Name: 동시 멕 / EEG와 해부학적인 몸의 구조 제약 최소 - 표준 견적을 사용하여 매핑 두피 역학 : 청각주의 예 (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-10-24T13:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 45 s
Description: 학습하세요 MEG/EEG와 MRI를 활용하여 청각주의와 관련된 대뇌역학을 매핑하는 방법을. 공동등록 및 역영상 기법을 통해 인지상태를 구분하는 시공간 패턴을 발견할 수 있습니다.

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저자는 자신의 도움이 의견을 Matti S. Hämäläinen, Lilla Zöllei 세 익명 리뷰어 감사드립니다. 자금 출처 : R00DC010196 (AKCL), T32DC000018 (편집 판단리스트), T32DC005361 (RKM).

1. 해부학 적 데이터 수집 및 처리 <ol><li> 주제 중 하나를 자화 준비된 빠른 기울기 에코 (MPRAGE) MRI 검사를 취득. 이 특정 검사 프로토콜이 사용되는에 따라 5-10 분 걸릴 수 있습니다. </li><li> FLASH 시퀀스를 표준 MPRAGE 시퀀스 1에서 다른 조직 대조을 제공하는 EEG 데이터가 역 이미징 분석에 사용하는 경우 두 개의 빠른 낮은 각도 샷 (FLASH) MRI 스캔을 (플립 각도 = 5 °, 30 °) 취득. </li><li> 대뇌 피질의 표면을 재구성하고, 각 M / EEG 다이폴 소스 공간을 설정하는 FreeSurfer 소프트웨어 (표 참조) 2, 3을 사용합니다. <ol><li> 이 소스 공간이 MPRAGE 검사에서 분할 회색 / 흰색 물질 경계에 구속되어 있습니다. 각 반구는 ~ 1mm의 간격을두고 약 100,000 가능성이 정점을 포함하고 있습니다. 쌍극 진폭 견적 (아래 참조), 반구 당 ~ 3,000 dipoles를 얻을 7mm의 격자 간격을 사용합니다. </li></ol></li><li> 재건하다피부 바깥 쪽 두개골 및 MNE (표 참조) FreeSurfer를 사용하여 MPRAGE와 FLASH 이미지에서 내부 두개골 표면. 3 층 경계 요소 모델 (뱀)을 생성하려면 다음 표면을 사용합니다. </li></ol> 2. M / EEG 데이터 수집 <ol><li> M / EEG 기록에 대한 주제를 준비합니다. <ol><li> electrooculogram 및 참조 전극 준비뿐만 아니라 피사체의 fiducial 랜드 마크, 헤드 위치 표시기 코일 (HPI)와 EEG 전극의 디지털화에 대한 자세한 내용은 류 외 4 참조하십시오. </li></ol></li><li> 일단 주제는 HPI 코일을 사용하여 머리의 위치를​​ 측정, 멕에 장착되어 있습니다. </li><li> 녹화를 시작합니다. 청각 및 시각 자극의 프리젠 테이션을 시작합니다. <ol><li> 많은 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션은 자극 프리젠 테이션 (예를 들면., 프리젠 테이션, E-프라임)을 수행 할 수 있습니다. 우리는 시각적 s에 대한 Psychtoolbox 5, 스탬핑 청각 자극 프리젠 테이션 및 트리거에 대한 터커 - 데이비스 기술 RZ6를 사용하여timulus 프리젠 테이션, MATLAB에 의해 제어 모두. 화면에 부착 된 마이크와 포토 다이오드를 사용하여 청각과 시각적 대기 시간을 테스트하고, 이후이 보장하는 실험 타이밍 무결성을 보장하는 데 도움이하기 전에 더 관찰 지터 (는 기본 해상도로 프리젠 테이션 프로젝터를 설정 필요로 할 수있는)이다. </li></ol></li><li> 행동 작업을 수행하는 동안이 주제는 광학 버튼 상자를 통해 청각 및 시각 자극에 응답합니다. </li><li> 오프라인 분석을 위해 모든 자극, 실험 매개 변수 및 데이터 파일을 저장합니다. </li></ol> 3. MRI 스캔 및 데이터 처리와 M / EEG 공동 등록 <ol><li> MNE 소프트웨어를 사용하여 디지타이저 데이터와 피사체의 복원 MRI 머리 모델을로드합니다. 