Líkangerð á truflunum á heilarafritum frá vöðvarafmerkjum í höfði - verkefni lokið
Fréttatilkynning verkefnisstjóra
Heilarafritun (EEG) er algeng læknisfræðileg tækni sem gerir manni kleift að rannsaka rafvirkni heilans í hvíldarástandi eða við framkvæmd ákveðinna hugrænna verkefna. EEG merkið útvegar, á ódýran og á óágengan hátt, mikið upplýsingamagn sem býður uppá innsýn í flóknu kerfin sem stjórna öllu frá hversdagslegum verkum til meinafræðilegra breytinga á heilastarfseminni. Af þessari ástæðu er notkun þess víðgeng yfir fjölda þekkingarsviða: rannsóknarsviðin sem reiða sig á EEG gögn ná allt frá taugavísindum (svefnrannsóknir, flogaveiki, o.s.frv.) til sálfræði, vitrænna vísinda og leiðandi notkun í taugamarkaðssetningu og heila-tölvuviðmóti.
Þrátt fyrir fjölmarga kosti (óágengt, há tímaupplausn, auðvelt í notkun), þá fylgja EEG nokkrir ókostir, til að nefna slæm staðupplausn og tilvist vöðvavirkni sem smitast yfir í EEG merkið. Þó að hægt sé að koma í veg fyrir fyrra atriðið með tæknilegum framförum í búnaðinum (rammþétt EEG, með fjölgun rafskauta) er hið síðara meira krefjandi og er oft litið fram hjá því.
Vegna þess að EEG er mælt á höfuðleðrinu (í gegnum rafskaut sem eru á hettunni sem sett er á höfuð einstaklings) endurspegla rafmerkin sem tekin eru upp ekki hreina heilavirkni, heldur innihalda þau að auki rafvirkni sem kemur frá andlitsvöðvum.
Þegar rafmerkin ferðast frá heilberkinum að utanáliggjandi EEG hettunni þá minnkar merkið vegna ólíkra laga af hörðum og mjúkum vefjum í höfðinu ( heila- og mænu vökvi, höfuðkúpa, vöðvar, höfuðleður, húð o.s.frv.) og það skarast svo á við merki sem koma útaf samdrætti á þunnum vöðvum sem liggja framaná og á hliðum höfuðs.
Sum þessara rafmerkja frá vöðvunum eru sýnileg á EEG merkinu og er auðvelt að þekkja þau vegna stórs útslags eða aðgreinandi forms (t.d augn blikk) og getur því verið fjarlægt úr gögnunum.
Hins vegar þegar lág rafvirkni sem tengist náttúrulegri virkni vöðva, sem er með svipað útslag og merkið frá heilanum, þá er oft erfitt að sjá muninn og það getur verið mistúlkað sem heilavirkni.
Þetta veldur stóru vandamáli í EEG rannsóknum og getur hugsanlega verið villandi uppá túlkun á niðurstöðum rannsóknanna, það hefur verið sögulega litið fram hjá þessu atriði.
Það er grundvallaratriði að skilja hvernig vöðvavirkni myndast og hvernig hún verkar á safnaða EEG merkið, til þess að geta aðskilið gagnlegu heilavirknina frá suðinu, og bætt áreiðanleika gagnanna. Til þess að geta gert það, notuðum við segulómun (MRI) í háupplausn til að búa til stafrænt líkan af höfuðbyggingu, þar á meðal nokkur lög af mismunandi vefjum. Líkanið var svo notað til að líkja eftir því hvernig rafvirknin sem myndast í heilaberkinum og sú sem myndast af vöðvum breiðist út um höfuðið og leiðir svo til safnaða EEG merkisins á höfuðleðrinu. Tækniþekkingunni, sem safnað var í eftirlíkingarferlinu, var síðan sameinuð í vinnuferli fyrir gagnagreiningu og beitt á raunsöfnuðum EEG gögnum úr hóp viðfangsefna sem voru að framkvæma verkefni tengd því að halda uppréttri líkamsstöðu. Tækni sem endurbyggði upptök merkjanna var blandað saman við rammþétt EEG og greiningu með tengslanets reikniriti til að rannsaka hlutverk heilabarkar í samhæfingu við kerfi stöðustjórnunar og í þróun á leiðréttingaraðferðum til að viðhalda jafnvægi og uppréttri stöðu eftir vélræna truflun á líkamsstöðu.
English
Electroencephalography (EEG) is a widely used medical technique that allows to investigate the electrical activity of the brain during a resting state or during the execution of a specific cognitive task. The EEG signal provides, in a cheap and non-invasive way, a rich set of information which offers insights into the complex mechanisms that regulate everyday tasks as well as pathological alterations of the brain functions. For this reason, its application is widespread across multiple disciplines: the research areas that rely on EEG data range from neuroscience (sleep research, epilepsy, etc.) to psychology, cognitive science and cutting-edge applications of neuromarketing and brain-computer interfaces.
Despite its numerous advantages (non-invasiveness, high temporal resolution, ease of use), EEG comes with some drawbacks, namely a poor spatial resolution and the presence of muscle artifact contamination in the signal. While the former can be overcome with technological improvement of the hardware equipment (high density EEG, with an increased number of electrodes) the latter is a more challenging and often overlooked problem to tackle.
Because EEG is acquired on the scalp (through electrodes installed on a cap applied to the subject’s head) the electrical signal which is picked up does not reflect pure brain activity, but contains a component that is related to the electrical activity of the facial muscles. In fact, the electrical signal on its way from the brain cortex to the EEG cap, is attenuated by the different layers of hard and soft tissues of the head (cerebral-spinal fluid, skull, muscles, scalp, skin, etc.) and overlaps with a stronger signal coming from the contraction of a thin layer of muscles that covers, in particular, the frontal and temporal sides of the head. Some of these muscle artifacts are visible on the EEG signal and easily recognizable because of their high amplitude and distinctive shape (e.g. eye blinks) and can therefore be removed from the data. On the other hand, the low-level artifacts related to the natural tonic activity of the muscle, with an amplitude comparable to that of brain signal, often go unnoticed and get mistakenly interpreted as brain activity. Despite representing a major problem for any EEG-based study, that could potentially mislead the interpretation of research results, this issue has been historically overlooked.
It is fundamental, then, to understand how muscle activity is generated and how it affects the acquired EEG signal, in order to be able to separate the useful brain signal from the artifacts, improving the reliability of the data. In order to do so, we used high resolution magnetic resonance images (MRI) to create a digital model of the head structure, including several layers of different tissues. The model was then used to simulate how the electrical activity generated on the cortex and the one generated by muscles propagate through the head volume and result in the scalp recorded EEG signal. The technical knowledge gathered through the simulation process was then integrated into a signal analysis workflow and applied to real EEG data collected on a cohort of subjects performing a postural control task. Here, source reconstruction techniques were combined with high-density EEG and network analysis algorithms to investigate the role of the cortex in the coordination of the postural control feedback system and in the development of corrective strategies to maintain balance and an upright stance after a disruptive mechanical perturbation.
Heiti verkefnis: Líkangerð á truflunum
á heilarafritum frá vöðvarafmerkjum í höfði/Modeling of Cranial Muscle
Artefacts in EEG Data
Verkefnisstjóri: Paolo Garigiulo, Háskólanum í Reykjavík
Tegund styrks: Verkefnisstyrkur
Styrktímabil: 2017-2019
Fjárhæð styrks: 18,944 millj. kr. alls
Tilvísunarnúmer Rannís:
174236
