Détection des effets de niveau source pré-stimulus sur la perception des objets avec magnétoencéphalographie

Cette méthode permet de capturer des changements rapides et transitoires dans la connectivité cérébrale avant que les objets ne soient visualisés, et l’influence de ces changements sur la perception de l’objet. Le principal avantage du MEG par rapport à l’EEG est que le champ magnétique du cerveau n’est pas perturbé par la tête, ce qui permet une reconstruction de la source à plus haute résolution et de meilleures estimations de connectivité. Commencez par enregistrer une minute de données MEG dans une pièce vide à un kilohertz.

Surveillez les signaux des 102 magnétomètres et des 204 gradiomètres planaires placés orthogonally à 102 positions différentes en visualisant tous les signaux en temps réel sur l’ordinateur d’acquisition. Vous n’allez pas nous poursuivre ? Et voici-Suivant, obtenir le consentement éclairé du participant conformément à la déclaration d’Helsinki et leur faire signer le formulaire qui comprend une déclaration permettant le traitement des données personnelles.

Y a-t-il un objet métallique de votre corps ? Mais vous pouvez le faire quand vous êtes à l’intérieur ainsi. Ensuite, fournissez-leur des vêtements non magnétiques et assurez-vous qu’ils n’ont pas d’objets métalliques dans ou sur leur corps.

Demandez-leur de remplir un questionnaire anonyme pour s’en assurer et pour s’assurer qu’ils n’ont pas d’autres critères d’exclusion et pour documenter des détails tels que la remise et le niveau de repos. Très bien, parfait, merci. Ici. Placez le participant sur une chaise non ferromagnetic, puis fixez cinq bobines d’indicateur de position de la tête à la tête avec adhésif, deux au-dessus d’un œil, un au-dessus de l’autre œil, et un derrière chaque oreille.

Placez fermement le capteur de suivi pour le système de numérisation sur la tête du participant et fixez-le aux lunettes pour une stabilité maximale. Ensuite, numérisez les repères anatomiques, les points pré-auriculaires gauche et droit et la méchanceté, et assurez-vous que les points pré-auriculaires sont symétriques. Numérisez également les cinq positions de bobine HPI à l’aide d’un stylet de numérisation 3D.

Maintenant, numérisez jusqu’à 300 points le long du cuir chevelu et maximisez la couverture de la forme de la tête. Couvrez les zones bien définies du cuir chevelu sur les images MR, au-dessus de l’inion sur le dos et la nasion sur le devant, ainsi que le pont nasal. Ces points seront utilisés pour la co-inscription à une image anatomique.

À ce stade, retirez les lunettes avec le capteur de suivi et fixez les électrodes jetables au-dessus et au-dessous de l’œil droit pour surveiller les mouvements verticaux des yeux. Fixez également des électrodes à droite de l’œil droit et à gauche de l’œil gauche pour surveiller les mouvements horizontaux de l’œil. Fixez des électrodes supplémentaires sous la clavicule droite et sous le cœur pour surveiller la fréquence cardiaque.

Le signal dans ces zones est robuste, donc vérifier l’impedance n’est pas nécessaire. Aussi, fixez une électrode comme un sol sous le cou. S'il vous plaît. Maintenant, escortez le participant à la salle blindée MEG et demandez-lui de s’asseoir dans la chaise MEG.

Branchez le harnais de câblage HPI et les électrodes jetables dans le système MEG. Levez ensuite la chaise pour que la tête du participant touche le haut du casque et assurez-vous que le participant est à l’aise. C’est bon maintenant ?

Yes.Perfect.Begin en demandant au participant de regarder passivement un écran vide pendant cinq minutes tout en enregistrant des données MEG à l’état de repos à un kilohertz. Maintenez le taux d’échantillonnage à un kilohertz tout au long de l’expérience. Ensuite, instruire le participant des exigences de la tâche et leur faire effectuer 20 essais pratiques.

Alors maintenant, nous allons aller faire une séance d’entraînement et nous assurer que tout va bien. d'accord. D'accord? Commencez l’expérience en affichant d’abord des instructions, en indiquant au participant quel bouton appuyer lorsqu’il voit des visages et quel bouton appuyer lorsqu’il voit un vase.