공동 등록 절차를 시작하고 좌표 변환 (그림 2)를 완료하기 위해 자동 정렬 절차를 사용하여 수행 할 수 fiducial 랜드 마크를 선택합니다. </li><li> 소스 SP 각 쌍극자의 위치를​​ 연관각 센서의 위치와 에이스는 (1.4 참조) 세 층 벰과 함께 앞으로 솔루션을 계산하는 (2.2 참조) 기록 HPI 데이터를 결합 </li><li> 모든 기록 M / EEG 데이터를 검사하고 매우 높은 변동이 있거나 완전히 평평 채널을 확인합니다. 나쁜 채널 이러한 채널을 설정합니다. </li><li> 프로젝트 또는 공간 필드 패턴 등 눈 깜박와 심장 유물과 관련된 것과 같은 주변 환경 분야 오염 또는 기타 바람직하지 않은 생리 신호에서 유래 아웃 분리 신호 공간 투영 6 기타 노이즈 감소 기술을 (예 : 신호 공간을 분리 7 등)를 사용하여 (그림 3). <ol><li> 더 증가 할 시간 도메인 유물 제거 (예., 채널의 난리로 인해 비정상적으로 높은 진폭 신호를 포함 epochs를 제거) 및 주파수 도메인 유물 제거 (예., 50 또는 60 Hz 라인 주파수에서 필터링 대역 수준)을 적용 신호 대 잡음 비율입니다. </li></ol></li><li> 있는 대상 (예., 이전에 각 시험의 시작 200 밀리 기간) 어떤 작업을 수행하지 않은 기준 기간을 확인합니다. 잡음 견적을 (또한 공분산 행렬로 알려진)을 획득하기 위해이 기준 epochs의 평균을 생성합니다. </li><li> 관심 epochs를 (. 예를 들어, 만 올바른 행동 반응과 epochs를 수집) 확인하고 실험 대조 (예를 들어, 원래 보이기 시작으로 피사체가 반대 hemifield 자신의 청각 관심을 전환 것에과 관련된 epochs에 대한 조건을 정의 -. &quot;스위치&quot;조건 - 대 제목 원래 hemifield에 관심을 유지하는 것은 -) 상태를 &quot;대기&quot;. 정의 된 조건 각각에 대해 평균 응답을 생성 할 수 있습니다. <ol><li> 이 평균은 기본 - 수정 또는 (8 참조) 실험 매개 변수에 따라 수는 없습니다, 여기에 표시된 데이터는 기본 - 수정합니다. </li></ol></li><li> 를 얻기 위해 공분산 행렬 (3.5)와 계산 된 전달 솔루션 (3.2)를 결합소스 공간에서 쌍극자 현재 추정 센서 측정을 관련 cortically 제약 최소 - 표준의 역 연산자를 배포했습니다. <ol><li> 당신도 약 제한 또는 대뇌 피질의 정상적인 방향으로 9 쌍극자 방향을 수정할 수 있습니다. </li></ol></li><li> 각 실험 조건 (그림 4)에 대한 분산 쌍극자 추정 (예., 시간에서 소스 공간의 각 쌍극자 위치에서 현재 추정)의 &quot;뇌 동영상을&quot;생성합니다. <ol><li> 당신은 겹치지 시간적 창을 사용하여 현재 추정치를 평균하여 시간에 데이터 빈, 실험 설계의 시간적 특성에 따라 수 있습니다. </li></ol></li></ol> 4. 통계 추론은 일반적인 표면 기반의 좌표계에 근거 <ol><li> Morph 공통의 (평균) 대뇌 피질의 공간로 각 과목에 대한 &quot;뇌 영화는&quot;최적의 개인 sulcal-GY을 일치 표면 기반의 좌표계를 기준으로역 학 패턴 3. 이것은 우리가 모든 과목에서 대뇌 피질의 활동을 비교하거나 평균 할 수 있습니다. (그림 5). </li><li> 여러 가지 통계 추론의 방법이 있습니다. 우리는 여기서 세 가지 접근 방식을 강조합니다. 