Come rilevare amigdala attività con Magnetoencefalografia utilizzando Imaging Source

L'obiettivo generale di questa procedura è rilevare l'attività dell'amigdala durante l'apprendimento utilizzando la MAGNETOENCEFALOGRAFIA o MEG. Ciò si ottiene progettando prima un compito di apprendimento implicito della paura che attiva l'amigdala. Il secondo passo consiste nel registrare l'attività cerebrale durante l'attività utilizzando il MEG.

Successivamente, identifica le superfici della corteccia e dell'amigdala utilizzando una risonanza magnetica anatomica ad alta risoluzione. Il passo finale consiste nell'utilizzare le superfici della corteccia e dell'amigdala per modellare le sorgenti neurali del segnale MEJ. In definitiva, i modelli di imaging sorgente possono essere utilizzati per mostrare l'attivazione neurale nell'amigdala durante l'apprendimento senza consapevolezza.

Quindi il vantaggio principale di questa tecnica rispetto ai metodi esistenti come l'FMRI è che i segnali MEG vengono registrati in tempo reale e possono essere utilizzati per studiare processi neurali rapidi o transitori. Sebbene questo metodo possa essere utilizzato per studiare la funzione dell'amigdala, può anche essere utilizzato per studiare la funzione di altre regioni sottocorticali. Iniziare collegando il computer di presentazione dello stimolo al sistema di acquisizione MEG utilizzando un cavo a nastro multiconnettore DB 25 standard.

Quindi, collegare il computer di presentazione dello stimolo al monitor autonomo della lastra o al sam. Utilizzando l'adattatore di isolamento da otto bit a due bit e il cavo di sincronizzazione, gli impulsi logici da transistor a transistor utilizzati per contrassegnare le presentazioni di stimolo possono causare artefatti nei dati MEG se vengono inviati al sam. Per evitare questi artefatti, segnare l'inizio degli stimoli utilizzando solo i bit bloccati dall'adattatore di isolamento, come mostrato qui.

Lo stimolatore d'urto viene quindi collegato al sam. Quindi, far passare un cavo di prolunga schermato attraverso la guida d'onda e collegarlo allo stimolatore d'urto. Il SAM deve quindi essere collegato a un computer che esegue il software di acquisizione dati della lastra.

Collegare la manopola al computer di presentazione dello stimolo e al sistema di acquisizione MEG utilizzando lo splitter BNC dalla porta di gioco alla porta di gioco e l'adattatore da porta di gioco a USB. Collegare elettrodi e sensori al soggetto utilizzando lo schema mostrato qui. Una volta impostato correttamente, digitalizza la posizione della testa del soggetto rispetto alle bobine HPI utilizzando i punti fiducial.

Quindi, digitalizza da 50 a 100 punti lungo il cuoio capelluto del soggetto. Accompagnare il soggetto al sistema MEG e collegare gli elettrodi e i sensori all'interfaccia appropriata. Sollevare la sedia in modo che la testa del soggetto tocchi la parte superiore del casco MEG e posizionare lo schermo in modo che l'immagine proiettata sia a fuoco.

Successivamente, imposta lo shock a un livello che il soggetto riporta come doloroso ma tollerabile. Infine, istruire il soggetto sull'uso corretto del quadrante utilizzando uno scenario di presentazione di esempio. Inizia caricando il software di acquisizione dati della lastra per avviare la registrazione dei codici evento e l'erogazione dell'urto.

La sessione di allenamento è programmata in anticipo e consiste in quattro blocchi di condizionamento differenziale della paura con 15 prove per condizione, stimolo o CS per blocco, come si vede qui quando tutto è pronto. Inizia quattro prove di addestramento e registra i dati grezzi a due kilohertz. Durante ciascuna di esse, ispezionare visivamente i dati in tempo reale alla ricerca di fonti sistematiche di rumore.

Dopo ogni corsa, chiedi al soggetto di valutare l'intensità dello shock per valutare l'assuefazione. Dopo aver completato le prove, usa il surfista libero per creare un volume sottocorticale segmentato e le superfici della corteccia, della pelle esterna e del cranio esterno. Successivamente, crea e converti i volumi dell'amigdala e dell'ippocampo in superfici.

Utilizzando Slicer three e ParaView, il passaggio successivo consiste nel creare un nuovo argomento nel database di brainstorming. Importa il volume della risonanza magnetica in brainstorm e deforma il volume nello spazio standard identificando i punti di riferimento, importa le superfici e allinea manualmente la superficie del cuoio capelluto con la risonanza magnetica. Una volta completato.

