Name: Análisis de red de la red de modo predeterminado Usando Funcional Conectividad RM en epilepsia del lóbulo temporal (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2014-08-05T14:00:00.000+00:00
Duration: 12 min 9 s
Description: Aprenda a analizar la conectividad funcional cerebral en pacientes con epilepsia del lóbulo temporal mediante resonancia magnética funcional en reposo. Este método compara redes cerebrales entre pacientes y controles sanos.

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El financiamiento para esta investigación fue proporcionado por la Fundación de Epilepsia de América, el Colegio Baylor de Medicina Computacional y Integrativa Centro de Investigación Biomédica (CIBR) Seed Premios Grant (ZH); NIH NINDS subvención K23 NS044936 (JMS); . y La Fundación de la Familia Leff (JMS) La adquisición de datos fue asistido por: Elizabeth Pierce (UCLA).

1. Los sujetos <ol><li> La población de estudio de 36 temas incluye 3 grupos: derecho TLE (n = 11), a la izquierda TLE (n = 12) y controles sanos (n = 13). Obtener el consentimiento informado por escrito de todos los sujetos. El estudio sigue los lineamientos de la Universidad de California, Los Angeles (UCLA) Junta de Revisión Institucional. </li><li> Los grupos de sujetos con epilepsia deberían ser los pacientes que son candidatos para la resección anterior del lóbulo temporal determinada por monitorización de vídeo-EEG, resonancia magnética del cerebro, la PET y pruebas neuropsicológicas. Los pacientes deben continuar con sus medicamentos habituales durante la exploración de resonancia magnética funcional y no deben ser escaneada inmediatamente después de una convulsión. Asegúrese de que todos los sujetos tienen resonancias magnéticas cerebrales normales y están libres de enfermedad neurológica (aparte de la epilepsia en los grupos de pacientes) o está utilizando medicamentos neurológicos. </li></ol> 2. Imaging <ol><li> Utilice un sistema de 3 Tesla MRI para obtener imágenes. Obtener cortes axiales de imágenes funcionales utilizando una imag ecoplanaring (PAI) de secuencia y para las imágenes anatómicas utilizando un gradiente mimado recordó secuencia (SPGR). </li><li> Realice imagen funcional utilizando los siguientes parámetros: TR = 2000 ms, TE = 30 ms, FOV = 210 mm, matriz = 64 x 64, grosor de corte de 4 mm, 34 rebanadas. Utilice los siguientes parámetros para la imagen estructural de alta resolución: TR = 20 ms, TE = 3 ms, FOV = 256 mm, matriz = 256 x 256, grosor de corte de 1 mm, 160 rebanadas. </li><li> Cada sesión de imágenes debe durar 20 min. Pida a los participantes a relajarse con los ojos cerrados. No se requiere la entrada auditiva especial. </li></ol> 3. Preprocesamiento de datos BOLD <ol><li> Preproceso de los datos de la fMRI utilizando FSL (FMRIB Software Library) la versión del software 4.1.6 (Oxford, Reino Unido, www.fmrib.ox.ac.uk / FSL) 13,14. Pasos de preprocesamiento deben incluir lo siguiente: Utilice FSL MCFLIRT para eliminar el movimiento de cabeza artefacto 15. Utilice BET FSL para extraer tejido nonbrain 16 con BET opción-F para archivos BOLD. Esto ayuda a una carrera fpasos de análisis ás sobre el tejido cerebral solamente. </li><li> En HAZAÑA, ejecute un análisis mínimamente procesado con el registro. Seleccione &quot;análisis de primer nivel&quot; y cambie &quot;análisis completo&quot; a &quot;Pre-stats&quot; de los dos botones superiores. <ol><li> En la pestaña de Pre-stats, desmarque la opción &quot;extracción BET cerebro&quot; y seleccione &quot;Ninguno&quot; para &quot;corrección Motion&quot; (puesto que ya se realizaron anteriormente). Registre las imágenes funcionales (BOLD) a la anatómica (SPGR) imágenes, y luego a un nivel de imagen (MNI). Esto resulta