أساسيات التذبذبات العصبية
روشييني راندينيا
تم التحديث في
22/02/2024
أساسيات التذبذبات العصبية
روشييني راندينيا
تم التحديث في
22/02/2024
أساسيات التذبذبات العصبية
روشييني راندينيا
تم التحديث في
22/02/2024
1. المقدمة
مرحبًا! في هذا الدرس نتعلّم عن موجات الدماغ وكيف يمكننا استخدامها لفهم الدماغ والسلوك.
صاغ هانس بيرغر مصطلح مخطط كهربية الدماغ في عام 1929، عندما وصف التغيرات في الجهود الكهربائية المسجلة باستخدام مستشعرات وُضعت على رأس شخص. وقد حدّد نوعين من موجات الدماغ، اللذين سمّاهما موجات ألفا وبيتا ببساطة بسبب الترتيب الذي سجلهما به. وقد سُجلت مثل هذه الموجات في ثدييات أخرى، لكن بيرغر وصفها في البشر لأول مرة!
ومنذ ذلك الحين، أصبحت طريقة تخطيط كهربية الدماغ أداة أساسية في علم الأعصاب وساعدت على تطوير فهمنا لموجات الدماغ (التي يطلق عليها الباحثون التذبذبات العصبية) وساعدت على توصيف حالات في الدماغ مثل التعب واليقظة.
في هذا الدرس المختصر سنغطي ما يلي:
ما هي التذبذبات العصبية؟
كيف يمكننا قياس التذبذبات العصبية؟
ماذا يمكننا أن نفعل بالتذبذبات العصبية؟
تطبيق عملي باستخدام أجهزة وبرامج Emotiv.
2. ما هو EEG؟
تخطيط كهربية الدماغ (EEG) هو طريقة غير جراحية وسلبية لقياس النشاط الكهربائي لدماغنا. توضع الأقطاب/المستشعرات/القنوات على فروة الرأس لتسجيل النشاط الكهربائي الذي تولده تجمعات من خلايا الدماغ، وتُسمى العصبونات.
الشكل 1 – تنتج العصبونات نشاطًا كهربائيًا يمكن اكتشافه باستخدام جهاز EEG [Siuly, et al. (2016)].
2.1. أنظمة EEG
هناك العديد من أجهزة EEG في السوق يمكن استخدامها لتسجيل EEG. ويمكن أن تتراوح أجهزة EEG بين امتلاك:
مستشعر واحد أو ما يصل إلى 256 قطبًا كهربائيًا – كلما زاد عدد الأقطاب زادت الدقة المكانية للمعلومات فوق فروة الرأس.
أقطاب كهربائية رطبة أو جافة – تستخدم الأقطاب الرطبة هلامًا إلكتروليتيًا أو محلولًا ملحيًا لتحسين التوصيل بين فروة الرأس والمستشعر. ويمكن أن تكون الأقطاب الجافة معدنية أو بوليمرات موصلة تحتاج إلى تماس مباشر مع فروة الرأس.
قطبًا كهربائيًا نشطًا أو سلبيًا – تقوم أنظمة الأقطاب السلبية ببساطة بنقل الإشارة إلى الجهاز حيث يتم تضخيمها. تقوم أنظمة الأقطاب النشطة بتضخيم الإشارة عند كل قطب قبل أن تصل إلى الجهاز للتضخيم. وهذا يقلل الضوضاء الكهربائية البيئية في الإشارة.
أجهزة سلكية أو لاسلكية تنقل البيانات عبر Bluetooth.
الشكل 2 – نظام EEG لاسلكي منخفض الكثافة.
الشكل 3 – نظام EEG سلكي عالي الكثافة للأقطاب الكهربائية.
2.2. متى نستخدم EEG؟
يمكن لكل طريقة من طرق التصوير العصبي أن تساعد في الإجابة عن أسئلة بحثية مختلفة.
أكبر نقاط قوة EEG هي أنه يمكنه قياس النشاط العصبي على مقياس الميلي ثانية، مما يمكنه من قياس العمليات ما قبل الوعي.
الشكل 4 – الدقة المكانية مقابل الزمنية لأدوات التصوير العصبي المختلفة.
وهو الأنسب للأسئلة مثل: «أي أجزاء من الفيديو الخاص بي لفتت انتباه المشاركين أكثر؟»
يسجل EEG النشاط أساسًا من الطبقات الخارجية للدماغ (أي يتمتع بدقة مكانية منخفضة). ومع وجود مستشعر واحد يستحيل تحديد مصدر النشاط. وقد يسمح التسجيل بعدد كبير من القنوات بإعادة بناء المصدر رياضيًا، لكنه يظل محدودًا في تحديد المصادر العميقة. أما التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) فهو أنسب للإجابة عن أسئلة مثل: «أي جزء من الدماغ يرتبط بالتغيرات في الانتباه؟»
2.3. من المستشعر إلى EEG الخام؟
بمجرد تثبيت جهاز EEG على الرأس، يُقاس نشاط الدماغ عند مستشعر واحد على أنه الفرق في السعة بين ذلك المستشعر ومستشعر مرجعي. في معظم أنظمة EEG يُسمى هذا قطب الإحساس بالنمط المشترك (CMS). ويساعد مستشعر إضافي، وهو الرجل اليمنى المُساقَة (DRL)، على تقليل أي تداخل عند CMS.
الشكل 5 – مخطط كتلي مبسّط لنقل إشارة EEG.
في الأنظمة التي تحتوي على أقطاب نشطة وسلبية معًا تُضخَّم الإشارة ثم تُرشَّح بمرشح منخفض التمرير. التصفية منخفضة التمرير هي خطوة تزيل التداخلات الكهربائية المحتملة من البيئة في إشارتك، مثل تيار الشبكة الكهربائية.
تحدث هذه الخطوات داخل العتاد نفسه قبل أن يمكن عرض إشارة EEG الخام على شاشة حاسوبك.
2.4. بعض المصطلحات الأساسية
اتفاقية التسمية القياسية 10-20
عادةً ما تكون المستشعرات اليسرى مرقمة بالأرقام الفردية، والمستشعرات اليمنى مرقمة بالأرقام الزوجية.
