동시 뇌 파와 기능적 MRI 기록과 동적 대뇌 피 질의 활동 영상에 대 한 통합 분석

Electroencephalography (뇌 파)와 기능적 자기 공명 영상 (fMRI) 보완 기능 neuroimaging 형식으로 볼 수 있습니다. FMRI hemodynamic 신호 (초) 순서 가난한 시간적 해상도^1,2기본 신경 활동을 직접 측정 일시적인 대규모 두뇌 활동을 캡처합니다. 반면, 뇌 파 직접 빈약한 공간적 해상도^3,4하지만 매우 높은 시간 해상도 (밀리초 수준), 뇌의 동적 electrophysiological 활동을 측정합니다. 이러한 속성은 각 개별 방법⁵의 유리한 측면을 최적화 하도록 설계 된 복합 접근에 이르렀다. EEG와 fMRI의 동시 사용 unimodal fMRI 또는 뇌 파와 관련 된 한계를 극복 하기 위해 우수한 시간적 해상도 뇌 파의 fMRI의 높은 공간 정확도와 결합 될 수 있습니다.

EEG 및 fMRI 통합을 위한 방법-정보를 fMRI 뇌 파 소스 지역화^6,7로 시작합니다. 그러나이 기술은 뇌 파 소스 지역화를 개선 하기 위해 fMRI 파생 된 공간 정보를 활용 하 여,, 1 개의 결점은 "하드-제약 조건으로" fMRI의 응용 프로그램에 의해 발생 하는 잠재적인 공간 바이어스-공간 정보 fMRI 파생 된 것으로 간주 한 절대 진리입니다. 이 화해^6-8이어야 하는 두 가지 큰 문제를 제기 한다. 첫째, 혈액 산소 수준 의존 (대담한) 대조의 정적 지도 사용 하 여 실수로 댐핑 밖에 진정한 활동 하는 동안 안에서 떨어지는 어떤 잘못 된 활동을 강화할 수 있습니다 고려 되어야 한다. 둘째, 대담한 활성화 지도 이상으로 발생 하는 소스에서 크로스 토크 결과 내에서 진정한 활동의 프레 젠 테이 션에 영향을 미칠 또는 잘못 된 활동을 일으킬 수 있습니다. 그럼에도 불구 하 고, 뇌 파 역 문제의 모델링 될 수 있는 사전 공간 지식 남아 유리한 솔루션⁵제공 하는 fMRI의 높은 공간 해상도 사용 하 여 제한 해 부와 기능 감에서 둘 다.

이 종이, fMRI priors는 계층적 베이지안 모델⁹에 따라 최적의 하위 집합을 계산 하 여 EEG와 fMRI 사이의 일시적인 불일치의 문제를 해결 하는 접근을 이미징 spatiotemporal fMRI 제한 된 뇌 파 소스를 보여 줍니다. FMRI priors 시간 변형 fMRI 제약을 이끌어 뇌 파 데이터에 대 한 관심의 특정 윈도우에서 데이터 기반으로 계산 됩니다. 제안 된 접근 활용 fMRI의 높은 공간 해상도로 정보를 정확 하 게 동적 신경 이미지 하는 시간에 따라 변화, 공간 선택적 방식으로 대뇌 피 질의 활동의 전류 밀도 매핑 계산 뇌 파의 높은 시간 해상도 활동입니다.

여기에 제시 된 프로토콜 설계 하 고 수행한 윤리적 인간 연구에 대 한 모든 지침에 따라 설정 앞 대학 휴스턴과 휴스턴 감리교 연구소의 각각 제도적 리뷰 보드.

