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Neuroscience

Analyse der neuronalen Aktivität und Konnektivität mit intrakraniellen EEG-Daten mit SPM-Software

Published: October 30, 2018 doi: 10.3791/58187
Automatic Translation
*1, *2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 5
1Kokoro Research Center, Kyoto University, 2Brain Activity Imaging Center, Advanced Telecommunications Research Institute International, 3Department of Neurodevelopmental Psychiatry, Habilitation and Rehabilitation, Graduate School of Medicine, Kyoto University, 4National Epilepsy Center, 5Shizuoka Institute of Epilepsy and Neurological Disorders, 6Department of System Neuroscience, Sapporo Medical University, 7Faculty of Human Health Science, Graduate School of Medicine, Kyoto University
* These authors contributed equally

Summary

Wir präsentieren zwei analytische Protokolle, die verwendet werden können, intrakranielle Elektroenzephalographie Datenanalyse mit Hilfe der statistischen Parametric Mapping (SPM) Software: statistische parametrische Zuordnung Zeit-Frequenz-Analyse für neuronale Aktivität und dynamische kausale Modellierung der induzierten Reaktionen für Intra - und inter - regionale Verbindungen.

Abstract

Neuronale Aktivität und Konnektivität Zusammenhang mit kognitiven Funktionen bei hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung zu messen, ist ein wichtiges Ziel der kognitiven Neurowissenschaften. Intrakranielle Elektroenzephalographie (EEG) kann direkt elektrische neuralen Aktivität aufnehmen und hat das einzigartige Potential, dieses Ziel zu erreichen. Traditionell wurde durchschnittlich Analyse angewendet, um intrakranielle EEG-Daten zu analysieren; Allerdings gibt es mehrere neue Techniken für die Darstellung der neuronalen Aktivität und Intra - und inter - regionale Konnektivität. Hier stellen wir zwei analytische Protokolle, die wir vor kurzem angewendet, um intrakranielle EEG-Daten mit Hilfe der statistischen Parametric Mapping (SPM) Software zu analysieren: Zeit-Frequenzanalyse SPM für neuronale Aktivität und dynamische kausale Modellierung von induzierten Reaktionen für Intra - und inter - regionale Konnektivität. Wir berichten unsere Analyse der intrakraniellen EEG-Daten bei der Beobachtung von Gesichtern als repräsentative Ergebnisse. Die Ergebnisse zeigten, dass die minderwertigen occipital Gyrus (IOG) Gamma-Band-Aktivität bei sehr frühen Stadien (110 ms) als Reaktion auf Gesichter, und der IOG und Amygdala zeigten schnelle Intra - und inter - regionale Vernetzung mit verschiedenen Arten von Schwingungen zeigte. Diese analytische Protokolle haben das Potenzial, die neuronalen Mechanismen, die kognitive Funktionen mit hoher räumlicher und zeitlicher Profile zu identifizieren.

Introduction

Neuronale Aktivität und Konnektivität Zusammenhang mit kognitiven Funktionen bei hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung zu messen, ist eines der primären Ziele der kognitiven Neurowissenschaften. Allerdings ist es nicht einfach, dieses Ziel zu erreichen. Eine populäre Methode verwendet, um neuronale Aktivität aufzuzeichnen ist funktionelle Magnetresonanz-Bildgebung (MRI). Funktionelle MRT bietet mehrere Vorteile, wie eine hohe räumliche Auflösung auf Millimeter-Ebene und nicht-invasive Aufnahme zwar ein klarer Nachteil der funktionellen MRT seiner geringen zeitlichen Auflösung. Darüber hinaus misst funktionelle MRI Blut-Sauerstoff-Niveau-abhängigen Signale, die nur indirekt elektrische neuralen Aktivität widerspiegeln. Beliebte elektrophysiologische Methoden, einschließlich der Elektroenzephalographie (EEG) und Magnetoenzephalographie (MEG), haben hohe zeitliche Auflösungen auf die Millisekunde Ebene. Sie haben jedoch relativ geringe räumliche Auflösungen, weil sie elektrische/magnetische Signale an der Kopfhaut aufnehmen und schwierig inverse Probleme lösen müssen, um die Aktivität des Gehirns darstellen.