ملاحظة 1: هذه مجرد اتفاقيات تسمية، ولا يشير مصدر موقع مستشعر EEG إلى مصدر النشاط.
ملاحظة 2: يجب أيضًا اتخاذ خطوات إضافية مثل إعادة البناء الرياضي للمصدر لتحديد مصدر النشاط عند قناة واحدة.
3. ما هي التذبذبات العصبية؟
موجات الدماغ، التي يشار إليها غالبًا بالتذبذبات العصبية، هي أنماط إيقاعية تنتجها خلية عصبية واحدة أو مجموعة من العصبونات.
ليس من الواضح بعد لماذا ينتج الدماغ هذه الأنواع المختلفة من التذبذبات، رغم وجود العديد من النظريات. يستخدم الباحثون مهام مختلفة لوصف هذه الأنشطة التذبذبية ويهدفون إلى فهم أسرار الدماغ باستخدام هذه الأنماط الإيقاعية.
3.1. بعض خصائص التذبذب
يوضح هذا الشكل قياسًا لإشارة كهربائية منتظمة:
الشكل 6 – الدقة المكانية مقابل الزمنية لأدوات التصوير العصبي المختلفة.
على المحور الرأسي (y) يمكننا رسم سعة التسجيل الكهربائي وعلى المحور الأفقي (x) الزمن. ستتغير سعة الإشارة في مقدارها بطريقة منتظمة حول نقطة مركزية. وتُسمى الدورة الواحدة أيضًا تذبذبًا.
يُسمى عدد الدورات في الثانية تردد الموجة، ووحدته الهرتز (Hz). لذا فإن 1 دورة في الثانية = 1 Hz. وتقاس السعات عادةً بالميكروفولت (µV).
في الدماغ نرى موجات بترددات تتراوح من 0.2 Hz (موجات بطيئة جدًا) إلى 80 Hz أو أكثر (موجات سريعة جدًا). كما يمكن تسجيل نشاط عالي التردد يصل إلى 500 Hz مرتبط بالنوبات في الدماغ.
تُوصَف الأنواع المختلفة من التذبذبات الدماغية بناءً على ترددها. وتُعرف هذه باسم نطاقات التردد ويمكن ربطها بحالات دماغية مختلفة:
الشكل 7 – موجات الدماغ في EEG نموذجي.
3.2. لماذا تُعد نطاقات التردد المختلفة مهمة؟
تحديد الأنماط الدماغية الطبيعية مقابل غير الطبيعية
تعد التذبذبات العصبية مهمة لاكتشاف النوبات وتشخيص الصرع في علم الأعصاب.واجهات الدماغ والحاسوب (BCI)
يُستخدم مقدار تذبذبات بيتا وغاما وميو غالبًا لتدريب الأجهزة البعيدة (مثلًا: تحريك كرسي متحرك باستخدام الأفكار).التغذية الراجعة العصبية
هذا شكل من أشكال تدريب الدماغ حيث يمكنك مشاهدة موجات دماغك (مثل تذبذبات غاما) والانخراط في مهام معرفية لتحسين مقدار تذبذبات غاما في دماغك.التسويق العصبي
يمكن استخدام نطاقي ألفا وبيتا لتحديد أي جزء من الإعلان أكثر أو أقل جاذبية.
3.3. أنواع تحليل بيانات EEG
في الغالب، يجري الباحثون التحليل إما في المجال الزمني أو في المجال الترددي.
تحليل المجال الزمني
يقيس عادةً سعة الجهد عند نقاط زمنية ذات اهتمام بعد بدء التحفيز. وتُسمى هذه الجهود بالجهود المرتبطة بالحدث (ERPs).
تحليل المجال الترددي
يقيس عادةً مقدار التذبذبات العصبية في نطاقات تردد مختلفة ضمن نافذة زمنية محددة أو المرتبطة ببدء حدث.
بعد ذلك نقدم لمحة عامة عن تحليل المجال الترددي.
3.4. المعالجة
بمجرد أن تُجري تسجيل EEG، عادةً ما تنظف البيانات قبل فهم التذبذبات.
الترشيح
تقنية لإزالة ضوضاء البيئة عالية ومنخفضة التردد من البيانات.إزالة الآثار
يمكن أن تتسبب الحركة الجسدية ورفّات العين كلها في آثار كبيرة (> 50 µV peaks in the EEG). ويمكن إزالة هذه الآثار حتى لا تؤثر في نتائجنا. يستخدم بعض الباحثين طرقًا متقدمة لتصحيح هذه الآثار للحفاظ على البيانات.
بعد معالجة البيانات، يمكن الآن تحويل الإشارة إلى المجال الترددي حتى نتمكن من قياس مقدار كل نوع من موجات الدماغ.
الشكل 8 – أثر رمش العين في EEG الخام.
3.5. تحويل فورييه السريع (FFT)
يُعد تحويل فورييه التحويل الرياضي لإشارة EEG من «المجال الزمني» (الصورة A) إلى «المجال الترددي (الصورة B)».
في المجال الترددي، يمكننا قياس مقدار كل نوع من التذبذب الموجود في تسجيلنا. ويكون هذا عادةً «قدرة» نطاق التردد ويمكن عرضه في طيف قدرة (الصورة B).
الشكل 9A – EEG الخام في المجال الزمني.
الشكل 9B – طيف القدرة بعد FFT (المجال الترددي).
3.6. قدرة النطاق
إن قدرة نطاق ترددي (مثل نطاق ألفا) المستمدة من تحويل فورييه تخبرنا بكمية كل نطاق ترددي موجود. وتكون وحدات قدرة النطاق عادةً µV2/Hz. وغالبًا ما تُعرض سعات أو أطياف القدرة من FFT بوحدة الديسيبل (dB) اللوغاريتمية. والديسيبل هو وحدة نسبة بين قدرة مقاسة (P) وقدرة مرجعية (Pr) على النحو التالي:
بمجرد الحصول على وحدة القياس هذه للأحداث ذات الاهتمام، يمكن مقارنة قدرات النطاق لفهم التأثيرات التجريبية على موجات الدماغ.
