מאמר שיטה

חילוץ פוטנציאלים עוררים חזותיים מEEG נתונים שנרשמו במהלך גירוי מגנטי Transcranial מודרך-fMRI

DOI:

10.3791/51063

⸱

12 במאי 2014

 , 
1School of Psychological Sciences, Tel-Aviv University, 2Sagol School of Neuroscience, Tel-Aviv University

במאמר זה

סיכום

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

מאמר זה מתאר שיטה לאיסוף וניתוח של נתונים electroencephalography (EEG) בזמן גירוי במקביל מגנטי Transcranial (TMS) מונחה על ידי הפעלות מתגלות עם הדמיה בתהודה מגנטית תפקודית (fMRI). שיטה להסרת TMS חפץ ומיצוי של פוטנציאל אירוע הקשור מתוארת, כמו גם שיקולים בעיצוב פרדיגמה והתקנה ניסיונית.

תקציר

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

גירוי המגנטי Transcranial (TMS) הוא שיטה יעילה לקביעת קשר סיבתי בין אזור בקליפת המוח והשפעות נוירופיזיולוגיות / קוגניטיבי. באופן ספציפי, על ידי יצירת הפרעה חולפת עם הפעילות הנורמלית של אזור יעד ומדידת שינויים באותות אלקטרו, אנחנו יכולים להקים קשר סיבתי בין אזור מגורה במוח או רשת ואת אות אלקטרו שאנו רושמים. אם אזורי המטרה במוח באופן פונקציונלי מוגדרים עם לפני סריקת fMRI, TMS יכול לשמש כדי לקשר את הפעלות fMRI עם פוטנציאל עורר מוקלט. עם זאת, ביצוע ניסויים כאלה מציב אתגרים משמעותיים טכניים ניתנו החפצים משרעת גבוהים הוכנסו לאות EEG ידי פולס המגנטי, והקושי למקד בהצלחה באזורים שהוגדרו על ידי בחינה תפקודית fMRI. כאן אנו מתארים מתודולוגיה לשילוב של שלושה כלים נפוצים הבאים: TMS, EEG, וה-fMRI. אנחנו מסבירים איך להנחות את ממריץ & #39; של סליל לאזור הרצוי היעד תוך שימוש בנתוני MRI אנטומי או פונקציונליים, איך להקליט EEG במהלך TMS במקביל, איך לתכנן מחקר ERP מתאים לשילוב EEG-TMS וכיצד לחלץ ERP אמין מהנתונים שנרשמו. אנו נספק תוצאות נציג ממחקר שפורסם בעבר, שבי TMS המודרך-fMRI שימש במקביל לEEG כדי להראות שN1 הפנים סלקטיבית ורכיב N1 הגוף סלקטיבית של ה-ERP הקשורים לרשתות עצביות שונות בextrastriate קליפת המוח. שיטה זו מאפשרת לנו לשלב ברזולוציה מרחבית הגבוהה של fMRI עם הרזולוציה הגבוהה הזמנית של TMS וה-EEG ולכן לקבל הבנה מקיפה של הבסיס העצבי של תהליכים קוגניטיביים שונים.

מבוא

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

גירוי המגנטי Transcranial (TMS) יוצר הפרעה רגעית לפעילות העצבית הנורמלית באזורי היעד של המוח. על ידי יצירת ההפרעה העצבית החולפת הזה ומדידת שינוי התנהגותי או פיסיולוגי, אנו יכולים להסיק על קשר סיבתי בין אזור היעד ואת אפקט הניסוי נמדד (לסקירה ראתה פסקואל-האונה et al. וטיילור et al. 1,2). כגון השפעה ניסיונית עשויה להיות, למשל, ביצועים במשימות קוגניטיביות או שינוי בפעילות אלקטרו (EEG). ואכן, בשנים האחרונות חוקרים החלו להשתמש TMS בשילוב עם EEG להתייחס ישירות אזורים בקליפת המוח עם פוטנציאל הקשור לאירוע (ERP) או דפוסי פעילות תנודתית (לדוגמא 2-7). במאמר המתודולוגי זה נתאר מסגרת מסוימת ושימושית לשילוב TMS וEEG: TMS מודרך-fMRI במהלך ניסוי ה-ERP. ראשית, יהיה לנו פירוט כיצד ליישם TMS לאזורים שהוגדרו מראש על ידי FMRI, בעת הקלטת נתוני ה-EEG. לאחר מכן נתאר עיצוב ניסיוני המאפשר מיצוי של ERP אמין. המטרה של ניסוי כזה היא קשר סיבתי אזורים במוח קישור מתגלים עם MRI הפונקציונלי לרכיבי ה-ERP של עניין. לבסוף, אנו נותנים דוגמא ספציפית של מחקר הנוגע פנים וERPs סלקטיבית גוף עם אזורים סלקטיבית פנים וגוף שמתגלים עם fMRI.