Intrakranielle EEG kann direkt elektrischen neuronalen Aktivität bei hohen zeitlichen (Millisekunden) und räumliche (Zentimeter) Auflösungen1aufnehmen. Diese Maßnahme bieten wertvolle Chancen, neuronale Aktivität und Konnektivität, zu verstehen, obwohl es klare Einschränkungen (z. B.messbare Regionen beschränken sich auf klinische Kriterien). Verschiedene intrakranielle EEG-Studien haben traditionelle durchschnittlich Analyse um neuronale Aktivität zeigen angewandt. Obwohl im Durchschnitt Analyse sensibel mal gesperrt und Niederfrequenz Band Aktivierung erkennen kann, es kann nicht erkennen, nicht-Phase-locked bzw. Aktivierung der Hochfrequenz (z. B. Gamma-Band). Darüber hinaus ist funktionelle neuronale Kopplung nicht ausführlich in der Literatur zu intrakraniellen EEG-Ableitungen analysiert worden. Vor kurzem wurden mehrere neue Techniken entwickelt, um neuronale Aktivität und Intra - und inter - regionale Vernetzung in funktionelle MRT und EEG/MEG Aufnahmen zeigen die angewendet werden können, um intrakranielle EEG-Daten zu analysieren.

Hier stellen wir analytische Protokolle, die wir vor kurzem angewendet haben, um intrakranielle EEG-Daten mit Hilfe der statistischen Parametric Mapping (SPM) Software zu analysieren. Erstens, die zeigen, wann und bei welcher Frequenz die Hirnregionen aktiviert werden konnte, führten wir Zeit-Frequenz SPM Analyse2. Diese Analyse zersetzt sich die Zeit- und Frequenzbereich Domains gleichzeitig über eine kontinuierliche Wavelet-Transformation und die simultane Fehlerquote (FWE) in der Zeit-Frequenz-Maps mit der zufälligen Feldtheorie entsprechend korrigiert. Zweitens haben wir um anzuzeigen wie Gehirnregionen kommunizieren, dynamische kausale Modellierung (DCM) induzierten Reaktionen4angewandt. DCM ermöglicht die Untersuchung von wirksamen Verbindungen (d. h. die kausalen und gerichtete Einflüsse unter Gehirn Regionen5). Obwohl DCM ursprünglich als Werkzeug zur Analyse der funktionellen MRT Daten5vorgeschlagen wurde, wurde DCM induzierten Reaktionen um zu analysieren, die zeitlich veränderliche Leistungsspektren der elektrophysiologischen Signalen4erweitert. Diese Analyse ermöglicht die Darstellung der beiden Intra - und inter - regionale neuronale Konnektivität. Einige neurophysiologische Studien haben vorgeschlagen, dass lokale intraregionale Berechnungen und weiträumige interregionale Kommunikation vor allem Gamma - und Theta-Band Schwingungen, bzw. verwenden, und ihre Interaktionen (z.B. Verladungen) können von Theta-Gamma Kreuz-Frequenz Kupplung3,6,7,8reflektiert werden. Dieser Bericht konzentriert sich auf das analytische Datenprotokoll; einen Überblick über Hintergrund Informationen9,10 und Aufnahme Protokolle11 von intrakraniellen EEG entnehmen Sie bitte der Literatur.

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Protocol

Unsere Studie wurde von der lokalen institutionellen Ethikkommission genehmigt.

1. grundsätzliche Informationen

Hinweis: Die analytische Protokolle können auf verschiedene Arten von Daten ohne Einschränkungen bezüglich bestimmten Teilnehmern, Elektroden, Referenzmethoden oder Elektrode Standorten angewendet werden. In unserem Beispiel haben wir sechs Patienten, die pharmakologisch hartnäckigen fokale Epilepsie leiden getestet. Wir haben Patienten, die keine epileptische Herde in den Regionen von Interesse.

