In humans the few months surrounding birth comprise a developmentally critical period characterised by the growth of major neuronal networks as well as their initial tuning towards more functionally mature large-scale constellations. Proper wiring in the neonatal brain, especially during the last trimester of pregnancy and the first weeks of postnatal life, relies on the brain’s endogenous activity and remains critical throughout one’s life. Structural or functional abnormalities at the stage of early network formation may result in a neurological disorder later during maturation. Functional connectivity measures based on an infant electroencephalographic (EEG) time series may be used to monitor these processes.
A neonatal EEG is temporally discrete and consists of events (e.g., spontaneous activity transients (SATs)) and the intervals between them (inter-SATs). During early maturation, communication between areas of the brain may be transmitted through two distinct mechanisms: synchronisation between neuronal oscillations and event co-occurrences. In this study, we proposed a novel algorithm capable of assessing the coupling on both of these levels. Our analysis of real data from preterm neonates using the proposed algorithm demonstrated its ability to effectively detect functional connectivity disruptions caused by brain lesions. Our results also suggest that SAT synchronisation represents the dominant means through which inter-areal cooperation occurs in an immature brain. Structural disturbances of the neuronal pathways in the brain carry a frequency selective effect on the functional connectivity decreasing at the event level.
Next, we used mathematical models and computational simulations combined with real EEG data to analyse the propagation of electrical neuronal activity within the neonatal head. Our results show that the conductivity of the neonatal skull is much higher than that found in adults. This leads to greater focal spread of cortical signals towards the scalp and requires high-density electrode meshes for quality monitoring of neonatal brain activity. Additionally, we show that the specific structure of the neonatal skull fontanel does not represent a special pathway for the spread of electrical activity because of the overall high conductivity of the skull.
Finally, we demonstrated that the choice of EEG recording montage may strongly affect the fidelity of non-redundant neuronal information registration as well as the output of functional connectivity analysis. Our simulations suggest that high-density EEG electrode arrays combined with mathematical transformations, such as the global average or current source density (CSD), provide more spatially accurate details about the underlying cortical activity and may yield results more robust against volume conduction effects. Furthermore, we provide clear instruction regarding how to optimise recording montages for different numbers of sensors.Lähikuukaudet ennen ja jälkeen syntymää ovat ihmisillä hermoston kehityksen kannalta kriittisiä vaiheita, joita luonnehtii mittavien hermostollisten verkostojen kasvu sekä niiden alustava virittäytyminen toiminnallisesti kypsiksi suuren mittakaavan yhteenliittymiksi. Vastasyntyneen aivojen koko loppuelämään vaikuttavien hermoverkostojen muodostuminen määräytyy ensimmäisten syntymän jälkeisten viikkojen mutta erityisesti raskauden viimeisen kolmanneksen aikaisen aivojen sisäsyntyisen aktiivisuuden mukaan. Rakenteelliset tai toiminnalliset epämuodostumat näiden varhaisten hermoverkostojen muodostumisvaiheessa voi johtaa neurologisiin häiriöihin myöhemmässä kypsymisessä. Varhaisen kehityksen vaiheita voidaan valvoa vastasyntyneillä mittaamalla hermoyhteyksien toiminnallista liittyvyyttä aivosähkökäyrien (EEG) aikasarjojen avuilla.
Vastasyntyneen aivosähkökäyrä on ajallisesti epäjatkuva ja koostuu lyhytkestoisista spontaanin aktiivisuuden tapahtumista, SATeista (Spontaneous Activity Transients) sekä niiden välisistä ajanhetkistä, inter-SATeista. Varhaisessa hermostollisessa kypsymisessä aivoalueiden välinen yhteydenpito voi tapahtua kahdella eri mekanismilla: hermostollisten oskillaatioiden välisellä synkronisaatioilla ja tapahtumien samanaikaisuudella. Tässä tutkimuksessa me kehitimme uuden matemaattisen mallin, algoritmin, jolla voi arvioida näiden kahden mekanismin välistä kytkeytymistä. Vastasyntyneiden keskosten mittausdataan pohjautuva analyysimme osoitti, että kehittämämme algoritmi on toimiva väline aivovaurioiden aiheuttamien toiminnallisten liittyvyyskatkoksien havaitsemisessa. Tuloksemme osoittavat myös, että SAT-synkronisaatio on aivoalueiden pääasiallisin yhteydenpitokeino kypsymättömissä vastasyntyneen aivoissa. Hermostollisten yhteyksien rakenteelliset epämuodostumat heikentävät toiminnallista liittyvyyttä taajuuskohtaisesti tapahtumatasolla.
Seuraavaksi me käytimme matemaattisia malleja ja tietokonesimulaatioita yhdistettynä varsinaiseen EEG-mittausdataan analysoidaksemme sähköisen hermostollisen aktiivisuuden leviämistä vastasyntyneen päässä. Tulostemme mukaan vastasyntyneen kallon sähkönjohtavuus on paljon korkeampi kuin aikuisilla ihmisillä. Tämä aiheuttaa aivokuoren signaalien suurempaa paikallista leviämistä päänahkaa kohti, minkä takia vastasyntyneen aivoaktiivisuuden luotettava rekisteröinti vaatii enemmän ja tiheämmin mittauselektrodeja kuin aikuisilla. Lisäksi todistimme, että vastasyntyneen kallon aukileet eivät muodosta erityistä reittiä sähköisen aktiivisuuden leviämiselle, kallon suuren johtavuuden takia.
Lopuksi osoitimme, että EEG-mittausasetelman valinta voi vahvasti vaikuttaa ei-päällekkäisen hermostollisen datan mittaustarkkuuteen ja sitä seuraaviin liittyvyysanalyyseihin. Simulaatiomme mukaan suuritiheyksinen EEG-mittauselektrodiasetelma yhdistettynä matemaattisiin muunnoksiin, kuten virtalähdetiheyden (Current Source Density) globaalikeskiarvoon, tarjoavat spatiaalisesti tarkkoja yksityiskohtia alla sijaitsevasta aivokuoren aktiivisuudesta ja voi erottaa selkeästi sekundääristen virtatihentymien osuuden. Lisäksi laadimme selkeät ohjeet kuinka optimoida mittausasetelma eri elektrodimäärille
