EEG microstates
ಇ. ಇ. ಜಿ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳು ಅಸ್ಥಿರ, ಮಾದರಿಯ, ಅರೆ-ಸ್ಥಿರ ಸ್ಥಿತಿಗಳು ಅಥವಾ ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಎನ್ಸೆಫಾಲೋಗ್ರಾಮ್ನ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿವೆ. ಇವು ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳಿಂದ ಸೆಕೆಂಡುಗಳವರೆಗೆ ಎಲ್ಲಿಯಾದರೂ ಉಳಿಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮಾನವನ ನರವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾರ್ಯಗಳ ಅತ್ಯಂತ ಮೂಲಭೂತ ಕ್ಷಣಗಳೆಂದು ಊಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಆದ್ದರಿಂದ ಅವುಗಳನ್ನು "ಚಿಂತನೆಯ ಪರಮಾಣುಗಳು" ಎಂದು ಅಡ್ಡಹೆಸರಿಡಲಾಗಿದೆ. ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ಅಂದಾಜು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಮೂಲತಃ ಆಲ್ಫಾ ಬ್ಯಾಂಡ್ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು, ಆದರೂ ವಿಶಾಲವಾದ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಇ. ಇ. ಜಿ ಬ್ಯಾಂಡ್ಗಳನ್ನು ಈಗ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳ ಅರೆ-ಸ್ಥಿರತೆ ಎಂದರೆ "ಜಾಗತಿಕ [ಇ. ಇ. ಜಿ] ಸ್ಥಳಾಕೃತಿಯು ಸ್ಥಿರವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಬಲವು ಬದಲಾಗಬಹುದು ಮತ್ತು ಧ್ರುವೀಯತೆ ತಲೆಕೆಳಗಾಗಬಹುದು". 1971 ಮತ್ತು 1987ರ ನಡುವೆ ಡೀಟ್ರಿಚ್ ಲೆಹ್ಮನ್ ಮತ್ತು ಅವರ ಸಹಯೋಗಿಗಳು (ದಿ ಕೆಇವೈ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಫಾರ್ ಬ್ರೈನ್-ಮೈಂಡ್ ರಿಸರ್ಚ್, ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಆಫ್ ಜ್ಯೂರಿಚ್, ಸ್ವಿಟ್ಜರ್ಲೆಂಡ್) ಮೆದುಳಿನ ವಿದ್ಯುತ್ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು, (ನೋಡಿ) ಡಾ. ಥಾಮಸ್ ಕೊಯಿನಿಗ್ (ಯೂನಿವರ್ಸಿಟಿ ಹಾಸ್ಪಿಟಲ್ ಆಫ್ ಸೈಕಿಯಾಟ್ರಿ, ಸ್ವಿಟ್ಜರ್ಲೆಂಡ್) ಮತ್ತು ಡೀಟ್ರಿಚ್ ಲೆಹ್ಮನ್ (ಕೆಇವೈ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ ಫಾರ್ ಬ್ರೈನ್-ಮೈಂಡ್ ರಿಸರ್ಚ್, ಸ್ವಿಟ್ಜರ್ಲೆಂಡ್) ಅವರನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇ. ಇ. ಜಿ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಪ್ರವರ್ತಕರೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಯುರೋಪಿಯನ್ ಆರ್ಕೈವ್ಸ್ ಆಫ್ ಸೈಕಿಯಾಟ್ರಿ ಅಂಡ್ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ನ್ಯೂರೋಸೈನ್ಸ್ನಲ್ಲಿನ ತಮ್ಮ 1999ರ ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿ, ಕೋಯಿನಿಗ್ ಮತ್ತು ಲೆಹ್ಮನ್ ಅವರು ಈ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಯ ಸಂಭಾವ್ಯ ಮೂಲ ಅರಿವಿನ ಮೂಲಗಳನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡುವ ಸಲುವಾಗಿ ಸ್ಕಿಜೋಫ್ರೇನಿಯಾದಿಂದ ಬಳಲುತ್ತಿರುವವರ ಇ. ಇ. ಜಿ. ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತಿದ್ದರು. ಅವರು ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಇ. ಇ. ಜಿ. ಗಳತ್ತ ತಮ್ಮ ಗಮನವನ್ನು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರು. ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಷಯಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ಕಿಜೋಫ್ರೇನಿಯಾ ಹೊಂದಿರುವವರು ಈ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸ್ಥಿತಿಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಂಡಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಅವರು ನಿರ್ಧರಿಸಿದರು, ಆದರೆ ಅವರು ಎರಡು ಗುಂಪುಗಳ ನಡುವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನರಾಗಿದ್ದಾರೆ, ಮತ್ತು "ಕ್ಷಣಿಕ ಮೆದುಳಿನ ವಿದ್ಯುತ್ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಸಂರಚನೆಗಳು ಮೆದುಳಿನ ಕ್ಷಣಿಕ ಜಾಗತಿಕ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸ್ಥಿತಿಯ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳಾಗಿವೆ" ಎಂದು ತೀರ್ಮಾನಿಸಿದರು. ಕ್ಷೇತ್ರ ಸಂರಚನೆಗಳು ಉಪ-ಸೆಕೆಂಡ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ("ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳು") ಸ್ವಲ್ಪ ಸಮಯದವರೆಗೆ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕೆಲವು ವರ್ಗಗಳ ಸಂರಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಅಂತೆಯೇ, ಮೆದುಳಿನ ಕ್ಷೇತ್ರ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಮೆದುಳಿನ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳ ಮರು-ಸಂಭವಿಸುವ ವರ್ಗಗಳ ಅನುಕ್ರಮಗಳಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು, ಸಮಯಕ್ಕೆ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ವಿವಿಧ ಸಕ್ರಿಯ ನರಗಳ ಸಮೂಹಗಳಿಂದ ವಿಭಿನ್ನ ಸಂರಚನೆಗಳು ಉಂಟಾಗಿರಬೇಕು, ಹೀಗಾಗಿ ವಿಭಿನ್ನ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇ. ಇ. ಜಿ ಯಿಂದ ಮೈಕ್ರೊಸ್ಟೇಟ್ಗಳವರೆಗೆ ಮೈಕ್ರೊಸ್ಟೇಟ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಒಬ್ಬರ ಇ. ಇ. ಜಿ ಮೈಕ್ರೊಸ್ಟೇಟ್ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಒಂದು ಪೋಸ್ಟ್-ಹಾಕ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹಲವಾರು ಸರಾಸರಿ ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಹಂತಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. 1999ರಲ್ಲಿ ಕೊಯಿನಿಗ್ ಮತ್ತು ಲೆಹ್ಮನ್ ತಮ್ಮ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ನಡೆಸಿದಾಗ ಅವರು ವಿಷಯದ ಕಣ್ಣು ಮುಚ್ಚಿದ ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಸ್ಥಿತಿಯ ಇ. ಇ. ಜಿ. ಯಿಂದ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ ಈ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದರು. ಇ. ಇ. ಜಿ. ಯ ಮೊದಲ ಹಲವಾರು ಈವೆಂಟ್-ಫ್ರೀ ನಿಮಿಷಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಯಿತು, ನಂತರ ಸುಮಾರು 2 ಸೆಕೆಂಡುಗಳ ಅವಧಿಯನ್ನು ಮರು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲಾಯಿತು (ಬ್ಯಾಂಡ್-ಪಾಸ್ ≈ 2-20 ಎಚ್ಝೆಡ್). ಯುಗಗಳನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಈ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕೆ-ಮೀನ್ಸ್ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್, ಪೋಸ್ಟ್ ಹಾಕ್ ಮೂಲಕ ಸರಾಸರಿ ವರ್ಗಗಳಾಗಿ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಲಾಯಿತು. ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳ ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಂತರದ ನಿಯೋಜನೆಗೆ (ಕೆಳಗೆ ನೋಡಿ) ಫಜಿ ಸಿ-ಮೀನ್ಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಭವನೀಯ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸಹ ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕ್ಲಸ್ಟರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ ಮೆದುಳು ಅಂತಹ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ರೂಪಾಂತರಗಳ ಮೂಲಕ ಹೋಗುವುದರಿಂದ, ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಸರಾಸರಿ ಇ. ಇ. ಜಿ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಾಗಿದೆ. ಕೊಯಿನಿಗ್ ಮತ್ತು ಲೆಹ್ಮನ್ ಅವರು ತರಗತಿಗಳನ್ನು ಅಥವಾ ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಸರಾಸರಿ ಇ. ಇ. ಜಿ. ಸಂರಚನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮಾನದಂಡವನ್ನು ನಿಗದಿಪಡಿಸಿದರು. ಒಮ್ಮೆ ಎಲ್ಲಾ ಇ. ಇ. ಜಿ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ನಂತರ, ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಇತರ ಎಲ್ಲಾ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು "ಮೂಲಮಾದರಿಯ" ಇ. ಇ. ಜಿ ವಿಭಾಗವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿ ಸರಾಸರಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಈ "ಮೂಲಮಾದರಿಯ" ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಸೇರಿಸಲು ಅಥವಾ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ವರ್ಗವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದೇ ರೀತಿಯ ಸಂರಚನೆಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ "ಕ್ಲಸ್ಟರ್" ಮಾಡಿದ ನಂತರ, "ಮೂಲಮಾದರಿಯನ್ನು" ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಹಲವಾರು ಬಾರಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕೊಯಿನಿಗ್ ಮತ್ತು ಲೆಹ್ಮನ್ ಅವರು ಹೆಚ್ಚು ವಿವರವಾಗಿ ವಿವರಿಸಿದ್ದಾರೆಃ "ನಕ್ಷೆಗಳ ಧ್ರುವೀಯತೆಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲು ನಿರ್ಣಯದ ಗುಣಾಂಕವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು 10 ನಕ್ಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಮೂಲಮಾದರಿಯ ನಕ್ಷೆಯ EEG ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಸಂರಚನೆಯ ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿ ವರ್ಗಕ್ಕೂ ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಮೂಲಮಾದರಿಯ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಕ್ಷೆಗಳ ಮೊದಲ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರಧಾನ ಘಟಕವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನಕ್ಷೆಯ ಧ್ರುವೀಯತೆಯನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸುವಾಗ ಸಾಮಾನ್ಯ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗರಿಷ್ಠಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಎಲ್ಲಾ ಗೊತ್ತುಪಡಿಸಿದ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಅಂಕಿಅಂಶಗಳ ಹೋಲಿಕೆ ಮತ್ತು ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲಾದ ವಿವಿಧ ಮೂಲಮಾದರಿಯ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹಲವಾರು ಬಾರಿ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ತರಗತಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ಸ್ಥಳಾಕೃತಿಯ ಅದೇ 4 ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತವೆಃ ಎಃ ಬಲ-ಮುಂಭಾಗದಿಂದ ಎಡ-ಹಿಂಭಾಗಕ್ಕೆ ಬಿಃ ಎಡ-ಮುಂಭಾಗದಿಂದ ಬಲ-ಹಿಂಭಾಗಕ್ಕೆ ಸಿಃ ಮುಂಭಾಗದಿಂದ ಆಕ್ಸಿಪಿಟಲ್ ಡಿಃ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಮುಂಭಾಗ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯದಿಂದ ಸ್ವಲ್ಪ ಕಡಿಮೆ ಆಕ್ಸಿಪಿಟಲ್ ಚಟುವಟಿಕೆಗೆ ಸಿ ವರ್ಗಕ್ಕಿಂತ ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅನೇಕ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಇತರ ಇ. ಇ. ಜಿ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವೆಂದು ಕಂಡುಕೊಂಡಿವೆ. ಗಮನಿಸಿದ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ವಿವರಿಸಲು 16 ನಕ್ಷೆಗಳ ಮೇಲೆ ಒಮ್ಮುಖವಾಗಿದೆ. ಐಸಿಎ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು 13 ನಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲಾಯಿತು. 