Name: Dynamics מיפוי קליפתיים באמצעות MEG סימולטאני / אומדני EEG ומוגבלים מבחינה אנטומית, מינימום-נורמה: דוגמא קשב שמיעתי (וידאו) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-10-24T13:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 45 s
Description: למד מיפוי דינמיקה קליפתית בקשב שמיעתי באמצעות MEG/EEG ו-MRI. שיטה זו מאפשרת זיהוי תבניות מרחביות-זמניות המבדילות בין מצבים קוגניטיביים שונים במחקר מוחי מתקדם.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

המחברים מבקשים להודות למתי ס Hämäläinen, Lilla Zöllei ושלושה בודקי אנונימיים על ההערות המועילות. מקורות מימון: R00DC010196 (AKCL); T32DC000018 (אדי); T32DC005361 (RKM).

<ol><li>Fischl, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automatically+parcellating+the+human+cerebral+cortex%5BTitle%5D)+AND+%22Cerebral+Cortex%22%5BJournal%5D)">Automatically parcellating the human cerebral cortex.</a> Cerebral Cortex. 14, 11-22 (2004).</li>
<li>Dale, A., Sereno, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Improved+localization+of+cortical+activity+by+combining+EEG+and+MEG+with+MRI+cortical+surface+reconstruction%3A+A+linear+approach%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Cognitive+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Improved localization of cortical activity by combining EEG and MEG with MRI cortical surface reconstruction: A linear approach.</a> Journal of Cognitive Neuroscience. 5, 162-176 (1993).</li>
<li>Fischl, B., Sereno, M. I., Dale, A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cortical+surface-based+analysis.+II%3A+Inflation%2C+flattening%2C+and+a+surface-based+coordinate+system%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system.</a> NeuroImage. 9, 195-207 (1999).</li>
<li>Liu, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Functional+Mapping+with+Simultaneous+MEG+and+EEG%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Visualized+Experiments%22%5BJournal%5D)">Functional Mapping with Simultaneous MEG and EEG.</a> Journal of Visualized Experiments. (40), e1668(2010).</li>
<li>Brainard, D. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+Psychophysics+Toolbox%5BTitle%5D)+AND+%22Spatial+Vision%22%5BJournal%5D)">The Psychophysics Toolbox.</a> Spatial Vision. 10, 433-436 (1997).</li>
<li>Uusitalo, M. A., Ilmoniemi, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Signal-space+projection+method+for+separating+MEG+or+EEG+into+components%5BTitle%5D)+AND+%22Med.+Biol.+Eng.+Comput%22%5BJournal%5D)">Signal-space projection method for separating MEG or EEG into components.</a> Med. Biol. Eng. Comput. 35, 135-140 (1997).</li>
<li>Taulu, S., Simola, J., Kajola, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Applications+of+the+signal+space+separation+method%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Transactions+on+Signal+Processing%22%5BJournal%5D)">Applications of the signal space separation method.</a> IEEE Transactions on Signal Processing. 53, 3359-3372 (2005).</li>
<li>Urbach, T. P., Kutas, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Interpreting+event-related+brain+potential+%28ERP%29+distributions%3A+Implications+of+baseline+potentials+and+variability+with+application+to+amplitude+normalization+by+vector+scaling%5BTitle%5D)+AND+%22Biological+Psychology%22%5BJournal%5D)">Interpreting event-related brain potential (ERP) distributions: Implications of baseline potentials and variability with application to amplitude normalization by vector scaling.</a> Biological Psychology. 72, 333-343 (2006).</li>
