Name: 실시간 피질 네트워크 매핑을 위한 신경영상 유도 TMS-EEG (동영상) | JoVE Journal
Uploaded: 2025-06-13T13:35:00.000+00:00
Duration: 9 min 55 s
Description: 학습하세요 개인 맞춤형 경두개 자기 자극(TMS)과 뇌파(EEG)를 결합한 실시간 피질 네트워크 매핑 방법을. MRI 데이터를 활용하여 정확한 표적 영역 선정과 신경 가소성 연구에 활용할 수 있습니다.

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인간의 뇌는 뚜렷한 대규모의 구조적, 기능적 네트워크를 특징으로 합니다. 네트워크 내부 및 네트워크 간의 복잡한 상호 작용은 뇌의 놀라운 정보 처리 능력을 가능하게 하여 복잡한 인지적, 감각적 및 운동 과정을 지원합니다. 구조적 손상, 기능 조절 장애 또는 연결성 손상으로 인한 이러한 네트워크의 중단은 운동 장애, 인지 장애 및 기분 장애를 포함한 광범위한 신경 및 정신 질환 1,2,3,4,5,6으로 이어질 수 있습니다. 이러한 네트워크 관련 장애의 진행을 정확하게 모니터링하고 최적의 치료 전략을 식별하려면 특정 네트워크를 선택적으로 교란하고 기능적 무결성을 안정적으로 정량화할 수 있는 방법이 필요합니다.
경두개 자기 자극은 효율적으로 전달될 때 비침습적으로 뉴런 개체군과 전체 피질 네트워크를 교란할 수 있습니다 7,8,9,10,11,12,13,14,15 운동 반응 또는 행동 변화와 같은 측정을 통해 평가할 수 있습니다. TMS를 뇌파검사(EEG)와 함께 사용하면 TMS 펄스에 시간 고정된 시험 평균 EEG 응답인 TMS 유발 전위(TEP)를 측정할 수 있습니다. 코일 아래에 기록된 TEP 파형은 자극된 영역의 즉각적인 피질 흥분성을 포착하는 반면, 먼 영역으로부터의 반응은 뇌 영역 간의 효과적인 연결에 대한 통찰력을 제공하여 TMS-EEG를 피질 네트워크를 조사하기 위한 유용한 도구로 확립합니다. TEP는 이미 다양한 신경학적 9,16,17 및 정신 질환 18,19,20,21,22,23에 대한 바이오마커로서 상당한 잠재력을 보여주었습니다. 더욱이, 동시 TMS-EEG 는 EEG 24,25,26,27,28로 측정된 개인의 국소 피질 반응성에 기초하여 개인화된 자극 강도를 결정할 수 있게 한다. 그러나, 이 방법의 도전은, 특히 바이오마커 발달에 사용될 때22,24, 두 가지입니다: a) 정보 획득을 최대화하기 위해, 수집된 TEP의 품질이 높아야 하며, 최소한의 인공물과 양호한 반응성을 가진 표적을 찾기 위해 피질 영역의 매핑이 필요하고, b) 반응은 인접한 피질 부위가 아닌 관심 네트워크에서 와야 합니다. 낮은 TEP 품질은 일반적인 문제이며, 종종 소음, 인공물, 다중 감각 반응 또는 지속적인 진동 활동의 힘을 초과하지 못하는 초기 반응으로 나타납니다. 이러한 낮은 신호 품질은 일반적으로 오프라인 처리 후에만 식별되며, 종종 데이터 수집 후 오랜 시간이 지나야 식별되어 해결하기 어렵거나 불가능합니다.