소프트웨어 패키지에서 구현되지 않은 방법 우리가 MATLAB는 비 파라 spatio - 시간적 클러스터링 할 순열 테스트를 수행하는 데 사용하는 우리의 예에서 소프트웨어 사용자 정의를 사용하여 쓸 수 있습니다. (비 파라 메트릭 클러스터링, 4.5) 시간, 이러한 데이터의 높은 차원 (공간 X 시간 X 과목)에도 불구하고, 이러한 방식 모두 (4.3 접근 방식 ROI) 초 표준 현대적인 데스크탑 컴퓨터 하드웨어를 사용하여 수행 할 수 있습니다. </li><li> 지역 수준의 관심 (ROI) 접근 방식 <ol><li> 당신은 또는 해부학 적 투자 수익 (ROI)을 정의 (예., 자동 parcellation 알고리즘 (1)에 의해 정의) 및 / 기능 (예., 이러한 / 아니이 oculomoto을 식별 할 수 saccade 작업을 이동 이동 등의 기능 현지화 작업을 기록하여R 지역). </li><li> 당신은 또한 실험 패러다임 (예., 소리 자극의 발병 전후 즉시 기간)에 맞는 특정 시간의이자로 분석을 제한 할 수 있습니다. 당신은 또한 시간 시리즈 분석과 관련된 기타 통계 추론을 사용할 수 있습니다. </li></ol></li><li> 전체 - 뇌 Bonferroni 또는 거짓 - 디스커버리 - 속도 (루즈 벨트) 보정 <ol><li> 당신은 전체 - 뇌, 모든 시간 분석을 필요로하는 경우 Bonferroni이나 루즈 벨트 정정을 채용하고 있습니다. </li><li> 이러한 약 일반적으로 - 분산 데이터에 대한 t-테스트 또는 내 - 주제의 ANOVA 적절한 테스트 통계를 사용하여 각 쌍극자 위치에서 통계지도와마다 지점을 생성합니다. 견적에 상관 관계에 대한 수정 (예 : 보수적 인 온실-Geisser 보정 등)와 결합하여 예를 들어, 고정 다이폴 소스 10 MNE 예상 동적 통계 매개 변수 매핑에서 Z-점수는 사용할 수 있습니다. </li><li> Bonferroni에 대한수정은 비교의 수 (시간 포인트의 수를 곱한 dipoles 수)로 나눈 0.05의 유의 수준에서 임계 값에 의해 상당한 시공간 포인트를 얻습니다. 덜 보수적 인 접근 방법의 경우, 루즈 벨트 P-값을 보정 11을 사용합니다. </li></ol></li><li> 비 파라 메트릭 spatiotemporal 클러스터링 <ol><li> Bonferroni 보정보다 덜 보수적하면서 대규모 일관 공간과 측두엽 활성화 영역을 찾기 위해이 방법을 (12의 단순 확장에 따라)를 사용하고, 가족 현명한 오류 속도에 대한 제어가 루즈 벨트보다 통계적 오류를 입력 할 적은 경향이 . <ol><li> 이 방법이 순열 사용하거나 몬테 카를로 resampling 기법 때문에 데이터의 정상 상태의 가정에 의존하며, 조건 라벨이 null이 가설에 따라 교환 있다고 가정하지 않습니다. 그 이전 두 접근법보다 더 많은 계산 집약적이지만, 그것은 여전히​​에 시간을 수행 할 수 있습니다현대적인 데스크탑 컴퓨터 하드웨어를 사용하여 단일 시스템. </li></ol></li><li> 각 쌍극 위치 및 t-test로 해당 테스트 통계를 사용하여 각 시점에서 통계지도를 생성 할 수 있습니다. </li><li> 예비 중요성 임계 값의 임계 값이지도, 예를 들어 P &lt;0.05. </li><li> 클러스터 spatio - 시간적 근접을 기준으로 해당 putative 중요한 점을, 예를 들어. 5 MS 서로의 5mm 측지 거리에 중요한 점은 같은 클러스터에 넣어 수 있습니다. hypervolume 또는 총 중요성 (예를 들면. 클러스터에서 점 t-점수의 합)를 사용하여 각각의 결과 클러스터를 점수. </li><li> 표준 순열 resampling 수행 (큰 데이터 집합, 즉 resampling 또는 몬테 카를로합니다. 과목 N&gt; 10 수, 계산에 저장) 최대 통계 (순열 테스트 예제 12 참조) 테스트합니다. 간단히, 과목의 임의의 부분 집합 (0에서 N 주제 곳 선택)에 대한, relabel 대책을 마련 조건g의 통계지도를 취득하기 전에 비교, 새로운 통계지도에서 클러스터링을 수행하고 그 relabeling의 최대 클러스터 점수를 얻습니다. 