$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
עצה כללית מאז הפריסה הפיסית של כל חדרי הסורק שונה שאנו מכירים בכך שייתכן שלא נוכל למקם את מגברי EEG שלך מחוץ לשעמם של המגנט. במקרה זה פשרה טובה היא למקם את המגברים על כרית גומי עבה, כדי לנתק אותם מתנודות הסורק כמו הרבה אפשרי. אם אתה מוצא כי תיקון חפץ השיפוע לא עובד טוב, ואז לבדוק את הזמנים בין נפח או סמנים פרוס, כפי שסביר להניח שבמקרה זה TR כי כבר קלט לקונסולת MR הוא לא בדיוק TR כי הוא נוצר . במקרה זה יהיה עליך לפנות ליצרן סורק MR הרלוונטי לקבלת סיוע נוסף.
הצעדים החשובים ביותר בתהליך של רכישת נתונים EEG במהלך fMRI בו זמנית הם לאלה שננקטו כדי להבטיח שכל מקורות הרעש החיצוניים שמוזערו (למשל משאבות cyrocooler ורטט של ציוד ה-EEG). להלתיקון חפץ שיפוע אופטימלי W חשוב על מנת להבטיח כי את שעוני סורק EEG וMR מסונכרנים, TR פרוסה הוא כפול של תקופת שעון הסורק ושהנושא ממוקם בצורה אופטימלית. על מנת להבטיח טכניקות תיקון ממצא דופק אופטימליות רבות דורשות עקבות לב נקיות שממנו ניתן לאתר R-פסגות, אנו מציעים שזה יכול להיות הטוב ביותר להשיג באמצעות VCG, למרות שזה גם אפשרי עם יתרון א.ק.ג. בעמדה טובה. אם אתם משתמשים בא.ק.ג. אז מומלץ למקם את זה בבסיס של חזרה למקסם את יחס האות לרעש של R-השיא עם יתרון נוסף של אתר זה להיות קל יותר מאשר לגשת לעמדה קרובה ללב 23. מיצוב א.ק.ג. היתרון על תוצאות החזה בממצא תנועה עקב נשימה להתווסף לעקבות מיתרון זה, כמו גם גורם לחפץ השיפוע משתנה לאורך זמן. זה יכול לגרום ללהרוות ו / או תיקון חפץ שיפוע עקבות לא עובד עקב השתנות תבניתולכן אינו מומלץ.
דיון כללי EEG-fMRI הוא כלי רב עוצמה ללימוד תפקוד מוח, כפי שהרזולוציה הגבוהה הזמנית של EEG יכול להיות משולב עם הרזולוציה מרחבית הגבוהה של fMRI. נכון להיום, מספר המחקרים השתמש בגישה רבת מודלים זה כדי להשיג הבנה טובה יותר של תפקוד המוח. EEG-fMRI הוחל על מתנדבים בריאים על מנת לחקור את הקשר בין מקצבי oscillatory (נמדד עם EEG) ותגובות חמצון דם (באמצעות fMRI BOLD) לדוגמה: 2,3. כמו כן, נעשה שימוש כדי ללמוד אם מאפיינים של האות עוררה יכולים להסביר את השונות באות BOLD על בסיס ניסוי על ידי ניסוי 4,5. במחקרים קליניים השימוש העיקרי של הטכניקה היה לחקור את מוקדים אפילפטיים פריקות interictal אשר קשה מטבעו למקם הלא פולשני 6,7. דוגמאות אלו מראות את כוחו של מתאר לעצמי רב מודלים זהכלי ing. עם זאת, כדי לאפשר המחקר של תופעות כאלה, זה חשוב לנו גישה לאיכות הטובה ביותר האפשרית של נתונים EEG ו-MRI. כדי להשיג זאת בתוך הסורק MRI חשוב לי ההגדרה ניסיונית הטובה ביותר וגם לבחור את שיטות הניתוח המתאימות ביותר. את שיטות הניתוח האופטימליות תהיה במידה מסוימת תלויות בשאלת המחקר של עניין, כפי ששיטות התיקון המשמשות להסרת של חפצים. לדוגמה בגודל ובמספר התנועות שהתרחשו במהלך ההקלטה יקבעו את השילוב היעיל ביותר של אלגוריתמים להסרת לכלוך השיפוע. עם זאת, ניסיוני ההגדרה של חומרת EEG ו fMRI האופטימלי הוא עצמאי יחסית של שאלות מחקר מסוימות. להנחיות המפורטות כאן ולכן הם בעלי ערך כללי ויכולה להיות מיושמות בניסויים תוך שימוש בחומרת EEG וסורק MR שונה מאשר בעבר.
כאן יש לנו הפגנו את שיטות הרכישה ששאולד להיות אחריו כדי להשיג נתונים EEG ו fMRI באיכות גבוהה. אנו משמשים גירוי חזותי המבוסס על הפרדיגמה גירוי העסיק בעבר 24. עם זאת, ניתן להחיל את אותן טכניקות לאיסוף נתונים ללא תלות בפרדיגמה המשמשת כדי לעורר את פעילות המוח של עניין. בעת בחירת הפרדיגמה שלך יש לציין שאיכות נתוני ה-EEG שניתן להשיג בעת הקלטה בתוך סביבת MR עם טכניקות זמינות כרגע למשתמשים (ותאר כאן) עדיין מקום כמה מגבלות על פעילות המוח אשר עשוי להיחקר: יש קשיים מסוימים בהקלטת פעילות EEG בנמוך (<5 הרץ) ותדירות גבוהה (> 80 הרץ) להקות שבו דופק שייר וחפצי שיפוע עשויים להימצא. בנוסף, יש להקפיד בעת בחירה בפרדיגמה כך שהאפשרות של תנועת נושא הקשור למשימה ממוזערת. זו בעיה, כי ממצא תנועה בתוך נתוני ה-EEG הם לעתים קרובות קשה לחפצים נכונים ויכול להיות קטניםקשה לזהות באופן ברור, למרות שהם עדיין יכולים לשלוט אותות עצביים. ממצא תנועה אלה עלול לגרום למתאמים מזויפים אך מתקבלים על הדעת עם נתוני ה-fMRI 17.
שיטות עיבוד להודעה בו זמנית EEG-fMRI הן רבות וכפי שהדיון כזה שלהם היא מעבר להיקף של עבודה זו. כפי שהוזכר קודם לכן השיפוע וניתן להסיר חפץ דופק באמצעות מספר הטכניקות הכוללות ממוצע חפץ 18,19 חיסור, ניתוח מרכיבים עצמאי 20,21, בסיס אופטימלי קובע 22 וbeamformers 25. לעתים קרובות שילוב של שיטות אלה יכול להיות מועסק 23 וביצועים מהשיטות תלויים בגורמים כגון עוצמת השדה המגנטית ואת הפרדיגמה בשימוש. השיטות שלאחר העיבוד האופטימליות למחקר ספציפי יהיו תלויות גם באותות כדי לחלץ מן הנתונים, בין אם מדוברים במקצבי oscillatory או פוטנציאלים מעוררים עשויים להיות השפעה על פושיטות עיבוד st מועסקות.
בעוד שיש רב על מחקר מתמשך מיקוד רכישה ושיטות ניתוח נתונים משופרות עבור סימולטני EEG-fMRI, זה כבר אפשרי, תוך שימוש בטכניקות שתוארו כאן, כדי לענות על שאלות חשובות במדעי המוח הדורשים שילוב של הרזולוציה מרחבית הגבוהה של fMRI ו רזולוציה של זמן מצוין של ה-EEG.