Créez un essai unique avec quatre événements qui s’appliqueront à tous les essais dans cet ordre : croix de fixation, image Rubin, masque et invite de réponse. Au début de chaque bloc, avant le début de la tâche, commencez à mesurer les données MEG et enregistrez la position initiale de la position de tête du participant par rapport au MEG. Assurez-vous de surveiller le participant par vidéo pendant l’expérience.

Dans le système MEG, cliquez sur Aller pour démarrer. Lorsque le dialogue demande si les données HPI doivent être omises ou ajoutées à l’enregistrement, inspectez le signal des bobines HPI et cliquez sur Accepter pour enregistrer cette position initiale de la tête. Après cela, cliquez sur Enregistrer brut pour commencer à enregistrer les données MEG.

Au début de chaque essai, affichez la croix de fixation pendant une période variable d’une à 1,8 seconde. Ensuite, affichez l’image Rubin pendant 150 millisecondes. Ensuite, supprimez l’image Rubin et affichez le masque pendant 200 millisecondes, suivi d’une question incitant le participant à répondre dans les deux secondes.

Programmez la période de réponse de telle sorte que si les participants répondent dans les deux secondes, le prochain essai commence. Sinon, commencez le prochain essai après deux secondes. Enregistrez le calendrier des quatre événements ainsi que le choix de la réponse et son timing.

Surveillez les signaux MEG en les visualisant en temps réel sur l’ordinateur d’acquisition. Lorsque l’expérience est terminée, escortez le participant hors de la pièce blindée et aidez-le à détacher les capteurs. Analyser les données acquises en effectuant une analyse de fréquence dans le temps sur les deux régions d’intérêt séparément des deux types d’essais à l’aide du code vu à l’écran ici.

Tout d’abord, implémenter une transformation multi-conique des fréquences de temps basée sur la multiplication dans le domaine des fréquences. En outre, réglez l’option taper à dpss pour utiliser un discret prolate séquences sphéroïdales fonction taper et définir les fréquences d’intérêt de huit à 13 hertz. Ensuite, réglez la largeur de la fenêtre de temps à 200 millisecondes et le paramètre de lissage à quatre hertz.

Définissez l’option keeptrials à oui pour retourner les estimations de fréquence de temps des essais individuels. Réglez la sortie à fourier pour retourner les spectres fourier complexes. Effectuez une analyse de connectivité sur les données de fréquence de temps qui en résultent à l’aide du code vu à l’écran ici, en utilisant les paramètres montrés pour renvoyer la partie imaginaire de la cohérence.

Répétez la procédure pour chaque participant avant de faire la moyenne des spectres de cohérence entre les fréquences et les participants et de tracer les valeurs de cohérence imaginaires moyennes résultantes en fonction du temps. Ici, nous voyons un exemple de structure d’essai et de données brutes. Un essai commence par l’affichage d’une croix de fixation.

Après une à 1,8 seconde, le stimulus Rubin apparaît pendant 150 millisecondes, suivi d’un masque pendant 200 millisecondes. Un écran de réponse semble alors inciter les participants à répondre par le visage ou le vase. Ci-dessus, nous voyons des données brutes multicanaux provenant d’un participant par exemple, verrouillées dans le temps jusqu’au début du stimulus et moyennes entre les essais.

Ces données dans la fenêtre d’analyse pré-stimulus seront l’intervalle cible pour l’analyse. Ici, nous voyons des estimations de puissance spectrale à partir de signaux de surface fusiforme localisés par la source sur les essais de visage et de vase. Cette figure montre la partie imaginaire de la cohérence entre le cortex visuel localisé par la source et les signaux de surface du visage fusiforme dans les essais de visage et de vase, dans la gamme de fréquence de huit à 13 hertz.

Les régions ombragées représentent l’erreur standard de la moyenne pour la conception à l’intérieur des sujets. MEG est une méthode passive, un peu comme le micro d’une guitare électrique. La machine supporte également le risque d’être endommagée par les participants, contrairement à d’autres modalités.