'ಕಂಡುಬಂದ' ಮತ್ತು ಬಳಸಲಾಗುವ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಭಾಗಶಃ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಅರಿವಿನ ಸ್ಥಿತಿಯ ಕಾರ್ಯವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಭಾಗಶಃ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳನ್ನು ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳನ್ನು ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ ಯಾವಾಗಲೂ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆಯಾದರೂ, ಇತ್ತೀಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳ ಸಂಭವನೀಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಪರಿಹರಿಸಬಹುದಾದ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್, ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪನಾ ಸಮಸ್ಯೆಗಳಿವೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿದೆ. ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ಗಳು ಮಾನವನ ಅರಿವಿನ ಮೂಲಭೂತ ತಿಳುವಳಿಕೆಯು ಇ. ಇ. ಜಿ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳು ಮೆದುಳಿನಲ್ಲಿ ಅರಿವಿನ ಮತ್ತು ನರಗಳ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಮೂಲ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಪ್ರಸ್ತುತ ಊಹೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಈ ಸಿದ್ಧಾಂತವನ್ನು ಭದ್ರಪಡಿಸಲು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಕಾಗಿದೆ. ಕೊಯಿನಿಗ್, ಲೆಹ್ಮನ್ ಮತ್ತು ಇತರರು. 2002 ಈ ಅಧ್ಯಯನವು ವಿವಿಧ ವಯಸ್ಸಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾನವರಲ್ಲಿ ಇ. ಇ. ಜಿ ಮೈಕ್ರೊಸ್ಟೇಟ್ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಿತು. ಇದು 12,16,18, ಮತ್ತು 40-60 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ಸರಾಸರಿ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿನ ಸ್ಪೈಕ್ಗಳೊಂದಿಗೆ "ವಯಸ್ಸಿನೊಂದಿಗೆ ಕಾನೂನುಬದ್ಧ, ಸಂಕೀರ್ಣ ವಿಕಸನ" ವನ್ನು ತೋರಿಸಿದೆ, ಇದು ಆ ವಯಸ್ಸಿನಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಸೆರೆಬ್ರಲ್ ವಿಕಸನವು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿ, ಇದು ನರಗಳ ಮಾರ್ಗಗಳ ಬೆಳವಣಿಗೆ ಮತ್ತು ಪುನರ್ರಚನೆಯಿಂದಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅವರು ಊಹಿಸಿದ್ದಾರೆ, "ಮೆದುಳಿನ ಅಂಗಾಂಶವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪದ ಕುರಿತಾದ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ, ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅಸಂಘಟಿತ ಸಿನಾಪ್ಟಿಕ್ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಆರಂಭಿಕ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನಂತರ, ಸಿನಾಪ್ಸಸ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಕ್ರಮೇಣ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ಸಂಘಟನೆಯ ಮಟ್ಟವು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ (ಹಟ್ಟೆನ್ಲೋಚರ್, 1979; ರಾಕಿಕ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 1986). ಹೀಗಾಗಿ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ಪ್ರೊಫೈಲ್ನಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವ ಬದಲಾವಣೆಗಳು ಹೊಸ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ರಚನೆಯ ಬದಲು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಲ್ಲದ ಸಂಪರ್ಕಗಳ ನಿರ್ಮೂಲನೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತವೆ. ನರಜೀವವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಮತ್ತೊಂದು ಸಂಭವನೀಯ ಸಂಬಂಧವು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ವಯಸ್ಸಿನೊಂದಿಗೆ, ಅಸಿಮ್ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಅವಲೋಕನದಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ. ಅಸಿಮ್ಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮೈಕ್ರೊಸ್ಟೇಟ್ಗಳು ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ಏಕಪಕ್ಷೀಯ ಮೆದುಳಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿದರೆ, ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಮೈಕ್ರೊಸ್ಟೇಟ್ಗಳು ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ದ್ವಿಪಕ್ಷೀಯ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ, ಗಮನಿಸಿದ ಪರಿಣಾಮಗಳು ಕಾರ್ಪಸ್ ಕ್ಯಾಲೋಸಮ್ನ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು, ಇದು ಹದಿಹರೆಯದ ಕೊನೆಯವರೆಗೂ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಗೈಡ್ ಮತ್ತು ಇತರರು, 1999). ವಾನ್ ಡಿ ವಿಲ್ಲೆ, ಬ್ರಿಟ್ಜ್, ಮತ್ತು ಮೈಕೆಲ್, 2010 ಜಿನೀವಾದಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧಕರು ನಡೆಸಿದ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾನವ ವಿಷಯಗಳಲ್ಲಿ ಇ. ಇ. ಜಿ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಸಂಭವನೀಯ ಫ್ರ್ಯಾಕ್ಟಲ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗಿದೆ. ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳು ಜಾಗತಿಕ ಸ್ಥಳಾಕೃತಿಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಆದರೆ ಅಂತಹ ಸಣ್ಣ ಸಮಯದ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ತುಂಬಾ ವೇಗವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ, ವ್ಯಾನ್ ಡಿ ವಿಲ್ಲೆ, ಬ್ರಿಟ್ಜ್ ಮತ್ತು ಮೈಕೆಲ್ ಈ "ಆಲೋಚನೆಗಳ ಪರಮಾಣುಗಳು" ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಆಯಾಮದಲ್ಲಿ ಫ್ರ್ಯಾಕ್ಟಲ್ನಂತೆಯೇ ಇವೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಅಂದರೆ, ಅದು ಸ್ಕೇಲ್-ಅಪ್ ಆಗಿರಲಿ ಅಥವಾ ಸ್ಕೇಲ್-ಡೌನ್ ಆಗಿರಲಿ, ಇ. ಇ. ಜಿ. ಯು ಸ್ವತಃ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳ ಸಂಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ. ಈ ಊಹೆಯು ಆರಂಭದಲ್ಲಿ ತ್ವರಿತ ಸಮಯದ ಪ್ರಮಾಣ ಮತ್ತು ಇ. ಇ. ಜಿ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳ ಅಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಸ್ಥಿತಿಯ ಎಫ್. ಎಂ. ಆರ್. ಐ. ಯ ನಿಧಾನಗತಿಯ ಸಂಕೇತಗಳ ನಡುವಿನ ಬಲವಾದ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧದಿಂದ ಪ್ರಕಾಶಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿತು. ವಿವಿಧ ಇ. ಇ. ಜಿ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳ ಸಂಭವದ ಸಮಯದ ಕೋರ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಹೆಮೋಡೈನಮಿಕ್ ರೆಸ್ಪಾನ್ಸ್ ಫಂಕ್ಷನ್ (ಎಚ್. ಆರ್. ಎಫ್) ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನಂತರ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಎಫ್. ಎಂ. ಆರ್. ಐ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ರೇಖೀಯ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಇವುಗಳನ್ನು ರಿಗ್ರೆಸರ್ಗಳಾಗಿ ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಇ. ಇ. ಜಿ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಎಫ್. ಎಂ. ಆರ್. ಐ ರೆಸ್ಟಿಂಗ್ ಸ್ಟೇಟ್ ನೆಟ್ವರ್ಕ್ಗಳ (ಆರ್. ಎಸ್. ಎನ್. ಗಳು) ನಡುವಿನ ಸಂಪರ್ಕವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಯಿತು. ಎಚ್ಆರ್ಎಫ್ ಕ್ಷಿಪ್ರ ಇ. ಇ. ಜಿ-ಆಧಾರಿತ ಸಂಕೇತದಲ್ಲಿ ಬಲವಾದ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ನಯಗೊಳಿಸುವ ಶೋಧಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆಯಾದ್ದರಿಂದ, ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಾಣಬಹುದು ಎಂಬುದು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿದೆ. ಈ ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ಅನುಕ್ರಮದಿಂದ ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿ-ಸಾಗಿಸುವ ಸಂಕೇತವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಮತ್ತು ರಿಗ್ರೆಸರ್ಗಳು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಮಾಪಕಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಸಾಪೇಕ್ಷ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬ ಅಂಶವು ಸುಮಾರು ಎರಡು ಪ್ರಮಾಣದ ಕ್ರಮಗಳ ಅಂತರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ಕೇಲ್-ಇನ್ವೇರಿಯಂಟ್ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಫ್ರ್ಯಾಕ್ಟಲ್ನ ಪ್ರಬಲ ಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ, ಮತ್ತು ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳು ಜಾಗತಿಕ ನರಕೋಶದ ಜಾಲಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದರಿಂದ, ಈ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳು ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿ ಮೊನೊಫ್ರಾಕ್ಟಲ್ (ಒಂದು-ಆಯಾಮದ ಫ್ರ್ಯಾಕ್ಟಲ್) ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ತೀರ್ಮಾನಿಸುವುದು ಸಮರ್ಥನೀಯವಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿಂದ ನಾವು ಎಫ್ಎಂಆರ್ಐ, ಇದು ಜಾಗತಿಕ ಸ್ಥಳಾಕೃತಿಯ ಅಳತೆಯಾಗಿದೆ, ಬಹುಶಃ ಅದರ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸ್ಥಿತಿಗಳ ಕೇವಲ ಅಳತೆಯ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ನಾವು ನೋಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಇ. ಇ. ಜಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸ್ಥಿತಿಗಳು ಒಬ್ಬರ ಜಾಗತಿಕ ಅರಿವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಘಟಕವಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಊಹೆಯನ್ನು ಮತ್ತಷ್ಟು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾನಸಿಕ ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳು ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಮತ್ತು ಮನೋವಿಕೃತಿ ಹೊಂದಿರುವವರ ನಡುವಿನ ಇ. ಇ. ಜಿ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ವರ್ಗಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು ಪ್ರಮುಖ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡಿದೆ, ಇದು ಮನೋವಿಕೃತಿ ಹೊಂದಿರುವವರ ಮೂಲಭೂತ ವಿಶ್ರಾಂತಿ-ಸ್ಥಿತಿಯು ಅನಿಯಮಿತವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾವುದೇ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಅಥವಾ ರಚಿಸುವ ಮೊದಲು, ಅದು ಅನಿಯಮಿತ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ಅನುಕ್ರಮದ ಚಲನಶಾಸ್ತ್ರಕ್ಕೆ ಬದ್ಧವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಕೆಲವು ನರವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಕಾಯಿಲೆಗಳ ಮೂಲಭೂತ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೂ, ಇದು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಅಂಗೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ರೋಗನಿರ್ಣಯವಾಗುವ ಮೊದಲು ಇನ್ನೂ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕೆಲಸ ಮತ್ತು ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬೇಕಾಗಿದೆ. ಸ್ಕಿಜೋಫ್ರೇನಿಯಾ ಹಲವಾರು ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಸ್ಕಿಜೋಫ್ರೇನಿಯಾ ಹೊಂದಿರುವ ಜನರಲ್ಲಿ ಇ. ಇ. ಜಿ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಚಲನಶೀಲತೆಯನ್ನು ತನಿಖೆ ಮಾಡಿವೆ. ಆರೋಗ್ಯಕರ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಸ್ಕಿಜೋಫ್ರೇನಿಯಾ ಹೊಂದಿರುವವರಲ್ಲಿ ಇ. ಇ. ಜಿ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳ ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಚಲನಶೀಲತೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಸಿದ ಮೊದಲ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ, ಸ್ಕಿಜೋಫ್ರೇನಿಯಾ ಹೊಂದಿರುವವರು ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ಕ್ಲಾಸ್ ಎ ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಕೊಯಿನಿಗ್ ಮತ್ತು ಲೆಹ್ಮನ್ ವರದಿ ಮಾಡಿದ್ದಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸ್ಕಿಜೋಫ್ರೇನಿಯಾ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿನ ಇತರ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿವೆ. 1999 ರಿಂದ 2015 ರವರೆಗಿನ ಅಧ್ಯಯನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಮೆಟಾ-ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ಕ್ಲಾಸ್ ಸಿ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳಿಗಿಂತ ಸ್ಕಿಜೋಫ್ರೇನಿಯಾ ಹೊಂದಿರುವವರಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮತ್ತು ದೀರ್ಘಾವಧಿಯವರೆಗೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿತು, ಆದರೆ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ಕ್ಲಾಸ್ ಡಿ ಕಡಿಮೆ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಗಳಿಗೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನಂತರದ ಮೆಟಾ-ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಿಂದಲೂ ದೃಢೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದೇ ರೀತಿಯ ಅಸಹಜತೆಗಳು 22q11.2 ಅಳಿಸುವಿಕೆ ಸಿಂಡ್ರೋಮ್ ಹೊಂದಿರುವ ಹದಿಹರೆಯದವರೊಂದಿಗಿನ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿ ವರದಿಯಾಗಿವೆ, ಇದು ಸೈಕೋಸಿಸ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ಶೇಕಡಾ 30 ರಷ್ಟು ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಸ್ಕಿಜೋಫ್ರೇನಿಯಾ ಹೊಂದಿರುವವರ ಬಾಧಿತವಲ್ಲದ ಒಡಹುಟ್ಟಿದವರಲ್ಲಿ ಸಿ ಮತ್ತು ಡಿ ತರಗತಿಗಳ ಅಸಹಜತೆಗಳು ಕಂಡುಬಂದಿವೆ, ಇದು ಸಿ ಮತ್ತು ಡಿ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ ಸ್ಕಿಜೋಫ್ರೇನಿಯಾದ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಎಂಡೋಫೆನೋಟೈಪ್ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಲು ಲೇಖಕರನ್ನು ಪ್ರೇರೇಪಿಸಿತು. ಪ್ಯಾನಿಕ್ ಡಿಸಾರ್ಡರ್ (ಪಿಡಿ) ಹೊಂದಿರುವ ಜನರ ಮೇಲೆ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾಡಲು ಜುಲೈ 2011 ರಲ್ಲಿ, ಡಾ. ಕೊಯಿನಿಗ್ ಅವರು ಜಪಾನ್ನ ಕನಜಾವಾ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ಸ್ವಿಟ್ಜರ್ಲೆಂಡ್ನ ಬರ್ನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಇತರರೊಂದಿಗೆ ಸಹಕರಿಸಿದರು. ಈ ಜನರು ಸ್ಕಿಜೋಫ್ರೇನಿಯಾ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಅದೇ ಬಲ-ಮುಂಭಾಗದಿಂದ ಎಡ-ಹಿಂಭಾಗದ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟಿನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಸಮಯವನ್ನು ಕಳೆಯುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಅವರು ಕಂಡುಕೊಂಡರು. ಇದು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಲೋಬ್ ಅಸಮರ್ಪಕ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಪಿಡಿ ಹೊಂದಿರುವವರ ಎಫ್ಎಂಆರ್ಐ ಅಧ್ಯಯನಗಳಲ್ಲಿ ವರದಿಯಾಗಿದೆ; ಅವರು ಈ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟಿನಲ್ಲಿ ನಿಯಂತ್ರಿತ ವಿಷಯಗಳಿಗಿಂತ ಸರಾಸರಿ 9.26 ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡುಗಳಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚು ಕಾಲ ಕಳೆದರು. ಈ ಅಸಹಜ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಸ್ಕಿಜೋಫ್ರೇನಿಯಾ ಅಧ್ಯಯನದಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಹೋಲುತ್ತವೆ, ಮತ್ತು ಆತಂಕವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ಕಿಜೋಫ್ರೇನಿಯಾದಲ್ಲಿ ಕಂಡುಬರುವುದರಿಂದ, ಇದು ನರವೈಜ್ಞಾನಿಕ ರೋಗಲಕ್ಷಣಗಳ ವಿವಿಧ ತೀವ್ರತೆಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ಅನುಕ್ರಮದ ನಡುವಿನ ಬಲವಾದ ಪರಸ್ಪರ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು. 