  1. Intrakranielle EEG Daten während des kognitiven Tests an den Ziel-Elektroden.
    1. Implantat Tiefe Elektroden verwenden die stereotaktische Methode12.
    2. Verwenden subdurale Platin-Elektroden (Durchmesser: 2,3 mm) und Tiefe Platin-Elektroden (Durchmesser: 0,8 mm), kortikale und subkortikale Aktivität, bzw. gleichzeitig zu messen.
    3. Die Oberfläche des Schädels von der Mittellinie dorsalen frontalen Region, mit den Kontakten der Elektroden den Schädel zu referentielle Aktivierung12abgewandten setzen Sie Referenzelektroden auf.
    4. Daten zu verstärken, Online-filter (Bandpass: 0,5 – 300 Hz), und bei 1000 Hz.
    5. Um aufzuzeichnen und statistisch verbunden mit Augenbewegungen Artefakte zu entfernen, zusätzlich nehmen Sie Electrooculograms auf. Wählen Sie die Ziel-Elektroden basierend auf theoretischen Interessen. Darüber hinaus verwenden Sie einzelne MRT- und CT-Daten, um die Elektrode Positionen zu überprüfen.
  2. Probieren Sie und vorverarbeiten Sie intrakranielle EEG Studiendaten (Abbildung 1).
    Hinweis: Die analytische Protokolle können auf verschiedene Arten von Daten ohne Einschränkung auf bestimmte Daten oder Vorverarbeitung Methoden angewendet werden.
    1. Hier, während 3.000 ms Beispieldaten (Pre-Impulse: 1.000 ms; Post-Impuls: 2.000 ms) für jeden Versuch.
    2. Da Teilnehmer zeigten hier ungewöhnlich hoher Amplitude Aktivität in einigen Studien, möglicherweise im Zusammenhang mit Epilepsie, diese Ausreißer-Studien mit vordefinierten Schwellen auszuschließen (> 800 μV und > 5 SD). Weitere Vorverarbeitung Schritte, einschließlich Sichtprüfung und unabhängige Bauteilanalyse, sein abhängig von den experimentellen Ziele erforderlich.
  3. Umwandeln Sie das native Format des EEG in ein MATLAB-basierten SPM-Format, (vgl. SPM12 Handbuch 12.1 und 12.2).
    Hinweis: Die meisten EEG-Datenformate können direkt in SPM-Software importiert werden durch Umwandlung in die Benutzeroberfläche von SPM-Batch-Editor auswählen und unter Angabe aller erforderlichen Eingangsparameter. Eine weitere Möglichkeit ist ein Beispielskript "spm_eeg_convert_arbitrary_data.m" im Unterverzeichnis "Mann/Example_scripts" von SPM-Programm-Verzeichnis verwenden. Dieses Skript bietet eine bequeme Möglichkeit zum konvertieren eine ASCII-Datei oder MAT-Datei, die durch viele EEG-System mit SPM-Format exportiert werden können.