특정 뇌 영역을 표적으로 하는 구조적 자기 공명 영상(structural magnetic resonance imaging)을 활용하는 내비게이션 TMS(nTMS)29는 20년 이상 임상 실습 및 연구에 사용되어 왔습니다. 수술 전 평가를 위해 운동 및 언어 피질 영역을 매핑하는 데 중요하며, 30,31,32 EEG 9,33,34,35와 결합하여 운동, 시각 또는 행동 반응을 포함하지 않는 영역을 목표로 삼는 데 매우 중요합니다. 그러나 구조적 MRI를 사용하여 뇌 기능의 개별 변동성을 감지할 수 없기 때문에 신경해부학적으로(즉, 피질 영역 간의 경계가 명확하지 않음) 및 기능적으로 비특이적일 수 있습니다. 이와 같이, 일반적으로 운동 피질의 위치 또는 기타 해부학적 랜드마크에 의존하는 현재의 TMS 표적화 접근법은 기능적으로 관련된 피질 영역을 자극하지 못하는 경우가 많아 치료 효능과 신뢰할 수 있는 바이오마커의 발견을 모두 제한합니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 기능 및 확산 MRI와 같은 다른 MRI 양식의 사용을 아티팩트가 없는 TEP 획득을 위한 정밀한 피질 매핑과 통합하는 포괄적인 프레임워크가 개발되었습니다. 이 접근 방식을 사용하면 특히 미묘한 신경 생리학적 변화에 매우 민감한 초기 TEP 구성 요소에 대해 신뢰할 수 있고 재현 가능한 측정을 수행할 수 있습니다. TEP 분석의 민감도를 향상시킴으로써 이 프레임워크는 임상 표현형과의 강력한 상관 관계를 촉진하여 신경 정신 질환에서 바이오마커 탐색을 위한 강력한 기반을 구축합니다.
제안된 파이프라인은 해부학적 소포36(그림 1A), 기능적 MRI(fMRI) 기반 기능적 연결성37,38(그림 1B) 및 실시간 트랙토그래피39(그림 1C)를 결합하여 전체 피질 영역을 매핑하도록 설계되었습니다. 해부학적 소포화는 개별 뇌 해부학에 비선형적으로 등록된 사전 정의된 해부학적 템플릿 또는 뇌 지도를 사용하여 개인의 특정 뇌 네트워크에 해당하는 피질 영역을 묘사할 수 있도록 합니다. 기능적 연결성은 혈액-산소-수준-의존적(BOLD) 신호(40)에 의해 반영되는 바와 같이, 상이한 뇌 영역의 생리적 활동 사이의 상관관계를 측정하는 통계적 메트릭을 제공한다. 마지막으로, 실시간 트랙토그래피(Tractography)는 확산 MRI(dMRI)를 기반으로 잠재적인 구조적 뇌 연결을 설명하는 유선을 실시간으로 추정하고 표시하는 방법입니다. 이러한 방법의 조합으로, TMS-EEG 매핑 중 구조적 및 기능적 연결성을 기반으로 피질 영역을 목표로 삼을 수 있습니다. 이를 통해 자극 매개변수를 실시간으로 미세 조정하여 아티팩트 없는 TEP 획득을 보장할 수 있습니다.
제안된 새로운 방법론은 TMS 표적화 및 TEP 획득의 결합된 문제를 해결하여 임상 및 연구 환경에서 보다 정확한 바이오마커 식별 및 효과적인 신경 조절 전략을 위한 길을 열었습니다.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67339/67339fig01.jpg"> 
그림 1: 대표 피험자에 대한 MRI 파생 정보. (A) 표적 배외측 전전두엽 피질(DLPFC)을 설명하는 해부학적 소포. (B) subgenual cingulate cortex와의 반상관관계를 보여주는 기능적 연결성 맵(밝은 색상은 더 강한 반상관관계를 나타냄). (C) 대상 지역에서 파종된 유선을 표시하는 실시간 tractography. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67339/67339fig01large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

<table><tbody><tr><td>연마 젤</td><td>H + H 의료 기기</td><td>원스텝 아브라시브플러스</td><td></td></tr><tr><td>전도성 젤</td><td>에씨</td><td>일렉트로젤</td><td></td></tr><tr><td>디자이너</td><td></td><td>버전 2.0.0</td><td>https://nyu-diffusionmri.github.io/DESIGNER-v2</td></tr><tr><td>EEG 증폭기</td><td>브레인 프로덕츠 GmbH</td><td>BrainAmp DC 증폭기</td><td>5000Hz 샘플링 주파수</td></tr><tr><td>EEG 캡</td><td>이지캡 GmbH</td><td>TMS용 64채널 BrainCap</td><td>소결 Ag/AgCl 전극</td></tr><tr><td>EMG 증폭기</td><td>넥스팀 PLC</td><td>넥스팀 EMG</td><td></td></tr><tr><td>8자 