1. 동시 EEG/fMRI 녹음

1. 참가자 로부터 동의 얻을. 참가자는 목적 및 연구 과정 녹음 동시 EEG/fMRI 데이터에 대 한 중요 한 안전 조치의 절차를 설명 합니다.
2. EEG 모자를 준비 하 고는 MRI 스캐너 외부 임피던스를 확인 하십시오.
   1. 피사체의 머리에는 적절 한 크기의 수동, MRI 호환 EEG 모자를 놓습니다. 10-20 국제 라벨 시스템¹⁰에 의하여 전극 위치.
   2. EEG 레코딩 소프트웨어에서 지상 및 기준 전극의 임피던스를 확인 하십시오. 이렇게 하려면 '임피던스' 탭을 클릭 하 고 소프트웨어 사용자 인터페이스에 전극 유형을 선택 합니다 ( 그림 1참조).
      참고: 정확한 지침 여기는 여기서 사용 하는 소프트웨어와 관련 ( 재료의 표참조), 다른 시스템에 적응 해야 할 수 있습니다.
   3. 각 전극, 전극, 전해질 젤을 주입 하는 주사기를 사용 하 여 다음 면봉을 사용 하 여 피부 전극 접촉 되도록 젤을 전파.
      1. 임피던스는 감소, 적절 한 소프트웨어를 사용 하 여 값을 모니터링 하는 데 계속 (임피던스 규모는 설정에 따라 필요에 따라 조정) 임피던스 레벨을 제대로 모니터링을 ( 그림 1참조). 모든 전극 높은-품질 신호를 위해 10 k ω 임피던스 수준에 도달할 때까지 계속 합니다.
         참고: 나열 하 고 여기 활용 자료, 당 간주 됩니다 안전 하지 않은 씨 환경¹¹에 있는 어떤 전극 위에 50 ω 임피던스 수준. 그래서 선택한 모자 및 MRI 설정의 설계에 따라 변경 될 수 있습니다이 실험적인 체제의 안전을 보장 하기 위해 장비 제조업체와 MRI 기술자와 상담 하시기 바랍니다.
3. 동시 EEG/fMRI 하드웨어 설치 합니다.
   1. EEG 모자 준비 완료 되 면 그림 2에서 설명 하는 하드웨어 설치와 미스터 스캐너에 이동 하는 주제가 있다.
      참고: 시스템 사용에 따라 그림의 몇 가지 세부 사항을 변경할 수 있습니다.
   2. 실험 패러다임 디스플레이를 설정 합니다. 전망 실 뒤에 유리 씨-스캐너의 앞에 직면에 있는 모니터를 사용 하 여 ( 그림 2참조). 머리 코일 보기 미러를 사용 하 여 주제를 누워 있는 동안 그들의 머리 또는 눈 이동 없이 모니터 화면을 볼 수 있도록.
   3. 되도록 과목 편안 하 게 화면을 볼 수 패러다임 제대로 표시 됩니다 컴퓨터 화면에 샘플 이미지를 표시 합니다. 모든 필요한 하드웨어 또는 소프트웨어 조정을 확인 합니다.
4. 실험 패러다임 (참조 그림 3).
   1. 아직도, 남아 주제를 지시 하 고는 초기 T1-가 중 해 부 MRI 스캔을 수행. 만약에 가능 하다 면, 소 뇌의 아래에서 두개골과 피부를 포함 하 여 머리의 상단에 도달 되는 보기 필드를 사용 하 여.
   2. ( 그림 4참조) 뇌 파 데이터를 녹음을 시작 합니다.
   3. 동시에 MRI 녹음을 시작 하 고 프레 젠 테이 션 소프트웨어에 대 한 관심의 패러다임을 시작 하는 적절 한 단추를 클릭 합니다. 신호 품질을 보장 하기 위해 뇌 파 데이터 녹음을 확인 하 고, 원하는 경우, 적절 한 표식 기록 되 고 있다.
      1. 여기 설명 된 설치를 사용 하 여, 먼저 프레 젠 테이 션 소프트웨어에 "실행"을 클릭 하 고 제목 번호 및 시험 번호를 입력 합니다. 패러다임을 확인 하는 이러한 설정에 따라 시작 합니다.
         참고: 여기에 고용 패러다임 10 타석 정서적 동기 모터 응답 시각적 자극에 의해 evoked 했다 이루어져 있었다. 각 시험에 대 한 과목을 먼저 50 요청 했다 s 이후는 불쾌 한 (이미지 놀람, 분노, 또는 혐오에 해당)의 이미지 또는 아니라 불쾌 한 (이미지 행복 또는 중립성에 해당) 얼굴¹² 녹색 화면을 보고 각 카테고리에서 10 s. 5 이미지를 무작위 순서로 제시 했다 고 과목으로 불쾌 한, 얼굴을 식별 시 볼을 짜 내 고 짜 내 사라질 때까지 요청 했다 제시 했다.
      2. 그라데이션 리콜 에코 평면 화상 진 찰 (GR-EPI) 시퀀스를 사용 하 여 fMRI 녹음 (권장). 장비 및 패러다임에 맞게 사용자 지정 합니다.
         참고: 여기에 사용 하는 순서 포함: 에코 시간 (TE) = 35 석사; 반복 시간 (TR) = 1500 석사; 슬라이스 두께 = 5 mm; 각도 대칭 = 90 °; 픽셀 간격: 2.75 m m x 2.75 밀리미터입니다. 그것은 패러다임 전체 패러다임 클리핑 없이 기록 됩니다 있도록 자체의 디스플레이 보다 약간 더 오래 지속 하는 MRI 시퀀스를 사용 하 여 필요할 수 있습니다.