4. من النظرية إلى التطبيق
بعد ذلك، سنلقي نظرة على تأثير تثبيط ألفا.
هذه ظاهرة أبلغ عنها هانس بيرغر أولًا، نرى فيها انخفاضًا ملحوظًا في مقدار تذبذبات ألفا (قدرة ألفا) عندما تكون عينا الشخص مفتوحتين مقارنةً بما تكونان عليه عندما تكونان مغلقتين.
الشكل 10 – يمكن ملاحظة زيادة في تذبذبات ألفا عندما تكون العينان مفتوحتين.
أولًا، باستخدام أداة إنشاء EmotivPRO بنينا تجربة بسيطة. في هذه التجربة يُطلب من المشارك ببساطة إبقاء عينيه مفتوحتين لمدة دقيقتين مع التركيز على الشاشة، ثم إبقاؤهما مغلقتين لمدة دقيقتين. وسيُسمع جرس في نهاية الدقيقتين للإشارة إلى فتح عينيه.
يمكنك اتباع الفيديو أدناه لإنشاء تجربة تثبيط ألفا الخاصة بك، أو يمكنك تشغيل تجربتنا من الرابط هنا:
4.1. ملاءمة الجهاز وجودة EEG
اقرأ المزيد عن كيفية عمل بوابة EQ الخاصة بنا هنا. واعثر على مزيد من المعلومات حول ملاءمة الجهاز الخاصة بسماعة الرأس لديك هنا:
نوع EPOC
نوع Insight
4.2. معالجة بيانات EEG وتحويلها
الآن بعد أن أصبحت لديك بياناتك، يمكنك تحويلها إلى المجال الترددي باستخدام Emotiv Analyzer. اتبع الخطوات في الفيديو.
4.3. تفسير البيانات
بمجرد انتهاء Analyzer، قم بتنزيل ملف zip. ولكل سجل سيكون لديك ملف csv يحتوي على قدرات النطاق وملف صورة يمكنك استخدامه لإجراء تحليلك الإحصائي الخاص.
الشكل 11 – قدرات النطاق.
في مخرجاتنا يمكننا رؤية زيادة في قدرة ألفا عندما كانت العينان مغلقتين (برتقالي) مقارنةً بما كانت عليه عندما تكونان مفتوحتين (أزرق).
هذه نهاية درسنا! لقد أصبحت الآن مجهزًا بالأساسيات 🙂
يمكنك العثور على بعض الروابط إلى قراءة أكثر تقدمًا في قسم الموارد.
5. الموارد
قراءة متقدمة
Donoghue et al. 2022 اعتبارات منهجية لدراسة التذبذبات العصبية
مسرد مصطلحات EEG
Kane et al. 2017 (هنا)
شيفرة مفتوحة المصدر
إذا كنت مرتاحًا للبرمجة بلغة بايثون، فقد أتحنا نصوصًا برمجية بلغة بايثون يمكنك استخدامها للحصول على قيم قدرة ألفا، مصنفة بحسب المقاطع المفتوحة العينين والمغلقة العينين. اعثر على الشفرة وملفات بيانات تثبيط ألفا النموذجية هنا: https://osf.io/9bvgh/
أدلة EMOTIV
دليل EmotivPRO Builder
دليل EmotivPRO
دليل EmotivPRO Analyzer
7. المراجع
Donoghue, T., Schaworonkow, N. and Voytek, B., 2022. اعتبارات منهجية لدراسة التذبذبات العصبية. European journal of neuroscience, 55(11-12), pp.3502-3527. doi: https://doi.org/10.1111/ejn.15361
Kane, N., Acharya, J., Beniczky, S., Caboclo, L., Finnigan, S., Kaplan, P.W., Shibasaki, H., Pressler, R. and van Putten, M.J., 2017. مسرد منقح للمصطلحات الأكثر شيوعًا المستخدمة من قبل اختصاصيي تخطيط كهربية الدماغ السريريين والاقتراح المحدّث لصيغة تقرير نتائج EEG. المراجعة 2017. Clinical neurophysiology practice, 2, p.170. doi: 10.1016/j.cnp.2017.07.002
Siuly, S., Li, Y., Zhang, Y. (2016). مخطط كهربية الدماغ (EEG) وخلفيته. In: تحليل وتصنيف إشارات EEG. Health Information Science. Springer, Cham. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-47653-7%5F1
1. المقدمة
مرحبًا! في هذا الدرس نتعلّم عن موجات الدماغ وكيف يمكننا استخدامها لفهم الدماغ والسلوك.
صاغ هانس بيرغر مصطلح مخطط كهربية الدماغ في عام 1929، عندما وصف التغيرات في الجهود الكهربائية المسجلة باستخدام مستشعرات وُضعت على رأس شخص. وقد حدّد نوعين من موجات الدماغ، اللذين سمّاهما موجات ألفا وبيتا ببساطة بسبب الترتيب الذي سجلهما به. وقد سُجلت مثل هذه الموجات في ثدييات أخرى، لكن بيرغر وصفها في البشر لأول مرة!
ومنذ ذلك الحين، أصبحت طريقة تخطيط كهربية الدماغ أداة أساسية في علم الأعصاب وساعدت على تطوير فهمنا لموجات الدماغ (التي يطلق عليها الباحثون التذبذبات العصبية) وساعدت على توصيف حالات في الدماغ مثل التعب واليقظة.
في هذا الدرس المختصر سنغطي ما يلي:
ما هي التذبذبات العصبية؟
كيف يمكننا قياس التذبذبات العصبية؟
ماذا يمكننا أن نفعل بالتذبذبات العصبية؟
تطبيق عملي باستخدام أجهزة وبرامج Emotiv.
2. ما هو EEG؟
تخطيط كهربية الدماغ (EEG) هو طريقة غير جراحية وسلبية لقياس النشاط الكهربائي لدماغنا. توضع الأقطاب/المستشعرات/القنوات على فروة الرأس لتسجيل النشاط الكهربائي الذي تولده تجمعات من خلايا الدماغ، وتُسمى العصبونات.
الشكل 1 – تنتج العصبونات نشاطًا كهربائيًا يمكن اكتشافه باستخدام جهاز EEG [Siuly, et al. (2016)].
