Methodenartikel

Die Untersuchung der Funktion von Deep kortikalen und subkortikalen Strukturen Mit Stereotaktische Elektroenzephalographie: Lehren aus der anterioren cingulären Cortex

DOI:

10.3791/52773

15. April 2015

In diesem Artikel

Zusammenfassung

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Stereotaktische Elektroenzephalographie (SEEG) ist eine Operationstechnik in der Epilepsiechirurgie verwendet, um zu lokalisieren Anfallsherde. Sie bietet auch eine einzigartige Gelegenheit, die Gehirnfunktion zu untersuchen. Hier beschreiben wir, wie SEEG kann verwendet werden, um kognitive Prozesse beim Menschen untersucht werden.

Zusammenfassung

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Stereotaktische Elektroenzephalographie (SEEG) ist eine Technik verwendet, um Krampfanfälle zu Brennpunkten bei Patienten mit medizinisch schwer behandelbarer Epilepsie zu lokalisieren. Das Verfahren beinhaltet die Platzierung der chronischen mehrere Tiefenelektroden in Regionen des Gehirns typischerweise über subduralen Gitterelektrodenplatzierung unzugänglich. SEEG stellt somit eine einzigartige Gelegenheit, um die Gehirnfunktion zu untersuchen. In diesem Beitrag zeigen wir, wie SEEG kann die Rolle des dorsalen anterioren cingulären Kortex (DACC) in kognitive Kontrolle zu untersuchen. Wir sind eine Beschreibung des SEEG Verfahren, was die chirurgische Platzierung der Elektroden. Wir beschreiben die Komponenten und Verfahren erforderlich, um lokale Feldpotential (LFP) Daten von zustimmenden Probanden, während sie in einem Verhaltens Aufgabe beschäftigt sind aufzuzeichnen. Im vorliegenden Beispiel, spielen Themen eine kognitive Störungen Aufgabe, und wir zeigen, wie Signale aufgezeichnet und von Elektroden in der dorsalen anterioren cingulären Cortex, eine Fläche intim analysiertLICH an der Entscheidungsfindung beteiligt. Wir schließen mit weiteren Vorschlägen der Weisen, in denen diese Methode zur Untersuchung von menschlichen kognitiven Prozessen verwendet werden.

Einleitung

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Epilepsie, eine gemeinsame neurologische Erkrankung im Laufe der Zeit, gekennzeichnet durch mehrere wiederkehrende Anfälle, macht 1% der weltweiten Krankheitslast 1. Anti-epileptische Medikamente nicht, Anfälle bei 20 zu steuern - 30% der Patienten 2,3. In diesen medizinisch hartnäckigen Patienten ist Epilepsiechirurgie häufig angegeben 4,5. Die Entscheidung, mit der Operation fortzufahren erfordert Auffinden der Anfallsfokus, eine Voraussetzung für die Formulierung eines Operationsplan. Zunächst werden nicht-invasive Techniken zur lateralisieren und lokalisieren die Beschlagnahme Fokus. Elektroenzephalographie (EEG), beispielsweise Maßnahmen kortikale elektrische Aktivität von Elektroden auf der Kopfhaut aufgenommen und kann oft eine ausreichende Information über die Lage des Anfallsherd. Darüber hinaus kann die Magnetresonanztomographie (MRI) diskrete Läsionen wie hippocampalen Sklerose klassischen Pathologie in der häufigsten Form von medizinisch hartnäckige Epilepsie gesehen mesial t nachweisenemporal Epilepsie (MTLE).

Häufig ist jedoch die nicht-invasive Abklärung nicht einen Anfall Fokus identifizieren. In diesen Fällen wird die invasive Elektrokortikographie (ECoG) intrazerebralen Elektroden erforderlich ist, um den Fokus zu lokalisieren und zu führen weitere chirurgische Behandlung 6. ECoG ist ein neuro Technik zur Messung elektrischer Aktivität unter Verwendung von Elektroden in direktem Kontakt mit dem Gehirn platziert. Gitter oder Streifen der Fläche (subduralen) Elektroden auf der Oberfläche des Gehirns, eines Prozesses, der eine Kraniotomie (Entfernung eines Knochendeckels) und eine große Öffnung der Dura erfordert platziert. Diese Oberflächenelektroden können über den vermeintlichen Bereich (e) des Anfallsbeginn gestellt werden. Die distalen Enden der Elektroden sind durch kleine Öffnungen in der Haut getunnelt und dem Kontrollgerät in der Epilepsie-Überwachungseinheit (EMU) verbunden ist. In der EWU wird dem Patienten für die klinische Anfallsaktivität durch kontinuierliche Video- und ECoG Aufnahmen überwacht. Diese Technik is nützlich für das Sammeln von langfristigen (Tage bis Wochen) Aufnahmen von iktale und interiktalen elektrischen Entladungen über größere Bereiche der kortikalen Oberfläche. Während diese Hirnaufnahmen sind von unschätzbarem Wert für die Untersuchung von klinisch Anfallsherde und Vermehrung, sie geben uns auch die Möglichkeit, die kognitive Funktion und Neurophysiologie des Menschen unterziehen speziell Verhaltensaufgaben zu untersuchen.