최대 통계의 분포를 얻기 위해이 N 순열까지의 새로운 임의의 relabelings에서이 절차를 수행, 모든 2 N 수 relabelings을 수행는 순열 테스트를 산출하고 몬테 카를로 (또는 임의의 산출 미만이 N relabelings 임의의 하위 집합을 사용 ) 순열 테스트합니다. </li><li> 최대 클러스터 크기가 원래 클러스터보다 더 있었다 시간의 비율을 결정하여 주어진 원본 클러스터 (원래 라벨에서)의 중요성을 확보, 예. 최대 통계 클러스터의 95 %보다 큰있었습니다 클러스터는 중요한 선언 할 수 있습니다. <ol><li> 멕 분산 소스 영상의 통계 추론에 깊이있는 토론의 경우, 13를 참조하십시오. </li></ol></li></ol></li><li> 결과 데이터 파일은 바이올라 할 수 있습니다<html> 기본적으로 즉 spatio - 시간적 대뇌 피질의 추정, STC 파일을 저장하기 위해 MNE 소프트웨어로 활용 형식을 포함하여 여러 가지에 sualized. 이은 중요한 지역에 해당 생산할 수 라벨과 함께, MATLAB과 파이썬을 위해 제공 MNE toolboxes를 사용하여 생성 할 수 있습니다. </li></ol> 5. 대표 결과 그림 6은 그림 4에 나와있는 행동 패러다임을 사용하여 대표적인 결과 집합을 표시합니다. 비 파라 spatiotemporal 클러스터링 절차 (4.5)를 사용, 오른쪽 FEF는 피사체가 표준 작업 (그림 6 왼쪽)에 비해 reorientation 작업을 수행 할 때 중요한 것으로되어 있습니다. 투자 수익 (ROI) 접근 (4.3)를 사용, 오른쪽 FEF의 시간 코스는이 두 조건이 크게 다른 것을 기간과 함께 표시됩니다. p_upload/4262/4262fig1.jpg &quot;/&gt; 그림 1. 최소 - 표준 다이폴 예상 (참조하라, 류 외의 그림 1., 2010) cortically 제약을 사용하여 &quot;뇌 동영상을&quot;생성 워크 플로우. <img alt="그림 2" src="/files/ftp_upload/4262/4262fig2.jpg" /> 그림 2. MNE 소프트웨어를 하나의 주제의 MRI 공동 종좌표 공간에 EEG 채널과 HPI 위치 공동 등록을 촉진하는 데 사용됩니다. <img alt="그림 3" src="/files/ftp_upload/4262/4262fig3.jpg" /> 그림 3. 이전과 심장 (주황색으로 강조 표시) 및 눈 깜박 (파란색 - 녹색으로 강조 표시) 라인 주파수를 제거 할 필터링 유물과 로우 패스를 제거하려면 SSP를 사용 후. 멕 데이터는 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/4262/4262fig3large.jpg" target="_blank">큰 그림을 보려면 여기를 클릭하십시오</a> . <p클래스 = &quot;jove_content&quot;강한 : 유지 - together.within 페이지 = &quot;항상&quot;&gt; <img alt="그림 4" src="/files/ftp_upload/4262/4262fig4.jpg" /> 그림 4 한 실험 패러다임 (참고로 대상의 기본 대뇌 피질의 공간과 시청각 프리젠 테이션 (600 밀리 -600 MS에서 발표 시각적 자극에서 발표 청각 자극 포함)의 타이밍에 대한 A &quot;뇌 영화&quot;:.이 될 것입니다 ) 최종 무비 클립에서 동영상으로 제공 <img alt="그림 5" src="/files/ftp_upload/4262/4262fig5.jpg" /> 그림 5. 대상의 기본 대뇌 피질의 공간과 공동 대뇌 피질의 공간에 변형 후 매핑 된 가상 투자 수익 (ROI) 사이의 비교. <img alt="그림 6" src="/files/ftp_upload/4262/4262fig6.jpg" /> 그림 6. 두 실험 condi과 관련된 대표 spatio - 시간적 클러스터 및 시간 코스tions은 테스트.

