EEG microstates
ई. ई. जी. माइक्रोस्टेट क्षणिक, प्रतिरूपित, अर्ध-स्थिर अवस्थाएँ या इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम के प्रतिरूप होते हैं। ये मिलीसेकंड से लेकर सेकंड तक कहीं भी रहते हैं और मानव तंत्रिका संबंधी कार्यों के सबसे बुनियादी क्षण होने की परिकल्पना की जाती है, और इस प्रकार इन्हें "विचार के परमाणु" उपनाम दिया जाता है। माइक्रोस्टेट आकलन और विश्लेषण मूल रूप से अल्फा बैंड गतिविधि का उपयोग करके किया गया था, हालांकि व्यापक बैंडविड्थ EEG बैंड अब आमतौर पर उपयोग किए जाते हैं। माइक्रोस्टेट की अर्ध-स्थिरता का मतलब है कि "वैश्विक [ई. ई. जी.] स्थलाकृति स्थिर है, लेकिन ताकत भिन्न हो सकती है और ध्रुवीयता उल्टा हो सकती है।" नो-टास्क रेस्टिंग एंड टास्क एग्जीक्यूशन (इवेंट-रिलेटेड माइक्रोस्टेट) के दौरान मस्तिष्क विद्युत गतिविधि के अस्थायी माइक्रोस्टेट की अवधारणा को डीट्रिच लेहमन और उनके सहयोगियों (द केईवाई इंस्टीट्यूट फॉर ब्रेन-माइंड रिसर्च, यूनिवर्सिटी ऑफ ज्यूरिख, स्विट्जरलैंड) द्वारा 1971 और 1987 के बीच विकसित किया गया था। थॉमस कोएनिग (यूनिवर्सिटी हॉस्पिटल ऑफ साइकियाट्री, स्विट्जरलैंड) और डायट्रिच लेहमन (केईवाई इंस्टीट्यूट फॉर ब्रेन-माइंड रिसर्च, स्विट्जरलैंड) को अक्सर ई. ई. जी. माइक्रोस्टेट विश्लेषण के अग्रदूतों के रूप में श्रेय दिया जाता है। यूरोपियन आर्काइव्स ऑफ साइकियाट्री एंड क्लिनिकल न्यूरोसाइंस में अपने 1999 के पेपर में, कोएनिग और लेहमन विकार की संभावित बुनियादी संज्ञानात्मक जड़ों की जांच करने के लिए सिज़ोफ्रेनिया से पीड़ित लोगों के EEG का विश्लेषण कर रहे थे। उन्होंने मिलीसेकंड पैमाने पर ई. ई. जी. पर अपना ध्यान केंद्रित करना शुरू कर दिया। उन्होंने निर्धारित किया कि दोनों सामान्य विषय और सिज़ोफ्रेनिया वाले लोग इन सूक्ष्म अवस्थाओं को साझा करते हैं, लेकिन वे दोनों समूहों के बीच विशेषताओं में भिन्न होते हैं, और निष्कर्ष निकाला कि "क्षणिक मस्तिष्क विद्युत क्षेत्र विन्यास मस्तिष्क की क्षणिक वैश्विक कार्यात्मक स्थिति की अभिव्यक्तियाँ हैं। क्षेत्र विन्यास कुछ समय तक उप-द्वितीय श्रेणी ("माइक्रोस्टेट") में बने रहते हैं और विन्यास के कुछ वर्गों के भीतर केंद्रित होते हैं। तदनुसार, मस्तिष्क क्षेत्र डेटा को मस्तिष्क माइक्रोस्टेट के पुनः घटित होने वाले वर्गों के अनुक्रमों में कुशलता से कम किया जा सकता है, समय पर अतिव्यापी नहीं। अलग-अलग विन्यास अलग-अलग सक्रिय तंत्रिका समूहों के कारण हुए होंगे, और इस प्रकार अलग-अलग माइक्रोस्टेट अलग-अलग कार्यों को लागू करते हैं। ई. ई. जी. से