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L'elettroencefalografia (EEG) e la formazione immagine a risonanza magnetica funzionale (fMRI) sono due dei metodi fondamentali non invadenti per l'identificazione di attività cerebrale. Metodi multimodali hanno cercato di combinare l'elevata risoluzione temporale di EEG con la precisione spaziale di fMRI, ma la complessità di questo approccio è attualmente che necessitano di miglioramento. Il protocollo presentato qui descrive il recentemente sviluppati spatiotemporal fMRI-vincolata EEG origine metodo, che cerca di correggere distorsioni di origine e migliorare la localizzazione delle sorgenti EEG-fMRI attraverso il reclutamento dinamico di fMRI sub-regioni di formazione immagine. Il processo inizia con la raccolta di dati multimodale da simultanee EEG e fMRI scansioni, la generazione di modelli 3D corticale e indipendente EEG e fMRI elaborazione. Le mappe di attivazione fMRI trasformati sono poi suddivisi in multiple priors, secondo la loro posizione e la zona circostante. Questi sono presi come priori in un algoritmo di Bayesian due livelli gerarchico per la localizzazione delle sorgenti EEG. Per ogni finestra di interesse (definiti dall'operatore), segmenti specifici della mappa di attivazione fMRI saranno identificati come attivi per ottimizzare un parametro noto come prove di modello. Questi serviranno come morbidi vincoli sull'attività corticale identificati, aumentando la specificità di multimodal imaging metodo riducendo diafonia ed evitando erronea attività in altre regioni di fMRI condizionalmente attivo. Il metodo genera mappe corticali di attività e corsi di time, che può essere preso come risultati finali, o utilizzato come base per ulteriori analisi (analisi di correlazione, nesso di causalità, ecc.) mentre il metodo è un po ' limitato dalle sue modalità (non troverà EEG-invisible fonti), è ampiamente compatibile con la maggior parte delle principali dell'elaborazione software ed è adatto per la maggior parte degli studi neuroimaging.