מהו היתרון של קישור אותות EEG עם הפעלות fMRI? EEG ו fMRI משמשים בדרך כלל כלים כדי למדוד את תגובות בקליפת המוח לקלט חזותי. לדוגמא, בקטגוריה-הסלקטיביות במסלול החזותי הוערכה לקטגוריות אובייקט חזותיות שונות כגון פנים, חלקי גוף, ומילות כתובים, הן באמצעות ERP מופק 8,9 EEG נתונים, ופונקציונלי MRI 10-12. האותות שנמדדו על ידי שני כלי מחקר נפוצים אלה, עם זאת, טבע שונה במהותו. EEG נושא מידע על פעילות חשמלית עצבית עם זמן נהדרדיוק, אבל ברזולוציה מרחבית נמוכה מאוד ועשויות לשקף תערובת של מקורות רבים המשמשים כבסיס נפרד. FMRI מספק אמצעי עקיף של פעילות עצבית להסתמך על השינויים המודינמית איטיים המתרחשים במהלך מצגת גירוי ו / או ביצוע משימה, אך מציג את הפעילות הזו עם רזולוציה מרחבית גבוהה יותר. הקמת מתאם בין שני המדדים ולכן יכולה להיות עניין רב, אך היא מוגבלת בכך שהיא אינה מעיד על קשר סיבתי בין תגובת אלקטרו מוקלט קרקפת והאזורים חשפו עם MRI הפונקציונלי. גם כאשר נמדדו בו זמנית (לדוגמא 13-15), לא ניתן לקבוע קשר סיבתי בין כיוונית EEG ופעילות באזורים בקליפת המוח שהוגדרו מבחינה תפקודית. TMS הוא כלי שיכול לסייע להשגת הקמתה של מערכת יחסים כזו סיבתי.

מחקר EEG-TMS בו זמנית הוא מתודולוגית מאתגר, בעיקר בשל חפץ המתח הגבוה הציג את אות ה-EEG בy הגירוי המגנטי (ראה איור 1, לסקירה ראה Ilmoniemi et al. 16). חפץ זה מורכב מהפרעה חולפת קצרה חיים הקשורים לדופק, בעקבות לעתים קרובות על ידי חפץ משני (או שיורית) איטי יותר שעלולה להימשך כמה מאות אלפיות השניה אחרי הדופק מועבר איור 2 א, ובכך לעקוף את רוב רכיבי ה-ERP של עניין. חפץ המשני זה עשוי לכלול מקורות מכאניים כגון זרמים הנגרמים על ידי פולס המגנטי לחיווט והדעיכה האיטית של זרמים אלה בעור, ומקורות פיסיולוגיים כמו פעילות שרירית על פני הקרקפת והשמיעתית או פוטנציאלים החושית עורר הושרה על ידי הפעלת הסליל 17-20. למרות שהמקורות מכאניים של הפרעה כנראה לייצר חפצים משרעת גדולים יותר מאשר הפיסיולוגיים אלה, לא ניתן להפריד בין חפצים השונים אלה, וקיומו של כל אחד מהם באות יכול לבלבל את התוצאות. אחת אפשרי כל כךlution הוא היישום של פולסים TMS חוזר על עצמו לפני EEG הקלטה ("TMS לא מקוון"), בניגוד לEEG-TMS בו זמנית. ההשפעה המעכבת של פרוטוקול כזה על פעילות בקליפת המוח נמשכת במשך כמה דקות (ועד חצי שעה) לאחר הגירוי, וה-EEG ניתן למדוד במהלך חלון זמן זה יעיל והשוואה לנקודת התחלה, לפני TMS, נתוני ה-EEG. גירוי חוזר על עצמו, לעומת זאת, הוא על פי הגדרה חסרת הרזולוציה הגבוהה הזמנית שTMS באינטרנט עשוי להציע, שבו יכולים להיות מנוהלים על פולסים בתזמון מדויק ביחס לתחילת משפטו ברזולוציה אלפית השנייה. ההשפעה של גירוי חוזר על עצמו יכול גם להפיץ באמצעות חיבורי קליפת המוח על פני שטח רחב יותר מרצויה, ולכן להפחית באופן משמעותי את הרזולוציה המרחבית גם כן.

