Name: assessment and communication for people with disorders of consciousness
Uploaded: 2017-08-01T12:30:00.000+00:00
Duration: 7 min 37 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Assessment and Communication for People with Disorders of Consciousness at JoVE.com

This work was supported by the European Union FP 7 project DECODER and the European Union ODI Project COMAWARE.

Bu protokol dahilindeki tüm adımlar Helsinki deklarasyonunun ilkelerine göre yapılmıştır. 1. Sistem Kurulumu <ol><li> Bir USB kablosu kullanarak amplifikatörü, yazılımı çalıştıran bilgisayara bağlayın ve amplifikatörü açın. </li><li> Donanım dilini bilgisayardaki boş bir USB yuvasına takın. NOT: Yazılımı çalıştırmak için bu gereklidir. </li><li> Antistatik bilek bandını nesnenin bilek tarafına koyun ve boş bir elektrik prizine takın. NOT: Bu bant, EEG kalitesini etkileyebilecek gürültüyü azaltmak için nesnenin toprağa topraklanmasına yardımcı olmak için tasarlanmıştır. </li><li> Sürücü kutusunu USB kablosuyla bilgisayarın boş bir yuvasına takın. </li><li> Tetik kablosunu sürücü kutusuna aşağıdaki gibi bağlayın: <ol><li> &quot;G.STIMbox OUT 5&quot; etiketli konnektörü, sürücü kutusunun &quot;OUT 5&quot; e bağlayın. </li><li> &quot;G.STIMbox OUT 6&quot; etiketli konnektörü sürücünün b &quot;OUT 6&quot; ya bağlayın böküz. </li><li> &quot;G.STIMbox OUT 7&quot; etiketli konnektörü, sürücü kutusunun &quot;ÇIKIŞ 7&quot; ne bağlayın. </li><li> &quot;G.USBamp DIO 1&quot; etiketli konnektörü g.USBamp&#39;ın &quot;DIG I / O 1&quot; soketine bağlayın. </li><li> Üç taktayı sürücü kutusunun OUT 1, OUT 2 ve OUT 3&#39;e bağlayın. </li><li> &quot;TRIG OUT&quot; etiketli konnektörü ses tetikleyici adaptör kutusunun &quot;TRIG OUT&quot; soketine bağlayın. </li></ol></li><li> Yapışkan bant alın ve sol bilek üzerinde bir tane, sağdaki bilekte bir tane ve sağ ayak bileğinde bir tane tutturun. </li><li> Erkek / erkek ses konnektör kablosunu bilgisayarın ses çıkışına ve &quot;AUDIO IN&quot; etiketli ses tetikleyici adaptör kutusunun soketine bağlayın. Ses tetikleyici adaptörü kutusunu açın ve pil durum LED&#39;inin yeşil renkte olup olmadığını kontrol edin. </li><li> Yazılımı çalıştırın, &quot;Doktor ekle&quot; adlı bir pencereye dikkat edin. Boş alanlara unvan, isim, kurum ve bölüm yazın. ClicBaşka pencereyi açmak için &quot;Add&quot; üzerine k. </li><li> Pencereye hastanın adını, şehir, ülke, doğum tarihini ve check-in tarihini girin. </li><li> Programın sağ alt bölümündeki mavi okun altındaki yeşil &quot;+&quot; düğmesini tıklayın. &quot;İsim&quot; alanına &quot;İlk test&quot; metnini ve boş &quot;Ayrıntılar&quot; alanına &quot;Yazılımı tanıma&quot; metnini girin. NOT: Programa devam edebilmek için tüm boş alanlara bilgi girmek gereklidir. </li><li> Son olarak, &quot;Bu hastayı seç&quot; düğmesine tıklayın. </li><li> 16 EEG kanalını bir elektrod kapağı kullanarak özneye yerleştirin. Genişletilmiş uluslararası 10-20 sistemine göre FC3, FCz, FC4, C5, C3, C1, Cz, C2, C4, C6, CP3, CP1, CPz, CP2, CP4 ve Pz&#39;yi kullanın 14 . Sağ kulak üstünde bir referans elektrodu ve alında bir toprak elektrodu yerleştirin. </li><li> Başlığı konunun kafasına düzgün şekilde yerleştirmek için,Nasion ve inion arasındaki mesafeyi ölçmek için bir şerit ölçüsü kullanın, ayrıca sol ve sağ preauriküler noktalar arasındaki mesafe. Elektrodun köşe konumundaki Cz değerinin bu iki mesafenin orta noktasında olduğundan emin olun. Elektrot kapağını takın ve ölçülen pozisyonu elektrot kapağının Cz pozisyonuyla hizalayın. Elektrot kapağı şimdi doğru konumdadır. </li><li> Adım 1.12&#39;de açıklanan kurulum sonrasında elektrotları elektrot bağlantı kutusuna bağlayın. Elektrot bağlantı kutusunu biyolojik işaret yükselticisine bağlayın ve amplifikatörün ve bağlantı kutusunun açık olduğundan emin olun. </li><li> Deri ve elektrotlar arasında bir bağlantı oluşturmak için elektrodlara yeterli elektrot jelini enjekte edin. </li></ol> 2. İşitsel P300 Değerlendirmesi <ol><li> Hastanın bilgisini girdikten sonra, ekranın sol tarafındaki &quot;İşitsel P300&quot; düğmesine tıklayın. Alt ri&#39;deki &quot;Değerlendirme&quot; düğmesini tıklayınDeğerlendirmeye başlamak için ght çalıştırın. </li><li> EEG&#39;nin sinyal kalitesini kontrol edin. Ekranın sağ tarafındaki beynin görüntüsü, her bir elektrodun sinyal kalitesine renk kodlu bir kılavuz sağlar; kötü sinyal kalitesi için kırmızı, kabul edilebilir sinyal kalitesi için sarı ve iyi sinyal kalitesi için yeşil ile gösterilir. </li><li> Ayarlar düğmesini kullanarak ayarlar menüsünü açın ve işitsel bip seslerinin duyulabileceğini doğrulayın. Bu bip seslerini konuya iki farklı frekansla sunun ve yüksek frekanslı bip seslerinin her birinin sayılması görevini açıklayın. </li><li> Kulaklıkları kulaklarınıza koyun ve başlat düğmesini tıklayın. </li><li> Değerlendirme tamamlandıktan sonra, sonuç sayfasını ve doğruluk arsasını kontrol edin ( Şekil 1 ve 2 ). Doğruluk seviyesi% 40&#39;ın altında ise, işlemi tekrarlayın. NOT: Konunun doğruluğu% 40&#39;ın altındaysa, en azından bu paradigma ve kayıt oturumunda güvenilir iletişim olasılığı düşüktür. Bununla birlikte, diğerYaklaşımlar ve / veya farklı zamanlarda farklı sonuçlar verebilir. </li></ol> 3. 