코일</td><td>넥스팀 PLC</td><td>냉각 코일</td><td>직경 70mm 공랭식 코일</td></tr><tr><td>FM리프렉</td><td></td><td>버전 22.1.0</td><td>https://fmriprep.org</td></tr><tr><td>프리서퍼</td><td></td><td>버전 7.3.2</td><td>https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu</td></tr><tr><td>매트랩</td><td>매스웍스</td><td>버전 R2021b</td><td>https://www.mathworks.com</td></tr><tr><td>MRI 스캐너</td><td>지멘스 헬스케어</td><td>3T 지멘스 마그네톰 스카이라</td><td>T1 weigted 구조 이미지: MPRAGE, 1mm istropic 복셀, TR = 2530ms 및 TE = 3.42ms; fMRI: EPI, 3mm 등방성 복셀, TR= 1250ms, TE = 3ms, 다중 대역 가속 계수 3, 플립 각도 65; dMRI: 총 100개의 서로 다른 기울기 방향(b = 1500 및 3000 s/mm2), 12개의 비확산 강조(b = 0&nbsp; s/mm2) 전방&ndash 볼륨; 후위상 인코딩 방향, 역위상 인코딩 방향(후방&ndash; 전방), 2mm 등방성 복셀, TR = 4100ms, TE = 105ms.</td></tr><tr><td>MRtrix3</td><td></td><td>버전 3.0.4</td><td>https://www.mrtrix.org</td></tr><tr><td>니런</td><td></td><td>버전 0.10.3</td><td>https://nilearn.github.io</td></tr><tr><td>노이즈 캔슬링 이어폰&nbsp;</td><td>어원 연구 Inc</td><td>ER3C 인서트 이어폰</td><td></td></tr><tr><td>파이썬</td><td></td><td>버전 3.9.19</td><td>https://www.python.org</td></tr><tr><td>realTimeTractogramVisualizer</td><td></td><td>버전 0.1</td><td>https://github.com/baranaydogan/realTimeTractogramVisualizer</td></tr><tr><td>RT-TEP</td><td></td><td></td><td>https://github.com/iTCf/rt-TEP</td></tr><tr><td>표면 EMG 전기</td><td>암부 A/S</td><td>암부 뉴로라인 720</td><td></td></tr><tr><td>표면 EMG 접지 전극</td><td>암부 A/S</td><td>암부 뉴로라인 그라운드</td><td></td></tr><tr><td>TAAC</td><td></td><td></td><td>www.github.com/iTCf/TAAC</td></tr><tr><td>TMS 시스템</td><td>넥스팀 PLC</td><td>넥스팀 NBT 2.2.4</td><td>위상 맥박, 지터링된 자극 간 간격 2&ndash; 2.4초</td></tr></tbody></table>

실시간 피질 네트워크 매핑을 위한 신경영상 유도 tms-eeg

Neuroimaging-Guided TMS&#8211;EEG for Real-Time Cortical Network Mapping

설명된 프로토콜은 건강한 지원자의 좌측 배외측 전전두엽 피질(DLPFC)에서 TMS-EEG 데이터를 수집하는 데 사용되었습니다. 이 연구는 헬싱키 대학병원의 조정 윤리 위원회(The Coordinating Ethics Committee)의 승인을 받았으며 헬싱키 선언에 따라 수행되었습니다. 피험자는 정보에 입각한 동의서에 서명했습니다. 데이터 수집에 대한 자세한 내용은 Table of Materials를 참조하십시오.
좌측 DLPFC는 주요 우울 장애(MDD)의 반복적인 TMS 치료를 위해 임상 실습에서 사용되는 일반적인 관심 영역입니다65. 점점 더 많은 문헌이 MDD 3,66,67의 병태생리학에서 DLPFC와 subgenual anterior cingulate cortex(sgACC)의 기능적 연결성의 중요성을 강조합니다. 특히, 좌측 sgACC와 강한 항상관관계를 보이는 좌측 DLPFC 부위에 투여된 TMS 치료가 더 높은 효능을 가질 수 있다는 징후가 있다 38,68,69,70. 이러한 발견에 따라, sgACC BOLD 활성과 기능적으로 반상관관계가 있는 표적에서 기록된 TMS-EEG 데이터가 추가 바이오마커 개발에 가장 유익할 것이라는 가설이 세워졌습니다.
