Sokcsatornás agyi elektródokkal patkány hallókérgéből elvezetett spontán aktivitás és kiváltott potenciálok számítógépes elemzése

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Sokcsatornás agyi elektródokkal patkány hallókérgéből elvezetett spontán aktivitás és kiváltott potenciálok számítógépes elemzése"

Átírás

1 Horváth Domonkos Sokcsatornás agyi elektródokkal patkány hallókérgéből elvezetett spontán aktivitás és kiváltott potenciálok számítógépes elemzése Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs Technológiai Kar Műszaki Informatika Szak Témavezető: Dr. Ulbert István Konzulens: Grand László 2010.

2 1 Tartalmi összefoglaló Diplomamunkám témája a patkány hallókéregről sokcsatornás elektródokkal rögzített agyi aktivitás számítógépes elemzése. Az elemzéseket krónikus és akut hallókérgi beültetésekből nyert adatokon végeztem. Az elemzések során összehasonlítottam egyrészt a hallókérgi spontán aktivitás és kiváltott potenciálok jellemzőit, másrészt pedig a természetes alvás és a ketamin-xylazin altatás alatt tapasztalható különbségeket a spontán aktivitásban és a kiváltott válaszban. A hallókérgi kiváltott potenciálokat elemeztem az alvás-ébrenléti ciklus két szakaszában, ébrenlétben és lassú hullámú alvásban is. A számítógépes elemzésekhez többféle matematikai módszert használtam. A kapott eredményeket összevetettem az általam megismert szakirodalom vonatkozó állításaival. Az általam elemzett adatok alátámasztani látszanak azokat a szakirodalmi eredményeket, melyek szerint a lassú hullámú alvás alatt tapasztalható lassú oszcilláció és a hallókérgi kiváltott potenciálok tulajdonságai eltérőek természetes alvásban és ketamin-xylazin altatásban [4]. Emellett, az ébrenlétben és természetes lassú hullámú alvásban rögzített hallókérgi kiváltott válaszok összevetése alapján úgy tűnik, hogy patkány hallókérgén kiváltható diszfacilitáció természetes alvás során, ami alatt a hallókérgi sejtek tüzelése erősen gátolt. A természetes lassú hullámú alvás alatt patkány hallókérgén kiváltott választ összevetettem macska hallókérgéről rögzített kiváltott válaszokkal is. A patkány és macska hallókérgéről rögzített kiváltott válasz tulajdonságai hasonlóak voltak, így a macskából rögzített adatok is alátámasztották [5], hogy a patkány hallókérgén is ki lehet váltani diszfacilitációt lassú hullámú alvás alatt. Diplomamunkám második feladata a magyar szilícium elektróda in-vivo karakterizációja. A 24 csatornás, szilícium alapú és platina elvezetési kontaktusokkal ellátott elektródát fiziológiás sóoldatban végzett impedancia mérésekkel és akut beültetési kísérletek eredményei alapján jellemeztem. Az impedancia mérési eredmények alapján megállapítható, hogy az elektród impedanciák 24 óra alatt sem változtak, megmaradtak az elvezetésre alkalmas szinten. Az akut kísérletek megmutatták, hogy az elektród alkalmas agykérgi potenciálok elvezetésére, jó minőségű lokális mezőpotenciált és soksejt aktivitást lehetett vele rögzíteni. Ezt a megfigyelést alátámasztotta a rögzített aktivitások jel-zaj viszony elemzése, valamint az, hogy a soksejt aktivitásból egyes sejtek tüzelését is ki lehetett válogatni. A továbbiakban az elektróda elvezetési tulajdonságai javíthatók az elektród kontaktusokon alkalmazott különféle bevonatokkal [6, 7], megfelelő átalakításokkal pedig alkalmassá tehető krónikus beültetésekre is. 3

3 2 Abstract In my degree work, I analyse brain electric activity recorded from rat auditory cortex with multielectrodes in chronic and acute experiments. On one hand, my analyses focus on the comparison of the auditory evoked potentials and spontaneous activity in the auditory cortex. Moreover, I examined the properties of the auditory cortex spontaneous activity and evoked potentials in natural sleep and ketamine-xylazine anaesthesia. The auditory evoked potentials were also analysed during two states of the sleep-wake cycle, slow wave sleep and wakefulness. Multiple mathematical methods were used for the computer analyses. All the results were compared to those found in scientific literature. My findings seem to be in harmony with these literature results, namely, the properties of slow oscillation and evoked potentials are different during natural sleep and ketaminexylazine anaesthesia [4]. In addition, the comparison of the evoked potentials during slow wave sleep and wakefulness suggests that it is possible to evoke disfacilitation, the silent state of nerve cells, during natural slow wave sleep. In order to support this finding, I also compared the data obtained from rat auditory cortex to cat auditory cortex recordings. The properties of the auditory evoked potentials in these two cases were similar [5], further supporting the finding about the evoked disfacilitation in rat auditory cortex during slow wave sleep. In this work I also present in-vivo characterization of the new Hungarian silicon probe. The 24 channel, silicon based multielectrodes with platinum contacts were exposed to 24 hour impedance tests and acute implantations into rat cortices to perform the characterization. According to the impedance test results, the electrode impedances remained at a constant level during the 24 hour testing period, proving the electrodes suitable for acute recordings. These recordings confirmed that the electrode is capable of recording cortical local field potentials and multiunit activity. Signal-to-noise ratio analysis and spike sorting executed on the recorded multiunit activity both demonstrated the electrode s good performance. In the future, this performance can be increased through application of different impedance reducing coatings on the electrode contacts [6, 7]. What is more, suitable changes to the probe package can adapt the it to chronic experiments too. 4

4 3 Bevezetés Az elmúlt félévek során a feladatom többrétű volt. Elengedhetetlen volt a témával kapcsolatos szakirodalom tanulmányozása, mely felöleli a téma biológiai, matematikai és műszaki hátterét. Ennek keretein belül meg kellett ismernem az alvás-ébrenléti ciklus egyes szakaszainak jellemzőit, különös tekintettel a lassú hullámú alvásra. A lassú hullámú alvás alatt tapasztalható lassú oszcilláció tulajdonságait behatóan kellett tanulmányoznom. Ez kiterjedt a lassú oszcilláció mérhető paramétereire, az oszcillációt generáló sejtek és agyi hálózatok tulajdonságaira, és a különböző altatók lassú oszcillációra gyakorolt hatásaira is. Ahhoz, hogy a kiváltott válaszokat jellemezhessem, az agykérgi kiváltott potenciálok jellemzőit is tanulmányoztam a szakirodalom alapján, különös tekintettel a lassú hullámú alvásban tapasztaltakra. Megismertem az elemzésekhez használt matematikai módszereket is. Ezek közé tartozik az up és down state-ek detekciójához használt Hilbert transzformáció, a sejtválogatás során használt algoritmusok, a jel-zaj viszony számítási módszerek, valamint a lokális membránáramokat jellemző áramforrás sűrűség (current source density, CSD). A téma műszaki hátteréből megismertem az elektródák működésének alapjait. Az elektródákon belül behatóan tanulmányoztam a szilícium multielektródák történetét, műszaki megoldásait, alkalmazási területeit és a továbbfejlesztés lehetséges irányait. A szakirodalom megismerésén túl el kellett sajátítanom a legfontosabb elvezetési technikákat, a rögzített adatokat pedig számítógéppel elemeztem. Az elemzett adatokat összevetettem a szakirodalmi eredményekkel, és amikor lehetséges volt, ezekből következtetéseket vontam le. Összehasonlításokat végeztem patkány és macska hallókérgéből elvezetett jeleken is. Az elvezetett jelek lokális mezőpotenciálok, több- és egysejt aktivitások voltak. Az elemzéseket ezek után a lokális mezőpotenciálok átlagai, ezek idő-frekvencia tulajdonságai és CSD értékek alapján hajtottam végre. 5

5 4 A lassú hullámú alvás biológiai háttere 4.1 A talamokortikális oszcillációk A talamusz és az agykéreg alapvető működési állapotainak velejárói a talamokortikális oszcillációk. Az oszcillációk eredete kétféle lehet, egyrészt az oszcillációban részt vevő sejtek belső tulajdonságai alapján alakulhatnak ki, másrészt pedig lehetnek komplex, hálózati működések is, melyek során a serkentő és gátló idegsejtek bonyolult módon működnek együtt. Ilyen, elsősorban hálózati működés például az ebben a munkában is vizsgált alvási lassú oszcilláció [8], de ennek a kialakulásában is fontos szerepet játszanak a részt vevő sejtek belső tulajdonságai. A talamokortikális oszcillációkat a frekvenciájuk alapján osztályozzuk: 0,02 Hz és 0,1 Hz között infra-lassú, 0,1 és 15 Hz között lassú, 20 és 60 Hz között gyors, 100 Hz felett pedig ultragyors oszcillációkat különböztetünk meg [9]. Az alvási lassú oszcillációs tevékenységre jellemző a 0,1-1 Hz-es ritmus, mely természetes alvásban és altatásban is kialakulhat ábra Talamokortikális oszcillációk felosztása. Forrás: [6] 4.2 Az alvás-ébrenléti ciklus A különböző alvási fázisokat a felszínről elvezetett elektroenkefalogram (EEG), a szem mozgásából keletkező aktivitást rögzítő elektrookulogram (EOG), és az izommozgásokat regisztráló elektromiogram (EMG) jelek alapján különböztetjük meg [10]. Az alvási fázisok elkülönítésében ezeken túl a kortikális rétegekből elvezetett aktivitás is segít. Az alvási jelek, közülük is az NREM, (non REM non rapid eye movement sleep) azaz nem gyors szemmozgású alvási fázisok legfontosabb jellemzője, hogy az ébrenléttel szemben alacsony, leginkább a lassú tartományba eső az EEG hullámok frekvenciája, ugyanakkor az amplitúdójuk megnő az ébrenlétben észlelthez képest. Az alvás mélyülésével csökken az aktivitás frekvenciája, és nő az amplitúdója. Az emberi NREM alvást 4 szakaszra osztják, korai szakaszában, az ún. NREM 2-es fázisban jellemzőek az alvási orsók, melyek vissza-visszatérő magas frekvenciás mintázatok a 6

6 lassuló EEG-ben. A következő szakasz az ún. lassú hullámú alvás, amely az NREM alvás 3-as és 4-es szakaszának felel meg. Erre a fázisra igazán jellemzőek az alacsony frekvenciás, nagy amplitúdójú hullámok, miközben az izomaktivitás minimális [10]. A lassú hullámú alvási szakaszokat szakíthatja meg a már említett gyors szemmozgásos REM alvás (REM - rapid eye movement sleep), melynek EEG mintázata gyökeresen eltér a fent említett alvási szakaszokétól, és inkább az ébrenléthez hasonlít, miközben az EOG jelen gyors szemmozgásokat láthatunk, az EMG pedig az izomtónus teljes eltűnését jelzi [10]. A fent leírt szakaszok az emberi alvás felosztását tükrözik, állatkísérletekben az NREM alvást nem osztják külön szakaszokra [10], így a továbbiakban én sem fogom külön jelezni az NREM alvás egyes szakaszait, hanem lassú hullámú alvás (slow-wavesleep SWS) állapotként nevezem. 4.3 A lassú oszcilláció alvás során Mint minden agykérgi oszcilláció, így a lassú oszcilláció kialakulásában is több, eltérő dimenziójú tényező játszik szerepet. Állatkísérleti eredmények arra utalnak, hogy ez a tevékenység az agykéregből ered, ugyanis kiterjedt talamikus léziók esetén is megmarad a kéregben, ugyanakkor nem alakul ki a talamuszban, ha a kéreg és a talamusz közötti kapcsolatot megszüntetik [4]. A lassú oszcilláció során két állapot váltakozik, egyikük az aktív, depolarizáló (up state), a másik pedig a nyugalomban lévő, hiperpolarizáló (down state) [11]. A felszíni EEG-n a hullám pozitív fázisa felel meg a nyugalomban lévő, a negatív fázis pedig az aktív állapotnak. Az aktív állapot során a kérgi neuronok erősen tüzelnek, down state során azonban akár teljesen csöndben is lehetnek. Mind az up, mind a down state-ek kialakulása igen összehangoltan megy végbe a kéregben, a legutóbbi kísérleti eredmények alapján ráadásul a down state-ek kialakulása fokozott szinkronitást mutat [12]. Az up és down state-ek kialakulásának megértéséhez első lépés az agykérgi és talamikus neuronok belső szerkezetének, működésének megismerése. A talamokortikális oszcillációk kialakulásában négy csoportba tartozó idegsejtek vesznek részt, melyeket elhelyezkedésük és talamokortikális kapcsolatrendszerük alapján különböztetünk meg egymástól [4]. Ezek egyrészt az agykéreg mélyebb rétegeiben elhelyezkedő kérgi neuronok, melyek a talamuszba vetülnek, másrészt pedig a különböző típusú talamikus idegsejtek: a talamokortikális sejtek, melyek a talamuszból az agykéregbe vetülnek, a talamusz retikuláris sejtjei, és a helyi, talamikus összeköttetéseket kialakító sejtek. E négy sejttípus két hurkot képez, egyrészt a glutamáterg kérgi és talamokortikális neuronok közti serkentő hálózatot, másrészt pedig a talamikus retikuláris és a talamokortikális sejtekből álló, GABAerg gátló rendszert. A lassú hullámú alvás során háromféle ritmus figyelhető meg: a lassú oszcilláció (0,1-1 Hz), a delta oszcilláció (1-4 Hz) és az alvási orsók (7-15 7

