ईईजी के साथ सर्फिंग ब्रेनवॉव्स

स्रोत: न्यूरॉन्स और विकीमीडिया उपयोगकर्ता डर लैंग और अल्ट्रा एनैक्टॉन को जानना

चित्र मात्रात्मक आंकड़ों को वर्णन करने और सार्वजनिक हित को कैप्चर करने के लिए शक्तिशाली उपकरण हैं। हर साल, नासा मंगल ग्रह का टिब्बा और दूर निबुलु की कई खूबसूरत चित्रों को रिलीज करता है जो सार्वजनिक धन को जीतने में मदद करता है। इसी तरह, जब सुर्खियों को हथियाने और सार्वजनिक ध्यान देने की बात आती है, तो क्रियात्मक मस्तिष्क गतिविधि का अध्ययन अक्सर सबसे अच्छा होता है जब वे खूबसूरती से वर्णन करते हैं कि मस्तिष्क प्रांतस्था की जटिल सतह पर रंगीन पिक्सल नाचते हुए गतिविधि

एफएमआरआई मस्तिष्क स्कैन

स्रोत: विकिमीडिया कॉमन्स यूजर ओपनस्टैक्स

आप शायद कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग के बारे में सुना है, या एफएमआरआई , तकनीक जो शास्त्रीय खबरों पर देखी जाने वाली आश्चर्यजनक मस्तिष्क स्कैन का उत्पादन करती है। हालांकि, इन छवियों में एक महत्वपूर्ण आयाम गुम है: समय। मस्तिष्क की गतिविधि मिलिसेकंड टाइल्स केल पर होती है, फिर भी एफएमआरआई इस गतिविधि को प्रति सेकंड एक पूर्ण ब्रेन स्कैन की दर से कब्जा कर लेती है। यह बल्कि एक फ्रेम प्रति सेकंड की दर से फिल्माए जाने वाला मूवी देखने के समान है।

ईईजी , इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम के लिए कम, एक तुलनात्मक रूप से पुरानी तकनीक है, जिसे 1 9 2 9 में हंस बर्गर द्वारा पेश किया गया था, जिसमें स्कैल्प रिकॉर्ड पर मस्तिष्क की इलेक्ट्रिकल गतिविधि ("ब्रेनवॉव्स") मिलीसेकंड रिजोल्यूशन के साथ इलेक्ट्रोड लगाए गए थे। प्रति सेकेंड में हजारों नमूनों को ले कर, ईईजी उत्तेजनाओं के लिए उप-शुक्राणु तंत्रिका प्रतिक्रियाओं का समय-समय पर कब्जा करता है। इसके अलावा, ईईजी मस्तिष्क गतिविधि का एक सीधा उपाय है जो न्यूरॉन्स के भागों में होता है जिसे सिरेपैस और डेन्ड्राइट कहा जाता है, जबकि एफएमआरआई ने चयापचय गतिविधि को अन्तर्ग्रथनी गतिविधि और न्यूरोनल फायरिंग के लिए प्रॉक्सी के रूप में रखा है।

ईईजी कैप पहनने वाले लेखक

स्रोत: जोएल फ्रॉलीच

यद्यपि कोई ईमानदारी से ईईजी को अपनी प्राचीन पुरातनता और सेक्सी चित्रों का उत्पादन करने में असमर्थता को एक प्राचीन तकनीक मानता है, आधुनिक कंप्यूटर ईईजी रिकॉर्डिंग से काफी मात्रा में जानकारी प्रदान करते हैं यद्यपि मूल रूप से सीस्मोग्राफ जैसी फैशन में चलती पेन में दर्ज किया गया था, लेकिन ईईजी रिकॉर्ड के गणितीय परिवर्तनों के लिए '80 के दशक में डिजीटल ईईजी डेटा मस्तिष्क दोलन के स्पेक्ट्रम को दिखाने के लिए अनुमति दी गई थी। विभिन्न मस्तिष्क के दोलन या "ब्रेनवॉव्स" विभिन्न संज्ञानात्मक कार्यों और मस्तिष्क प्रक्रियाओं से जुड़े हैं। उदाहरण के लिए अल्फा लय , आराम करने वाले मस्तिष्क में तंत्रिका "सुस्ती" के साथ जुड़ा हुआ है; गामा ताल समान जानकारी के विभिन्न पहलुओं को संसाधित करने वाले मस्तिष्क क्षेत्रों की अनुभूति और समन्वय के साथ जुड़ा हुआ है।

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तेजी से कंप्यूटर के आगमन के साथ, अराजकता सिद्धांत और सूचना सिद्धांत के क्षेत्र से गणित हाल ही में ईईजी रिकॉर्डिंग की जटिलता को मापने के लिए उपयोग किया गया है। ये मैट्रिक्स मस्तिष्क संबंधी विकार जैसे बायोमार्कर (ऑब्जेक्ट, क्फ़िफाईएबल हस्ताक्षर) की पहचान करने के लिए वादा करता है जैसे कि सिज़ोफ्रेनिया, आत्मकेंद्रित, और अल्जाइमर सामान्य नैदानिक ​​अभ्यास में, मिर्गी और सो विकारों का निदान करने के लिए ईईजी का दशकों तक इस्तेमाल किया गया है; यह कॉमास को देखने और संज्ञाहरण की गहराई की निगरानी के लिए भी एक अमूल्य उपकरण है। सस्ती और अत्यधिक पोर्टेबल होने के नाते, एमईआरआई मस्तिष्क स्कैन की तुलना में ईईजी टेस्ट्स को आसान बनाने और कई उद्देश्यों के लिए अधिक व्यावहारिक हैं।

ईईजी और एफएमआरआई कार्यात्मक मस्तिष्क गतिविधि को मापने के लिए दोनों उपयोगी उपकरण हैं, प्रत्येक अपनी ताकत और कमजोरियों के साथ। खोपड़ी से दर्ज होने के नाते, ईईजी कम स्थानिक स्थानीयकरण है लेकिन अपने उच्च अस्थायी (यानी, समय) रिजोल्यूशन के साथ कौन से प्रश्न पूछता है। इसके विपरीत, एफएमआरआई में प्रश्नों को संबोधित करने के लिए उत्कृष्ट स्थानिक स्थानीयकरण है, लेकिन मस्तिष्क में क्या हो रहा है यह हमें बताने के लिए अक्सर अस्थायी संकल्प का अभाव है। इस कारण से, एफएमआरआई सबसे उपयुक्त है जब एक शोधक एक संरचनात्मक अवधारणा को संबोधित करना चाहता है (जैसे, इसमें क्या मस्तिष्क क्षेत्र होता है?)। मस्तिष्क कार्यात्मक पृथक्करण और एकीकरण के बीच एक नाजुक संतुलन चलाता है: संज्ञानात्मक कार्य आंशिक रूप से विशिष्ट मस्तिष्क क्षेत्रों में स्थानीयकृत होते हैं और आंशिक रूप से पूरे मस्तिष्क में वितरित होते हैं। ईईजी और एफएमआरआई दोनों विभिन्न संदर्भों में विभिन्न संदर्भों के परीक्षण के लिए उपयुक्त हैं।

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इस पोस्ट को Joel on Knowing न्यूरॉन्स द्वारा पिछले पोस्ट से अनुकूलित किया गया था ।