<li>Lin, F. -H., Belliveau, J. W., Dale, A. M., Hämäläinen, M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Distributed+current+estimates+using+cortical+orientation+constraints%5BTitle%5D)+AND+%22Human+Brain+Mapping%22%5BJournal%5D)">Distributed current estimates using cortical orientation constraints.</a> Human Brain Mapping. 27, 1-13 (2006).</li>
<li>Dale, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Dynamic+statistical+parametric+mapping%3A+combining+fMRI+and+MEG+for+high-resolution+imaging+of+cortical+activity%5BTitle%5D)+AND+%22Neuron%22%5BJournal%5D)">Dynamic statistical parametric mapping: combining fMRI and MEG for high-resolution imaging of cortical activity.</a> Neuron. 26, 55-67 (2000).</li>
<li>Nichols, T., Hayasaka, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Controlling+the+familywise+error+rate+in+functional+neuroimaging%3A+a+comparative+review%5BTitle%5D)+AND+%22Statistical+Methods+in+Medical+Research%22%5BJournal%5D)">Controlling the familywise error rate in functional neuroimaging: a comparative review.</a> Statistical Methods in Medical Research. 12, 419-446 (2003).</li>
<li>Nichols, T. E., Holmes, A. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Nonparametric+permutation+tests+for+functional+neuroimaging%3A+a+primer+with+examples%5BTitle%5D)+AND+%22Human+Brain+Mapping%22%5BJournal%5D)">Nonparametric permutation tests for functional neuroimaging: a primer with examples.</a> Human Brain Mapping. 15, 1-25 (2001).</li>
<li>Pantazis, D., Leahy, R. M. Statistical Inference in MEG Distributed Source Imaging. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aPantazis%2C+D+%22MEG%3A+An+Introduction+to+Methods%22">MEG: An Introduction to Methods</a>. Hansen, P., Kringelbach, M., Salmelin, R. , Oxford University Press. New York. 245-272 (2010).</li>
<li>Ahveninen, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Attention-driven+auditory+cortex+short-term+plasticity+helps+segregate+relevant+sounds+from+noise%5BTitle%5D)+AND+%22Proceedings+of+the+National+Academy+of+Sciences%22%5BJournal%5D)">Attention-driven auditory cortex short-term plasticity helps segregate relevant sounds from noise.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences. , 1-6 (2011).</li>
<li>Sharon, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+advantage+of+combining+MEG+and+EEG%3A+comparison+to+fMRI+in+focally+stimulated+visual+cortex%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">The advantage of combining MEG and EEG: comparison to fMRI in focally stimulated visual cortex.</a> Neuroimage. 36, 1225-1235 (2007).</li>
<li>Herrmann, B., Maess, B., Hasting, A. S., Friederici, A. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Localization+of+the+syntactic+mismatch+negativity+in+the+temporal+cortex%3A+An+MEG+study%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Localization of the syntactic mismatch negativity in the temporal cortex: An MEG study.</a> NeuroImage. 48, 590-600 (2009).</li>
<li>Baillet, S. The Dowser in the Fields: Searching for MEG Sources. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBaillet%2C+S+%22MEG%3A+An+Introduction+to+Methods%22">MEG: An Introduction to Methods</a>. Hansen, P., Kringelbach, M., Salmelin, R. , Oxford University Press. New York. 83-123 (2010).</li>
<li>Gutschalk, A., Micheyl, C., Oxenham, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neural+correlates+of+auditory+perceptual+awareness+under+informational+masking%5BTitle%5D)+AND+%22PLoS+Biology%22%5BJournal%5D)">Neural correlates of auditory perceptual awareness under informational masking.</a> PLoS Biology. 6, e138(2008).</li>
</ol>