2 Uyarlayıcı ile Vibrotaktil P300 Değerlendirmesi <ol><li> Ekranın sol tarafındaki &quot;Vibrotactile 2 Tactor &quot; düğmesini tıklayın; Daha sonra, değerlendirme işlemini başlatmak için sağ alt taraftaki &quot;Değerlendirme&quot; düğmesini tıklayın. Adım 2.2&#39;yi tekrarlayın. </li><li> Taktiklerin titreşimlerinin hissedilebildiğini doğrulamak için ayarlar düğmesini kullanarak ayarlar menüsünü açın. Konuyu, sol ve sağ bileklerde titreşim hissedeceğini söyleyin. Görevi, sol bileğinde titreşim uyarılarının sayısını saymaktır. Talimatların ardından başlat düğmesini tıklayın. </li><li> Değerlendirme çalışması tamamlandığında, sonuç sayfasını ve doğruluk arsasını kontrol edin. Doğruluk seviyesi% 40&#39;ın altında ise, işlemi tekrarlayın. NOT: Konunun doğruluğu% 40&#39;ın altındaysa, en azından bu paradigma ve kayıt oturumunda güvenilir iletişim olasılığı düşüktür. Bununla birlikte, kıçFarklı yaklaşımlarla ve / veya farklı zamanlarda farklı sonuçlar verebilir. </li></ol> 4. 3 Uyarıcı ile Vibrotaktil P300 Değerlendirmesi <ol><li> Ekranın sol tarafındaki &quot;Vibrotactile 3 Tactor&quot; butonuna tıklayın ve değerlendirme işlemini başlatmak için sağ alt taraftaki &quot;Değerlendirme&quot; düğmesine tıklayın. </li><li> Adım 2.2&#39;yi tekrarlayın. Taktiklerin titreşimlerinin hissedilebildiğini doğrulamak için ayarlar düğmesini kullanarak ayarlar menüsünü açın. </li><li> Konuyu, sol ve sağ bileklerinde ve sağ ayak bileğinde titreşim hissedeceğini söyleyin ve kulaklıklardan &quot;SOL&quot; veya &quot;SAĞ&quot; komutunu duyacaksınız. Konuyu, bir sonraki komut görene kadar veya çalıştırma bitene kadar seçilen el üzerindeki sayımı yapmasını isteyin. NOT: &quot;SOL&quot;, sol taraftaki titreşim uyaranlarını sayması gerektiği anlamına gelir; &quot;RIGHT&quot;, özne, sağ bileğin uyarıları saymasını söyler. </li&gt; <li> Kulaklıkları kulaklarınıza takın ve başlat düğmesine tıklayın. </li><li> Değerlendirme işlemini tamamladıktan sonra, sonuçlar sayfasını ve doğruluk arsasını kontrol edin. Doğruluk seviyesi% 40&#39;ın altında ise, işlemi tekrarlayın. NOT: Konunun doğruluğu% 40&#39;ın altındaysa, en azından bu paradigma ve kayıt oturumunda güvenilir iletişim olasılığı düşüktür. Bununla birlikte, diğer yaklaşımlarla ve / veya farklı zamanlarla yapılan değerlendirmeler farklı sonuçlar verebilir. </li></ol> 5. Vibrotactile P300 3 Uyarıcı ile İletişim <ol><li> Ekranın sol tarafındaki &quot;Vibrotactile 3 Tactor&quot; düğmesini tıklayın. İletişim işlemini başlatmak için altındaki &quot;İletişim&quot; düğmesine tıklayın. </li><li> Adım 2.2&#39;yi tekrarlayın. Ayarlar menüsünü ayarlar düğmesi üzerinden açın ve takımların titreşimlerinin hissedilebildiğini teyit edin. Ayarlar menüsünde, en yüksek doğruluk düzeyine sahip sınıflandırıcıyı seçin. Bu genellikle sınıflandırıcıdır.Sistem tarafından belirlenen en yüksek doğruluk seviyesi. </li><li> Konuyu, sol ve sağ bileklerde ve sağ ayak bileklerinde titreşim hissedeceğini söyleyin. Konuyu bir soru sormasını ve &quot;EVET&quot; veya &quot;HAYIR&quot; cevabını vermesini söyleyin. &quot;EVET&quot; cevabını vermek için, denekten sol eldeki uyarıları saymasını isteyin; &quot;HAYIR&quot; cevabını vermek için, cismin sağ elindeki uyarıları saymasını isteyin. </li><li> Hastaya, &quot;EVET&quot; veya &quot;HAYIR&quot; şeklinde yanıtlanabilecek bir soru sorun. Bundan sonra, &quot;Yeni soru başlat&quot; düğmesini tıklayın . NOT: Sekans tamamlandığında, yazılım cevapları sunar. &quot;EVET&quot;, &quot;HAYIR&quot; veya cevap yok olabilir (yazılım beyin düzenini doğru bir şekilde tespit edemezse). </li></ol> 6. MI değerlendirmesi <ol><li> Ekranın sol tarafındaki &quot;Motor Görüntüsü&quot; düğmesini tıklayın. Üzerine &quot;Değerlendirme&quot; düğmesini tıklayın.Sağ alttaki değerlendirme çalışmasına başlamak için. </li><li> Adım 2.2&#39;yi tekrarlayın. Ayarlar düğmesini kullanarak ayarlar menüsünü açın ve ses komutlarının kulaklıklardan duyulmasını onaylayın. </li><li> Konuyu bir bip sesi duyacağını söyleyin ve ardından &quot;SOL&quot; ya da &quot;SOL&quot; komutunu verin. Konuya &quot;SOL&quot; komutu verdikten sonra sol elle bir sıkıştırmayı ve &quot;Sağ&quot; komutundan sonra sağ elle bir topu sıkıştırmayı deneyin. Konuya, &quot;RELAX&quot; komutu duyduğunda, sıkışmayı hayal etmeyi bırakmasını isteyin. NOT: Toplamda, rastgele sırayla 60 komut çalınacaktır. </li><li> Koşu 8 dk sürmeli. Yaklaşık 4 dakika sonra duraklatma düğmesine tıklayın, yaklaşık 1 dakika bekleyin ve çalışmaya devam edin. NOT: Duraklama, kişinin çalışma boyunca yoğunlaşmayı sürdürmesine yardımcı olmak için tasarlanmıştır. </li><li> Değerlendirme sonrasında, sonuç sayfasını ve doğruluk arsasını kontrol edin (Şekil 3 ve 4). DEĞİLE: Doğruluk seviyesi önem seviyesinin altında ise, işlemi tekrarlayın. Doğruluk bu önem düzeyinin altında kalırsa, güvenilir iletişim mümkün değildir, en azından bu paradigma ve kayıt oturumu ile. Bununla birlikte, diğer yaklaşımlarla ve / veya farklı zamanlarla yapılan değerlendirmeler farklı sonuçlar verebilir. </li></ol> 7. MI İletişim <ol><li> Ekranın sol tarafındaki &quot;Motor Görüntüsü&quot; düğmesini tıklayın. İletişim işlemini başlatmak için sol alt köşedeki &quot;İletişim&quot; düğmesine tıklayın. Adım 2.2&#39;yi tekrarlayın. </li><li> Ayarlar düğmesini kullanarak ayarlar menüsünü açın ve sınıflandırıcıyı en yüksek sınıflandırma doğruluğuyla seçin. </li><li> Bip sesinden sonra daha önce sorulan soruya cevap vereceğini söyleyerek konuyu bilgilendirin. &quot;EVET&quot; demek için, hastadan sol eliyle topu sıktığını hayal etmesini isteyin. &quot;HAYIR&quot; demek için hasta sağdaki bir topu sıkıştırmayı düşünmelidirve. </li><li> Hastaya, &quot;EVET&quot; veya &quot;HAYIR&quot; şeklinde yanıtlanabilecek bir soru sorun. Bundan sonra, &quot;Yeni soru başlat&quot; düğmesini tıklayın . NOT: Sekans sona erdiğinde yazılım cevap verir ( Şekil 5 ). &quot;EVET&quot; veya &quot;HAYIR&quot; olabilir. </li></ol>