माइक्रोस्टेट तक माइक्रोस्टेट की पहचान और विश्लेषण करना किसी के ई. ई. जी. माइक्रोस्टेट अनुक्रम को अलग करना और विश्लेषण करना एक पोस्ट-हॉक ऑपरेशन है जो आमतौर पर कई औसत और फ़िल्टरिंग चरणों का उपयोग करता है। जब कोएनिग और लेहमैन ने 1999 में अपना प्रयोग चलाया तो उन्होंने एक विषय की आंखें बंद विश्राम अवस्था EEG से शुरू करके इन अनुक्रमों का निर्माण किया। ई. ई. जी. के पहले कई घटना-मुक्त मिनटों को अलग किया गया था, फिर लगभग 2 सेकंड की अवधि प्रत्येक को फिर से फ़िल्टर किया गया था (बैंड-पास ≈ 2-20 Hz)। एक बार जब युगों को फ़िल्टर किया गया था, तो इन माइक्रोस्टेट को विश्लेषणात्मक रूप से के-मीन्स क्लस्टरिंग, पोस्ट हॉक के माध्यम से औसत वर्गों में क्लस्टर किया गया था। एक संभावित दृष्टिकोण, फजी सी-मीन्स का उपयोग करते हुए, माइक्रोस्टेट के क्लस्टरिंग और बाद में असाइनिंग (नीचे देखें) के लिए भी प्रस्तावित किया गया है। क्लस्टरिंग और प्रोसेसिंग चूंकि मस्तिष्क इतने कम समय में कई परिवर्तनों से गुजरता है, इसलिए माइक्रोस्टेट विश्लेषण अनिवार्य रूप से औसत ई. ई. जी. स्थितियों का विश्लेषण है। कोएनिग और लेहमन ने वर्ग, या आवर्ती औसत ई. ई. जी. विन्यास बनाने के लिए मानक निर्धारित किया। एक बार जब सभी ई. ई. जी. डेटा एकत्र कर लिया जाता है, तो एक "प्रोटोटाइप" ई. ई. जी. खंड चुना जाता है, जिसके साथ अन्य सभी एकत्र किए गए सूक्ष्म राज्यों की तुलना की जाती है। इस तरह औसत प्रक्रिया शुरू होती है। इस "प्रोटोटाइप" से भिन्नता की गणना या तो इसे मौजूदा वर्ग में जोड़ने के लिए की जाती है, या एक अलग वर्ग बनाने के लिए की जाती है। समान विन्यासों को एक साथ "समूहबद्ध" किए जाने के बाद, सटीकता के लिए "प्रोटोटाइप" का चयन और तुलना करने की प्रक्रिया को कई बार दोहराया जाता है। कोएनिग और लेहमन द्वारा इस प्रक्रिया का अधिक विस्तार से वर्णन किया गया हैः "10 मानचित्रों में से प्रत्येक के साथ प्रत्येक प्रोटोटाइप मानचित्र के EEG स्थानिक विन्यास की समानता की गणना मानचित्रों की ध्रुवीयताओं को हटाने के लिए निर्धारण के गुणांक का उपयोग करके की जाती है। अलग-अलग प्रत्येक वर्ग के लिए प्रोटोटाइप मानचित्रों को मानचित्रों के पहले स्थानिक प्रमुख घटक की गणना करके सभी निर्दिष्ट मानचित्रों को मिलाकर अद्यतन किया जाता है और इस तरह मानचित्र की ध्रुवीयता को नजरअंदाज करते हुए सामान्य भिन्नता को अधिकतम किया जाता है। इस प्रक्रिया को सांख्यिकीय तुलना और भिन्नता निर्धारण के लिए उपयोग करने के लिए एकत्र किए गए डेटा में से विभिन्न यादृच्छिक रूप से चयनित प्रोटोटाइप मानचित्रों