כדי לנצל את היתרונות של שניהם ברזולוציה המרחב ובזמן שTMS יכול לספק, ניתן ליישם שילוב EEG-TMS בו זמנית. עם זאת, זה דורש שיטות להסרת של חפציםנוצר על ידי הגירוי המגנטי על אות ה-EEG. פתרונות מתמטיים מנותק מעט מאוד להסרת חפץ TMS הוצעו 16,21,22, למרות שאין שיטה מוסכם, ואין שיטה אחת עשויה להיות אופטימלית לכל עיצובים הניסיוניים. מערכת "גזיר", בהיקף של מעגלי דגימה והחזק, פותחה גם לעצור לרגע רכישת EEG במהלך לידת דופק TMS 20. טכניקה זו דורשת לא רק חומרה מיוחדת, אבל לא יכולה להסיר את חפץ TMS שיורי לחלוטין. במאמר זה נתאר התאמת המתודולוגיה EEG-TMS שפותח על ידי Thut ועמיתים 19, מתאימים במיוחד למחקרי ה-ERP. טכניקה זו מאפשרת מיצוי אמין של ה-ERP תוך ביטול כל רכיבי הרעש השיורי שנגרמו על ידי איור דופק TMS 2. בנוסף, אנו נספק הדרכה כללית להגדרת ניסוי EEG-TMS מוצלח.

אתגר נוסף במחקרי TMS התייחס in נייר מתודולוגית זו הוא למצוא את המיקום הטוב ביותר וסליל הזווית למיקוד מדויק של האזור בקליפת המוח הרצוי. אנו מתארים את השימוש של מערכת ניווט stereotactic לcoregister ראשו של הנושא עם תמונות MRI פונקציונליות שנרכשו מראש. למרות שמערכת הניווט יכולה לשמש כדי למקם מבנים במוח מבחינה אנטומית מוגדרים, מיקוד מודרך-fMRI הוא שימושי במיוחד מאז לפונקציות רבות ותופעות ניסיוניות את המיקום המדויק של הפעלה לא ניתן להסיק מסמנים אנטומיים לבד. לאזורים פונקציונליים כזה של עניין (ROI), ההגדרה של אזור הוא עשה עבור כל משתתף בנפרד.

כדי להמחיש את כל האמור לעיל, אנו נספק דוגמא למחקר שנערכנו בעבר, שבו EEG נרשם במקביל לTMS מונחה על ידי הפעלות fMRI 7. במחקר זה, דיסוציאציה כפולה נעשתה בין ERPs פנים סלקטיבית וגוף סלקטיבי, למרות שפנים והגוף ERPs אפונהk בערך באותו אתרי מיסות ואלקטרודה, מיקוד באזורי פנים סלקטיבית וגוף סלקטיבי מוגדר בנפרד באונה העורפית לרוחב אפשר לנו לנתק את הרשתות עצביות שבבסיס כל תגובת ה-ERP. לבסוף, ננסה לתת יעוץ כלליים יותר לייעול הקלטת EEG במהלך יישום TMS.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

הניסוי מתבצע בשתי פגישות נפרדות. במהלך הפגישה הראשונה ניסוי MRI תפקודי (למשל Localizer פונקציונלי) מתבצע על מנת להגדיר את תחומי יעד TMS הרצויים על בסיס נושא בודד. אז תוצאות fMRI מוזנות לתוך מערכת ניווט stereotactic לTMS מדויק מיקוד. המושב השני נערך בעקבות הניתוח של נתוני ה-fMRI, שבמהלכו EEG נרשם במקביל לTMS. הפרוטוקול המתואר כאן אושר על ידי ועדת האתיקה של המרכז הרפואי ע"ש סוראסקי בתל אביב.

בדוגמא שניתנה במאמר זה, הנתונים נותחו עם גרסת MATLAB 7.7 (R2008b). תוכנה סטטיסטי מיפוי פרמטרית (SPM 5) לארגז הכלים MATLAB וMarsBar לSPM 23 שימשו לעיבוד נתוני ה-fMRI.

