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Neuroscience
磁気脳波による物体知覚に対する刺激前のソースレベルの影響の検出
磁気脳波による物体知覚に対する刺激前のソースレベルの影響の検出
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Neuroscience
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JoVE Journal Neuroscience
Detecting Pre-Stimulus Source-Level Effects on Object Perception with Magnetoencephalography

磁気脳波による物体知覚に対する刺激前のソースレベルの影響の検出

Full Text
7,407 Views
09:25 min
July 26, 2019

DOI: 10.3791/60120-v

Elie Rassi1, Marco Fuscà1, Nathan Weisz1, Gianpaolo Demarchi1

1Center for Cognitive Neuroscience,Paris-Lodron Universität Salzburg

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Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Overview

This article describes an experimental setup to detect pre-stimulus influences on object perception using magnetoencephalography (MEG). It details the methodology for stimulus material, experimental design, and data analysis to investigate brain connectivity changes before viewing objects.

Key Study Components

Area of Science

  • Neuroscience
  • Electrophysiology
  • Cognitive psychology

Background

  • MEG allows for the measurement of brain activity with high spatial resolution.
  • The influence of pre-stimulus brain connectivity on perception is poorly understood.
  • Understanding these processes can illuminate cognitive functions and neural mechanisms.

Purpose of Study

  • To assess the impact of transient connectivity changes on object perception.
  • To employ MEG for capturing source-level neural dynamics.
  • To develop a robust experimental protocol for MEG studies.

Methods Used

  • MEG was used to record brain activity while participants viewed visual stimuli.
  • Participants completed a series of trials involving face and vase recognition.
  • Data collection included resting-state measurements and task performance analytics.
  • Signal processing involved time-frequency analysis and connectivity assessments.
  • Detailed preparation and consent processes for participant safety were conducted.

Main Results

  • The experiment showed how pre-stimulus connectivity influences perceptual outcomes.
  • Data analysis revealed relevant coherence metrics across trial types.
  • Findings contribute to understanding cognitive mechanisms underlying perception.

Conclusions

  • This study enables a deeper understanding of the neural basis of perception.
  • Implementing MEG yields valuable insights into cognitive processing times.
  • These methods may inform future studies on brain connectivity and perception.

Frequently Asked Questions

What are the advantages of using MEG?
MEG provides high spatial resolution and is unaffected by the skull or scalp, making it superior in source localization compared to EEG.
How is the experimental design implemented?
Participants undergo a screening process for exclusions, followed by a structured series of visual tasks designed to measure perceptual responses.
What types of outcomes are measured?
The study collects behavioral responses and MEG data to analyze connectivity changes that influence perception based on visual stimuli.
How can the method be adapted for other experiments?
The protocol can be tailored to investigate various perceptual and cognitive functions by varying the stimuli and tasks performed by participants.
What critical steps should be considered for participant safety?
Ensure informed consent, confirm the absence of metallic objects, and use non-magnetic clothing during the MEG recording.
What limitations does the study have?
This method requires specific technical setups and trained staff, potentially limiting accessibility in some research environments.

この記事では、磁気脳波検査(MEG)を用いて物体知覚に対する刺激前のソースレベルの影響を検出できる実験を設定する方法について説明する。刺激材料、実験設計、MEG記録、データ分析をカバーしています。

この方法により、オブジェクトを表示する前に、脳の接続性の迅速かつ一時的な変化をキャプチャし、これらの変化が物体の知覚に及ぼす影響を可能にします。脳波に対するMEGの主な利点は、脳の磁場が頭部によって妨げられていないことであり、より高解像源再構成とより良い接続性推定を可能にする。まず、1 キロヘルツで 1 分間の空き部屋 MEG データを記録します。

取得したコンピュータ上でリアルタイムにすべての信号を視覚化することにより、102磁力計と204の平面計から102の異なる位置に信号を監視します。私たちを訴えるつもりはないのか?そして、ここに次へ、ヘルシンキの宣言に従って参加者からインフォームド・コンセントを得て、個人データの処理を許可する声明を含むフォームに署名してもらいます。

あなたの体から金属物はありますか?しかし、あなたが中にいるときにこれを行うことができます。次に、非磁性服を提供し、彼らは自分の体の中または上に金属物がないことを確認します。

これを確実にし、他の除外基準がないことを保証し、利き手や休息のレベルなどの詳細を文書化するために、匿名のアンケートに記入するよう依頼します。さて、完璧な、ありがとうございました。ここは。参加者を非強磁性椅子に座らせ、5つのヘッドポジションインジケータコイルを接着剤で頭部に取り付け、片方の目の上に2つ、もう1つの目の上に1つ、各耳の後ろに1つを取り付けます。

デジタル化システム用のトラッカーセンサーを参加者の頭の上にしっかりと置き、最大の安定性を得るために眼鏡に固定します。次に、解剖学的ランドマーク、左右の耳前ポイントおよび鼻のデジタル化を行い、耳前の点が対称であることを保証します。また、3Dデジタイザスタイラスを使用して、5つのHPIコイル位置をデジタイズします。