DLPFC에 대한 구조적 MRI 마스크는 Brodmann 영역 9 및 46을 포함하는 HCPMMP36의 영역 9a, 9p, 9-46d, 46, a9-46v 및 p9-46v의 조합으로 정의되었습니다. sgACC 마스크는 Brodmann 영역 25와 동일한 영역 25였습니다. 설명된 프로토콜에 따라 fMRI 데이터를 사용하여 시드-복셀 상관 관계 맵을 파생하고 DLPFC ROI에 속하는 복셀만 선택했습니다. 그런 다음 지도는 음의 상관 관계가 있는 복셀만 표시하도록 임계값을 설정했습니다. 시각화를 단순화하기 위해 상관 관계의 절대값이 취해졌습니다. 그 결과로 생성된 클러스터는 TMS-EEG 실험 중 신경 탐색의 구조적 MRI에 오버레이되었습니다(그림 2A).
초기 TMS-EEG 매핑 대상은 sgACC와 가장 강력한 기능적 반상관관계를 보이는 영역에서 선택되었습니다. 그런 다음 이러한 표적은 TEP 품질 및 sgACC에 대한 가장 높은 반상관성을 가진 피질 패치에 대한 근접성을 기반으로 가장 유망한 자극 부위를 식별하기 위해 TMS-EEG 매핑 절차를 통해 반복적으로 개선되었습니다. 최종 확정된 잠재적 자극 부위 세트는 이후 실시간 트랙토그래피(tractography)를 사용하여 분석되었습니다. sgACC에서 DLPFC로의 직접적인 경로는 알려진 바가 없기 때문에 간접 백질 경로를 고려해야 했습니다. 특정 직접 또는 간접 경로가 선험적으로 알려진 경우 이러한 경로의 우선 순위를 지정해야 합니다. sgACC의 경우, MDD3 의 영향을 받는 대규모 뇌 네트워크는 견인 조영술 기반 표적 선택 중에 고려되었습니다. TMS 표적의 구조적 연결성도 평가되었으며, 복내측 전전두엽(ventromedial prefrontal cortex), 브로카 영역(Broca's area) 또는 두정엽(parietal lobe)과 같은 다른 뇌 영역과의 광범위한 연결성을 보여주는 영역이 더 높은 우선순위를 부여받았습니다.
매핑 프로토콜에 따라, 자극의 대상, 방향 및 강도는 결과 TEP가 6μV보다 크고 아티팩트의 영향을 최소화하는 것을 기반으로 선택되었습니다. 각 최적화 반복에는 최소한의 전처리로 20개의 펄스를 기록하는 작업이 포함되었습니다. 그런 다음 최종 최적화된 대상을 사용하여 데이터 분석을 위해 300개의 펄스를 수집했습니다.
실시간 rt-TEP 사용을 시뮬레이션하도록 설계된 최소 전처리 파이프라인에는 다음 단계가 포함되었습니다. 1. 데이터를 에포크로 분할 2. 기준선 보정 3. TMS 펄스를 중심으로 -2ms에서 10ms로 데이터를 0으로 대체하여 TMS 아티팩트 제거 4. 불량 채널 제거 5. 평균 참조에 대한 재참조 6. 라인 및 고주파 노이즈를 해결하기 위해 필요한 경우 80Hz의 저역 통과 필터와 48–52Hz의 노치 필터를 적용했습니다.