en la generación de matrices de transformación, que se utilizan más tarde durante el análisis para deformar las semillas seleccionadas en el espacio estándar en el espacio el cerebro del sujeto. </li></ol></li><li> Utilice la matriz de transformación generado (llamado &quot;standard2example_func.mat&quot;) y transformar CSF y regiones de interés de la materia blanca en el espacio BOLD individual. <ol><li> Extracto de la serie temporal de la CSF y regiones de interés en la sustancia blanca con el comando fslmeants,usando el retorno de la inversión en el espacio sujeto individual como una máscara. Normalizar la serie temporal extraída usando el software &quot;R&quot;. Estas series de tiempo se utilizan como regresores en la GLM más adelante para eliminar las señales de artefactos correspondientes del análisis. </li></ol></li><li> El siguiente paso es la eliminación de sujetos artefactos de movimiento relacionados. Para la regresión de los parámetros de movimiento, establezca lo siguiente dentro HAZAÑA FSL antes de ejecutarlo. <ol><li> Dentro de la ficha de datos, utilice el movimiento con corrección y archivo extraído del cerebro como entradas, establezca el valor de TR para corresponder a su conjunto de datos. Conjunto filtrado de paso alto utilizando un filtro de 100 seg. El filtrado de paso alto elimina las señales de interés, que son de muy baja frecuencia. Un filtro de paso bajo para eliminar las señales de alta frecuencia se aplicará más tarde en el paso 4.1. </li><li> Dentro de la pestaña Pre-stats, elegir la opción &quot;Ninguno&quot; en &quot;la corrección de movimiento&quot;, ya que ya estaba hecho. Desmarque &quot;extracción BET de cerebros&quot;, ya que ya estaba hecho. Realice suavizamiento espacialutilizando un 5 mm medio-máximo de ancho total (FWHM). </li><li> Dentro de la pestaña de estadísticas, regresión de los parámetros de movimiento 6 y sus derivadas temporales. Seleccione &quot;Ninguno&quot; para convolución, y marca &quot;Aplicar filtro temporal&quot;. Utilice la salida de FSL MCFLIRT para obtener los archivos de texto de los parámetros de movimiento, que puede ser luego introducirse en el modelo de análisis HAZAÑA a retroceder estos en un Modelo Lineal General (GLM) </li><li> También agregue el LCR y las señales de la sustancia blanca que se extrae y se normalizó en los pasos previos a la GLM. Seleccione &quot;Ninguno&quot; para convolución, añadir derivada temporal, y desmarque la opción &quot;Aplicar filtros temporales&quot;. </li></ol></li></ol> 4. Métodos Estadísticos <ol><li> Los residuos de preprocesamiento descrito anteriormente se deben utilizar para la correlación basada en la semilla. Estos residuos se deben pasar primero a través de un filtro de paso bajo de 0,1 Hz, luego degradaron restando la media, dividiendo entre la desviación estándar, y luego a escala mediante la adición100. Las semillas deben ser definidos con un diámetro de 6 mm en el espacio estándar MNI usando software MRIcron. </li><li> El posterior y las semillas anteriores deben corresponder a las coordenadas siguientes: (1) Región Rsp / PCUN (x = 2, y = -60, z = 36) y (2) la corteza prefrontal ventromedial (vmPFC; x = 3, y = 60, z = -1). Estos lugares de semillas se han definido dentro de los controles sanos y se transforman en el espacio objeto en el siguiente paso 17-19. <ol><li> Las semillas, posteriormente, deberán ser transformadas en el espacio funcional del cerebro individual de cada sujeto desde el espacio estándar de MNI. Para ello, utilice la matriz de transformación generada anteriormente (llamado &quot;standard2example_func.mat&quot;) para transformar la semilla (MNI) Espacio estándar para el espacio (BOLD) individuo funcional. </li><li> Utilice el comando