का उपयोग करके कई बार दोहराया जाता है। कक्षाओं का निर्माण और निर्धारण अधिकांश अध्ययनों से सूक्ष्म-अवस्थिति स्थलाकृति के समान 4 वर्गों का पता चलता हैः एः दाएँ-सामने से बाएँ-पीछे बीः बाएँ-सामने से दाएँ-पीछे सीः सामने से पश्चवर्ती डीः ज्यादातर सामने और मध्य से थोड़ा कम पश्चवर्ती गतिविधि वर्ग सी की तुलना में हालांकि, कई अध्ययनों में अन्य ई. ई. जी. सूक्ष्म-अवस्थिति टेम्पलेट मानचित्र भी पाए गए हैं जो सार्थक होने की संभावना है। अवलोकन किए गए विचलन के उच्च अनुपात की व्याख्या करने के लिए 16 मानचित्रों पर अभिसरण किया गया। आई. सी. ए. दृष्टिकोण का उपयोग करते हुए 13 मानचित्र पाए गए। 'पाए गए' और उपयोग किए जाने वाले माइक्रोस्टेट की संख्या आंशिक रूप से व्यक्ति की संज्ञानात्मक स्थिति का एक कार्य है, लेकिन आंशिक रूप से माइक्रोस्टेट को क्लस्टर और असाइन करने के लिए उपयोग की जाने वाली विधि भी है। यद्यपि सूक्ष्मराज्यों को ऐतिहासिक रूप से हमेशा नियतात्मक रूप से सौंपा गया है, हाल के कार्यों ने यह भी सुझाव दिया है कि कम्प्यूटेशनल, विश्लेषणात्मक और वैचारिक मुद्दे हैं जिन्हें सूक्ष्मराज्यों के संभावित विश्लेषण के माध्यम से संबोधित किया जा सकता है। अनुप्रयोग मानव संज्ञान की बुनियादी समझ यह वर्तमान परिकल्पना है कि EEG माइक्रोस्टेट मस्तिष्क में संज्ञान और तंत्रिका सूचना प्रसंस्करण के बुनियादी चरणों का प्रतिनिधित्व करते हैं, लेकिन इस सिद्धांत को मजबूत करने के लिए अभी भी बहुत शोध करने की आवश्यकता है। कोएनिग, लेहमन आदि। 2002 इस अध्ययन ने अलग-अलग उम्र के सामान्य मनुष्यों में ई. ई. जी. माइक्रोस्टेट भिन्नता की जांच की। इसने 12,16,18 और 40-60 वर्ष की आयु के आसपास औसत माइक्रोस्टेट अवधि में स्पाइक्स के साथ एक "उम्र के साथ वैध, जटिल विकास" दिखाया, यह सुझाव देते हुए कि उन उम्रों में महत्वपूर्ण मस्तिष्क विकास हो रहा है। इसके कारण के लिए, उन्होंने परिकल्पना की कि यह तंत्रिका मार्गों के विकास और पुनर्गठन के कारण था, "मस्तिष्क के ऊतकों के विकास के सूक्ष्म-वास्तुकला पर अध्ययनों में, यह देखा गया है कि अपेक्षाकृत असंगठित सिनेप्टिक कनेक्शनों की प्रारंभिक अधिकता के बाद, सिनेप्स की संख्या धीरे-धीरे कम हो गई, जबकि कनेक्शनों के संगठन की डिग्री में वृद्धि हुई (हटनलोचर, 1979; राकिक एट अल।