2. 구조상 MRI 데이터 분석 및 앞으로 모델 생성

1. 전체 세분화 및 다양 한 표면 재건의 T1-가 중 해 부 MRI 사용 하 여 볼륨 Freesurfer 이미지 분석 스위트^13,14에서 적용 됩니다.
   참고: 모든 세그먼트 출력을 포함 하는 폴더 Freesurfer 생성 될 것입니다.
2. ¹⁵ (https://martinos.org/mne/dev/manual/appendix/bem_model.html) 제공 하는 지침에는 사용할 수 있는 그래픽 사용자 인터페이스 (GUI)를 사용 주제 관련 3-레이어 경계 요소 방법 (괜 찮) 기하학적 모델 다음 생성 레이어 없다 중복 인지 확인 합니다.
   1. Freeview 응용 프로그램을 엽니다. "파일" 클릭 >> "로드 표면". Freesurfer 폴더에서 대상 디렉터리로 이동 합니다. "괜 찮" 폴더를 엽니다. "분수령" 폴더를 엽니다. 4 파일 여기 발견 ('outer_skin_surface', 'outer_skull_surface', 'brain_surface' 및 'inner_skull_surface')을 로드 합니다.
   2. 슬라이스 선택 슬라이더를 이동 하 고 노란색 표면 층에 중복에 대 한 보고. 중복 발생 하는 경우 해부학 적 결함이 나 오류에 대 한 MRI 데이터를 확인 하 고 GUI 그리기 도구를 사용 하 여 레이어를 명확히.
      1. "파일"을 클릭 하 여 Freeview 응용 프로그램의 원래 MRI 데이터 로드 >> "부하 볼륨". 주제 폴더에 이동 하 고 "mri" 폴더를 엽니다. "오리지널" 디렉터리에 클릭 하 고 거기 발견 구조 MRI 데이터 열 (in.mgz or.nii 형식 이어야 한다). "확인"을 클릭 합니다.
      2. 머리의 그레이 스케일 이미지 보기 그레이와 블랙 뇌 주변의 다른 레이어를 봐. 이러한 레이어 어떤 간격이 나 부정가지고 있지 않다는 걸 확인 합니다. "색상 선택" 도구를 사용 하 고 수정 레이어에서 한 복을 선택 합니다.
      3. "자유 복 편집 전환", 하 고 이미지 그리기를 클릭 합니다. 이 사용 하 여 MRI 이미지에 어떤 결점 든 지에서 채우기. 모든 레이어 및 MRI 슬라이스, 결함 발생에 대 한 보정을 수행 합니다.
         참고: 도구를 편집 하는 "Polywire"와 "Livewire" 복 또한 "자유형" 대신 사용할 수 있습니다.
3. Pial 표면 형상에 따라 소스 공간을 생성 합니다.
4. Freesurfer 머리 모델 오버레이 (그림 5)를 사용 하 여 MRI 공간 주제-특정 뇌 파 센서 정렬 (예를 들어, 변환 및 회전)를 수행 합니다. 변환을 저장 합니다.
   1. MNE_analyze 응용 프로그램을 엽니다. "파일" 클릭 >> "부하 표면". 대상 데이터를 포함 하는 폴더를 이동 하 고 pial 표면 로드.
   2. "파일" 클릭 >> "디지타이저 데이터 로드 및 선택 (디지타이저 데이터를 포함 한다)의 뇌 파 파일. "보기"를 클릭 >> "뷰어 보기". 뷰어 GUI 표시 되 면 "옵션"을 클릭 하 고 있는지 확인 "피"와 "디지타이저 데이터" 옵션 선택. 여기 전극 빨간색, 노란색에서 라벨이 포인트와 같습니다.
   3. 주 창 (하지 뷰어), "조정"을 선택 합니다 >> "맞춤 조정". '좌표 맞춤 GUI'를 사용 하 여 사용 하 여 화살표 및 l/R 버튼을 이동 하 고 회전 뷰어에서 EEG 전극. 필요한 만큼 조정 합니다. 정렬이 완료 되 면, 정렬 하기 ' 조정 맞춤 GUI' 하단의 "저장..."을 클릭 합니다.
      참고: 일반적으로, 좋은 표준 정렬와 함께 두 피에 걸쳐 전극의 동등한 배급이 필요 합니다.
5. 주제-특정 벰 모델, 소스 공간 MNE 소프트웨어¹⁵를 사용 하 여 뇌 파 센서 변환을 제공 하 여 앞으로 모델을 생성 합니다.