1999ರಲ್ಲಿ, ಕ್ಯಾಂಟೆರೊ, ಏಟಿನ್ಜಾ, ಸಾಲಾಸ್ ಮತ್ತು ಗೊಮೆಜ್ ಅವರು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಾನವರಲ್ಲಿ ಆಲ್ಫಾ ಲಯಗಳನ್ನು 3 ಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಿದರುಃ ಕಣ್ಣುಗಳು ಮುಚ್ಚುವುದು/ವಿಶ್ರಾಂತಿ ಪಡೆಯುವುದು, ನಿದ್ರೆಯ ಪ್ರಾರಂಭದಲ್ಲಿ ಅರೆನಿದ್ರಾವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಆರ್ಇಎಂ ನಿದ್ರೆ. ಪ್ರಜ್ಞೆಯ ಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ ನಿರ್ಧರಿತ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ವರ್ಗಗಳು 3 ವಿಭಿನ್ನ ನಿಯತಾಂಕಗಳಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ ಎಂದು ಅವರು ಕಂಡುಕೊಂಡರು. ಕಣ್ಣು ಮುಚ್ಚಿದ ವಿಶ್ರಾಂತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸರಾಸರಿ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ಅವಧಿಯು ಇತರ 2 ಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿತ್ತು ನಿದ್ರೆಯ ಪ್ರಾರಂಭದಲ್ಲಿ ಅರೆನಿದ್ರಾವಸ್ಥೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸೆಕೆಂಡಿಗೆ ಒಟ್ಟು ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು ಹೆಚ್ಚಿನದಾಗಿತ್ತು ನಿದ್ರೆಯ ಪ್ರಾರಂಭದಲ್ಲಿ ಅರೆನಿದ್ರಾವಸ್ಥೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾದ ತರಗತಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯೂ ಸಹ ಹೆಚ್ಚಿನದಾಗಿತ್ತು ಈ ಅಧ್ಯಯನವು ಮೆದುಳಿನ ಚಟುವಟಿಕೆ ಮತ್ತು ಇ. ಇ. ಜಿ ಡೈನಾಮಿಕ್ಸ್ನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಬೆಳಗಿಸುತ್ತದೆ. ದತ್ತಾಂಶವು "ಆಲ್ಫಾ (ತರಂಗ) ಚಟುವಟಿಕೆಯು ಪ್ರತಿ ಪ್ರಚೋದನೆಯ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಮೆದುಳಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸೂಚ್ಯಂಕಗೊಳಿಸಬಹುದು" ಎಂದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದಲ್ಲದೆ, ಆಲ್ಫಾ ಲಯವು "ಎಚ್ಚರಗೊಳ್ಳುವ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ದೃಶ್ಯ ಕಾರ್ಟೆಕ್ಸ್ನ ನೈಸರ್ಗಿಕ ಅನುರಣನ ಆವರ್ತನವಾಗಿರಬಹುದು, ಆದರೆ ನಿದ್ರೆಯ ಪ್ರಾರಂಭದಲ್ಲಿ ಅರೆನಿದ್ರಾವಸ್ಥೆಯ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಆಲ್ಫಾ ಚಟುವಟಿಕೆಯು ನಿದ್ರಿಸುತ್ತಿರುವ ಮೆದುಳಿನಿಂದ ಸ್ವಯಂ-ರಚಿತವಾದ ಸಂಮೋಹನ ಚಿತ್ರಣವನ್ನು ಸೂಚ್ಯಂಕಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಆರ್ಇಎಂ ನಿದ್ರೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಒಂದು ಫ್ಯಾಸಿಕ್ ಘಟನೆಯಾಗಿರಬಹುದು" ಎಂದು ಅವರು ಸೂಚಿಸುತ್ತಾರೆ. ಮತ್ತೊಂದು ಹೇಳಿಕೆಯೆಂದರೆ, ಸ್ಥಿರವಾದ ಮೆದುಳಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರಬಹುದು, ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಬದಲಾವಣೆಗಳು, ಆದರೆ ಕಡಿಮೆ, ಕಡಿಮೆ-ಸ್ಥಿರವಾದ ಮೆದುಳಿನ ಚಟುವಟಿಕೆಯು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಬಹುದು, ಮತ್ತು ಹೀಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಮೈಕ್ರೋಸ್ಟೇಟ್ ಬದಲಾವಣೆಗಳು. ನರವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಅಸ್ವಸ್ಥತೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸಹ ನೋಡಿ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಎಲೆಕ್ಟ್ರೋಎನ್ಸೆಫಲೋಗ್ರಫಿ