ECoG Verwendung subduralen Gitterelektroden verwendet worden, um verschiedene Aspekte der Rindenfunktion, einschließlich sensorischer und Sprachverarbeitung zu untersuchen. Als eines von vielen Beispielen, gezeigt Bouchard et al die zeitliche Koordinierung der Mundmuskulatur bei der Bildung von Silben für gesprochene Sprache der ventralen sensomotorischen Cortex, eine Region, die als die menschliche Sprache sensomotorischen Cortex 7 identifiziert. Außerdem ECoG mit subduralen Gitter Platzierung auch verwendet worden, um die Mechanismen, mit denen die Menschen in der Lage sind atten studierend auf eine bestimmte Stimme in einer Menschenmenge: die so genannte "Cocktail-Party-Effekt 8,9. ECoG-Aufnahmen zeigten, dass es zwei verschiedene neuronale Bands, die dynamisch verfolgen Rede Ströme, sowohl Niederfrequenzphase und High-gamma Amplitudenschwankungen, und dass es verschiedene Verarbeitungsstellen - ein "Modulation" Website, die beide Lautsprecher-Spuren und eine "Auswahl" Website, die die besuchten Talker 5 Tracks.

Eine weitere neue Anwendung der ECoG mit subduralen Elektrodenplatzierung ist das Potenzial für den Einsatz mit Brain Computer Interfaces (BCI), die neuronale Aktivität, um einen externen Ausgang steuern "entschlüsseln". Diese Technologie hat das Potenzial, so dass Patienten mit schweren Hirn- oder Rückenmarksverletzungen mit der Welt kommunizieren und Prothesen 10,11 manipulieren.

Während subduralen Gitter Platzierung hat erheblich zu unserem Verständnis von Super beigetragenoberflächlichen kortikalen Bereichen und ist nützlich bei der Identifizierung von kortikalen epileptogenen Foci Hierzu ist jedoch erfordern eine Kraniotomie und die damit verbundenen Risiken und wird im Allgemeinen für die Untersuchung der äußeren Oberfläche des Gehirns beschränkt. Stereotaktische Elektroenzephalographie (SEEG) ist eine Technik, die die Beurteilung der tiefen epileptischen Foci 12 ermöglicht. Mit einer langen Geschichte der Verwendung in Frankreich und Italien, wird es auch zunehmend in den USA 13 verwendet. SEEG beinhaltet die Platzierung von mehreren Elektroden (in der Regel 10 bis 16) tief in die Substanz des Gehirns durch kleine (wenige mm) Spiralbohrer Bohrlöcher. Vorteile SEEG über subduralen Gitter Platzierung umfassen seine weniger invasive Art, die Leichtigkeit der Prüfung bilateralen Hemisphären, wenn erforderlich, und die Fähigkeit, dreidimensionale Karten von Anfallsausbreitung zu erzeugen. Darüber hinaus sind diese Elektroden ermöglichen die Identifikation von tiefen epileptischen Foci, die bisher nur schwer mit Oberflächenelektroden zu identifizieren waren. Diese Vorgehensweise auch provides die Möglichkeit, die die Neurophysiologie und Funktion der Tiefe kortikalen Strukturen, wie dem limbischen System, den mesoparietal Cortex, der mesotemporal Cortex und dem orbitofrontal Cortex, von denen alle bisher nur schwer direkt in Menschen untersucht untersucht werden.