2.1. أنظمة EEG
هناك العديد من أجهزة EEG في السوق يمكن استخدامها لتسجيل EEG. ويمكن أن تتراوح أجهزة EEG بين امتلاك:
مستشعر واحد أو ما يصل إلى 256 قطبًا كهربائيًا – كلما زاد عدد الأقطاب زادت الدقة المكانية للمعلومات فوق فروة الرأس.
أقطاب كهربائية رطبة أو جافة – تستخدم الأقطاب الرطبة هلامًا إلكتروليتيًا أو محلولًا ملحيًا لتحسين التوصيل بين فروة الرأس والمستشعر. ويمكن أن تكون الأقطاب الجافة معدنية أو بوليمرات موصلة تحتاج إلى تماس مباشر مع فروة الرأس.
قطبًا كهربائيًا نشطًا أو سلبيًا – تقوم أنظمة الأقطاب السلبية ببساطة بنقل الإشارة إلى الجهاز حيث يتم تضخيمها. تقوم أنظمة الأقطاب النشطة بتضخيم الإشارة عند كل قطب قبل أن تصل إلى الجهاز للتضخيم. وهذا يقلل الضوضاء الكهربائية البيئية في الإشارة.
أجهزة سلكية أو لاسلكية تنقل البيانات عبر Bluetooth.
الشكل 2 – نظام EEG لاسلكي منخفض الكثافة.
الشكل 3 – نظام EEG سلكي عالي الكثافة للأقطاب الكهربائية.
2.2. متى نستخدم EEG؟
يمكن لكل طريقة من طرق التصوير العصبي أن تساعد في الإجابة عن أسئلة بحثية مختلفة.
أكبر نقاط قوة EEG هي أنه يمكنه قياس النشاط العصبي على مقياس الميلي ثانية، مما يمكنه من قياس العمليات ما قبل الوعي.
الشكل 4 – الدقة المكانية مقابل الزمنية لأدوات التصوير العصبي المختلفة.
وهو الأنسب للأسئلة مثل: «أي أجزاء من الفيديو الخاص بي لفتت انتباه المشاركين أكثر؟»
يسجل EEG النشاط أساسًا من الطبقات الخارجية للدماغ (أي يتمتع بدقة مكانية منخفضة). ومع وجود مستشعر واحد يستحيل تحديد مصدر النشاط. وقد يسمح التسجيل بعدد كبير من القنوات بإعادة بناء المصدر رياضيًا، لكنه يظل محدودًا في تحديد المصادر العميقة. أما التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) فهو أنسب للإجابة عن أسئلة مثل: «أي جزء من الدماغ يرتبط بالتغيرات في الانتباه؟»
2.3. من المستشعر إلى EEG الخام؟
بمجرد تثبيت جهاز EEG على الرأس، يُقاس نشاط الدماغ عند مستشعر واحد على أنه الفرق في السعة بين ذلك المستشعر ومستشعر مرجعي. في معظم أنظمة EEG يُسمى هذا قطب الإحساس بالنمط المشترك (CMS). ويساعد مستشعر إضافي، وهو الرجل اليمنى المُساقَة (DRL)، على تقليل أي تداخل عند CMS.
الشكل 5 – مخطط كتلي مبسّط لنقل إشارة EEG.
في الأنظمة التي تحتوي على أقطاب نشطة وسلبية معًا تُضخَّم الإشارة ثم تُرشَّح بمرشح منخفض التمرير. التصفية منخفضة التمرير هي خطوة تزيل التداخلات الكهربائية المحتملة من البيئة في إشارتك، مثل تيار الشبكة الكهربائية.
تحدث هذه الخطوات داخل العتاد نفسه قبل أن يمكن عرض إشارة EEG الخام على شاشة حاسوبك.
2.4. بعض المصطلحات الأساسية
اتفاقية التسمية القياسية 10-20
عادةً ما تكون المستشعرات اليسرى مرقمة بالأرقام الفردية، والمستشعرات اليمنى مرقمة بالأرقام الزوجية.
ملاحظة 1: هذه مجرد اتفاقيات تسمية، ولا يشير مصدر موقع مستشعر EEG إلى مصدر النشاط.
ملاحظة 2: يجب أيضًا اتخاذ خطوات إضافية مثل إعادة البناء الرياضي للمصدر لتحديد مصدر النشاط عند قناة واحدة.
3. ما هي التذبذبات العصبية؟
موجات الدماغ، التي يشار إليها غالبًا بالتذبذبات العصبية، هي أنماط إيقاعية تنتجها خلية عصبية واحدة أو مجموعة من العصبونات.
ليس من الواضح بعد لماذا ينتج الدماغ هذه الأنواع المختلفة من التذبذبات، رغم وجود العديد من النظريات. يستخدم الباحثون مهام مختلفة لوصف هذه الأنشطة التذبذبية ويهدفون إلى فهم أسرار الدماغ باستخدام هذه الأنماط الإيقاعية.
3.1. بعض خصائص التذبذب
يوضح هذا الشكل قياسًا لإشارة كهربائية منتظمة:
الشكل 6 – الدقة المكانية مقابل الزمنية لأدوات التصوير العصبي المختلفة.
على المحور الرأسي (y) يمكننا رسم سعة التسجيل الكهربائي وعلى المحور الأفقي (x) الزمن. ستتغير سعة الإشارة في مقدارها بطريقة منتظمة حول نقطة مركزية. وتُسمى الدورة الواحدة أيضًا تذبذبًا.
يُسمى عدد الدورات في الثانية تردد الموجة، ووحدته الهرتز (Hz). لذا فإن 1 دورة في الثانية = 1 Hz. وتقاس السعات عادةً بالميكروفولت (µV).
في الدماغ نرى موجات بترددات تتراوح من 0.2 Hz (موجات بطيئة جدًا) إلى 80 Hz أو أكثر (موجات سريعة جدًا). كما يمكن تسجيل نشاط عالي التردد يصل إلى 500 Hz مرتبط بالنوبات في الدماغ.