3. 기능성 MRI 데이터 분석

1. 첫 번째 수준의 수행 굵게 활성화를 얻으려고 일반 선형 모형 (GLM) 메서드를 사용 하 여 (개별 주제) fMRI 통계 분석의 작업에 대 한 지도. 필요한¹⁶, Freesurfer 그룹 분석 파이프라인에 내장 된 클러스터 기반 방식을 사용 하 여 여러 비교에 대 한 수정.
2. 표준 공간 (MNI 또는 Talairach)에서 모든 과목에 대 한 대담한 활성화 지도 얻기 원하는 경우 모든 과목에 그룹 수준 분석을 수행 합니다.
   참고: 기능적 MRI 두뇌 (FMRIB) 소프트웨어 라이브러리 (FSL)¹⁷ 및 분석의 기능 Neuroimages (AFNI)¹⁸ 패키지 둘 다에 의해 생성 된 동일한 표면에 fMRI 데이터 분석에 대 한 허용을 위한 옥스포드 대학 센터 Freesurfer, 후속 분석을 위해 편리
3. Tksurfer 시각화 도구를 사용 하 여 (개인 수준 및 그룹 수준), fMRI 활성화 지도 로드¹⁹ 원하는 루즈벨트 수정 임계값 설정 하 여 관심 영역 (ROI) 식별을 수행 (p < 0.05 여기 사용 ).
   참고: 개인 수준 활성화 지도에서 식별 ROIs 후속 소스 지역화 공간 priors을 fMRI 파생는 주제 관련 될 것입니다.
   1. FMRI 활성화 지도 사용 하 여 회색 문제 레이어에, 표면 패치 연결-라벨링 알고리즘을 사용 하 여 추출 합니다.
      참고:이 예제에서 Dulmage Mendelsohn 분해 사용 되었다.
   2. 추가 하위 분할 패치 기반으로 미리 정의 된 뇌 아틀라스의 라벨 하나 이상의 지역 취재 활동의 어떤 패치 분할 수 있도록 합니다.
      참고: 여기에 사용 되는 아틀라스 DKT40 아틀라스²⁰ (Freesurfer에서 사용 가능)²¹이었다. 지도 전문 또는 선택, 실험의 기본 설정에 따라 될 수 있습니다.
4. 각 과목의 개별 소스 공간을 다시 (현재에 있는 표준 공간) 인수 그룹 수준 ROIs 프로젝트. 개별 주체의 구조 MRI 세분화 (단계 2.1)을 수행한 후 주제와 표준 공간 사이의 좌표 변환을 lh.sphere.reg 및 rh.sphere.reg 파일에 제공 됩니다, 그리고 주제의의 "서핑" 폴더에서 발견 Freesurfer 출력 폴더입니다.
   참고: 모든 과목 공유할 것 이다 그로 인하여 동일한 ROIs, 하지만 그들의 자신의 특정 모델에서 세트. 그림 6 에 대 한 fMRI 결과 예 고 결과 ROIs를 참조 하십시오.