fslmeants para extraer la serie temporal de la previamente degradado y reducido residual, usando la semilla en el espacio sujeto individual como una máscara. Normalizar la serie temporal extraída mediante el programa informáticoware &quot;R&quot;. </li></ol></li><li> Las correlaciones parciales entre los voxels de semillas y el resto de los voxels cerebrales deben calcularse por separado para cada materia para cada ejecución. Para ello, dentro de la interfaz gráfica de usuario HAZAÑA FSL, seleccione &quot;análisis de primer nivel&quot;, y luego &quot;Estadísticas + Post-stats&quot;. Dentro de la ficha Datos, el residual previamente degradado y reducido se debe utilizar como materia prima en FEAT. </li><li> Configurar el filtro de corte alto pase a 10.000, como se pasa ya alto el residual a 100 seg. Dentro de la pestaña Estadísticas, anule la selección &quot;Usar prewhitening FILM&quot;, y el uso de la serie de tiempo de siembra previamente extraída y normalizado en el GLM. Dentro de la pestaña Post-estadísticas, establecer el umbral de Z-stat deseada a un valor de 2,0. </li><li> Antes de ejecutar el análisis grupo de la combinación de carreras dentro de los sujetos, de Fisher transformada Z se debe realizar en el archivo de COPE (Contraste de Estimaciones de los parámetros) generado a partir del análisis de correlación ejecutado anteriormente (paso 4.3). Fr datos de registro de copiaom el directorio &quot;reg&quot; del análisis HAZAÑA hecho en el paso 3.1 en el plazo de correlación del paso 4.3. </li><li> Ejecute un análisis de alto nivel mediante la combinación de carreras dentro de cada tema. Para ello, dentro de la interfaz gráfica de usuario HAZAÑA FSL, seleccione &quot;análisis a nivel superior&quot;, y luego &quot;Estadísticas + Post-stats&quot;. Dentro de la pestaña &quot;Datos&quot;, elija &quot;Las entradas son directorios FEAT de nivel inferior&quot; y entrar en carreras del sujeto desde el paso 4.4. Dentro de la pestaña &quot;Estadísticas&quot;, elija &quot;efectos mixtos: MCO simples&quot;. Establecer un modelo de efectos como media; introducir el valor de 1 para cada uno de la carrera de la asignatura. </li><li> Para combinar los datos en las tandas entre los sujetos, un Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) se debe utilizar un simple análisis de efectos mixtos. Para ello, dentro de la interfaz gráfica de usuario HAZAÑA FSL, elija &quot;análisis a nivel superior&quot;, y &quot;Estadísticas + Post-stats&quot;. Dentro de la ficha Datos, elija &quot;Las entradas son directorios FEAT de nivel inferior&quot; y entran en carreras combinadas de los sujetos de la etapa 4.5. </li><li> Dentro de la pestaña Estadísticas, seleccione &quot;efectos mixtos: MCO simples&quot; &#39;Establecer un modelo como 3 grupos; introducir el valor de 1 para el grupo cada sujeto pertenece, 0 en caso contrario. Análisis de grupo se debe hacer en cada voxel utilizando un ANOVA de una vía con tres niveles que se corresponden con los tres grupos (TLE derecho, izquierdo TLE, y controles sanos). </li><li> Para umbral de las imágenes estadístico z para uso del clúster formando umbral de la Z&gt; 2,0 y corregidos umbral cúmulo significativo de p = 0,05 20. Para obtener valores z correctas en el mapa de correlación, de Fisher inversa transformada Z se debe realizar en los resultados. </li><li> Los siguientes contrastes específicos deben ser comparados (1) derecho TLE&gt; Controles; (2) a la izquierda TLE&gt; Controles; (3) el derecho TLE&gt; izquierda TLE; (4) a la izquierda TLE&gt; derecho TLE; (5) Control&gt; derecho TLE; (6) Control&gt; izquierda TLE; (7) TLE (derecha combinada e izquierda)&gt; control; y (7) de control&gt; TLE (derecha combinada e izquierda). </li></ol>