<ol>
	<li>Schnakers, C., Vanhaudenhuyse, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Diagnostic+accuracy+of+the+vegetative+and+minimally+conscious+state:+Clinical+consensus+versus+standardized+neurobehavioral+assessment.">Diagnostic accuracy of the vegetative and minimally conscious state: Clinical consensus versus standardized neurobehavioral assessment.</a> BMC Neurol. 9, (2009).</li><li>Childs, N. L., Mercer, W. N., Childs, H. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Accuracy+of+diagnosis+of+persistent+vegetative+state.">Accuracy of diagnosis of persistent vegetative state.</a> Neurol. 43 (8), 1465-1465 (1993).</li><li>Andrews, K., Murphy, L., Munday, R., Littlewood, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Misdiagnosis+of+the+vegetative+state:+retrospective+study+in+a+rehabilitation+unit.">Misdiagnosis of the vegetative state: retrospective study in a rehabilitation unit.</a> Bmj. 313 (7048), 13-16 (1996).</li><li>Monti, M. M., Vanhaudenhuyse, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Willful+modulation+of+brain+activity+in+disorders+of+consciousness.">Willful modulation of brain activity in disorders of consciousness.</a> New England Journal of Medicine. 362 (7), 579-589 (2010).</li><li>Wolpaw, J. R., Birbaumer, N., McFarland, D. J., Pfurtscheller, G., Vaughan, T. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Brain-computer+interfaces+for+communication+and+control.">Brain-computer interfaces for communication and control.</a> Clinical Neurophysiology. 113, 767-791 (2002).</li><li>Ortner, R., Aloise, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Accuracy+of+a+P300+Speller+for+People+with+Motor+Impairments:+a+Comparison.">Accuracy of a P300 Speller for People with Motor Impairments: a Comparison.</a> Clinical EEG and Neuroscience. 42 (4), 214-218 (2011).</li><li>Turnip, A., Hong, K. -. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Classifying+mental+activities+from+EEG-P300+signals+using+adaptive+neural+network.">Classifying mental activities from EEG-P300 signals using adaptive neural network.</a> Int. J. Innov. Comp. Inf. Control. 8 (9), 6429-6443 (2012).</li><li>Lugger, K., Flotzinger, D., Schl&#246;gl, A., Pregenzer, M., Pfurtscheller, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Feature+extraction+for+on-line+EEG+classification+using+principal+components+and+linear+discriminants.">Feature extraction for on-line EEG classification using principal components and linear discriminants.</a> Med. Biol. Eng. Comput. 36 (3), 309-314 (1998).</li><li>Johnson, N. L., Kemp, A. W., Kotz, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Univariate discrete distributions. 444, (2005).</li><li>Guger, C., Ramoser, H., Pfurtscheller, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Real-Time+EEG+Analysis+with+Subject-Specific+Spatial+Patterns+for+a+Brain-Computer+Interface+(BCI).">Real-Time EEG Analysis with Subject-Specific Spatial Patterns for a Brain-Computer Interface (BCI).</a> IEEE Trans. Rehab. Eng. 8, 447-456 (2000).</li><li>Vidaurre, C., Blankertz, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Towards+a+Cure+for+BCI+Illiteracy.">Towards a Cure for BCI Illiteracy.</a> Brain Topography. 23 (2), 194-198 (2010).</li><li>Blankertz, B., Tomioka, R., Lemm, S., Kawanabe, M., M&#252;ller, K. -. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimizing+Spatial+Filters+for+Robust+EEG+Single-Trial+Analysis.">Optimizing Spatial Filters for Robust EEG Single-Trial Analysis.</a> IEEE Signal Process. Mag. 25 (1), 41-56 (2008).</li><li>Ortner, R., Scharinger, J., Lechner, A., Guger, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+many+people+can+control+a+motor+imagery+based+BCI+using+common+spatial+patterns.">How many people can control a motor imagery based BCI using common spatial patterns.</a> Proceedings of the 7th Annual International IEEE EMBS Conference on Neural Engineering. , (2015).</li><li>Chatrian, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ten+percent+electrode+system+for+topographic+studies+of+spontaneous+and+evoked+EEG+activity.">Ten percent electrode system for topographic studies of spontaneous and evoked EEG activity.</a> Am J Electroencephalogr Technol. 25, 83-92 (1985).</li><li>Lugo, Z. R., Rodriguez, J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+vibrotactile+p300-based+brain-computer+interface+for+consciousness+detection+and+communication.">A vibrotactile p300-based brain-computer interface for consciousness detection and communication.</a> Clin. EEG Neurosci. 45 (1), 14-21 (2014).</li><li>Coyle, D., Stow, J., McCreadie, K., McElligott, J., Carroll, &. #. 1. 9. 3. ;. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sensorimotor+Modulation+Assessment+and+Brain-Computer+Interface+Training+in+Disorders+of+Consciousness.">Sensorimotor Modulation Assessment and Brain-Computer Interface Training in Disorders of Consciousness.</a> Archives of Physical Medicine and Rehabilitation. 96 (3), 62-70 (2015).</li><li>Kiehl, K. A., Laurens, K. R., Duty, T. L., Forster, B. B., Liddle, P. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neural+sources+involved+in+auditory+target+detection+and+novelty+processing:+an+event-related+fMRI+study.">Neural sources involved in auditory target detection and novelty processing: an event-related fMRI study.</a> Psychophysiology. 38 (1), 133-142 (2001).</li><li>Opitz, B., Mecklinger, A., Cramon, D., Kruggel, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Combining+electrophysiological+and+hemodynamic+measures+of+the+auditory+oddball.">Combining electrophysiological and hemodynamic measures of the auditory oddball.</a> Psychophysiology. 36 (1), 142-147 (1999).</li><li>Min, B. -. K., Marzelli, M. J., Yoo, S. -. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neuroimaging-based+approaches+in+the+brain-computer+interface.">Neuroimaging-based approaches in the brain-computer interface.</a> Trends in Biotechnology. 28 (11), 552-560 (2010).</li><li>Khan, M. J., Hong, M. J., Hong, K. -. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Decoding+of+four+movement+directions+using+hybrid+NIRS-EEG+brain-computer+interface.">Decoding of four movement directions using hybrid NIRS-EEG brain-computer interface.</a> Frontiers in Human Neuroscience. 8, (2014).</li><li>Naseer, N., Hong, K. -. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=fNIRS-based+brain-computer+interfaces:+a+review.">fNIRS-based brain-computer interfaces: a review.</a> Frontiers in Human Neuroscience. 9, (2015).</li><li>Naseer, N., Hong, K. -. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Classification+of+functional+near-infrared+spectroscopy+signals+corresponding+to+the+right-+and+left-wrist+motor+imagery+for+development+of+a+brain-computer+interface.">Classification of functional near-infrared spectroscopy signals corresponding to the right- and left-wrist motor imagery for development of a brain-computer interface.</a> Neuroscience Letters. 553, 84-89 (2013).</li><li>Guger, C., Edlinger, G., Harkam, W., Niedermayer, I., Pfurtscheller, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+many+people+are+able+to+operate+an+EEG-based+brain-computer+interface+(BCI)?.">How many people are able to operate an EEG-based brain-computer interface (BCI)?.</a> Neural Systems and Rehabilitation Engineering, IEEE Transactions on. 11 (2), 145-147 (2003).</li><li>Ramoser, H., Mueller-Gerking, J., Pfurtscheller, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Optimal+spatial+filtering+of+single+trial+EEG+during+imagined+hand+movement.">Optimal spatial filtering of single trial EEG during imagined hand movement.</a> IEEE Transactions on Rehabilitation Engineering. 8 (4), 441-446 (2000).</li></ol>