4. 뇌 파 데이터 분석

참고:이 섹션에서 세부 정보 (참조 테이블의 자료 에 대 한 상세) 사용 되는 소프트웨어와 관련 있을 수 있습니다. 다른 소프트웨어 패키지를 사용 하는 경우 해당 설명서를 참조 하십시오.

1. 템플릿 빼기 통해 스캐너 그라데이션 아티팩트 보정을 수행 합니다. 이 위해 "특별 한 신호 처리" 메뉴에서 "미스터 수정" 버튼을 클릭 하 고 뇌 파 분석 소프트웨어 GUI에서에서 적절 한 매개 변수를 선택 합니다 ( 그림 7참조). 선택한 스캐너 시퀀스 및 실험 설계에 적절 한 매개 변수를 입력 합니다.
   참고: 기본 매개 변수를 포함: MRI 스캔, 스캔 유형 (인터리브 또는 연속), MRI 볼륨 마커 (또는 그라데이션 탐지 방법 및 그라데이션 트리거), 반복 시간 (TR) 보정, 그리고 유물 서식 파일에 대 한 채널.
2. Cardioballistic 서식 파일 빼기를 통해 아티팩트를 제거 합니다. 이 위해 "특별 한 신호 처리" 메뉴에서 "CB 수정" 버튼을 클릭 하 고 분석 소프트웨어 GUI에서에서 적절 한 매개 변수를 선택 합니다.
   참고: 매개 변수 필요한 여기 포함 최소 및 최대 심장 박동, 유물 템플릿, ECG 채널, 템플릿 상관 관계, 및 교정에 대 한 채널.
3. 여과 적용 합니다. "데이터 필터링"에서 분석 GUI, 상단의 IIR 필터에 대 한 버튼을 선택 합니다. 예를 들어 하이 패스를 적용 0.05 hz 저역 통과 40 Hz 전력선 주파수 (60 Hz), 노치 필터에서 48 dB/Hz의 롤 오프.
   참고: 40 Hz 컷오프 주파수에서 로우-패스 필터 적용 후 60hz 노치 필터, 엄격 하 게 필요 하지 않습니다 하지만 필터 가장자리에 롤 오프로 인해 살아남은 수 있습니다 어떤 잔여 전원 라인 주파수에 대 한 보호로 채택 된다.
4. 분석 GUI 위에 눈 유물 교정: "변환" 선택 >> "유물 제거/감소" >> "눈 수정 ICA".
5. 신기는 지정 된 사전 및 포스트 자극 시간, 이벤트 타이밍 마커를 기반으로 뇌 파 데이터 세그먼트. 이렇게 하려면 선택, "변환" >> "세그먼트 분석 기능" >> "세분화", 관심의 표식 및 관심의 시간 세그먼트를 선택 하십시오.
   참고: 세그먼트 길이 패러다임 및 관심의 예상된 두뇌 활동에 맞게 선택 되어야 한다.
6. 수동 또는 반자동 아티팩트 제거 수행: "변환" 선택 >> "유물 제거/감소" >> "유물 거절". 프롬프트가 표시 되 면, GUI의 세 개의 탭 내의 아티팩트에 대 한 기준을 정의 하 고 gui 지시를 진행 합니다.
   1. ' 검사 방법 ' 탭에서 선택 "자동 으로", "반자동", 또는 "수동으로 아티팩트 선택"을 선택 (반자동 모드 권장). 다음 "마크" 또는 "제거"를 선택 하 고 단일 채널에 대 한 수정 인지 지정 합니다.
   2. ' 채널 선택 ' 탭에서 채널 아티팩트에 대 한 수정 될 것을 선택 합니다.
   3. '기준' 탭에는 아티팩트 확인 될 것입니다 기초를 선택 합니다. 실험 요구 사항에 맞게 선택 여기를 확인 합니다. 기준, 선택 후 "확인"을 클릭 하 고 아티팩트를 식별 및 선택에 따라 거부 됩니다.
7. 기준선 보정 (있는 경우)를 평균 하는 재판을 수행 합니다.
   1. 기본 보정을 수행 하려면: "변환" 선택 >> "세그먼트 분석 기능" >> "기본 수정". 세그먼트 데이터 평균: "변환" 선택 >> "세그먼트 분석 기능" >> "평균".

