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DOI: 10.3791/50283-v
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
同時脳波(EEG)と機能的磁気共鳴画像(fMRI)は、強力な神経画像ツールです。しかし、MRIスキャナの内部には、スキャナ内部のEEG機器を操作するたびに、EEGデータ記録と安全性を考慮しなければならないため困難な環境を形成している。ここでは、最適化されたEEG-fMRIのデータ収集プロトコルを提示します。
この手順の全体的な目標は、MRIスキャナー内にMr互換のEEG機器を設置して、高品質のEEGデータとFMRIデータを同時に取得することです。これは、最初にEEGフィルター、サンプリングレート、および同期を正しく設定することによって達成されます。次のステップは、EEG電極と対象の頭皮との間に良好な接続があることを確認することです。
3番目のステップは、MRIスキャナーの周囲にEEGハードウェアを正しく配置することです。最後のステップは、市販のハードウェアを介した標準的なE-E-G-F-M-R-Iデータ取得のために、MRスキャナー内で被写体を最適に配置することです。この手順により、EEGデータのアーチファクトが最小限に抑えられ、最適にサンプリングされるため、後処理方法によるアーチファクトの除去が最大
限に可能になります。E-E-G-F-M-I実験でEEGとFMIデータ取得を組み合わせる主な利点は、このアプローチにより、人間の脳からの電気信号と血行動態信号を同時に監視できることです。私の研究室の博士課程の学生であるグレン・スペンサーは、被験者が到着する前に、この実験のデモンストレーションを手伝ってくれます。スキャナーオペレーターが座る制御室にEEG機器を設置します。
ラップトップコンピュータをEEGに接続し、コンピュータの電源を入れると、EEGデータが記録され、脳ビジョンレコーダーが開きます。データを記録するためのワークスペースが、使用可能な最高の時間解像度に設定されていることを確認します。次に、フィルターを設定します。
通常、0.016〜250ヘルツの範囲のフィルターバンドを備えたACカップリングが最適です。刺激コンピュータをセットアップします。この研究では、視覚刺激を利用しています。
マーカーは、各刺激期間の開始時と終了時に脳ビジョンレコーダーに読み取られます。次に、EEGとMRIスキャナーのクロックが同期していることを確認します。まず、ソフトウェアコントロールパネルを使用して、スキャナーとEEGクロックの同期をオンにします。
次に、同期が正しいかどうかを確認します。緑色のドットアイコンと同期オンマーカーが表示されます。次に、MRスキャナーのセットアップを行います。
この場合、本体の送信RFコイルと32チャンネルヘッドの受信RFコイルが使用されます。可能であれば、EEGキャップと関連ケーブルのRF加熱のリスクを最小限に抑えるため、ヘッドサイズの送信コイルを使用するのが最善です。ヘッドコイルのアクセスポートが便利です。
これにより、EEGキャップからのケーブルは、スキャナーからの直線経路に沿って配線できます。次に、シーケンスを確認します。FMRI シーケンスでは、EEG クロック周期である 200 マイクロ秒の倍数のスライス tr を使用する必要があります。
最後に、最後のチェックを1つ行います。背の高い機器は予想通りに録画しています。まず、被験者に実験の目的と何が起こるかを説明します。
次に、キャップサイズの被験者の頭囲を測定します。キャップを頭の前から始めて後ろに引っ張るように、頭に置きます。キャップを正しい位置に置きます。
CZ電極は、ナシオンとニアンの間に直接配置し、左右の軸を中心にする必要があります。次に、電極を頭に接続しますまず、髪の毛を邪魔にならないように動かします。次に、アルコールを塗布し、続いてABRYライトジェルを塗布して、電極とヘッドを電気的に接続します。
次に、キャップ電極と同様の方法でECG電極を背中の付け根に取り付けます。この電極は、電極を取り付けた状態で心拍を測定します。接点を動かして、インピーダンスを10キロオーム未満に減らします。
これには、各電極の内部抵抗の抵抗は含まれていません。最後に、データをチェックして、EEGデータの品質が十分であることを確認します。MRスキャナールームにEEG機器を設置する間、被験者に着席してもらいます。
次に、アンプをシールドルームに持ち込み、スキャナーの背面にあるテーブルに置きます。を取り付けます amplifier長い光ファイバーケーブル。光ファイバーケーブルを導波管に通し、制御室のブレインAMPUSBアダプターに取り付けます。
次に、被験者を部屋に連れて行き、スキャナーベッドに座るように依頼します。被験者に耳栓、ヘッドフォン、通話ボタンを渡します。次に、被験者が快適であることを絶対に確認してください。
