Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Neuroscience
Click here for the English version

Neuroscience

Stereotaktik Elektroensefalografi kullanarak Derin KORTİKAL Fonksiyonu ve subkortikal yapıları incelenmesi: Ön Singulat Korteks Dersler

Published: April 15, 2015 doi: 10.3791/52773
Automatic Translation
1,3, 4, 1,3, 3, 2,3, 2,3, 2,3, 1,3, 1,3, 1,3
1Department of Neurosurgery, Columbia University Medical Center, New York Presbyterian Hospital, 2Department of Neurology, Columbia University Medical Center, New York Presbyterian Hospital, 3Columbia University Medical Center, New York Presbyterian Hospital, 4School of Medicine, King's College London

Summary

Stereotaktik Elektroensefalografi (SEEG) nöbet odakları yerelleştirilmesine yardımcı epilepsi cerrahisinde kullanılan bir cerrahi tekniktir. Aynı zamanda beyin fonksiyonu araştırmak için benzersiz bir fırsat tanıyor. Burada SEEG insan bireylerde kognitif işlemlerini incelemek için nasıl kullanılabileceğini açıklar.

Abstract

Stereotaktik Elektroensefalografi (SEEG) tedaviye dirençli epilepsi hastalarında nöbet odakları lokalize için kullanılan bir tekniktir. Bu prosedür subdural grid elektrot yerleştirme yoluyla tipik ulaşılmaz beyin bölgeleri içine birden fazla derinlik elektrot kronik yerleştirme içerir. SEEG böylece beyin fonksiyonlarını araştırmak için benzersiz bir fırsat sunuyor. Bu yazıda SEEG bilişsel kontrol dorsal anterior singulat korteks (dACC) rolünü araştırmak için nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Biz elektrotlar cerrahi yerleştirme gösteren, SEEG prosedürü açıklamasını içerir. Biz bir davranış görev yapan ise konuyu rıza yerel alan potansiyeli (LFP) verilerini kaydetmek için gerekli bileşenleri ve süreci tanımlamak. Verilen örnekte, denekler bir bilişsel girişim görevi oynamak, ve biz sinyaller dorsal anterior singulat korteks elektrotlar, bir alan Intim kaydedilen ve analiz nasıl göstermekderecede ve karar alma süreçlerine dahil. Biz bu yöntem, insan bilişsel süreçleri araştırmak için kullanılabilir hangi yollardan daha önerileri ile sonuçlandırmak.

Introduction

Epilepsi, zamanla birden fazla tekrarlayan nöbetler ile karakterize yaygın bir nörolojik bozukluk, hastalıkların 1 dünya çapında yükünün% 1'ini. Hastaların 2,3% 30 - Anti-epileptik ilaçlar 20 nöbetleri kontrol etmek başarısız. Bu tedaviye dirençli hastalarda, epilepsi cerrahisi genellikle 4,5 gösterilir. cerrahi ile devam kararı nöbet odağı, bir cerrahi planı formüle bir önkoşul bulmak gerekir. Başlangıçta, non-invaziv teknikler lateralize ve nöbet odağı lokalize etmek için kullanılır. Elektroensefalografi (EEG), örneğin, tedbirler kortikal elektriksel aktivite kafa derisi üzerine yerleştirilen elektrotlar kaydedilen ve sık sık nöbet odak konumu hakkında yeterli bilgi verebilir. Buna ek olarak, manyetik rezonans görüntüleme (MRG) gibi hipokampal skleroz, tıbbi tedaviye dirençli epilepsi en sık görülen formu klasik patoloji, mezial t gibi ayrık lezyonlar, gösterebilenemporal lob epilepsisi (MTLE).

Sık sık, ancak, noninvaziv tetkikleri bir nöbet odağı algılayamadı. Bu durumda, intraserebral elektrotlar ile invaziv elektrokortikografi (ECoG) odağı lokalize ve ileri cerrahi tedaviyi 6 rehberlik için gereklidir. ECoG beyin ile doğrudan temas halinde yerleştirilen elektrotlar kullanılarak elektrik aktiviteyi ölçmek için kullanılan bir nörofizyolojik tekniktir. Izgaralar veya yüzey şeritleri (subdural) elektrotlar beyin, kranyotomi (kemik kanadının alınması) ve dura büyük açıklık gerektiren bir işlem yüzeyi üzerine yerleştirilir. Bu yüzey elektrotlar nöbet başlangıç ​​varsayılan alan (lar) üzerine yerleştirilebilir. elektrotların uzak uçları, derideki küçük açıklıklar içinden tünel ve epilepsi izleme birimi (EPB) 'de bir kayıt cihazına bağlanmıştır. DAÜ hasta sürekli video ve ECoG kayıtları ile klinik nöbet aktivitesi için izlenir. Bu teknik, is kortikal yüzeyin nispeten büyük alanlar üzerinde (hafta için gün) iktal ve interiktal elektrik deşarjları kayıtları uzun vadeli toplamak için faydalıdır. Bu intrakranial kayıtları nöbet odakları ve ilerlemesini araştırmak için klinik değerli olmakla birlikte, aynı zamanda özel olarak tasarlanmış davranış görevleri geçiren insanlarda bilişsel işlev ve nörofizyoloji araştırmak için fırsat bize.

Subdural ızgara elektrotlar kullanarak ECoG duyusal ve dil işleme dahil olmak üzere kortikal işlevi, çeşitli yönlerini incelemek için kullanılır olmuştur. Birçok örneklerinden biri olarak, Bouchard ve ark ventral sensörimotor kortekste konuşulan dil hece oluşumunda sözlü kas zamansal koordinasyon, insan konuşma sensorimotor korteks 7 olarak tanımlanan bir bölge göstermiştir. Ayrıca, ECoG subdural ızgara yerleştirme ile de insanların atten edebiliyoruz hangi mekanizmaları incelemek için kullanılmıştırSözde 'kokteyl parti etkisi' 8,9: Bir kalabalığın içinde belirli bir ses d. Her iki hoparlörleri izler biri 'modülasyon' sitesi, ve bir 'seçim' - ECoG kayıtları dinamik konuşma akışları izlemek iki ayrı nöronal bantları, düşük frekanslı faz ve yüksek gama hem farklı işleme siteleri vardır, ve bu genlik dalgalanmalar olduğunu gösterdi katıldığı konuşmacı 5 izler sitesi.

Subdural elektrot yerleştirme ile ECoG başka gelişmekte olan bir uygulama harici çıkış götürmek için nöronal aktiviteyi "deşifre" Beyin Bilgisayar Arayüzleri (BCIS) ile kullanılmak üzere potansiyel vardır. Bu teknoloji dünya ile iletişim ve protez 10,11 işlemek için ciddi beyin ya da omurilik yaralanması olan hastalar izin potansiyeline sahiptir.