The author Christoph Guger is CEO of g.tec medical engineering GmbH, which produces the instruments used in this article. The co-author Alexander Heilinger is an employee of g.tec medical engineering GmbH.

Çok sayıda gruptan önceki araştırmalar, bazı DOC hastalarının fMRI veya EEG tabanlı değerlendirmeler yoluyla bilinçli bir farkındalık sergilediklerini, ancak davranışlara dayalı değerlendirmelerin aksini öne sürdüğünü göstermiştir. Böylece bilinçli farkındalığı daha doğru bir şekilde değerlendirebilecek ve hatta iletişim sağlayabilecek yeni sistemler ve paradigmalara açık bir ihtiyaç var. İdeal olarak, bu sistemler ucuz, taşınabilir, gerçek dünya ayarlarında gürültüye karşı dayanıklı ve kullanımı kolay olmalıdır (hasta ve sistem operatörü için). Burada sunulan protokoller ve sistem iki amaca hizmet ediyor: DOC&#39;li kişilerin bilinç düzeylerini değerlendirmeye yardımcı olmak ve konuşma, göz aktivitesi veya kas kontrolünü gerektiren diğer görevlerle iletişim kuramayan insanlar için yeni bir iletişim kanalı kurmak. Protokol içindeki paradigmalar, ilk adımlarda temel yanıtları test etmek için tasarlanmıştır. Beklenen temel beyin tepkileri saptanırsa, daha ileri gitmek ve tÜç taktik ve MI ile vibrotactile P300 olan daha karmaşık paradigmalar. Bu iki paradigma bir iletişim kanalı oluşturmak için de kullanılabilir. EEG sinyal kalitesi, bu protokollerin tümünde kritik önem taşır. Bazen EEG verileri gürültüye aykırı olamaz; Gürültülü verileri tanımak ve yönetmek için EEG analizinde bazı deneyime ihtiyaç vardır. Şu anki standart değerlendirme yöntemleri, güvenilmez olmanın yanı sıra zaman alıcıdır ve uzmanlardan oluşan bir ekip gerektirir. Bu nedenle, hastaların bilinçli farkındalığı farklı zamanlarda çarpıcı bir şekilde dalgalanmasına rağmen, hastalar genellikle yalnızca bir kez değerlendirilir. Burada sunulan protokol birkaç kez kolayca tekrar edilebilir. Bilinçli farkındalık sergileyen hastalar, başka zamanlarda farklı sonuçlar doğurabilir. Ayrıca, her bir iletişim denemesinden önce, konunun şu anda bilinçli bir durumda olduğunu doğrulamak için tek bir değerlendirme denemesi yapılabilir. AnothProtokolde farklı paradigmalar uygulamak için nedenler, bazı insanlar bir paradigmayla kötü performans gösterebilir, ancak bir başkasıyla iyi performans gösterebilir. Benzer şekilde, insanlar bir paradigmayı tercih edebilir, çünkü onlara daha kolay gelir. Farklı paradigmalarla farklı seçenekler keşfedildikten sonra hastalar tercih ettikleri yaklaşımı seçebilirler. Bu, iletişim etkinliğini ve kullanıcı memnuniyetini artırmak için birden fazla iletişim seçeneği sunmayı destekleyen &quot;melez&quot; BCI yaklaşımıyla tutarlıdır. Doğru sınıflamaların yüzde düzeyi ile birlikte doğruluk arsaları, kalıp tanıma algoritmasının görevler sırasında farklı beyin durumlarını ayırt edebileceğini gösteren objektif bir sonuç verir. Dolayısıyla, beyin kalıplarının öznel bir yorumu veya ortalama yanıtlar gerekli değildir. Üç tactors ile vibrotactile iletişimi altı kronik kilitli paten15 . İletişim% 55,3 ile ortalama bir doğruluk sağlamış ve hepsi% 12,5 şans seviyesinin üstündeydi. MI iletişim görevi, yirmi sağlıklı kullanıcı grubu 13 üzerinde test edildi ve yaklaşık% 80&#39;lik bir ortalama doğruluğunu gösterdi. Yirmi kişiden sadece bir tanesi şans seviyesinin altında bir kontrol hassasiyete sahipti. Bir çalışmanın ya da eksik doğruluğu olan eksiksiz bir oturumun, konu içerisinde hiçbir beyin yanıtı ya da bilinç olmadığını kesin olarak ispatlamadığını belirtmek önemlidir. Bu, sistemin gönüllü beyin tepkilerini tespit edemediği anlamına gelir. Bu, kötü sinyal kalitesinden, işitme zorluğundan veya görev talimatlarını anlamasından veya bir konunun azınlığının görev yapmasına rağmen istenen EEG etkinliğini üretememesi nedeniyle oluşabilir. Grubumuz ve diğerlerinden önceki çalışmalarımızla tutarlı olarak sunulan eser,DOC&#39;den mustarip hastalarda beyin görüntüleme teknikleriyle bilinç düzeyi. FMRI, hastanın mevcut beyin aktivitesini izlemek için de yararlı bir tekniktir. Bu uyarılmış potansiyelleri, aynı zamanda motor görüntülerini ve diğer görevleri ortaya tuhaf paradigmalar fMRI 17, 18 ile takip edilebilir hemodinamik tepkiler üretebildiği gösterilmiştir. FMRI ile kıyaslandığında, EEG&#39;nin dikkate değer avantajları vardır: EEG tabanlı araçlar, pahalı ve taşınabilir olmayan ve önemli bir uzmanlık gerektiren teçhizata ihtiyaç duymadan yatmadan önce uygulanabilir. Hastanın tarayıcıya taşınması ve tarayıcıdan gelen sesli gürültü hasta için stresli olabilir. Yakın kızılötesi spektroskopisi (NIRS) taşınabilir ve EEG&#39;den biraz daha iyi uzaysal özünürlüğe sahip olabilir, ancak daha kötü geçici çözünürlüğe sahiptir 19 . NIRS, MI 20 , 21&#39;i izlemek için uygundur, ancak uyarılmış pote için uygun değildirntials. Örneğin, Naseer ve Hong 22 , fNIRS kullanarak MI-BCI için yüksek sınıflandırma doğruluğu sergiledi. Her biri 50 s süren denemelerle sol MI için% 77.35 ve sağ MI için% 83 elde etti. EEG tabanlı BCI&#39;lerle, Guger ve ark. 23 , 99 oturumun yaklaşık% 20&#39;sinin% 80&#39;in üzerinde bir doğruluğa ulaştığını ve 99 oturumun% 70&#39;inin% 60&#39;ın üzerinde bir doğruluğa ulaştığını tespit etti. Ortner ve ark. CSP yöntemini kullanarak yaklaşık% 80&#39;lik bir ortalama tepe doğruluğu gösterdi. Bu yöntemin, Guger ve meslektaşları tarafından kullanılanlardan daha fazla EEG elektroduna ihtiyacı vardır, ancak daha yüksek doğruluğa neden olur. CSP yöntemini kullanarak, Ramoser ve ark. 23 , 18-56 arasındaki elektrotların bir artışının performansı önemli ölçüde artırmadığını gösterdi; Bu nedenle, yöntemimizde seçilen 16 elektrodun sayısının yeterli olduğunu düşünüyoruz. Son zamanlarda, Coyle ve ark . DOC patie&#39;sinde MI sınıflaması ve eğitimi için CSP kullanıldı16 . Dört deneğin hepsi, değerlendirme sırasında önemli ve uygun beyin aktivasyonu gösterdi. Karma bir NIRS-EEG BCI vasıtasıyla MI değerlendirilmesi, yüksek sınıflandırma doğruluğuna neden olabilir, çünkü Khan ve ark. 20 gösterdi. İlave bir beyin görüntüleme aracı cihazın karmaşıklığını ve maliyetini arttırmasına rağmen, bu gelecek için umut vaat eden bir yön olabilir. Burada sunulan protokol DOC hastalarının EEG sinyali içindeki beyin yanıtlarını değerlendirmek için nispeten kolay bir araçtır. Bu sınıflandırma sonuçlarının yorumlanması ve ilaç, terapi veya diğer tıbbi tedavilerin herhangi bir değişikliğinin uygulanması hala tıbbi uzmanları gerektirir. Bu yöntemin gelecekteki yönergeleri daha yüksek sayıdaki serbestlik derecesini kullanan daha gelişmiş uyarıcı teknikler olabilir. Örneğin, yalnızca &quot;EVET&quot; veya &quot;HAYIR&quot; demek için araçlar sunmak yerine, gelecekteki cihazlar daha olası answe&#39;lere izin verebilirBir soruya rs. Daha ileri bir aşamada, kişi-bazlı cevapları da kullanabiliriz. Örneğin, hasta bir müzik çalar çalıştırıyorsa, ses seviyesini kontrol etme veya bir sonraki şarkıyı değiştirme imkanı sunabilir. Ayrıca, MI paradigmasının DOC hastalarında test edilmesi gerekmektedir.