(2) SPM Zeit-Frequenz-Analyse

  1. Einrichten von SPM12 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/) und verwenden Sie die M/EEG analytische Menü13 (Abbildung 2).
  2. Durchführen der Zeit-Frequenz SPM Analyse2 durch Auswahl von "Zeit-Frequenz-Analyse" im Menü SPM für die vorverarbeiteten intrakraniellen EEG-Daten jeder Studie über kontinuierliche Wavelet Zersetzung mit Morlet Wavelet basierend auf vordefinierten Parametern ( Abbildung 3).
    Hinweis: Wavelet-Transformationen zeigen die zeitliche Entwicklung des spektralen Anteile von convolving intrakranielle EEG-Daten mit Wavelets mehrere Frequenzen14.
    1. Hier führen Wavelet Zersetzung mit sieben-Zyklus Morlet Wavelet für die gesamte Epoche (-1,000 – 2.000 ms) und Frequenzbereich von 4 bis 300 Hz.
    2. Bestimmen Sie die Mutter Wavelet und Anzahl der Zyklen, die basierend auf einer früheren Studie15. Beachten Sie, dass die Anzahl der Zyklen in der Wavelet die Zeit-Frequenz-Auflösungen steuert und empfohlen wird, mehr als 5 Schätzung Stabilität13sicherzustellen.
    3. Zeit- und Frequenzbereich reicht auf der Grundlage der Forschungsinteresses zu bestimmen.
  3. Schneiden Sie die daraus resultierende Zeit-Frequenz-Karten automatisch durch die Auswahl "Crop" im Menü SPM, Randeffekte zu entfernen. Hier schneiden die Zeit-Frequenz-Karten in-200 – 500 ms.
  4. Führen Sie die Transformation der Daten (optional) und Basislinienkorrektur durch Auswahl von "Zeit-Frequenz Rescale" im Menü "SPM" für die Zeit-Frequenz-Karten zu visualisieren die veranstaltungsbezogenen Leistungsänderungen besser und verbessern die Normalität der Daten.
    Hinweis: Hier die Zeit-Frequenz-Karten waren Log umgewandelt und die Basislinie (-200 – 0 ms)-korrigiert.
  5. Umwandeln Sie die Zeit-Frequenz-Karten in zweidimensionalen (2D) Bilder durch Auswahl von "Convert2Images" im Menü "SPM".
    1. Glatt mit "glockenförmig" Kernel mit einem vordefinierten voller Breite Hälfte-Maximum (FWHM) Wert zu Inter unterliegt Schwankungen kompensieren und entsprechen den Annahmen der zufälligen Feldtheorie verwendet in der statistischen Inferenz2,13 .
      Hinweis: Hier wurden die Zeit-Frequenz-Karten mit einem "glockenförmig" Kernel FWHM von 96 ms im Zeitbereich und 12 Hz im Frequenzbereich basierend auf einer früheren Studie2geglättet.
  6. Geben Sie die 2D-Bilder in das allgemeine lineare Modell durch die Auswahl "geben Sie 1st-Level" im Menü "SPM".
  7. Schätzen Sie das allgemeine lineare Modell durch die Auswahl "Modellschätzung" im Menü "SPM".
  8. Führen Sie statistische Schlüsse auf die Zeit-Frequenz SPM {T} Daten basierend auf der zufälligen Feldtheorie2 durch die Auswahl "Ergebnisse" im Menü "SPM". Erkennen Sie deutlich aktivierten Zeit-Frequenz-Cluster mit vordefinierten Schwellen (möglicherweise für Mehrfachvergleiche korrigiert).
    Hinweis: Hier der Umfang Schwelle p < 0,05, die FWE korrigiert für multiple Vergleiche mit einer Höhe Schwelle von p < 0,001 (unkorrigiert) diente.

3. DCM induzierten Reaktionen

  1. Einrichten von SPM12 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/) und M/EEG analytische Menü13 (Abbildung 4) zu verwenden.
    1. Starten Sie DCM-Analyse "DCM" Schaltfläche im Menü SPM. Aktivieren Sie DCM für induzierte Reaktionen durch die Auswahl "IND" in dem Listenfeld ". Importieren Sie die vorverarbeiteten intrakraniellen EEG-Daten durch Klicken auf "neue Daten" im ASM für M/EEG-Menü.
  2. Geben Sie Zeitfenster von Zinsen, Bedingungen von Interesse, Kontraste für die ausgewählten Bedingungen (dies definieren die Modulation Eingaben später verwendet in Netzwerk-Spezifikation), Frequenzfenster von Interesse und die Anzahl der Wavelet-Zyklen im ASM für M/EEG-Menü an ( ( Abbildung 5).
    1. Verwenden Sie fünf-Zyklus Morlet Wavelet (4 – 100 Hz in 1 Hz-Schritten) und das Zeitfenster auf 1 – 500 ms.
    2. Bestimmen Sie die Wavelet-Zyklus entsprechend der Standardeinstellung. Beachten Sie, dass die Software Empfehlung ist der Wert größer als 5 Schätzung Stabilität13sicherzustellen. Die Zeit – Frequenzbereiche wurden basierend auf unser Forschungsinteresse bestimmt. Beachten Sie, dass ein Zeitfenster mit einem zusätzlichen ± 512 ms automatisch während der Berechnung verwendet wurde, um Randeffekte zu entfernen.
  3. Basierend auf der DCM Rahmen4,5, definieren (1) fahren Eingänge, die repräsentieren die Sinneseindrücke auf neuronale Zustände; (2) innere Verbindungen, die welche die Grundlinie Konnektivität unter neuronale Zustände und selbst Verbindungen zu verkörpern; und (3) modulierende Effekte auf inneren Verbindungen über experimentelle Manipulationen bei null und hypothetischen Modellen. Auch die Art der Modulation als linear (innerhalb-Frequenz) oder nichtlineare (zwischen-Frequenz) definieren.
    1. Intrinsische (linear und nichtlinear) Verbindungen, treibende Eingänge und Modulation Eingänge in die DCM für M/EEG-Menü angeben.
    2. Ändern Sie die Standardeinstellungen für einige Parameter (z.B. vorherige Reiz Beginn Uhrzeit und Dauer), bei Bedarf. Schätzen Sie die Modelle durch die Auswahl "invert DCM" im ASM für M/EEG-Menü. Danach wählen Sie Speichern Ergebnisse als Img Frequenz-Häufigkeit modulierende Kupplung Parameter Bilder.
  4. Führen Sie einen zufälligen Effekten Bayesianischen Modell Auswahl (BMS) Analyse17 durch Klicken auf "BMS" im ASM für M/EEG-Menü, das optimale Netzwerkmodell zu identifizieren. Verwenden Sie das Modell erwartet Wahrscheinlichkeiten und/oder Überschreitung Wahrscheinlichkeiten als Evaluationsmaßnahmen.
  5. Rückschlüsse ziehen über das Kreuz-Frequenzmuster der modulierende Verbindungen mit der preisgekrönten Modellparameter mit dem SPM-Menü (siehe Schritt2).
    1. Glätten Sie die modulierende Kupplung Parameter Bilder durch Auswahl von "Convert2Images" im Menü "SPM".
    2. Analysen Sie allgemeines lineares Modell durch die Auswahl "Geben Sie 2nd-Level" im Menü "SPM".
    3. Berechnen Sie die 2D SPM {T}-Werte durch die Auswahl "Ergebnisse" im Menü "SPM".
      Hinweis: Hier wurde die FWHM bei 8 Hz, basierend auf einer früheren Studie4festgelegt. Signifikante Werte wurden exploratorily mit einer Höhe Schwelle p < 0,05 (unkorrigiert).