7 Hz) [1]. Mindhárom ritmus kialakulásának fontos tényezője a sejtek belső szerkezete, működése, így a következőkben a fent említett sejttípusok jellemzőit fogom áttekinteni. 4.4 A lassú hullámokat kialakító sejtek belső tulajdonságai A talamokortikális sejtek A talamokortikális sejteken belül többféle áram is megfigyelhető, így például tranziens és magas küszöbfeszültségű kalcium áramok, különböző kálium áramok, perzisztens nátrium áram és egy hiperpolarizáció-aktivált kation áram is [1]. Ezek a különféle áramok mind fontos szerepet játszanak a talamokortikális oszcillációk kialakításában. A talamokortikális neuronok között a sejttestük mérete alapján tudunk különbséget tenni, így a nagy szómájú sejtek inkább a mélyebb, a kisebb szómájúak pedig a felszíni agykérgi neuronokat idegezik be. A talamokortikális sejtek egymással közvetlenül nem, csak agykérgi és talamikus retikuláris sejtekkel állnak összeköttetésben. A retikuláris sejtek ezzel szemben kiterjedt kapcsolatrendszert tartanak fent egymással hosszú, egymáson szinaptizáló dendritjeiken keresztül. Ez a rendszer igen alkalmas bizonyos típusú oszcillációk kialakulására. A dendritekben a retikuláris sejtekre jellemző hosszú idejű (30-80 ms) tüzelés sorozatok alakulnak ki, amelyeket modulálhat a sejtmembrán hiperpolarizációjának mértéke és a sejt depolarizáló bemeneteinek intenzitása is, alkalmassá téve a sejtet sokféle bemenet integrálására. [4, 8] Az agykérgi sejtek Az agykérgi idegsejtek, a talamikus sejtekkel szemben, nagyon változatosak és sokfélék. Tüzelési mintázatuk alapján megkülönböztetünk szabályosan tüzelő (regular spiking - RS) sejteket, melyek szabályos tüskesorozatokban tüzelnek; olyan sejteket, melyek belső tulajdonságaiknál fogva sűrű tüzelési sorozatokban tüzelnek (intrinsically bursting - IB). Ez a két típus általában piramis sejt. Ezeken kívül megtalálhatók még gyors ritmusú tüzelési sorozatokat kibocsátó (fast-rhytmic-bursting - FRB) és gyorsan tüzelő (fast spiking - FS) sejtek is az agykéregben. Ez utóbbiakat hagyományosan GABAerg gátló sejtekként sorolták be, de in-vitro kísérletekben kimutatták, hogy egyes gátló sejtek tüzelési mintázata inkább az RS, másoké pedig a sorozatosan tüzelő (IB) sejtekére hasonlíthat [13]. Az agykéregből a talamuszba vetülő, tehát kortikotalamikus sejtek mindegyike glutamáterg serkentő típusú sejt, tüzelési mintázatuk azonban az őket depolarizáló áram intenzitásától függően változik. Kismértékű depolarizáció hatására e neuronok szabályosan tüzelnek, majd a depolarizáció növelésével tüzelésük átmegy 8

8 sorozatosan tüzelőbe, végül még nagyobb depolarizáció hatására már gyors tüzelésűvé válnak, amely mintázatot hagyományosan a gátló sejteknek tulajdonítottak. Ilyen depolarizáció változás megy végbe természetes körülmények között az alvás-ébrenléti ciklus különböző szakaszaiban is. Ennek következménye az, hogy a fent említett négy tüzelési típus különböző arányban figyelhető meg az alvás-ébrenléti ciklus különböző fázisaiban, így például az IB típusú sejtek aránya ébrenlétben jelentősen lecsökken a lassú hullámú alváshoz képest, melynek oka a depolarizáció mértékének változása, de az agytörzsi neurotranszmitterek, így például az acetilkolin is hatással lehetnek a tüzelési mintázat megváltozására [6]. 4.5 Az idegsejtek bemenő ellenállása Az idegsejtek fontos tulajdonsága a bemenő ellenállásuk (R in ), amely befolyásolja tüzelési készségüket, és az alvás és ébrenlét különböző állapotaiban eltérő mértékű lehet. Azt várnánk, hogy a bemenő impedancia ébrenlétben lesz a legkisebb, de megfigyelték, hogy a lassú hullámú alvás során megfigyelhető lassú oszcilláció depolarizáló fázisai során a bemenő impedancia jelentősen lecsökken mind a hiperpolarizáló fázis, mind pedig az aktív ébrenlét alatt mérhető értékekhez képest [4]. Ez valószínűleg az ébrenlétben megfigyelhető jóval magasabb agykérgi acetilkolin szint következtében alakulhat ki, ez a neurotranszmitter ugyanis jelentősen megemeli a sejtek bemenő impedanciáját. Ezeknek a neuromodulátoroknak a hatása azonban nagyon sok tényezőtől függ, így nehéz megállapítani, pontosan hogyan is hatnak egy-egy oszcillációs állapot, így például a lassú oszcilláció kialakulására. [4]. 4.6 A lassú hullámok mögött rejlő hálózati mechanizmusok A globális hatású neurotranszmitterek éppen globális mivoltuk miatt csak modulálni tudják az agykérgi és talamikus sejtek alkotta hálózatokban kialakult oszcillációkat, így nagyon fontos ezeknek a hálózatoknak a megismerése is. A lassú oszcilláció az agykéregben alakul ki (erre feljebb már láttuk a bizonyítékokat), de a talamikus eredetű oszcillációkkal együtt komplex hullámokat alkothatnak. A lassú oszcillációt először intracellulárisan írták le altatott állatokban [11], de ezután megfigyelték extracelluláris és intracelluláris akut kísérletekben, természetesen alvó állatokban illetve emberi EEG-ben és magnetoenkefalogramban (MEG) is, és az eredmények konzisztensek voltak az először leírtakkal [4]. Mind a négy, fent leírt sejttípus hasonlóan viselkedik a lassú oszcilláció során: a depolarizációs szakaszok alatt tüzelnek, a hiperpolarizációs szakaszok alatt pedig nagyrészt teljesen csendben vannak, ráadásul ez a 9

9 váltakozás mind altatásban, mind pedig természetes alvásban megfigyelhető. A depolarizációs szakaszok a folyamatos nátrium áram mellett NMDA függő és NMDA független serkentő posztszinaptikus potenciálok (EPSP) következtében alakulnak ki, de tartalmaznak gátló komponenseket is (IPSP) [14]. A hiperpolarizációs szakaszok pedig kalcium függő kálium áramok és diszfacilitációs mechanizmusok következményeként jönnek létre. A diszfacilitáció lehet természetes és kiváltott is, ezeket később hasonlítom össze. Kérgi szinten nézve, az egymáshoz térben közelebb eső, egymással közvetlen összeköttetésben álló neuronokon gyorsabban jelenik meg ez az oszcilláció, míg a lassú oszcilláció távolabbi területekre terjedése lassabban megy végbe. Megfigyelték, hogy a lassú oszcilláció általában, de nem mindig, antero-posterior irányban, azaz elölről hátrafelé terjed az agykérgen. A kérgi lassú oszcilláció depolarizációs fázisának kialakulási fókuszára két elképzelés is megtalálható a szakirodalomban: egyrészt, hogy egy fókuszból kiindulva terjed szét a depolarizáció a kérgi neuronokon [15], másrészt pedig, hogy több kisebb fókusz egymás hatását erősítve és szinkronizálva depolarizálja a többi agykérgi sejtet is [16]. A legutóbbi in-vivo kísérleti eredmények szerint mindkét eredet megfigyelhető [12]. Bár sok esetben egyetlen fókuszból indult ki a depolarizáció, nem egyszer figyeltek meg egyidejűleg több pontból kiinduló depolarizációt is, mely magyarázat lehet a kérgi lassú oszcilláció nagyfokú szinkronitására is [12]. A lassú hullámú oszcilláció során a depolarizáció mellett a hiperpolarizációs fázisok kialakulása is érdekes. In-vivo kísérletekben kimutatták, hogy a hiperpolarizáció kialakulása jelentősen szinkronizáltabb a depolarizáció kialakulásánál[12]. Erre az érdekes jelenségre már többféle magyarázatot is próbáltak találni. Egyik lehetséges oka lehet egy olyan gátló neuron csoport, amely a többi idegsejttel ellentétes fázisban tüzel, ilyet azonban még nem találtak. Eredhet ez a kérgi sejtek valamilyen belső tulajdonságából is, de a sejtek belső tulajdonságai nagymértékű változatosságot mutatnak az agykéregben. Ezek alapján valószínűnek látszik, hogy komplexebb hálózati működések állhatnak e jelenség hátterében. Ilyen hálózati működés lehet például, hogy a lassú hullámú oszcilláció során megfigyelhető szinkronitás gátló interneuronok egymással elektromos szinapszisokkal kapcsolódó csoportját is szinkronba hozza, így ezek a gátló sejtek az egész hálózatot hiperpolarizált állapotba tudják hozni. A kérgen belüli szinkronizáció mellett hozzájárulhat ehhez a talamokortikális neuronok szinkron működése is, mely a kérgi gátló interneuronok szinkronizációját is fokozhatja, így erősítve a hiperpolarizáció nagyon pontos szinkron kialakulását [12]. Ezt látszanak alátámasztani azok a kísérleti megfigyelések is, melyek szerint a hiperpolarizáció szinkronitása csökken a talamusztól mesterségesen elvágott agykérgi területeken. Ezek után nem meglepő, hogy kísérleti eredmények támasztják alá azt is, hogy az agykérgi lassú oszcilláció a talamusz talamokortikális és retikuláris neuronjaira is konzisztensen továbbterjed. [8, 12] 10

10 4.7 Az altatásban és természetes alvásban észlelhető lassú oszcilláció összehasonlítása A különböző kísérleti modellekben fontos szerepet játszik, hogy a megfigyeléseket természetesen alvó vagy altatott állaton végzik. A lassú oszcilláció alapvetően megfigyelhető mind természetes alvásban, mind pedig különböző altatókkal altatott állatban [4, 11]. Különbség van azonban a természetes alvásban megfigyelhető lassú oszcilláció, illetve a különböző altatásban megfigyelt lassú oszcilláció tulajdonságai között. Az egyetlen altató típus, amelynél nem vagy csak nehezen figyelhető meg lassú oszcilláció, a barbiturát, amely hatására minden más tevékenységet elnyomó alvási orsók alakulnak ki, így nehézkessé téve a lassú oszcilláció megfigyelését. Megfigyelték, hogy uretán altatásban a lassú oszcilláció nagyon hasonlít a természetes alvásban észlelhetőre, ketamin-xylazin altatásban pedig valamivel megnő a frekvenciája az uretán altatásban előforduló frekvenciához képest [11]. Érdekes a lassú oszcilláció előfordulási gyakorisága a különböző agykérgi területeken is. Szenzormotoros és látókérgi területeken sűrűbben, míg például hallókérgi területeken ritkábban figyelhető meg lassú oszcilláció természetes alvás során, ugyanakkor például ketamin-xylazin altatásban a lassú oszcilláció előfordulása a hallókéregben megnő [4]. Másképp alakul azonban a kiváltott válaszok aránya a természetes alvás és a ketamin-xylazin altatás között: természetes alvásban jóval több kiváltott diszfacilitációt figyelhetünk meg, mint ketamin-xylazin altatásban. Ez a megfigyelés arra enged következtetni, hogy az altatás nem feltétlenül pontos modellje a természetes alvásnak. 11

11 5 Az akusztikus kiváltott válaszok A kiváltott potenciál az eseményhez kötött potenciálok egy fajtája. Az eseményhez kötött potenciál valamely diszkrét eseményre való felkészülés, külső vagy belső inger hatására kialakuló, az eseményhez időben kötött, több hullámból álló agyi potenciál oszcilláció. Ezen belül a kiváltott válasz valamely szenzoros inger hatására kialakuló eseményhez kötött potenciál. Ilyen lehet a fény-, hang-, fájdalom ingerhez kötött potenciál. A továbbiakban csak akusztikus, azaz hangingerhez kötött kiváltott válaszokkal foglalkozom. A több hullámból álló eseményhez kötött potenciál egyes hullámait komponenseknek nevezzük. A komponenseket kétféleképpen osztályozhatjuk, latenciájuk, azaz időbeli megjelenésük, és a kiváltó hatás jellege szerint. Latencia alapján megkülönböztetünk korai, közép latenciájú és késői komponenseket. A kiváltó hatás jellege szerint csoportosítva endogén és exogén komponenseket különböztetünk meg. Az exogén komponensek latenciája és amplitúdója az inger fizikai jellemzőitől függenek, míg az endogén komponensek inkább kognitív folyamatokkal mutatnak összefüggést. Az eseményhez kötött potenciál komponenseinek latenciái jól tükrözik az agyi információ feldolgozás folyamatait. Így az exogén komponensek korai, az endogén komponensek pedig késői latenciájúak [5]. A patkány hallókérgében az akusztikus kiváltott válasz jellemzően két pozitív-negatív komponensből (P1-N1-P2-N2) áll, melyek latenciája rendre 7-11, 16-23, és ms. Ezeken túl megfigyeltek már egy harmadik, P3-N3 komponenst is, melynek latenciája és ms. Ezek közül a komponensek közül a második, P2-N2 komponens amplitúdója a legnagyobb, a másik két komponens amplitúdója ennél kisebb [5]. 5.1 ábra: Akusztikus kiváltott válasz patkány hallókérgén 12

12 6 Multielektródák 6.1 Az elvezető rendszer Az akut és a krónikus elvezetések is poliimid szigetelt platina-irídium rétegelektródákkal történtek. A 6.1. ábrán látható egy fém kontaktusú elektród helyettesítő kapcsolása [3]. A Z e -vel jelölt effektív elektród-impedancia legfőbb alkotóeleme a szigeteletlen elektródvégen található elektród-elektrolit határfelületen kialakuló kettősréteg ellenállása (R e ) és kapacitása (C e ). Emellett, ahogyan az az ábrán is látható, hozzájárul még az elektrolit ellenállása (R s ) és a fém elektród-kontaktus ellenállása is (R m ). Az elektródához kapcsolódik egy erősítő, melynek effektív impedanciája (Z a ) egyrészt magának az erősítőnek az impedanciájából áll (Z a ), másrészt pedig az erősítőn kívüli, úgynevezett sönt (R sh és C sh ) tipikusan kapacitív impedanciájából áll. Ez a kapacitás főleg az elektród szára és az elektrolit közt fellépő kapacitásból származik, de hozzájárul az elektród és az erősítő között futó vezetékek és csatlakozók impedanciája is. A sönt, amely párhuzamos az erősítővel, csökkenti az erősítő effektív impedanciáját, kapacitív természetének köszönhetően pedig ez a hatás a jel frekvenciájának 6.1. ábra: Az elektród helyettesítő kapcsolása (forrás: [3]) növekedésével nő. Az elektród hegyénél fellépő jelek (V sig ) a sorba kapcsolt elektródon és erősítőn keresztül folyó áramokat generálnak (I(ω)). (6.1.) Az erősítő bemenetén mérhető feszültség (Vin) pedig így adható meg: (6.2) Látható, hogy az effektív elektród-impedancia és az erősítő effektív impedanciája együtt egy feszültségosztót alkot, ennek következtében, hacsak az erősítő impedanciája 13

