Eview: an open source software for converting and visualizing of multichannel electrophysiological signals

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

BACKGROUND: Methods and tools for operating with multichannel electrophysiological signals need to develop and correspond to the speed of data traffic in contemporary experiments. Analyzing and visualizing experimental data with minimal delay and with minimized experimenter effort is a pressing task in the field of neurobiology and requires the use of complex approaches specifically selected for each specific type of experiment. Creating open-source programs that can be promptly adapted for different tasks is one of the approaches that provide the ability to perform complex scientific experiments with high quality.

AIM: This work is aimed at creating open-source software for analytical and visualization support of neurobiological experiments.

METHODS: Software development was performed in MATLAB environment. The program is built on a modular principle and includes an intuitive graphical interface that facilitates control of the signal processing and display.

RESULTS: A software tool was created that allows to optimize and accelerate various stages of electrophysiological research, including preliminary analysis of the quality of the experiment being prepared, in-depth analysis of recorded signals, and preparation of illustrative material for publications.

CONCLUSION: The resulting program has a number of advantages in comparison with similar products in terms of versatility, speed, and availability, and can be used to solve a wide class of research problems.

About the authors

Andrey V. Zakharov

Kazan (Volga Region) Federal University; Kazan State Medical University

Author for correspondence.
Email: AnVZaharov@kpfu.ru
ORCID iD: 0000-0002-6175-9796
SPIN-code: 5181-0893

Cand. Sci. (Biol.)

Russian Federation, Kazan; Kazan

Yulia P. Zakharova

Kazan (Volga Region) Federal University

Email: 3axapova.71@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4808-3541
SPIN-code: 6251-5722
Russian Federation, Kazan

References

  1. Nasretdinov A, Evstifeev A, Vinokurova D, et al. Full-band eeg recordings using hybrid ac/dc-divider filters. eNeuro. 2021;8:4: ENEURO.0246-21.2021. doi: 10.1523/ENEURO.0246-21.2021.
  2. Nasretdinov A, Lotfullina N, Vinokurova D, et al. Direct current coupled recordings of cortical spreading depression using silicone probes. Front Cell Neurosci. 2017;11:408. doi: 10.3389/fncel.2017.00408
  3. Dreier JP, Fabricius M, Ayata C, et al. Recording, analysis, and interpretation of spreading depolarizations in neurointensive care: review and recommendations of the COSBID research group. J Cereb Blood Flow Metab. 2017;37(5):1595–1625. doi: 10.1177/0271678X16654496
  4. Vinokurova D, Zakharov A, Chernova K, et al. Depth-profile of impairments in endothelin-1 — induced focal cortical ischemia. J Cereb Blood Flow Metab. 2022;42:10:1944–1960. doi: 10.1177/0271678X221107422
  5. Lückl J, Lemale CL, Kola V, et al. The negative ultraslow potential, electrophysiological correlate of infarction in the human cortex. Brain. 2018;141(6):1734–1752. doi: 10.1093/brain/awy102

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Main window of ExpressAnalysis module. At the top left there is a list of converted files with source signals, at the bottom there are program messages about the progress of commands. The current signal is shown on the right in the mode of manual correction of the evoked potentials parameters. Red circles correspond to the position of the beginning and end of the rise phase of the evoked response.

Download (438KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Main window of Eview program. An example of calculating and displaying the color-coded distribution of current source densities along the depth of the cerebral cortex (a, b, channels 1–16) and the color-coded frequency of action potentials (a, channels 17–33) are shown. The black lines show the local field potential (channels 1–33 on fig. a, channel 11–16 on fig. b) and the signals of animal motion sensors (channel 65 on fig. a, channels 17–20 on fig. b).

Download (2MB)
Indexing metadata
4. Fig. 3. Action potentials frequency analysis. An example of displaying the fluctuations of the instantaneous frequency of action potentials in two parts of the cerebral cortex is shown. The black lines show the local field potential, the red vertical bars show individual action potentials, the blue lines show the frequency of action potentials. Graphs for the following combinations of display parameters are shown: a — threshold 4, window 1, precision 1; b — threshold 4, window 20, precision 5; c — threshold 7, window 10, precision 1; d — threshold 7, window 10, precision 10.

Download (1MB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2023 Eco-Vector

License URL: https://eco-vector.com/for_authors.php#07

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».