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Representative Results

Mit dem Protokoll enthaltenen, analysierten wir intrakranielle EEG-Daten in Reaktion auf Gesichter18,19. Wir aufgezeichnete Daten von sechs Patienten während der passive Betrachtung von Gesichtern, Mosaiken und Häuser in aufrechten und invertiert Orientierungen. Die Kontraste der aufrechten Gesichtern gegenüber aufrecht Mosaiken und gerader Schriftschnitt gegen aufrechte Häuser zeigten die Gesicht-Effekt (d.h., Gesicht-spezifische Hirnaktivität relativ zu anderen Objekten). Der Kontrast der aufrecht steht im Vergleich zu invertiert Gesichter zeigten die Gesicht-Inversion-Effekt (i.e., Gesicht-spezifische visuelle Verarbeitung möglicherweise im Zusammenhang mit Configural/ganzheitliche Verarbeitung20). Als der Zielregion für die Zeit-Frequenz-Analyse und Phase-Amplitude Kreuz-Frequenz Kupplung wählten wir die Recht minderwertig occipital Gyrus (IOG) basierend auf bisherigen neuropsychologischen21 und Neuroimaging22 Ergebnisse. Für DCM testeten wir das Modell, in dem der IOG und Amygdala ein funktionsfähiges Netzwerk während Gesicht Verarbeitung basierend auf vorherigen anatomische Beweise23darstellen.

Zeit-Frequenz-Analyse

Zeit-Frequenz-Analysen wurden durchgeführt, um die zeitliche und Frequenz Tätigkeitsprofile IOG während der Verarbeitung von Gesichtern zu untersuchen. Zeit-Frequenz-Karten in 2D Bilder umgewandelt wurden und trat in das allgemeine lineare Modell mit den Faktoren der Reiz-Typ ("Gesicht", "Haus" und "Mosaik") und Ausrichtung (aufrecht und umgekehrt). Wichtige Antworten wurden mit einem FWE korrigiert Umfang Schwellenwert von p < 0,05 mit einer Höhe Schwelle von p < 0,001 (unkorrigiert). Die Kontraste, die Prüfung des Gesicht-Effekts (aufrechte Gesicht vs. aufrecht Mosaik) konsequent offenbart erhebliche Rapid (110-500 ms) Gamma-Band Aktivität (Abb. 6a). Die Kontraste den Gesicht-Inversion-Effekt (aufrechte vs. invertiert Gesicht) testen ergab signifikante Gamma-Band-Aktivität in einer späteren Periode (195-500 ms).