13 nem sokkal nagyobb az elektródáénál, az erősítő bemeneti feszültsége kisebb lesz, mint az elektródán mért jel. Emellett még a két jel fázisában is eltérés lesz, mert mind az elektród, mind pedig az erősítő impedanciája komplex érték, melynek abszolút értéke és fázisa is van. A fázistolás mértékét (a fenti képletek szerinti komplex összeadás és osztás miatt) az abszolút értékek aránya befolyásolja, tehát nagyobb abszolút érték nagyobb mértékben befolyásolja a fázistolást. Így a V sig és V in közti fázistolás mértéke Z a és Z a +Z e különbségeként számítható. Amennyiben Z a jelentősen nagyobb Z e -nél, az impedanciát nagyrészt az előbbi határozza meg, így a fázistolás elhanyagolható lesz. Ellenkező esetben azonban jelentős fázistolás lép fel, mely növekszik mind Z e növekedésével Z a -höz képest, mind pedig a két érték közötti fázistolás növekedésével. A fázistolás iránya azon múlik, hogy Z e mennyire kapacitív Z a -höz képest. Mivel mindkét érték frekvencia-függő, a V sig és V in közötti nagyság- és fázisbeli különbség is fázisfüggő lesz. A szűrő az átviteli függvénye (H(ω)) által meghatározott módon szűri a beérkező jelet: (6.3) Minden szűrő ad a jelhez valamilyen frekvencia-függő fázistolást, ugyanakkor rögzítés után ugyanazt a szűrőt az időben fordított sorrendű adatokra alkalmazva ez a fázistolás teljes mértékben kiküszöbölhető. 6.2 Szilícium multielektródák Áttekintés, összehasonlítás fém elektródákkal Az agy működésének megértéséhez elengedhetetlen az egyes sejtek aktivitásának vizsgálata. Ezt hagyományosan fém huzal elektródákkal végzik, de a technológia fejlődésével lehetővé vált a szilícium multielektródák használata. A huzal elektródákat általában valamilyen vezető fémből, például platinából, aranyból, volfrámból vagy irídiumból készítik [17, 18]. A huzalokat szigetelés borítja, hogy a nem kívánt zajok ne juthassanak be az elektródába. A huzalok végét szigeteletlenül hagyják, mert itt történik az elektromos jelek elvezetése. A fém elektródák széles körben elterjedtek, mert könnyen készíthetők belőlük sok elektródából álló tömbök és multielektródák, és igazoltan alkalmasak krónikus illetve mélyagyi elvezetésekre is [19, 20]. Hátrányuk azonban, hogy a fém multielektródák kontaktusainak elhelyezkedése nem pontosan meghatározható egymáshoz képest, mert a beültetés után a fémszálak elhajolhatnak. Így a multielektródák használatából származó előny, azaz az agy térbeli szerkezetéről kapott értékes többletinformáció, a nem pontosan meghatározható elvezetési pontok miatt elvész. A 14

14 szilícium elektródák erre a problémára nyújtanak megoldást. A szilícium alapú multielektródáknak két fő típusa van: a Utah Electrode Array és a Michigan Probe. Egy Európai Uniós projekt keretében, melyben az MTA Pszichológiai Kutatóintézete is részt vett, a NeuroProbes konzorcium fejlesztett ki új szilícium elektródát. A szilíciumon kívül más szubsztrátból is készítenek elektródát, így például üvegből, poliimidből és kerámiából is Utah Electrode Array A Utah elektródát a Utah Egyetemen fejlesztették ki az 1990-es évek legelején. Ez egy háromdimenziós elektród tömb, amely egyetlen szilícium blokkból készül. Összesen 100 darab tűelektródát alakítanak ki a blokkból tízszer tízes elrendezésben. A tűk végét platinával vonják be az elvezetésekhez. A tűk hossza általában 1,5 mm, vastagságuk a tövüknél kb. 100 µm, a hegyüknél azonban kevesebb, mint 1 µm [1] ábra: Utah Electrode Array (forrás: [1]) Michigan Probe A Michigan Probe-ok, szemben a Utah elektródákkal, nem háromdimenziós, hanem kétdimenziós elektród tömbök. A Michigan elektród is egy szilícium blokkból készül, de az elektród szárak egymás mellett helyezkednek el. Ezeken a szárakon azonban, ellentétben a Utah elektródával, tetszőleges számú elvezetési kontaktus helyezhető el. 15

15 Több Michigan elektród tömbbé rendezésével ezekből is készíthető háromdimenziós tömb ábra: Michigan Probe (forrás: [2]) NeuroProbes elektródák A NeuroProbes konzorcium, amely több európai egyetemet és kutatóközpontot is magában foglal, szilícium alapú multielektródák fejlesztésére jött létre. Ezen belül több fejlesztési célt is meghatároztak, melyek a szilícium alapú technológiát felhasználva növelik az elektród funkcionalitását. A célok között, a háromdimenziós multielektróda kifejlesztésén túl, mikrofluidikai, elektronikus mélységszabályozó és bioszenzor rendszerek integrálása is szerepelt. Az MTA Pszichológiai Kutatóintézete az elektronikus mélységszabályozás fejlesztésében és tesztelésében vett részt. 6.3 A szilícium multielektródák fejlesztési lehetőségei A szilícium elektródák tervezése során pontosan meghatározható az elvezetési pontok mérete, száma, és elhelyezkedése az elektródán, és könnyen reprodukálhatóak is ezek a paraméterek, ami jelentősen segíti a kísérleti eredmények egységes értelmezését és összehasonlíthatóságát [21, 22]. Ezen kívül kicsi a méretük, így csökkentve a sérülést, amelyet az elektróda az agy szövetében okoz. A szilícium-mikromegmunkálás lehetővé teszi, hogy sokféle rendszer integrálásával specifikus feladatokra tegyék alkalmassá az elektródákat. Így például az előerősítő integrálásával csökkenthető az elvezető rendszer mérete, megkönnyítve az elektróda krónikus alkalmazását [2]. Ezen túl, az integrált erősítő rendszer a felhasználandó vezetékek mennyiségét is csökkenti, ezáltal csökkentve az esélyét annak, hogy a vezetékek sok zajt vegyenek fel a környezetből. Egy másik lehetőség szintén elektronikai eszköz integrálására, ha a sokcsatornás elektródára a 16

16 csatornákat kiválasztó rendszert integrálják (NeuroProbes konzorcium). Így az elektróda mozgatása nélkül lehet egyrészt az agy különböző területeiről elektromos jelet elvezetni, másrészt pedig egy agyterületet sok csatornán keresztül vizsgálni. Ezen túl különböző mikrofluidikai eszközök is integrálhatók, alkalmassá téve az elektródát arra, hogy irányítottan különböző anyagokat, például gyógyszereket juttasson a beültetés helyére. Ezzel egyrészt új, komplexebb kísérletek végezhetők, másrészt pedig a gyógyításban is hasznos segítséget tud nyújtani. 6.4 Az elektród beültetésre adott agyi reakció A beültetett szilícium elektródára az agy immunreakcióval válaszol. Ez először egy akut, majd ennek elmúltával egy krónikus válasz a beültetett idegen anyagra. Az eddigi vizsgálati eredmények alapján a krónikus válasz elkerülhetetlen, mindenképpen kialakul az elektróda körül egy főleg gliasejtekből álló réteg, mely elszigeteli az elektródát az őt körülvevő idegsejtektől. Az akut válasz, mely egyrészt az idegsejtek visszahúzódását jelenti az elektródától, másrészt pedig ugyancsak gliasejt reakció, azonban nagyban függ attól, hogy mennyi sérülést okoz az elektróda a beültetéskor. A kísérleti eredmények alapján a cél a beültetéskor a vérzés elkerülése vagy minimálisra csökkentése [23]. A vérzés ugyanis megöli az idegsejteket és a gliasejt reakciót is növeli, mely az elektróda elszigeteléséhez, és így a jelerősség csökkenéséhez vezet. Az elektróda méreteiből és az agy szerkezetéből adódóan azonban a vérzés gyakorlatilag elkerülhetetlen, mértéke viszont csökkenthető. Ehhez többféle módszerrel is próbálkoznak. Egy megközelítés lehet az elektróda beültetési sebességének mértéke [24]. Míg a lassú (125 µm/sec) beültetés hagy időt az agynak, hogy körülfogja az elektródát, addig a gyorsan (2 mm/sec) beültetett eszköz a lehető legkisebb területen okoz sérülést az agyban. Kimutatták, hogy a lassú beültetés során, azon túl, hogy az agy nagyobb mértékben károsodik, az elektród sejteket húzhat magával az agy felszínéről, ezzel is növelve a gliasejt reakció mértékét, így rontva az elvezetés minőségét [24]. Ugyanezen tanulmány mutatta ki azt is, hogy eközben az elektród hegy alakja nincs ekkora hatással a sérülés mértékére, a hegyes és a tompa végű elektródák hasonló mértékű sérülést okoznak. Van azonban olyan tanulmány is [19], mely a nagyszámú rögzített egysejt aktivitást részben a lassú beültetés következményeként értelmezi, bár a kísérleteket fém, és nem szilícium elektródákkal végezték. Egy másik irány az agyi reakció csökkentésére a különböző bevonatok alkalmazása az elektród szilícium felületén. Ezek az anyagok többféleképpen csökkenthetik az agy válaszát. Van köztük gyulladás- illetve vérzéscsökkentő, gliasejt reakciót csillapító, a sejtek adhézióját segítő és sejtnövekedést serkentő anyag is. A sejtadhéziót segítő polipeptid láncokat, mint az IKVAV (izoleucin-lizin-valin-alanin-valin) vagy az RGDS (arginin-glicin-aszpartát- 17

17 szerin) láncokat legtöbbször még csak sejtkultúrában vizsgálták [25], igen kevés az invivo adat velük kapcsolatban. Más kísérletek alapján, melyek a vérzéscsökkentő (dextrán) és gliasejt reakciót csillapító (hialuronsav, dexametazon) bevonatokat vizsgálták [23], ezek az anyagok csak kis részben vagy egyáltalán nem változtatják az agynak a beültetésre adott válaszát. Ez a kis változás ráadásul csak az akut válaszban figyelhető meg, a krónikus választ egyáltalán nem befolyásolja. 6.5 Szilícium elektródák krónikus beültetése Kiemelkedően fontos kérdés az elektródák krónikus felhasználhatósága, elsősorban a bevezetőben említett agy-gép interfészek majdani megvalósításának szempontjából. Az eddigi vizsgálatok alapján a szilícium elektródák megbízhatatlanul viselkednek krónikus beültetések során. Több esetben számoltak be hosszú távú, jó minőségű elvezetésekről [1, 26], de legalább ennyiszer sikertelen krónikus kísérletekről is, sőt, egy kísérleten belül is jelentősen változhat az egyes beültetések sikeressége [17]. A már említett Utah és Michigan elektródákkal is végeztek krónikus beültetéseket. A Utah elektródáról kimutatták, hogy akár 13 hónapig is működőképes maradhat macska agykéregbe ültetve [1]. Ugyanakkor azt is tapasztalták ebben a kísérletben, hogy a szöveti reakció hatására az elektróda folyamatosan lökődött ki az agyból, így nem tudtak stabil, azonos sejtekből származó jeleket rögzíteni. Egy elektródát kivéve minden esetben megfigyelhető volt az is, hogy a reaktív szövetbe betokozódott az elektróda. Ez a heves szöveti reakció hátrányosan érintette az elektródák elvezetési képességét. A Michigan elektródák krónikus beültetéskor több mint egy évig működőképesek maradhatnak patkány hallókéregbe ültetve [26]. Ugyanakkor a Michigan elektróda esetében is tapasztalták a Utah elektródánál megfigyelt szöveti reakciót. Összefoglalva, megállapítható, hogy a szilícium alapú elektródák alkalmasak lehetnek hosszú távú krónikus beültetésre, de a szöveti reakció mindenképpen egy olyan probléma, amelyre az elektródatervezési, gyártási és beültetési módszerek fejlesztésével megoldást kell találni a jövőben. 6.6 Az elektródák impedanciája Az elektród impedancia jelentősége Ahogyan azt az elvezető rendszer jellemzésében írtam, az impedanciának jelentős szerepe van a jelátvitel minőségében. Ez egyrészt a jelerősség gyengülésében, másrészt a zaj amplitúdó növekedésében, végül pedig a fázistolásban nyilvánul meg [3]. A jelerősség 18

18 gyengülése nehezebbé teheti az értékes jel megkülönböztetését a háttérzajtól, mely komoly problémát okozhat például sejtválogatás során. A zaj amplitúdójának növekedése, amellett, hogy az előbb említett jel elkülönítést tovább nehezíti, akár teljesen tönkre is teheti az elvezetést. Az elvezetett jel ugyanis egy analóg-digitális átalakítón keresztül jut a számítógépbe, melynek korlátozott a kimeneti tartománya, azaz az átalakító legnagyobb kimenő feszültsége maximált. Ennek következtében az átalakító egy bizonyos bemenő feszültséget meghaladó értékekhez ugyanazt a maximális kimenő értéket fogja rendelni. Ha az elektróda zaja túl nagy, az átalakítóba érkező analóg jel könnyen elérheti ezt a maximális értéket, értékelhetetlenné téve a rögzített jelet. A fázistolás a rögzített jel fázisát változtatja meg az eredeti jelhez képest, mely akár hibás következtetések levonásához is vezethet. A jelerősség, a zaj és a fázistolás mértéke is az elektróda effektív impedanciájától függenek, ezért fontos, hogy az elektróda impedanciája minél kisebb legyen. A fázistolás azonban nem egyenlő mértékű különböző frekvenciáknál, az alacsonyabb frekvenciákon jobban hat, így az alacsony frekvenciás elvezetéseknél különösen fontos az elektróda impedanciájának mértéke. Ez motiválta a kutatókat, hogy különböző módszereket találjanak az elektródák impedanciáinak csökkentésére Az impedancia csökkentésének lehetőségei Az impedancia jelentősen csökkenthető az elektróda felületének növelésével, melyre többféle lehetőség is van. Az egyik lehetőség az elektródák különböző bevonatokkal történő ellátása. A már említett kísérletek [23], melyek a szilícium elektródák biokompatibilitásának növelését vizsgálták, az alkalmazott bevonatokkal az elektródák felületét is növelték, ezzel csökkentve impedanciájukat. Ezeken az anyagokon túl alkalmaztak PEDOT [7]és szén-nanocső bevonatot [6] is kísérletekben. A bevonatokon kívül a gyártási módszerek megfelelő megválasztásával is elérhető, hogy az elektróda felülete megfelelően nagy legyen. Ez azért is előnyös, mert így nem kell tartani attól, hogy a bevonat leválik az elektróda felületéről, hátrányosan befolyásolva az eszköz elvezetési tulajdonságait. Egy esetben például [27] olyan elektrokémiai technikával alakították ki az arany elvezetési kontaktusokat a poliimid elektródán, amellyel több, mint 11%-kal tudták növelni a kontaktus felületét, így javítva az elektróda elvezetési tulajdonságait. 19