5. spatiotemporal fMRI 제약-EG 소스 이미징

1. 창 크기 및 창 크기 (기본 설정 (20 ms) 오버랩 50 %40 ms 창 크기에 대 한 호출)을 중복 정의 합니다.
2. 공간 이전 설정 (단계 3에서에서 얻은) 주제 관련 ROIs 집합을 선택 합니다. 각 뇌 파 세그먼트에 대 한 알고리즘 다음 모델 증거를 극대화 하 고 그에 따라 소스 공분산 행렬을 계산 하는 공간 priors의 하위 집합에 대 한 가중치의 집합을 예상 됩니다.
3. 분석, 저조한 소스 전류 밀도 결과 소스 지역화 되 고 뇌 파 세그먼트에 대 한 수행 결과 소스 공분산 매트릭스를 사용 하 여.
4. 뇌 파의 모든 세그먼트에 대 한 5.2와 5.3 단계를 수행 하 고, 필요한 경우 요약 모든 시간 세그먼트에 대 한 전류 밀도 결과 하나의 완전 한 전류 밀도 시간 과정으로 겹치는 부분을 평균 하 여.
   참고:이 단계 시점 모든 소스 단계 2.3에서에서 정의 (이 번호는 일반적으로 수천의 순서) 대뇌 피 질의 활동의 전류 밀도 시간 과정 귀 착될 것 이다 (그림 8).
5. 추출은 ROIs의 각 대표 전류 밀도 시간 코스.
   1. 단일 신호 시간 과정에는 투자 수익에서 여러 소스 포인트에서 시간 코스 요약에 대 한 선호 하는 방법 선택: 평균, 첫 번째 eigenvariate, 등
6. 모든 과목에 대 한 5.1-5.5 단계를 반복 합니다.

기본적인 수준에서 뇌 파 소스 지역화 앞으로 역 문제를 해결 하는 포함 한다. 구축 하 고 앞으로 문제를 해결 하는 데 필요한 구성 요소는 그림 5C에 표시 됩니다. 주제-특정 T1 이미지, 3 개의 층을 사용 하 여-뇌, 두개골, 그리고 피부-세그먼트 고 메쉬. 이러한 레이어 벰 모델 생성에 대 한 입력으로 제공 됩니다. 마찬가지로, 피사체의 회색 문제 계층 구조 MRI에서 세그먼트 되었고 소스 공간을 구성 하는 데 사용. 뇌 파 센서 위치 공동 엄밀한 기하학적 변환의 시리즈를 사용 하 여 머리 모델에 등록 했다. 앞으로 모델 어떻게 전기 활동을 대표 하면, 두 피에 각 뇌 파 센서 위치에 잠재적인 측정을 야기할 것 이라고 소스 공간에 어떤 위치에서 발생.