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</ol>

Dr. Engel es financiado por subvenciones NIH P01 NS02808, R01 NS33310 y NS42372 U01, tiene patentes WO 2009/123734A1, y WO 2009/123735A1, recibe regalías de MedLink, Wolters Kluwer, Blackwell y Elsevier, y ha recibido honorarios de Medtronics , Wolters Kluwer, y Best Doctors. El Dr. Stern ha desempeñado como consultor pagado por UCB y Lundbeck. El Dr. Stern es un editor de MedLink Neurología, y ha recibido regalías de Wolters Kluwer y de McGraw-Hill. El resto de autores no tener ningún conflicto o los conflictos de intereses que declarar.

La epilepsia se cree que es una enfermedad de la red, y anomalías de las redes implicadas están presentes durante las convulsiones y en el estado interictal 21. FMRI por tareas se ha utilizado para analizar las anomalías de la lengua y de las redes de memoria en la ELT 8. FcMRI tiene ventajas inherentes en el estudio de la DMN 12, ya que es una red principalmente activo en el estado de reposo. La DMN es una red de regiones del cerebro que se ha encontrado para ser activo en los individuo...

Funcional Conectividad MRI (fcMRI) es un enfoque analítico relativamente reciente a los datos fMRI que cuantifica la relación entre diferentes regiones del cerebro basado en la similitud de su nivel de oxigenación de la sangre dependiente (BOLD) de series de tiempo de la señal - esto se llama conectividad &quot;funcional&quot;, y es distinguible de conectividad anatómica que describe la existencia de conexiones físicas entre las regiones (por ejemplo, fibras de materia blanca). En una aplicación especial de este enfoque, la serie de tiempo se recogen cuando el participante no se dedica a una tarea o se encuentra en el llamado &quot;estado de reposo&quot;. Aunque primero descrito en 1995 1, ha habido un enorme interés en fcMRI resultando en aproximadamente 1000 publicaciones relacionadas con la técnica en 2012. FcMRI tiene beneficios intrínsecos más de fMRI basada en tareas en (1) que no hay ninguna tarea específica a realizar, ( 2) Cooperación tema esno es necesario, (3) conjuntos de datos se pueden utilizar para consultar varias redes diferentes, (4) una mejor relación señal a ruido está presente probablemente debido a las diferencias en la energética cerebrales involucradas, y (5) la elusión de los factores de confusión relacionadas con la tarea 2. Como una prueba de su concepto, se han mostrado cambios fcMRI para corresponder con los cambios en el EEG 3 y los potenciales de campo locales 4 en el cerebro. Técnicas de análisis fcMRI incluyen técnicas de ROI / a base de semillas, análisis de componentes independientes (ICA), el análisis de la teoría de grafos, el análisis de causalidad de Granger, los métodos locales (amplitud de las fluctuaciones de baja frecuencia, el análisis de homogeneidad regional), y otros 5. Ninguna técnica ha demostrado todavía una clara superioridad sobre el otro, a pesar de los métodos más populares son a base de semillas y métodos de ICA 6. Basado en Seed fcMRI correlaciona fluctuaciones temporales en la señal BOLD de una parte preseleccionada de la red putativo en estudio denomina la &quot;semilla1; o &quot;región de interés (ROI)&quot; a todas las otras partes del cerebro. Las áreas del cerebro que muestra correlacionar la señal BOLD a la zona de la semilla se piensan para delimitar las partes de la red de los involucrados. Por el contrario, el ICA utiliza un análisis basado en datos modelo libre para extraer las áreas cerebrales espacio-temporalmente correlacionados (Componentes Independientes, CI) mediante el análisis de las características de la señal hemodinámicos de todo el cerebro 5. En el manuscrito actual, una descripción de los métodos utilizados en un estudio publicado previamente de análisis de estado de reposo a base de semillas de conectividad de la DMN en la ELT se presenta 7. TLE es la forma más común de la epilepsia adulto. Además de las convulsiones, epilepsia del lóbulo temporal causa la disfunción de múltiples redes del cerebro incluyendo la memoria, el comportamiento, el pensamiento y la función sensorial 8. La DMN está constituido por las regiones cerebrales que inervan consciente, la cognición en estado de reposo. La DMN se ha informado a participar en las convulsiones asociadas con consc reducidaiousness 9,10. Además, el hipocampo es la estructura clave que participa en la ELT y se ha pensado que ser componente de la DMN. Sin embargo, la conectividad de la PCC a la formación del hipocampo es más débil que con otros componentes de DMN, tales como medial prefrontal y la corteza parietal inferior. Esto sugiere que el hipocampo es o bien una subred de la DMN o un 11,12 red que interactúan. Estos puntos en común entre TLE y DMN plantean la posibilidad de que DMN conectividad funcional se altera en la ELT. Este análisis compara el DMN de los sujetos con epilepsia del lóbulo temporal con los controles sanos para profundizar en la participación de los DMN en la ELT. La conectividad de las semillas colocadas en los principales centros de la DMN - las regiones del cubo anterior y posterior se analizaron 12. Las semillas se colocan en el centro posterior que consiste en la retrosplenium / precuneus (RSP / pcun), así como el eje anterior que consiste en la corteza prefrontal ventromedial (CPFVM) en pacientes que tienen TLE y ensaludable controla para identificar las subredes posterior y anterior de la DMN.

<table><tbody>Estación de trabajo Linux <tr><td>de máquina</td><td></td><td></td><td></td>de resonancia magnética</tr><tr><td>con software de análisis de imágenes instalado</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

análisis de red de la red de modo predeterminado usando funcional conectividad rm en epilepsia del lóbulo temporal

Network Analysis of the Default Mode Network Using Functional Connectivity MRI in Temporal Lobe Epilepsy