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</ol>

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획득 멕 / EEG 데이터의 컴퓨터에 접속 쌍극자 활성화를 추정하기 위해, 우리는 적절한 해부학 및 생리 학적 소리 제약이 적용되지 않는 고유 한 안정적인 솔루션이없는 역 문제를 해결해야합니다. MRI를 사용하고 추정 기준으로 최소 - 표준을 채택 개별 과목에 대한 취득 해부학 제약 조건을 사용하여, 우리는 센서 측정에 동의하는 역 대뇌 피질의 전류 소스 추정치에 도착하실 수 있습니다. 이 방법은뿐만 아니라 청각 처리 14뿐 아니라 시각적 15 언어 처리 16와 같은 다른 도메인의 연구에 도움이 입증되었습니다. 많은 다른 역 가지가 있습니다. 현지화 (예를 들어, 상응하는 현재 다이폴 모델링.) 또는 이미지 (예를 들어, MNE, 기술을 beamforming.) : 그러나이 모든 방법은 두 가지 범주로 요약 할 수 있습니다. 또한, 각 역의 접근 방식은 tra이deoff (에 대한 심도...

<table border="1"><tbody><tr><td> 장비 / 소프트웨어의 이름 </td><td> 회사 / 소스 </td><td></td><td></td></tr><tr><td> 306-채널 Vectorview 멕 시스템 </td><td> Eleka - Neuromag 공사, </td><td></td><td></td></tr><tr><td> 1.5 T Avanto MRI 스캐너 </td><td> 지멘스 의료 솔루션 </td><td></td><td></td></tr><tr><td> FreeSurfer </td><td></td><td></td><td> <a href="http://freesurfer.net/" target="_blank">http://freesurfer.net/</a> </td></tr><tr><td> MNE 소프트웨어 </td><td></td><td></td><td> <a href="http://www.nmr.mgh.harvard.edu/martinos/userInfo/data/sofMNE.php" target="_blank">http://www.nmr.mgh.harvard.edu/martinos/userInfo/data/sofMNE.php</a> </td></tr><tr><td> EEG 전극 </td><td> 뇌 제품, Easycap GmbH의 </td><td></td><td></td></tr><tr><td> 3Space Fastrak 시스템 </td><td> Polhemus </td><td></td><td></td></tr><tr><td> 광학 버튼 상자 (FIU-932) </td><td> 현재 디자인 </td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

동시 멕 / eeg와 해부학적인 몸의 구조 제약 최소 - 표준 견적을 사용하여 매핑 두피 역학 : 청각주의 예

Mapping Cortical Dynamics Using Simultaneous MEG/EEG and Anatomically-constrained Minimum-norm Estimates: an Auditory Attention Example

매그니토와 electroencephalography (멕 / EEG)는 같은 칵테일 파티에서 다른 소리에 참석 등의 역동적 지각과인지 작업에 참여 대뇌 피질의 네트워크를 조사 할 특히 적합 높은 시간적 해상도를 제공하는 기술을 neuroimaging 있습니다. 많은 과거의 연구는, 보통 자극 프리젠 테이션 시간 고정 활동에 즉., 자기장 또는 외부와 두피에 기록 된 전기 전위, 그리고 집중 한 센서 수준에서 기록 된 데이터를 고용했습니다. 고립 된 공간과 시간에서 확인하실 수 있습니다 뚜렷한 이극 성 패턴 만 소수가있을 때 이벤트 관련 분야 / 잠재적 인 분석이 유형의 특히 유용합니다. 또는 해부학 적 정보를 이용하여이 서로 다른 필드 패턴은 컴퓨터에 접속 전류 소스로 지역화 할 수 있습니다. 그러나,보다 지속적인 응답을 그 (예., 특정 자극에 시간이 잠겨되지 않을 수 있습니다보이기 청각 기능에 따라 두 가지를 동시에 제시 말한 자리) 중 하나를 듣고 또는 선험적 알 수없는 여러 공간 위치에 걸쳐 분산 될 수 있습니다 준비에 분산 대뇌 피질의 네트워크의 모집은 적절히 제한된 수의를 사용하여 캡처 할 수 없습니다 초점 소스. 여기, 우리는 센서 정보와 최소 - 표준 견적 (MNE)의 사용을 통해 컴퓨터에 접속 쌍극자 활성화 사이의 관계를 확립하기 위해 개인 해부학 MRI 데이터를 고용 절차를 설명합니다. 이 역 이미징 접근 방식은 우리에게 분산 소스 분석을위한 도구를 제공합니다. 설명의 목적을 위해, 우리는 FreeSurfer 및 MNE 소프트웨어를 모두 자유롭게 사용할 수를 사용하는 모든 절차를 설명합니다. 우리는 우리가 EEG / M 센서로 컴퓨터에 접속 배포 dipoles으로 인한 예상 필드 패턴을 연관 할 수있는 앞으로 모델을 생산하는 데 필요한 MRI 시퀀스 및 분석 단계를 요약합니다. Next, 우리는 환경 및 생리 학적 오염 물질의 센서 데이터를 denoising에서 우리를 용이하게 필요한 프로세스를 통해 단계 것이다. 우리는이를 통해 각 실험 조건에 관련된 뇌의 표면 (또는 &quot;뇌 영화&quot;)에서 대뇌 피질의 쌍극자 활성화 시간이 일련의 가족을 생산, 대뇌 피질의 공간에 멕 / EEG 센서 데이터를 통합 및 매핑에 대한 절차를 설명합니다. 마지막으로, 우리는 우리가 일반적으로 대뇌 피질의 좌표 공간에 따라 대상 인구 (예., 그룹 수준의 분석을 수행)에서 과학 추론을 할 수 있도록 몇 가지 통계 기법을 강조 표시됩니다.

