indikuje výrazne väčšiu (pozitívne hodnoty t) alebo menšiu (negatívne hodnoty t) silu v ľavá hemisféra (horizontálne prerušované čiary; Studentov t-test, p < 0,05).="" všimnite="" si,="" že="" významný="" laterálny="" efekt="" je="" lokalizovaný="" v="" špecifických="" frekvenčných="" pásmach="" v="" danej="" oblasti="" mozgu.="" (b)="" súhrnné="" porovnanie="" celkového="" indukovaného="" výkonu="" (opakované="" merania="" anova)="" zo="" všetkých="" frekvenčných="" pásiem="" naprieč="" deviatimi="" oblasťami="" mozgu="" (označenia="" pozri="" na="" obr.="" 2)="" a="" štyrmi="" štádiami="" kódovania="" pamäte="" –="" faktor="" v="" rámci="" subjektov="" (červené="" hviezdičky="" označujú="" významný="" rozdiel="" tukey-kramerov="" test,="" p="">< 0,05).="">Pamäťúčinok bol najväčší v ľavej prefrontálnej kôre (označený čiernou dvojitou šípkou), zatiaľ čo MTL vykazoval najväčší účinok v oblastiach pravej hemisféry (pre interpretáciu odkazov na farbu v tejto legende k obrázku sa čitateľ odvoláva na web verzia tohto článku).

skupinová analýza (Tukey-Kramer, p < 0.05)="" potvrdila="" výrazne="" menší="" výkon="" so="" zvyšujúcimi="" sa="" frekvenciami="" pásiem,="" s="" výnimkou="" medzi="" nízkymi="" a="" vysokými="" pásmami="" gama="" (doplnkový="" obrázok="" 1).="" elektródy="" v="" okcipitálnom="" laloku="" vykazovali="" výrazne="" vyššiu="" indukovanú="" silu="" ako="" v="" akejkoľvek="" inej="" oblasti="" v="" súlade="" s="" našou="" predchádzajúcou="" štúdiou="" vysokých="" gama="" aktivít="" (kucewicz="" et="" al.,="">