최근 몇 년 동안,인지 신경 과학 실험을 위해 전기 활동을 측정 두피의 피질 소스를 추정에 대한 관심이 증가되고있다. 이 문서에서는 런던 베이비 연구소의 2 개의 세에서 고밀도 뇌파가 취득하는 방법과 녹음이 아이들에있는 대뇌 피질의 소스 추정을 위해 처리하는 방법에 대해 설명합니다.
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이 논문에서
요약
초록
EEG는 전통적으로 높은 시간과 낮은 공간 해상도를 가진 뇌 영상 기법으로 설명되어 있습니다. 생물 물리학 적 모델링 및 신호 처리에서의 최근 발전은 가능한이 제약 조건 1을 극복하기 위해 높은 공간 해상도를 제공하는 구조 MRI 등의 다른 영상 기법으로 정보를 악용 할 수 있습니다. 이 시간에 높은 해상도뿐만 아니라 공간 영역을 필요로 수사에 특히 유용합니다. 또한, 때문에 쉽게 응용 프로그램과 뇌파 기록의 저렴한 비용에, EEG는 기능성 MRI를 용납하지 않는 어린 아이 같은 인구, 작업은 잘 스캔 할 때 자주 선택하는 방법입니다. 그러나, 신경 기판을 구조적 MRI에서, 해부학 적 정보를 포함하는 조사하기 위해 여전히 필요합니다. 대부분의 뇌파 분석 패키지는 성인 해부학에 근거하는 표준 머리 모델과 함께 작동합니다. 아이들 사용 이러한 모델의 정확도는 2, 한계가 있기 때문에 COmposition 머리의 공간 구성은 개발 3 극적 변화를 조직.
본 논문에서는 고밀도 뇌파의 대뇌 피질의 발전기를 재구성 개별 구조적 MRI 검사 또는 특정 연령 머리 모델을 기반으로 머리 모델을 이용하여 우리의 최근의 작업에 대한 개요를 제공합니다. 이 문서는 뇌파 기록 처리 및 실험실 설치, 작업 설계, EEG 전처리, MRI 처리, EEG의 채널 레벨 및 소스 분석을 포함한 런던 베이비 연구소의 소아 인구로 분석, 취득 방법에 대해 설명합니다.
서론
버락 오바마 대통령은 건강과 경제 3 (http://www.whitehouse.gov/share/brain-initiative)에 대한 중요도가 높은 과학적 발견의 다음 개척지로 인간의 두뇌를 설명했다. 그러나 자연 과학의 다른 분야와 마찬가지로 신경 과학 진행을위한 방법론과 분석 기술의 발전에 따라 달라집니다. 인간의 뇌 기능에 대한 연구에서 일반적으로 사용되는 두 비 침습 도구는 자기 공명 영상 (MRI)과 뇌파 (EEG)이다. 이 도구는 서로 다른 물리적 특성을 이용하고 독특한 장점과 단점과 뇌 기능에 다른 통찰력을 제공한다. MRI는 생체 조직의 이미지를 얻기 위해 자기장 내에서 물 분자의 자기 특성을 사용합니다. 피사체는 높은 전계 강도를 가진 자석을 배치 할 필요가있다. 참가자의 운동은이 과정에서 제한 및 참가자는 자기의 급격한 변화로 인한 잡음을 허용해야한다필드. 구조적 이미지 이외에, MRI는 뇌 기능 (의 fMRI)을 조사하는 혈액 산소의 변화를 측정 할 수있는 가능성을 제공한다. 요약하면, MRI는 현대적인 필드 스캐너 및 최적화 된 매개 변수를 4로 최대 0.5 mm 3의 상대적으로 높은 공간 해상도를 제공합니다. 대조적으로,의 fMRI의 시간 해상도는 간접적으로 만 신경 활동의 5,6의 높은....
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프로토콜
어린이를위한 1. 디자인 EEG 및 이벤트 관련 가능성 실험
참고 : 간단한 실험을 어린 아이들의 얼굴 처리를 조사하는 데 사용할 수 있습니다이 문서의 목적을 위해 설계되었습니다. 다음 절에서는 실험을 설명하고 MATLAB R2012b와 Psychtoolbox V3.0.11 (23, 24)를 사용하여 구현하는 방법을 설명합니다. 감정적 인 얼굴 표정 (25)의 NimStim 세트에서 촬영 한 사진이 예를 사용 하였다. 이 자극 세트는 요청에 따라 연구 목적으로 사용하실 수 있습니다 ( http://www.macbrain.org/resources.htm ).