우리는 자기 공명 영상 (MRI)에 의해 캡처 해부학 적 정보와 결합 마그네토와 electroencephalography (멕 / EEG)은, 청각주의와 관련된 대뇌 피질의 네트워크의 역학을 매핑 사용합니다.

동시 멕 / EEG와 해부학적인 몸의 구조 제약 최소 - 표준 견적을 사용하여 매핑 두피 역학 : 청각주의 예

자기뇌파 및 뇌전도(MEG/EEG)는 높은 시간 분해능을 제공하는 신경 영상 기술로, 특히 ...을(를) 조사하는 데 적합합니다.

본 절차의 전반적인 목표는 서로 다른 인간 인지 상태의 기저에 있는 피질 역학을 매핑하는 것입니다. 이는 먼저 피험자가 행동 과제를 수행하는 동안 뇌자도 및 뇌파 데이터(요약하여 MEG 및 EEG)를 캡처함으로써 수행됩니다. 두 번째 단계는 관련 MRI 시퀀스를 사용하여 해부학적 데이터를 획득하는 것입니다.다음으로 MEG 및 EEG의 센서 위치와 해부학적 정보 사이의 공간적 대응 관계를 설정하기 위해 공동 등록(co-registration)을 수행합니다. 마지막 단계는 역영상 접근법(inverse imaging approach)을 사용하여 개인의 뇌 활동을 피질 공간에 매핑하는 것입니다. 최종적으로, 공통 표면 기반 좌표계를 바탕으로 한 통계적 추론을 통해 서로 다른 인지 상태를 구분 짓는 유의미한 시공간적 패턴을 발견합니다.시연자는 Eric Lawson과 Ross Maddox입니다. 제 실험실의 박사후 연구원분들을 위해, 피험자의 구조적 MR 영상을 획득하는 것으로 이 프로토콜을 시작하십시오. 먼저, magnetization prepared rapid gradient echo(MP rage) 또는 이와 유사한 시퀀스를 사용하여 구조적 MR 스캔을 수행하십시오.EEG 데이터를 역영상 분석(inverse imaging analysis)에 사용할 경우, 이 시퀀스는 사용되는 특정 스캔 해상도와 영상 프로토콜에 따라 5분에서 10분 정도 소요될 수 있습니다. 또한, 두 번의 fast low angle shot 또는 flash MRI 스캔을 수행하십시오. 이러한 flash 시퀀스는 표준 MP rage 시퀀스와는 다른 조직 대조도를 제공합니다.영상 촬영이 완료되면, MNE 및 FreeSurfer 소프트웨어를 사용하여 MP rage 및 flash 영상으로부터 피부, 외두개 및 내두개 표면을 재구성합니다. 그런 다음 MEG 실험 전에 이러한 표면을 사용하여 3층 경계 요소 모델(boundary element model, BEM)을 생성합니다. 먼저 청각 및 시각 잠복기를 테스트하여 타이밍의 무결성을 확인하십시오.화면에 부착된 마이크와 포토 DDE를 사용하고, 이후 관찰 가능한 지터(jitter)가 없는지 확인하십시오. 이를 위해 프레젠테이션 프로젝터를 기본 해상도로 설정해야 할 수도 있습니다. 다음으로, 전극 도표 및 기준 전극 준비와 피험자의 기준점(fiduciary landmarks), 머리 위치 표시 코일 및 EEG 전극의 디지털화에 관한 자세한 내용은 luital의 이전 비디오 논문을 참조하여 기록을 위한 피험자 준비를 수행하십시오.피험자가 MEG 측정 헤드 위치에 편안하게 앉은 후, 헤드 위치 표시기 또는 HPI 코일을 사용하여 위치를 확인하고, 기록을 시작하며 청각 및 시각 자극 제시를 시작합니다. HPI 측정은 연속적으로도 수행할 수 있음을 유의하십시오. 피험자는 시청각 행동 과제를 수행하는 동안 광학 버튼 박스를 통해 청각 및 시각 자극에 반응해야 합니다.여기서 피험자는 시각적 단서에 의해 지정된 반시야에서 시작된 바퀴 살과 숫자를 보고합니다. 때때로 피험자는 시행 중간에 반대측 반시야로 주의를 전환하도록 시각적 프롬프트를 받습니다. 청각적 주의 전환을 연구하기 위해, 자극 제시를 수행하는 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 사용할 수 있습니다.