1. FMRI מושב וfMRI ניתוח נתונים

  1. הפעל משימת MRI תפקודית באמצעות הדמיה מישוריים הד sequenc (EPI)דואר כדי לקבוע מוקדים הרצויים של הפעלה להיות ממוקדת עם TMS. לניתוק טוב יותר בין אזורים הסמוכים, כמו OFA וEBA בדוגמא שלהלן, סריקה ברזולוציה גבוהה מומלצת. Voxels של 3 מ"מ 3 או קטנים יותר, שהושגו עם ראש סליל ה-MRI של 8 ערוצים או יותר, מספיקים לתיחום אזורים סמוכים.
  2. הפעל סריקה מבנית T1-משוקלל לקבל נתונים neuroanatomical. ודא כי את פניו של המשתתף נכללו במלואו בשדה ראייה של סריקה זה, שכן סמנים חיצוניים על התמונה (למשל קצה האף) יהיו מאוחר יותר משמשים לcoregister ראשו של הנושא עם הסריקה שלו.
  3. לאחר איסוף הנתונים, השתמש בארגז הכלים MarsBar לSPM כדי להגדיר את האזורים במוח הרצויים של ריבית המבוססת על ניגודים בין תנאי הניסוי. השתמשו בניגודים להתמודד> חפצים כדי להגדיר את האזור העורפי הפנים (OFA), וגופים> חפצים כדי להגדיר את איזור Extrastirate הגוף (EBA). כדי להבטיח ה נוספתבשתי המטרות בקליפת המוח הן מבחינה פונקציונלית שונות, "שיתוף" שימוש (בMarsBar) כדי להסוות את ההחזר על ההשקעה מכל voxels להגיב לתנאי ניסוי האחרים (שלא לכלול פנים voxels מEBA, וגוף voxels מOFA).
  4. Corregister תמונות T1 המבניות עם הסריקות תפקודיות, באמצעות SPM.
  5. העתק את הקבצים של הסריקה המבנית, כמו גם קבצי ניגוד פעילות הרלוונטיים, לכונן נייד על מנת להעלות למערכת הניווט.

2. הכנת פרדיגמה לניסוי EEG-TMS שתאפשר הפקת ה-ERP

שתואר בסעיף שלהלן הוא שיטה לאיסוף נתוני EEG במהלך יישום TMS באופן שמאפשר מיצוי של ERPs אמין והשכפול 19. היתרון של שיטה זו הוא שהיא מטפלת בקלות את החפץ משני, לאורך זמן, TMS, והוא חזק מספיק אפילו כדי לאפשר שחזור של נתונים באלקטרודות הממוקמים ממש מתחת לג TMSשמן, שבו החפץ הוא במתח הגבוה ביותר ומשך הזמן הארוך ביותר.

  1. ארגון הפרדיגמה
    1. הפעל את התנאים השונים TMS (אזורים במוח היעד השונים, כמו גם מצב ללא TMS) בבלוקים נפרדים.
    2. בתוך כל בלוק מציג את המשתתף עם כל תנאי הגירוי (למשל פרצופים, אובייקטים, סצנות וכן הלאה) באופן אקראי בעיצוב הקשור לאירוע.
    3. לקבלת איכות טובה יותר של ה-ERP ותבנית TMS רעש (להלן) לוודא שיש לפחות 50 ניסויים לכל מצב.
  2. הגדר את התזמון של הדופק / פעימות TMS להשהיה הרצויה לאחר הופעת תמונה. הדבר נעשה באמצעות כתיבה ליציאת מקבילית, שממנו בכבלים הולך לממריץ TMS. פונקציה זו זמינה ברוב התוכנות לניסויים פסיכולוגיים, כגון Psychtoolbox (גרסאות 2 או 3) ל24 MATLAB או E-ממשלה (ראה לוח חומרים). להתעצבן המרווח בין הגירוי (ISI) כדי להפחית את גירוי יכולת חיזוי (ודופק) (לדוגמא: להוסיף ערך אקראי בין 0-500 msec בכל ISI).
  3. הכן את מצב ריק מסך נוסף:
    1. הכן את הניסויים שבמהלכו TMS ייושם באותה העצמה, אבל ללא הצגת גירוי על המסך. הניסויים TMS ריק מסך אלה יוגשו לחישוב תבנית חפץ TMS בהעדר הגירוי ויזואלי.
    2. הגדר את מספר החזרות של המשפטים ריקים להיות זהה למספר החזרות של כל אחד מתנאי הניסוי בתוך הבלוק.
    3. לייצוג מדויק של הצורה של חפץ שיורי TMS, אקראי הניסויים ריקים לאורך כל הבלוק ולא מציג את כולם בתחילתו או בסופו.

3. הגדרת ה-EEG ומערכת Neuronavigation, וביצוע הניסוי

TMS מדויק מיקוד של ROIs המוגדרת בנפרד הוא אפשרי עם השימוש של נביא stereotacticמערכת gation, מורכבת ממצלמת אינפרא אדום, חיישני אינפרא אדום רכובים על ראשו של המשתתף, ותוכנות מיוחדות.