Vejeteratif Durum (VS) veya Minimal Conscious State (MCS) hastalarının teşhisi zordur ve yanlış sınıflandırmalar sıklıkla ortaya çıkar. 2009&#39;da yapılan bir çalışma, klinik konsensüs ile nörogav davranışsal değerlendirme arasındaki doğruluğun karşılaştırılmasını karşılaştırmıştır 1 . Tıbbi ekibin klinik konsensüsüne dayalı VS tanısı alan 44 hastanın 18&#39;inde (% 41) Coma Recovery Scale-Revised (CRS-R) ile standartlaştırılmış bir değerlendirmeyi takiben MCS&#39;de bulundu. Bu sonuç önceki çalışmalarla uyumludur ve VS ile teşhis edilen hastaların% 37 - 43&#39;ünde farkındalık belirtileri gösterdiğini gösterdi 2 , 3 . Sınıflandırma ölçekleri, davranışsal gözlemlere veya işitsel, görsel, sözlü ve motor işlevlerin değerlendirilmesine, yanı sıra iletişim ve uyarılma seviyelerine dayanır. Beyin aktivite verilerini ekleyebilecek yeni teknolojiler, beha&#39;nın dayattığı kısıtlamaların üstesinden gelmek için mükemmel bir araçtırVioral derecelendirme ölçekleri. Hastalar, derecelendirme ölçeğinde gerekli olan davranış değişikliklerini yapamamalarına rağmen beyin yanıtlarını modüle edebilirler. Monti ve ark. 4 , Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme&#39;nin (fMRI), Bilinç Bozukluğu (DOC) tanısı alan 5/54 hastada, motor hareketleri veya mekansal görüntü görevlerini hayal etmeyle ilişkili olan kan oksijenasyon seviyesine bağlı tepkilerdeki gönüllü değişiklikleri tespit edebildiğini göstermiştir. Dördü daha önce MCS olarak sınıflandırılmıştı. Dolayısıyla durumlarda bir azınlıkta, vejetatif bir durum için davranış kriterlerine uyan hastalar artık bilişsel işlevlere sahiptir ve hatta bilinçli bir farkındalığa sahiptir. Elektroensefalografi (EEG) tabanlı BCI&#39;ler ayrıca hayal gücünden veya motor hareket denemesinden kaynaklanan beyin aktivitesini algılayabilir. Ayrıca, bir kişinin önceden tanımlanmış bir tasmayı takiben gönüllü olarak farkındalık gösterip göstermediğini belirleyebilen diğer BCI paradigmaları da vardırk. EEG tabanlı BCI&#39;lerin fMRI&#39;ye dayalı değerlendirmelere göre diğer avantajları vardır. Örneğin, EEG sistemleri çok daha maliyet etkin ve taşınabilirdir ve hastanın yatağında kolaylıkla kullanılabilirler. Büyük noninvaziv BCI yaklaşımları arasında Yavaş Kortikal Potansiyeller (SCP&#39;ler), P300&#39;ler, Sabit-Durumlu Görsel Potansiyeller (SSVEP&#39;ler) ve Motor Görüntü (MI). SCP&#39;ler düşük bilgi transfer oranları sağlamış ve yoğun eğitim (bkz. Wolpaw ve ark. ) 5 gerektirirken SSVEP&#39;ler görsel dikkat gerektirmektedir. Dolayısıyla bu protokolde her iki yaklaşım da kullanılmamaktadır. Ortner ve ark. , Bir P300 yazıcısı ile 5 özürlü insanlar için% 70&#39;lik bir doğruluk düzeyine ulaştı. Bu sayı sonunda artabilir. Örneğin Turnip ve ark. 7 , bir uyarlamalı sinir ağı sınıflandırıcısı kullanarak P300 sınıflandırma doğruluğunu geliştirmiştir. Bu protokol için MI&#39;ya ek olarak dokunmatik ve işitsel P300 yaklaşımlarını seçtik, çünkü her iki oBunlar vizyon olmadan kullanılabilir ve her biri benzersiz avantajlara sahiptir. MI, görünmez olmayan bir P300 BCI&#39;den daha hızlı iletişim kurabilirken P300 BCI&#39;ler çok az eğitim gerektirir. Bu nedenle, bu melez BCI protokolü, DOC hastaları için EEG&#39;ye dayalı BCI yaklaşımlarının bir takımını uygulayabilir. Dahası, görevler nispeten hızlı ve kolay tekrarlandığından, DOC hastalarının yanlış sınıflandırmalarının sayısını azaltmak için her hasta için farklı yaklaşımlar tekrar tekrar araştırılabilir. (I) işitsel P300, (ii) iki uyarıcıya sahip vibrotaktil P300, (iii) üç uyarıcı ile birlikte vibrotaktil P300 ve (iv) MI. Olmak üzere dört farklı BCI yaklaşımı araştırıldı. İşitsel P300 paradigması yaklaşımı, sapma uyaranlardan (1.000 Hz bip sesi) rastgele daha muhtemel standart uyaranlardan (500 Hz bip sesi) dağıtılan bir işitme tuhafı paradigması kullanıyor. Paradigma ii&#39;de uyaranlar vibrotaktil uyarıcılarlaAt sol ve sağ bileklerin üzerine yerleştirilir. Sol bilezikteki taktik, standart uyaranlara ve sağ bileğin üzerindeki taktisyen ise sapkın (hedef) uyaranlara yol açar. Paradigma iii için, ek bir uyarıcı, kişinin sağ ayak bileklerine veya sırt ortası gibi başka bir yere yerleştirilir. Bu stimülatör, standart uyaranlardan oluşan bir tren sunarken, sağ ve sol bilekteki iki stimülatör de sapkın uyaranlara neden olur. Bilinci, iki vibrotaktil paradigma ile değerlendirmek için, diğer uyarıları göz ardı ederken, her uyarıyı bir bilek için sessizce saymak için konu kulaklık aracılığıyla söylenir. Rastgele bir mekanizma, sol veya sağ bileği seçip seçmeyeceğinize karar verir ve her koşunun her biri dört deneme 30 denemesi vardır ve her deneme için yeni bir hedef eldir. Aşağıdaki iĢaretleme iĢaretleri i, ii ve iii paradigmaları için yapılır: sekiz EEG kanalı, 256 Hz&#39;lik bir örnekleme frekansı kullanılarak elde edilir. Saptırıcı bir uyaranın olasılığı 1/8 &#39;dir; hencE, her deviant uyaran için yedi standart uyaran olacaktır. Her koşunun 480 toplam uyaranı vardır. Paradigmanın bir koşusu 7 dakika 20 saniye sürerken, paradigmaların ii ve iii&#39;ün her biri, 2 dakika 30 saniye sürer. Hasta, her sapma uyaranını sessizce sayarsa, bu uyaranlar uyaranın başlangıcından yaklaşık 300 ms sonra pozitif bir tepe noktası olan P300 de dahil olmak üzere birkaç Olaya Bağlı Potansiyel (ERP) ortaya çıkarır. Her bip sesi 100 ms sürer. Her uyarıcı denemesi için sinyal işleme için 100 ms önce ve bip sesinden 600 ms sonra bir pencere saklanır. Veriler daha sonra, 12 faktörü tarafından aşağı örneklenir ve 60 ms&#39;lik uyarı sonrası aralık için 12 örnek elde edilir. Son olarak, tüm örnek zaman kanalı özellikleri doğrusal diskriminant analizi 8&#39;e girilerek 12 x 8 = 96 özellik elde edilir. Doğruluk arsa hesaplamak için ( Şekil 1 ve 2 ), aşağıdaki prosedür on kez tekrarlanır ve sonuçlar tek bir arsa için ortalanır. Sapma ve standart denemelerRastgele iki eşit büyüklükteki havuza ayrılır. Bir havuz sınıflandırıcıyı eğitmek için kullanılırken diğer havuz sınıflandırıcıyı test etmek için kullanılır. Sınıflandırıcı, test havuzundan ortalama sayıda uyarılmış testte test edilir. İlk aşamada, yalnızca bir sapma ve yedi standart uyaran üzerinde test edilir. Sınıflayıcı sapma uyarısını doğru olarak tespit ettiyse, elde edilen doğruluk% 100&#39;dür ve aksi takdirde% 0&#39;dır. Aynı şey, 3 sapma uyarısı ve 21 standart uyaran için 2 ortalama sapma uyaranı ve 14 ortalama standart uyaran için yapılır ve tam test havuzu kullanılamana kadar devam eder. Bu, test havuzunda 30 sapma uyarısı için 30 tek değer arsa üretir; her biri% 100 veya% 0&#39;dır. 10 tek parselden ortalama% 0 ila% 100 arasında değişen değerler verir. Ortalama uyaran sayısının artırılması, görev görevini takip edebiliyorsa doğruluğunu artıracaktır, çünkü uyaranlara göre ortalama verilerdeki rasgele sesi azaltmaktadır. Şans seviyesinin çok üzerinde bir doğruluk (12.5%), konunun bir P300 tepkisinin ortaya çıkabileceğini ve kişinin beyninde bir yanıtın göründüğünü gösterir. Paragigms i ve ii yalnızca bilinç değerlendirmek için kullanılabilir. Değerlendirme sırasında ulaşılan doğruluk% 40&#39;ın üzerindeyse, iii veya iv paradigmasının iletişimini kullanmaya devam edebilir. Paradigmanın iii iletişim görevinde, konu, &quot;EVET&quot; cevabını vermek isterse sağ tarafta &quot;HAYIR&quot; cevabını vermek isterse, sol taraftaki uyaranlara konsantre olmayı seçer. Sınıflandırıcı, kullanıcının hangi eli üzerinde yoğunlaştığını tespit eder ve yanıtı sunar. Paradigma iv, her biri 8 sn süren, 1 sn ara ile ayrılmış 120 deneme kaydeder. Bu, toplam oturum süresinin 10 sx 120 = 18 dk&#39;ına neden olur. Paradigma iv, sensorimotor korteks üzerinde dağıtılan 16 EEG kanalını kullanır. Örnekleme frekansı 256 Hz&#39;dir. Her deneme, konuya değinen kulaklıklarla sunulan bir ipucu ile başlarSol veya sağ elle hareket etmeyi hayal etmek. Sol ve sağ talimatların sırası rasgele seçilir. Sinyal önişleme için, Ortak Alansal Desenlerin (CSP) 10 , 12 , 13 metodu kullanılır. Bu yöntem, diğer sınıfın varyansını maksimize ederken bir sınıfın varyansını en aza indirgemek için tasarlanmış bir dizi uzamsal filtre üretir. Bu, doğrusal diskriminant analizi 8 ile sınıflandırılan dört özellikle sonuçlanır. Bütün sınıflandırma prosedürü sağlıklı kullanıcıları 13&#39;de eğitim sadece 60 dakika sonra 80.7% bir genel ortalama sınıflandırma doğruluğunu gösteren, yakın tarihli yayınında ayrıntılı olarak açıklanmıştır. Doğruluk hesabı çapraz doğrulama yoluyla yapılır. Bu, bir örüntünün bir tamamlayıcı altkümeye bölünmesi, bir alt kümede (eğitim havuzu) analizin yapılması ve diğer alt kümedeki (tesTing havuzu). Verilerin havuzlara ayrılmasından önce, eserler içeren denemeler reddedilir. Deneme süresince genlik mutlak değeri 100 μV&#39;yi aşarsa, bir denemede eserler bulunduğu kabul edilir. Doğruluk, test havuzundaki tüm hareketler için, dikkat sinyalinden sonra deneme bitimine kadar 1,5 saniyelik bir süre içinde 0.5 saniyelik adımlarla hesaplanır. Her adım ve her deneme için, sınıflandırma sonucu ya% 100 ya da% 0&#39;dır. Daha sonra, test havuzunun tüm denemelerinin doğrulukları, her bir tek adım için ortalaması alınır ve doğruluk seviyeleri% 0 ila% 100 arasında değişir. Son olarak, çapraz doğrulama sonuçlarının ortalama on tekrarlama ortalaması doğruluk arsında gösterilir. Örnekler Şekil 3 ve 4&#39;te görülebilir. Çizimler sol el (sarı), sağ el (mavi) ve tüm hareketleri birlikte (yeşil) görüntüleme hareketi için ayrılmıştır. Magenta&#39;daki yatay çizgi, güven sınırını temsil eder;Ds analiz için kullanılan denemelerin sayısı. Bu, toplam deneme sayısı reddedilen deneme sayısı eksi. Clopper Pearson yöntemi kullanılarak% 95 güven aralığını göstermektedir 9 . Bu çizginin üzerinde bir doğruluk düzeyi, sonucun istatistiksel olarak anlamlı olduğu anlamına gelir (alfa &lt;0.05).