DCM induzierten Reaktionen

DCM induzierten Reaktionen wurde angewandt, um die funktionale Netzwerkmodelle der IOG und der Amygdala zu testen. Für das Gesicht und Gesicht-Inversion-Effekte, die Überschreitung Wahrscheinlichkeiten der zufälligen Effekten Bayesianischen Modellauswahl darauf hingewiesen, dass das Modell mit intraregionale modulierende Konnektivität in Regionen und bidirektionale interregionalen modulierende Verbindung wurde am ehesten unter allen möglichen Modellen (Abb. 6 b).

Als nächstes, inspizierten wir die spektrale Profile der modulierende Kupplungen in das beste Modell. Signifikante Effekte wurden bewertet, für den gesamten Spektralbereich mit einer Höhe Schwelle von p < 0,05 (unkorrigiert). Erhebliche - und Kreuz-Frequenz modulierende Kupplungen für beide Intra - und inter - regionale Vernetzung von dem Gesicht und Gesicht-Inversion Effekte (Abbildung 6 c) beobachtet. Zum Beispiel zeigte die Amygdala als der intraregionalen Modulation des Effekts Gesicht negative Gamma-Gamma gleichen und Beta-Gamma-Kreuz-Frequenz-Kupplungen. Unterdessen zeigte die Intra-IOG-Modulation eine formschlüssige Kupplung Kreuz-Frequenz in der Theta/Alpha/Beta-Gamma-Band. Darüber hinaus als die interregionalen Kopplung des Effekts Gesicht der IOG -> Amygdala Modulation ergab ein Profil, das Theta/Alpha-Band in der IOG die Gamma-Band in der Amygdala erleichtert. Für die Amygdala -> IOG Modulation, die Gamma-Band in der Amygdala gehemmt, die Theta/Alpha und das gleiche Frequenz Gamma-Band in der IOG. Für das Gesicht-Inversion-Effekt ähnlich wie Amygdala -> IOG Modulation, in denen die Gamma-Band in der Amygdala gehemmt, die Gamma-Band in der IOG, wurde beobachtet. Jedoch für IOG -> Amygdala Modulation, Theta, Alpha-Gamma-Vereins im Gesicht Effekt beobachtet waren nicht erkennbar.

Figure 1
Abbildung 1: Abbildung der Generation der Testversion intrakraniellen Elektroenzephalographie Daten. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 2
Abbildung 2: grafische Benutzeroberflächen der statistischen Parametric Mapping (SPM) Software für Zeit-Frequenzanalysen. (1) SPM-Menü. (2) Zeit-Frequenz-Analyse. (3) zuschneiden. (4) Basislinienkorrektur. (5) Umwandlung. (6) Die Glättung. (7) statistisches Modell. (8) Modellschätzung. (9) Kontrast. (10) statistische Inferenz. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 3
Abbildung 3: Flussdiagramm der Zeit-Frequenz-Analyse mit Hilfe der statistischen Parametric Mapping (SPM)-Software. (ein) bereiten die vorverarbeiteten intrakraniellen Elektroenzephalographie (EEG) Daten von jeder Studie. (b) Verhalten Zeit-Frequenz (TF) Zersetzung für die EEG-Daten mithilfe von kontinuierliche Wavelet wandeln. (c) Ernte, Log-Transformation und Grundlinie korrekt für die TF Karten. (d) Convert ordnet die TF in zweidimensionalen (2D) Bilder. (e) geben Sie die 2D Bilder in das allgemeine lineare Modell. (f) führen statistische Rückschlüsse auf die TF SPM {T}-Daten. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 4
Abbildung 4: grafische Benutzeroberflächen der statistischen Parametric Mapping (SPM) Software für dynamische Modellierung (DCM) Ursachenanalysen. (1) SPM-Menü. (2) DCM-Menü. (3) Bayesian Modellauswahl. (4) glätten. (5) statistisches Modell. (6) Modellschätzung. (7) Kontrast. (8) statistische Inferenz. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 5
Abbildung 5: Flussdiagramm der dynamischen kausale Modellierung der induzierten Antworten. (ein) berechnen Sie die Zeit-Frequenz-Spektren für jeden Versuch der gezielten mehrere Elektroden (minderwertige occipital Gyrus (IOG) und Amygdala in unserem Beispiel) kontinuierliche Wavelet-Zerlegung. Durchschnitt der spektralen Größen der Zeit-Frequenz-Antworten auf die induzierte Reaktion ergeben. Anschließend definieren Sie die treibende Eingang, intrinsischen Verbindungen und Modulation der intrinsischen Verbindungen durch experimentelle Manipulationen. Modelle zum Testen von Hypothesen und schätzen die Modelle zu konstruieren. (b) Verhalten einen zufälligen Effekten Bayes'sche Modell Auswahl Analyse, das optimale Modell zu identifizieren. (c) konvertieren die Frequenz-Häufigkeit modulierende Kupplung Parameter in zweidimensionalen (2D) Bilder (mit Glättung). Dann Zufallseffekte allgemeines lineares Modellanalysen durchzuführen und die 2D SPM {T}-Werte zu berechnen. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