  1. משתתפי מסך המבוססים על קריטריוני בטיחות TMS. להוציא מנבדקים עם השתתפות עצמית או היסטוריה המשפחתית של אפילפסיה, נבדק עם מצבי נוירולוגים אחרים או עם מיגרנות תכופות, ונושאים שעל סמים פסיכואקטיביים. למרות שלא הוקרן בדרך כלל ל, נבדקים עם חשד להפרעות אוטונומיות כגון syncopes vasovagal (בעיקר בא לידי ביטוי כנטייה להתעלף בקלות) יכולים גם להיות שליליים. הדרך את המשתתפים להימנע ממשקאות אלכוהוליים שמתחיל בערב הקודם, ומשקאות המכילים קפאין לפחות 2 שעות לפני הניסוי. לקבלת הוראות ודיון על בטיחות נוספות ראו אל רוסי et 25, וביקורת Magstim הבטיחות (http://joedevlin.psychol.ucl.ac.uk/tms/docs/magstim_safety.pdf).
  2. הכן tהוא neuronavigation מערכת:
    1. לפני הפגישה מתחילה, להאכיל את קבצי סריקה המבניים לתוך התוכנה של מערכת הניווט.
    2. Overlay תוצאות MRI התפקודי (הניגודים) על התמונות המבניות.
    3. שימוש בתוכנת Neuronavigation, לסמן את המטרות הרצויות בתמונות, כמו גם סמנים אנטומיים החיצוניים שישמשו לcoregistration: קצה האף, בחלק העמוק ביותר של גשר האף המכונה לעתים קרובות nasion, וTragus של כל אוזן.
  3. הר את כובע EEG על ראשו של המשתתף ולחבר את האלקטרודות:
    1. נסה לשמור על עכבת אלקטרודה אינו גבוה מ5 kΩ.
    2. כדי למנוע חימום הקשורות TMS של האלקטרודות, על שימוש בג'ל מעט ככל האפשר. כדי להשיג עכבה טובה עם כמות קטנה של ג'ל לבצע הכנת עור יסודית. לחלופין, מבקש ממשתתפים לחפוף את השיער שלהם לפני שהגיע לניסוי.
    3. ודא כי חוטי האלקטרודה לא לחצות each אחר ומכוונים הרחק מהמיקום של הסליל. הימנע מלולאות בחוטים.
    4. השתמש בקצב דגימה גבוהה לייצוג טוב יותר של חפץ הרעש. מומלץ להשתמש kHz 1 ומעלה, כמו רוב המחקרים הקודמים בשיטה זו עשו 7,26-28.
    5. הנח את ההתייחסות ואלקטרודות קרקע כרחוקה מהסליל ככל האפשר. בדוגמא זו, אזורים בקליפת המוח העורפי היו ממוקדים באמצעות התייחסות האף וקרקע Fz 7. לדוגמאות אחרות רואים 3,4,27,29,30. שים לב שהנתונים יכולים להיות מחדש בהפניה לא מקוון להתייחסות חדשה לפי צורך, כגון ממוצע המשותף.
      שים לב: לביקורת על אופטימיזציה של התקנת TMS-EEG, ראה Veniero et 31 באל.
  4. Coregister ראשו של הנושא עם הסריקה, כדלקמן:
    1. הר גלאי אינפרא אדום על ראשו של המשתתף.
    2. Coregister מיקום הראש עם מערכת הניווט באמצעות הסמנים המוגדרים מראש (טיפשל האף, וכו 'ראה איור 3). מומלץ לחזור על coregistration בין בלוקים על מנת להבטיח מיקום סליל מדויק בכל השלבים.
  5. לאתר את אזורי היעד:
    1. האם הנושא יושב עם הסנטר על chinrest במרחק הרצוי מהמסך.
    2. ודא שהמשתתפים חשים בנוחים בכיסא שלהם, כפי שהם ביקשו להימנע מתנועות בלוקים הניסיוניים (חשובים למדידת רעש על תבנית מדויקת).
    3. בחר יעד TMS ממערכת ניווט איור 3.
    4. באמצעות כלי המצביע (ראה לוח חומרים), לאפשר למערכת הניווט להנחות את המשתמש למיקום הסליל האופטימלי ולסמן אותו עם מדבקה קטנה על מכסה האלקטרודה. חשוב להחזיק את המצביע בניצב לראש. חזור על שלב זה לפני כל בלוק. שים לב שזה לא מומלץ לשימוש באינטרנט במהלך ניווט הבלוק (ניווט הסלילאת עצמו בזמן שמחזיק אותו) שכן כל תנועת סליל יש להימנע למדידה הטובה ביותר של תבנית חפץ TMS. נמצא כי predefining וסימון מיקום TMS הוא הדרך האופטימלית להשגת גירוי יציב.
    5. מדריך המרכז המדויק של הסליל את הסמן, ואילו מוחזק על ידי מחזיק. לוודא שהוא משיק לראש.
  6. הגדר את עוצמת TMS לערך הרצוי. לנהל דופק בדיקה אחת לאישורו של המשתתף.
  7. הפעל את הבלוק הניסיוני.
  8. No-TMS תנאי: אם סליל TMS דמה מיוחד אינו זמין, הנח את סליל TMS ליד ראשו של הנושא ולהטות אותו ב90 מעלות. הפעל את הבלוק כרגיל, כוללים ניסויים ריקים.
    הקורא יכול להתייחס גם לוידאו נייר יופיטר ידי Andon וZatorre 32 להפגנה נוספת של מערכת הניווט.