<table><tbody><tr><td>g.USBamp</td><td>g.tec medical engineering GmbH</td><td>1</td><td>Biosignal amplifier</td></tr><tr><td>Power supply</td><td>GlobTek Inc.</td><td>1</td><td>Medical mains power supply for the g.USBamp</td></tr><tr><td>USB cable</td><td>g.tec medical engineering GmbH</td><td>1</td><td>Connects the g.USBamp to the computer</td></tr><tr><td>EEG electrodes gSCARABEO</td><td>g.tec medical engineering GmbH</td><td>16</td><td>Active EEG electrodes</td></tr><tr><td>EEG electrode gSCARABEOgnd</td><td>g.tec medical engineering GmbH</td><td>1</td><td>passive ground electrode</td></tr><tr><td>EEG electrode g.GAMMAearclip</td><td>g.tec medical engineering GmbH</td><td>1</td><td>active reference electrode</td></tr><tr><td>g.GAMMAbox</td><td>g.tec medical engineering GmbH</td><td>1</td><td>Connects the amplifier to the EEG electrodes</td></tr><tr><td>g.USBampGAMMAconnector</td><td>g.tec medical engineering GmbH</td><td>1</td><td>Connects the g.GAMMAbox to the g.USBamp</td></tr><tr><td>EEG cap</td><td>g.tec medical engineering GmbH</td><td>1</td><td>To position electrodes</td></tr><tr><td>Computer</td><td>Hewlett-Packard</td><td>1</td><td>To run the software. Alternatively computers from other manufacturers could be used.</td></tr><tr><td>g.VIBROstim</td><td>g.tec medical engineering GmbH</td><td>3</td><td>Tactors for sensory stimulation</td></tr><tr><td>Audio trigger adapter box</td><td>g.tec medical engineering GmbH</td><td>1</td><td>To split up the audio signal into audio commands for the headphones and trigger signals. This box connects to the amplifier.</td></tr><tr><td>Anti static wrist band</td><td>g.tec medical engineering GmbH</td><td>1</td><td>To suppress noise in the EEG</td></tr><tr><td>Trigger cable</td><td>g.tec medical engineering GmbH</td><td>1</td><td>To connect the audio trigger adapter box and the g.STIMbox to the g.USBamp</td></tr><tr><td>Audio connector cable</td><td>g.tec medical engineering GmbH</td><td>1</td><td>Audio cable to connect the audio trigger adapter box to the computer</td></tr><tr><td>Hardlock</td><td>g.tec medical engineering GmbH</td><td>1</td><td>To run the software</td></tr><tr><td>SE215-K</td><td>Shure Europe GmbH</td><td>1</td><td>Noise suppressing earphones. Alternatively other earphones could be used.</td></tr><tr><td>g.STIMbox</td><td>g.tec medical engineering GmbH</td><td>1</td><td>Driver box for tactile stimulators</td></tr><tr><td>mindBEAGLE software</td><td>g.tec medical engineering GmbH</td><td>1</td><td>software package</td></tr><tr><td>g.GAMMAgel</td><td>g.tec medical engineering GmbH</td><td>1</td><td>conductive electrode gel</td></tr></tbody></table>

assessment and communication for people with disorders of consciousness

Bu deneyde, iki uygulama için tasarlanmış bir hibrid Beyin-Bilgisayar Arayüzü (BCI) temelli paradigmalar serisi sunuyoruz: motor yanıt vermeyi başaramayan insanların bilinç seviyelerini değerlendirmek ve ikinci aşamada bir iletişim kanalı kurmak Bu insanlar için, soruların &#39;evet&#39; veya &#39;hayır&#39; ile cevaplanmasını sağlıyor. Paradigmalar paketi ilk adımda temel yanıtları test etmek ve ilk testler başarılı olursa daha kapsamlı görevlere devam etmek için tasarlanmıştır. Son görevler daha fazla bilişsel işlev gerektirir, ancak temel sınamalarla mümkün olmayan iletişim sağlayabilirler. Tüm değerlendirme testleri, algoritmaların verilen görevlere hastanın beyininin tepkisini algılayıp azaltamadığını gösteren kesin çizimler üretir. Doğruluk seviyesi anlamlılık seviyesinin üstündeyse, biz, öznenin görevi anlamış ve komut dizisini takip edebildiğini varsayıyoruz.Kulaklıklarla konuya kızdı. Görevler, kullanıcıların belirli uyaranlara konsantre olmalarını veya sol veya sağ elle hareket etmeyi hayal etmelerini gerektirir. Tüm görevler, kullanıcının görsel modaliteyi kullanamayacağı ve dolayısıyla kullanıcıya sunulan tüm uyaranlara (talimatlar, ipuçları ve geribildirim de dahil olmak üzere) sahip olduğu varsayımıyla işitsel veya dokunsal olduğu düşünülür.

Şekil 1 ve 2 , iki P300 değerlendirme çalışmasının sonuçlarını göstermektedir (paradigmalar i, ii ve iii). Şekil 1&#39;de doğruluk% 100&#39;e ulaştı; Böylece, kişinin beyni başarılı bir görev tamamlamayı açıkça belirtti. Şekil 2&#39;de, doğruluk% 12.5 olasılık seviyesinde dalgalanmaktadır. Görev için güvenilir beyin yanıtı tespit edilemedi. Doğruluk zayıf olduğunda, tüm elektrodlarda ve konektörlerde EEG sinyal kalitesini iki kez kontrol etmenizi öneririz. Birinin% 12.5&#39;lik bir doğruluk düzeyine sahip bir sonuç da EEG kazanmadığı, sadece beyaz gürültüye sahip olduğu görülür. Doğruluk düzeyi, deneme sayısıyla birlikte artarsa, ancak% 40&#39;dan fazla çıkmazsa, yalnızca zayıf bir beyin yanıtı bulundu. Bu durumda, ham veri kapsamını kullanarak sinyaldeki eserleri araştırmanızı öneririz. İşlemi başka bir günde, başka bir zamanda tekrarlamanızı da öneririz. Hasta olabilirBaşka zamanlarda daha duyarlı olur ve daha iyi sonuçlar verir. Şekil 3 ve 4 paradigmanın temsili sonuçlarını göstermektedir iv. Önem derecesi, macenta renkli çizgi ile işaretlenmiştir. Kırmızı dikey çizgi, komutun başladığı zamanı işaretler. Komut görünmeden (kırmızı dikey çizgi), her iki parsel için doğruluk% 50 civarındadır. Bu sırada, hasta, komutun &quot;SOL&quot; veya &quot;SAĞ&quot; olacağını bilmiyor ve bu nedenle doğru motor hayal gücünü gerçekleştiremiyor. Şekil 3&#39;te doğruluk, komut sunumundan sonra% 90&#39;dan fazla artmaktadır. Bu, kişinin bilinçli olarak farkında olduğu anlamına gelir; çünkü o, rasgele komutları takip edebiliyordu. Şekil 4&#39;te, sınıflandırma doğruluğu% 50 civarında dalgalanıyor. Bu, sistem sunulan komutları izleyerek MI&#39;yi tespit edemediği anlamına gelir. MI paradigmaları BCI r&#39;de zorlu olabilirEsearch, çünkü tüm kullanıcılar eğitimi olmadan MI BCI&#39;yi kontrol edebiliyor ve bir azınlık eğitimle bile kontrol altına alamıyor 11 . Bu nedenle, bu durumda, hatalı doğruluk, hastanın BCI&#39;yi MI yoluyla, en azından eğitim almadan kontrol edemediği anlamına gelebilir. Ayrıca, yukarıda tarif edildiği gibi sinyal kalitesini kötü bir sonuçtan sonra kontrol etmenizi öneririz. Şekil 5 , iii ve iv paradigmaları ile yapılabilecek bir iletişim çalışmasının sonucunu göstermektedir. Lens, tespit edilen yanıtı işaretler, bu örnekte &quot;EVET&quot; dir. Cevap hayır ise, objektif &quot;HAYIR&quot; a hareket edecekti. Sistem bir cevap alamadığı takdirde mercek iki olası cevabın ortasında kalacaktır. Objektif cevapların ortasında kalıyorsa, kötü bir sınıflandırıcı seçilmiş olabilir. Kurulum penceresinde başka bir sınıflandırıcı denemenizi öneririz. <p class="jove_content" fo:keep-Together.within-page = &quot;1&quot;&gt; Uzun bir oturum hasta bitkinleştirmiş olabilir. İletişimle daha iyi sonuçlar elde etmek için, değerlendirmeleri en aza indirgemek ve mümkün olan en kısa sürede iletişim için açıklanan adımlara ilerlemek tercih edilebilir. Dokunsal iletişim için adım 4 ve 5 ve MI iletişimi için 6 ve 7 olurdu. <img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig1.jpg" /> Şekil 1. Paradigmalar için doğruluk puanı i, ii, &amp; iii. İyi bir performans% 100&#39;e ulaşan bir doğruluk ile sonuçlanır. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen tıklayınız.</a> <img alt="şekil 2" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig2.jpg" /> Şekil 2. Paradigmalar için bir doğruluk puanı i, ii, &amp; iii. Bu sefer sutyen yok<html> Yanıt olarak sistem tarafından tespit edilebilir. Dolayısıyla, doğruluk% 12.5&#39;lik şans seviyesinde dalgalanıyor. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig2large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 3" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig3.jpg" /> Şekil 3. Paradigma iv (MI) için Doğruluk Plakası. Bu örnekte doğruluk% 90&#39;ın üzerine çıkmaktadır. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig3large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen tıklayınız.</a> <img alt="Şekil 4" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig4.jpg" /> Şekil 4. Paradigma iv (MI) için Doğruluk Plakası. Sistem tarafından hiçbir beyin yanıtı tespit edilemedi. Dolayısıyla, doğruluk% 50 şans seviyesinde dalgalanıyor.Ttp: //ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig4large.jpg &quot;target =&quot; _ blank &quot;&gt; Bu rakamın daha büyük sürümünü görmek için lütfen tıklayınız. <img alt="Şekil 5" src="/files/ftp_upload/53639/53639fig5.jpg" /> Şekil 5. Bir İletişim Görevinin Sonucu. Lens, tespit edilen yanıtı &quot;YES&quot; olarak işaretler. <a href="http://ecsource.jove.com/files/ftp_upload/53639/53639fig5large.jpg" target="_blank">Bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen tıklayınız.</a>

Watch this Scientific Journal Video about Assessment and Communication for People with Disorders of Consciousness at JoVE.com

Assessment and Communication for People with Disorders of Consciousness

With this experiment, one might be able to detect consciousness in people with disorders of consciousness. Furthermore, the approach can create a simple communication channel that enables people to give simple YES/NO answers to questions.