La conectividad funcional de resonancia magnética (fcMRI) es un método de resonancia magnética funcional que examina la conectividad de diferentes áreas del cerebro basado en la correlación de las fluctuaciones de la señal BOLD con el tiempo. Epilepsia del lóbulo temporal (ELT) es el tipo más común de epilepsia para adultos e implica múltiples redes cerebrales. La red de modo por defecto (DMN) participa en conciencia, la cognición estado de reposo y se piensa que se verá afectada de TLE donde las convulsiones causan alteraciones de la conciencia. La DMN en la epilepsia se examinó utilizando semilla basada fcMRI. Los anteriores y posteriores centros de la DMN se usaron como semillas en este análisis. Los resultados muestran una desconexión entre el anterior y posterior centros de la DMN en el TLE durante el estado basal. Además, el aumento de la conectividad DMN a otras regiones del cerebro en la ELT izquierda, junto con una disminución de la conectividad en la derecha TLE es revelado. El análisis demuestra cómo fcMRI a base de semillas se pueden usar para sondear las redes cerebrales en los trastornos cerebrales tales como epilepsia del lóbulo temporal.

La figura 1 muestra la DMN reveló con conectividad de una semilla posterior (RSP / PCUN, colores rojo-amarillo) y una semilla anterior (vmPFC, colores azul-verde) y compara las redes que se encuentran en los diferentes grupos de sujetos (Figuras 1A-C) y entre sí, a saber, los controles sanos en comparación con todos los pacientes con epilepsia del lóbulo temporal (Figuras 1D y 1E), y luego los controles sanos, se compararon por separado a la izquierda T...

El modo de red por defecto (DMN) en epilepsia del lóbulo temporal (ELT) se analiza en el estado de reposo del cerebro mediante la conectividad funcional basado en la semilla MRI (fcMRI).

Análisis de red de la red de modo predeterminado Usando Funcional Conectividad RM en epilepsia del lóbulo temporal

Functional connectivity MRI (fcMRI) is an fMRI method that examines the connectivity of different brain areas based on the correlation of BOLD signal ...