Subdural ızgara yerleştirme süper anlayışımıza büyük katkıda bulunurkenyüzeyel kortikal alan ve kortikal epileptik odak belirlenmesinde yararlı olan, bu teknik bir kranyotomi ve buna eşlik eden risklerini gerektirir ve genellikle beyin dış yüzeyinin okuyan sınırlıdır. Stereotaktik elektroensefalografi (SEEG) derin Epileptojenik odaklar 12 değerlendirilmesini sağlayan bir tekniktir. Fransa ve İtalya'da kullanımı uzun bir geçmişi ile, o da giderek ABD 13 kullanılıyor. SEEG birden fazla elektrot yerleştirme içerir (genellikle 10-16) derin küçük (birkaç mm) büküm matkap çapak deliklerinden beynin madde içinde. Subdural ızgara yerleşiminde Seeg Avantajları onun daha az invaziv doğası, gerektiğinde ikili hemisferleri inceleyerek kolaylığı ve nöbet yayılma üç boyutlu haritaları oluşturmak için yeteneği vardır. Bundan başka, bu elektrot yüzey elektrodu ile tespit etmek daha önce zor, derin Epileptojenik odaklar belirlenmesini mümkün kılmaktadır. Bu işlem aynı zamanda provides fırsat nörofizyoloji ve doğrudan insanlarda araştırmak için daha önce zor hepsi limbik sistem, mesoparietal korteks, mesotemporal korteks ve orbitofrontal korteks, derin kortikal yapıların fonksiyonunu araştırmak için.

Bu kağıt SEEG dorsal anterior singulat korteks (dACC) bilişsel işlev araştırmak için kullanılabilir gösterilmiştir. dACC yaygın olan beyin bölgesi olan, ama aynı zamanda çok az anlaşılmıştır biridir. İnsan biliş için önemli bir bölge olarak kabul, o dACC çevre 14 dayattığı sürekli değişen talepleri bağlamında kararlarının dinamik nöral işleme merkezi olması muhtemeldir. Her iki primatlar 15,16 ve insanlarda 17 Çalışmaları dACC özellikle aynı anda birden çok çakışan durumlarında, belirli bir eylemin potansiyel riskleri ve ödülleri entegre 18-21, ve m talep düşündürmektedirönceki eylemler ve sonuçları 14,22,23 bağlamında bu kararları odulates.

Çok Kaynak Girişim Görev (MSIT), bir Stroop gibi davranışsal bir görev, sık sık DACC çatışma işleme araştırmak için kullanılır. MSIT görev DACC 24,25 tarafından düzenlenen işleme birden çok etki katılan nöronlar alımı ile DACC harekete geçirir. Bu görev, özellikle karar alma, hedef tespiti, yenilik algılama, hata tespiti, tepki seçimi ve uyarıcı / tepki rekabeti özelliklerini test ederek DACC harekete geçirir. Buna ek olarak, MSIT görev Seeg kullanarak eşzamanlı çelişkili uyaranlara dACC sinir yanıtları araştırmak için bu çalışmada kullanılan bilişsel müdahale, birden boyutlarını tanıtır.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Her hasta araştırma için uygunluğu açısından gözden geçirilir ve uygun hasta yerel IRB prosedürlere göre çalışmaya katılım için onay gerekir emin olun.

SEEG ve Araştırma 1. Hasta Seçimi

  1. Seeg Hasta Seçimi
    Not: Epilepsi hastaları klinik epileptolog, nöropsikologlar ve beyin cerrahları oluşan multidisipliner bir ekip tarafından değerlendirilmesi gerekir.
    1. Hasta, anti-epileptik ilaçlar en az 2 yeterli çalışmaların yanıt başarısızlık olarak tanımlanan ilaca dirençli epilepsi odak, sahip olduğundan emin olun.
    2. Non-invaziv teknikler Epileptojenik odakları lokalize başarısız emin olun.
    3. Hasta sadece subdural ızgara elektrotlar ile soruşturma için uygun olmadığını multidisipliner ekip ile onaylayın.
    4. Derin bir nöbet başlangıcı bölgenin klinik şüphesi olduğunu multidisipliner ekip ile onaylayın.
    2. <li> Araştırma görev için hasta seçimi
    1. Bu konu 13 ve 65 yaşları arasında olduğundan emin olun.
    2. Hastadan (eğer 18 yaşın altındaki ebeveyn izni ile birlikte) rıza veya onayını almak.
    3. Konular göreve katılmak ve test ile işbirliği edebiliyoruz emin olun.