Dieser Beitrag zeigt, wie SEEG kann genutzt werden, um die kognitive Funktion im dorsalen anterioren cingulären Kortex (DACC) untersucht werden. DACC ist weitgehend untersucht Gehirnregion, aber es ist auch eine der schlecht verstanden. Als eine wesentliche Region für die menschliche Kognition, ist es wahrscheinlich, dass die DACC steht im Mittelpunkt der dynamischen neuronalen Verarbeitung von Entscheidungen im Zusammenhang mit der ständig wechselnden Anforderungen der Umwelt 14 verhängt. Studies in beiden Primaten 15,16 und 17 Menschen vermuten, dass die DACC integriert potenziellen Risiken und Chancen, die eine bestimmte Maßnahme, vor allem in Situationen von mehreren gleichzeitigen Spannungsfeld von 18 bis 21, und modulates diese Entscheidungen im Zusammenhang mit der bisherigen Maßnahmen und die dabei erzielten Ergebnisse 14,22,23.

Die Multi-Source Interference Aufgabe (MSIT), ein Stroop-ähnliche Verhaltensaufgabe, wird häufig zur Konfliktbearbeitung im DACC zu untersuchen. Die MSIT Aufgabe aktiviert DACC durch Rekrutierung Neuronen in mehreren Domänen der Verarbeitung durch den DACC 24,25 reguliert beteiligt. Diese Aufgabe spezifisch aktiviert die DACC durch Testen Merkmale der Entscheidungsfindung, Zielerkennung, Neuheitsdetektion, Fehlererkennung, Antwortauswahl und Stimulus / Antwort-Wettbewerb. Zudem führt die MSIT Aufgabe mehreren Dimensionen der kognitiven Störungen, die in dieser Studie verwendet werden, um DACC neuronalen Antworten auf gleichzeitige widersprüchliche Reize mit SEEG untersuchen.

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Protokoll

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Stellen Sie sicher, dass jeder Patient ist für die Eignung für die Studie überprüft und entsprechende Patienten müssen für die Teilnahme an der Studie nach den örtlichen IRB Verfahren zugestimmt.

1. Patientenauswahl für SEEG und Forschung

  1. Patientenauswahl für SEEG
    Hinweis: Epilepsie-Patienten müssen klinisch durch ein multidisziplinäres Team, bestehend aus epileptologists, Neuropsychologen und Neurochirurgen zu bewerten.
    1. Stellen Sie sicher, dass der Patient medizinisch refraktären fokalen Epilepsie, definiert als Mißachtung von mindestens 2 ausreichende Studien mit Antiepileptika Medikamente reagieren.
    2. Stellen Sie sicher, dass nicht-invasiven Techniken haben es versäumt, die epileptischen Foci zu lokalisieren.
    3. Bestätigen Sie mit der multidisziplinären Team, dass Patienten nicht geeignet für die Untersuchung nur mit subduralen Gitterelektroden.
    4. Bestätigen Sie mit der multidisziplinären Team, dass es klinischen Verdacht auf eine tiefe Anfallsbeginn Zone.
  2. Die Patientenauswahl für die Forschungsaufgabe
    1. Stellen Sie sicher, dass Thema ist im Alter von 13 und 65 Jahren.
    2. Erhalten Zustimmung oder Zustimmung (mit Zustimmung der Eltern, wenn unter dem Alter von 18 Jahren) aus dem Patienten.
    3. Stellen Sie sicher, dass die Versuchspersonen in der Lage sind, um die Aufgabe zu besuchen und mit der Prüfung zusammenarbeiten.

