Investigating Social Cognition in Infants and Adults Using Dense Array Electroencephalography (<sub>d</sub>EEG)
Notice bibliographique
Résumé
Dense array electroencephalography ((d)EEG), which provides a non-invasive window for measuring brain activity and a temporal resolution unsurpassed by any other current brain imaging technology¹, ² is being used increasingly in the study of social cognitive functioning in infants and adults. While (d)EEG is enabling researchers to examine brain activity patterns with unprecedented levels of sensitivity, conventional EEG recording systems continue to face certain limitations, including 1) poor spatial resolution and source localization³,⁴2) the physical discomfort for test subjects of enduring the individual application of numerous electrodes to the surface of the scalp, and 3) the complexity for researchers of learning to use multiple software packages to collect and process data. Here we present an overview of an established methodology that represents a significant improvement on conventional methodologies for studying EEG in infants and adults. Although several analytical software techniques can be used to establish indirect indices of source localization to improve the spatial resolution of (d)EEG, the HydroCel Geodesic Sensor Net (HCGSN) by Electrical Geodesics, Inc. (EGI), a dense sensory array that maintains equal distances among adjacent recording electrodes on all surfaces of the scalp, further enhances spatial resolution⁴,⁵(,)⁶ compared to standard (d)EEG systems. The sponge-based HCGSN can be applied rapidly and without scalp abrasion, making it ideal for use with adults⁷,⁸ children⁹,¹⁰, ¹¹,¹² and infants¹², in both research and clinical ⁴,⁵,⁶,¹³,¹⁴,¹⁵settings. This feature allows for considerable cost and time savings by decreasing the average net application time compared to other (d)EEG systems. Moreover, the HCGSN includes unified, seamless software applications for all phases of data, greatly simplifying the collection, processing, and analysis of (d)EEG data. The HCGSN features a low-profile electrode pedestal, which, when filled with electrolyte solution, creates a sealed microenvironment and an electrode-scalp interface. In all Geodesic (d;)EEG systems, EEG sensors detect changes in voltage originating from the participant's scalp, along with a small amount of electrical noise originating from the room environment. Electrical signals from all sensors of the Geodesic sensor net are received simultaneously by the amplifier, where they are automatically processed, packaged, and sent to the data-acquisition computer (DAC). Once received by the DAC, scalp electrical activity can be isolated from artifacts for analysis using the filtering and artifact detection tools included in the EGI software. Typically, the HCGSN can be used continuously for only up to two hours because the electrolyte solution dries out over time, gradually decreasing the quality of the scalp-electrode interface. In the Parent-Infant Research Lab at the University of Toronto, we are using (d)EEG to study social cognitive processes including memory, emotion, goals, intentionality, anticipation, and executive functioning in both adult and infant participants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».