تُوصَف الأنواع المختلفة من التذبذبات الدماغية بناءً على ترددها. وتُعرف هذه باسم نطاقات التردد ويمكن ربطها بحالات دماغية مختلفة:
الشكل 7 – موجات الدماغ في EEG نموذجي.
3.2. لماذا تُعد نطاقات التردد المختلفة مهمة؟
تحديد الأنماط الدماغية الطبيعية مقابل غير الطبيعية
تعد التذبذبات العصبية مهمة لاكتشاف النوبات وتشخيص الصرع في علم الأعصاب.واجهات الدماغ والحاسوب (BCI)
يُستخدم مقدار تذبذبات بيتا وغاما وميو غالبًا لتدريب الأجهزة البعيدة (مثلًا: تحريك كرسي متحرك باستخدام الأفكار).التغذية الراجعة العصبية
هذا شكل من أشكال تدريب الدماغ حيث يمكنك مشاهدة موجات دماغك (مثل تذبذبات غاما) والانخراط في مهام معرفية لتحسين مقدار تذبذبات غاما في دماغك.التسويق العصبي
يمكن استخدام نطاقي ألفا وبيتا لتحديد أي جزء من الإعلان أكثر أو أقل جاذبية.
3.3. أنواع تحليل بيانات EEG
في الغالب، يجري الباحثون التحليل إما في المجال الزمني أو في المجال الترددي.
تحليل المجال الزمني
يقيس عادةً سعة الجهد عند نقاط زمنية ذات اهتمام بعد بدء التحفيز. وتُسمى هذه الجهود بالجهود المرتبطة بالحدث (ERPs).
تحليل المجال الترددي
يقيس عادةً مقدار التذبذبات العصبية في نطاقات تردد مختلفة ضمن نافذة زمنية محددة أو المرتبطة ببدء حدث.
بعد ذلك نقدم لمحة عامة عن تحليل المجال الترددي.
3.4. المعالجة
بمجرد أن تُجري تسجيل EEG، عادةً ما تنظف البيانات قبل فهم التذبذبات.
الترشيح
تقنية لإزالة ضوضاء البيئة عالية ومنخفضة التردد من البيانات.إزالة الآثار
يمكن أن تتسبب الحركة الجسدية ورفّات العين كلها في آثار كبيرة (> 50 µV peaks in the EEG). ويمكن إزالة هذه الآثار حتى لا تؤثر في نتائجنا. يستخدم بعض الباحثين طرقًا متقدمة لتصحيح هذه الآثار للحفاظ على البيانات.
بعد معالجة البيانات، يمكن الآن تحويل الإشارة إلى المجال الترددي حتى نتمكن من قياس مقدار كل نوع من موجات الدماغ.
الشكل 8 – أثر رمش العين في EEG الخام.
3.5. تحويل فورييه السريع (FFT)
يُعد تحويل فورييه التحويل الرياضي لإشارة EEG من «المجال الزمني» (الصورة A) إلى «المجال الترددي (الصورة B)».
في المجال الترددي، يمكننا قياس مقدار كل نوع من التذبذب الموجود في تسجيلنا. ويكون هذا عادةً «قدرة» نطاق التردد ويمكن عرضه في طيف قدرة (الصورة B).
الشكل 9A – EEG الخام في المجال الزمني.
الشكل 9B – طيف القدرة بعد FFT (المجال الترددي).
3.6. قدرة النطاق
إن قدرة نطاق ترددي (مثل نطاق ألفا) المستمدة من تحويل فورييه تخبرنا بكمية كل نطاق ترددي موجود. وتكون وحدات قدرة النطاق عادةً µV2/Hz. وغالبًا ما تُعرض سعات أو أطياف القدرة من FFT بوحدة الديسيبل (dB) اللوغاريتمية. والديسيبل هو وحدة نسبة بين قدرة مقاسة (P) وقدرة مرجعية (Pr) على النحو التالي:
بمجرد الحصول على وحدة القياس هذه للأحداث ذات الاهتمام، يمكن مقارنة قدرات النطاق لفهم التأثيرات التجريبية على موجات الدماغ.
4. من النظرية إلى التطبيق
بعد ذلك، سنلقي نظرة على تأثير تثبيط ألفا.
هذه ظاهرة أبلغ عنها هانس بيرغر أولًا، نرى فيها انخفاضًا ملحوظًا في مقدار تذبذبات ألفا (قدرة ألفا) عندما تكون عينا الشخص مفتوحتين مقارنةً بما تكونان عليه عندما تكونان مغلقتين.
الشكل 10 – يمكن ملاحظة زيادة في تذبذبات ألفا عندما تكون العينان مفتوحتين.
أولًا، باستخدام أداة إنشاء EmotivPRO بنينا تجربة بسيطة. في هذه التجربة يُطلب من المشارك ببساطة إبقاء عينيه مفتوحتين لمدة دقيقتين مع التركيز على الشاشة، ثم إبقاؤهما مغلقتين لمدة دقيقتين. وسيُسمع جرس في نهاية الدقيقتين للإشارة إلى فتح عينيه.
يمكنك اتباع الفيديو أدناه لإنشاء تجربة تثبيط ألفا الخاصة بك، أو يمكنك تشغيل تجربتنا من الرابط هنا:
4.1. ملاءمة الجهاز وجودة EEG
اقرأ المزيد عن كيفية عمل بوابة EQ الخاصة بنا هنا. واعثر على مزيد من المعلومات حول ملاءمة الجهاز الخاصة بسماعة الرأس لديك هنا:
نوع EPOC
نوع Insight
4.2. معالجة بيانات EEG وتحويلها
الآن بعد أن أصبحت لديك بياناتك، يمكنك تحويلها إلى المجال الترددي باستخدام Emotiv Analyzer. اتبع الخطوات في الفيديو.
4.3. تفسير البيانات
بمجرد انتهاء Analyzer، قم بتنزيل ملف zip. ولكل سجل سيكون لديك ملف csv يحتوي على قدرات النطاق وملف صورة يمكنك استخدامه لإجراء تحليلك الإحصائي الخاص.
الشكل 11 – قدرات النطاق.
في مخرجاتنا يمكننا رؤية زيادة في قدرة ألفا عندما كانت العينان مغلقتين (برتقالي) مقارنةً بما كانت عليه عندما تكونان مفتوحتين (أزرق).