2. Vorbereitung und Implantationstechnik

  1. Führen Sie eine volumetrische T2 und kontrastverstärkten T1 volumetrischen MRT präoperativ und übertragen Sie die Bilder in die stereotaktische Navigationssoftware, gemäß dem Protokoll des Herstellers.
    1. Planen Sie die Tiefenelektrode Ziele auf der Grundlage der MRT und klinischer Verdacht auf Anfallsherde.
      ANMERKUNG: Die Beispiele basieren auf der BrainLab Navigationssoftware und sind somit spezifisch für dieses System. Es kann jedoch jede stereotaktische Navigationssoftware verwendet werden, um Tiefenelektrode Trajektorien und Platzierung zu planen.
    2. Definieren Sie die interessierende anatomische Region alsder Zielpunkt in der "stereotaktische Planung" Funktion in der stereotaktischen Navigationssoftware.
    3. Verwenden Sie beispielsweise DACC als Ziel von Interesse. Um seine Flugbahn, drücken Sie definieren "Neue Flugbahn", und drücken Sie dann "Ziel" und klicken Sie auf die DACC. Zentrieren Sie das Ziel in der Mitte des DACC durch die Untersuchung DACC in allen 3 Ebenen (axial, koronal und sagittal) und klicken Sie auf die Mitte des DACC in jeder Ebene.
      1. Definieren Sie den Einstiegspunkt auf der Kopfhaut in der "stereotaktische Planung" Funktion in der stereotaktischen Navigationssoftware.
    4. Wählen Sie beispielsweise einen Punkt auf der Kopfhaut, die den kürzesten Weg zu dem DACC sein scheint. Drücken Sie auf "Eintrag" und wählen Sie den Punkt auf der Kopfhaut, den Einstiegspunkt zu machen.
    5. Klicken Sie auf und ziehen Sie die "Ziel" und "Eintrag" Punkte, um die definierten Trajektorie ändern, um kortikalen und subkortikalen vaskulären Strukturen sowie mögliche eloquent ce vermeidenrebral Regionen.
    6. Wiederholen Sie dies für alle geplanten Tiefe Elektrode Ziele (Abbildung 1).
    7. Zugeben, der Patient am Morgen der Operation, bringen in den Operationssaal, und induzieren unter Vollnarkose 26,27.
    8. Bringen Sie ein Cosman-Roberts-Wells (CRW) stereotaktischen Kopfrahmen auf den Kopf des Patienten mit Schädel-Schrauben.
    9. Besorgen Sie sich eine volumetrische CT mit dem Förderturm an Ort und Stelle.
    10. Laden Sie die Volumen CT- und MRT-Bilder in die stereotaktische Navigationssoftware über den "Laden und Import" Funktion.
    11. Klicken Sie auf die Funktion "Lokalisierung" im stereotaktische Navigationssoftware.
    12. Lokalisieren Sie die CRW Fördergerüst, indem Sie auf alle durch die stereotaktische Navigationssoftware als mit dem Förderturm und dann Drücken der "Assign Localizer" -Taste definiert Bildern.
    13. Klicken Sie auf die Funktion "AC / PC Lokalisierung" im stereotaktische Navigationssoftware.
    14. Identifikationentify die vorderen und hinteren Kommissuren auf der Grundlage ihrer anatomischen Lage.
    15. Bezeichnen Sie die vordere und hintere Kommissuren über die Funktion "AC / PC-System" in der stereotaktischen Navigationssoftware.
    16. Klicken Sie auf die Funktion "Bild Fusion" in der stereotaktischen Navigationssoftware.
    17. Führen Sie die CT-Bilder mit den MRT-Bilder in der stereotaktischen Navigationssoftware 28,29. Klicken Sie auf das gepaart volumetrischen CT und MRT-Bildern unter der Registerkarte "Fusion" und klicken Sie auf "Auto-Fusion".