頭皮に沿って300ポイントまでデジタル化し、ヘッド形状のカバレッジを最大化します。MR画像上の頭皮の明確な領域をカバーし、背面のイニオンと前面の鼻の上、鼻橋を覆います。これらの点は、解剖学的イメージへの共記に使用されます。

この時点で、トラッカーセンサーで眼鏡を取り外し、右目の上下に使い捨て電極を取り付けて垂直眼の動きを監視します。また、右目の右と左目の左に電極を取り付けて、水平眼の動きを監視します。心拍数を監視するために、右鎖骨の下と心臓の下に追加の電極を取り付けます。

これらの領域の信号は堅牢であるため、インピーダンスを確認する必要はありません。また、首の下に接地として電極を取り付けます。お願いします。さて、参加者をMEGシールドルームに護衛し、MEGの椅子に座るように指示します。

HPIワイヤーハーネスと使い捨て電極をMEGシステムに接続します。次に、参加者の頭がヘルメットの上部に触れ、参加者が快適であることを保証するために椅子を上げます。これで大丈夫ですか?

はい.Perfect.は、1キロヘルツで静止状態のMEGデータを記録しながら、5分間空の画面を受動的に見つめる指示を参加者に指示することによって始めます。実験全体を通して、サンプリングレートを1キロヘルツに保ちます。次に、タスク要件の参加者に指示を与え、20 回の練習トライアルを実行させます。

だから今、私たちは行くと練習セッションを持って、すべてが大丈夫であることを確認します。大丈夫です。大丈夫です。最初に指示を表示し、顔が見えたときに押すボタンと花瓶が見えたときに押すボタンを参加者に伝え、実験を開始します。

この順序のすべてのトライアルに適用される4つのイベント(固定クロス、ルービン画像、マスク、応答プロンプト)を含む1つのトライアルを作成します。各ブロックの先頭で、タスクが開始する前に、MEGデータの測定を開始し、MEGに対する参加者の頭部位置の初期位置を記録します。実験中は必ずビデオを通して参加者を監視してください。

MEG システムで、[移動] をクリックして開始します。HPI データを省略するか、記録に追加するかを尋ねるダイアログボックスが表示されたら、HPIコイル信号を検査し、受け入れをクリックして、その最初のヘッド位置を記録します。その後、MEG データの記録を開始するには、[生で記録] をクリックします。

各試行の開始時に、1~1.8秒の可変期間の固定十字を表示します。次に、150 ミリ秒のルービン イメージを表示します。次に、Rubin イメージを削除し、マスクを 200 ミリ秒表示し、続いて参加者に 2 秒以内に応答するよう求める質問を表示します。

参加者が2秒以内に応答した場合、次の試用が開始されるような応答期間をプログラムします。それ以外の場合は、2 秒後に次の試行を開始します。4 つのイベントのタイミングと応答の選択とそのタイミングを保存します。

取得したコンピュータでリアルタイムに視覚化して、MEG信号を監視します。実験が完了したら、シールドされた部屋から参加者を護衛し、センサーを取り外すのを手伝ってください。ここで画面に表示されるコードを使用して、2つの試験タイプとは別に、対象領域の両方の時間頻度分析を実行して、取得したデータを分析します。

まず、周波数領域の乗算に基づいて、マルチテーパ時間周波数変換を実装します。また、個別のプロレート回転楕円体シーケンス関数を使用して、8~13ヘルツの対象周波数を定義するには、テーパーオプションをdpssに設定します。次に、タイム ウィンドウの幅を 200 ミリ秒に設定し、スムージング パラメータを 4 つのヘルツに設定します。

単一の試行の時間頻度の推定値を返す場合は、キープトライアルオプションを yes に設定します。複雑なフーリエスペクトルを返す場合は、出力をフーリエに設定します。ここで画面上に表示されるコードを使用して、結果の時間頻度データに対して接続性分析を実行し、図に示す設定を使用して、一貫性の虚数部分を返します。

各参加者に対して手順を繰り返してから、周波数と参加者の間でコヘレンススペクトルを平均し、結果として得られた大平均の虚数コヘレンシー値を時間の関数としてプロットします。ここでは、試用構造と生データの例を示します。試験は、固定クロスの表示から始まります。

1秒から1.8秒後、ルービン刺激は150ミリ秒、続いてマスクが200ミリ秒表示されます。応答画面が表示され、参加者に顔や花瓶で応答するよう促します。上記では、参加者の例からマルチチャネルの生データが見られ、時間ロックされて刺激の発症に近付き、試験全体で平均化されています。

このデータは、刺激前分析ウィンドウでの分析の対象となる間隔になります。ここでは、顔と花瓶試験上のソース局所的なファシフォーム面領域信号からのスペクトルパワー推定値を見ます。この図は、8〜13ヘルツの周波数範囲で、顔と花瓶の試験におけるソース局所的な視覚皮質とフュージフォーム顔領域信号との間の一貫性の想像上の部分を示しています。

シェーディング領域は、被験者内設計の平均の標準誤差を表します。MEGは、エレキギターのピックアップと同様に、受動的な方法です。機械はまた他のモダリティとは異なり、参加者によって損傷を受ける危険性を負う。

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