19 7 Módszerek A vizsgálatokat patkányokról elvezetett jeleken végeztem, melyek hallókérgébe elektródákat ültettünk. A műtéteket akut kísérletek esetén részben a PPKE ITK elektrofiziológiai laboratóriumában, részben az MTA Pszichológiai Kutatóintézetének Összehasonlító Pszichofiziológiai Laboratóriumában végeztük. A krónikus beültetések, majd a krónikusan beültetett elektródákról az elvezetések minden esetben az MTA Pszichológiai Kutatóintézetének Összehasonlító Pszichofiziológiai Laboratóriumában történtek. 7.1 Krónikus és akut elvezetések A krónikus beültetések ketamin-xylazin altatásban (0,2 ml 100 grammonként) zajlottak. A patkányok feje sztereotaxiás célzókészülékbe lett befogva, hogy biztosan rögzítve legyen, és hogy a patkány agy atlasz koordinátái alapján pontosan megtalálhassuk a kívánt agyterületet, esetünkben a hallókérget. A fejbőr eltávolítása után az agy atlasz segítségével mértük ki a koponya felnyitásának helyét, majd fogorvosi fúróval felnyitottuk azt úgy, hogy az agyat borító agyhártya, a dura mater ne sérüljön meg. Ezek után az elvezetéshez használt elektródát az agy atlasz segítségével kimért ponton fokozatosan az agyba helyeztük. A krónikus elvezetésekhez rétegelektródot és fém tüske elektródákat használtunk. A rétegelektródon összesen 18 elvezetési pont (kontaktus) található. Az elektróda belsejében 18 poliimid szigetelt platina-irídium drót fut, ezek átmetszett része adja az elvezetési kontaktust. Az elektróda vastagsága 350 mikrométer, a drótok vastagsága 25 mikrométer, az elvezetési kontaktusok pedig 100 mikrométer távolságra vannak egymástól. Összesen 24 csatornán vezettünk el, az első 18 csatornán a réteg elektróda, a 19. és 20. csatornán a bal oldali hippocampus, a 21. csatornán a bal oldali hallókéreg felszínéről, a 22. csatornán a jobb oldali motoros kéreg felszínéről elvezetett jelet, a 23. csatornán nyaki izomaktivitást mértünk. A 24. csatornán a kiadott hangingert rögzítettük, hogy a kiváltott válaszok időzítését pontosan meghatározhassuk. A beültetés során folyamatosan monitoroztuk az agyi aktivitást, hogy az elektródák helyét pontosan meg tudjuk határozni. A Dr. Ulbert István által LabView rendszerben kifejlesztett szoftverrel időnként elvezettünk az agyi struktúrából, ahol éppen jártunk az elektródával, és kiértékeltük, hogy valóban jó helyen járunk-e. A megfelelő helyen lévő elektródokat akriláttal rögzítettük. A műtétet 5-6 nap lábadozási időszak követte, ezután következtek a kísérletek. A jeleket 16 bites A/D konverterrel, változó, de a legtöbb esetben 20 khz-es mintavételi frekvenciával rögzítettük. Az akut elvezetések ketamin-xylazin altatásban (0,2 ml 100 grammonként) történtek. A műtétek menete megegyezett a krónikus beültetéseknél 20

20 leírtakkal, de az elektródákat nem rögzítettük akriláttal. A beültetett elektródák is hasonlóak voltak a krónikus esetben ismertetetthez. Az agyi elektromos tevékenységet ebben az esetben is 16 bites A/D kártyával rögzítettük, 10 illetve 20 khz-es mintavételi frekvenciával. 7.2 Adatelemzési módszerek Az elvezetett jeleket a Neuroscan Edit programcsomaggal és a laborban fejlesztett, Matlab alapú két programcsomaggal, a Multiple Channel Frequency Analyserrel (MCFA) és a Wave Solutionnel elemeztem. A rögzített adatok egy ún. CNT fájlba kerültek, amely egy folytonos adatfájl, és a rögzített sokcsatornás jelet tartalmazza. A Neuroscan Edit programmal dolgozhatjuk fel az adatfájlt. Először megszűrtem a rögzített jelet, két sávon. A lokális mezőpotenciálokat (local field potential, LFP) 0.3 Hz és 50 Hz közötti, nulla fázistolású, 24 db/dekád meredekségű sávszűréssel kaptam, a soksejt aktivitást (multiunit activity, MUA), pedig 500 Hz és 5000 Hz között, szintén nulla fázistolású és 24 db/dekád meredekségű szűrőt használva szűrtem ki az eredeti adatfájlból. A mezőpotenciálok elemzéséhez a szűrt CNT fájlból létrehoztam egy EEG fájlt, amely az adatokat időablakokban (epochokban) tárolja. Ezek az időablakok az eseményhez, ebben az esetben hangingerhez illetve a down state kezdetéhez kötöttek, és megadható, hogy az esemény előtt és után milyen hosszú ideig legyen az aktivitás tárolva. Az EEG adatokat ezután átlagoltam, a program az átlag fájlba az egyes csatornák átlag aktivitását tárolja. Ezek után az átlagokat csatornánként és mérésenként is összehasonlíthatjuk. Én mérésenként egy-két jellemző csatornát kiválasztva hasonlítottam össze a mérési eredményeket. Az időfrekvencia diagramokat az MCFA programmal készítettem el. A harmadik program, amelyet a mezőpotenciálok elemzéséhez használtam, a Wave Solution. Ez a program, ahogyan az MCFA is, alkalmas CNT, EEG és AVG fájlok megjelenítésére, többféle elemzést tud végrehajtani az adatokon, ezen kívül a spontán elvezetett jelekben az up és down state-ek megállapítására is használható. Az up és down state-ek meghatározására többféle matematikai módszer is rendelkezésünkre áll a programban, én ezek közül a Hilbert transzformációt használtam. Egy f(t) függvény Hilbert transzformáltja a következő integrállal adható meg: (7.1) 21

21 A Hilbert transzformációt az idegtudományban általában az idegsejtek tüzelésének fázisbeli különbségeinek meghatározására használják [28, 29], azonban éppen a fázisra való érzékenysége miatt alkalmas esetünkben az up és down state-ek detekciójára is. Az egyes sejtek aktivitását (single unit activity, SUA) a soksejt aktivitásból válogattam. A válogatáshoz a KlustaWin programot használtam, amely a sejtválogatáshoz a CEM algoritmust implementálja. A CEM algoritmus egy klaszterező algoritmus, amely egy maximum likelihood kritériumot maximalizál [30]. Ez a kritérium úgy van megadva, hogy mind a z partícionáló paraméter vektort, mind pedig a θ vektort maximalizálja. A θ vektor a maximum likelihood becslés paramétereit tartalmazza. Erre a két vektorra a maximum likelihood kritérium a következőképpen írható fel: (7.2) Ezt a kritériumot maximalizálja a CEM algoritmus, amely az EM azaz expectation (várható érték) maximization (maximalizálás) algoritmus egy klasszifikáló (classification, C) lépéssel történő kiegészítése. Azaz az E feltételes várható érték képzés: (7.3) és az M maximalizálás: (7.4) közé egy C klasszifikáló lépés ékelődik: az adatok egy partícióját határozza meg a feltételes valószínűség maximalizálásával. A CEM algoritmus egy iterációja a fenti három lépés E C M sorrendű végrehajtásából áll. Előnye az EM algoritmussal szemben, hogy biztosan véges számú iterációban konvergál [30]. Ezen tulajdonsága miatt implementálták a KlustaWin program készítői ezt az algoritmust, hiszen a program készítésekor fontos szempont volt a gyors futás. A klaszterező algoritmus végrehajtásához szükség van az idegsejtek tüzelésének jellemzőire. Ezekhez kétféleképpen lehet hozzájutni. A 22

22 legegyszerűbb mód, ha egy tüskét a legkisebb és legnagyobb amplitúdójának különbségével jellemzünk [31]. Ez azonban nem mindig szolgáltat elég információt a tüzelés jellemzőiről. A megoldást a főkomponens analízis (principal component analysis, PCA) jelenti [31, 32], amely képes a sejttüzelés több jellemzőjét is megragadni. Ezt a jel eredetileg korrelált paramétereinek lineáris kombinálásával teszi, így választva ki a korrelálatlan komponenseket. A PCA algoritmus segítségével így jobban lehet jellemezni a sejttüzelések hullámalakját. A fenti megfontolások miatt a KlustaWin program is a PCA algoritmust használja a jelalakok jellemzésére. A sejtválogatás helyességének igazolásához a DataView program segítségével kiszámítottam a sejtek tüzelésének autokorrelációját, amely jellemzi a sejt tüzelésének periodicitását. Az autokorrelációt a következő képlet alapján kaphatjuk meg: (7.5) C = N(event) N(event) Bin width / Record dur A képletben C jelenti a binenkénti tüzelések számát, N(event) a teljes felvételben található tüzelések számát, Bin width egy bin szélessége milliszekundumban, Record dur pedig a felvétel hossza, szintén milliszekundumban. Az autokorrelációt ábrázolva kapjuk az autokorrelogramot, melyet egy saját készítésű rövid Matlab kóddal készítettem el, a DataViewból exportált adatok alapján. Az autokorrelogram segítségével úgy tudjuk igazolni a sejtválogatás helyességét, hogy megvizsgáljuk a nulla időpont körüli néhány ms-ot. Itt a sejtek refrakter periódusa miatt nem szabad tüzelést látni. Ha mégis találtam itt tüzelést, folytattam a sejtválogatást, amíg a más sejtek tüzelését ki nem válogattam teljesen az adott sejt jeleiből. A multiunit jelet ezután, a mezőpotenciálhoz hasonló módon, időablakokra osztottam a kiválogatott sejt tüzelésének kezdete alapján, majd kiszámítottam az egyes sejtek tüzelésének átlagos amplitúdóját és az átlag szórását. Ezután kiválasztottam a 10 legkisebb és 10 legnagyobb amplitúdójú tüzelést, majd ezeket a szemléltetés kedvéért egy ábrára helyeztem az átlaggal és szórással. Amennyiben egy csatornán több sejtet is ki tudtam válogatni, ezek tüzelési átlagát és szórását egy közös ábrán is ábrázoltam a könnyebb összevethetőségért. A CSD és idő-frekvencia analízist használtam a rögzített lokális mezőpotenciál jelek komplex elemzésére. Az idő-frekvencia analízis megmutatja a mezőpotenciálban az egyes frekvencia komponensek teljesítményének időbeli változását. A CSD analízis az összes neuron transzmembrán áramainak az összegét adja meg egy bizonyos területen [5, 33], melyet a lokális mezőpotenciálok második deriváltjaként határoz meg. 23

23 8 Eredmények 8.1 A magyar fejlesztésű szilícium elektróda in-vivo karakterizációja A magyar szilícium elektród jellemzői Az elektródának 24 platina kontaktusa van, melyek szilícium szubsztrátban helyezkednek el. Az elektród szélessége 280 µm, vastagsága pedig 80 µm. A kontaktusok 30x30 µm-esek, négyzet alakúak. A 24 kontaktus egy egyenes vonalban helyezkedik el az elektródán (8.1. ábra), a kontaktusok közötti távolság 100 µm. Az elektród hegyéhez legközelebbi kontaktus 660 µm-re van a hegytől. Az elektróda nyomtatott áramköri laphoz csatlakozik, amely akut elvezetésre lett kialakítva (8.2 ábra) ábra: A magyar szilícium elektród és a csatlakozó nyomtatott áramköri lap 8.2. ábra: A magyar szilícium elektród közelről 24

24 8.1.2 Az in-vivo karakterizáció A karakterizációt patkány motoros kérgébe ültetve végeztük az MTA Pszichológiai Kutatóintézetének Összehasonlító Pszichofiziológiai Laboratóriumában. A műtéteket Grand László és Fiáth Richárd végezték el. Két elektródát, az Nr. 5-öst és az Nr. 8-ast ültették be patkány motoros kérgébe. Az elektródák beültetése mindkét esetben mikromanipulátorral történt, a dura mater felnyitása nélkül. Mindkét elektród gond nélkül áthatolt a dura materen. A karakterizáció során azt vizsgáltam, hogyan viselkedik az eszköz élő szövetbe ültetve. A jellemzéshez csak az egyik, az Nr. 5-ös elektródról származó adatokat használtam fel. Az elektródával elvezetett mezőpotenciál, soksejt aktivitás és a soksejt aktivitásból válogatott egysejt tüzelések minőségét vettem figyelembe. Mielőtt azonban az elektródát beültethettük volna, ellenőrizni kellett az impedanciájának stabilitását, amelyet 24 órás, fiziológiás sóoldatban végzett impedancia mérések sorozatával (soak test) tettem meg. A méréseket a Bak Electronics Inc. Model Easi-1 nevű eszközével végeztem. A 24 órás vizsgálat lehetővé teszi, hogy az elektróda esetleges gyártási hibáira még a beültetés előtt fény derüljön. Két elektróda (Nr. 10 és Nr. 12) 24 órás tesztje alapján megállapítható (Nr. 10-es elektród: 8.3. ábra), hogy az elektródák impedanciája stabil, nem csökken drasztikusan az idővel. Ez azt jelenti, hogy az elektróda nem ázik be, így alkalmas lehet élő szövetből való elvezetésre is ábra: Az Nr. 10-es elektróda 24 órás soak testjének eredménye 25

25 8.4. ábra: Az Nr. 5-ös elektródával rögzített lokális mezőpotenciálok egy részlete 8.5. ábra: Az Nr. 5-ös elektródával rögzített soksejt aktivitás egy részlete 26

26 A 8.4. ábrán az Nr 5-ös elektróddal rögzített lokális mezőpotenciálok, a 8.5. ábrán az ebből sávszűréssel kapott multiunit aktivitások egy részlete látható. Az elektródáról elvezetett jel minőségét jól jelzi a jel-zaj viszony (signal-to-noise ratio, SNR). A jel-zaj viszonyt Matlabban írt kód segítségével számítottam ki. Ez a program a következő képlet alapján számolja a jel-zaj viszonyt: (8.1) SNR = 20 lg(a tüzelések RMS - ének átlaga / átlagos zaj RMS ) Itt az RMS a négyzetes közepet jelenti. A rendelkezésemre bocsátott kész programot módosítanom kellett, mert a már említett magas elektród impedancia miatt a felvett jel sok olyan szakaszt tartalmazott, amelyen a jelszint nulla volt a túl magas beérkező feszültségérték miatt. Ez azonban jelentősen befolyásolhatja a jel-zaj viszony értékét, az aktivitás átlaga ugyanis e szakaszok miatt alacsonyabb, az ez alapján számított jel-zaj viszony pedig magasabb lesz a valósnál. Ennek kiküszöbölésére készítettem egy olyan kódot, amely 10 ms-os ablakokban vizsgálja a jelet, és törli azokat az ablakokat, amelyekben ez alatt a 10 ms alatt nem változik a jel amplitúdója. A jel-zaj viszonyt ezzel a módosított programmal számítottam ki. Az legfontosabb jel-zaj viszony paramétereket a 8.1. táblázat mutatja. A 8.6. ábrán látható, hogy az elektróddal jó minőségű jelet lehetett rögzíteni. Átlagos jel-zaj viszony Legnagyobb jel-zaj viszony Legkisebb jel-zaj viszony Szórás 5,76 db 9,23 db 4,43 db 1,49dB 8.1. táblázat: Az Nr. 5-ös elektród jel-zaj viszony jellemzői 27