      Hinweis: Dadurch wird das MRI in den stereotaktischen Rahmen Koordinaten.
    18. Klicken Sie auf die Funktion "stereotaktische Planung" in der stereotaktischen Navigationssoftware und bestätigen die geplanten Trajektorien aus den Schritten 2.1.2 - 2.1.6.
    19. Wählen Sie das volumetrische CT als stereotaktischen Referenz unter dem Reiter "Stereotaktische Funktionen".
    20. Klicken Sie auf das Symbol "Drucken" in ter vertikalen Spalte von Symbolen, um die endgültigen stereotaktischen Koordinaten für jede Tiefe Elektrodenbahn 30,31 drucken.
  2. Implantationstechnik
    1. Bringen Sie den Patienten in den Operationssaal nach dem CT-Scan.
    2. Bereiten Sie und drapieren das Operationsfeld mit Routine sterilen Methoden 32,33.
    3. Sicherzustellen, dass ein Fluoroskop ist im Operationsraum und zusammen mit dem Rest des Operationsfeldes drapiert.
    4. Mit den gedruckten stereotaktischen Koordinaten mit Schritt 2.1.20, stellen Sie die Koordinaten für die erste Tiefe Elektrode auf dem Fördergerüst.
      Hinweis: Die stereotaktischen Koordinaten werden in 3 Ebenen gegeben: lateral (x), einer vertikalen (y) und anterior-posterior (z). Zum Beispiel können die gedruckten Koordinaten für ein Ziel in der rechten DACC sind 48,2 mm AP, 6,6 mm Seitliche und +2,2 mm vertikal. Das Fördergerüst wird dann an diesen Koordinaten entsprechend eingestellt.
    5. Ziehen Sie die Führungsblock bis auf die Haut und markieren Sie die Lage des Bohrloch auf der sCalp mit einem Markierungsstift. Befestigen Sie den Führungsblock an Ort und Stelle auf der Grundlage der stereotaktischen Koordinaten und als solche sind keine Sehenswürdigkeiten notwendig, den Schnitt zu markieren.
    6. Injizieren 2 - 3 ml 0,5% Bupivacain in einer 1: 100.000-Verdünnung von Epinephrin in die markierte Einschnitt.
    7. Machen Sie einen Namen in der Kopfhaut mit einem Skalpell bis auf den Schädel in den markierten Schnitt.
    8. Cauterize die Dermis und tiefe Gewebe mit monopolaren Kauter mit beschichtetem Verschluss gerichtet, um jede Blutung aus Gefäße in der Haut oder Hautzellgewebes zu minimieren.
    9. Bohren Sie ein Bohrloch mit einem 2,1 mm Spiralbohrer in der Mitte des Einschnitts.
    10. Öffnen Sie die Dura mit einem starren Verschluss Sonde. Schrauben Sie einen Ankerbolzen in den Schädel. Legen Sie eine abgemessene Stilett Sonde durch die Ankerbolzen, um einen Titel für die Elektrode zu machen.
    11. Die Elektrode vorsichtig voran auf die vorausberechnete Tiefe. Ziehen Sie die Befestigungsschraube der Kappe nach unten, um die Elektrode zu sichern.
    12. Wiederholen Sie diesen Vorgang für alledie Tiefenelektroden.
    13. Stellen Sie den Durchleuchtungs unten und Kopf des Patienten sowohl in der AP und die Querebene umgibt den Durchleuchtungsbildern zu erhalten, um eine angemessene Platzierung Trajektorien aller Elektroden zu gewährleisten.
    14. Die Elektroden an der klinischen EEG-System, um geeignete Impedanzen zu überprüfen.
    15. Beginnen Sie den Patienten aus der Narkose und Transport in den Aufwachraum, und anschließend in die EWU.
    16. In der EWU, überwachen den Patienten über geschlossenen Kreislauf Monitoring für klinische Anfälle und über ECoG für elektro Beweis für Anfälle.

