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目的：視覚誘発電位（VEP）は、視覚機能の頻繁に使用される非侵襲的測定です。しかし、高振幅の変動により、実験室と臨床研究の両方で軸索損傷を評価する可能性が限られています。この研究は、脳波（EEG）ベースの信号補正を使用して、ラットのVEP振幅測定の信頼性を改善するために実施されました。 方法：Sprague-DawleyラットのVepsは、2週間以内に3日間に記録されました。元のVEPトレースは、フーリエ変換によって評価されたEEGパワースペクトルによって正規化されました。元の信号と修正信号の間で、セッション間の再現性と被験者間変動の比較が行われました。 結果：修正されたVEPSは、原因内SD（SW）、変動係数（COV）、および再現性（R（95））が元のシグナル（P <0.001）よりも低い振幅間のインターセッションを示しました。修正されたトレース（0.90）のクラス内相関係数（ICC）も、元の電位（0.82）よりも優れていました。被験者間の変動のために、EEGベースの正規化により、COVは44.64％から30.26％に改善されました。EEGレベルとVEP振幅の間に線形相関が観察されました（r = 0.71、p <0.0001）。 結論：VEP振幅の測定において、基礎となるEEGシグナルを考慮する必要があります。この研究では、他の皮質誘発潜在的な記録や人間の臨床VEP解釈にも使用できるVEPデータ処理のために、有用な手法が開発されました。
目的：視覚誘発電位（VEP）は、視覚機能の頻繁に使用される非侵襲的測定です。しかし、高振幅の変動により、実験室と臨床研究の両方で軸索損傷を評価する可能性が限られています。この研究は、脳波（EEG）ベースの信号補正を使用して、ラットのVEP振幅測定の信頼性を改善するために実施されました。 方法：Sprague-DawleyラットのVepsは、2週間以内に3日間に記録されました。元のVEPトレースは、フーリエ変換によって評価されたEEGパワースペクトルによって正規化されました。元の信号と修正信号の間で、セッション間の再現性と被験者間変動の比較が行われました。 結果：修正されたVEPSは、原因内SD（SW）、変動係数（COV）、および再現性（R（95））が元のシグナル（P <0.001）よりも低い振幅間のインターセッションを示しました。修正されたトレース（0.90）のクラス内相関係数（ICC）も、元の電位（0.82）よりも優れていました。被験者間の変動のために、EEGベースの正規化により、COVは44.64％から30.26％に改善されました。EEGレベルとVEP振幅の間に線形相関が観察されました（r = 0.71、p <0.0001）。 結論：VEP振幅の測定において、基礎となるEEGシグナルを考慮する必要があります。この研究では、他の皮質誘発潜在的な記録や人間の臨床VEP解釈にも使用できるVEPデータ処理のために、有用な手法が開発されました。
PURPOSE: The visual evoked potential (VEP) is a frequently used noninvasive measurement of visual function. However, high-amplitude variability has limited its potential for evaluating axonal damage in both laboratory and clinical research. This study was conducted to improve the reliability of VEP amplitude measurement in rats by using electroencephalogram (EEG)-based signal correction. METHODS: VEPs of Sprague-Dawley rats were recorded on three separate days within 2 weeks. The original VEP traces were normalized by EEG power spectrum, which was evaluated by Fourier transform. A comparison of intersession reproducibility and intersubject variability was made between the original and corrected signals. RESULTS: Corrected VEPs showed lower amplitude intersession within-subject SD (Sw), coefficient of variation (CoV), and repeatability (R(95)) than the original signals (P < 0.001). The intraclass correlation coefficient (ICC) of the corrected traces (0.90) was also better than the original potentials (0.82). For intersubject variability, the EEG-based normalization improved the CoV from 44.64% to 30.26%. A linear correlation was observed between the EEG level and the VEP amplitude (r = 0.71, P < 0.0001). CONCLUSIONS: Underlying EEG signals should be considered in measuring the VEP amplitude. In this study, a useful technique was developed for VEP data processing that could also be used for other cortical evoked potential recordings and for clinical VEP interpretation in humans.
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