4. ניתוח נתוני ה-EEG ומחשוב ERP

  1. הסר את artif הדופק המיידימעשה, כמפורט להלן:
    1. אם מכשיר חיתוך אינו זמין (ראה לעיל), השלב הראשון בעיבוד נתוני ה-EEG יהיה לגזור את חפץ דופק TMS המיידי את עצמה מהנתונים. שים לב כי ניתן לדלג על שלב זה אם מסננים לא רצויים. אבל אם מסננים מוחלים, את הצורה החדה הקצה של החפץ תיצור עיוותים בנתונים. בזמן חלון צר של 10-15 אלפיות שניים לאחר הופעת דופק צריך להספיק, אבל להיות בטוח כדי לוודא זאת על ידי בדיקה ויזואלית של הנתונים.
    2. חברו את שני קצות החתך שנוצרו לאחר הסרת דופק. שתי שיטות עיקריות לביצוע זה כבר הציעו בדוחות קודמים: 1 פשוט להצטרף יחד את שני הקצוות שנותרו לאחר הסרת דופק (ראה Fuggetta אח' 26 ואיור 1.);. 2. לשרבב קו בין שני לחתוך מסתיים על ידי יצירת ערכים במרווחים שווה ביניהם 7. המשוואה משמשת לאינטרפולציה זו היא כדלקמן: עבור כל y נקודת נתונים חסר בx המדגם,לחשב y = y 0 + ((y 1-y 0) * (xx 0)) / (x 1-x 0) כאשר x ו-y 0 0 הן הקואורדינטות לנקודת נתונים האחרונות לפני הקטע לחתוך, וx 1 ו-y 1 הם הקואורדינטות לנקודת נתונים הראשונות לאחר הקטע לחתוך. שני הטכניקות להבטיח כי ניתן להחיל מסננים על הנתונים מבלי לייצר אדוות בשל צעדי מתח חדים, כפי שמודגמים באיור 1. עיינו בעבודה על ידי רייכנבאך ועמיתים 27 לאינטרפולציה פולינום סדר 3 rd מורכב יותר.
  2. ליישם את שיטת החיסור:
    1. עבור כל בלוק ניסיוני, לרבות מצב שליטה ללא TMS אם קיימים, חישוב ה-ERP בממוצע לניסויי מסך הריק על ידם לתחילת משפט נעילת הזמן (כאילו תמונה שהוצגה).
    2. לחסר זה בממוצע תבנית ממשפטם של כל תנאי הגירוי האחרים. אם כמה בלוקים היו לרוץלאותו אתר הגירוי, לעשות את זה בנפרד עבור כל חבילה, כתבנית תהיה מעט שונה בין הגושים.
  3. כל צעדי העיבוד המקדימים ועיבוד האחרים מתבצעים כמו בכל ניסוי ERP אחר.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

חקירת EEG-TMS במקביל הייתה בשימוש כדי לחשוף אם תגובות ERP לפרצופים וגופים נרשמו מעל קרקפת occipito וזמן הם ניתקו. כאשר גירויים חזותיים מוצגים, רכיב N1 בולט נרשם באתרי אלקטרודה האחוריים צדדית. בפרט, מרכיב N1 הוא בדרך כלל גדול יותר לפרצופים וגופות מאשר לקטגוריות גירוי אחרות 8,33. לפי הערכת ההשפעה של גירוי על פנים ואזורים במוח גוף סלקטיבי מוגדרים עם fMRI על הפנים שלהם ומרכיב N1 גוף, ניסיתי לגלות אם תגובות הפנים והגוף N1 משקפות (לפחות באופן חלקי) שאינו חופפות מקורות, או לית...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

בעל היכולת הייחודית לשבש פעילות עצבית נורמלית באזורים בקליפת המוח שנבחרו לרגע, בנקודות זמן מדויקות ועם דיוק מרחבי טוב יחסית, TMS מאפשר לקשר סיבתי אזור במוח מגורה עם התנהגותיות או מידה נוירופיזיולוגיות. במאמר זה אנו מתארים שיטה למדידת EEG במהלך יישום TMS במקביל, מיקוד אזורים בקליפת המוח שהוגדרו מבחינה תפקודית, ומיישום ניתוח המאפשר מדידה אמינה של תגובות ה-ERP. נתנו דוגמא מהספרות שבTMS היה בשימוש בשילוב עם EEG ו fMRI כדי לשאול אם אזורים נתון מוגדרים fMRI מוח (כלומר OFA וEBA)...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

גילויים

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

החוקרים מצהירים כי אין להם אינטרסים כלכליים מתחרים.