次に、被験者の頭をパッドして、頭の動きを最小限に抑えます。ヘッドコイルを被験者の頭にかぶせます。EEGケーブルは、利用可能な最短経路に沿ってヘッドコイルを離れる必要があります。
次に、被写体をスキャナーボアに移動します。電極FP1とFP2がZ軸のMRスキャナーのISO中心にあることを確認します。次に、EEGキャップをスキャナーの背面にあるアンプに取り付けます。
EEGリード線にワイヤーループがあってはなりません。ここでは、EEGケーブルをMRスキャナーの振動から最大限に分離します。これは、片持ち梁を使用して行われます。
アンプは、ここに示すようにスキャナーボードに直接配置することもできます。この場合、使用可能な最短のリボンケーブルを使用することが重要です。ケーブルとアンプが振動から絶縁されていること、およびシステムが設定された軸の中心にあることを確認してください。
コンソールルームから対象者に話しかけ、スキャナーのオペレーターの声が聞こえること、および問題ないと感じていることを確認します。2人目の実験者は、トレース内のノイズの多いチャネルと緑色のシンクがオンになっているかどうかのEEGチェックを監視する必要があります。画面の下部にあります。
次に、クライオポンプのスイッチを切って、クライオポンプが記録品質に及ぼす悪影響を防ぎます。次に、被験者に頭を少し動かしてもらいます。頭を動かさないようにすることの重要性は、頭の小さな動きから生じるEEG記録の大きな電圧から見ることができます。
次に、被験者に目を開けたり閉じたりするように頼んで、ニューロン活動の記録をテストします。後頭アルファ活動は、ノイズフロアの上で測定する必要があります。.パルスアーチファクトは、生データ、特にテンプル上の電極にはっきりと見ることができます。
ECG トレースを使用して、rec ビューを使用してこのアーティファクトをリアルタイムで修正します。データ品質が最適化され、被験者の準備ができたら、MRI準備スキャンを開始し、FMRIのスライスポジショニングを計画します。各MRIスキャンが始まるとすぐに、勾配はEEGに大きなアーチファクトを引き起こします。
FMRI実験を開始する準備ができたら、EEGからのデータの保存を開始します。では、実験を始めましょう。刺激プレゼンテーションとMRスキャナーのマーカーが脳ビジョンレコーダーに表示されていることを確認してください。
EEGの品質は非常に悪く見えますが、rec viewまたは後処理中にクリーンアップできます。まず、パルス アーティファクトを削除する前に、ここで rec ビューで行った勾配アーティファクトを修正します。グラデーションアーティファクトが除去された状態。
パルスアーチファクトの補正を進めます。これは、アーティファクト補正が実行されていない場合に予想される信号品質です。ニューロンの活動が不明瞭であることは明らかです。
グラジエントアーチファクトは、記録の全周波数範囲にわたるFMRIシーケンスのスライス取得周波数の高調波である異なる周波数で発生します。勾配アーチファクトが除去されると、パルスアーチファクトが明らかになります。このアーティファクトにはかなりの空間的変動があり、この視覚実験の関心のあるチャネルの1つであるオズは、特に大きなパルスアーティファクトを示しています。
このアーチファクトは、グラジエントアーチファクトよりも周波数が低く、心臓の活動に関連しています。このデータでは、アナライザー 2 で平均アーティファクト減算を使用してパルス アーティファクトを補正し、ECG トレースから心臓波形の R ピークを検出しました。残りの信号ははるかに小さく、ニューロンの信号を明らかにします。
次に、分析のために刺激提示に従ってデータをセグメント化しますが、最も単純なのは、各チャネルの平均誘発応答のプロットです。チャネル oh 1 と oh 2 に対するこれらの誘発された反応は、それぞれ 300 回の刺激での平均です。P one 20の地形図が右側にあり、チャネルoh oneから測定された32番目のブロックで平均された誘発応答を調べると、応答の自然で予測不可能な変動が明らかになります。
このバリエーションは、大胆な応答の同時記録とEEG応答との間の相関関係を調査するために使用できます。このビデオを見た後、このビデオで説明されているセットアップを使用して測定を行った後、市販のハードウェアを使用して、同時にFMRIで高品質のEGデータを取得するための現在のベストプラクティスについてよく理解できるはずです。脳波およびFMIデータには、ヒトの脳からの電気信号および血行動態信号の時空間特性を特定するために、さらなる分析方法を適用することができます。
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