3. Verhaltensaufgabe und Datenerfassung

  1. Behavioral Aufgabe
    1. Öffnen Verhaltens Software auf dem Computer läuft, um ausschließlich die Verhaltens Software gewidmet.
      Hinweis: Die zur Verfügung gestellt werden auf MonkeyLogic, einer MATLAB-Toolbox für die Darstellung und Ausführung der zeitlich präzisen psychoAufgaben 34,35 entworfen basierte Anweisungen und sind somit specific zu diesem Verhaltens Software-Plattform. Dieses Programm basiert auf Matlab Version 2010a jedoch ausgeführt und erfordert die "Data Acquisition Toolbox.", Jede Verhaltens Software-Plattform in der Lage, visuelle Reize präsentiert und Aufnahme elektrophysiologischer Daten verwendet werden könnten.
    2. Stellen Sie die Bedingungen Datei entwickelt, um die MSIT Aufgabe ausgeführt werden, um alle vier Testarten gleich häufig sind.
      Hinweis: Die MSIT Aufgabe besteht darin, präsentiert das Thema mit einem Cue aus drei Zahlen zwischen 0 und 3, in denen zwei der Zahlen, sind die gleichen, und eine Zahl die "Distraktoren", das "Ziel", ist anders.
      1. Weisen Sie den Gegenstand, um das "Ziel" durch Drücken der entsprechenden Taste auf einem Tastenfeld zu identifizieren. Wenn "1" das Ziel ist, ist die linke Taste die richtige Wahl. Wenn "2", die mittlere Taste, und wenn "3", die rechte Taste. '0' bezieht sich nicht auf eine mögliche Taste entsprechen (Abbildung 2).
    3. Drücken Sie die Schaltfläche "Bedingungen" und wählen Sie die gewünschten Bedingungen Datei im vorherigen Schritt festgelegt.
      Hinweis: Es gibt zwei Arten von kognitiven Störungen, die einen Konflikt während des Entscheidungsprozesses zu induzieren. Flanker Interferenz Versuche auftreten, wenn die Distraktoren sind möglich (1, 2, oder 3, anstatt 0) Taste Auswahl (z. B. 121), während die räumlichen Störungen Versuche auftreten, wenn räumliche Position der Zielnummer sich von dem Antwort Position (Beispiel 200 , bei dem die mittlere Taste ist die richtige Antwort, trotz der Tatsache, dass die Zielnummer ist in der linken Position). Es gibt vier Testtypen auf der Grundlage der Anwesenheit oder Abwesenheit dieser beiden Interferenztypen.
    4. Testen Sie die Verhaltens Monitor, indem Sie auf "Test" im Display-Box. 3 Sek - Der Monitor sollte den Test visuellen Reiz für 2 zeigen.
    5. Schließen Sie das Thema Schnittstellengerät (Taste Box) an die analogen Eingänge auf der DatenErfassungskarte auf dem Computer, um die Aufzeichnung der elektrophysiologischen Daten über drei Standard-BNC-Kabel gewidmet.
    6. Schließen Sie die Taste Box an eine Stromquelle.
    7. Schließen Sie das Datenerfassungskarte mit dem 512-Kanal-neuronalen Signalprozessor über ein Flachkabel aufgeteilt in neun Bändern. 8 der Bänder an die Ports 0 verbunden - 7 auf der digitalen I / O-Abschnitt der Datenerfassungsplatine, während der 9-ten Band mit Port 0 an der digitalen PFI Teil der Datenerfassungsplatine verbunden.
      Anmerkung: Die Schleife senden digitale 8-Bit-Marker (Ports 0-7, digitale I / O) und ein Strobe-Impuls (Port 0, digital PFI), dem neuronalen Signalprozessor.
    8. Stellen Sie die gewünschte Abtastrate in der neuronalen Signalprozessor-Software.
      1. In diesem Beispiel stellen Sie die gewünschte Abtastrate zu 50.000 Samples pro Sekunde, alias und down-Proben Online zu 1.000 Samples pro Sekunde. Stellen Sie die Sample-Rate, um die spezifischen Ziele der Aufgabe passen. Sub-Millisekunden-Timing-Genauigkeiterfordert eine extrem hohe Abtastrate.
    9. Schließen Sie den Verstärker an das neuronale Signalprozessor über Lichtwellenleiter.
    10. Verbinden des neuronalen Signalprozessor zur Datenstreamer und der optischen PCI-Karte in dem neuronalen Datenerfassungscomputer über Glasfaserkabel.
  2. Datenerfassung
    1. Verwenden Sie den Forschungsstand zur EWU-Elektrophysiologie, die eine 512-Kanal-neuronalen Signalprozessor zur Verarbeitung und Filterung digitalisiert, vorverstärkten elektrischen Signale von den Tiefenelektroden.
      Anmerkung: Während es 512 Kanäle für die Verarbeitung, in der Praxis gibt es nie mehr als 15 bis 20 Elektroden für klinische Zwecke gegeben. Wir empfehlen daher die Aufnahme von so vielen Elektroden möglich wie Datengröße und die räumliche Auflösung ist nie ein Problem.
    2. Transportieren Sie das Rig zu Patientenzimmer, legen Sie die Verhaltens Monitor vor dem Patienten auf einem tragbaren Tisch und eine Verbindung mit dem VerhaltenssteuerrechnerAusführen des Verhaltens Software mit einem Standard-DVI-Kabel.
    3. Legen Sie die Aufnahme rig hinter oder neben dem Bett des Patienten, um so unauffällig wie möglich zu bleiben.
    4. Schließen Sie das Forschungssystem zu dem Verteilergetriebe, das die Forschungs Aufnahme vom klinischen System trennt.
    5. Steueraufnahmeparameter mit Hilfe der neuronalen Signalprozessor Software 34,35.
      Hinweis: Dieses System ermöglicht es unter einer Millisekunde Kontrolle über Verhaltensereignisse 34,35. Die Synchronisation zwischen Neuro- und Verhaltensdaten können entweder mit analogen Impulse für die Aufgaben Ereignisse oder digitalen Marker Codierung durchgeführt werden. Beide Signale können entweder aus den digitalen oder analogen Ausgänge des Datenerfassungsplatine zu dem analogen oder digitalen Eingänge der neuronalen Signalprozessor gesendet werden.
    6. Die Hand des Patienten das Thema Schnittstellengerät (Schaltfläche Kasten) und geben Sie Aufgabe Anweisungen.
    7. Klicken Sie auf "Ausführen", um die Aufgabe auszuführen.
    8. Lassen Sie den Patienten an,füllen Sie 2 Blocks von 150 Studien je.

4. Datenanalyse

  1. Open-Software-Paket, das zur Visualisierung von elektrophysiologischen Daten ermöglicht.
    Anmerkung: Die nachstehenden Vorschriften bezüglich Matlab Version 2010a aber Software, die zur Visualisierung und Manipulation der elektrophysiologischen Daten ermöglichen, können verwendet werden.
  2. Öffnen .edf Datei mit rohen elektrophysiologischen Daten aus der Studie Sitzung.
  3. Visualisieren SEEG Signal aus der Sitzung, um sicherzustellen, gibt es keine sichtbaren Artefakten wie epileptiforme Entladungen oder Bewegungsartefakte (3A).
  4. Überlagern Sie die Zeitimpulse von der Verhaltensaufgabe auf die rohen LFP trace (3B), um zu veranschaulichen, wie analoge Impulse Probestruktur abzugrenzen.
  5. Mit Hilfe der Zeitimpulse, richten Sie die SEEG Spur zu Cue-Präsentation für jeden Versuch (3C).
  6. Ausreißer (> 4 Standardabweichungen) entfernenund Artefakt Spuren (Figur 3D).
  7. Speichern Sie alle ausgerichteten Studien in einer Matrix für weitere Analysen (20 gezeigten Studien in 3E gestapelt).
  8. Durchschnittliche LFP Aktivität in Studien zu Auswirkungen von Lärm, Artefakt, oder EEG-Aktivität nicht auf die präsentierten Stimuli zu reduzieren und um das Signal von Interesse (3F) zu erhöhen.
  9. Erstellen Sie die rohen, Versuch gemittelten Spektrogramm mit Multi-Kegel Spektralanalyse 36-38.
    Anmerkung: Zeit-Frequenz-Analyse, um die spezifische spektral-temporalen Dynamik über einzelne oder mehrfache Studien untersuchen verwendet werden. Dieses Verfahren ermöglicht die Untersuchung der neuronalen Schwingungen bei verschiedenen Frequenzen über die Zeit.
  10. Füllt das Signal von jedem Versuch mit Nullen auf die nächste größte Potenz von 2, um Randeffekte zu vermeiden.
  11. Tragen Sie eine 800 ms-Schiebefenster mit 5 führenden verjüngt und ein Zeit-Bandbreite-Produkt von 9 alle 10 ms durch die Dauer des Signals, um die Spezifikation zu erstellentrogram (4A).
  12. Multiplizieren Sie das Protokoll des Spektrogramm von 10 und zu normalisieren, um höhere Frequenzinformationen.
    Anmerkung: Die Spektrogramme durch eine Wahrscheinlichkeitsverteilung (dh jeder Frequenzwert an den negativen 2. Potenz) (4B), das mittlere Spektrum einiger Grundaktivität (4C) oder durch Teilen durch die mittlere und Subtrahieren der normalisiert Standardabweichung der Werte in jedem Frequenzband (4D). Dieses Verfahren erlaubt die Untersuchung der spezifischen Frequenzbänder sowohl in rohen und normalisierten Formen über die Zeit für die spezifisch für die Aufgabe ändert. Zum Beispiel hohe Gamma-Band-Aktivierung - ist (70 150 Hz), die in 3E gezeigt ist, angenommen, dass lokale erregenden der örtlichen neuronalen Population der Elektrode 39,40 umliegenden widerspiegeln.

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Ergebnisse

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Sobald ein Patient für SEEG Elektrodenplatzierung gewählt, er / sie erfährt eine Volumen T2 und T1 kontrastverstärkten MRT. SEEG Elektrodenbahnen werden dann geplant mit stereotaktischen Navigation der volumetrischen MRT-Sequenzen (Abbildung 1). Diese Technik ermöglicht die Sammlung von lokalen Feldpotentiale von Strukturen tief in die Rinde wie dorsalen anterioren cingulären Kortex (hellorange Flugbahn, Abbildung 1), die nicht mit typischen Oberflächenelektrodenplatzierung möglich wäre...

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Diskussion

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

In diesem Papier SEEG wurde verwendet, um die Aktivität der lokalen neuronaler Populationen im DACC während einer Entscheidungsaufgabe des Menschen untersucht. Frühere Arbeiten haben die Aktivität einzelner Nervenzellen im DACC sucht unter Verwendung intraoperativer microelectode Aufnahmen 14 und gezeigt, dass DACC Aktivität wird durch vorherige Aktivität moduliert. Mikroelektroden-Studien ermöglichen die Untersuchung der Spick Aktivität einzelner Nervenzellen. SEEG misst LFP, die den aufsummierten synaptisch...

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Offenlegungen

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Die Autoren haben keinen Interessenkonflikt offen zu legen.

Danksagungen

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Die Autoren haben keine Bestätigungen oder finanzielle Angaben.

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
Trigger-I/O-KabelNatus Medical Inc.5029PS2 auf BNC Kabel
BNC Kabel für analogeImpulse Kann in den meisten Elektronikfachgeschäften bestellt werden.
Steckdosenleiste mit Überspannungsschutz und Batterie-BackupTripp LiteSMART500RT1U UPCStromquelle und Backup
Multifunktionale Datenerfassungsbox von National Instruments NI PCIe-6382 DatenerfassungskartenNational InstrumentsPCIe-6382 mit BNC 2090APCI-Karten für die Verhaltenssteuerung Schnittstelle
Maßgeschneiderte Knopfbox - Gerätfür die BenutzerschnittstelleEs kann jedes menschliche Schnittstellengerät mit drei Tasten verwendet werden. Alternativ können 3 Tastaturtasten verwendet werden.
Xltek 128-Kanal-klinisches intrakranielles EEG-Überwachungssystem EMU128FSNatus Medical Inc.002047cKlinisches Aufzeichnungssystem
Probandenmonitor und zugehörige Kabel für die visuelle ReizpräsentationDellU2212HMcDie meisten Monitore sind hier ausreichend.
Persönlicher Computer, der Verhaltenssoftware mit installierten Datenerfassungskarten ausführtSuperlogicsSL-2U-PD-Q87SLQ-BAComputer zur Aufzeichnung neuronaler Daten
Netzkabel für MonitorWird normalerweise mit dem Monitor geliefert und kann in jedem Elektronikgeschäft gekauft werden.
Monkey Logic-Software, die auf Matlab 2010AKostenlos von der MonkeyLogic-Website
MATLAB 2010a-Software mit Datenerfassungs-ToolboxMathworksMatlab-Software
sEEG-Elektroden AD TECH oder PMTAD TECH2102-##-101Platinspitze, Durchmesser (0,89 mm, 1 mm, 1,1 mm), unisolierte Länge 2,3 mm; Das ## in der Katalognummer gibt die Anzahl der Kontakte an der Elektrode an (08, 10, 12 oder 16)
Cabrio-SteckverbinderPMT2125-##-01Das ## in der Katalognummer gibt die Anzahl der Kontakte an der Elektrode an (08, 10, 12 oder 16)
Tucker Davis Technologies VerstärkerTucker Davs TechnologiesPZ5Vorverstärker für neuronale Daten
Tucker Davis Technologies ProzessorTucker Davs TechnologiesRZ2Neuronaler Signalprozessor für neuronale Daten
TuckerDavis Technologies DatenstreamerTucker Davs TechnologiesRS4Datenstreamer und -speicher
Glasfaserkabel zum Anschluss von TDT-SystemenTucker Davs TechnologiesF05Glasfaserkabel zum Anschluss der Produkte von Tucker Davis Technologies.
Flachbandkabel und Schnapp-Seriell-Steckverbinder für digitale MarkiererKann in den meisten Elektronikgeschäften bestellt werden.
Personal Computer für die Ausführung von TDT RPvdsEx und OpenEx SoftwareSuperlogicsSL-2U-PD-Q87SLQ-BAComputer zur Verhaltenskontrolle
Middle Atlantic Serverschrank mit RollenMiddle Atlantic ProductsPTRK-21Servergehäuse zur Unterbringung aller Forschungsartikel
Tucker Davis Technologies Splitterbox zum Teilen von klinischen und ForschungsuntersuchungenTucker Davs TechnologiesBei dieser Splitterbox handelt es sich um ein Semi-Custom-Gerät. Forscher sollten sich mit den behandelnden Neurologen beraten, um die Forschung und die klinischen Aufzeichnungen so aufzuteilen, dass die klinische Versorgung nicht beeinträchtigt wird.
Forschermonitor mit den erforderlichen KabelnDellU2212HMcDie meisten Monitore sind hier ausreichend.
Button-Box-Stromquelle - 5 Volt, 2 AmpereKann in jedem Elektronikgeschäft gekauft werden.
TDT optische Schnittstelle PCI-KarteTucker Davs TechnologiesP05
läuft

Referenzen

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  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).

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Nachdrucke und Genehmigungen

Genehmigung beantragen, um den Text oder die Abbildungen dieses JoVE-Artikels zu verwenden

Genehmigung beantragen

Schlagwörter

Stereotactic ElectroencephalographyDorsal Anterior Cingulate CortexLocal Field PotentialMulti Taper Spectral AnalysisCognitive Interference TaskDepth Electrode PlacementElectrophysiological Signal RecordingData Acquisition RigBehavioral Task SetupTime Frequency Analysis

Verwandte Artikel