2. Hazırlık ve İmplantasyon Tekniği

  1. Üreticinin protokolüne göre, preoperatif bir hacimsel T2 ve kontrastlı T1 hacimsel MR gerçekleştirin ve stereotaktik navigasyon yazılımı görüntü aktarmak.
    1. MRG ve epileptik odağın klinik şüphe üzerine dayalı derinlik elektrot hedefleri planlayın.
      Not: verilen örnekler BrainLab navigasyon yazılımı dayanmaktadır ve bu nedenle bu sisteme özgüdür. Ancak, herhangi bir stereotaktik navigasyon yazılımı derinlik elektrot yörüngelerini ve yerleştirme planı için kullanılabilir.
    2. Gibi ilgi anatomik bölgeyi tanımlayınStereotaktik navigasyon yazılımı "Stereotaktik Planlama" fonksiyonu içinde hedef noktası.
    3. Örneğin, ilgi konusu hedef olarak DACC kullanın. Yörüngesi, basın tanımlamak için "Yeni Yörüngeyi," sonra "hedef" tuşuna basın ve DACC tıklayın. (Koronal ve sagital eksenel) 3 düzlemde DACC incelenmesi ve her düzlemde DACC ortasında tıklayarak DACC ortasında hedefi ortalamak.
      1. Stereotaktik navigasyon yazılımı "Stereotaktik Planlama" fonksiyonu içinde kafa derisi üzerinde giriş noktası tanımlayın.
    4. Örneğin, DACC için en kısa yol olarak görünen kafa derisi üzerinde bir nokta seçin. Basın "giriş" ve giriş noktası yapmak için kafa derisi üzerinde gelin seçin.
    5. Tıklayın ve kortikal ve subkortikal vasküler yapıların yanı sıra herhangi bir potansiyel beliğ ce önlemek için tanımlanmış yörünge değiştirmek için "hedef" ve "giriş" noktalarını sürükleyinrebral bölgeleri.
    6. Planlanan tüm derinlik elektrot hedefleri (Şekil 1) için tekrarlayın.
    7. Ameliyat sabahı hasta itiraf ameliyathane getirmek ve genel anestezi altında 26,27 neden.
    8. Kafatası vidalar ile hastanın kafasına Cosman-Roberts-Wells (CRW) stereotaktik Headframe takın.
    9. Yerine headframe bir hacimsel CT elde edilir.
    10. "Yük ve İthalat" fonksiyonu ile stereotaktik navigasyon yazılımı içine hacimsel BT ve MRG görüntüleri yükleyin.
    11. Stereotaktik navigasyon yazılımı içinde "Yerelleştirme" fonksiyonu tıklayın.
    12. Headframe içeren ve ardından "yerelleştiricisinin atama" butonuna basarak gibi stereotaktik navigasyon yazılımı tarafından tanımlanan tüm görüntüleri tıklayarak CRW Headframe yerelleştirilmesine.
    13. Stereotaktik navigasyon yazılımı içinde "AC / PC Yerelleştirme" fonksiyonu tıklayın.
    14. Kimlikanatomik yere göre anterior ve posterior commissures entify.
    15. Stereotaktik navigasyon yazılımı içinde "AC / PC sistem ayarlama" fonksiyonu ile anterior ve posterior commissures belirtin.
    16. Stereotaktik navigasyon yazılımı içinde "Resim Fusion" fonksiyonu tıklayın.
    17. Stereotaktik navigasyon yazılımı 28,29 MRG görüntüleri ile BT görüntüleri birleştirme. "Füzyon" sekmesine altında eşleştirilmiş hacimsel BT ve MRG görüntüleri tıklatın ve sonra "Otomatik Fusion" tıklayın.
      Not: Bu stereotaktik çerçeve koordinatları içinde MRG yerleştirir.
    18. Stereotaktik navigasyon yazılımı içinde "Stereotaktik Planlama" fonksiyonu tıklayın ve adım 2.1.2 planlanmış yörüngeleri teyit - 2.1.6.
    19. "Stereotaktik Fonksiyonlar" sekmesi altında stereotaktik referans olarak hacimsel CT seçin.
    20. T "baskı" ikonuna tıklayınsimgelerin o dikey sütun, her derinlik elektrot yörünge 30,31 nihai stereotaktik koordinatları yazdırmak için.
  2. İmplantasyon tekniği
    1. CT taraması aşağıdaki ameliyathaneye hasta dönün.
    2. Hazırlayın ve rutin steril yöntemler 32,33 kullanılarak cerrahi alan asmak.
    3. Bir floroskop ameliyathanede olduğunu ve cerrahi alan geri kalanı ile birlikte bol dökümlü emin olun.
    4. Adım 2.1.20 baskılı stereotaktik koordinatlar kullanarak, headframe ilk derinlik elektrot için koordinatları ayarlayın.
      Stereotaktik koordinatlar 3 düzlemde verilmiştir: Lateral (x), dikey (y) ve anterior-posterior (z) Not. Örneğin, sağ DACC bir hedef için basılı koordinatları 48,2 mm AP, 6.6 mm Yanal ve 2,2 mm Dikey vardır. Headframe daha sonra buna göre bu koordinatlara ayarlanır.
    5. Cilt aşağı guideblock uzatın ve s çapak delik konumunu işaretlemekişaretleme kalemi ile Calp. Stereotaktik koordinatlar ve gibi esaslı bir yerde guideblock Fix, herhangi görülecek kesi işaretlemek için gereklidir.
    6. Belirgin kesi içine epinefrin 100,000 seyreltme: 1 içinde% 0.5 bupivakain ve 3 ml 2 - enjekte edilir.
    7. İşaretli kesi içine kafatası aşağı bir neşter ile kafa derisi bir nick olun.
    8. Deri veya deri altı doku damarları ile ilgili herhangi bir kanama en aza indirmek için kaplanmış bir tıkayıcı ile ilgilidir kutuplu koter kullanılarak dermis ve derin doku dağlamak.
    9. Kesi ortasında 2.1 mm büküm matkap ucu kullanarak bir çapak delik delin.
    10. Sert obturator probu ile dura açın. Kafatasının içine bir çapa cıvata vida. Elektrot için bir parça için, ankraj cıvatası aracılığıyla önceden belirlenen bir stile sonda yerleştirin.
    11. Dikkatle önceden hesaplanmış derinliğe elektrot ilerlemek. Elektrot sabitlemek için aşağı çapa cıvata kapağını sıkın.
    12. Tüm bu işlemi tekrarlayınderinlik elektrotlar.
    13. Altına floroskop yerleştirin ve skopi görüntüleri elde etmek için AP ve lateral düzlemlerde hem de hastanın başını çevreleyen tüm elektrotların yeterli yerleştirme yörüngelerini sağlamak.
    14. Uygun empedanslara doğrulamak için klinik EEG sistemi elektrotlar bağlayın.
    15. Kurtarma odasına anestezi ve ulaşım hastayı Wake, ve daha sonra DAÜ için.
    16. DAÜ, klinik nöbet ve nöbet elektrografik delil ECoG üzerinden kapalı devre izleme yoluyla hastayı izlemek.