תודות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ברצוננו להודות לכד דוד על תרומתו רבת ערך לניסוי TMS זה. מחקר זה מומן על ידי מענק ממכון לוי-אדרשים-גיטר למיפוי מוח לתואר ראשון, מענק מטעם קרן וולפסון; מעניק 65/08 ו1657-1608 מקרן המדע הישראלית ומענק נסיעות מחוקר המועצה הבריטית לניירות ערך התכנית לGY הניסוי נערך במכון וואהל להדמיה מתקדם, תל אביב המרכז רפואי ע"ש סוראסקי.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
3.0 T Signa סורק MRIג'נרל אלקטריק
BrainAmp מגברBrain Products GmbHBP-01300
תיבת קלט אלקטרודותBrain Products GmbHPowerPack אופציונלי
- סוללה למגברBrain Products GmbHBP-02615
BrainCap - 32 אלקטרודות שטוחות על כובע גמיש Brain Products GmbHBP-0300MRכדי להבטיח מרחק קצר יותר בין הסליל לקרקפת. אם משתמשים באלקטרודות גדולות יותר (למשל סוג סיכה), הסר את אלה שמתחת לסליל
TMS Super Rapid2 stimulatorMagstim
50 מ"מ סליל כפול
כל זרוע מכנית או חצובה שיכולה להחזיק את הסליל, להיות מותאמת לזווית ולמיקום הנכונים, ולשמור על יציבות הסליל במהלך הגירוי
מצלמת אינפרא אדום PolarisRogue Research Inc
Polaris עוקבים וכלי מצביעRogue Research Inc
תחנת עבודה ותוכנהRogue Research Inc
BrainVision Recorder softwareBrain Vision Brain Products GmbHBP-00010
MATLAB softwareThe MathWorks Inc
SPM עבור MatlabWellcome המחלקה למדעי המוח הדמיה, לונדון, בריטניה
ארגז כלים של אזור עניין עבור SPM
Psychtoolbox עבור MATLABארגז כלים זה ותוכנת E-prime (להלן) הם דוגמאות לתוכנת הצגת גירויים המסוגלת להעביר פקודות לממריץ TMS ולמקליט EEG עם תוכנת
E-Prime לתזמון אמיןפסיכולוגיה כלי תוכנה, בע"מ
יש להשתמש באלקטרודות שטוחות של מחזיק סליל Magstim משענת סנטר