El objetivo general del siguiente experimento es obtener mapas estadísticos que comparen las diferencias en las exploraciones de RM funcional en estado de reposo entre controles sanos y pacientes con epilepsia. Esto se logra obteniendo datos de RM funcional en sujetos con epilepsia del lóbulo temporal, así como en sujetos controles sanos.Como segundo paso, se realiza un preprocesamiento de la IRMf, que prepara los datos para su análisis estadístico. A continuación, se analizan los datos de IRMf preprocesados con el fin de obtener comparaciones estadísticamente válidas entre los dos grupos. Se obtienen resultados que muestran diferencias en las redes cerebrales entre pacientes con epilepsia en comparación con las redes cerebrales de sujetos control sanos.Basándose en las diferencias estadísticas en los mapas de redes cerebrales entre estos dos grupos, ha quedado cada vez más evidente que incluso las epilepsias que se manifiestan mediante crisis focales son propiedades emergentes de alteraciones difusas en las redes. La idea de esta técnica surgió tras reconocer la importancia de la red DEF Favo durante las crisis y preguntarse si la red predeterminada LO presenta anomalías entre crisis en la epilepsia del lóbulo temporal. La población de estudio para este protocolo debería incluir tres grupos, ¿verdad?Pacientes con epilepsia del lóbulo temporal, pacientes con epilepsia del lóbulo temporal izquierdo, así como controles sanos. Se recomienda un total de aproximadamente 35 sujetos. Los grupos de sujetos con epilepsia deben ser pacientes diagnosticados con epilepsia del lóbulo temporal, como candidatos a resección del lóbulo temporal anterior, determinado mediante monitoreo con video y EEG, imágenes de PET y pruebas neuropsicológicas, asegurando que todos los sujetos tengan resonancias magnéticas cerebrales normales y estén libres de enfermedades neurológicas distintas de la epilepsia en los grupos de pacientes.Obtenga la aprobación del comité de ética y el consentimiento informado por escrito de todos los sujetos antes de realizar la imagen y evalúe la seguridad para resonancia magnética. Los pacientes deben continuar con sus medicamentos habituales durante el escaneo de FMRI y no deben ser escaneados inmediatamente después de una crisis epiléptica. Se debe utilizar un sistema de resonancia magnética de tres teslas para todas las imágenes descritas en este protocolo.Obtenga cortes axiales para imágenes funcionales utilizando una secuencia de imagen por eco de plano y para imágenes anatómicas, utilice una secuencia de recuperación de gradiente con saturación. Pida a los participantes que se relajen y permanezcan inmóviles con los ojos cerrados, y realice la adquisición de imágenes funcionales utilizando los parámetros que se muestran aquí. Utilice también los siguientes parámetros para la imagen estructural de alta resolución con ponderación T1 S PGR.Cada sesión de adquisición de imágenes debe durar aproximadamente 20 minutos. Comience preprocesando los datos de FMRI utilizando el software FSL First. Use FSL MFL para eliminar el artefacto por movimiento de la cabeza.Luego, utilice la herramienta de extracción cerebral FSL o BET para eliminar el tejido no cerebral con la opción -F para archivos BOLD. Esto permite realizar pasos adicionales de análisis únicamente en el tejido cerebral. A continuación, en FEAT, realice un análisis con procesamiento mínimo con registro.Seleccione análisis de primer nivel y cambie el análisis completo a preestadístico mediante los dos botones superiores. Luego, en la pestaña de preestadísticos, desactive la extracción del cerebro en BET y seleccione ninguno para la corrección de movimiento, ya que estos pasos ya se realizaron. A continuación, registre las imágenes funcionales con las imágenes anatómicas y luego con una imagen estándar MNI.Esto da lugar a la generación de matrices de transformación, que se utilizan posteriormente durante el análisis para deformar la semilla seleccionada en el espacio estándar al espacio cerebral del sujeto. A continuación, utilice la matriz de transformación generada llamada standard to example funk dot mat y transforme las ROI de LCR y de sustancia blanca al espacio bold individual. Luego, utilizando el comando FSL mean TS, extraiga las series temporales de las ROI de LCR y de sustancia blanca.Utilizando la ROI en el espacio individual del sujeto como máscara, normalice las series temporales extraídas utilizando el software R. Estas series temporales se utilizarán posteriormente como regresores en el modelo lineal general para eliminar las señales artifacuales correspondientes del análisis. El siguiente paso es la eliminación de artefactos relacionados con el movimiento del sujeto. Para la regresión de los parámetros de movimiento.Establezca lo siguiente en FSL feet antes de ejecutarlo por primera vez dentro de la pestaña de datos: utilice el archivo corregido por movimiento y con el cerebro extraído como entradas y configure el valor de TR para que coincida con su conjunto de datos. Aplique el filtrado de paso alto utilizando un filtro de 102.º orden, que eliminará las señales de muy baja frecuencia sin interés. Un filtro de paso bajo para eliminar señales de alta frecuencia se aplicará posteriormente dentro de la pestaña preestadística.Seleccione ninguno en la corrección de movimiento y desactive esta opción, pero mantenga la extracción del cerebro. Dado que estos pasos ya se han realizado, realice un suavizado espacial utilizando una amplitud máxima a la mitad de cinco milímetros. Luego, dentro de la pestaña de estadísticas, realice la regresión de los seis parámetros de movimiento y sus derivadas temporales.Seleccione ninguno para la convolución y marque aplicar filtrado temporal. Utilice la salida de F selmic flirt para obtener archivos de texto de los parámetros de movimiento, que luego pueden introducirse en el análisis de feet para regresarlos en un modelo lineal general. Además, agregue las señales de LCR y de materia blanca que se