3. Davranış Görev ve Veri Toplama

  1. Davranış görev
    1. Bilgisayarda açık davranışsal yazılım davranışsal yazılımını çalıştıran münhasıran adamıştır.
      MonkeyLogic, sunum ve zamansal hassas psikofiziksel görevleri 34,35 yürütülmesi için tasarlanmış bir araç kutusu MATLAB dayalı verilen talimatları ve sp böylece vardır: NotBu davranış yazılım platformu ecific. Bu program Matlab sürümü 2010a çalıştırın ve gerektirir "Veri Toplama Kutusu'nu." Ancak, görsel uyaranlara sunulması ve kullanılabilir elektrofizyolojik verileri kaydetme yeteneğine sahip herhangi bir davranışsal yazılım platformu.
    2. Eşit frekansta dört deneme türlerini içerecek şekilde MSIT görevi çalıştırmak için tasarlanmış koşullar dosyasını ayarlayın.
      Not: MSIT görev numaraları, iki, 'şıklarını', aynı ve tek sayıda 0 ile 3 arasında üç sayı bir ipucu ile konuyu sunma oluşur, 'hedef', farklı.
      1. Bir düğme kutusu üzerindeki ilgili düğmeye basarak 'hedef' belirlemek için konuyu söyleyin. '1' hedefi ise, sol düğme doğru seçimdir. '2', orta düğme ve eğer '3', sağ tuşa ise. '0' olası bir düğmeye uyuşmuyor (Şekil 2).
      2. "Koşullarını ayarlayın" düğmesine basın ve önceki adımda belirlenen istenen koşullar dosyayı seçin.
        Not: Karar verme sürecinde çatışma neden bilişsel müdahale iki türü vardır. Distraktörlerin mümkün olduğunda Flanker girişim denemeleri ortaya (1, 2, 3 ya da yerine 0) düğmesi seçenekleri (örn., 121), hedef sayının mekansal konumu yanıtı yerden farklı zaman mekansal girişim denemeleri ortaya ederken (örn, 200 , hangi orta düğme hedef sayı) sol konumda olmasına rağmen doğru cevap vardır. Bu iki girişim türlerinin varlığına veya yokluğuna dayalı dört deneme türü vardır.
      3. Ekran kutusuna "Test" tıklayarak davranışsal ekran monitör test edin. 3 sn - ekran monitör 2 test görsel uyaran göstermelidir.
      4. Veri analog girişlerine konu arabirim cihazı (düğme kutusu) bağlayınBilgisayarda toplama kartı üç standart BNC kablolar aracılığı ile elektrofizyolojik verileri kaydetme adamış.
      5. Bir güç kaynağına düğmesine kutusunu bağlayın.
      6. 9 şeritler halinde bir şerit kablo bölünmüş yoluyla 512-kanal nöral sinyal işlemcisi veri toplama kartını bağlayın. 9. şerit veri toplama kurulu dijital PFI kısmında port 0 bağlıyken veri toplama kurulu dijital I / O kısmı 7 - kurdele 8 port 0 bağlanır.
        Not: şeritler 8-bit dijital belirteçleri (portlar 0-7, dijital I / O) göndermek nöral sinyal işlemcisi, ve bir flaş darbe (port 0, dijital PFI).
      7. Nöral sinyal işlemcisi yazılımı istenilen örnekleme hızını ayarlayın.
        1. Bu örnekte, saniyede 1.000 örnekleri çevrimiçi ikinci takma başına ve aşağı-numune 50.000 numunelerin istenen örnekleme hızını ayarlamak. Görevin belirli hedeflere uygun örnek hızını ayarlayın. Alt milisaniye hassas zamanlamason derece yüksek bir örnekleme oranını gerektirir.
      8. Fiber optik kablo üzerinden nöral sinyal işlemcisi amplifikatörü bağlayın.
      9. Veri flama ve fiber optik kablo üzerinden nöral veri toplama bilgisayar optik PCI kartına sinir sinyal işlemcisi bağlayın.
    3. Veri toplama
      1. Işleme ve sayısallaştırılmış filtreleme için 512 kanal nöral sinyal işlemcisi içeren DAÜ elektrofizyoloji araştırma teçhizat kullanın, derinlik elektrotlar elektrik sinyallerini önceden güçlendirilmiş.
        Not: Uygulamada işleme 512 kanal, olsa, fazla 15 var asla - klinik amaçlar için yerleştirilmiş 20 elektrotlar. Veri boyutu ve mekansal çözünürlükte gibi uygun bir konu asla nedenle, biz birçok elektrotlar kayıt öneririz.
      2. Hastanın odasına teçhizat taşıyın taşınabilir masanın üzerinde hastanın önünde davranışsal monitörü yerleştirin ve davranışsal kontrol bilgisayara bağlanmakStandart DVI kablosu kullanarak davranışsal yazılımını çalıştıran.
      3. Mümkün olduğunca mütevazi kalması veya arkasında amacıyla hastanın yatağının yanına kayıt teçhizat yerleştirin.
      4. Klinik sistemden araştırma kayıt ayıran ayırıcı kutusuna araştırma sistemini bağlayın.
      5. Nöral sinyal işlemcisi yazılımını 34,35 kullanarak kontrol kayıt parametreleri.
        Not: Bu sistem davranış olaylar 34,35 üzerinde alt-milisaniye kontrolü sağlar. Nöral ve davranışsal veriler arasındaki senkronizasyon görevi olayları veya dijital belirteçler için kodlama analog bakliyat biriyle gerçekleştirilebilir. Her iki sinyal analog veri toplama gemide dijital veya analog çıkışlar veya nöral sinyal işlemcisi dijital girişler ya gönderilebilir.
      6. Hastaya konusu arayüz aygıtı (düğme kutusu) ver ve görev talimat vermek.
      7. Görevi çalıştırmak için "Çalıştır" a tıklayın.
      8. Hastayı izin ver150 denemelerin her biri 2 blok tamamlayın.

    4. Veri Analizi

    1. Elektrofizyolojik veri görselleştirme için izin veren açık yazılım paketi.
      Not: Aşağıda verilen talimatlar Matlab versiyonu 2010a ancak kullanılabilir görselleştirme ve elektrofizyolojik verilerin manipülasyonu için izin veren herhangi bir yazılım özgüdür.
    2. Deneme oturumu ham elektrofizyolojik veriler içeren Aç .edf dosyası.
    3. Epileptiform deşarjları veya hareket artifact (Şekil 3A) gibi görünür eserdir olmadığından emin olmak için oturumdan SEEG sinyalini gözünüzde canlandırın.
    4. Deneme yapısını tasvir nasıl analog bakliyat göstermek için çiğ LFP iz (Şekil 3B) üzerine davranışsal görevi zamanlama darbeleri Yerleşimi.
    5. Zamanlama darbeleri kullanarak, her deneme (Şekil 3C) için işaret sunumuna SEEG iz hizalayın.
    6. Aykırı (> 4 standart sapma) Kaldırve artefakt izleri (Şekil 3D).
    7. (Şekil 3E yığılmış gösterilmiştir 20 deneme) tüm hizalanmış başka analizler için bir matris içinde denemeler kaydedin.
    8. Çalışmalar boyunca ortalama LFP etkinliği sunulan uyaranlara bağlı değil gürültü, dışlayıcı, ya da EEG aktivitesinin etkisini azaltmak için, ve ilgi sinyali (Şekil 3F) artırmak için.
    9. Çok konik spektral analizi 36-38 kullanarak ham, deneme-ortalama spektrograma oluşturun.
      Not: Zaman-frekans analizi, tek veya çoklu çalışmalar boyunca belirli spectro-zamansal dinamiklerini araştırmak amacıyla kullanılabilir. Bu yöntem zamanla farklı frekanslarda nöronal salınımlar soruşturma sağlar.
    10. Tampon kenar etkilerini önlemek için 2 sonraki en büyük gücü sıfır ile her deneme sinyal.
    11. Spec oluşturmak için sinyal süresi boyunca 5 lider daralan ile 800 ms sürgülü pencere ve 9 her 10 ms zaman bant genişliği ürünü uygulayıntrogram (Şekil 4A).
    12. 10 ile Spektrogramdaki günlüğünü çarpın ve yüksek frekans bilgilerini görüntülemek için normalize.
      Spektrogramlar (yani negatif 2 gücüne yükseltilmiş olup her frekans değeri) (Şekil 4B), bir bazal aktivitesi (Şekil 4C) ortalama spektrumu, ya da ortalama olarak, bölme ve çıkarılmasıyla teorik frekans dağılımı ile normalize edilebilir Not: Her bir frekans bandı (Şekil 4D), değerlerin standart sapma. Bu prosedür görev özgü değişiklikler için zaman içinde çiğ ve normalleştirilmiş formları hem de belirli frekans bantlarının incelenmesi için izin verir. Örneğin, yüksek gama bant aktivasyon - Şekil 3E gösterilmiştir (70 150 Hz), elektrot 39,40 çevresindeki yerel nöronal nüfusun yerel uyarıcı aktivitesini yansıttığı düşünülmektedir.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Bir hasta SEEG elektrot yerleştirme için seçildikten sonra, o / o MR geliştirilmiş bir hacimsel T2 ve T1 kontrast uğrar. SEEG elektrot yörüngeleri sonra hacimsel MRG dizilerinin stereotaktik navigasyon (Şekil 1) kullanılarak planlanmaktadır. Bu teknik, tipik yüzey elektrot yerleştirme ile mümkün olmazdı dorsal anterior singulat korteks (açık turuncu yörünge, Şekil 1) olarak korteks içinde derin yapılardan yerel alan potansiyelleri toplanması için izin verir. Post-operatif DAÜ, hasta dACC nöronları aktive etmek için tasarlanmış Çoklu-Kaynak Girişim görev (Şekil 2), gerçekleştirir. Çalışmaların yeterli sayıda sonra, DACC içinde SEEG elektrotlar yerel alan potansiyel veri sonraki anlamlı analizi (Şekil 3) için işaret sunumuna LFP verilerini hizalamak için Önişlenmiş edilir. Buna ek olarak, bir kez hizalanmış, LFP veri cha incelemek için ortalama olabilirdeneme türleri (Şekil 3F) arasında ortalama elektrofizyolojik yanıt nges. Daha sonra, çok konik spektrogramlar zamanla frekans bantlarında değişiklikleri (Şekil 4) araştırmak için yapılır. Kafa derisi EEG çalışmaları DACC görülen aktivite farklı frekans bantları oynadığı gibi, zaman-frekans analizi davranışı ile DACC elektrofizyolojik değişikliklere bağlamak için önemli bir yöntemdir.