אין ניגודי האינטרסים הכריזו.

כדי לאמוד את הפעלת דיפול בקליפה ממג נרכש / נתוני EEG, אנחנו צריכים לפתור את בעיה הפוכה, שאין לה פתרון יציב ייחודי אלא אם מבחינה אנטומית ופיסיולוגיים אילוצי קול מתאימים מוחלים. באמצעות האילוץ האנטומי נרכש לנושאים בודדים באמצעות MRI ואימוץ נורמת המינימום כקריטריון להערכתנו, אנו יכולים להגיע להערכה הפוכה קורטיקלי נוכחי מקור שמסכימה עם מדידות החיישן. גישה זו הוכיחה את יעילותה במחקרים של לא רק עיבוד שמיעתי 14 אלא גם תחומים אחרים כגון 15 חזותיים ועיבוד שפה 16....

<table border="1" style=";text-align:right;direction:rtl"><tbody><tr><td> שם של ציוד / תוכנה </td><td> חברה / מקור </td><td></td><td></td></tr><tr><td> 306 ערוצי Vectorview MEG המערכת </td><td> Eleka-Neuromag בע&quot;מ, </td><td></td><td></td></tr><tr><td> סורק MRI Avanto 1.5-T </td><td> סימנס פתרונות רפואיים </td><td></td><td></td></tr><tr><td> FreeSurfer </td><td></td><td></td><td> <a href="http://freesurfer.net/" target="_blank">http://freesurfer.net/</a> </td></tr><tr><td> Mne תוכנה </td><td></td><td></td><td> <a href="http://www.nmr.mgh.harvard.edu/martinos/userInfo/data/sofMNE.php" target="_blank">http://www.nmr.mgh.harvard.edu/martinos/userInfo/data/sofMNE.php</a> </td></tr><tr><td> אלקטרודות EEG </td><td> מוצרים במוח, Easycap GmbH </td><td></td><td></td></tr><tr><td> 3Space Fastrak מערכת </td><td> Polhemus </td><td></td><td></td></tr><tr><td> תיבת כפתור אופטית (FIU-932) </td><td> עיצובים נוכחיים </td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

dynamics מיפוי קליפתיים באמצעות meg סימולטאני / אומדני eeg ומוגבלים מבחינה אנטומית, מינימום-נורמה: דוגמא קשב שמיעתי

Mapping Cortical Dynamics Using Simultaneous MEG/EEG and Anatomically-constrained Minimum-norm Estimates: an Auditory Attention Example

מגנטים וelectroencephalography (מג / EEG) הם טכניקות הדמייה המספקות רזולוציה גבוהה זמנית מתאימה במיוחד לחקור את רשתות קליפת המוח המעורבת במשימות תפיסה קוגניטיבית ודינמיות, כגון השתתפות לקולות שונים במסיבת קוקטייל. מחקרים בעבר רבים מועסקים נתונים שנרשמו ברמת החיישן בלבד, כלומר., השדות המגנטיים או חשמלי הפוטנציאלים נרשמו מחוץ ועל הקרקפת, ולרוב התמקדו בפעילות שהזמן נעול למצגת הגירוי. סוג זה של שדה הקשור לאירוע / ניתוח פוטנציאל שימושי במיוחד כאשר יש רק מספר קטן של דפוסי dipolar ברורים שיכול להיות מבודדת וזוהה במרחב ובזמן. לחלופין, על ידי ניצול מידע האנטומי, דפוסי שדה שונים אלה יכולים להיות מקומיים כמקורות שוטפים שעל הקליפה. עם זאת, לתגובה ממושכת יותר, כי לא יכול להיות זמן נעול לגירוי מסוים (למשל.,כהכנה להאזנה לאחד את שתי ספרות המדוברות שהוצגו בו זמנית המבוססות על התכונה השמיעתית הרמז) או עשוי להיות מופץ במיקומים מרחביים מרובים ידועים מראש, גיוס רשת קורטיקלי בוזר לא יכול להיות שנתפס כראוי באמצעות מספר מצומצם של מקורות מוקד. כאן, אנו מתארים הליך שמעסיק נתונים אנטומיים MRI בודדים כדי ליצור מערכת יחסים בין הפרטים וחיישן הפעלת דיפול בקליפת המוח באמצעות השימוש באומדני מינימום נורמה (mne). גישה הפוכה הדמיה זה מספק לנו כלי לניתוח קוד מבוזר. לשם המחשה, תתארו את כל ההליכים באמצעות FreeSurfer ותוכנת mne, שניהם זמינה באופן חופשי. אנחנו נסכם את רצפי ה-MRI וצעדי ניתוח הנדרשים כדי לייצר מודל קדימה שמאפשר לנו להתייחס לדפוס התחום הצפוי הנגרם על ידי הדיפולים מופצים על גבי קליפת חיישני M / EEG. Nexלא, אנו פוסעים בין תהליכים הדרושים שייאפשרו לנו בdenoising את נתוני חיישן ממזהמים סביבתיים ופיסיולוגיים. לאחר מכן נתאר את ההליך לשילוב ומיפוי מג / נתוני חיישנים EEG על השטח של קליפת המוח, ובכך לייצר משפחה של זמן סדרה של הפעלת דיפול קליפת מוח על פני המוח (או &quot;סרטי מוח&quot;) הקשור לכל תנאי ניסוי. לבסוף, אנו נדגיש כמה שיטות סטטיסטיות המאפשרות לנו להפוך את ההיסק מדעי על פני אוכלוסיית נושא (כלומר., לבצע ניתוח ברמת קבוצה) המבוססת על מרחב קואורדינטות קליפת מוח משותף.