extrajeron y normalizaron en pasos anteriores al GLM.Seleccione ninguno para la convolución. Agregue la derivada temporal y desactive la aplicación de filtrado temporal. Los residuos del preprocesamiento descritos anteriormente deben utilizarse para la correlación basada en semillas.Estos residuos deben pasar primero por un filtro PESS bajo de 0,1 hercios, luego desviarse restando la media, dividiendo por la desviación estándar y posteriormente escalando mediante la adición de 100. La semilla debe definirse con un diámetro de seis milímetros en el espacio MNI estándar. Utilizando el software MRI crown, las semillas posterior y anterior deben corresponder a las coordenadas que se muestran aquí.Téngase en cuenta que estas ubicaciones de semilla se han definido dentro de controles sanos. Las semillas deben transformarse posteriormente al espacio cerebral funcional individual de cada sujeto, a partir del espacio estándar MNI. Para ello, utilice la matriz de transformación generada previamente para transformar la semilla del espacio estándar MNI al espacio funcional individual.A continuación, utilice el comando FSL mean Ts para extraer la serie temporal del residuo previamente centrado y escalado, utilizando la semilla en el espacio del sujeto individual como máscara. Normalice la serie temporal extraída utilizando el software R; las correlaciones parciales entre los vóxeles de la semilla y todos los vóxeles cerebrales deben calcularse por separado para cada sujeto y para cada ejecución.Para ello, dentro de la interfaz FSL FEAT, seleccione primero el análisis de primer nivel y luego estadísticas más estadísticas posteriores dentro de la pestaña de datos. Debe utilizarse como entrada el residual previamente desviado y escalado. Establezca el corte del filtro de paso alto en 10.000, ya que el residual ya ha sido filtrado en paso alto a 100 segundos dentro de la pestaña de estadísticas.Anule la selección de usar el blanqueo previo de la película y utilice las series temporales de semillas previamente extraídas y normalizadas. En el modelo lineal general (GLM) dentro de la pestaña de estadísticas posteriores, establezca el umbral de estadístico Z deseado en un valor de 2,0 antes de realizar el análisis grupal. Al combinar corridas dentro de los sujetos, se debe realizar una transformación Z de Fisher sobre el contraste de las estimaciones de parámetros.Archivo generado a partir del análisis de correlación, copie los datos de registro desde el directorio reg del análisis de los pies hacia la ejecución de la correlación. Realice un análisis de nivel superior combinando las ejecuciones dentro de cada sujeto. Primero, seleccione análisis de nivel superior y luego estadísticas más estadísticas posteriores.Luego, dentro de la pestaña de datos, seleccione que las entradas son directorios de pies de nivel inferior e ingrese las ejecuciones del sujeto dentro de la pestaña de estadísticas. Elija efectos mixtos. Configure un modelo de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) simple como el efecto medio e ingrese un valor de uno para cada una de las ejecuciones de los sujetos.Para combinar los datos superpuestos entre sujetos, debe utilizarse un análisis mixto de efectos simples mediante mínimos cuadrados ordinarios; para ello, seleccione análisis de nivel superior y estadísticas más estadísticas posteriores dentro de la pestaña de datos. Elija que las entradas sean los directorios de nivel inferior y registre las series combinadas del sujeto dentro de la pestaña de estadísticas, luego seleccione efectos mixtos. En el modelo de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) simple, configure el modelo como tres grupos e ingrese un valor de uno para el grupo.Cada sujeto pertenece a cero. De lo contrario, el análisis grupal debe realizarse en cada vóxel utilizando un ANOVA unifactorial con tres niveles, que corresponden a los tres grupos, para establecer el umbral. Las imágenes de la estadística Z utilizan un umbral de formación de clústeres de Z mayor que 2,0 y un umbral de significancia de clúster corregido de P igual a 0,05 para obtener los valores Z correctos en el mapa de correlación.Debe realizarse una transformación inversa de Fisher Z sobre los resultados. Finalmente, utilice los siguientes contrastes específicos que se muestran en la pantalla aquí. Esta figura muestra la red en modo predeterminado revelada mediante conectividad a partir de una semilla posterior, incluyendo el esplénio retro y el precúneo en colores rojo amarillentos, y a partir de una semilla anterior, incluyendo la corteza prefrontal medial ventral en colores azul verdosos.La primera fila muestra la red para sujetos de control, la segunda fila para epilepsia del lóbulo temporal izquierdo y la fila inferior para epilepsia del lóbulo temporal derecho. Las siguientes figuras comparan estas redes entre estos tres grupos. Aquí observamos las redes del modo predeterminado reveladas con una semilla anterior y una posterior para la epilepsia del lóbulo temporal derecho e izquierdo combinada, en comparación con controles sanos.Esta figura muestra las redes del modo predeterminado reveladas con los mismos puntos semilla solo para epilepsia del lóbulo temporal izquierdo en comparación con controles sanos. Mientras que esta figura muestra las redes reveladas solo para epilepsia del lóbulo temporal derecho en comparación con controles sanos, y finalmente aquí observamos las redes del modo predeterminado reveladas con una semilla anterior y una posterior para epilepsia del lóbulo temporal izquierdo en comparación con epilepsia del lóbulo temporal derecho. Los estudios de conectividad funcional que incluyen todo el cerebro son esenciales para comprender los mecanismos fundamentales de la epilepsia.Utilizamos una técnica basada en semillas en este experimento para evaluar la conectividad con la red en modo predeterminado. Será interesante observar cómo se comparan otras técnicas en sus resultados al estudiar la epilepsia del lóbulo temporal.