Bilinç Bozukluğu Olan Kişiler İçin Değerlendirme ve İletişim

In this experiment, we demonstrate a suite of hybrid Brain-Computer Interface (BCI)-based paradigms that are designed for two applications: assessing the ...

assessment-communication-for-people-with-disorders

Universidad de Cartagena UDEC

Research

JoVE Journal

Neuroscience

9.0K Görüntüleme.  Guger Technologies OG. With this experiment, one might be able to detect consciousness in people with disorders of consciousness. Furthermore, the approach can create a simple communication channel that enables people to give simple YES/NO answers to questions.

Video: Assessment and Communication for People with Disorders of Consciousness

Using Visual and Narrative Methods to Achieve Fair Process in Clinical Care

The Institute of Medicine has targeted patient-centeredness as an important area of quality improvement. A major dimension of patient-centeredness is respect for patient's values, preferences, and expressed needs. Yet specific approaches to gaining this understanding and translating it to quality care in the clinical setting are lacking. From a patient perspective quality is not a simple concept but is best understood in terms of five dimensions: technical outcomes; decision-making efficiency; amenities and convenience; information and emotional support; and overall patient satisfaction. Failure to consider quality from this five-pronged perspective results in a focus on medical outcomes, without considering the processes central to quality from the patient's perspective and vital to achieving good outcomes. In this paper, we argue for applying the concept of fair process in clinical settings. Fair process involves using a collaborative approach to exploring diagnostic issues and treatments with patients, explaining the rationale for decisions, setting expectations about roles and responsibilities, and implementing a core plan and ongoing evaluation. Fair process opens the door to bringing patient expertise into the clinical setting and the work of developing health care goals and strategies. This paper provides a step by step illustration of an innovative visual approach, called photovoice or photo-elicitation, to achieve fair process in clinical work with acquired brain injury survivors and others living with chronic health conditions. Applying this visual tool and methodology in the clinical setting will enhance patient-provider communication; engage patients as partners in identifying challenges, strengths, goals, and strategies; and support evaluation of progress over time. Asking patients to bring visuals of their lives into the clinical interaction can help to illuminate gaps in clinical knowledge, forge better therapeutic relationships with patients living with chronic conditions such as brain injury, and identify patient-centered goals and possibilities for healing. The process illustrated here can be used by clinicians, (primary care physicians, rehabilitation therapists, neurologists, neuropsychologists, psychologists, and others) working with people living with chronic conditions such as acquired brain injury, mental illness, physical disabilities, HIV/AIDS, substance abuse, or post-traumatic stress, and by leaders of support groups for the types of patients described above and their family members or caregivers.

This paper illustrates an innovative visual approach (photovoice or photo-elicitation) to achieve fair process in clinical care for patients living with chronic health conditions, illuminate gaps in clinical knowledge, forge better therapeutic relationships, and identify patient-centered goals and possibilities for healing.

Klinik Bakımı Fuar Süreci elde Görsel ve Anlatı Yöntemlerle

The Institute of Medicine has targeted patient-centeredness as an important area of quality improvement. A major dimension of patient-centeredness is ...

Tıp

Combined Invasive Subcortical and Non-invasive Surface Neurophysiological Recordings for the Assessment of Cognitive and Emotional Functions in Humans

In spite of the success in applying non-invasive electroencephalography (EEG), magneto-encephalography (MEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI) for extracting crucial information about the mechanism of the human brain, such methods remain insufficient to provide information about physiological processes reflecting cognitive and emotional functions at the subcortical level. In this respect, modern invasive clinical approaches in humans, such as deep brain stimulation (DBS), offer a tremendous possibility to record subcortical brain activity, namely local field potentials (LFPs) representing coherent activity of neural assemblies from localized basal ganglia or thalamic regions. Notwithstanding the fact that invasive approaches in humans are applied only after medical indication and thus recorded data correspond to altered brain circuits, valuable insight can be gained regarding the presence of intact brain functions in relation to brain oscillatory activity and the pathophysiology of disorders in response to experimental cognitive paradigms. In this direction, a growing number of DBS studies in patients with Parkinson&#39;s disease (PD) target not only motor functions but also higher level processes such as emotions, decision-making, attention, memory and sensory perception. Recent clinical trials also emphasize the role of DBS as an alternative treatment in neuropsychiatric disorders ranging from obsessive compulsive disorder (OCD) to chronic disorders of consciousness (DOC). Consequently, we focus on the use of combined invasive (LFP) and non-invasive (EEG) human brain recordings in assessing the role of cortical-subcortical structures in cognitive and emotional processing trough experimental paradigms (e.g. speech stimuli with emotional connotation or paradigms of cognitive control such as the Flanker task), for patients undergoing DBS treatment.

The present protocol aims at assessing cognitive-emotional functions in the basal ganglia by simultaneous neurophysiological recording of local field potentials and non-invasive brain cortical activity (EEG). The procedure is exemplified by the use of paradigms involving speech stimuli with emotional connotation or the Flanker task involving cognitive control.

İnsanlarda Kombine İnvaziv subkortikal ve Bilişsel Değerlendirme Non-invaziv Yüzey Nörofizyolojik Kayıtlar ve Duygusal Fonksiyonlar

In spite of the success in applying non-invasive electroencephalography (EEG), magneto-encephalography (MEG) and functional magnetic resonance imaging ...

Davranış

Multimodal Protocol for Assessing Metacognition and Self-Regulation in Adults with Learning Difficulties

Learning disabilities (LDs) encompass disorders of those who have difficulty learning and using academic skills, exhibiting performance below expectations for their chronological age in the areas of reading, writing, and/or mathematics. Each of the disorders making up the LDs involve different deficits; however, some commonalities can be found within that heterogeneity, such in terms of learning self-regulation and metacognition. Unlike in early ages and later educational levels, there are hardly any evidence-based evaluation protocols for adults with LDs. LDs influence academic performance but also have serious consequences in professional, social, and family contexts. In response to this, the current work proposes a multimodal evaluation protocol focused on metacognitive, self-regulation of learning, and emotional processes, which make up the basis of the difficulties in adults with LDs. The assessment is carried out through analysis of the on-line learning process using a variety methods, techniques, and sensors (e.g., eye tracking, facial expressions of emotion, physiological responses, concurrent verbalizations, log files, screen recordings of human-machine interactions) and off-line methods (e.g., questionnaires, interviews, and self-report measures). This theoretically-driven and empirically-based guideline aims to provide an accurate assessment of LDs in adulthood in order to design effective prevention and intervention proposals.

The current work proposes a multimodal evaluation protocol focused on metacognitive, self-regulation of learning, and emotional processes, which make up the basis of the difficulties in adults with LDs.

Öğrenme Güçlüğü Olan Yetişkinlerde Metabiliş ve Öz-Düzenlemenin Değerlendirilmesi için Multimodal Protokol

Learning disabilities (LDs) encompass disorders of those who have difficulty learning and using academic skills, exhibiting performance below expectations ...

SECONDs Administration Guidelines: A Fast Tool to Assess Consciousness in Brain-injured Patients

Establishing an accurate diagnosis is crucial for patients with disorders of consciousness (DoC) following a severe brain injury. The Coma Recovery Scale-Revised (CRS-R) is the recommended behavioral scale for assessing the level of consciousness among these patients, but its long duration&#160;of administration is a major hurdle in clinical settings. The Simplified Evaluation of CONsciousness Disorders (SECONDs) is a shorter scale that was developed to tackle this issue. It consists of six mandatory items&#160;(observation, command-following, visual pursuit, visual fixation, oriented behaviors, and arousal)&#160;and two conditional items&#160;(communication and localization to pain). The score ranges between 0 and 8 and corresponds to a specific diagnosis (i.e., coma, unresponsive wakefulness syndrome, minimally conscious state minus/plus, or emergence from the minimally conscious state). A first validation study on patients with prolonged DoC showed high concurrent validity and intra- and inter-rater reliability. The SECONDs requires less training than the CRS-R and its administration lasts about 7 minutes (interquartile range: 5-9 minutes). An additional index score allows the more precise tracking of a patient&#39;s behavioral fluctuation or evolution over time. The SECONDs is therefore a fast and valid tool for assessing the level of consciousness in patients with severe brain injury. It can easily be used by healthcare staff and implemented in time-constrained clinical settings, such as intensive care units, to help&#160;decrease misdiagnosis rates and to optimize treatment decisions. These administration guidelines provide detailed instructions for administering the SECONDs in a standardized and reproducible manner, which is an essential requirement for achieving a reliable diagnosis.