fMRI는 뇌 기능 활동 우수한 공간 해상도와 정확도의 3D 이미지를 제공합니다. 기존의 fMRI 분석 특정 작업에 의해 크게 활성화 뇌 복을 식별 하는 GLM 메서드를 다음과 같습니다. 이 분석의 일반적인 결과 fMRI 활성화 지도: 단일 뇌 지도 그림 6의A와 같이 회색 물질 표면에 투영 될 수 있는 활성 복을 강조. 우리는 추가 하위 지도, 어떤 특정 시간 창 (그림 6B) 뇌 파 측정 두 피 잠재력 지역화에 대 한 잠재적인 공간 사전으로 각 행동에 취득된 활성화 지도 나눕니다. 그림 8 위에서 설명한 제한 spatiotemporal fMRI 소스 분석의 초점 을된 회로도를 나타냅니다. FMRI 활성화 지도의 적절 한 부분 집합만 지정 된 창 크기에 해당 뇌 파 데이터 세그먼트에 대 한 뇌 파 소스 재건을 생성 하는 데 사용 됩니다. 모든 뇌 파 시간-윈도우, 분석으로 대뇌 피 질의 활동의 완전 한 개조 완화 적용 하는 모든 뇌 파 시간 지점에서 같은 fMRI priors의 공간 바이어스 spatiotemporally 특정 패션에서 이루어집니다.

우리는 시각/모터 활성화 작업 연구9, 모터 출력 시각 입력에서 두뇌 활동의 순서는에 적용 될 때 제한 된 spatiotemporal fMRI 소스 분석 방법의 성공적인 응용 프로그램 입증 복구 높은 spatiotemporal 정확도 (그림 9). 창 크기에 대 한 사용자의 선택에 일부 의존 하는 동안 복원된 소스 이미징 결과 그림 10에서 같이 일반적으로 강력한 변화를 했다. 이 위해, 창 크기를 선택 해야 합니다는 실험에 의해 (즉, 창 크기가 너무 클 증명할 수 급속 한 활동 또는 진동, 잘못 된 창 크기 너무 짧은 낮은 주파수 신호를 놓칠 수 있습니다 하는 동안 그들의 특별 한 연구에 가장 적합 하 ) (그림 10).