- 자극 사이의 차이를 줄이기 위해 회색조 RGB 사진을 전송합니다. 표 1을 참조하십시오 참고 :.이 명령은 처리 도구 상자 (이미지를 필요로 http://www.mathworks.co.uk/products/image/ ). 무료 대안이 t 찾을 수있다파일 교환의 hrough (
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결과
유아와 어린이를위한 설계 ERP 실험은 종종 있기 때문에 긴 반복적 인 실험 (30)을 허용하는 제한된 용량, 도전하고있다. 정확한 소스 재구성 1. 1 표시에게 아주 어린 아이들과 함께 사용할 수있는면 처리 메커니즘의 조사를 위해 실험 프로토콜을 그림 잡음 비율에 높은 신호를 필요로하기 때문에 실험은, 소스 재건을 적용 할 계획 할 때이 문제는 더욱 악화된다. 패러다임은 아이들이 성인 자원 봉사자 B) 간 자극 간격 후주의 그래버를 추가하여 실험이 더 매력적인 만드는 것보다 안구의 움직임을 제어 덜 수 있기 때문에), 자극 프레 젠 테이션하는 동안 눈을 깜박이고 눈의 움직임을 최소화하도록 구성된다. 눈을 깜박이고 눈의 움직임은 화면의 중앙에주의를 집중하기 위해 곧 자극하기 전에 고정 크로스를 제시하여 제어된다. 또한, 자극의 지속 시간안구의 움직임으로 이미지를 스캔 시간을 최소화하면서 자극을 의식 인식을 할 수 있습니다 500.......
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토론
본 기사는 세 아이들을 위해 적당한 표준 ERP 패러다임에 적합한 평균 MRI 템플릿과 깊이가 가중 최소 규범 추정에 따라 경계 요소 모델을 사용하여 대뇌 피질의 발전기의 재건을위한 고밀도 뇌파의 기록 및 분석에 대해 설명합니다. 이 패러다임에서는 얼굴과 스크램블 얼굴의 사진이 표시됩니다. 다른 저자들은 개발 35 얼굴 처리 메커니즘의 개발을 조사이 패러다임을 사용했다. 채널 레벨에서 시간 채널 occipito 권리에 부정적인 편향은 스크램블 얼굴 상태로 얼굴의 조건에 대해 설명합니다. 지형, 대기 시간 및 응답 특성은 N170 성분 (34)과 일치한다. 이전 소스와 동시에 EEG의 fMRI 조사는 방추형 이랑은 N170의 반응의 가능성이 발전기는 것을보고합니다. 현재 분석의 결과는 보여 그 깊이 가중 경계와 소스 반전요소 모델 (BEM)는 개별 참가자의 수준에 얼굴 스크램블 얼굴 패러다임의 방 추상 이랑 소스 활동을 지역화하는 데 사용할 수 있습니다. 개별 참가자의 해부학이나 연령에 적.......
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공개 사항
이 기사에 대한 출판 비용은 전기 측지선, 주식 회사가 후원했다
감사의 글
우리는 우리에게 발달 MRI 데이터베이스와 도움이 토론에 대한 액세스 권한을 부여하기위한 교수 존 리차드, 사우스 캐롤라이나 대학교, 감사드립니다. 우리는 또한 우리의 출자자 그레이트 오르 몬드 스트리트 어린이 자선, UCL 영향 및 그랜드 도전에게 감사의 말씀을 전합니다.
....액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.
재료
| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| 고밀도 EEG 센서 네트 (128 또는 256 채널) | HydroCel 측지 센서 네트 128 | Electrical Geodesic Inc., 오레곤, 미국 | |
| EEG 고임피던스 증폭기 | NetAmps 200 | Electrical Geodesic Inc., 오레곤, 미국 | |
| 데이터 수집 컴퓨터 | PowerMac G4 | Apple Inc, 캘리포니아, 미국 | |
| 자극 프레젠테이션 컴퓨터 | Optiplex 745 | Dell Computers Inc., Texas, US | |
| 자극 프레젠테이션 소프트웨어 | MATLAB R2012b with PsychToolBox | Brainard et al. 1997 | |
| EEG 기록 소프트웨어 | NetStation 4.5.1 | Electrical Geodesic Inc., Oregon, US | |
| EEG 분석 소프트웨어 | MATLAB R2012b | The Mathworks Inc. | |
| EEGLAB | Delorme et al. 2004 | ||
| BrainStorm | Sylvain et al. 2001 | ||
| MRI 처리 소프트웨어 | FreeSurfer | Fischl et al. 2004 | |
| OpenMEEG | Gramfort et. al. 2010 | ||
| 들로름, A., & Makeig, S. EEGLAB: 독립 구성 요소 분석을 포함한 단일 시험 EEG 역학 분석을 위한 오픈 소스 도구 상자. Journal of Neuroscience Methods, 134(1), 9– 21, (2004). | |||
| Sylvain, B., John, C., Dimitrios, P., & Richard, M. Brainstorm : MEG / EEG 분석을위한 사용자 친화적 인 응용 프로그램. 컴퓨터 지능 및 신경 과학, 1– 13, (2011). | |||
| Fischl, B. et al. 인간의 대뇌 피질을 자동으로 포장합니다. 대뇌 피질, 14(1), 11– 22, (2004). | |||
| Gramfort, A., Papadopoulo, T., Olivi, E., & Clerc, M. OpenMEEG : 준 정적 생체 전자기학을위한 오픈 소스 소프트웨어. BioMedical Engineering OnLine, 9(1), 45, (2010). | |||
| 브레이너드, D. H. 정신 물리학 도구 상자. 공간 시각, (1997). |
참고문헌
- Michel, C. M., Murray, M. M. Towards the utilization of EEG as a brain imaging tool. NeuroImage. 61 (2), 371-385 (2012).
- Brodbeck, V., et al. EEG microstates of wakefulness and NREM sleep. NeuroImage. 62 (3), 2129-2139 (2012).
- Sanchez, C. E., Richards, J. E., Almli, C. R. <....
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재인쇄 및 허가