These guidelines can be used for the administration of the Simplified Evaluation of CONsciousness Disorders (SECONDs), a short behavioral tool developed to diagnose brain-injured patients in time-constrained settings. This scale examines command-following, communication, visual pursuit, fixation, pain localization, oriented movements and arousal.

SECONDs Yönetim Kuralları: Beyin Yaralı Hastalarda Bilinci Değerlendirmek için Hızlı Bir Araç

Establishing an accurate diagnosis is crucial for patients with disorders of consciousness (DoC) following a severe brain injury. The Coma Recovery ...

The Immersive Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping Platform for the Assessment of Instrumental Activities of Daily Living

A decline in the performance of instrumental activities of daily living (IADLs) has been proposed as a prodromal marker of neurological disease. Existing clinical and performance-based IADL assessments are not feasible for integration into clinical medicine. Virtual reality (VR) is a powerful yet underutilized tool that could advance the diagnosis and treatment of neurological disease. An impediment to the adoption and scaling of VR in clinical neurology is VR-related sickness resulting from sensory inconsistencies between the visual and vestibular systems (i.e., locomotion problem).
The Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping (CC-VRS) platform attempts to solve the locomotion problem by coupling an omnidirectional treadmill with high-resolution VR content, enabling the user to physically navigate a virtual grocery store to simulate shopping. The CC-VRS consists of Basic and Complex shopping experiences; both require walking 150 m and retrieving five items. The Complex experience has additional scenarios that increase the cognitive and motor demands of the task to better represent the continuum of activities associated with real-world shopping. The CC-VRS platform provides objective and quantitative biomechanical and cognitive outcomes related to the user&#39;s IADL performance. Initial data indicate that the CC-VRS results in minimal VR-sickness and is feasible and tolerable for older adults and patients with Parkinson&#39;s disease (PD). The considerations underlying the development, design, and hardware and software technology are reviewed, and initial models of integration into primary care and neurology are provided.

Virtual reality (VR) is a powerful yet underutilized approach to advance the diagnosis and treatment of neurological disease. The Cleveland Clinic Virtual Reality Shopping platform combines state-of-the-art VR content with an omnidirectional treadmill to quantify instrumental activities of daily living-a proposed prodromal marker of neurological disease.

Günlük Yaşamın Enstrümantal Aktivitelerinin Değerlendirilmesi için Sürükleyici Cleveland Clinic Sanal Gerçeklik Alışveriş Platformu

A decline in the performance of instrumental activities of daily living (IADLs) has been proposed as a prodromal marker of neurological disease. Existing ...

Mühendislik

A Bedside, Single Burr Hole Approach to Multimodality Monitoring in Severe Brain Injury

Intracranial pressure (ICP) monitoring is a cornerstone of the intensive care management of patients with severe acute brain injuries, including traumatic brain injury. While elevations in ICP are common, data regarding the measurement and treatment of these ICP elevations are conflicting. There is increasing recognition that changes in the balance between supply and demand of brain tissue are critically important and therefore the measurement of multiple modalities is required. Approaches are not standard, and therefore this article provides a description of a bedside, single burr hole approach to multimodality monitoring that allows the passage of probes designed to measure not only ICP but brain tissue oxygen, blood flow, and intracranial electroencephalography. Patient selection criteria, operative procedures, and practical considerations for securing probes during critical care are described. This method is readily performed, safe, secure, and flexible for the adoption of a variety of multimodality monitoring approaches aimed at detecting or preventing secondary brain injuries.

A method of recording multimodality monitoring signals in patients with severe brain injuries using a bedside, single burr hole technique is described.

Ciddi beyin hasarı mobil izleme için bir başucu, tek Burr deliği yaklaşım

Intracranial pressure (ICP) monitoring is a cornerstone of the intensive care management of patients with severe acute brain injuries, including traumatic ...

Nörobilim

Dual-Task Stroop Paradigm for Detecting Cognitive Deficits in High-Functioning Stroke Patients

General clinical cognitive assessment scales are not sensitive enough to cognitive impairment in high-functioning stroke patients. The dual-task assessment has advantages for identifying cognitive deficits in high-functioning stroke patients and has been gradually applied in clinical assessment and cognitive training. Moreover, the Stroop paradigm has higher sensitivity and specificity for attentional assessment than conventional clinical cognitive assessment scales. Therefore, this study presents the dual-task assessment based on the Stroop paradigm to identify cognitive deficits in high-functioning stroke patients. This study demonstrates a single- and dual-task evaluation based on the Stroop paradigm and confirms its feasibility through case experiments and synchronized functional near-infrared spectroscopy evaluation. The Stroop reaction time and correct rate are used as the main indicators to evaluate the cognitive level of the subjects. This study protocol aims to provide new ideas to figure out the ceiling effect in general clinical assessment failure for high-functioning stroke patients.

Clinical assessment scales are notsensitive enough to cognitive dysfunction in high-functioning stroke patients. The dual-task paradigm presents advantages and potential in the assessment and cognitive training of cognitive dysfunction. The study here proposes a dual-task Stroop paradigm to identify cognitive dysfunction in high-functioning stroke patients.

Yüksek İşlevli İnme Hastalarında Bilişsel Eksiklikleri Tespit Etmek için Çift Görevli Stroop Paradigması

General clinical cognitive assessment scales are not sensitive enough to cognitive impairment in high-functioning stroke patients. The dual-task ...

Majör Depresif Bozukluğu Olan Hastalarda Uyku Kalitesi ve Bilişsel İşlevin Değerlendirilmesi

Association Between Sleep Quality and Cognitive Symptoms in Patients with Major Depressive Disorder

Cognitive symptoms and sleep disturbance (SD) are common non-mood-related symptoms of major depressive disorder (MDD). In clinical practice, both cognitive symptoms and SD are related to MDD progression. However, there are only a few studies investigating the connection between cognitive symptoms and SD in patients with MDD, and only preliminary evidence suggests a significant association between cognitive symptoms and SD in patients with mood disorders. This study investigates the relationship between cognitive symptoms and sleep quality in patients with major depressive disorder. Patients (n = 20) with MDD were enrolled; their mean Hamilton Depression Scale-17 score was 21.95 (&plusmn;2.76). Gold standard polysomnography (PSG) was used to assess sleep quality, and the validated THINC-integrated tool (the cognitive screening tool) was used to evaluate cognitive function in MDD patients. Overall, the results showed significant correlations between the cognitive screening tool's total score and sleep latency, wake-after-sleep onset, and sleep efficiency. These findings indicate that cognitive symptoms are associated with poor sleep quality among patients with MDD.

Yazar Spotlight: Depresyonda Uyku Bozuklukları ve Bilişsel Belirtiler Arasındaki Bağlantının Ortaya Çıkarılması

Here, we present a protocol that investigates the relationship between cognitive symptoms and sleep quality in patients with major depressive disorder. The THINC-integrated tool and polysomnography were used to evaluate cognitive symptoms and sleep quality.

Bilinç Bozukluğu Olan Kişiler İçin Değerlendirme ve İletişim

Özet

Daha Fazla Video Keşfet

Bu videodaki bölümler

Klinik Bakımı Fuar Süreci elde Görsel ve Anlatı Yöntemlerle

İnsanlarda Kombine İnvaziv subkortikal ve Bilişsel Değerlendirme Non-invaziv Yüzey Nörofizyolojik Kayıtlar ve Duygusal Fonksiyonlar

Öğrenme Güçlüğü Olan Yetişkinlerde Metabiliş ve Öz-Düzenlemenin Değerlendirilmesi için Multimodal Protokol

SECONDs Yönetim Kuralları: Beyin Yaralı Hastalarda Bilinci Değerlendirmek için Hızlı Bir Araç

Günlük Yaşamın Enstrümantal Aktivitelerinin Değerlendirilmesi için Sürükleyici Cleveland Clinic Sanal Gerçeklik Alışveriş Platformu

Ciddi beyin hasarı mobil izleme için bir başucu, tek Burr deliği yaklaşım

Yüksek İşlevli İnme Hastalarında Bilişsel Eksiklikleri Tespit Etmek için Çift Görevli Stroop Paradigması

Majör Depresif Bozukluğu Olan Hastalarda Uyku Kalitesi ile Bilişsel Belirtiler Arasındaki İlişki

Majör Depresif Bozukluğu Olan Hastalarda Uyku Kalitesi ile Bilişsel Belirtiler Arasındaki İlişki

Majör Depresif Bozukluğu Olan Hastalarda Uyku Kalitesi ile Bilişsel Belirtiler Arasındaki İlişki