אנו משתמשים במגנטים וelectroencephalography (מג / EEG), בשילוב עם מידע האנטומי שנתפס על ידי הדמיית תהודה מגנטית (MRI), כדי למפות את הדינמיקה של רשת קליפת המוח הקשורה לתשומת לב שמיעתי.

Dynamics מיפוי קליפתיים באמצעות MEG סימולטאני / אומדני EEG ומוגבלים מבחינה אנטומית, מינימום-נורמה: דוגמא קשב שמיעתי

מגנטו- ואלקטרואנצפלוגרפיה (MEG/EEG) הן טכניקות של דימות מוחי המספקות רזולוציה זמנית גבוהה, המתאימה במיוחד לחקירת ה...

המטרה הכללית של הליך זה היא למפות את הדינמיקה הקורטיקלית העומדת בבסיס מצבים קוגניטיביים שונים בבני אדם. מטרה זו מושגת תחילה על ידי לכידת נתוני מגנטו-ואלקטרואנצפלוגרפיה, או בקיצור MEG ו-EEG, בזמן שהנבדק מבצע מטלה התנהגותית. השלב השני הוא השגת נתונים אנטומיים באמצעות רצפי MRI רלוונטיים.בשלב הבא מבוצע רישום משותף (co-registration) כדי לקבוע התאמה מרחבית בין מיקומי החיישנים של ה-MEG וה-EEG לבין מידע אנטומי. השלב הסופי הוא שימוש בגישת הדמיה הפוכה (inverse imaging) כדי למפות את הפעילות המוחית של הפרט על פני המרחב הקורטיקלי. לבסוף, נעשה שימוש בהסקה סטטיסטית המבוססת על מערכת קואורדינאטות משותפת מבוססת פני-שטח, כדי לזהות תבניות מרחביות-זמניות מובהקות המבדילות בין מצב קוגניטיבי אחד למשנהו.מי שידגימו את הפרוצדורה יהיו אריק לוסון ורוס מאדוקס. עבור הפוסט-דוקטורנטים במעבדתי, התחילו פרוטוקול זה בהשגת תמונות MR מבניות של הנבדק. ראשית, בצעו סריקת MR מבנית באמצעות רצף echo מהיר עם הכנה של המגנטיזציה, או MP rage, או רצף דומה.רצף זה עשוי להימשך בין חמש ל-10 דקות, בהתאם לרזולוציית הסריקה הספציפית ולפרוטוקול הדימות שבו נעשה שימוש, במידה ונתוני EEG ישמשו לניתוח דימות הפוך. בנוסף, יש לבצע שתי סריקות MRI מסוג fast low angle shot או flash. רצפי flash אלו מספקים ניגודיות רקמות שונה מזו של רצפי MP rage סטנדרטיים.עם השלמת ההדמיה, השתמש בתוכנות MNE ו-FreeSurfer כדי לשחזר את השטחים החיצוניים של העור, הגולגולת החיצונית והגולגולת הפנימית מתוך תמונות ה-MP rage וה-flash. לאחר מכן, השתמש במשטחים אלו כדי ליצור מודל אלמנטים שפתיים (BEM) בעל שלוש שכבות לפני ניסוי ה-MEG. ראשית, בחן את השהיות השמיעתיות והחזותיות כדי להבטיח את תקינות התזמון.השתמש במיקרופון וב-DDE לצילום המחוברים למסך, ולאחר מכן ודא שאין רעידה (jitter) נראית לעין. הדבר עשוי להצריך הגדרה של מקרן המצגת לרזולוציה הניטיבית שלו. לאחר מכן, הכן את הנבדק להקלטה, תוך התייחסות למאמר הווידאו הקודם של luital לקבלת פרטים על הכנת אלקטרודות הייחוס והאלקטרוגרמה, וכן על דיגיטציה של נקודות הייחוס (fiduciary landmarks) של הנבדק, סלילי מחוון מיקום הראש ואלקטרודות ה-EEG.לאחר שהנבדק הושב בנוחות במצב הראש למדידת MEG, תוך שימוש במחוון מיקום הראש או בסלילי HPI, התחילו בהקלטה ובהצגת גירויים שמיעתיים וויזואליים. שימו לב שניתן לבצע מדידות HPI באופן רציף. על הנבדק להגיב לגירויים השמיעתיים והוויזואליים באמצעות קופסת לחצנים אופטית תוך ביצוע משימה התנהגותית אודיו-ויזואלית.כאן הנבדק מדווח על השפיץ והספרה שמקורם בחצי השדה, כפי שהוכווו על ידי הרמז החזותי. לעיתים, הנבדקים מקבלים הנחיה חזותית להעביר את הקשב לחצי השדה הקונטרלטרלי במהלך הניסוי. כדי לחקור מעבר של קשב שמיעתי, קיימים פתרונות חומרה ותוכנה רבים לביצוע הצגת הגירויים.