27 8.6. ábra: A: Az Nr. 5-ös elektród csatornánkénti jel-zaj viszonya. B: A kiemelkedő jel-zaj viszonyú csatornák lokális mezőpotenciál és soksejt aktivitása Az elektróda elvezetési tulajdonságainak további vizsgálatához a multiunit aktivitásra szűrt jelen sejtválogatást végeztem. A multiunit jelet külön megvizsgálva látszik, hogy több csatorna is rögzített egysejt aktivitást, az agy különböző területeiről. Ezt azután a válogatás igazolta is, sőt egy esetben két sejtet is találtam ugyanazon a csatornán (8.8. ábra). Itt három kiválogatott sejtet mutatok be az Nr. 5-ös elektródáról, melyek közül kettőt ugyanaz a kontaktus rögzített. A 8.2. táblázatban olvashatók a kiválasztott három sejt tüzelésének legfontosabb jellemzői. Kiemelkedő a 19/1-es sejt átlagos amplitúdója, amely jól látható a 8.7. ábrán is. A 8.8. ábra pedig a 19-es csatornán rögzített két sejt tüzelési átlagának és szórásának összehasonlítását ábrázolja. Az egyes sejtek tüzelésének 28

28 átlagos amplitúdóját és szórását a 8.7. ábra mutatja. A kiválogatott sejtek autokorrelogramjain (8.9. ábra) minden esetben jól látszik a már említett refrakter periódus, így ezek a jelek valóban egy sejttől származnak. Ezt igazolja az is, hogy a 10 legkisebb és 10 legnagyobb amplitúdójú jel alakja nem tér el sem az átlagtól, sem pedig egymástól. A sejtválogatás eredménye, amely a ábrán látható, is alátámasztja ezt. Csatorna Sejt 19/1 19/2 20/1 Jel-zaj viszony Tüzelések száma Átlagos amplitúdó -69,48 µv -25,16 µv -34,84 µv Átlagos amplitúdó ±7,42 µv ±2,88 µv ±4,89 µv szórása 8.2. táblázat: A három kiválasztott sejt tüzelésének legfontosabb jellemzői ábra: A három kiválasztott sejt tüzelésének átlagos amplitúdója és szórása 8.8. ábra: A 19-es csatornán rögzített két sejt átlagos jelalakja és szórása

29 8.9. ábra: A három kiválasztott sejt átlagos jelalakja, szórása, legkisebb és legnagyobb amplitúdójú jelalakja, valamint autokorrelogramja ábra: A 19-es csatorna jele válogatás után. Piros: 19/1-es sejt, világoskék: 19/2-es sejt, zöld és sötétkék: zaj 30

30 Összefoglalva, jól látható, hogy több elektródával is jó minőségű lokális mezőpotenciál és multiunit jeleket tudtunk elvezetni. Az elektróda jel-zaj viszony értékeit megvizsgálva láthattuk, hogy több olyan csatorna is van, amelyen magas volt a jel-zaj viszony, ami elengedhetetlen jó minőségű jelek rögzítéséhez. A multiunit jelek vizsgálata ezután igazolta is az elvezetések jó minőségét. Az elektród impedancia értékeket megfigyelve, és összevetve ezeket az elektromos aktiválás utáni értékekkel, láthatjuk, hogy az elektród impedanciája még jelentősen csökkenthető, tovább javítva ezzel a jövőbeni elvezetések mértékét. Erre megfelelő módszer lehet a már említett elektródfelszín-növelés. Ezt a platina kontaktusok úgynevezett platina blackkel való elektrokémiai bevonásával lehetne elérni. A platina blacken túl a már említett módszerek, a PEDOT és szén nanocsöves bevonat alkalmazása is segíthet az elektród impedancia csökkentésében. Az elektróda jelenleg csak akut kísérletekre alkalmas, és akut beültetések során lett karakterizálva is. Egy újabb továbblépési pont lehet, ha alkalmassá teszik krónikus beültetésekre is, hiszen érdemes kihasználni a már látott jó elvezetési tulajdonságait. Ehhez a nyomtatott áramköri lapot, amelyhez az elektróda csatlakozik, kellene olyan méretűvé és alakúvá alakítani, hogy alkalmassá váljon krónikus kísérletekre is. 31

31 8.2 Patkány hallókéregről elvezetett krónikus és akut jelek elemzése µv 400 ms 00:00:09 00:00:10 00:00:11 00:00: ábra: Természetes lassú hullámú alvási mezőpotenciálok hanginger adása közben (3/sec) µv 400 ms 00:00:25 00:00:26 00:00:27 00:00: ábra: Ébrenléti mezőpotenciálok hanginger adása közben (3/sec) 32

32 8.2.1 Hallókérgi kiváltott válasz természetes lassú hullámú alvás és ébrenlét alatt Az eredmények kiértékelése során lassú hullámú alvási és ébrenléti adatokat hasonlítottam össze. A krónikus elvezetések egy patkányból történtek, az akut kísérletek eredményei pedig két patkányból származnak. A krónikus kísérletek során 3 Hz-es hangingert játszottunk le, és az ezzel kiváltott potenciálokat vizsgáltam. A lassú hullámú alvási (8.11. ábra) és ébrenléti (8.12. ábra) szakaszokban kiváltott válaszok jelentősen eltértek egymástól. A rendelkezésemre álló kevés adat miatt egy-egy lassú hullámú alvási és ébrenléti elvezetés eredményeit ismertetem. Ébrenlétben az összesen 352 rögzített kiváltott válasz első pozitív komponensének (P1) amplitúdó maximuma átlagosan 8 ms latenciával jelentkezett (8.13. ábra), majd az első negatív (N1) komponens amplitúdó maximuma átlagosan 15 ms latenciával következett. Ezek a komponensek ugyanilyen átlagos latenciával jelentkeztek lassú hullámú alvásban is, amely során összesen 568 kiváltott választ rögzítettünk, az N1-nek azonban nagyobb volt az amplitúdója. A fő különbség a P2 komponensben jelentkezett: ébrenlétben átlagosan 32 ms latenciával a hanginger után volt észlelhető az amplitúdó maximuma, míg lassú hullámú alvásban jóval később, átlagosan 60 ms-nál. Ébrenlétben azonban a P2 komponens átlag 25 ms alatt lecsengett, míg lassú hullámú alvásban ez átlagosan 75 ms-ig tartott. Nagy különbség volt a két állapotban a P2 amplitúdója között is. Míg ébrenlétben a P2 amplitúdója átlagosan 57 µv volt, addig lassú hullámú alvásban ez átlagosan több mint 220 µv volt. Ahogyan az elméleti bevezetőben már említettem, a lassú hullámú alvásban kialakuló lassú oszcilláció során két állapot, az up és a down state váltakozik. A mezőpotenciálban a negatív szakasz felel meg az up, a pozitív szakasz pedig a down state-nek. Ez a kiváltott nagy pozitív hullám is egy ilyen down state, amikor a sejtek nem vagy csak alig tüzelnek. Ezt az állítást az elvezetett mezőpotenciálok idő-frekvencia analízisével lehet igazolni. Az ébrenlét és a lassú hullámú alvás alatt is teljesítmény növekedés látható az inger megérkezése után (8.14. ábra, A és B). A különbség a második pozitív komponens idején látható, ekkor lassú hullámú alvásban alacsony frekvencián teljesítménynövekedés, magas frekvenciákon azonban teljesítmény csökkenés figyelhető meg. Ez megfelel a hiperpolarizációs szakasznak, amikor a sejtek csendben vannak. A sejtek tüzelésének alakulását az időben a CSD térképpel is szemléltetni tudjuk. A CSD, ahogy már említettem, egy makroszkopikus képet ad a lokális membránáramokról, összegezve azokat a tér egy adott részén. Az ébrenléti és alvási CSD térképeket (8.14. ábra, C és D) összehasonlítva láthatjuk, hogy lassú hullámú alvásban az inger megérkezése után mintegy 70 ms-mal egy nagy, hosszan tartó forrás (source) alakul ki. Ez azokat a membrán áramokat jelzi, amelyek meggátolják a sejtek tüzelését a down state alatt. Mivel az elektróda mélyen az agykéregben helyezkedett el, csak a kéreg mélyebb rétegeiből felvett adatokat láthatjuk az ábrákon. 33

33 µv ms ábra: Kiváltott válaszok átlaga lassú hullámú alvásban (piros) ébrenlétben ábra: Kiváltott válasz idő-frekvencia és CSD diagramjai lassú hullámú alvásban és ébrenlétben. A: idő-frekvencia diagram ébrenlétben. B: idő-frekvencia diagram lassú hullámú alvásban. C: CSD diagram ébrenlétben. D: CSD diagram lassú hullámú alvásban 34

34 8.2.2 Természetes lassú hullámú alvás alatt kialakuló spontán down stateek és kiváltott válasz Összehasonlítottam a természetes alvás során kialakuló spontán és kiváltott down state-eket is. Az adatok ugyanarról a patkányról származnak, de az elvezetések különböző napokon történtek. Itt is, hasonlóan az előző ponthoz, egy-egy elvezetés eredményeit ismertetem. A természetes és kiváltott down state-ek idő-frekvencia diagramjait (8.15. ábra) megvizsgálva látjuk egyrészt, hogy a kiváltó hanginger által okozott teljesítménynövekedés a természetes down state-ekből természetesen hiányzik. Fontosabb azonban ennél, hogy a későbbi teljesítmény csökkenés mértéke is eltérő: nagyobb különbség figyelhető meg a kiváltott down state-ek esetén. Ez a megfigyelés, és az, hogy, egy 1035 s hosszú szakaszt vizsgálva összesen 155 spontán down state-et találtam (a már említett Hilbert transzformáció segítségével) azt sejteti, hogy a patkány hallókérgében természetes körülmények között nehezebben alakulnak ki down state-ek, mint kiváltott válaszok esetén ábra: Természetes lassú hullámú alvás alatt kialakuló spontán down state és kiváltott válasz idő-frekvencia diagramja. A: idő-frekvencia diagram spontán down state esetén. B: idő-frekvencia diagram kiváltott válasz esetén. 35

35 8.2.3 Ketamin-xylazin altatásban és természetes lassú hullámú alvásban kialakuló spontán down state-ek A ketamin-xylazin altatásban tapasztalható lassú hullámú alvás jellemzéséhez az elemzéseket korábban rögzített, akut kísérletekből származó adatokon végeztem. Elvezetés hossza Detektált down state-ek száma 266s s s 155 Átlag: 537s Átlag: táblázat: Spontán down state-ek előfordulása természetes lassú hullámú Elvezetés hossza Detektált down state-ek száma 210s s s 357 Átlag: 322s Átlag: táblázat: Spontán down state-ek előfordulása ketamin-xylazin altatásban A 8.1. és a 8.2. táblázatban három-három krónikus (természetes lassú hullámú alvás) és akut (ketamin-xylazin altatás) elvezetés adatai láthatók. Ezek az adatok azt sugallják, hogy ketamin-xylazin altatásban több down state alakulhat ki, mint természetes lassú hullámú alvásban. A természetes alvásban és ketamin-xylazin altatásban rögzített spontán down state-ek idő-frekvencia diagramjait összehasonlítva láthatjuk, hogy nincs jelentős különbség a két ábra között. Mindkét esetben igaz, hogy míg az alacsony frekvenciák teljesítménye növekszik, addig a magas frekvenciáké csökken. Ugyanakkor a csökkenés mértéke eltérő: ketamin-xylazin altatásban nagyobb mértékű a csökkenés, mint természetes alvás alatt. A két esetben rögzített spontán down state-ek átlagait összehasonlítva is azt tapasztaljuk, hogy nincs különbség a két jelalak jellemzői között. Ezek alapján az adatok alapján úgy tűnik, hogy a természetes lassú hullámú alvás és a ketamin-xylazin altatás közötti egyik különbség a spontán kialakuló down state-ek szempontjából az, hogy az altatásban gyakrabban fordulhat elő ez a jelenség, mint természetes alvásban. A másik különbség, miszerint a teljesítménycsökkenés mértéke nagyobb ketamin-xylazin altatásban, arra utalhat, hogy ebben az esetben nagyobb mértékű 36

36 a sejtek gátlása a down state alatt. Mivel az elvezetett jelek mindkét esetben patkány hallókérgéből származnak, ez a megállapítás erre az agyterületre igaz ábra: Spontán down state-ek átlaga ketamin-xylazin altatásban (zöld) és természetes lassú hullámú alvásban (piros) ábra: Ketamin-xylazin altatás és természetes lassú hullámú alvás alatt kialakuló spontán down state idő-frekvencia diagramja. A: idő-frekvencia diagram ketamin-xylazin altatásban. B: idő-frekvencia diagram 37

37 8.2.4 Hallókérgi kiváltott válasz ketamin-xylazin altatásban és természetes lassú hullámú alvásban Összevetettem a természetes lassú hullámú alvás során és a ketamin-xylazin altatásban tapasztalható kiváltott diszfacilitációkat is. Az altatásban kiváltott diszfacilitációk átlagának idő-frekvencia diagramján jól látható a hasonlóság a természetes alvásban kiváltott diszfacilitációk átlagának idő-frekvencia diagramjával. Mindkét esetben tapasztalható teljesítménynövekedés az inger megérkeztekor, de a második pozitív komponens megérkeztekor ketamin-xylazin altatásban a teljesítménynövekedés kisebb mértékű. A kiváltott diszfacilitációk átlagait összehasonlító ábrán megfigyelhető a második pozitív komponens latenciájában érzékelhető különbség. Az ábra ebben az esetben is egy-egy krónikus és akut elvezetés átlagát ábrázolja, a további adatok is ezen elvezetésekből származnak. Láthatjuk, hogy az első negatív (N1) komponens amplitúdó maximumának átlagos latenciája természetes lassú hullámú alvásban kisebb, 15 ms, míg ketamin-xylazin altatásban ugyanezen mérőszám 28 ms-ra nő. Természetes lassú hullámú alvás alatt 568, ketamin-xylazin altatásban pedig 650 kiváltott választ rögzítettünk. Ugyanígy, a második pozitív (P2) komponens amplitúdó maximumának latenciája természetes lassú hullámú alvásban átlagosan 60 ms, míg ketamin-xylazin altatásban ez átlag 90 ms-ra nő. A kétféle kiváltott válasz CSD diagramjait összehasonlítva láthatjuk, hogy a két jelenség időbeli lefutása hasonló. A már említett source azonban, amely a sejtek tüzelését gátló membránáramokat jelzi, nagyobb természetes alvásban, mint altatásban. A két jelalak amplitúdójának jelentős eltérését minden diagramon az adja, hogy a két mérés során eltérő volt az erősítés mértéke. A CSD diagramokon látható rétegbeli eltérések oka, hogy a két kísérlet során a két elektróda a hallókérgében eltérő mélységbe lett beültetve, ezért a valóságban a kéreg azonos rétegében található source-ok és sinkek a két CSD ábrán különböző rétegekben láthatók ábra: Kiváltott válaszok átlaga természetes lassú hullámú alvásban (piros) és ketamin-xylazin altatásban (zöld) 38

38 8.19. ábra: Kiváltott válasz idő-frekvencia és CSD diagramjai természetes lassú hullámú alvásban és ketamin-xylazin altatásban. A: idő-frekvencia diagram altatásban. B: idő-frekvencia diagram természetes lassú hullámú alvásban. C: CSD diagram altatásban. D: CSD diagram természetes lassú hullámú alvásban 39