Şekil 1,
Şekil 1. MR. En sol paneli Gelişmiş Volumetrik T1 Kontrast Stereotaktik Navigasyon Kullanımı Planlanan SEEG Elektrot Yörüngeler. En aşağı bindirilmiş planlanan SEEG elektrot yörüngeleri ile üç boyutlu yeniden yüz görünümü. En sağ, sol alt ve sağ alt paneller. Eksenel, hastanın MR üzerine bindirilmiş planlanan SEEG elektrot yörüngeleri sagital ve koronal görünümler. Turuncuelektrot yörüngeleri bilateral anterior singulat korteks içine implantasyonu temsil eder. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Şekil 2,
Şekil 2. Çoklu-Kaynak Girişim Görev. Başlangıçta, konu vizyonda işaret önce ekranın ortasında bir haç üzerinde fixates. işaret sonra sunulmuş ve konu sunulan diğer iki numaralarından bir numara farklı "hedef" numarası, tanımlamanız gerekir. Konu bir düğmeye basarak seçimi gösterir: sol tuşuna hedef "1" ise konu orta düğmesine basarsa, orta eğer "2" ve sağ eğer "3." Bu örnekte, o / o gösterilir diye belirten yeşil numarası "2", / o yaptıDoğru seçim. O / o diğer düğmelerden birini seçerse, "2" yanlış bir seçim belirten kırmızı gösterilir. Denekler ayrıca, "2" olursa olsun seçim doğru olup olmadığını mavi gösterilir, bu durumda kendi seçtikleri hakkında valenced geribildirim, almıyorsunuz hangi denemeler uğrar. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Şekil 3,
Şekil 3. Ön işleme SEEG Veri. (A) DACC tek kanaldan kayıtlı tüm veriler. (B) davranışsal görev için Kaplanmış zamanlama darbeleri ile anterior singulat korteksten bir dakikalık uzun kayıt. Isteka sunu üzerinde hizalanmış her deneme için (C) Veri. Her biri için (D) verideneme kaldırıldı aykırı ve artefakt izleri ile işaret sunum hizalanmış. 20 denemelerin işaret sunumu hizalanmış ve yığılmış (E) LFP. F. LFP medial prefrontal elektrot ipucu sunum hizalanmış Ortalamalı. Noktalı çizgiler tespit noktasının başlangıcını temsil eder. Kesik çizgiler işaret başlangıcı temsil eder. Dash-noktalı çizgiler ortalama yanıt süresi temsil eder. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Şekil 4,
Şekil 4. Spektral Analiz. (A) Ham deneme ortalama çoklu-konik Spectrogram işaret üzerinde hizalanmış. (B) 1 / f 2 A normalize aynı spektrogramı. (C) 500 milisaniye arasında ortalama spektrumunda befor A normalize aynı spektrogramipucu e. Bir frekans bandı ile normalize (D) (A), aynı spektrogram. Normalize ve normalleşmemiş spektrumları için (E) Ortalama yüksek gammaband güç. Bütün araziler ise, noktalı çizgiler tespit noktasının başlangıcını temsil kesik çizgiler işaret başlangıcı temsil ve dash-noktalı çizgiler ortalama yanıt süresi temsil eder. Renkli çubuklar (E) kullanılan yüksek gama bantları göstermektedir. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Bu yazıda SEEG insanlarda bir karar verme görevi sırasında DACC içinde yerel nöronal nüfus aktivitesini araştırmak için kullanıldı. Önceki çalışmalar intraoperatif microelectode kayıtları 14 kullanılarak DACC bireysel nöronların aktivitesini araştırıldı ve dACC aktivite önceki aktivitesi ile modüle edilir göstermiştir. Mikroelektrot çalışmaları, bireysel nöronların spike aktivitesinin soruşturma sağlar. SEEG geniş bir nöron populasyonu boyunca toplamlı sinaptik potansiyellerin ilgilidir LFPs ölçer. SEEG nedenle aynı anda birkaç beyin bölgelerinde nüfus nöronal aktiviteyi araştırmak için fırsat sağlar.

Bilimsel soruları araştırmak gibi Seeg gibi bir klinik teknik kullanırken, ilk ameliyat ve araştırma planları uyumlu olduğundan emin olmak için önemlidir. çözülmesi gereken klinik bir sorun hastanın nöbet başlangıcı bölge ve wi belirlenmesini içerirHer zaman önceliklidir alacağım. Operatif planı klinik ihtiyaç tarafından dikte olduğundan, her zaman her durumda aynı araştırma problemini araştırmak için mümkün olmayacaktır. Böylece, biz bölgeler elektrotlar ile sorgulanan bağlı hastanın ameliyat planına adapte edilebilir ayrı bilimsel sorulara cevap için tasarlanmış görevleri bir dizi geliştirdik.

Bu çalışmada, SEEG LFP veri, zor medial prefrontal bölgede derin kortikal yapı insanlarda araştırmak için dorsal anterior singulat kortekste amaca yönelik davranışı üzerinde bilişsel kontrolü araştırmak için kullanılmıştır. LFP veri toplama farklı bir çok sistem ile gerçekleştirilebilir. Dikkate çok önemli bir yönü, bu gibi örnekleme oranı araştırmacı ilgi olduğu sinyalleri elde etmek kadar yüksek olması gerekir. Genel olarak, örnekleme oranı en yüksek frekans bandı incelenen dört kat daha yüksek olmalıdır. Örneğin, bir araştırmaer uyarılmış potansiyeller (<50 Hz) bakarak ilgilenen, örnekleme oranı sadece yaklaşık 200 örnek / s olması gerek. Bilimsel bir soru, yüksek gama aktivitesini inceleyen içerir Ancak, (60-200 Hz), örnekleme oranı en az 500 örnek / s olmalıdır. Ayrıca, sistem ilgi frekans bantları hariç olmamalıdır veri toplama sistemi yeterince implante olarak elektrotları ve donanım filtreleri kayıt gerekir. Örneğin, birçok sistem akım sinyallerini kayıt yok. Araştırmacı çok yavaş sinyaller okuyan ilgilenen varsa, o / o uygun bir alçak yüksek geçiren donanım filtresi ile bir kayıt sistemi kullanmanız gerekir. Veri analizi aşamasında, çok büyük veya hızlı geçici olan denemeler kaldırmak ve normal fizyoloji epileptiform aktivite varlığında çalışma çok zor olduğu gibi epileptiform aktivite sergileyen kanal veya denemeler kaldırmak için önemlidir.