כאן נעשה שימוש ב-Tucker Davis Technologies RZ six להצגת גירויים שמיעתיים והחתמה של טריגרים (trigger stamping), וב-psych toolbox להצגת גירויים חזותיים, כאשר שניהם נשלטים על ידי matlab. כדי להתחיל בעיבוד הנתונים, בצעו רישום משותף (coregister) של נתוני ה-EEG ל-MR המבני באמצעות תוכנת MNE כפי שניתן לראות כאן; ראשית, טענו את נתוני הדיגיטייזר לתוך מודל הראש של ה-MRI המשוחזר של הנבדק. לאחר מכן, בחרו נקודות ייחוס (fiduciary landmarks) כדי להתחיל בתהליך הרישום המשותף, והמשיכו להשתמש בהליך היישור האוטומטי להשלמת התמרת הקואורדינטות.לאחר מכן, יש לקשר בין המיקום של כל דיפול במרחב המקור לבין המיקום של כל חיישן. שלבו את נתוני מדדי מיקום הראש שהוקלטו כדי לחשב פתרון קדימה (forward solution) באמצעות מודל אלמנטים ששתיים של שלושה שכבות, על מנת להגביר עוד יותר את יחס אות לרעש של הנתונים. בצעו הסרה של ארטיפקטים במישור הזמן, כגון הסרת תקופות הכוללות אותים בעוצמה גבוהה באופן חריג עקב קפיצות של ערוץ.יש להחיל גם הסרת ארטיפקטים במישור התדר, כגון סינון Notch ב-50 או 60 hertz של תדר השבקה; השתמשו בהטלה למרחב האות (signal space projection) או בטכניקות אחרות להפחתת רעשים, כגון הפרדה למרחב האות (signal space separation), כדי להטיל או להפריד דפוסי שדה מרחביים מזיהום של שדות סביבתיים או מאותות פיזיולוגיים לא רצויים אחרים, כגון אלו הקשורים למצמוצי עיניים ולארטיפקטים לבביים. כעת, צרו סרט מוח של אומד הדיפול המפוזר, המייצג את אומד הזרם בכל מיקום דיפול במרחב המקור לאורך זמן עבור כל תנאי ניסוי. בהתאם למאפיינים הזמניים של מערך הניסוי, ניתן לצמצם את הנתונים בזמן על ידי מיצוע אומדי הזרם באמצעות חלונות זמן שאינם חופפים כדי להמשיך בניתוח המורפי.סרטי המוח שנוצרו קודם לכן עבור כל נסייני המחקר ממופים למרחב קורטקלי משותף, המבוסס על מערכת קואורדינטות של פני השטח המיישירה באופן אופטימלי את דפוסי החריצים הקורטקליים האישיים. דבר זה מאפשר השוואה או מיצוע של פעילויות קורטקליות בין נסיינים. כדי להשתמש בגישת אזורי עניין, ניתן להגדיר ROIs באופן אנטומי, למשל, באמצעות אלגוריתם חלוקה אוטומטי, ו/או באופן תפקודי על ידי הקלטה של משימה למיקום תפקודי, כגון משיבת go no-go, כדי לזהות את האזורים האוקולו-מוטוריים. ניתן להגביל את הניתוח עוד יותר לפרק זמן ספציפי הרלוונטי לפרדיגמה הניסויית שבה נעשה שימוש, לדוגמה, הגבלה לפרק זמן שמיד לפני ואחרי תחילת גירויי הקול.ניתן להשתמש גם בהסקות סטטיסטיות אחרות הקשורות לניתוח סדרות עיתיות באמצעות הפרדיגמה ההתנהגותית שתוארה לעיל. כאן אנו רואים תוצאות מייצגות תוך שימוש בהליך התקבבות מרחבית-זמנית (spatiotemporal clustering) לא-פרמטרי. נמצא כי שדה העין הפרונטלי הימני הוא סיגניפיקנטי כאשר נבדק בודד מבצע משימת ארגון מחדש (reorientation) בהשוואה למשימה סטנדרטית.באמצעות גישת ה-ROI, מוצג מהלך הזמן של שדה העין הפרונטלי הימני יחד עם פרק הזמן שבו שני התנאים הללו שונים באופן מובהק. לאחר צפייה בסרטון זה, אמורה להיות לכם תמונה ברורה לגבי האופן שבו ניתן להשתמש ב-M-E-G-E-E-G וב-MRI למיפוי דינמיקה קורטיקלית במשימות התנהגותיות שונות. על ידי שימוש בגישות סטטיסטיות מתאימות, תוכלו לגלות תבניות מרחביות-זמניות שונות המבדילות בין מצבים קוגניטיביים.תודה שצפיתם ובהצלחה בניסויים.