מקורות

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Pascual-Leone, A., Walsh, V., Rothwell, J. Transcranial magnetic stimulation in cognitive neuroscience--virtual lesion, chronometry, and functional connectivity. Curr Opin Neurobiol. 10, 232-237 (2000).
  2. Taylor, P. C., Walsh, V., Eimer, M. Combining TMS and EEG to study cognitive function and cortico-cortico interactions. Behav Brain Res. 191, 141-147 (2008).
  3. Dugue, L., Marque, P., VanRullen, R. The Phase of Ongoing Oscillations Mediates the Causal Relation between Brain Excitation and Visual Perception. Journal of Neuroscience. 31, 11889-11893 (2011).
  4. Massimini, M., et al. Triggering sleep slow waves by transcranial magnetic stimulation. Proc Natl Acad Sci U S A. 104, 8496-8501 (2007).
  5. Taylor, P. C., Nobre, A. C., Rushworth, M. F. FEF TMS affects visual cortical activity. Cereb Cortex. 17, 391-399 (2007).
  6. Thut, G., Miniussi, C. New insights into rhythmic brain activity from TMS-EEG studies. Trends Cogn Sci. 13, 182-189 (2009).
  7. Sadeh, B., et al. Stimulation of category-selective brain areas modulates ERP to their preferred categories. Curr Biol. 21, 1894-1899 (2011).
  8. Bentin, S., Allison, T., Puce, A., Perez, E., McCarthy, G. Electrophysiological studies of face perception in humans. Journal of Cognitive Neuroscience. 8, 551-565 (1996).
  9. Rossion, B., Joyce, C. A., Cottrell, G. W., Tarr, M. J. Early lateralization and orientation tuning for face, word, and object processing in the visual cortex. Neuroimage. 20, 1609-1624 (2003).
  10. Baker, C. I., et al. Visual word processing and experiential origins of functional selectivity in human extrastriate cortex. Proc Natl Acad Sci USA. 104, 9087-9092 (2007).
  11. Kanwisher, N., Yovel, G. The fusiform face area: a cortical region specialized for the perception of faces. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 361, 2109-2128 (2006).
  12. Op de Beeck,, P, H., Haushofer, J., Kanwisher, N. G. Interpreting fMRI data: maps, modules and dimensions. Nat Rev Neurosci. 9, 123-135 (2008).
  13. Okon-Singer, H., et al. Spatio-temporal indications of sub-cortical involvement in leftward bias of spatial attention. Neuroimage. 54, 3010-3020 (2011).
  14. Sadaghiani, S., et al. alpha-band phase synchrony is related to activity in the fronto-parietal adaptive control network. J Neurosci. 32, 14305-14310 (2012).
  15. Sadeh, B., Podlipsky, I., Zhdanov, A., Yovel, G. Event-related potential and functional MRI measures of face-selectivity are highly correlated: a simultaneous ERP-fMRI investigation. Human Brain Mapping. 31, 1490-1501 (2010).
  16. Ilmoniemi, R. J., Kicic, D. Methodology for combined TMS and EEG. Brain Topogr. 22, 233-248 (2010).
  17. Julkunen, P., et al. Efficient reduction of stimulus artefact in TMS-EEG by epithelial short-circuiting by mini-punctures. Clin Neurophysiol. 119, 475-481 (2008).
  18. Siebner, H. R., et al. Consensus paper: combining transcranial stimulation with neuroimaging. Brain Stimulation. 2, 58-80 (2009).
  19. Thut, G., Ives, J. R., Kampmann, F., Pastor, M. A., Pascual-Leone, A. A new device and protocol for combining TMS and online recordings of EEG and evoked potentials. Journal of Neuroscience Methods. 141, 207-217 (2005).
  20. Virtanen, J., Ruohonen, J., Naatanen, R., Ilmoniemi, R. J. Instrumentation for the measurement of electric brain responses to transcranial magnetic stimulation. Med Biol Eng Comput. 37, 322-326 (1999).
  21. Litvak, V., et al. Artifact correction and source analysis of early electroencephalographic responses evoked by transcranial magnetic stimulation over primary motor cortex. Neuroimage. 37, 56-70 (2007).
  22. Morbidi, F., et al. Off-line removal of TMS-induced artifacts on human electroencephalography by Kalman filter. Journal of Neuroscience Methods. 162, 293-302 (2007).
  23. Brett, M., Anton, J. L., Valabregue, R., Poline, J. B. The 8th International Conference on Functional Mapping of the Human Brain. , Sendai, Japan. (2002).
  24. Brainard, D. H. The Psychophysics Toolbox. Spat. Vis. 10, 433-436 (1997).
  25. Rossi, S., Hallett, M., Rossini, P. M., Pascual-Leone, A. Safety ethical considerations, and application guidelines for the use of transcranial magnetic stimulation in clinical practice and research. Clin Neurophysiol. 120, 2008-2039 (2009).
  26. Fuggetta, G., Pavone, E. F., Walsh, V., Kiss, M., Eimer, M. Cortico-cortical interactions in spatial attention: A combined ERP/TMS study. J Neurophysiol. 95, 3277-3280 (2006).
  27. Reichenbach, A., Whittingstall, K., Thielscher, A. Effects of transcranial magnetic stimulation on visual evoked potentials in a visual suppression task. Neuroimage. 54, 1375-1384 (2011).
  28. Taylor, P. C., Walsh, V., Eimer, M. The neural signature of phosphene perception. Human Brain Mapping. 31, 1408-1417 (2010).
  29. Iwahashi, M., Katayama, Y., Ueno, S., Iramina, K. Effect of transcranial magnetic stimulation on P300 of event-related potential. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. , 1359-1362 (2009).
  30. Zanon, M., Busan, P., Monti, F., Pizzolato, G., Battaglini, P. P. Cortical connections between dorsal and ventral visual streams in humans: Evidence by TMS/EEG co-registration. Brain Topogr. 22, 307-317 (2010).
  31. Veniero, D., Bortoletto, M., Miniussi, C. TMS-EEG co-registration: on TMS-induced artifact. Clin Neurophysiol. 120, 1392-1399 (2009).
  32. Andoh, J., Zatorre, R. J. Mapping the after-effects of theta burst stimulation on the human auditory cortex with functional imaging. J Vis Exp. , (2012).
  33. Thierry, G., et al. An event-related potential component sensitive to images of the human body. Neuroimage. 32, 871-879 (2006).
  34. Pitcher, D., Charles, L., Devlin, J. T., Walsh, V., Duchaine, B. Triple dissociation of faces, bodies, and objects in extrastriate cortex. Curr Biol. 19, 319-324 (2009).
  35. Pitcher, D., Walsh, V., Yovel, G., Duchaine, B. TMS evidence for the involvement of the right occipital face area in early face processing. Curr Biol. 17, 1568-1573 (2007).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

בקש הרשאה לשימוש חוזר בטקסט או באיורים של מאמר JoVE זה

בקש הרשאה

תגיות

EEGTMS fMRIERPTMSEEG TMSMRI

מאמרים קשורים