هذه نهاية درسنا! لقد أصبحت الآن مجهزًا بالأساسيات 🙂
يمكنك العثور على بعض الروابط إلى قراءة أكثر تقدمًا في قسم الموارد.
5. الموارد
قراءة متقدمة
Donoghue et al. 2022 اعتبارات منهجية لدراسة التذبذبات العصبية
مسرد مصطلحات EEG
Kane et al. 2017 (هنا)
شيفرة مفتوحة المصدر
إذا كنت مرتاحًا للبرمجة بلغة بايثون، فقد أتحنا نصوصًا برمجية بلغة بايثون يمكنك استخدامها للحصول على قيم قدرة ألفا، مصنفة بحسب المقاطع المفتوحة العينين والمغلقة العينين. اعثر على الشفرة وملفات بيانات تثبيط ألفا النموذجية هنا: https://osf.io/9bvgh/
أدلة EMOTIV
دليل EmotivPRO Builder
دليل EmotivPRO
دليل EmotivPRO Analyzer
7. المراجع
Donoghue, T., Schaworonkow, N. and Voytek, B., 2022. اعتبارات منهجية لدراسة التذبذبات العصبية. European journal of neuroscience, 55(11-12), pp.3502-3527. doi: https://doi.org/10.1111/ejn.15361
Kane, N., Acharya, J., Beniczky, S., Caboclo, L., Finnigan, S., Kaplan, P.W., Shibasaki, H., Pressler, R. and van Putten, M.J., 2017. مسرد منقح للمصطلحات الأكثر شيوعًا المستخدمة من قبل اختصاصيي تخطيط كهربية الدماغ السريريين والاقتراح المحدّث لصيغة تقرير نتائج EEG. المراجعة 2017. Clinical neurophysiology practice, 2, p.170. doi: 10.1016/j.cnp.2017.07.002
Siuly, S., Li, Y., Zhang, Y. (2016). مخطط كهربية الدماغ (EEG) وخلفيته. In: تحليل وتصنيف إشارات EEG. Health Information Science. Springer, Cham. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-47653-7%5F1
1. المقدمة
مرحبًا! في هذا الدرس نتعلّم عن موجات الدماغ وكيف يمكننا استخدامها لفهم الدماغ والسلوك.
صاغ هانس بيرغر مصطلح مخطط كهربية الدماغ في عام 1929، عندما وصف التغيرات في الجهود الكهربائية المسجلة باستخدام مستشعرات وُضعت على رأس شخص. وقد حدّد نوعين من موجات الدماغ، اللذين سمّاهما موجات ألفا وبيتا ببساطة بسبب الترتيب الذي سجلهما به. وقد سُجلت مثل هذه الموجات في ثدييات أخرى، لكن بيرغر وصفها في البشر لأول مرة!
ومنذ ذلك الحين، أصبحت طريقة تخطيط كهربية الدماغ أداة أساسية في علم الأعصاب وساعدت على تطوير فهمنا لموجات الدماغ (التي يطلق عليها الباحثون التذبذبات العصبية) وساعدت على توصيف حالات في الدماغ مثل التعب واليقظة.
في هذا الدرس المختصر سنغطي ما يلي:
ما هي التذبذبات العصبية؟
كيف يمكننا قياس التذبذبات العصبية؟
ماذا يمكننا أن نفعل بالتذبذبات العصبية؟
تطبيق عملي باستخدام أجهزة وبرامج Emotiv.
2. ما هو EEG؟
تخطيط كهربية الدماغ (EEG) هو طريقة غير جراحية وسلبية لقياس النشاط الكهربائي لدماغنا. توضع الأقطاب/المستشعرات/القنوات على فروة الرأس لتسجيل النشاط الكهربائي الذي تولده تجمعات من خلايا الدماغ، وتُسمى العصبونات.
الشكل 1 – تنتج العصبونات نشاطًا كهربائيًا يمكن اكتشافه باستخدام جهاز EEG [Siuly, et al. (2016)].
2.1. أنظمة EEG
هناك العديد من أجهزة EEG في السوق يمكن استخدامها لتسجيل EEG. ويمكن أن تتراوح أجهزة EEG بين امتلاك:
مستشعر واحد أو ما يصل إلى 256 قطبًا كهربائيًا – كلما زاد عدد الأقطاب زادت الدقة المكانية للمعلومات فوق فروة الرأس.
أقطاب كهربائية رطبة أو جافة – تستخدم الأقطاب الرطبة هلامًا إلكتروليتيًا أو محلولًا ملحيًا لتحسين التوصيل بين فروة الرأس والمستشعر. ويمكن أن تكون الأقطاب الجافة معدنية أو بوليمرات موصلة تحتاج إلى تماس مباشر مع فروة الرأس.
قطبًا كهربائيًا نشطًا أو سلبيًا – تقوم أنظمة الأقطاب السلبية ببساطة بنقل الإشارة إلى الجهاز حيث يتم تضخيمها. تقوم أنظمة الأقطاب النشطة بتضخيم الإشارة عند كل قطب قبل أن تصل إلى الجهاز للتضخيم. وهذا يقلل الضوضاء الكهربائية البيئية في الإشارة.
أجهزة سلكية أو لاسلكية تنقل البيانات عبر Bluetooth.
الشكل 2 – نظام EEG لاسلكي منخفض الكثافة.
الشكل 3 – نظام EEG سلكي عالي الكثافة للأقطاب الكهربائية.
2.2. متى نستخدم EEG؟
يمكن لكل طريقة من طرق التصوير العصبي أن تساعد في الإجابة عن أسئلة بحثية مختلفة.
أكبر نقاط قوة EEG هي أنه يمكنه قياس النشاط العصبي على مقياس الميلي ثانية، مما يمكنه من قياس العمليات ما قبل الوعي.
الشكل 4 – الدقة المكانية مقابل الزمنية لأدوات التصوير العصبي المختلفة.
