Mapping Kortikale Dynamics Mit Simultaneous MEG / EEG und anatomisch eingeschränkt Minimum-Norm Schätzungen: ein Auditory Achtung Beispiel

Das übergeordnete Ziel dieses Verfahrens ist es, die kortikale Dynamik zu kartieren, die verschiedenen kognitiven Zuständen des Menschen zugrunde liegt. Dies wird erreicht, indem zunächst magnetografische und elektroenzephalographische Daten oder kurz MEG und EEG erfasst werden, während ein Proband eine Verhaltensaufgabe ausführt. Der zweite Schritt besteht darin, anatomische Daten mit Hilfe relevanter MRT-Sequenzen zu erhalten.

Als nächstes wird eine Co-Registrierung durchgeführt, um die räumliche Korrespondenz zwischen den Sensorpositionen von MEG und EEG mit anatomischen Informationen herzustellen. Der letzte Schritt besteht darin, einen inversen bildgebenden Ansatz zu verwenden, um die Gehirnaktivitäten des Individuums auf den kortikalen Raum abzubilden. Letztendlich wird statistische Inferenz auf der Grundlage eines gemeinsamen oberflächenbasierten Koordinatensystems verwendet, um signifikante räumliche zeitliche Muster zu entdecken, die einen kognitiven Zustand von einem anderen unterscheiden.

Ein Verfahren wird von Eric Lawson und Ross Maddox demonstriert. Für Postdocs in meinem Labor: Beginnen Sie dieses Protokoll mit der Aufnahme von strukturellen MRT-Bildern des Probanden. Zuerst wird ein struktureller MR-Scan mit Hilfe eines magnetisierungspräparierten schnellen Gradientenechos oder MP-Rages oder einer ähnlichen Sequenz durchgeführt.

Diese Sequenz kann fünf bis 10 Minuten dauern, abhängig von der spezifischen Scanauflösung und dem verwendeten Bildgebungsprotokoll, wenn EEG-Daten für die inverse Bildgebungsanalyse verwendet werden. Erfassen Sie außerdem zwei schnelle MRT-Scans aus dem niedrigen Winkel oder Blitze. Diese Blitzsequenzen bieten einen anderen Gewebekontrast als die Standard-MP-Wutsequenzen.

Sobald die Bildgebung abgeschlossen ist, verwenden Sie MNE und die kostenlose Surfer-Software, um die Haut, den äußeren Schädel und die inneren Schädeloberflächen aus den MP-Rage- und Flash-Bildern zu rekonstruieren. Verwenden Sie dann diese Oberflächen, um vor dem MEG-Experiment ein dreischichtiges Randelementmodell oder BEM zu generieren. Testen Sie zunächst die auditiven und visuellen Latenzen, um die Integrität des Timings sicherzustellen.

Verwenden Sie ein Mikrofon und ein Foto-DDE, die an den Bildschirm angeschlossen sind, und stellen Sie anschließend sicher, dass kein Beobachtbarer Jitter auftritt. Dies kann es erforderlich machen, den Präsentationsprojektor auf seine native Auflösung einzustellen. Bereiten Sie als Nächstes das Subjekt für die Aufnahme vor und beziehen Sie sich dabei auf den vorherigen Videoartikel von luital für Details zur Vorbereitung von Elektrogrammen und Referenzelektroden sowie auf die Digitalisierung der treuhänderischen Orientierungspunkte, der Kopfpositionsanzeigespulen und der EEG-Elektroden des Probanden.

Sobald der Proband bequem in der MEG-Position sitzt, messen Sie die Kopfposition mit dem Kopfpositionsanzeiger oder den HPI-Spulen, beginnen Sie mit der Aufnahme und der Präsentation von auditiven und visuellen Reizen. Hinweis: HPI Messungen können auch kontinuierlich durchgeführt werden. Der Proband sollte auf die auditiven und visuellen Reize über ein optisches Tastenfeld reagieren, während er eine audiovisuelle Verhaltensaufgabe ausführt.

Hier meldet das Subjekt die Speiche und die Ziffer, die aus dem Hemifeld stammen, wie sie durch den visuellen Hinweis in die Warteschlange eingereiht werden. Gelegentlich werden die Probanden visuell aufgefordert, ihre Aufmerksamkeit auf das kontralaterale Hemifeld in der Mitte des Prozesses zu richten. Um das Schalten der auditiven Aufmerksamkeit zu untersuchen, stehen viele Hardware- und Softwarelösungen zur Verfügung, um eine Reizpräsentation durchzuführen.

Hier wird Tucker Davis Technologies RZ six für die auditive Reizpräsentation und das Trigger-Stempeln mit der Psych-Toolbox für die visuelle Reizdarstellung verwendet, die beide von matlab gesteuert werden. Um mit der Datenverarbeitung zu beginnen, registrieren Sie die EEG-Daten mit Hilfe der MNE-Software, wie hier gezeigt, in das strukturelle MRT-MRT, laden Sie zunächst die Digitalisiererdaten in das rekonstruierte MRT-Kopfmodell des Probanden. Wählen Sie als Nächstes treuhänderische Orientierungspunkte aus, um den Co-Registrierungsprozess zu initiieren, und fahren Sie dann mit der Verwendung des automatischen Ausrichtungsverfahrens fort, um die Koordinatentransformation abzuschließen.

Dann, um die Position jedes Dipols im Quellraum mit der Position jedes Sensors in Beziehung zu setzen. Kombinieren Sie die aufgezeichneten Daten des Kopfpositionsindikators, um eine Vorwärtslösung mit dem dreischichtigen Randelementmodell zu berechnen und das Signal-Rausch-Verhältnis der Daten weiter zu erhöhen. Wenden Sie die Entfernung von Zeitbereichsartefakten an, z. B. das Entfernen von Epics, die aufgrund von Spitzenbildung eines Kanals ungewöhnlich hohe Amplitudensignale enthalten.

Wenden Sie auch die Entfernung von Frequenzbereichsartefakten an, wie z. B. Bandkerbfilterung bei einer Leitungsfrequenz von 50 oder 60 Hertz, verwenden Sie Signalraumprojektion oder andere Rauschunterdrückungstechniken, wie z. B. Signalraumtrennung, um räumliche Feldmuster von Umgebungsfeldkontaminationen oder anderen unerwünschten physiologischen Signalen, wie z. B. solchen, die mit Augenblinzeln und Herzartefakten verbunden sind, zu projizieren oder zu trennen. Erzeugen Sie nun einen Gehirnfilm der verteilten Dipolschätzung, die die aktuelle Schätzung an jeder Dipolstelle im Quellraum in der Zeit für jede experimentelle Bedingung ist. Abhängig von den zeitlichen Merkmalen des Versuchsdesigns können die Daten zeitlich verbiegt werden, indem aktuelle Schätzungen unter Verwendung nicht überlappender zeitlicher Fenster gemittelt werden, um die Analysemorphie fortzusetzen.

Die zuvor erstellten Gehirnfilme für jedes Subjekt werden auf einen gemeinsamen kortikalen Raum übertragen, der auf einem oberflächenbasierten Koordinatensystem basiert, das die einzelnen sical-jarralen Muster optimal ausrichtet. Dies ermöglicht den Vergleich oder die Mittelung der kortikalen Aktivitäten zwischen den Probanden. Um einen Region-of-Interest-Ansatz zu verwenden, können ROIs anatomisch definiert werden, beispielsweise durch einen automatischen Parzellierungsalgorithmus, und/oder funktional durch Aufzeichnung einer funktionellen Lokalisierungsaufgabe, wie z. B. einer Go-No-Go-Secon-Aufgabe zur Identifizierung der okulomotorischen Regionen, die weiter auf eine bestimmte interessierende Zeit beschränkt werden können, die dem verwendeten experimentellen Paradigma angemessen ist. Zum Beispiel auf einen Zeitraum unmittelbar vor und nach dem Einsetzen der Schallreize beschränkt.

Andere statistische Inferenzen, die mit der Zeitreihenanalyse verbunden sind, können ebenfalls unter Verwendung des oben beschriebenen Verhaltensparadigmas verwendet werden. Hier sehen wir repräsentative Ergebnisse mit dem nicht-parametrischen räumlich-zeitlichen Clustering-Verfahren. Es wurde festgestellt, dass das rechte frontale Augenfeld signifikant ist, wenn ein einzelner Proband eine Reorientierungsaufgabe im Vergleich zu einer Standardaufgabe durchführt.

Mit Hilfe des ROI-Ansatzes wird der zeitliche Verlauf des rechten frontalen Augenfeldes zusammen mit dem Zeitraum dargestellt, in dem sich diese beiden Zustände signifikant unterscheiden. Nachdem Sie sich dieses Video angesehen haben, sollten Sie eine gute Vorstellung davon haben, wie Sie M-E-G-E-E-G und MRT verwenden können, um die kortikale Dynamik in verschiedenen Verhaltensaufgaben abzubilden. Durch den Einsatz geeigneter statistischer Ansätze können Sie verschiedene räumliche und zeitliche Muster entdecken, die zwischen kognitiven Zuständen unterscheiden.

Vielen Dank fürs Zuschauen und viel Erfolg bei den Experimenten.