본 실험에서는 auditory stimulus presentation(청각 자극 제시) 및 트리거 스탬핑을 위해 Tucker Davis Technologies RZ six를 사용하고, visual stimulus presentation(시각 자극 제시)을 위해 psych toolbox를 사용하며, 두 장치 모두 matlab로 제어합니다. 데이터 처리를 시작하려면 여기 보이는 것처럼 MNE 소프트웨어를 사용하여 EEG 데이터를 구조적 MR에 공등록(coregister)합니다. 먼저 피험자의 재구성된 MRI 머리 모델에 디지타이저 데이터를 로드하십시오. 다음으로, 공등록 프로세스를 시작하기 위해 기준점(fiduciary landmarks)을 선택한 후, 자동 정렬 절차를 사용하여 좌표 변환을 완료합니다.그 다음, 소스 공간 내 각 다이폴의 위치를 각 센서의 위치와 연관시킵니다. 기록된 머리 위치 표시기 데이터를 결합하여 3층 경계 요소 모델을 이용한 순방향 해(forward solution)를 계산함으로써 데이터의 신호 대 잡음비를 더욱 높입니다. 채널의 스파이킹으로 인해 비정상적으로 높은 진폭 신호가 포함된 에포크(epoch)를 제거하는 것과 같은 시간 영역 아티팩트 제거를 적용합니다.또한 50 또는 60 Hz 전원 주파수에서의 밴드 노치 필터링과 같은 주파수 영역 아티팩트 제거를 적용하십시오. 신호 공간 투사(signal space projection) 또는 신호 공간 분리(signal space separation)와 같은 다른 노이즈 감소 기술을 사용하여 주변 환경 자기장 오염이나 눈 깜빡임 및 심장 아티팩트와 관련된 원치 않는 생리적 신호로부터 공간 자기장 패턴을 투사하거나 분리하십시오. 이제 각 실험 조건에 대해 소스 공간의 각 다이폴 위치에서의 시간에 따른 현재 추정치인 분포 다이폴 추정치의 뇌 영상을 생성하십시오. 실험 설계의 시간적 특성에 따라, 겹치지 않는 시간 창을 사용하여 현재 추정치를 평균함으로써 데이터를 시간적으로 빈닝(binning)하여 분석 모프(analysis morph)를 계속할 수 있습니다.개별 피험자의 피질 자라 패턴(sical jarral patterns)을 최적으로 정렬하는 표면 기반 좌표계를 사용하여, 이전에 생성된 각 피험자의 뇌 영상을 공통의 피질 공간으로 투영합니다. 이를 통해 피험자 간의 피질 활성도를 비교하거나 평균화할 수 있습니다. 관심 영역(ROI) 접근법을 사용하기 위해, 예를 들어 자동 구획화 알고리즘을 통해 해부학적으로 ROI를 정의하거나, 안구 운동 영역을 식별하기 위한 go/no-go task와 같은 기능적 국소화 과제를 기록하여 기능적으로 정의할 수 있습니다. 분석은 또한 사용된 실험 패러다임에 적합한 특정 관심 시간대로 더 제한될 수 있으며, 예를 들어 소리 자극의 시작 직전과 직후의 시간대로 제한할 수 있습니다.위에서 설명한 행동 패러다임을 사용하여 시계열 분석과 관련된 다른 통계적 추론 또한 수행할 수 있습니다. 여기서는 비모수적 시공간 클러스터링 절차를 사용한 대표적인 결과가 제시되어 있습니다. 개별 피험자가 표준 과제와 비교하여 재지향 과제를 수행할 때 우측 전두안구영역이 유의미한 것으로 나타났습니다.ROI 접근법을 사용하여 우측 전두안구영역의 시간 경과를 두 조건 간에 유의미한 차이가 나타나는 시간대와 함께 보여줍니다. 이 영상을 시청한 후, 여러분은 서로 다른 행동 과제에서 피질 역동성을 매핑하기 위해 M-E-G-E-E-G와 MRI를 사용하는 방법에 대해 충분히 이해하게 될 것입니다. 적절한 통계적 접근법을 적용함으로써 인지 상태를 구분 짓는 다양한 시공간적 패턴을 발견할 수 있습니다.시청해 주셔서 감사드리며, 실험에 좋은 결과가 있기를 바랍니다.