Applicate questa trasformazione a tutte le altre superfici. Unisci le superfici della buccia, dell'ippocampo e dell'amigdala. Infine, crea regioni di interesse per l'amigdala e l'ippocampo.

Una volta creato, importare il file di registrazione MEG per ogni sessione di formazione. Il software di acquisizione MEG utilizza la separazione dello spazio del segnale per rimuovere gli artefatti causati da sorgenti esterne alla stanza schermata magneticamente. Assicurati di utilizzare i file puliti che si trovano spesso in una cartella contrassegnata con SSS per analizzare le risposte evocate.

Innanzitutto, utilizza il canale dell'evento per identificare le epopee corrispondenti a ciascuna delle prove sperimentali. Rimuovi gli artefatti causati dai battiti cardiaci e dai movimenti oculari utilizzando proiezioni dello spazio del segnale da eventi identificati sui canali dell'elettrocardiografia e dell'elettroiconografia. Successivamente, perfeziona la registrazione della risonanza magnetica utilizzando i punti della testa.

Calcola la covarianza del rumore dalle registrazioni utilizzando il metodo delle sfere sovrapposte con l'input della corteccia, calcola il modello della testa, calcola le fonti utilizzando il metodo di stima della norma minima e continua l'analisi sulle sorgenti. Sorgenti di filtro passa banda successive per le prove individuali. Prendi il valore assoluto delle sorgenti filtrate passa-banda e converti tali valori in Z-score in base alla variabilità del basale, livella spazialmente le sorgenti e le fonti medie tra le prove.

Proietta queste medie sull'anatomia predefinita per l'esperimento. Successivamente, calcolare i test T sulle origini nelle diverse condizioni. Filtra i risultati significativi del test T utilizzando soglie spaziali e temporali per correggere l'errore familiare.

Identifica le regioni attivate in modo significativo ed esporta l'andamento temporale dell'attivazione per ogni soggetto. Infine, calcola la media e l'errore standard della media tra i soggetti in ogni punto temporale. Innanzitutto, proiettare i dati grezzi delle singole prove sull'anatomia predefinita per l'esperimento Calcola le scomposizioni della frequenza temporale sui dati delle regioni anatomiche e funzionali di interesse.

Converti le mappe di scomposizione della frequenza temporale risultanti in Z-score e calcola la media delle mappe risultanti tra le prove per ogni soggetto. Infine, eseguire il test T sulle mappe nelle diverse condizioni mostrate qui sono i risultati comportamentali di un tipico studio di condizionamento. Il grafico a sinistra mostra che i soggetti hanno livelli simili di aspettativa nei 60 studi, suggerendo che la procedura di mascheramento ha bloccato la loro capacità di discriminare tra gli stimoli della condizione.

Il grafico a destra mostra le risposte differenziali durante la sessione di test. Si noti che il gruppo non filtrato mostra risposte maggiori ai vecchi stimoli rispetto ai nuovi, suggerendo che l'allenamento porta a una migliore riacquisizione rispetto al gruppo filtrato. Questo esempio mostra i risultati MEG di un tipico esperimento di condizionamento.

Il modello 3D a sinistra mostra l'amigdala e l'arancione e l'ippocampo in verde. Il grafico a destra rappresenta l'attività di un cluster di amigdala. La linea di colore chiaro rappresenta l'attività evocata dai volti non filtrati, mentre la linea più scura rappresenta l'attività evocata dai volti filtrati.

Questo grafico rappresenta il segnale MEG registrato dall'amigdala suddiviso per tempo e frequenza. I colori caldi rappresentano le regioni dello spettrografo che mostrano una potenza significativamente maggiore per le facce non filtrate rispetto alle facce filtrate. I colori freddi rappresentano le regioni opposte con la sovrapposizione a strisce che rappresenta differenze significative tra i gruppi.

Questa figura mostra l'attivazione dell'area occipitale del viso. In un tipico esperimento di condizionamento, i colori caldi rappresentano risposte più ampie ai volti non filtrati rispetto ai volti filtrati. Seguendo questa procedura.

Altri metodi come l'analisi della coerenza possono essere utilizzati per rispondere a ulteriori domande relative alla comunicazione neurale. Dopo aver visto questo video, dovresti avere una buona comprensione di come utilizzare l'imaging sorgente per rilevare le risposte neurali e le strutture cerebrali sottocorticali.