Figure 6
Abbildung 6: repräsentative Ergebnisse. (ein) Zeit-Frequenz Karten richtig minderwertig occipital Gyrus (IOG) Aktivität für das aufrechte Gesicht (FU; links) und aufrechte Mosaik (MU, Mitte) Bedingungen. Die SPM {T} Daten für FU versus MU werden auch (rechts) angezeigt. (b) funktionelle Netzwerkmodelle in der IOG und Amygdala. Acht mögliche Kombinationen der modulierende Eingabe durch FU versus MU auf Verbindungen zwischen der IOG und Amygdala und selbständige Verbindung auf jeder Region wurden untersucht. (c) Frequenz-Frequenz modulierende Kupplung Parameter und SPM {T} Werte für FU versus MU IOG -> Amygdala und Amygdala -> IOG Modulation werden angezeigt. Die rot-gelb und blau-Cyan Blobs zeigen signifikante Positive/exzitatorischen und negativ/hemmende Verbindungen bzw.. Bitte klicken Sie hier für eine größere Version dieser Figur.

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Discussion

Die analytische Protokolle für intrakranielle EEG-Daten mit der SPM-Software eingeführt hierin haben mehrere Vorteile gegenüber funktionelle MRI. Erstens können die Protokolle neuronalen Aktivierung mit einer hohen zeitlichen Auflösung darstellen. Daher zeigen die Ergebnisse, ob die kognitive Korrelate der neuronalen Aktivierung auf frühen oder späten Stadien der Verarbeitung umgesetzt werden. In unserem Beispiel wurde die Gesicht-Effekt der visuellen Verarbeitung in den sehr frühen Stadien (d. h. 110 ms) identifiziert. Darüber hinaus der Vergleich der zeitlichen Profile der neuronalen Aktivität im Zusammenhang mit verschiedenen psychologischen Funktionen bieten interessante Implikationen. Vor allem offenbart unser Beispiel unterschiedliche Aktivierungszeiten für das Gesicht und Gesicht-Inversion Effekte, beginnend bei 115 ms und 165 ms bzw. in der IOG. So reichen zeitliche Informationen kann unsere Neurokognitive Mechanismen vertiefen.

Darüber hinaus können die Protokolle Intra - und inter - regionale neuronale Verbindungen darstellen. Daten von anderen neurowissenschaftlichen Maßnahmen wie hämodynamische Signale und Kopfhaut aufgezeichnet elektromagnetische Signale, enthalten eine große Menge an Lärm und erfordern Schätzung basiert auf mehreren Annahmen, die ursprüngliche elektrische Signale, die verfälschen können extrahieren die daraus resultierende neuronale Konnektivität. Daher ist die Analyse der direkt aufgenommene elektrische Signale wertvoll. Zur Veranschaulichung obwohl unsere Ergebnisse funktionelle Kopplung zwischen der IOG und Amygdala bei der Verarbeitung Gesicht offenbart wurde diese Kupplung nicht mehr in einer vorherigen Analyse der funktionellen MRT Daten24erkannt. Neuronale Mechanismen zu verstehen, erfordert die Ermittlung von kausalen Beziehungen zwischen neuronalen Schaltkreise, die Zeitinformation der neuronalen Aktivierung erfordert.

Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass die optimale Protokoll, aufzeichnen und analysieren von intrakraniellen EEG diskutiert bleibt. Zum Beispiel haben methodische Studien vorgeschlagen, dass körperlich physiologische Artefakte (z.B., Augenbewegungen und Muskelaktivität) und Umgebungslärm und die geeignete Position Referenzelektroden für Referenzelektroden abholen können intrakranielle EEG bleibt bestimmt25,26. Einige Vorverarbeitung Methoden (z.B.Filter- und nicht-lineare Transformationen) zum Entfernen von Artefakte (z.B. epileptische Aktivität) sind vorgeschlagen worden, obwohl sie unter Debatte27sind. Eine Studie berichtete auch, dass Zeit-Frequenz-Analysen mittels Wavelet Aufspaltung könnte verwischen die Gipfel in der ursprünglichen Daten28und alternativen Analysemethoden, wie z. B. die Hilbert-Huang-Transformation, bessere zeitliche Auflösungen29bieten kann. Die Gewinnung von im Hochtonbereich kann auch mit solchen Methoden30verbessert werden. Es wurde festgestellt, dass Kreuz-Frequenz Kupplung durch scharfe nichtlineare Transienten voreingenommen könnte und controlling für solche verwirrende Effekte benötigten31,32,33. Verschiedene analytische Methoden sind für die Analyse von Intra - und inter - regionale Kupplung, vorgeschlagen worden, wie die Phase-Verriegelung Wert16, gewichtete Phase Sträfling Index34, und Grander Kausalität35, und es bleibt unklar welche Analysen und Parameter (z.B. Häufigkeit) sind die wichtigsten, um kognitive Verarbeitung3. In einigen Fällen intrakranielle EEG-Daten können nicht parametrische Annahmen gerecht werden und nicht-parametrische Analyse möglicherweise optimale36. Vor kurzem, wurden andere analytische Protokolle vorgeschlagenen37; im Vergleich mit anderen Protokollen, möglicherweise auf Basis von SPM-Software das einzigartige Potenzial, einen einheitlichen Rahmen für die Analyse der verschiedenen Arten von neurowissenschaftlichen Daten38zur Verfügung zu stellen. Forscher sollten Fortschritte in analytischen Protokolle für intrakranielle EEG Daten aufmerksam.

Zusammenfassend lässt sich sagen führten wir ein analytisches Protokolle, die wir vor kurzem angewendet, um intrakranielle EEG Daten zu analysieren, die Zeit-Frequenz-SPM-Analyse, Kreuz-Frequenz Kupplung und DCM induzierten Antworten enthalten. Wir glauben, dass diese analytische Protokolle neuronale Korrelate kognitiver Funktionen mit hoher räumlicher und zeitlicher Profile identifizieren können.

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Disclosures

Die Autoren haben nichts preisgeben.

Acknowledgments

Diese Studie wurde unterstützt durch Mittel aus dem Benesse Corporation, Japan Society for Promotion of Science (JSPS) Finanzierung Programm für die nächste Generation weltweit führende Forscher (LZ008), der Organisation für die Förderung der Forschung auf Entwicklungsstörungen des, und die JSPS KAKENHI (15K 04185; 18K 03174).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
none

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Neurowissenschaften Ausgabe 140 Kreuz-Frequenz Kupplung dynamische kausale Modellierung (DCM) Gesicht Gamma Schwingung minderwertige occipital Gyrus intrakranielle Elektroenzephalographie (EEG) Zeit-Frequenz-Analyse
Analyse der neuronalen Aktivität und Konnektivität mit intrakraniellen EEG-Daten mit SPM-Software
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Sato, W., Kochiyama, T., Uono, S.,… More

Sato, W., Kochiyama, T., Uono, S., Usui, N., Kondo, A., Matsuda, K., Usui, K., Toichi, M., Inoue, Y. Analyzing Neural Activity and Connectivity Using Intracranial EEG Data with SPM Software. J. Vis. Exp. (140), e58187, doi:10.3791/58187 (2018).

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