وهو الأنسب للأسئلة مثل: «أي أجزاء من الفيديو الخاص بي لفتت انتباه المشاركين أكثر؟»
يسجل EEG النشاط أساسًا من الطبقات الخارجية للدماغ (أي يتمتع بدقة مكانية منخفضة). ومع وجود مستشعر واحد يستحيل تحديد مصدر النشاط. وقد يسمح التسجيل بعدد كبير من القنوات بإعادة بناء المصدر رياضيًا، لكنه يظل محدودًا في تحديد المصادر العميقة. أما التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) فهو أنسب للإجابة عن أسئلة مثل: «أي جزء من الدماغ يرتبط بالتغيرات في الانتباه؟»
2.3. من المستشعر إلى EEG الخام؟
بمجرد تثبيت جهاز EEG على الرأس، يُقاس نشاط الدماغ عند مستشعر واحد على أنه الفرق في السعة بين ذلك المستشعر ومستشعر مرجعي. في معظم أنظمة EEG يُسمى هذا قطب الإحساس بالنمط المشترك (CMS). ويساعد مستشعر إضافي، وهو الرجل اليمنى المُساقَة (DRL)، على تقليل أي تداخل عند CMS.
الشكل 5 – مخطط كتلي مبسّط لنقل إشارة EEG.
في الأنظمة التي تحتوي على أقطاب نشطة وسلبية معًا تُضخَّم الإشارة ثم تُرشَّح بمرشح منخفض التمرير. التصفية منخفضة التمرير هي خطوة تزيل التداخلات الكهربائية المحتملة من البيئة في إشارتك، مثل تيار الشبكة الكهربائية.
تحدث هذه الخطوات داخل العتاد نفسه قبل أن يمكن عرض إشارة EEG الخام على شاشة حاسوبك.
2.4. بعض المصطلحات الأساسية
اتفاقية التسمية القياسية 10-20
عادةً ما تكون المستشعرات اليسرى مرقمة بالأرقام الفردية، والمستشعرات اليمنى مرقمة بالأرقام الزوجية.
ملاحظة 1: هذه مجرد اتفاقيات تسمية، ولا يشير مصدر موقع مستشعر EEG إلى مصدر النشاط.
ملاحظة 2: يجب أيضًا اتخاذ خطوات إضافية مثل إعادة البناء الرياضي للمصدر لتحديد مصدر النشاط عند قناة واحدة.
3. ما هي التذبذبات العصبية؟
موجات الدماغ، التي يشار إليها غالبًا بالتذبذبات العصبية، هي أنماط إيقاعية تنتجها خلية عصبية واحدة أو مجموعة من العصبونات.
ليس من الواضح بعد لماذا ينتج الدماغ هذه الأنواع المختلفة من التذبذبات، رغم وجود العديد من النظريات. يستخدم الباحثون مهام مختلفة لوصف هذه الأنشطة التذبذبية ويهدفون إلى فهم أسرار الدماغ باستخدام هذه الأنماط الإيقاعية.
3.1. بعض خصائص التذبذب
يوضح هذا الشكل قياسًا لإشارة كهربائية منتظمة:
الشكل 6 – الدقة المكانية مقابل الزمنية لأدوات التصوير العصبي المختلفة.
على المحور الرأسي (y) يمكننا رسم سعة التسجيل الكهربائي وعلى المحور الأفقي (x) الزمن. ستتغير سعة الإشارة في مقدارها بطريقة منتظمة حول نقطة مركزية. وتُسمى الدورة الواحدة أيضًا تذبذبًا.
يُسمى عدد الدورات في الثانية تردد الموجة، ووحدته الهرتز (Hz). لذا فإن 1 دورة في الثانية = 1 Hz. وتقاس السعات عادةً بالميكروفولت (µV).
في الدماغ نرى موجات بترددات تتراوح من 0.2 Hz (موجات بطيئة جدًا) إلى 80 Hz أو أكثر (موجات سريعة جدًا). كما يمكن تسجيل نشاط عالي التردد يصل إلى 500 Hz مرتبط بالنوبات في الدماغ.
تُوصَف الأنواع المختلفة من التذبذبات الدماغية بناءً على ترددها. وتُعرف هذه باسم نطاقات التردد ويمكن ربطها بحالات دماغية مختلفة:
الشكل 7 – موجات الدماغ في EEG نموذجي.
3.2. لماذا تُعد نطاقات التردد المختلفة مهمة؟
تحديد الأنماط الدماغية الطبيعية مقابل غير الطبيعية
تعد التذبذبات العصبية مهمة لاكتشاف النوبات وتشخيص الصرع في علم الأعصاب.واجهات الدماغ والحاسوب (BCI)
يُستخدم مقدار تذبذبات بيتا وغاما وميو غالبًا لتدريب الأجهزة البعيدة (مثلًا: تحريك كرسي متحرك باستخدام الأفكار).التغذية الراجعة العصبية
هذا شكل من أشكال تدريب الدماغ حيث يمكنك مشاهدة موجات دماغك (مثل تذبذبات غاما) والانخراط في مهام معرفية لتحسين مقدار تذبذبات غاما في دماغك.التسويق العصبي
يمكن استخدام نطاقي ألفا وبيتا لتحديد أي جزء من الإعلان أكثر أو أقل جاذبية.
3.3. أنواع تحليل بيانات EEG
في الغالب، يجري الباحثون التحليل إما في المجال الزمني أو في المجال الترددي.
تحليل المجال الزمني
يقيس عادةً سعة الجهد عند نقاط زمنية ذات اهتمام بعد بدء التحفيز. وتُسمى هذه الجهود بالجهود المرتبطة بالحدث (ERPs).
تحليل المجال الترددي
يقيس عادةً مقدار التذبذبات العصبية في نطاقات تردد مختلفة ضمن نافذة زمنية محددة أو المرتبطة ببدء حدث.
بعد ذلك نقدم لمحة عامة عن تحليل المجال الترددي.
3.4. المعالجة
بمجرد أن تُجري تسجيل EEG، عادةً ما تنظف البيانات قبل فهم التذبذبات.
الترشيح
تقنية لإزالة ضوضاء البيئة عالية ومنخفضة التردد من البيانات.إزالة الآثار
يمكن أن تتسبب الحركة الجسدية ورفّات العين كلها في آثار كبيرة (> 50 µV peaks in the EEG). ويمكن إزالة هذه الآثار حتى لا تؤثر في نتائجنا. يستخدم بعض الباحثين طرقًا متقدمة لتصحيح هذه الآثار للحفاظ على البيانات.
بعد معالجة البيانات، يمكن الآن تحويل الإشارة إلى المجال الترددي حتى نتمكن من قياس مقدار كل نوع من موجات الدماغ.
الشكل 8 – أثر رمش العين في EEG الخام.
3.5. تحويل فورييه السريع (FFT)
يُعد تحويل فورييه التحويل الرياضي لإشارة EEG من «المجال الزمني» (الصورة A) إلى «المجال الترددي (الصورة B)».
في المجال الترددي، يمكننا قياس مقدار كل نوع من التذبذب الموجود في تسجيلنا. ويكون هذا عادةً «قدرة» نطاق التردد ويمكن عرضه في طيف قدرة (الصورة B).
الشكل 9A – EEG الخام في المجال الزمني.
الشكل 9B – طيف القدرة بعد FFT (المجال الترددي).
3.6. قدرة النطاق
إن قدرة نطاق ترددي (مثل نطاق ألفا) المستمدة من تحويل فورييه تخبرنا بكمية كل نطاق ترددي موجود. وتكون وحدات قدرة النطاق عادةً µV2/Hz. وغالبًا ما تُعرض سعات أو أطياف القدرة من FFT بوحدة الديسيبل (dB) اللوغاريتمية. والديسيبل هو وحدة نسبة بين قدرة مقاسة (P) وقدرة مرجعية (Pr) على النحو التالي:
بمجرد الحصول على وحدة القياس هذه للأحداث ذات الاهتمام، يمكن مقارنة قدرات النطاق لفهم التأثيرات التجريبية على موجات الدماغ.
4. من النظرية إلى التطبيق
بعد ذلك، سنلقي نظرة على تأثير تثبيط ألفا.
هذه ظاهرة أبلغ عنها هانس بيرغر أولًا، نرى فيها انخفاضًا ملحوظًا في مقدار تذبذبات ألفا (قدرة ألفا) عندما تكون عينا الشخص مفتوحتين مقارنةً بما تكونان عليه عندما تكونان مغلقتين.
الشكل 10 – يمكن ملاحظة زيادة في تذبذبات ألفا عندما تكون العينان مفتوحتين.
أولًا، باستخدام أداة إنشاء EmotivPRO بنينا تجربة بسيطة. في هذه التجربة يُطلب من المشارك ببساطة إبقاء عينيه مفتوحتين لمدة دقيقتين مع التركيز على الشاشة، ثم إبقاؤهما مغلقتين لمدة دقيقتين. وسيُسمع جرس في نهاية الدقيقتين للإشارة إلى فتح عينيه.
يمكنك اتباع الفيديو أدناه لإنشاء تجربة تثبيط ألفا الخاصة بك، أو يمكنك تشغيل تجربتنا من الرابط هنا:
4.1. ملاءمة الجهاز وجودة EEG
اقرأ المزيد عن كيفية عمل بوابة EQ الخاصة بنا هنا. واعثر على مزيد من المعلومات حول ملاءمة الجهاز الخاصة بسماعة الرأس لديك هنا:
نوع EPOC
نوع Insight
4.2. معالجة بيانات EEG وتحويلها
الآن بعد أن أصبحت لديك بياناتك، يمكنك تحويلها إلى المجال الترددي باستخدام Emotiv Analyzer. اتبع الخطوات في الفيديو.
4.3. تفسير البيانات
بمجرد انتهاء Analyzer، قم بتنزيل ملف zip. ولكل سجل سيكون لديك ملف csv يحتوي على قدرات النطاق وملف صورة يمكنك استخدامه لإجراء تحليلك الإحصائي الخاص.
الشكل 11 – قدرات النطاق.
في مخرجاتنا يمكننا رؤية زيادة في قدرة ألفا عندما كانت العينان مغلقتين (برتقالي) مقارنةً بما كانت عليه عندما تكونان مفتوحتين (أزرق).
هذه نهاية درسنا! لقد أصبحت الآن مجهزًا بالأساسيات 🙂
يمكنك العثور على بعض الروابط إلى قراءة أكثر تقدمًا في قسم الموارد.
5. الموارد
قراءة متقدمة
Donoghue et al. 2022 اعتبارات منهجية لدراسة التذبذبات العصبية
مسرد مصطلحات EEG
Kane et al. 2017 (هنا)
شيفرة مفتوحة المصدر
إذا كنت مرتاحًا للبرمجة بلغة بايثون، فقد أتحنا نصوصًا برمجية بلغة بايثون يمكنك استخدامها للحصول على قيم قدرة ألفا، مصنفة بحسب المقاطع المفتوحة العينين والمغلقة العينين. اعثر على الشفرة وملفات بيانات تثبيط ألفا النموذجية هنا: https://osf.io/9bvgh/
أدلة EMOTIV
دليل EmotivPRO Builder
دليل EmotivPRO
دليل EmotivPRO Analyzer
7. المراجع
Donoghue, T., Schaworonkow, N. and Voytek, B., 2022. اعتبارات منهجية لدراسة التذبذبات العصبية. European journal of neuroscience, 55(11-12), pp.3502-3527. doi: https://doi.org/10.1111/ejn.15361
Kane, N., Acharya, J., Beniczky, S., Caboclo, L., Finnigan, S., Kaplan, P.W., Shibasaki, H., Pressler, R. and van Putten, M.J., 2017. مسرد منقح للمصطلحات الأكثر شيوعًا المستخدمة من قبل اختصاصيي تخطيط كهربية الدماغ السريريين والاقتراح المحدّث لصيغة تقرير نتائج EEG. المراجعة 2017. Clinical neurophysiology practice, 2, p.170. doi: 10.1016/j.cnp.2017.07.002
Siuly, S., Li, Y., Zhang, Y. (2016). مخطط كهربية الدماغ (EEG) وخلفيته. In: تحليل وتصنيف إشارات EEG. Health Information Science. Springer, Cham. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-319-47653-7%5F1