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Investigación

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Medicine

Medicina

Usamos la magnetoencefalografía (MEG) y la electroencefalografía (EEG) para mapear áreas del cerebro involucradas en el procesamiento de los estímulos sensoriales simples.

Mapeo funcional con MEG y EEG simultáneo

En este artículo, analizamos la metodología y las consideraciones relacionadas con la combinación de la EMT y la resonancia magnética funcional para examinar los efectos de la estimulación cerebral en la red por defecto.

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Se describe un nuevo enfoque para el análisis simultáneo de la función cerebral y la estructura utilizando imágenes de resonancia magnética (MRI). Evaluamos la estructura cerebral de alta resolución las imágenes ponderadas de difusión y la materia blanca tractografía fibra. A diferencia de las MRI estructural, estas técnicas nos permiten relacionar directamente la conectividad anatómica de las propiedades funcionales de las redes cerebrales.

Co-análisis de la estructura y función cerebral mediante resonancia magnética funcional y la difusión de imágenes ponderado

Fuente: Shafi, M. M., et al. Un método multimodal basado en imágenes y estimulación para evaluar la excitabilidad cerebral relacionada con la conectividad en pacientes con epilepsia. J. Vis. Exp. (2016)El video demuestra el procedimiento para usar la estimulación magnética transcraneal (TMS) y la electroencefalografía (EEG) para evaluar la excitabilidad neuronal en pacientes con epilepsia. Detalla los pasos para alinear la cabeza del paciente con un escáner cerebral pregrabado, colocar la...

Evaluación de la hiperexcitabilidad cerebral con estimulación magnética transcraneal y electroencefalografía

Este protocolo describe las técnicas complementarias de neuroimagen de conectividad estructural en estado de reposo, desactivación inducida por tareas y análisis de conectividad estructural para examinar la red predeterminada en el trastorno de estrés postraumático. El uso de métodos sinérgicos podría conducir a mejores diagnósticos y evaluaciones de la gravedad, el resultado y otros factores clínicos relevantes.

El desarrollo de Neuroimagen fenotipos del modo de red por defecto en el TEPT: Integrando el estado de reposo, la memoria de trabajo, y la conectividad estructural

La resonancia magnética de conectividad funcional en estado de reposo ha identificado anomalías en pacientes con una amplia gama de trastornos neuropsiquiátricos, incluida la epilepsia debida a malformaciones del desarrollo cortical. La estimulación magnética transcraneal en combinación con el EEG puede demostrar que los pacientes con epilepsia tienen hiperexcitabilidad cortical en regiones con conectividad anormal.

Un método multimodal Imaging- y basados ​​en la estimulación de evaluar relacionados con la conectividad cerebral excitabilidad en pacientes con epilepsia

Este protocolo describe un procedimiento para rastrear la evolución de las medidas de la red mesial en pacientes con epilepsia del lóbulo temporal (TLE). Se basa en la combinación de registros intracraneales con una novedosa técnica numérica para el análisis de datos. En concreto, presentamos un protocolo para el análisis de redes de registros de foramen oval.

Análisis de la red de foramen oval de electrodos Grabaciones en epilepsia del lóbulo temporal pacientes resistentes a los medicamentos

Aquí se describe un multimodal de EEG-fMRI método, conocido como la fuente de EEG de la fMRI limitado espacio-temporal método, la proyección de imagen de la proyección de imagen. El método presentado emplea sub-mapas condicional-active fMRI o priores, para guiar la localización de la fuente de EEG de una manera que mejora la especificidad espacial y limita los resultados erróneos.

Concurrente EEG y MRI funcional grabación y análisis de integración de la proyección de imagen dinámica actividad Cortical

Las técnicas de análisis de EEG estándar ofrecen una visión limitada de la función del sistema nervioso. La derivación de modelos estadísticos de conectividad cortical ofrece una capacidad mucho mayor para investigar la dinámica de red subyacente. La mejora de la evaluación funcional abre nuevas posibilidades de diagnóstico, pronóstico y predicción de resultados en enfermedades del sistema nervioso.

Modelado estadístico de la conectividad cortical mediante electroencefalogramas no invasivos

Este artículo detalla los procedimientos simultáneos de electroencefalograma y resonancia magnética funcional (EEG-fMRI) que se pueden usar tanto en entornos clínicos como de investigación. También se incluyen procedimientos de procesamiento de EEG para eliminar artefactos de imágenes para revisión clínica. Este estudio se centra en el ejemplo de la epilepsia durante el período interictal.

Configuración del equipo y eliminación de artefactos para electroencefalograma simultáneo y resonancia magnética funcional para revisión clínica en epilepsia

Un protocolo novedoso para la estimulación magnética transcraneal personalizada en combinación con el mapeo de redes corticales por electroencefalografía (TMS-EEG), informado por múltiples modalidades de datos de imágenes de resonancia magnética (IRM).

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Aprenda a analizar la conectividad funcional cerebral en pacientes con epilepsia del lóbulo temporal mediante resonancia magnética funcional en reposo. Este método compara redes cerebrales entre pacientes y controles sanos.

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