Hata tahmini 23,41 yılında DACC rolü 18-21, çelişkili tepkiler 42 ve önceki faaliyet 14,22,23 kapsamında eylem 15 ve davranışsal adaptasyon motive, iyi bilinmektedir. Ancak, dACC bilişsel kontrolü modüle hangi özel nöral mekanizmalar için birleşik ve bütünleştirici teori nedeniyle aynı anda 43,44 Bu etki araştıran insan çalışmalarından elde ampirik kanıt eksikliği spekülasyonlarına hala tabidir. SEEG insan DACC nöral aktiviteyi araştırmak ve bu nedenle dACC fonksiyonu entegre bir anlayışla katkıda bulunma fırsatı sağlar.

SEEG gibi katılımı, karar verme, duygusal ve ödül-tabanlı açıdan tek bir birim kullanarak çalışmalarda araştırılmaktadır orbitofrontal korteks (OFC), yüzey elektrotlar ile ulaşılması zor olabilecek diğer kortikal alanları araştırmak için fırsat tanıyor makak mon içinde kayıtlarDifüzyon ağırlıklı görüntüleme traktografi 46 kullanılarak insanlarda tuşları 45 ve bağlantı çalışmaları. Bu çalışmalarda OFC fonksiyonu teorisine katkıda bulunurken, insan karar verme 47, OFC işlevi özellikle 48 okuyan insanlarda edebiyat kıtlığı var. SEEG bu bilgi açığını gidermek için fırsat sağlar. Ayrıca, SEEG limbik sistemin farklı bölgelerinde işlevini göstermek için kullanılır, işlem duygu, acı, korku ve olumsuz katılan derin kortikal ve subkortikal yapıların bir koleksiyon etkileyebilir. Ifade yüzlere limbik sistemin tepkisini inceleyen Böyle bir SEEG çalışma hipokampus ve amigdala amigdala nöronal popülasyonlarının bu duygusal yüzleri 49 öznel yargılarını izlemek için görünür iken, korkulu yüzleri mutlu ayırt belirli nöronal popülasyonları içerdiğini göstermiştir. Bu bölgelerdeki disfonksiyon Anxi implike olduğuna inanılananksiyete bozuklukları, obsesif-kompulsif bozukluk olmak üzere 51 50, ve SEEG çalışmaları daha ayrıntılı olarak bu bozuklukların etkilenen nöral yolları ve patofizyolojisi anlamak için fırsat sağlar.

Ayrıca, SEEG precuneus genellikle SEEG epilepsi araştırmalar sırasında hedeflenen, ancak nadiren subdural ızgara implantlar ile kaplanmış olan bir yeri araştırmak için kullanılabilir. arka-orta parietal lob bu bölgenin işlevi kötü derin interhemisferik fissür içinde öncelikle nedeniyle anatomik konumu, anlaşılmaktadır. Fonksiyonel görüntüleme çalışmaları otobiyografik anılar 56,57 dahil olmak üzere, precuneus kendini işleme 53-55 yılında 'varsayılan modu' ya da bilinçli dinlenme durumuna 52, aktif olduğunu göstermiştir, ve epizodik bellek işleme var. Bununla birlikte, bu bulgular neuroco anlayışımız insan olmayan primatlar ve insanlarda sınırlı çalışmalara dayanmaktadır yanaBu bölgenin gnitive önemi henüz emekleme 58 hala. Seeg, şimdi bu beyin bölgesi işlevi içine yeni bilgiler sağlayabilir uyanık insanlarda precuneus içinde nöronal aktiviteyi araştırmak potansiyeline sahip.

Herhangi bir teknik olduğu gibi, SEEG onun edinimi ve kullanımı hem de sınırlamaları vardır. Klinik bir teknik olarak, zorunlu olarak hasta seçimi ve hastanın epilepsisi üzerine klinik niteliğini ile sınırlıdır. Araştırmacılar, bu kısıtlamaya bir geçici çözüm için bir dizi görev tasarlayabilirsiniz iken, incelenen anatomik bölgeler her zaman ameliyat planı ile sınırlı olacaktır. Buna ek olarak, daha önce belirtildiği gibi, birçok nöronların özetlenebilir sinaptik potansiyeller temsil SEEG kayıt yerel alan potansiyelleri,. Böylece, bu tekniği tek nöron kayıt teknikleri uzaysal çözünürlüğü yoktur ve etkinlik veya aksiyon potansiyeli dalga şekilleri spiking verileri sağlayamaz. Araştıran bu tür tasarımı görevler deE bilimsel sorular, bu LFP veri ilgi soruya cevap sağlamak için önemlidir.

Bu yazıda, SEEG uyanık insan deneklerde çalışma daha önce zor derin kortikal ve subkortikal yapıları araştırmak için kullanılmıştır. Bu çalışmalar, insan bilişsel süreçlerin anlayışımızı geliştirmek için potansiyele sahip. SEEG giderek epilepsi programları donanmasını içinde bir araç olarak dahil edilir gibi, nörologlar fırsat ölçüde artacaktır insan beynini incelemek için kendi potansiyelini için.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Yazarlar ifşa etmek çıkar çatışması var.

Acknowledgments

Yazarlar herhangi bildirimleri ya da finansal açıklamaları var.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Trigger I/O cable Natus Medical Inc. 5029 PS2 to BNC cable
BNC cables for analog pulses Can be ordered from most electronics stores.
Power strip with surge protection and battery backup Tripp Lite SMART500RT1U UPC Power source and backup
National instruments multifunctional daq data acquisition box NI PCIe-6382 DAQ cards National Instruments PCIe-6382 w/ BNC 2090A PCI cards for behavioral control interface
Custom made button box - human interface device Any human interface device with three buttons may be used. Alternatively, 3 keyboard buttons may be used.
Xltek 128 channel clinical intracranial EEG monitoring system EMU128FS Natus Medical Inc. 002047c Clinical recording system
Subject monitor and associated cables for visual stimulus presentation Dell U2212HMc Most Monitors are adequate here.
Personal comptuer running behavioral software with DAQ cards installed Superlogics SL-2U-PD-Q87SLQ-BA Computer for recording neural data
Mains cable for monitor Usually comes with the monitor, can be purchased at any electronics store.
Monkey Logic software which runs on Matlab 2010A Free from MonkeyLogic website
MATLAB 2010a software with data acquisition toolbox Mathworks Matlab software
sEEG electrodes AD TECH or PMT AD TECH 2102-##-101 Platinum tip, diameter (0.89 mm, 1 mm, 1.1 mm), uninsulated length 2.3 mm; The ## in the catalog number indicates the number of contacts on the electrode (08, 10, 12, or 16)
Cabrio connectors PMT 2125-##-01 The ## in the catalog number indicates the number of contacts on the electrode (08, 10, 12, or 16)
Tucker Davis Technologies Amplifier Tucker Davs Technologies PZ5 preamplifier for neural data
Tucker Davis Technologies processor Tucker Davs Technologies RZ2 Neural signal processor for neural data
TuckerDavis Technologies data streamer Tucker Davs Technologies RS4 Data streamer and storage
Fiber optics cables to connect TDT systems Tucker Davs Technologies F05 Fiber optic cables for connecting Tucker Davis Technologies' prodcuts.
ribbon cable and snap serial connector for digital markers Can be ordered from ost electronics stores.
personal computer fro running TDT RPvdsEx and OpenEx software Superlogics SL-2U-PD-Q87SLQ-BA computer for behavioral control
middle atlantics server cabinet with casters Middle Atlantic Products PTRK-21 Server case to house all of the research items
Tucker Davis Technologies splitter box to split clinical and research recrodings Tucker Davs Technologies This splitter box is a semi-custom device. Researchers should consult the attending neurologists about splitting the research and clinical recordings in a way that doesn't interfere with clinical care.
Researcher monitor with requisite cables Dell U2212HMc Most Monitors are adequate here.
button box power source - 5 volts, 2 amperes Can be purchased at any electronics store.
TDT optical interface PCI card Tucker Davs Technologies P05