, 1986)। इस प्रकार यह अधिक संभावना है कि माइक्रोस्टेट प्रोफाइल में देखे गए परिवर्तनों के परिणामस्वरूप नए कनेक्शनों के गठन के बजाय गैर-कार्यात्मक कनेक्शनों का उन्मूलन होता है। न्यूरोबायोलॉजिकल प्रक्रियाओं के साथ वर्तमान परिणामों का एक अन्य संभावित संबंध इस अवलोकन से आता है कि बढ़ती उम्र के साथ, असममित माइक्रोस्टेट कम हो जाते हैं, जबकि सममित माइक्रोस्टेट बढ़ जाते हैं। यह मानते हुए कि असममित माइक्रोस्टेट मुख्य रूप से एकतरफा मस्तिष्क गतिविधि के परिणामस्वरूप होते हैं, जबकि सममित माइक्रोस्टेट मुख्य रूप से द्विपक्षीय गतिविधि का संकेत देते हैं, देखे गए प्रभाव कॉर्पस कोलोसम के विकास से संबंधित हो सकते हैं, जो किशोरावस्था के अंत तक जारी रहता है (जैसे, गिएड एट अल।, 1999)। वैन डी विले, ब्रिट्ज़ और मिशेल, 2010 जिनेवा में शोधकर्ताओं द्वारा किए गए एक अध्ययन में, सामान्य मानव विषयों में ई. ई. जी. माइक्रोस्टेट की अस्थायी गतिशीलता और संभावित अस्थिभंग गुणों का विश्लेषण किया गया था। चूँकि माइक्रोस्टेट एक वैश्विक स्थलाकृति है, लेकिन इतने छोटे समय पैमाने पर होती है और इतनी तेजी से बदलती है, वैन डी विले, ब्रिट्ज़ और मिशेल ने परिकल्पना की कि ये "विचारों के परमाणु" लौकिक आयाम में अस्थि-सदृश हैं। अर्थात, चाहे स्केल-अप हो या स्केल-डाउन, एक ई. ई. जी. अपने आप में माइक्रोस्टेट की एक संरचना है। इस परिकल्पना को शुरू में त्वरित समय पैमाने और ई. ई. जी. सूक्ष्म अवस्थाओं की क्षणिकता और एक विश्राम अवस्था एफ. एम. आर. आई. के बहुत धीमे संकेतों के बीच मजबूत सहसंबंध द्वारा प्रकाशित किया गया था। "ई. ई. जी. माइक्रोस्टेट्स और एफ. एम. आर. आई. रेस्टिंग स्टेट नेटवर्क (आर. एस. एन.) के बीच संबंध विभिन्न ई. ई. जी. माइक्रोस्टेट्स की घटना के समय पाठ्यक्रमों को हेमोडायनामिक रेस्पॉन्स फंक्शन (एच. आर. एफ.) के साथ जोड़कर और फिर पारंपरिक एफ. एम. आर. आई. विश्लेषण के लिए एक सामान्य रैखिक मॉडल में प्रतिगामी के रूप में इनका उपयोग करके स्थापित किया गया था। चूँकि एच. आर. एफ. त्वरित ई. ई. जी.-आधारित संकेत पर एक मजबूत अस्थायी चिकनाई फिल्टर के रूप में कार्य करता है, यह उल्लेखनीय है कि सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण सहसंबंध पाए जा सकते हैं। तथ्य यह है कि इस स्मूथिंग ने माइक्रोस्टेट अनुक्रम से किसी भी सूचना ले जाने वाले संकेत को नहीं हटाया और इसके अलावा मूल माइक्रोस्टेट अनुक्रम और प्रतिगामी अस्थायी पैमाने पर लगभग दो क्रम के परिमाण के अलावा समान सापेक्ष व्यवहार दिखाते हैं, यह बताता है कि EEG माइक्रोस्टेट के समय पाठ्यक्रम पैमाने अपरिवर्तनीय हैं। यह स्केल-इनवेरिएंट डायनामिक एक फ्रैक्टल की सबसे मजबूत विशेषता है, और चूंकि माइक्रोस्टेट वैश्विक न्यूरोनल नेटवर्क का संकेत हैं, इसलिए यह निष्कर्ष निकालना उचित है कि ये माइक्रोस्टेट अस्थायी रूप से मोनोफ्रैक्टल (एक-आयामी फ्रैक्टल) व्यवहार प्रदर्शित करते हैं। यहाँ से हम इस संभावना को देख सकते हैं कि एफ. एम. आर. आई., जो एक वैश्विक स्थलाकृति उपाय भी है, संभवतः इसकी सूक्ष्म अवस्थाओं की केवल एक विस्तृत अभिव्यक्ति है, और इस प्रकार इस परिकल्पना का समर्थन करता है कि ई. ई. जी. सूक्ष्म अवस्थाएँ किसी के वैश्विक संज्ञानात्मक प्रसंस्करण की मौलिक इकाई हैं। मनोवैज्ञानिक विकृति नियंत्रण और मनोविकृति वाले लोगों के बीच ई. ई. जी. माइक्रोस्टेट वर्गों की तुलना करने से महत्वपूर्ण परिणाम मिले हैं, यह सुझाव देते हुए कि मनोविकृति वाले लोगों की बुनियादी विश्राम-स्थिति अनियमित है। इसका तात्पर्य यह है कि किसी भी जानकारी को संसाधित करने या बनाने से पहले, यह अनियमित माइक्रोस्टेट अनुक्रमण की गतिशीलता से बंधा होता है। हालांकि माइक्रोस्टेट विश्लेषण में कुछ तंत्रिका संबंधी रोगों के बुनियादी तंत्र को समझने में मदद करने की बहुत क्षमता है, फिर भी अभी भी बहुत काम और समझ है जिसे व्यापक रूप से स्वीकृत नैदानिक होने से पहले विकसित करने की आवश्यकता है। सिज़ोफ्रेनिया कई अध्ययनों ने सिज़ोफ्रेनिया वाले लोगों में ई. ई. जी. माइक्रोस्टेट की अस्थायी गतिशीलता की जांच की है। स्वस्थ नियंत्रणों के खिलाफ सिज़ोफ्रेनिया वाले लोगों में ई. ई. जी. माइक्रोस्टेट की अस्थायी गतिशीलता की तुलना करने वाले पहले अध्ययन में, कोएनिग और लेहमन ने बताया कि सिज़ोफ्रेनिया वाले लोग नियंत्रणों की तुलना में माइक्रोस्टेट वर्ग ए में बहुत अधिक समय बिताते हैं। हालांकि, सिज़ोफ्रेनिया अनुसंधान में अन्य अध्ययनों ने एक अलग तस्वीर का सुझाव दिया है। 1999 से 2015 तक के अध्ययनों के एक मेटा-विश्लेषण से पता चला है कि माइक्रोस्टेट वर्ग सी नियंत्रण की तुलना में सिज़ोफ्रेनिया वाले लोगों में अधिक बार और लंबी अवधि के लिए हुआ, जबकि माइक्रोस्टेट वर्ग डी कम बार और कम अवधि के लिए हुआ। इन परिणामों की पुष्टि बाद के मेटा-विश्लेषण द्वारा भी की गई थी। इसी तरह की असामान्यताओं को 22q11.2 विलोपन सिंड्रोम वाले किशोरों के साथ एक अध्ययन में बताया गया था, एक ऐसी आबादी जिसमें मनोविकृति विकसित होने का 30 प्रतिशत जोखिम है। सिज़ोफ्रेनिया से पीड़ित लोगों के अप्रभावित भाई-बहनों में भी कक्षा सी और डी की असामान्यताएं पाई गईं, जिसने लेखकों को यह सुझाव देने के लिए प्रेरित किया कि माइक्रोस्टेट सी और डी की गतिशीलता सिज़ोफ्रेनिया के लिए एक उम्मीदवार एंडोफेनोटाइप है। पैनिक डिसऑर्डर जुलाई 2011 में, डॉ. कोएनिग ने जापान में कनाजावा विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं और स्विट्जरलैंड में बर्न विश्वविद्यालय