39 8.2.5 Patkány és macska hallókérgi kiváltott válaszának összehasonlítása A kapott eredményeket összehasonlítottam macskában mért adatokkal [9]. Ahogy a patkánynál, úgy a macskánál is megfigyelhetők a kiváltott diszfacilitációk lassú hullámú alvásban, a latenciájuk azonban eltér. Az adatokat egy-egy patkány és macska krónikus elvezetésből nyertem. Megfigyelhető (8.20. ábra), hogy ebben az esetben mind a negatív (N1), mind a pozitív (P2) komponens átlagos latenciája kisebb a patkány esetében, mint a macskánál. Az idő-frekvencia analízis és CSD adatokat (8.21. ábra) összehasonlítva nem kaptam jelentős eltérést. Az idő-frekvencia analízisben mindkét esetben megállapítható a magas frekvenciás komponensek teljesítmény csökkenése, a CSD térképen pedig hasonlóan alakul a source-ok és sinkek időbeli változása mindkét esetben. Megjegyzendő, hogy mivel az elektróda a patkány és a macska hallókérgében eltérő mélységbe lett beültetve, ezért a valóságban a kéreg azonos rétegében található source-ok és sinkek a két CSD ábrán különböző rétegekben láthatók ábra: Kiváltott válaszok átlaga patkány (zöld) és macska (piros) természetes lassú hullámú alvása során 40

40 8.21. ábra: Kiváltott válasz idő-frekvencia és CSD diagramjai patkány és macska természetes lassú hullámú alvása során. A: idő-frekvencia diagram patkány természetes lassú hullámú alvása alatt. B: időfrekvencia diagram macska természetes lassú hullámú alvása alatt. C: CSD diagram patkány természetes lassú hullámú alvása alatt. D: CSD diagram macska természetes lassú hullámú alvása alatt 41

Adatelemzési eljárások az idegrendszer kutatásban Somogyvári Zoltán

Adatelemzési eljárások az idegrendszer kutatásban Somogyvári Zoltán Adatelemzési eljárások az idegrendszer kutatásban Somogyvári Zoltán MTA KFKI Részecske és Magfizikai Intézet, Biofizikai osztály Az egy adatsorra (idősorra) is alkalmazható módszerek Példa: Az epileptikus

Részletesebben

Jelkondicionálás. Elvezetés. a bioelektromos jelek kis amplitúdójúak. extracelluláris spike: néhányszor 10 uv. EEG hajas fejbőrről: max 50 uv

Jelkondicionálás. Elvezetés. a bioelektromos jelek kis amplitúdójúak. extracelluláris spike: néhányszor 10 uv. EEG hajas fejbőrről: max 50 uv Jelkondicionálás Elvezetés 2/12 a bioelektromos jelek kis amplitúdójúak extracelluláris spike: néhányszor 10 uv EEG hajas fejbőrről: max 50 uv EKG: 1 mv membránpotenciál: max. 100 mv az amplitúdó növelésére,

Részletesebben

Az egyedi neuronoktól az EEG hullámokig Somogyvári Zoltán

Az egyedi neuronoktól az EEG hullámokig Somogyvári Zoltán Az egyedi neuronoktól az EEG hullámokig Somogyvári Zoltán MTA KFKI Részecske és Magfizikai Intézet, Biofizikai osztály Az állati elektromosság felfedezése 1792 Galvani, De Viribus - Electricitatis in Motu

Részletesebben

Transzportfolyamatok a biológiai rendszerekben

Transzportfolyamatok a biológiai rendszerekben A nyugalmi potenciál jelentősége Transzportfolyamatok a biológiai rendszerekben Transzportfolyamatok a sejt nyugalmi állapotában a sejt homeosztázisának (sejttérfogat, ph) fenntartása ingerlékenység érzékelés

Részletesebben

X. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ

X. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ X. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ Ma az analóg jelek feldolgozása (is) mindinkább digitális eszközökkel és módszerekkel történik. A feldolgozás előtt az analóg jeleket digitalizálni kell.

Részletesebben

A kísérlet, mérés megnevezése célkitűzései: Váltakozó áramú körök vizsgálata, induktív ellenállás mérése, induktivitás értelmezése.

A kísérlet, mérés megnevezése célkitűzései: Váltakozó áramú körök vizsgálata, induktív ellenállás mérése, induktivitás értelmezése. A kísérlet, mérés megnevezése célkitűzései: Váltakozó áramú körök vizsgálata, induktív ellenállás mérése, induktivitás értelmezése. Eszközszükséglet: tanulói tápegység funkcionál generátor tekercsek digitális

Részletesebben

DIPLOMATERV. Dolgozat címe: Kortikális lassú oszcillációk és a bajuszingerlés kapcsolata altatott patkányban

DIPLOMATERV. Dolgozat címe: Kortikális lassú oszcillációk és a bajuszingerlés kapcsolata altatott patkányban DIPLOMATERV Dolgozat címe: Kortikális lassú oszcillációk és a bajuszingerlés kapcsolata altatott patkányban Szerző neve: Fiáth Richárd Balázs Konzulensek neve: Dr. Ulbert István Dombovári Balázs Szak:

Részletesebben

Értékelés Összesen: 100 pont 100% = 100 pont A VIZSGAFELADAT MEGOLDÁSÁRA JAVASOLT %-OS EREDMÉNY: EBBEN A VIZSGARÉSZBEN A VIZSGAFELADAT ARÁNYA 35%.

Értékelés Összesen: 100 pont 100% = 100 pont A VIZSGAFELADAT MEGOLDÁSÁRA JAVASOLT %-OS EREDMÉNY: EBBEN A VIZSGARÉSZBEN A VIZSGAFELADAT ARÁNYA 35%. Az Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzék módosításának eljárásrendjéről szóló 133/2010. (IV. 22.) Korm. rendelet alapján: Szakképesítés, szakképesítés-elágazás, rész-szakképesítés,

Részletesebben

10.1. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ

10.1. ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ 101 ANALÓG JELEK ILLESZTÉSE DIGITÁLIS ESZKÖZÖKHÖZ Ma az analóg jelek feldolgozása (is) mindinkább digitális eszközökkel történik A feldolgozás előtt az analóg jeleket digitalizálni kell Rendszerint az

Részletesebben

Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok

Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok. Mûveleti erõsítõk váltakozó-áramú alkalmazásai. Elmélet Az integrált mûveleti erõsítõk váltakozó áramú viselkedését a. fejezetben (jegyzet és prezentáció)

Részletesebben

Nagyon köszönöm a disszertáció alapvetően pozitív megítélését és a gondos bírálatot. A következőkben válaszolok a feltett kérdésekre.

Nagyon köszönöm a disszertáció alapvetően pozitív megítélését és a gondos bírálatot. A következőkben válaszolok a feltett kérdésekre. Válasz Dr. Tamás Gábor bírálói véleményére Tisztelt Professzor Úr, Nagyon köszönöm a disszertáció alapvetően pozitív megítélését és a gondos bírálatot. A következőkben válaszolok a feltett kérdésekre.

Részletesebben

Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok

Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok. Passzív alkatrészek és passzív áramkörök. Elmélet A passzív elektronikai alkatrészek elméleti ismertetése az. prezentációban található. A 2. prezentáció

Részletesebben

Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok

Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok Analóg elektronika - laboratóriumi gyakorlatok. Mûveleti erõsítõk egyenáramú jellemzése és alkalmazásai. Elmélet Az erõsítõ fogalmát valamint az integrált mûveleti erõsítõk szerkezetét és viselkedését

Részletesebben

Az akciós potenciál (AP) 2.rész. Szentandrássy Norbert

Az akciós potenciál (AP) 2.rész. Szentandrássy Norbert Az akciós potenciál (AP) 2.rész Szentandrássy Norbert Ismétlés Az akciós potenciált küszöböt meghaladó nagyságú depolarizáció váltja ki Mert a feszültségvezérelt Na + -csatornákat a depolarizáció aktiválja,

Részletesebben

Az agyi jelek adaptív feldolgozása MENTÁ LIS FÁ R A DT S ÁG MÉRÉSE

Az agyi jelek adaptív feldolgozása MENTÁ LIS FÁ R A DT S ÁG MÉRÉSE Az agyi jelek adaptív feldolgozása MENTÁ LIS FÁ R A DT S ÁG MÉRÉSE Bevezetés I. A fáradtság lehet fizikai: a normál testi funkciók hiánya mentális: csökkent agyi aktivitás vagy kognitív funkciók. Megjelenhet

Részletesebben

Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása. Artefact ( műtermék )

Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása. Artefact ( műtermék ) Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása Artefact ( műtermék ) 1 Agyi hullámok csoportjai Ritmikus agyi hullámok (agyi ritmusok) Széles frekvencia spektrumú, vagy impulzus-szerű hullámok (pl. k-komplex)

Részletesebben

ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA

ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA Az áramkörök szimulációja révén betekintést nyerünk azok működésébe. Meg tudjuk határozni az áramkörök válaszát különböző gerjesztésekre, különböző üzemmódokra. Végezhetők analóg

Részletesebben

FAM eszközök vizsgálatára vonatkozó szabványok felülvizsgálata

FAM eszközök vizsgálatára vonatkozó szabványok felülvizsgálata Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Nagyfeszültségű Laboratórium FAM eszközök vizsgálatára vonatkozó szabványok felülvizsgálata Cselkó Richárd Dr. Berta István, Dr. Kiss István, Dr. Németh Bálint,

Részletesebben

Szinkronizmusból való kiesés elleni védelmi funkció

Szinkronizmusból való kiesés elleni védelmi funkció Budapest, 2011. december Szinkronizmusból való kiesés elleni védelmi funkció Szinkronizmusból való kiesés elleni védelmi funkciót főleg szinkron generátorokhoz alkalmaznak. Ha a generátor kiesik a szinkronizmusból,

Részletesebben

IONCSATORNÁK. Osztályozás töltéshordozók szerint: pozitív töltésű ion: Na+, K+, Ca2+ negatív töltésű ion: Cl-, HCO3-

IONCSATORNÁK. Osztályozás töltéshordozók szerint: pozitív töltésű ion: Na+, K+, Ca2+ negatív töltésű ion: Cl-, HCO3- Ionáromok IONCSATORNÁK 1. Osztályozás töltéshordozók szerint: 1. pozitív töltésű ion: Na+, K+, Ca2+ 2. negatív töltésű ion: Cl-, HCO3-3. Non-specifikus kationcsatornák: h áram 4. Non-specifikus anioncsatornák

Részletesebben

Érzékelési folyamat szereplői. Az érzékelés biofizikájának alapjai. Receptor felépítése. Az inger jellemzői MILYEN? HOL? MENNYI? MEDDIG?

Érzékelési folyamat szereplői. Az érzékelés biofizikájának alapjai. Receptor felépítése. Az inger jellemzői MILYEN? HOL? MENNYI? MEDDIG? külső, belső környezet ei Érzékelési folyamat szereplői Az érzékelés biofizikájának alapjai specifikus transzducer központi idegrendszer Az jellemzői Receptor felépítése MILYEN? HOL? MENNYI? MEDDIG? Magasabb

Részletesebben

EEG Alvás Napszaki ritmusok

EEG Alvás Napszaki ritmusok EEG Alvás Napszaki ritmusok ALVÁS ÉS ÁLOM Az alvás a fiziológiás tudatvesztés periodikusan és reverzibilisen fellépő állapota, melyet jellemző testi, vegetatív és pszichés jelek kísérnek. Az álom az

Részletesebben

Mérés és adatgyűjtés

Mérés és adatgyűjtés Mérés és adatgyűjtés 4. óra Mingesz Róbert Szegedi Tudományegyetem 2012. február 27. MA - 4. óra Verzió: 2.1 Utolsó frissítés: 2012. március 12. 1/41 Tartalom I 1 Jelek 2 Mintavételezés 3 A/D konverterek

Részletesebben

A/D és D/A konverterek vezérlése számítógéppel

A/D és D/A konverterek vezérlése számítógéppel 11. Laboratóriumi gyakorlat A/D és D/A konverterek vezérlése számítógéppel 1. A gyakorlat célja: Az ADC0804 és a DAC08 konverterek ismertetése, bekötése, néhány felhasználási lehetőség tanulmányozása,

Részletesebben

FUSARIUM TOXINOK IDEGRENDSZERI HATÁSÁNAK ELEMZÉSE

FUSARIUM TOXINOK IDEGRENDSZERI HATÁSÁNAK ELEMZÉSE FUSARIUM TOXINOK IDEGRENDSZERI HATÁSÁNAK ELEMZÉSE Világi Ildikó, Varró Petra, Bódi Vera, Schlett Katalin, Szűcs Attila, Rátkai Erika Anikó, Szentgyörgyi Viktória, Détári László, Tóth Attila, Hajnik Tünde,

Részletesebben

A II. kategória Fizika OKTV mérési feladatainak megoldása

A II. kategória Fizika OKTV mérési feladatainak megoldása Nyomaték (x 0 Nm) O k t a t á si Hivatal A II. kategória Fizika OKTV mérési feladatainak megoldása./ A mágnes-gyűrűket a feladatban meghatározott sorrendbe és helyre rögzítve az alábbi táblázatban feltüntetett

Részletesebben

Az alvás biológiája. Lőrincz Magor

Az alvás biológiája. Lőrincz Magor Az alvás biológiája Lőrincz Magor mlorincz@gmail.com Alvás a. Szerepe b. cirkadián ritmusok, mechanizmusai b. elektromos jelenségek, mechanizmusai c. szabályzás d. alvászavarok Alvás a. Szerepe b. cirkadián

Részletesebben

Bevezetés a méréstechnikába és jelfeldolgozásba 7. mérés RC tag Bartha András, Dobránszky Márk

Bevezetés a méréstechnikába és jelfeldolgozásba 7. mérés RC tag Bartha András, Dobránszky Márk Bevezetés a méréstechnikába és jelfeldolgozásba 7. mérés 2015.05.13. RC tag Bartha András, Dobránszky Márk 1. Tanulmányozza át az ELVIS rendszer rövid leírását! Áttanulmányoztuk. 2. Húzzon a tartóból két

Részletesebben

Logaritmikus erősítő tanulmányozása

Logaritmikus erősítő tanulmányozása 13. fejezet A műveleti erősítők Logaritmikus erősítő tanulmányozása A műveleti erősítő olyan elektronikus áramkör, amely a két bemenete közötti potenciálkülönbséget igen nagy mértékben fölerősíti. A műveleti

Részletesebben

Sejtek közötti kommunikáció:

Sejtek közötti kommunikáció: Sejtek közötti kommunikáció: Mi a sejtek közötti kommunikáció célja? Mi jellemző az endokrin kommunikációra? Mi jellemző a neurokrin kommunikációra? Melyek a közvetlen kommunikáció lépései és mi az egyes

Részletesebben

Orvosi Fizika és Statisztika

Orvosi Fizika és Statisztika Orvosi Fizika és Statisztika Szegedi Tudományegyetem Általános Orvostudományi Kar Természettudományi és Informatikai Kar Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet www.szote.u-szeged.hu/dmi Orvosi fizika