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Murray, C. J., Lopez, A. D., Jamison, D. T. The global burden of disease in 1990: summary results, sensitivity analysis and future directions. Bulletin of the World Health Organization. 72, 495 (1994).
  2. Berg, A. T. Understanding the delay before epilepsy surgery: who develops intractable focal epilepsy and when. CNS Spectr. 9, 136-144 (2004).
  3. Hauser, W. A. Epilepsy: frequency, causes and consequences. , Demos Press. (1990).
  4. Wiebe, S., Blume, W. T., Girvin, J. P., Eliasziw, M. A Randomized, Controlled Trial of Surgery for Temporal-Lobe Epilepsy. New England Journal of Medicine. 345, 311-318 (2001).
  5. Fisher, R. Electrical stimulation of the anterior nucleus of thalamus for treatment of refractory epilepsy. Epilepsia. 51, 899-908 (2010).
  6. Zumsteg, D., Wieser, H. G. Presurgical evaluation: current role of invasive EEG. Epilepsia. 41, Suppl 3. S55-S60 (2000).
  7. Bouchard, K. E., Mesgarani, N., Johnson, K., Chang, E. F. Functional organization of human sensorimotor cortex for speech articulation. Nature. 495, 327-332 (2013).
  8. Zion Golumbic, E. M. Mechanisms underlying selective neuronal tracking of attended speech at a 'cocktail party'. Neuron. 77, 980-991 (2013).
  9. Mesgarani, N., Chang, E. F. Selective cortical representation of attended speaker in multi-talker speech perception. Nature. 485, 233-236 (2012).
  10. Leuthardt, E. C., Miller, K. J., Schalk, G., Rao, R. P. N., Ojemann, J. G. Electrocorticography-based brain computer Interface-the seattle experience. Neural Systems and Rehabilitation Engineering, IEEE Transactions on. 14, 194-198 (2006).
  11. Leuthardt, E. C., Schalk, G., Wolpaw, J. R., Ojemann, J. G., Moran, D. W. A brain-computer interface using electrocorticographic signals in humans. Journal of neural engineering. 1, 63-71 (2004).
  12. Talairach, J. New approach to the neurosurgery of epilepsy. Stereotaxic methodology and therapeutic results. 1. Introduction and history. Neurochirurgie. 20, Suppl 1. 1-240 (1974).
  13. Gonzalez-Martinez, J. Stereotactic placement of depth electrodes in medically intractable epilepsy. Journal of neurosurgery. 120, 639-644 (2014).
  14. Sheth, S. A. Human dorsal anterior cingulate cortex neurons mediate ongoing behavioural adaptation. Nature. 488, 218-221 (2012).
  15. Hayden, B. Y., Platt, M. L. Neurons in anterior cingulate cortex multiplex information about reward and action. The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience. 30, 3339-3346 (2010).
  16. Hayden, B. Y., Pearson, J. M., Platt, M. L. Fictive Reward Signals in the Anterior Cingulate Cortex. Science. 324, 948-950 (2009).
  17. Williams, Z. M., Bush, G., Rauch, S. L., Cosgrove, G. R., Eskandar, E. N. Human anterior cingulate neurons and the integration of monetary reward with motor responses. Nature neuroscience. 7, 1370-1375 (2004).
  18. Botvinick, M., Nystrom, L. E., Fissell, K., Carter, C. S., Cohen, J. D. Conflict monitoring versus selection-for-action in anterior cingulate cortex. Nature. 402, 179-181 (1999).
  19. Carter, C. S., Van Veen, V. Anterior cingulate cortex and conflict detection: an update of theory and data. Cognitive, Affective, & Behavioral Neuroscience. 7, 367-379 (2007).
  20. Botvinick, M. M., Cohen, J. D., Carter, C. S. Conflict monitoring and anterior cingulate cortex: an update. Trends in cognitive sciences. 8, 539-546 (2004).
  21. Veen, V., Carter, C. S. The anterior cingulate as a conflict monitor: fMRI and ERP studies. Physiology & Behavior. 77, 477-482 (2002).
  22. Kennerley, S. W., Walton, M. E., Behrens, T. E. J., Buckley, M. J., Rushworth, M. F. S. Optimal decision making and the anterior cingulate cortex. Nat Neurosci. 9, 940-947 (2006).
  23. Brown, J. W., Braver, T. S. Learned predictions of error likelihood in the anterior cingulate cortex. Science. 307, 1118-1121 (2005).
  24. Bush, G., Shin, L. M., Holmes, J., Rosen, B. R., Vogt, B. A. The Multi-Source Interference Task: validation study with fMRI in individual subjects. Mol Psychiatry. 8, 60-70 (2003).
  25. Bush, G., Shin, L. M. The Multi-Source Interference Task: an fMRI task that reliably activates the cingulo-frontal-parietal cognitive/attention network. Nature protocols. 1, 308-313 (2006).
  26. Candelaria, L. M., Smith, R. K. Propofol infusion technique for outpatient general anesthesia. J Oral Maxillofac Surg. 53, 124-128 (1995).
  27. Shafer, A., Doze, V. A., Shafer, S. L., White, P. F. Pharmacokinetics and pharmacodynamics of propofol infusions during general anesthesia. Anesthesiology. 69, 348-356 (1988).
  28. Cohen, D. S., Lustgarten, J. H., Miller, E., Khandji, A. G., Goodman, R. R. Effects of coregistration of MR to CT images on MR stereotactic accuracy. J Neurosurg. 82, 772-779 (1995).
  29. Ken, S. Quantitative evaluation for brain CT/MRI coregistration based on maximization of mutual information in patients with focal epilepsy investigated with subdural electrodes. Magn Reson Imaging. 25, 883-888 (2007).
  30. Niemann, K., Naujokat, C., Pohl, G., Wollner, C., von Keyserlingk, D. Verification of the Schaltenbrand and Wahren stereotactic atlas. Acta neurochirurgica. 129, 72-81 (1994).
  31. Nowinski, W. L. Anatomical targeting in functional neurosurgery by the simultaneous use of multiple Schaltenbrand-Wahren brain atlas microseries. Stereotact Funct Neurosurg. 71, 103-116 (1998).
  32. Hopper, W. R., Moss, R. Common breaks in sterile technique: clinical perspectives and perioperative implications. AORN J. 91, 350-364 (2010).
  33. Mangram, A. J., Horan, T. C., Pearson, M. L., Silver, L. C., Jarvis, W. R. Guideline for prevention of surgical site infection. Hospital Infection Control Practices Advisory Committee. Infect Control Hosp Epidemiol. 20, 250-278 (1999).
  34. Asaad, W. F., Eskandar, E. N. A flexible software tool for temporally-precise behavioral control in Matlab. Journal of Neuroscience Methods. 174, 245-258 (2008).
  35. Asaad, W. F., Eskandar, E. N. Achieving behavioral control with millisecond resolution in a high-level programming environment. Journal of Neuroscience Methods. 173, 235-240 (2008).
  36. Bokil, H., Andrews, P., Kulkarni, J. E., Mehta, S., Mitra, P. P. Chronux: A platform for analyzing neural signals. Journal of Neuroscience Methods. 192, 146-151 (2010).
  37. Bokil, P. M. aH. Observed Brain Dynamics. , Oxford University Press. (2008).
  38. Chronux. , Available from: http://chronux.org (2014).
  39. Miller, K. J. Broadband Spectral Change: Evidence for a Macroscale Correlate of Population Firing Rate. The Journal of Neuroscience. 30, 6477-6479 (2010).
  40. Buzsáki, G., Anastassiou, C. A., Koch, C. The origin of extracellular fields and currents — EEG, ECoG, LFP and spikes. Nat Rev Neurosci. 13, 407-420 (2012).
  41. Carter, C. S. Anterior cingulate cortex, error detection, and the online monitoring of performance. Science. 280, 747-749 (1998).
  42. Botvinick, M., Nystrom, L. E., Fissell, K., Carter, C. S., Cohen, J. D. Conflict monitoring versus selection-for-action in anterior cingulate cortex. Nature. 402, 179-181 (1999).
  43. Holroyd, C. B., Coles, M. G. The neural basis of human error processing: reinforcement learning, dopamine, and the error-related negativity. Psychological review. 109, 679-709 (2002).
  44. Shenhav, A., Botvinick, M. M., Cohen, J. D. The expected value of control: an integrative theory of anterior cingulate cortex function. Neuron. 79, 217-240 (2013).
  45. Roesch, M. R., Olson, C. R. Neuronal Activity Related to Reward Value and Motivation in Primate Frontal Cortex. Science. 304, 307-310 (2004).
  46. Croxson, P. L. Quantitative Investigation of Connections of the Prefrontal Cortex in the Human and Macaque using Probabilistic Diffusion Tractography. The Journal of Neuroscience. 25, 8854-8866 (2005).
  47. Rushworth, M. F. S., Behrens, T. E. J., Rudebeck, P. H., Walton, M. E. Contrasting roles for cingulate and orbitofrontal cortex in decisions and social behaviour. Trends in Cognitive Sciences. 11, 168-176 (2007).
  48. Kawasaki, H. Single-neuron responses to emotional visual stimuli recorded in human ventral prefrontal cortex. Nat Neurosci. 4, 15-16 (2001).
  49. Wang, S. Neurons in the human amygdala selective for perceived emotion. Proceedings of the National Academy of Sciences. 111, E3110-E3119 (2014).
  50. Milad, M. R., Rauch, S. L. The role of the orbitofrontal cortex in anxiety disorders. Annals of the New York Academy of Sciences. 1121, 546-561 (2007).
  51. Milad, M. R., Rauch, S. L. Obsessive-compulsive disorder: beyond segregated cortico-striatal pathways. Trends Cogn Sci. 16, 43-51 (2012).
  52. Raichle, M. E. A default mode of brain function. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 98, 676-682 (2001).
  53. David, N. Neural representations of self versus other: visual-spatial perspective taking and agency in a virtual ball-tossing game. Journal of cognitive neuroscience. 18, 898-910 (2006).
  54. Kjaer, T. W., Nowak, M., Lou, H. C. Reflective self-awareness and conscious states: PET evidence for a common midline parietofrontal core. NeuroImage. 17, 1080-1086 (2002).
  55. Kircher, T. T. The neural correlates of intentional and incidental self processing. Neuropsychologia. 40, 683-692 (2002).
  56. Addis, D. R., McIntosh, A. R., Moscovitch, M., Crawley, A. P., McAndrews, M. P. Characterizing spatial and temporal features of autobiographical memory retrieval networks: a partial least squares approach. NeuroImage. 23, 1460-1471 (2004).
  57. Gilboa, A., Winocur, G., Grady, C. L., Hevenor, S. J., Moscovitch, M. Remembering our past: functional neuroanatomy of recollection of recent and very remote personal events. Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991). 14, 1214-1225 (2004).
  58. Cavanna, A. E., Trimble, M. R. The precuneus: a review of its functional anatomy and behavioural correlates. Brain: a journal of neurology. 129, 564-583 (2006).

Tags

Nörobilim Sayı 98 epilepsi stereotaktik elektroensefalografi anterior singulat korteks yerel alan potansiyeli elektrot yerleştirme
Stereotaktik Elektroensefalografi kullanarak Derin KORTİKAL Fonksiyonu ve subkortikal yapıları incelenmesi: Ön Singulat Korteks Dersler
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

McGovern, R. A., Ratneswaren, T.,… More

McGovern, R. A., Ratneswaren, T., Smith, E. H., Russo, J. F., Jongeling, A. C., Bateman, L. M., Schevon, C. A., Feldstein, N. A., McKhann, II, G. M., Sheth, S. Investigating the Function of Deep Cortical and Subcortical Structures Using Stereotactic Electroencephalography: Lessons from the Anterior Cingulate Cortex. J. Vis. Exp. (98), e52773, doi:10.3791/52773 (2015).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter