同時脳波と機能的 MRI 皮質活動の動的イメージングのための統合解析
June 30th, 2018
イメージング法、イメージング法、時空間的な fMRI に制約のある脳波ソースとして知られている脳波 fMRI マルチ モーダルを次に紹介します。提案手法では、条件付きでアクティブな fMRI サブマップ、または脳波源定位空間の特異性が向上し、誤った結果を制限する方法を導くための前科を採用しています。
この方法は、複数の脳領域間の時間的関係の決定や、複雑な認知プロセスの詳細な神経経路の探索など、神経科学の分野における重要な質問に答えるのに役立ちます。この技術の主な利点は、マルチモーダル脳波と機能データを空間的および時間的な方法で統合して、機能的なニューロイメージングの解像度と精度を向上させることができることです。この手法の意味するところは、てんかんや神経認知障害の理解にまで及びます。
なぜなら、この方法は非侵襲的な神経イメージングの空間的および時間的精度を向上させるからです。この方法は、視覚運動および感情処理システムへの洞察を提供するために使用できますが、感覚運動統合、言語、記憶処理などの他のシステムにも適用できます。この方法の視覚的なデモンストレーションは、EEGとfMRIの同時データ記録ステップを学ぶのが難しい場合があるため、非常に重要です。
また、特殊な施設、機器、および信号処理方法の要件もあります。この手順を開始するには、適切なサイズのパッシブMRI互換EEGキャップを被験者の頭に装着します。10-20国際ラベリングシステムに従って電極を配置します。
EEG記録ソフトウェアで、接地電極と参照電極のインピーダンスを確認します。これを行うには、インピーダンスタブをクリックし、ソフトウェアユーザーインターフェースで電極タイプを選択します。次に、シリンジを使用して電解液を各電極に注入します。
次に、綿棒を使用してゲルを広げ、皮膚と電極の接触を確保します。EEGキャップの準備が完了したら、被験者をMRスキャナーに移動してもらいます。実験パラダイムディスプレイを観察室に設置されたモニターに設置します。
ヘッドコイル viewミラーを使用すると、被験者は横になったまま頭や目を動かさずにモニター画面を見ることができます。サンプル画像をコンピューター画面に表示して、被写体が快適に画面を見ることができ、パラダイムが正しく表示されることを確認します。必要なハードウェアまたはソフトウェアの調整を行います。
その後、被験者にじっとしているように指示し、最初のT1強調解剖学的MRIスキャンを実行します。可能であれば、頭蓋骨や皮膚など、小脳の下部から頭頂部まで届く視野を使用します。次に、EEGデータの記録を開始します。
同時に適切なボタンをクリックして、MRI記録を開始し、プレゼンテーションソフトウェアで目的のパラダイムを開始します。EEGデータの記録をチェックして信号品質を確認し、必要に応じて適切なマーカーが記録されているかどうかを確認します。構造 MRI データを解析するには、使用可能な GUI を使用して、レイヤーにオーバーラップがないことを確認します。
次に、FreeViewアプリケーションを開きます。「ファイル」をクリックし、「サーフェスをロード」をクリックします。free surferフォルダ内のサブジェクトのディレクトリに移動します。
次に、bem フォルダーを開き、続いて watershed フォルダーを開きます。4つのファイル、外側の皮膚表面、外側の頭蓋骨の表面、脳の表面、および内側の頭蓋骨の表面をロードします。次に、スライス選択スライダーを動かし、黄色のサーフェスレイヤーのオーバーラップを探します。
オーバーラップが発生した場合は、MRIデータに解剖学的欠陥やエラーがないか再確認し、GUI描画ツールを使用してレイヤーを明確にします。その後、FreeViewアプリケーションで元のMRIデータをロードします File、次にLoad Volume。件名フォルダに移動し、mriフォルダを開きます。
次に、元のディレクトリをクリックし、構造MRIデータを開いて[OK]をクリックします。次に、頭のグレースケール画像を見て、脳の周りのグレーと黒のさまざまな層を見ます。これらのレイヤーにギャップや不規則性がないことを確認してください。カラーピッカーツールを使用して、修正するレイヤーからボクセルを選択します。
フリーハンドのボクセル編集に切り替え、クリックして画像に描画します。この手順を使用して、MRI画像の欠陥を埋めます。欠陥が発生したすべての層とMRIスライスの補正を行います。
その後、フリーサーファーヘッドモデルオーバーレイを使用して、被験者固有のEEGセンサーをMRI空間に位置合わせします。次に、変換を保存します。MNE Analyze アプリケーションを開きます。
[ファイル]をクリックし、[サーフェスをロード]をクリックします。サブジェクト データを含むフォルダーに移動し、ピアル サーフェスを読み込みます。[ファイル] をクリックし、[デジタイザー データの読み込み] をクリックして、目的の EEG ファイルを選択します。
[ビューアーと表示] をクリックします。Viewer GUI が表示されたら、[オプション] をクリックし、スカルプとデジタイザーのデータ オプションが選択されていることを確認します。ここでの電極は赤で示され、基準点は黄色で示されています。
メインウィンドウで、[調整]、[座標配置]の順に選択します。座標アライメントGUIを使用して、ビューア内のEEG電極を矢印ボタンと左右ボタンでシフトおよび回転させます。必要なだけ調整してください。
位置合わせが完了したら、座標位置合わせGUIの下部にある「保存」をクリックして、位置合わせを保存します。脳波データ解析では、特殊信号処理メニューのMR補正ボタンをクリックし、脳波解析ソフトウェアGUIで適切なパラメータを選択することにより、テンプレート減算によるスキャナーグラディエントアーチファクト補正を行います。テンプレート減算によってカーディオバリスティックアーチファクトを除去するには、特殊信号処理メニューのCB補正ボタンをクリックし、解析ソフトウェアGUIで適切なパラメータを選択します。
次に、データフィルタリングの下にフィルタリングを適用します。分析GUIの上部にあるIIRフィルタリングのボタンを選択します。たとえば、0.05 ヘルツにハイパス、40 ヘルツにローパス、電力線周波数にノッチ フィルターを適用し、ロールオフが 48 デシベル/ヘルツの場合です。
眼のアーチファクト補正を実行するには、トランスフォーメーションを選択し、次にアーチファクト除去リジェクションリダクションを選択し、次に眼球補正ICAを選択します。次に、イベント タイミング マーカーに関して指定された刺激前と刺激後の時間に基づいて、EEG データをエピックに分割します。これには、[変換]、[セグメント分析関数]、[セグメント化] の順に選択します。その後、対象のマーカーと対象の時間セグメントを選択します。
その後、手動または半自動のアーティファクト拒否を実行するには、 [変換] を選択し、 [アーティファクト拒否] で [アーティファクト拒否の削減] を選択します。プロンプトが表示されたら、GUI の 3 つのタブでアーティファクトの基準を定義し、指示に従って続行します。「検査方法」タブで、アーティファクトを自動的に選択、半自動、または手動で選択します。
次に、「アーティファクトをマークまたは削除」を選択し、修正が 1 つのチャネルに対するものかどうかを指定します。次に、チャネル選択タブで、アーティファクトを修正するチャネルを選択します。「基準」タブで、アーティファクトを識別する基準を選択します。
基準を選択した後に「OK」をクリックすると、選択内容に従ってアーティファクトが識別または拒否されます。ベースライン補正を実行するには、「変換」を選択し、「セグメント分析機能とベースライン補正」を選択します。また、セグメント化されたデータを平均化するには、[変換]、[セグメント分析関数]、[平均化] の順に選択します。
まず、対象のEEGエピックは、事前定義されたウィンドウとオーバーラップサイズを持つ小さなタイムウィンドウに分割されます。一方、fMRI活性化マップは、EEGソース分析の空間的事前分布として使用される複数の関心領域に細分化されています。各タイム ウィンドウで、ソースのローカリゼーションに適した空間事前確率のセットが選択されます。
これらを組み合わせると、関心のある脳波叙事詩全体の皮質活動の最終的な時間経過が得られます。ここでは、新しい時空間特異的なfMRI制約付き脳波源イメージングと、下層によく用いられている時間不変fMRI制約源イメージングを比較して、再構成された脳活動を示しています。再構築された脳活動は、視覚運動活性化パラダイムを受けている1つの代表的な被験者について、いくつかの時点で示されています。
新しい方法によるローカリゼーションの結果は、より焦点が定まっており、予想される脳領域によりよく一致していました。ここでは、異なるウィンドウサイズでメソッドを適用することにより、メソッドの堅牢性がテストされます。適度なウィンドウ サイズはかなり安定していますが、大きなウィンドウ サイズでは結果が異なることに注意してください。
一度マスターすれば、脳波とfMRIの同時並行データ記録セッションは約3時間で完了し、データ解析は適切に行えば2〜3日で行うことができます。この手順を試行する際は、録音中にクロックの同期とトリガーを確認することを忘れないでください。分析中は、関心のあるアクティビティをキャプチャするために必要なパラメーターにも注意を払う必要があります。
この手順に続いて、脳波や機能的MRIデータ解析、全脳接続性解析などの測定を行い、認知課題中の脳内の根底にある接続構造や活動を調査することができます。この開発後、この技術は、機能的ニューロイメージングの分野の研究者が、複雑な認知処理に関与する非常に動的な脳活動を探求し、神経障害に関連する神経経路の詳細な変化を研究するための道を開きました。このビデオを見れば、脳波とfMRIの同時記録の方法と、空間時間的fMRI制約付き脳波社会分析の基本の実行方法について十分に理解できるはずです。
高い空間時間分解能と精度で脳活動を再構築するため。MRI環境で参加者や機器と作業するには、安全上の懸念について常に意識する必要があることを忘れないでください。不特定の金属物をMRI室に持ち込むことはなく、すべての電極インピーダンスは50クーロン未満に保つ必要があります。
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概要
時間空間的fMRI制約EEGソースイメージング法は、EEGとfMRIデータを統合して神経画像の精度を向上させます。この技術は複雑な認知プロセスと神経経路の理解に役立ちます。
主要な研究構成要素
科学分野
- 神経科学
- 神経画像
- 認知プロセス
背景
- EEGとfMRIは補完的な神経画像技術です。
- 空間特異性と時間分解能は脳機能の研究に重要です。
- この方法はfMRIの事前知識を使用してEEGのソース局在化を改善します。
- 応用にはてんかんと神経認知障害の研究が含まれます。
研究目的
- 脳領域間の時間的関係を決定すること。
- 認知プロセスに関与する神経経路を探索すること。
- 機能的神経画像の分解能を向上させること。
使用方法
- EEGとfMRIデータの統合。
- 条件付き活性fMRIサブマップを事前知識として使用すること。
- 神経画像の空間的・時間的精度の向上。
- 方法の学習を助ける視覚的デモンストレーション。
主な結果
- EEGソース局在化の空間特異性の向上。
- 脳機能理解の精度の向上。
- 視覚運動および感情処理システムに関する洞察。
- 様々な認知領域における潜在的な応用。
結論
- この方法は非侵襲的神経画像を大幅に改善します。
- 複雑な認知プロセスに関する貴重な洞察を提供します。
- その応用のさらなる探索が正当化されます。
よくある質問
Executive Industry Relevance
Integrating EEG and fMRI data enhances spatial and temporal resolution in neuroimaging, addressing a key challenge in mapping dynamic brain activity for target validation in CNS drug discovery. This multimodal approach improves predictive confidence by reducing source localization bias and cross-talk between conditionally active regions, supporting mechanistic de-risking in preclinical models of neurological disorders. The method enables more accurate interrogation of therapeutic hypotheses related to neural pathway modulation and biomarker alignment.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of temporal relationships between brain regions to clarify pathophysiological pathways in disease models.
- Scientific Value: Supports functional target validation by improving EEG source localization accuracy through dynamic fMRI priors.
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity in neural circuit modeling, increasing confidence in target engagement assessments.
Screening & Assay Development
- Operational Value: Generates standardized cortical activity maps and time-courses suitable for reproducible assay development in neuropharmacology.
- Operational Value: Provides quantitative dependent variable measurements (e.g., source localization evidence, cortical activation patterns) for compound screening.
- Operational Value: Enhances assay specificity by using fMRI-derived spatial priors to minimize off-target cortical signal interference.
Translational & Preclinical Research
- Translational Value: Enables continuity from discovery through preclinical validation by mapping dynamic cortical activity in disease-relevant systems.
- Translational Value: Supports biomarker alignment by identifying spatiotemporal neural signatures associated with cognitive or motor endpoints.
- Translational Value: Facilitates risk-adjusted advancement decisions by improving predictive confidence in target modulation outcomes.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within the discovery continuum from hypothesis testing in early neuroscience research to lead identification and preclinical validation, particularly for CNS targets requiring dynamic pathway analysis.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification by resolving spatiotemporal dynamics of cortical networks involved in cognitive and motor processing.
- Screening: Enables assay readiness through reproducible, quantitative EEG-fMRI outputs that allow comparison of compound effects on brain activity.
- Analytics: Delivers model evidence and cortical time-course measurements that help teams compare conditions and assess target engagement.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity by providing translatable neural activity patterns that align with behavioral or clinical endpoints.
- Enterprise Reuse: Represents a reusable neuroimaging capability applicable across multiple CNS therapeutic areas and target classes.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation by improving spatial specificity and reducing false positives in EEG source imaging.
- Operational Value: Enhances reproducibility and standardization through structured workflows for multimodal data acquisition and hierarchical Bayesian analysis.
- Strategic Value: Supports better go/no-go decisions by de-risking mechanistic assumptions about target modulation in neural circuits.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of CNS programs by providing more accurate functional neuroimaging data for target validation.
Implementation Considerations
- Requires expertise in neurophysiology, MRI physics, and computational modeling for EEG-fMRI integration.
- Dependent on MRI-compatible EEG systems, synchronized acquisition hardware, and specialized software (e.g., FreeSurfer, MNE).
- Necessitates cross-team standardization between neuroscience, imaging, and data analysis groups for consistent priors and windowing parameters.
- Adaptation considerations include variability in head anatomy, signal artifacts, and individual differences in neurovascular coupling.
- Practical limitations include inability to detect EEG-invisible sources and dependency on accurate fMRI activation map segmentation.
