RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
EDUCATION
JoVE Core
Video textbooks for undergraduates
JoVE Science Education
Visual demonstrations of key scientific experiments
JoVE Lab Manual
Videos of experiments for undergraduate lab courses
BUSINESS
JoVE Business
Video textbooks for business education
Solutions
Language
ar
Menu
Menu
Menu
Menu
DOI: 10.3791/4262-v
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
نستخدم مغناطيسي وتخطيط كهربية الدماغ (MEG / EEG)، جنبا إلى جنب مع المعلومات التشريحية التي احتلتها التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، لرسم خريطة القوى المحركة للشبكة القشرية المرتبطة الانتباه السمعية.
الهدف العام من هذا الإجراء هو رسم خريطة للديناميكيات القشرية الكامنة وراء الحالات المعرفية البشرية المختلفة. يتم تحقيق ذلك عن طريق التقاط البيانات المغناطيسية وكهربية الدماغ أولا أو MEG و EEG باختصار ، بينما يقوم الشخص بمهمة سلوكية. الخطوة الثانية هي الحصول على البيانات التشريحية باستخدام تسلسلات التصوير بالرنين المغناطيسي ذات الصلة.
يتم إجراء التسجيل المشترك التالي لإنشاء المراسلات المكانية بين مواقع أجهزة الاستشعار ل MEG و EEG مع المعلومات التشريحية. الخطوة الأخيرة هي استخدام نهج التصوير العكسي لرسم خريطة لأنشطة دماغ الفرد على الفضاء القشري. في النهاية ، يتم استخدام الاستدلال الإحصائي القائم على نظام إحداثيات مشترك قائم على السطح لاكتشاف الأنماط الزمنية المكانية المهمة التي تميز حالة معرفية عن أخرى.
سيظهر الإجراء إريك لوسون وروس مادوكس. بالنسبة لباحثي ما بعد الدكتوراه في مختبري ، ابدأ هذا البروتوكول بالحصول على صور MR هيكلية للموضوع. أولا ، احصل على مسح بالرنين المغناطيسي الهيكلي باستخدام مغنطة معدة صدى متدرج سريع أو غضب MP أو تسلسل مشابه.
قد يستغرق هذا التسلسل من خمس إلى 10 دقائق اعتمادا على دقة المسح المحددة وبروتوكول التصوير المستخدم إذا كان سيتم استخدام بيانات مخطط كهربية الدماغ لتحليل التصوير العكسي. احصل أيضا على اثنين من التصوير بالزاوية المنخفضة السريعة أو التصوير بالرنين المغناطيسي الفلاش. توفر تسلسلات الفلاش هذه تباينا مختلفا في الأنسجة عن تسلسلات الغضب MP القياسية.
بمجرد اكتمال التصوير ، استخدم MNE وبرنامج ركوب الأمواج المجاني لإعادة بناء الجمجمة الخارجية للجلد وأسطح الجمجمة الداخلية من MP rage وصور الفلاش. ثم استخدم هذه الأسطح لإنشاء نموذج عنصر حدود ثلاثي الطبقات أو bem قبل تجربة MEG. اختبر أولا زمن انتقال السمعي والبصري لضمان سلامة التوقيت.
استخدم ميكروفونا وصورة DDE متصلة بالشاشة ، ثم تأكد من عدم وجود ارتعاش يمكن ملاحظته. قد يتطلب ذلك ضبط جهاز عرض العرض التقديمي على دقته الأصلية. بعد ذلك ، قم بإعداد الموضوع للتسجيل ، مع الرجوع إلى مقال الفيديو السابق بواسطة luital للحصول على تفاصيل حول إعداد الرسم الكهربائي والقطب المرجعي ، بالإضافة إلى رقمنة المعالم الائتمانية للموضوع ، وملفات مؤشر موضع الرأس وأقطاب EEG.
بمجرد أن يجلس الموضوع بشكل مريح في وضع رأس قياس MEG ، باستخدام مؤشر موضع الرأس أو ملفات HPI ، ثم ابدأ في التسجيل وابدأ في عرض المحفزات السمعية والبصرية. ملاحظة يمكن أيضا أخذ قياسات HPI باستمرار. يجب أن يستجيب الموضوع للمنبهات السمعية والبصرية عبر صندوق زر بصري أثناء أداء مهمة سلوكية سمعية بصرية.
هنا يبلغ الموضوع عن التحدث والرقم الذي ينشأ من نصف الحقل كما هو موضح في قائمة الانتظار بواسطة الإشارة المرئية. في بعض الأحيان ، يتم حث الأشخاص بصريا على تحويل الانتباه إلى منتصف التجربة في نصف الحقل المقابل. لدراسة تبديل الانتباه السمعي ، تتوفر العديد من حلول الأجهزة والبرامج لأداء عرض التحفيز.
هنا ، يتم استخدام Tucker Davis Technologies RZ six لعرض التحفيز السمعي وختم الزناد مع صندوق أدوات النفس لعرض التحفيز البصري ، وكلاهما يتحكم فيه matlab. لبدء معالجة البيانات ، قم بتسجيل بيانات مخطط كهربية الدماغ في MR الهيكلي باستخدام برنامج MNE كما هو موضح هنا ، قم أولا بتحميل بيانات المحول الرقمي في نموذج رأس التصوير بالرنين المغناطيسي المعاد بناؤه للموضوع. بعد ذلك ، اختر المعالم الائتمانية لبدء عملية التسجيل المشترك ثم تابع استخدام إجراء المحاذاة التلقائي لإكمال تحويل الإحداثيات.
ثم لربط موقع كل ثنائي القطب في مساحة المصدر بموقع كل مستشعر. اجمع بيانات مؤشر موضع الرأس المسجلة لحساب حل أمامي مع نموذج عنصر حدود الطبقات الثلاث لزيادة نسبة إشارة البيانات إلى الضوضاء. قم بتطبيق إزالة القطع الأثرية للمجال الزمني مثل إزالة الملاحم التي تحتوي على إشارات ذات سعة عالية بشكل غير طبيعي بسبب ارتفاع القناة.
قم أيضا بتطبيق إزالة القطع الأثرية في مجال التردد مثل ترشيح الشق النطاق عند تردد خط 50 أو 60 هرتز ، أو استخدام إسقاط مساحة الإشارة أو تقنيات أخرى للحد من الضوضاء مثل فصل مساحة الإشارة لإسقاط أو فصل أنماط المجال المكاني عن تلوث المجال البيئي المحيط أو الإشارات الفسيولوجية الأخرى غير المرغوب فيها مثل تلك المرتبطة بومضات العين والتحف القلبية. الآن قم بإنشاء فيلم دماغي لتقدير ثنائي القطب الموزع كونه التقدير الحالي في كل موقع ثنائي القطب في مساحة المصدر في الوقت المناسب لكل حالة تجريبية. اعتمادا على الخصائص الزمنية للتصميم التجريبي ، يمكن ثني البيانات في الوقت المناسب عن طريق حساب متوسط التقديرات الحالية باستخدام النوافذ الزمنية غير المتداخلة لمواصلة تحول التحليل.
أفلام الدماغ التي تم إنشاؤها مسبقا لكل موضوع على مساحة قشرية مشتركة تعتمد على نظام إحداثيات قائم على السطح يقوم بمحاذاة أنماط الجارال الفردية على النحو الأمثل. هذا يسمح بمقارنة أو حساب متوسط الأنشطة القشرية عبر الموضوعات. لاستخدام نهج منطقة الاهتمام ، يمكن تعريف عائد الاستثمار تشريحيا ، على سبيل المثال ، بواسطة خوارزمية التقسيم التلقائي و / أو وظيفيا عن طريق تسجيل مهمة توطين وظيفية مثل مهمة ثانية محظورة لتحديد تحليل المناطق الحركية للعين يمكن تقييدها بشكل أكبر بوقت محدد من الاهتمام مناسب للنموذج التجريبي الذي تم استخدامه ، على سبيل المثال ، مقيدة بفترة زمنية قبل وبعد ظهور المحفزات الصوتية مباشرة.
يمكن أيضا استخدام الاستدلال الإحصائي الآخر المرتبط بتحليل السلاسل الزمنية باستخدام النموذج السلوكي الموضح أعلاه. هنا نرى نتائج تمثيلية باستخدام إجراء التجميع الزماني المكاني غير المعلمي. تم العثور على مجال العين الأمامية اليمنى ليكون مهما عندما يقوم موضوع فردي بمهمة إعادة توجيه مقارنة بمهمة قياسية.
باستخدام نهج عائد الاستثمار ، يتم عرض المسار الزمني لمجال العين الأمامية اليمنى جنبا إلى جنب مع الفترة الزمنية التي يختلف فيها هذان الحالتان اختلافا كبيرا. بعد مشاهدة هذا الفيديو ، يجب أن تكون لديك فكرة جيدة عن كيفية استخدام M-E-G-E-E-G والتصوير بالرنين المغناطيسي لرسم خريطة للديناميكيات القشرية في المهام السلوكية المختلفة. من خلال استخدام الأساليب الإحصائية المناسبة ، يمكنك اكتشاف أنماط زمنية مكانية مختلفة تميز بين الحالات المعرفية.
شكرا لك على المشاهدة ونتمنى لك التوفيق في التجارب.
Related Videos
06:04
Related Videos
18.2K Views
09:37
Related Videos
9.3K Views
11:14
Related Videos
11.2K Views
11:28
Related Videos
12K Views
07:14
Related Videos
6.7K Views
06:50
Related Videos
9.7K Views
09:25
Related Videos
7.1K Views
09:57
Related Videos
3.1K Views
09:55
Related Videos
1.7K Views
07:52
Related Videos
559 Views