Részletesebben

Mikroelektródás képalkotó eljárások Somogyvári Zoltán

Mikroelektródás képalkotó eljárások Somogyvári Zoltán Somogyvári Zoltán Magyar Tudományos Akadémia Wigner Fizikai Kutatóközpont Részecske és Magfizikai Intézet Elméleti Osztály Elméleti Idegtudomány és Komplex Rendszerek Kutatócsoport Az agy szürkeállománya

Részletesebben

Mérési hibák 2006.10.04. 1

Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérés jel- és rendszerelméleti modellje Mérési hibák_labor/2 Mérési hibák mérési hiba: a meghatározandó értékre a mérés során kapott eredmény és ideális értéke közötti különbség

Részletesebben

Tanulás az idegrendszerben. Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function

Tanulás az idegrendszerben. Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function Tanulás az idegrendszerben Structure Dynamics Implementation Algorithm Computation - Function Tanulás pszichológiai szinten Classical conditioning Hebb ötlete: "Ha az A sejt axonja elég közel van a B sejthez,

Részletesebben

Ex vivo elektrofiziológia. Élettani és Neurobiológiai Tanszék

Ex vivo elektrofiziológia. Élettani és Neurobiológiai Tanszék Ex vivo elektrofiziológia Élettani és Neurobiológiai Tanszék Bevezetés Def.: Élő sejtek vagy szövetek elektromos tulajdonságainak vizsgálata kontrollált körülmények között Módszerei: Klasszikus elektrofiziológia

Részletesebben

Első egyéni feladat (Minta)

Első egyéni feladat (Minta) Első egyéni feladat (Minta) 1. Készítsen olyan programot, amely segítségével a felhasználó 3 különböző jelet tud generálni, amelyeknek bemenő adatait egyedileg lehet változtatni. Legyen mód a jelgenerátorok

Részletesebben

A lassú hullámú aktivitás mélységi analízise emberben. Doktori tézisek. Csercsa Richárd

A lassú hullámú aktivitás mélységi analízise emberben. Doktori tézisek. Csercsa Richárd A lassú hullámú aktivitás mélységi analízise emberben Doktori tézisek Csercsa Richárd Semmelweis Egyetem Szentágothai János Idegtudományi Doktori Iskola Témavezető: Dr. Ulbert István Ph.D. Hivatalos bírálók:

Részletesebben

Sokcsatornás DSP alapú, komplex elektromos impedancia mérő rendszer fejlesztése

Sokcsatornás DSP alapú, komplex elektromos impedancia mérő rendszer fejlesztése Sokcsatornás DSP alapú, komplex elektromos impedancia mérő rendszer fejlesztése Karotázs Tudományos, Műszaki és Kereskedelmi Kft. Audiotechnika Kft. Projektbemutató előadás Elektromos Impedancia Mérésére

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,

Részletesebben

Uef UAF. 2-1. ábra (2.1) A gyakorlatban fennálló nagyságrendi viszonyokat (r,rh igen kicsi, Rbe igen nagy) figyelembe véve azt kapjuk, hogy.

Uef UAF. 2-1. ábra (2.1) A gyakorlatban fennálló nagyságrendi viszonyokat (r,rh igen kicsi, Rbe igen nagy) figyelembe véve azt kapjuk, hogy. Az alábbiakban néhány példát mutatunk a CMR számítására. A példák egyrészt tanulságosak, mert a zavarelhárítással kapcsolatban fontos, általános következtetések vonhatók le belőlük, másrészt útmutatásul

Részletesebben

Jelanalízis. Neuronális aktivitás

Jelanalízis. Neuronális aktivitás Jelanalízis Neuronális aktivitás 2/10 a bioelektromos jelek lényegében két kategóriába esnek: gyors jelek (spike aktivitás) és lassú jelek (EEG, mezőpotenciál, stb.) a jelanalízis alapvetően különbözik

Részletesebben

Feszültségérzékelők a méréstechnikában

Feszültségérzékelők a méréstechnikában 5. Laboratóriumi gyakorlat Feszültségérzékelők a méréstechnikában 1. A gyakorlat célja Az elektronikus mérőműszerekben használatos különböző feszültségdetektoroknak tanulmányozása, átviteli karakterisztika

Részletesebben

2. Elméleti összefoglaló

2. Elméleti összefoglaló 2. Elméleti összefoglaló 2.1 A D/A konverterek [1] A D/A konverter feladata, hogy a bemenetére érkező egész számmal arányos analóg feszültséget vagy áramot állítson elő a kimenetén. A működéséhez szükséges

Részletesebben

I. LABOR -Mesterséges neuron

I. LABOR -Mesterséges neuron I. LABOR -Mesterséges neuron A GYAKORLAT CÉLJA: A mesterséges neuron struktúrájának az ismertetése, neuronhálókkal kapcsolatos elemek, alapfogalmak bemutatása, aktivációs függvénytípusok szemléltetése,

Részletesebben

1. Egy lineáris hálózatot mikor nevezhetünk rezisztív hálózatnak és mikor dinamikus hálózatnak?

1. Egy lineáris hálózatot mikor nevezhetünk rezisztív hálózatnak és mikor dinamikus hálózatnak? Ellenörző kérdések: 1. előadás 1/5 1. előadás 1. Egy lineáris hálózatot mikor nevezhetünk rezisztív hálózatnak és mikor dinamikus hálózatnak? 2. Mit jelent a föld csomópont, egy áramkörben hány lehet belőle,

Részletesebben

Jelek és rendszerek 1. 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék

Jelek és rendszerek 1. 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék Jelek és rendszerek 1 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék 1 Ajánlott irodalom: FODOR GYÖRGY : JELEK ÉS RENDSZEREK EGYETEMI TANKÖNYV Műegyetemi Kiadó, Budapest, 2006

Részletesebben

Membránpotenciál, akciós potenciál

Membránpotenciál, akciós potenciál A nyugalmi membránpotenciál Membránpotenciál, akciós potenciál Fizika-Biofizika 2015.november 3. Nyugalomban valamennyi sejt belseje negatív a külső felszínhez képest: negatív nyugalmi potenciál (Em: -30

Részletesebben

Méréselmélet és mérőrendszerek

Méréselmélet és mérőrendszerek Méréselmélet és mérőrendszerek 6. ELŐADÁS KÉSZÍTETTE: DR. FÜVESI VIKTOR 2016. 10. Mai témáink o A hiba fogalma o Méréshatár és mérési tartomány M é r é s i h i b a o A hiba megadása o A hiba eredete o

Részletesebben

2. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás

2. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás 2. gyakorlat Mintavételezés, kvantálás x(t) x[k]= =x(k T) Q x[k] ^ D/A x(t) ~ ampl. FOLYTONOS idı FOLYTONOS ANALÓG DISZKRÉT MINTAVÉTELEZETT DISZKRÉT KVANTÁLT DIGITÁLIS Jelek visszaállítása egyenköző mintáinak

Részletesebben

Rezgés, Hullámok. Rezgés, oszcilláció. Harmonikus rezgő mozgás jellemzői

Rezgés, Hullámok. Rezgés, oszcilláció. Harmonikus rezgő mozgás jellemzői Rezgés, oszcilláció Rezgés, Hullámok Fogorvos képzés 2016/17 Szatmári Dávid (david.szatmari@aok.pte.hu) 2016.09.26. Bármilyen azonos időközönként ismétlődő mozgást, periodikus mozgásnak nevezünk. A rezgési

Részletesebben

Mérés és adatgyűjtés

Mérés és adatgyűjtés Mérés és adatgyűjtés 4. óra - levelező Mingesz Róbert Szegedi Tudományegyetem 2011. március 18. MA lev - 4. óra Verzió: 1.3 Utolsó frissítés: 2011. május 15. 1/51 Tartalom I 1 A/D konverterek alkalmazása

Részletesebben

Egy idegsejt működése. a. Nyugalmi potenciál b. Transzport proteinek c. Akciós potenciál

Egy idegsejt működése. a. Nyugalmi potenciál b. Transzport proteinek c. Akciós potenciál Egy idegsejt működése a. Nyugalmi potenciál b. Transzport proteinek c. Akciós potenciál Nyugalmi potenciál Az ionok vándorlása 5. Alacsonyabb koncentráció ioncsatorna membrán Passzív Aktív 3 tényező határozza

Részletesebben

CELLULÁRIS SZÍV- ELEKTROFIZIOLÓGIAI MÉRÉSI TECHNIKÁK. Dr. Virág László

CELLULÁRIS SZÍV- ELEKTROFIZIOLÓGIAI MÉRÉSI TECHNIKÁK. Dr. Virág László CELLULÁRIS SZÍV- ELEKTROFIZIOLÓGIAI MÉRÉSI TECHNIKÁK Dr. Virág László Intracelluláris mikroelektród technika Voltage clamp technika Patch clamp technika Membrane potentials and excitation of impaled single

Részletesebben

Áramkörszámítás. Nyílhurkú erősítés hatása

Áramkörszámítás. Nyílhurkú erősítés hatása Áramkörszámítás 1. Thevenin tétel alkalmazása sorba kötött ellenállásosztókra a. két felező osztó sorbakötése, azonos ellenállásokkal b. az első osztó 10k, a következő fokozat 100k ellenállásokból áll

Részletesebben

Summer of LabVIEW The Sunny Side of System Design

Summer of LabVIEW The Sunny Side of System Design Summer of LabVIEW The Sunny Side of System Design 30th June - 18th July 1 Sokcsatornás adatregisztráló rendszer felhasználása agykutatási célokra 2015. május 19. Áttekintés Cégbemutatás Bevezetés A kihívás

Részletesebben

Humán anyagok kenőképességének vizsgálata és hatása a gerincimplantátumok stabilitására

Humán anyagok kenőképességének vizsgálata és hatása a gerincimplantátumok stabilitására Humán anyagok kenőképességének vizsgálata és hatása a gerincimplantátumok stabilitására Jónás Zoltán*, Tiba Zsolt**, Husi Géza**, Lőrincz László*, Manó Sándor*, Csernátony Zoltán* * Debreceni Egyetem OEC,

Részletesebben

a. Nyugalmi potenciál b. Transzport proteinek c. Akciós potenciál. Nyugalmi potenciál. 3 tényező határozza meg:

a. Nyugalmi potenciál b. Transzport proteinek c. Akciós potenciál. Nyugalmi potenciál. 3 tényező határozza meg: Egy idegsejt működése a. Nyugalmi potenciál b. Transzport proteinek c. Nyugalmi potenciál Az ionok vándorlása 5. Alacsonyabb koncentráció ioncsatorna membrán Passzív Aktív 3 tényező határozza meg: 1. Koncentráció

Részletesebben

Értékelés Összesen: 100 pont 100% = 100 pont A VIZSGAFELADAT MEGOLDÁSÁRA JAVASOLT %-OS EREDMÉNY: EBBEN A VIZSGARÉSZBEN A VIZSGAFELADAT ARÁNYA 15%.

Értékelés Összesen: 100 pont 100% = 100 pont A VIZSGAFELADAT MEGOLDÁSÁRA JAVASOLT %-OS EREDMÉNY: EBBEN A VIZSGARÉSZBEN A VIZSGAFELADAT ARÁNYA 15%. Az Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzék módosításának eljárásrendjéről szóló 133/2010. (IV. 22.) Korm. rendelet alapján: Szakképesítés, szakképesítés-elágazás, rész-szakképesítés,

Részletesebben

Zaj- és rezgés. Törvényszerűségek

Zaj- és rezgés. Törvényszerűségek Zaj- és rezgés Törvényszerűségek A hang valamilyen közegben létrejövő rezgés. A vivőközeg szerint megkülönböztetünk: léghangot (a vivőközeg gáz, leggyakrabban levegő); folyadékhangot (a vivőközeg folyadék,

Részletesebben

Jelgenerátorok ELEKTRONIKA_2

Jelgenerátorok ELEKTRONIKA_2 Jelgenerátorok ELEKTRONIKA_2 TEMATIKA Jelgenerátorok osztályozása. Túlvezérelt erősítők. Feszültségkomparátorok. Visszacsatolt komparátorok. Multivibrátor. Pozitív visszacsatolás. Oszcillátorok. RC oszcillátorok.

Részletesebben

Szakmai zárójelentés OTKA-48927. Az autizmus kognitív neuropszichológiai tényezőinek alvásélettani vizsgálata

Szakmai zárójelentés OTKA-48927. Az autizmus kognitív neuropszichológiai tényezőinek alvásélettani vizsgálata Szakmai zárójelentés OTKA-48927 Az autizmus kognitív neuropszichológiai tényezőinek alvásélettani vizsgálata Módszerek Alanyok A Vadaskert Gyermekpszichiátriai Kórházban diagnosztizált betegek közül összesen

Részletesebben

ÁLTALÁNOS SZENZORINTERFACE KÉSZÍTÉSE HANGKÁRTYÁHOZ

ÁLTALÁNOS SZENZORINTERFACE KÉSZÍTÉSE HANGKÁRTYÁHOZ ÁLTALÁNOS SZENZORINTERFACE KÉSZÍTÉSE HANGKÁRTYÁHOZ SIMONEK PÉTER KONZULENS: DR. OROSZ GYÖRGY MÉRÉSTECHNIKA ÉS INFORMÁCIÓS RENDSZEREK TANSZÉK 2017. MÁJUS 10. CÉLKITŰZÉS Tesztpanel készítése műveleti erősítős

Részletesebben

A mintavételezéses mérések alapjai

A mintavételezéses mérések alapjai A mintavételezéses mérések alapjai Sok mérési feladat során egy fizikai mennyiség időbeli változását kell meghatároznunk. Ha a folyamat lassan változik, akkor adott időpillanatokban elvégzett méréssel

Részletesebben

Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW 7.1

Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW 7.1 Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása (ellenállás mérés LabVIEW támogatással) LabVIEW 7.1 előadás Dr. Iványi Miklósné, egyetemi tanár LabVIEW-7.1 KONF-5_2/1 Ellenállás mérés és adatbeolvasás Rn

Részletesebben

Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017.

Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017. Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017. Vizuális feldolgozórendszerek feladatai Mesterséges intelligencia és idegtudomány Mesterséges intelligencia és idegtudomány Párhuzamos problémák

Részletesebben

Elektronika Előadás. Digitális-analóg és analóg-digitális átalakítók

Elektronika Előadás. Digitális-analóg és analóg-digitális átalakítók Elektronika 2 9. Előadás Digitális-analóg és analóg-digitális átalakítók Irodalom - Megyeri János: Analóg elektronika, Tankönyvkiadó, 1990 - U. Tiecze, Ch. Schenk: Analóg és digitális áramkörök, Műszaki

Részletesebben

Analóg-digitál átalakítók (A/D konverterek)

Analóg-digitál átalakítók (A/D konverterek) 9. Laboratóriumi gyakorlat Analóg-digitál átalakítók (A/D konverterek) 1. A gyakorlat célja: Bemutatjuk egy sorozatos közelítés elvén működő A/D átalakító tömbvázlatát és elvi kapcsolási rajzát. Tanulmányozzuk

Részletesebben

Funkcionális konnektivitás vizsgálata fmri adatok alapján

Funkcionális konnektivitás vizsgálata fmri adatok alapján Funkcionális konnektivitás vizsgálata fmri adatok alapján Képalkotási technikák 4 Log Resolution (mm) 3 Brain EEG & MEG fmri TMS PET Lesions 2 Column 1 0 Lamina -1 Neuron -2 Dendrite -3 Synapse -4 Mikrolesions

Részletesebben

Kutatási beszámoló. 2015. február. Tangens delta mérésére alkalmas mérési összeállítás elkészítése

Kutatási beszámoló. 2015. február. Tangens delta mérésére alkalmas mérési összeállítás elkészítése Kutatási beszámoló 2015. február Gyüre Balázs BME Fizika tanszék Dr. Simon Ferenc csoportja Tangens delta mérésére alkalmas mérési összeállítás elkészítése A TKI-Ferrit Fejlsztő és Gyártó Kft.-nek munkája

Részletesebben

Analóg-digitális átalakítás. Rencz Márta/ Ress S. Elektronikus Eszközök Tanszék

Analóg-digitális átalakítás. Rencz Márta/ Ress S. Elektronikus Eszközök Tanszék Analóg-digitális átalakítás Rencz Márta/ Ress S. Elektronikus Eszközök Tanszék Mai témák Mintavételezés A/D átalakítók típusok D/A átalakítás 12/10/2007 2/17 A/D ill. D/A átalakítók A világ analóg, a jelfeldolgozás

Részletesebben

Érzékelési folyamat szereplői. Az érzékelés biofizikájának alapjai. Inger Modalitás Receptortípus. Az inger jellemzői MILYEN? HOL? MENNYI? MEDDIG?

Érzékelési folyamat szereplői. Az érzékelés biofizikájának alapjai. Inger Modalitás Receptortípus. Az inger jellemzői MILYEN? HOL? MENNYI? MEDDIG? külső, belső környezet ei Érzékelési folyamat szereplői Az érzékelés biofizikájának alapjai specifikus transzducer központi idegrendszer Az jellemzői MILYEN? HOL? MENNYI? MEDDIG? Magasabb szintű kódolás

Részletesebben

A FORMÁKIG. A színektől. KOVÁCS ILONA PPKE BTK Pszichológiai Intézet Pszichológiai Kutatólaboratórium

A FORMÁKIG. A színektől. KOVÁCS ILONA PPKE BTK Pszichológiai Intézet Pszichológiai Kutatólaboratórium A színektől A FORMÁKIG KOVÁCS ILONA PPKE BTK Pszichológiai Intézet Pszichológiai Kutatólaboratórium A művészet kórélettana Semmelweis Egyetem, Általános Orvosi Kar 2016. március 16. Kner Imre: De hogy

Részletesebben

Eddigi tanulmányaink alapján már egy sor, a szeizmikában általánosan használt műveletet el tudunk végezni.

Eddigi tanulmányaink alapján már egy sor, a szeizmikában általánosan használt műveletet el tudunk végezni. Eddigi tanulmányaink alapján már egy sor, a szeizmikában általánosan használt műveletet el tudunk végezni. Kezdjük a sort a menetidőgörbékről, illetve az NMO korrekcióról tanultakkal. A következő ábrán

Részletesebben

1. Metrológiai alapfogalmak. 2. Egységrendszerek. 2.0 verzió

1. Metrológiai alapfogalmak. 2. Egységrendszerek. 2.0 verzió Mérés és adatgyűjtés - Kérdések 2.0 verzió Megjegyzés: ezek a kérdések a felkészülést szolgálják, nem ezek lesznek a vizsgán. Ha valaki a felkészülése alapján önállóan válaszolni tud ezekre a kérdésekre,

Részletesebben

11.2. A FESZÜLTSÉGLOGIKA

11.2. A FESZÜLTSÉGLOGIKA 11.2. A FESZÜLTSÉGLOGIKA Ma a feszültséglogika számít az uralkodó megoldásnak. Itt a logikai változó két lehetséges állapotát két feszültségérték képviseli. Elvileg a két érték minél távolabb kell, hogy

Részletesebben

Mozgáselemzés MEMS alapúgyorsulás mérőadatai alapján

Mozgáselemzés MEMS alapúgyorsulás mérőadatai alapján Mozgáselemzés MEMS alapúgyorsulás mérőadatai alapján Nyers Szabina Konzulens: Tihanyi Attila Pázmány Péter Katolikus Egyetem Információs Technológia Kar Feladatok: Végezzen irodalom kutatást, mely tartalmazza

Részletesebben

Orvosi jelfeldolgozás. Információ. Információtartalom. Jelek osztályozása De, mi az a jel?

Orvosi jelfeldolgozás. Információ. Információtartalom. Jelek osztályozása De, mi az a jel? Orvosi jelfeldolgozás Információ De, mi az a jel? Jel: Információt szolgáltat (információ: új ismeretanyag, amely csökkenti a bizonytalanságot).. Megjelent.. Panasza? információ:. Egy beteg.. Fáj a fogam.

Részletesebben

Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ)

Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ) Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ) KÉSZÍTETTE: DR. FÜVESI VIKTOR 2016. 10. Mai témáink o A hiba fogalma o Méréshatár és mérési tartomány M é r é s i h i b a o A hiba megadása o A hiba

Részletesebben

Transzformátor rezgés mérés. A BME Villamos Energetika Tanszéken

Transzformátor rezgés mérés. A BME Villamos Energetika Tanszéken Transzformátor rezgés mérés A BME Villamos Energetika Tanszéken A valóság egyszerűsítése, modellezés. A mérés tervszerűen végrehajtott tevékenység, ezért a bonyolult valóságos rendszert először egyszerűsítik.

Részletesebben

A soros RC-kör. t, szög [rad] feszültség áramerősség. 2. ábra a soros RC-kör kapcsolási rajza. a) b) 3. ábra

A soros RC-kör. t, szög [rad] feszültség áramerősség. 2. ábra a soros RC-kör kapcsolási rajza. a) b) 3. ábra A soros RC-kör Az átmeneti jelenségek vizsgálatakor soros RC-körben egyértelművé vált, hogy a kondenzátoron a késik az áramhoz képest. Váltakozóáramú körökben ez a késés, pontosan 90 fok. Ezt figyelhetjük

Részletesebben

Ex vivo elektrofiziológia. Élettani és Neurobiológiai Tanszék

Ex vivo elektrofiziológia. Élettani és Neurobiológiai Tanszék Ex vivo elektrofiziológia Élettani és Neurobiológiai Tanszék Bevezetés Def.: Élő sejtek vagy szövetek elektromos tulajdonságainak vizsgálata kontrollált körülmények között Módszerei: Klasszikus elektrofiziológia

Részletesebben

Balatonőszöd, 2013. június 13.

Balatonőszöd, 2013. június 13. Balatonőszöd, 2013. június 13. Egy tesztrendszer kiépítése Minőséges mérőláncok beépítése Hibák generálása Költséghatékony HW környezet kialakítása A megvalósított rendszer tesztelése Adatbázis kialakítása

Részletesebben

Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW előadás

Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása. LabVIEW előadás Villamos jelek mintavételezése, feldolgozása (ellenállás mérés LabVIEW támogatással) LabVIEW 7.1 2. előadás Dr. Iványi Miklósné, egyetemi tanár LabVIEW-7.1 EA-2/1 Ellenállás mérés és adatbeolvasás Rn ismert

Részletesebben

Ipari mintavételes PID szabályozóstruktúra megvalósítása

Ipari mintavételes PID szabályozóstruktúra megvalósítása Ipari mintavételes PID szabályozóstruktúra megvalósítása 1. A gyakorlat célja Készítsen diszkrét PID szabályozót megvalósító programot C++, obiektumorientált környezetben. Teszteléssel igazolja a szabályozó

Részletesebben

Ca 2+ Transients in Astrocyte Fine Processes Occur Via Ca 2+ Influx in the Adult Mouse Hippocampus

Ca 2+ Transients in Astrocyte Fine Processes Occur Via Ca 2+ Influx in the Adult Mouse Hippocampus Ca 2+ Transients in Astrocyte Fine Processes Occur Via Ca 2+ Influx in the Adult Mouse Hippocampus Ravi L. Rungta, Louis-Philippe Bernier, Lasse Dissing-Olesen, Christopher J. Groten,Jeffrey M. LeDue,

Részletesebben

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. 1 Mérési hibák súlya és szerepe a mérési eredményben A mérési hibák csoportosítása A hiba rendűsége Mérési bizonytalanság Standard és kiterjesztett

Részletesebben

Az OTKA támogatásával elért eredmények ismertetése. A./ Célkitűzések

Az OTKA támogatásával elért eredmények ismertetése. A./ Célkitűzések Az OTKA támogatásával elért eredmények ismertetése A./ Célkitűzések Az OTKA támogatásával megvalósított kutatási programunk a közelmúltban leírt lassú kérgi ritmus jelenségére koncentrált. Régóta ismert,

Részletesebben

Keresés képi jellemzők alapján. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék

Keresés képi jellemzők alapján. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Keresés képi jellemzők alapján Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Lusta gépi tanulási algoritmusok Osztályozás: k=1: piros k=5: kék k-legközelebbi szomszéd (k=1,3,5,7)

Részletesebben

VIII. BERENDEZÉSORIENTÁLT DIGITÁLIS INTEGRÁLT ÁRAMKÖRÖK (ASIC)

VIII. BERENDEZÉSORIENTÁLT DIGITÁLIS INTEGRÁLT ÁRAMKÖRÖK (ASIC) VIII. BERENDEZÉSORIENTÁLT DIGITÁLIS INTEGRÁLT ÁRAMKÖRÖK (ASIC) 1 A korszerű digitális tervezés itt ismertetendő (harmadik) irányára az a jellemző, hogy az adott alkalmazásra céleszközt (ASIC - application

Részletesebben

2. Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata jegyzőkönyv. Zsigmond Anna Fizika Bsc II. Mérés dátuma: Leadás dátuma:

2. Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata jegyzőkönyv. Zsigmond Anna Fizika Bsc II. Mérés dátuma: Leadás dátuma: 2. Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata jegyzőkönyv Zsigmond Anna Fizika Bsc II. Mérés dátuma: 2008. 09. 24. Leadás dátuma: 2008. 10. 01. 1 1. Mérések ismertetése Az 1. ábrán látható összeállításban

Részletesebben

Az agykéregből elvezetett akciós potenciálok osztályozásának módszerei és azok összehasonlító analízise

Az agykéregből elvezetett akciós potenciálok osztályozásának módszerei és azok összehasonlító analízise Az agykéregből elvezetett akciós potenciálok osztályozásának módszerei és azok összehasonlító analízise Varga Eszter PPKE-ITK 2010 témavezető: Dr. Karmos György Nyilatkozat Alulírott Varga Eszter, a Pázmány

Részletesebben

Villamos hálózaton előforduló zavarok és hibák szimulációja.

Villamos hálózaton előforduló zavarok és hibák szimulációja. Villamos hálózaton előforduló zavarok és hibák szimulációja. A Fluke 435 II hálózati analizátorhoz kifejlesztett szimulátor kártyával és az analizátor ezzel kapcsolatos új szolgáltatásainak bemutatása

Részletesebben

Elektronika Oszcillátorok

Elektronika Oszcillátorok 8. Az oszcillátorok periodikus jelet előállító jelforrások, generátorok. Olyan áramkörök, amelyeknek csak kimenete van, bemenete nincs. Leggyakoribb jelalakok: - négyszög - szinusz A jelgenerálás alapja

Részletesebben

11. Egy Y alakú gumikötél egyik ága 20 cm, másik ága 50 cm. A két ág végeit azonos, f = 4 Hz

11. Egy Y alakú gumikötél egyik ága 20 cm, másik ága 50 cm. A két ág végeit azonos, f = 4 Hz Hullámok tesztek 1. Melyik állítás nem igaz a mechanikai hullámok körében? a) Transzverzális hullám esetén a részecskék rezgésének iránya merőleges a hullámterjedés irányára. b) Csak a transzverzális hullám

Részletesebben

1. ábra A visszacsatolt erősítők elvi rajza. Az 1. ábrán látható elvi rajz alapján a kövezkező összefüggések adódnak:

1. ábra A visszacsatolt erősítők elvi rajza. Az 1. ábrán látható elvi rajz alapján a kövezkező összefüggések adódnak: Az erősítő alapkapcsolások, de a láncbakapcsolt erősítők nem minden esetben teljesítik azokat az elvárásokat, melyeket velük szemben támasztanánk. Ilyen elvárások lehetnek a következők: nagy bemeneti ellenállás;

Részletesebben

Modern Fizika Labor. Fizika BSc. Értékelés: A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 5. mérés: Elektronspin rezonancia. 2008. március 18.

Modern Fizika Labor. Fizika BSc. Értékelés: A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 5. mérés: Elektronspin rezonancia. 2008. március 18. Modern Fizika Labor Fizika BSc A mérés dátuma: 28. március 18. A mérés száma és címe: 5. mérés: Elektronspin rezonancia Értékelés: A beadás dátuma: 28. március 26. A mérést végezte: 1/7 A mérés leírása:

Részletesebben

A tanulási és emlékezési zavarok pathofiziológiája. Szeged,

A tanulási és emlékezési zavarok pathofiziológiája. Szeged, A tanulási és emlékezési zavarok pathofiziológiája Szeged, 2015.09.09 Szerkezet, működés, információáramlás, memória, tanulás: 1. Neokortex 2. Limbikus rendszer Limbikus rendszer és a memória Paul Broca

Részletesebben

Milyen elvi mérési és számítási módszerrel lehet a Thevenin helyettesítő kép elemeit meghatározni?

Milyen elvi mérési és számítási módszerrel lehet a Thevenin helyettesítő kép elemeit meghatározni? 1. mérés Definiálja a korrekciót! Definiálja a mérés eredményét metrológiailag helyes formában! Definiálja a relatív formában megadott mérési hibát! Definiálja a rendszeres hibát! Definiálja a véletlen

Részletesebben

Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata

Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata KLASSZIKUS FIZIKA LABORATÓRIUM 3. MÉRÉS Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata Mérést végezte: Enyingi Vera Atala ENVSAAT.ELTE Mérés időpontja: 2011. november 23. Szerda délelőtti csoport 1. A

Részletesebben

a) Valódi tekercs b) Kondenzátor c) Ohmos ellenállás d) RLC vegyes kapcsolása

a) Valódi tekercs b) Kondenzátor c) Ohmos ellenállás d) RLC vegyes kapcsolása Bolyai Farkas Országos Fizika Tantárgyverseny 2016 Bolyai Farkas Elméleti Líceum, Marosvásárhely XI. Osztály 1. Adott egy alap áramköri elemen a feszültség u=220sin(314t-30 0 )V és az áramerősség i=2sin(314t-30

Részletesebben