के अन्य लोगों के साथ मिलकर पैनिक डिसऑर्डर (पीडी) वाले लोगों पर एक माइक्रोस्टेट विश्लेषण किया। उन्होंने पाया कि इन लोगों ने स्किज़ोफ्रेनिया अध्ययनों के समान दाएँ-पूर्व से बाएँ-पूर्ववर्ती सूक्ष्म अवस्था में बहुत अधिक समय बिताया। यह अस्थायी लोब खराबी का सुझाव देता है, जो पीडी वाले लोगों के एफएमआरआई अध्ययनों में बताया गया है; उन्होंने इस सूक्ष्म अवस्था में नियंत्रित विषयों की तुलना में औसतन 9.26 मिलीसेकंड अधिक समय बिताया। ये असामान्य माइक्रोस्टेट अनुक्रम सिज़ोफ्रेनिया अध्ययन में उन लोगों के समान हैं, और जैसा कि चिंता आमतौर पर सिज़ोफ्रेनिया में पाई जाती है, यह तंत्रिका संबंधी विकृतियों की विभिन्न गंभीरताओं और किसी व्यक्ति के माइक्रोस्टेट अनुक्रम के बीच एक मजबूत संबंध का संकेत दे सकता है। नींद का विश्लेषण 1999 में, कैंटेरो, एटिएंजा, सालास और गोमेज़ ने 3 अवस्थाओं में सामान्य मानव विषयों में अल्फा लय का अध्ययन कियाः आंखें बंद/आराम, नींद की शुरुआत में उनींदापन, और आरईएम नींद। उन्होंने पाया कि औसत निर्धारित सूक्ष्म राज्य वर्ग 3 अलग-अलग मापदंडों पर चेतना अवस्थाओं के बीच अलग-अलग थे। आँख बंद विश्राम के दौरान अन्य 2 अवस्थाओं की तुलना में औसत माइक्रोस्टेट अवधि लंबी थी नींद की शुरुआत में उनींदापन के दौरान प्रति सेकंड माइक्रोस्टेट की कुल संख्या सबसे अधिक थी नींद की शुरुआत में उनींदापन के दौरान निर्धारित वर्गों की संख्या भी सबसे अधिक थी यह अध्ययन मस्तिष्क गतिविधि और ई. ई. जी. गतिशीलता की जटिलता को उजागर करता है। आंकड़ों से पता चलता है कि "अल्फा (तरंग) गतिविधि प्रत्येक उत्तेजना अवस्था में मस्तिष्क की अलग-अलग जानकारी को अनुक्रमित कर सकती है।" इसके अलावा, वे सुझाव देते हैं कि अल्फा लय "जागने की स्थिति के दौरान दृश्य प्रांतस्था की प्राकृतिक अनुनाद आवृत्ति हो सकती है, जबकि नींद की शुरुआत में उनींदापन अवधि में दिखाई देने वाली अल्फा गतिविधि सोते हुए मस्तिष्क द्वारा स्वयं उत्पन्न सम्मोहक कल्पना को अनुक्रमित कर सकती है, और आरईएम नींद के मामले में एक फासिक घटना" हो सकती है। एक अन्य दावा यह है कि स्थिर मस्तिष्क गतिविधि की लंबी अवधि छोटी मात्रा में सूचना प्रसंस्करण को संभाल सकती है, और इस प्रकार माइक्रोस्टेट में कुछ परिवर्तन हो सकते हैं, जबकि छोटी, कम स्थिर मस्तिष्क गतिविधि प्रक्रिया के लिए बड़ी मात्रा में विभिन्न जानकारी को प्रतिबिंबित कर सकती है, और इस प्रकार अधिक माइक्रोस्टेट परिवर्तन हो सकते हैं। न्यूरोलॉजिकल विकारों की सूची भी देखें संदर्भ इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी