Asignación Dinámica de trauma con MEG / estimaciones simultáneas norma mínima-EEG y anatómico limitado-un ejemplo: Atención Auditiva

El objetivo general de este procedimiento es mapear la dinámica cortical que subyace a los diferentes estados cognitivos humanos. Esto se logra capturando primero datos magnetográficos y electroencefalográficos o MEG y EEG en resumen, mientras un sujeto está realizando una tarea conductual. El segundo paso es obtener datos anatómicos utilizando secuencias de resonancia magnética relevantes.

A continuación, se realiza un corregistro para establecer la correspondencia espacial entre las ubicaciones de los sensores de MEG y EEG con información anatómica. El paso final es utilizar un enfoque de imagen inversa para mapear las actividades cerebrales del individuo en el espacio cortical. En última instancia, la inferencia estadística basada en un sistema de coordenadas común basado en la superficie se utiliza para descubrir patrones espacio-temporales significativos que distinguen un estado cognitivo de otro.

Eric Lawson y Ross Maddox demostrarán un procedimiento. Para los postdoctorados en mi laboratorio, comience este protocolo obteniendo imágenes de resonancia magnética estructural del sujeto. En primer lugar, adquiera una resonancia magnética estructural utilizando un eco de gradiente rápido preparado por magnetización o una secuencia de ira MP o similar.

Esta secuencia puede tardar de cinco a 10 minutos, dependiendo de la resolución de exploración específica y el protocolo de imagen utilizado si los datos de EEG se utilizarán para el análisis de imágenes inversas. También adquiera dos resonancias magnéticas rápidas de ángulo bajo o flash. Estas secuencias de destello proporcionan un contraste tisular diferente al de las secuencias estándar de rabia MP.

Una vez que se completen las imágenes, use MNE y el software gratuito de navegación para reconstruir la piel del cráneo externo y las superficies internas del cráneo a partir de las imágenes MP rage y flash. A continuación, utilice estas superficies para generar un modelo de elemento de contorno de tres capas o bem antes del experimento MEG. Primero pruebe las latencias auditivas y visuales para garantizar la integridad del tiempo.

Utilice un micrófono y un DDE fotográfico conectado a la pantalla y, posteriormente, asegúrese de que no haya fluctuaciones observables. Esto puede requerir configurar el proyector de presentación a su resolución nativa. A continuación, prepare el sujeto para la grabación, consultando el artículo de video anterior de luital para obtener detalles sobre la preparación del electrograma y el electrodo de referencia, así como la digitalización de los puntos de referencia fiduciarios del sujeto, las bobinas indicadoras de posición de la cabeza y los electrodos de EEG.

Una vez que el sujeto esté cómodamente sentado en la posición de la cabeza de MEG, mida usando el indicador de posición de la cabeza o las bobinas HPI, comience a grabar y comience la presentación de estímulos auditivos y visuales. Nota: Las mediciones HPI también se pueden tomar de forma continua. El sujeto debe responder a los estímulos auditivos y visuales a través de una botonera óptica mientras realiza una tarea audiovisual conductual.

Aquí, el sujeto informa sobre el radio y el dígito que se originan en el hemicampo tal como están en cola por la señal visual. Ocasionalmente, se incita visualmente a los sujetos a cambiar su atención al hemicampo contralateral a mitad del ensayo. Para estudiar la conmutación de la atención auditiva, existen muchas soluciones de hardware y software para realizar la presentación de estímulos.

Aquí, Tucker Davis Technologies RZ six se utiliza para la presentación de estímulos auditivos y el estampado de desencadenantes con psych toolbox para la presentación de estímulos visuales, ambos controlados por matlab. Para comenzar el procesamiento de datos, corregistre los datos del EEG en la resonancia magnética estructural utilizando el software MNE como se ve aquí, primero cargue los datos del digitalizador en el modelo de cabeza de resonancia magnética reconstruido del sujeto. A continuación, elija puntos de referencia fiduciarios para iniciar el proceso de registro conjunto y, a continuación, proceda a utilizar el procedimiento de alineación automática para completar la transformación de coordenadas.

A continuación, relacionar la ubicación de cada dipolo en el espacio de origen con la ubicación de cada sensor. Combine los datos registrados del indicador de posición de la cabeza para calcular una solución directa con el modelo de elemento límite de tres capas para aumentar aún más la relación señal/ruido de los datos. Aplique la eliminación de artefactos en el dominio del tiempo, como la eliminación de epopeyas que contienen señales de amplitud anormalmente alta debido a la adición de picos de un canal.

Aplique también la eliminación de artefactos en el dominio de la frecuencia, como el filtrado de muesca de banda a una frecuencia de línea de 50 o 60 hercios, utilice la proyección del espacio de la señal u otras técnicas de reducción de ruido, como la separación del espacio de la señal, para proyectar o separar los patrones de campo espacial de la contaminación del campo ambiental u otras señales fisiológicas indeseables, como las asociadas con los parpadeos y los artefactos cardíacos. Ahora genere una película cerebral de la estimación del dipolo distribuido, siendo la estimación actual en cada ubicación del dipolo en el espacio de origen en el tiempo para cada condición experimental. Dependiendo de las características temporales del diseño experimental, los datos se pueden doblar en el tiempo promediando las estimaciones actuales utilizando ventanas temporales no superpuestas para continuar el análisis.

El cerebro previamente creado se filma para cada sujeto en un espacio cortical común basado en un sistema de coordenadas basado en la superficie que alinea de manera óptima los patrones jarrales sical individuales. Esto permite comparar o promediar las actividades corticales entre los sujetos. Para utilizar un enfoque de región de interés, los ROI pueden definirse anatómicamente, por ejemplo, mediante un algoritmo de parcelación automática y/o funcionalmente mediante el registro de una tarea de localización funcional, como una tarea de secuenciación go no-go para identificar el análisis de las regiones oculomotoras, que puede restringirse aún más a un momento específico de interés que sea apropiado para el paradigma experimental que se utilizó. por ejemplo, restringido a un período de tiempo inmediatamente antes y después del inicio de los estímulos sonoros.

Otras inferencias estadísticas asociadas con el análisis de series de tiempo también se pueden utilizar utilizando el paradigma conductual descrito anteriormente. Aquí vemos resultados representativos utilizando el procedimiento de agrupamiento espacio-temporal no paramétrico. Se ha encontrado que el campo ocular frontal derecho es significativo cuando un sujeto individual está realizando una tarea de reorientación en comparación con una tarea estándar.

Utilizando el enfoque ROI, se muestra el curso temporal del campo ocular frontal derecho junto con el período de tiempo en que estas dos condiciones son significativamente diferentes. Después de ver este video, debería tener una buena idea de cómo usar M-E-G-E-E-G y MRI para mapear la dinámica cortical en diferentes tareas conductuales. Mediante el empleo de enfoques estadísticos adecuados, puede descubrir diferentes patrones espaciales temporales que distinguen entre estados cognitivos.

Gracias por mirar y buena suerte con los experimentos.