mapping-cortical-dynamics-using-simultaneous-megeeg-anatomically

Research

JoVE Journal

Neuroscience

מדעי המוח

אנו משתמשים מגנטו (MEG) ו electroencephalography (EEG) כדי למפות אזורים במוח המעורבים בעיבוד גירויים חושיים פשוטים.

מיפוי פונקציונלית עם מג סימולטני EEG

בקרת קשב כוללת שיפור של אותות מטרה והנחתה של אותות מסיחי דעת. אנו מתארים גישה למדידה בנפרד אך במקביל, את הנוירופיזיולוגיה של השתתפות והתעלמות בקשב בין-מודאלי מתמשך, תוך שימוש במצב בקרה פסיבי שבמהלכו אף אחד מהתהליכים אינו מעורב באופן רציף.

מדידה של אותות חשמליים מהתעלמות והשתתפות בתהליכי בקרת קשב

יחידנית או משולבת EEG-fMRI, הדמיה שיטה, המכונה ייתכן מוגבל-fMRI EEG המקור הדמיה שיטה, מתואר כאן. השיטה הציג מעסיקה מפות המשנה מותנה-פעיל fMRI או הרשעות קודמות, להנחות EEG מקור לשפות אחרות באופן משפר ירידה לפרטים המרחבי, מגביל תוצאות שגויות.

בו-זמניות EEG ו MRI פונקציונלי הקלטה וניתוח אינטגרציה עבור הדמיה דינמי פעילות קורטיקלית

המחקר הנוכחי מציעה פרוטוקול לחקור את ההסתגלות משמאל האודישן הפוכה מושגת רק על ידי מכשירים שכאלו, באמצעות דימות מוחי, אשר יכול להיות כלי יעיל עבור לחשוף את יכולת ההתאמה של בני אדם לסביבה הרומן ב תחום השמיעה.