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Research

연구

JoVE Journal

Neuroscience

신경과학

우리는 magnetoencephalography (MEG)와 electroencephalography이 (EEG) 단순한 감각 자극의 처리에 관련된 뇌 영역을지도하기 위해 사용합니다.

동시 MEG와 EEG와 기능 매핑

주의 제어는 대상 신호의 향상과 산만 신호의 감쇠로 구성됩니다. 우리는 개별적으로, 그러나 동시에 측정하는 접근 방식을 설명하며, 두 과정 모두 지속적으로 관여하지 않는 수동 제어 조건을 활용하여 지속적인 복합 모드 주의에 주의를 기울이고 무시하는 신경 생리학을 설명합니다.

주의 컨트롤의 프로세스를 무시하고 참석의 신경 생리학 신호의 측정

이미징 방법, 방법, 이미징 spatiotemporal fMRI 제한 된 뇌 파 소스 라고 하는 뇌 파 fMRI multimodal 여기 설명 되어 있습니다. 제시 방법 고용 조건에 따라 활성 fMRI 하위 지도, 또는 priors, 공간 특이성을 향상 하 고 잘못 된 결과 제한 하는 방식으로 뇌 파 소스 지역화 가이드.

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

좌우 반전된 오디션만 착용 할 수 있는 장치에 의해 달성에 적응을 조사 하는 프로토콜을 제안 하는 현재 연구 neuroimaging 사용 하 여, 인간에서 새로운 환경에의 적응력을 잠복 근무에 대 한 효과적인 도구가 될 수 있는 청각 도메인입니다.

왼쪽 오른쪽에 적응을 연구 하는 방법 반대로 오디션

이 문서에서는 자기뇌전도(MEG)를 사용하여 개체 지각에 대한 사전 자극 소스 수준의 영향을 감지할 수 있는 실험을 설정하는 방법을 설명합니다. 자극 재료, 실험 설계, MEG 기록 및 데이터 분석을 다룹니다.

자기뇌전도를 통해 물체 지각에 대한 사전 자극 소스 수준 효과 감지

자기 뇌파(MEG)와 고밀도 뇌파 검사(HD-EEG)는 확증 및 보완 정보를 제공하기는 하지만 동시에 기록되는 경우는 드뭅니다. 여기에서는 MEG 및 HD-EEG를 동시에 기록하기 위한 실험 설정과 약물 내성 간질이 있는 소아의 간질 유발 및 웅변 뇌 영역을 국소화하는 것을 목표로 하는 이러한 데이터를 분석하는 방법론을 설명합니다.

약물 내성 간질이 있는 소아의 수술 전 평가에서 전자기 소스 이미징

다중 자기 공명 영상(MRI) 데이터 양식에 의해 정보를 얻은 대뇌파 네트워크의 뇌파검사(TMS-EEG) 매핑과 결합된 맞춤형 경두개 자기 자극을 위한 새로운 프로토콜입니다.

실시간 피질 네트워크 매핑을 위한 신경영상 유도 TMS-EEG

여기에서는 쥐와 생쥐의 고밀도 마이크로 전기 피질 검사(μEcoG) 기록을 위한 수술, 이식 및 기록 방법을 포함한 두 가지 프로토콜을 제시합니다. μECoG 기록은 쥐의 청각 피질에서 층류 다원(laminar polytrode) 기록 또는 쥐의 체성 감각 피질(somatosensory cortex)에서 신경 활동의 광유전학적 조작과 함께 수행됩니다.

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이 프로토콜은 물리학 기반 신경 시뮬레이션을 통해 신경치료의 전기생리학적 바이오마커를 해석하고 신경회로에 미치는 영향을 밝혀내는 방법을 보여주며, 신경치료 개발에 기전적으로 기반을 갖춘 접근법을 제공합니다.

인간 신피질 신경해석기를 이용한 뇌파 신경치료 효과의 신경 메커니즘 규명 프로토콜

닭고기 청각 brainstem는 binaural 사운드 처리에 대한 책임 핵으로 구성되어 있습니다. 교양 접근, 분자 세포 및 네트워크 수준에서의 연결 구조와 청각 기능의 발달을 연구하기 위해 특별한 준비를 제공하는 동안 하나의 코로나 슬라이스 준비는 전체 회로를 유지합니다.

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학습하세요 MEG/EEG와 MRI를 활용하여 청각주의와 관련된 대뇌역학을 매핑하는 방법을. 공동등록 및 역영상 기법을 통해 인지상태를 구분하는 시공간 패턴을 발견할 수 있습니다.

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