그림 1 : 두 피 뇌 파 임피던스 검사. 레코더 소프트웨어 사용자 인터페이스, 프로토콜 단계 1.2 키 아이콘을 가리키는 화살표가 스크린샷. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 2 : 하드웨어 설치를 기록 하는 동시 EEG/fMRI의 도식-규모에 그려진 하지. (1) 스캐너; (2) 참가자 입고 gelled 뇌 파 수동 모자; (3) 뇌 파 증폭기와 파워 팩 연결 EEG 모자; (4) 광학 섬유 케이블 앰프를 연결 하는 USB 2 어댑터 (라고도 부); (5) 부, 증폭기 및 녹음 컴퓨터; 간의 인터페이스 (6) 데이터 수집 컴퓨터; (7) 패러다임 프레 젠 테이 션 컴퓨터, 익스프레스 카드 출력 이벤트 타이밍 마커;를 갖춘 (8) 트랜지스터-트랜지스터 논리 (TTL) 트리거 케이블, 프레 젠 테이 션 컴퓨터와 미스터 스캐너 하드웨어 이벤트 타이밍 마커 부;를 제공 (9) 미스터 스캐너 하드웨어 타이밍 마커 (10)의 시작에서 제공 하는 새로운 fMRI 슬라이스/볼륨 수집 및 (11) 시계 동기화를 신호; (12) 시계 동기화 장치, 뇌 파 증폭기의 시계와 미스터 스캐너 시계; 간의 동기화를 제공 하 (13) 인터페이스 모듈, 미스터-스캐너와 시계 동기화 장치; 사이 인터페이스 (14) 실험 패러다임;의 시각적 표시에 대 한 모니터 (제어 실에서 스캐너 룸 볼 15) 유리 창. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 3 : 실험 패러다임. 제목 두 가지 범주 중 하나에 속하는 시각적 자극의 시리즈를 표시 했다: 쾌적 한 얼굴과 불쾌 한 얼굴12. 각 재판에서 50 s 녹색 화면 기준선은 줬던, 무작위로 선택 된 10 s 시각적 자극에 의해 따라. 주제는, 자극의 전체 기간에 대 한 자신의 오른손으로 고무공을 쥐 어 짜기로 했다 경우 이미지는 불쾌 한 얼굴 인식 되었다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 4 : EEG 데이터 기록의 스크린샷을. 녹음 과정에서 뇌 파 데이터의 대표 섹션. (A) 펄스 시퀀스를 fMRI로 뇌 파 기간 데이터 적용, 미스터 스캐너 아티팩트 발음 됩니다. (B) 뇌 파 기간 데이터 fMRI 펄스 시퀀스 없이, 아니 분명 미스터 스캐너 아티팩트 볼 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 5 : 앞으로 모델 생성. (A) 머리 모형 공간에 뇌 파 전극의 정렬. 빨간색과 파란색 원 대표 디지털된 EEG 센서 위치, 노란색 동그라미 나타냅니다 디지털된 EEG 표준 포인트: 교정, preauricular, 왼쪽 오른쪽 preauricular. (B) 수동 변환, 번역 등 뇌 파 센서 공간 (프로토콜 단계 2.4)의 회전을 포함 하 여 센서 정렬 프로세스에 대 한 옵션. (C) 주제 특정 벰 모델 생성, 3 구획을 포함 하 여: (3) 뇌, (4) 두개골, 그리고 (5) 피부. (1) 백 질 층의 표면에 분산된 소스 공간. (2) 뇌 파 센서 위치는 모델에 정렬 됩니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 6 : fMRI 활성화 지도 및 관심 영역 추출. (A) fMRI 활성화 지도 검사의 용이성에 대 한 비정상적된 표면에 표시. 영역 색상 코딩 빨간색에서과 노란색은 크게 활성화 (p-수정 < 0.05). (B) 의 fMRI 활성화 지도에서 추출한 8 대표 영역입니다. Atlas 기반 분리 3 priors에 모터 활동의 note 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 7 : 분석기 소프트웨어 사용자 인터페이스의 스크린샷-미스터 스캐너 유물의 제거. (A) 스캐너 아티팩트 수정 하기 전에: fMRI 펄스 시퀀스;의 시작 전에 뇌 파 데이터 섹션 (a) (fMRI 펄스 시퀀스 중 b) 뇌 파 데이터 섹션, 스캐너 아티팩트 명확 하 게 볼 수 있습니다; (c) 주파수 (FFT)의 콘텐츠 데이터 섹션 (b); (스캐너 그라데이션 유물 보정 및 cardioballistic 유물 수정에 대 한 분석기 d) 소프트웨어의 기본 제공 분석 모듈. 스캐너 유물 보정 후 (B) : 미스터 스캐너 유물; 제거 후 뇌 파 데이터 섹션 (a) (b) 주파수 (FFT)의 콘텐츠 데이터 섹션에 (a). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 8 : 전체 분석 프로세스의 도식. (A) 뇌 파 데이터 처리 및 창 크기 선택. (B) fMRI 데이터 분석, 소스 분석을 위한 공간 priors로 사용할 관심 영역 추출에 의해 따라. (C) 소스 분석 창 크기와 % 오버랩에 의해 지정 된 각 뇌 파 세그먼트에서 수행 합니다. (D) 완료의 시간 과정 동안 대뇌 피 질의 활동을 재건. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 9 : 복원된 대뇌 피 질의 활동 한 대표적인 주제의 시각/모터 활성화 패러다임을 받았다. 두 방법을 대조에서 재구성 결과 소스: spatiotemporal fMRI 제한 (위)와 시간 불변 fMRI 제한 소스 영상 (아래). 그림 참조9에서 허가로 재현. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

그림 10 : 다른 창 크기를 사용 하 여 대상 피 질에서 활동 시간-과정을 재구성. (a) 활동 시간-코스 작은 창 크기를 사용 하 여 개축 매우 비슷한 결과 보였다 (상관 R > 0.95). (b) 더 큰 창 크기를 사용 하 여 높은 불균형 귀착되 었 다 (R < 0.7). 그림 참조9에서 허가로 재현. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭 하십시오.

저자는 공개 없다.