שיטה ללמוד ההסתגלות משמאל הפוך האודישן

מאמר זה מתאר כיצד להגדיר ניסוי המאפשר זיהוי מראש ברמת מקור השפעות על תפיסת האובייקט באמצעות מגנטונצלוגרפיה (מג). היא כוללת חומר גירוי, תכנון ניסיוני, הקלטת מג, וניתוח נתונים.

זיהוי השפעות טרום גירוי ברמת המקור על תפיסת האובייקט עם מגנטונצלוגרפיה

מגנטואנצפלוגרפיה (MEG) ואלקטרואנצפלוגרפיה בצפיפות גבוהה (HD-EEG) נרשמות לעתים רחוקות בו זמנית, אם כי הן מניבות מידע מאשר ומשלים. במאמר זה אנו ממחישים את המערך הניסיוני לרישום בו-זמני של MEG ו-HD-EEG ואת המתודולוגיה לניתוח נתונים אלה במטרה למקם אזורי מוח אפילפטוגנים ורהוטים אצל ילדים עם אפילפסיה עמידה לתרופות.

דימות מקור אלקטרומגנטי בהערכה טרום ניתוחית של ילדים עם אפילפסיה עמידה לתרופות

פרוטוקול חדשני לגירוי מגנטי טרנס-גולגולתי מותאם אישית בשילוב עם מיפוי אלקטרואנצפלוגרפיה (TMS-EEG) של רשתות קליפת המוח, המבוסס על אופני נתונים של הדמיית תהודה מגנטית מרובה (MRI).

TMS-EEG מונחה הדמיה מוחית למיפוי רשת קליפת המוח בזמן אמת

כאן, אנו מציגים שני פרוטוקולים לרישום מיקרו-אלקטרוקורטיקוגרפיה בצפיפות גבוהה (μEcoG) בחולדות ועכברים, כולל שיטות כירורגיות, השתלה והקלטה. הקלטות μECoG מבוצעות בשילוב עם הקלטת פוליטרודה למינרית בקליפת המוח השמיעתית של החולדה או עם מניפולציה אופטוגנטית של פעילות עצבית בקליפת המוח הסומטוסנסורית של העכבר.

חקירות רב-ממדיות של עיבוד קליפת המוח על ידי שילוב פוליטרודים למינאריים ואופטוגנטיקה עם מיקרו אלקטרוקורטיקוגרפיה במכרסמים

פרוטוקול זה מדגים כיצד סימולציות עצביות מבוססות פיזיקה יכולות לשמש לפרשנות סמנים ביולוגיים אלקטרופיזיולוגיים של נוירותרפיה ולגילוי השפעתם על מעגלים עצביים, ומספק גישה מכנית מבוססת להתפתחות נוירותרפיה.

פרוטוקול לחשיפת מנגנונים עצביים של השפעות נוירותרפיות על אלקטרואנצפלוגרפיה באמצעות הנוירוסולבר הניאוקורטיקלי האנושי

גזע המוח השמיעתית עוף מורכבת גרעינים אחראי לעיבוד צליל binaural. הכנה אחד פרוסה העטרה שומרת את כל המעגלים, בעוד גישה תרבותית מספק הכנה מיוחדת כדי לחקור את התפתחות מבנה ותפקוד עצבי השמיעה ברמה המולקולרית, התאית הרשת.

הכנה והתרבות של שמיעתית פרוסות עוף גזע המוח

למד מיפוי דינמיקה קליפתית בקשב שמיעתי באמצעות MEG/EEG ו-MRI. שיטה זו מאפשרת זיהוי תבניות מרחביות-זמניות המבדילות בין מצבים קוגניטיביים שונים במחקר מוחי מתקדם.

Dynamics מיפוי קליפתיים באמצעות MEG סימולטאני / אומדני EEG ומוגבלים מבחינה אנטומית, מינימום-נורמה: דוגמא קשב שמיעתי

גלה סרטונים נוספים