전체 전처리 파이프라인은 Mutanen et al., 202471에 설명된 절차를 따랐습니다. TMS-EEG 전처리에 대한 자세한 내용은 Hernandez-Pavon et al., 202272, Rogasch et al., 201773, Mutanen et al., 201874 및 Mutanen et al., 201675를 참조하십시오. 요약하면 프로세스에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터를 에포크로 분할 2. 기준선 보정 3. TMS 펄스 주위에서 -2ms에서 10ms 사이의 TMS 아티팩트 제거, 제거된 간격 전후에 5ms의 데이터를 사용하는 3차 보간 4. 불량 채널 제거(총 4개: Fpz, F1, FT10, TP9, PO4) 5. 잘못된 재판 제거 6. 강력한 디트렌딩으로 드리프트 제거 7. 안구 유물 제거를 위한 ICA 8. 기준선 보정 9. 두개외 소음을 억제하기 위해 SOUND74 알고리즘을 적용한 후 평균 참조를 다시 참조 10. TMS가 유발하는 근육 인공물을 제거하는 SSP-SIR75 알고리즘 11. 80Hz에서 저역 통과 필터링 및 48–52Hz에서 노치 필터 12. 가능한 가장자리 효과를 제거하기 위해 시간 창의 끝 부분 자르기 13. 잔류 고잡음 임상시험을 제외하기 위해 불량 임상시험을 추가로 제거(총 300건 중 22건)
실험 절차는 휴식 운동 임계값을 식별하는 것으로 시작되었습니다. 피험자의 RMT는 MSO의 41%였다.
실험 과정에서 주로 관심 영역(AF3, F1, F3, F5, FC3)(그림 2B)에 대한 전극을 검사하여 결과 TEP의 품질을 평가했습니다. 다른 전극은 낮은 임피던스에 대해 지속적으로 모니터링되었으며 3.1.10 단계에 설명된 절차에 따라 필요에 따라 임피던스를 낮췄습니다. 유도된 전기장에 의한 피질의 직접적인 활성화를 반영하는 10-60ms 시간 창 내의 초기 TMS 반응은 생성된 TEP의 품질을 평가하는 데 사용되었습니다.
매핑 절차( 그림 3 참조)는 fMRI 클러스터 중 하나(그림 3A)와 대상 영역(그림 3B)의 구조적 연결성에 대한 조사로 시작되었으며, 주로 반대쪽 반구와 전두극의 상동 영역으로의 유선을 보여주었습니다.
자극을 위해 코일은 정중선에 대해 45도 방향을 향했습니다. 자극 강도는 49% MSO로 설정되었으며, 이는 핫스팟에서 최대 96V/m 추정 E-field 및 120% RMT에 해당합니다. 그림 3C에서는 F3, F1 및 FC3 전극에서 잠재적인 TEP와 유사한 반응이 관찰됩니다. AF3 전극은 큰 진폭의 링잉 아티팩트를 나타내는 반면, F5는 TMS 펄스76,77 직후의 고주파 고진폭 피크로 인식할 수 있는 작은 근육 아티팩트의 영향을 받습니다. 녹음 중 울림 아티팩트를 최소화하기 위해 전극을 아래로 눌러 움직임을 줄이거나 코일 아래의 얇은 폼 층을 사용할 수 있습니다(Hernandez-Pavon et al., 2023,28 참조). 이러한 아티팩트는 종종 필터링을 통해 제거할 수 있지만 AF3만 오염되었기 때문에 불필요한 필터링을 피하기 위해 평균 참조에서 제외되어 그림 3D와 같은 데이터가 생성되었습니다.
F3 전극(그림 3F)에 초점을 맞추면 신호는 F5에서 관찰된 근육 인공물의 영향을 크게 받지 않는 것으로 보입니다. 특징적인 큰 진폭 파형은 약 15ms를 회복하며, 22ms와 32ms 사이의 5마이크로볼트 편향은 TMS에 대한 진정한 피질 반응일 가능성이 높습니다. 신호를 필터링하면(그림 3E, G) 진폭이 다른 채널의 잡음에 영향을 받지 않는 것으로 확인됩니다.
코일 회전을 통해 F5 채널의 근육 아티팩트를 줄일 수 있는지 여부를 조사하기 위해 다른 모든 자극 매개변수를 일정하게 유지하고(그림 4), 코일을 먼저 후방-전방 방향으로 회전시켰으며(그림 4A), 여기서 E-field 최대값은 80V/m로 추정된 다음 측면-내측 방향으로 회전했습니다(그림 4E)), 최대 101V/m E-필드. 후방-전방 코일 방향(그림 4B, C)에서 근육 활성화의 급격한 증가가 관찰되었으며, 이는 피험자에 의해 불편한 것으로 보고되었습니다. 측면-내측 방향은 그림 3에 표시된 것과 유사한 신호를 생성했지만 진폭이 더 커서 F3 전극(그림 4F, G)에서 조기 12μV TEP 반응을 일으켜 자극 강도를 줄일 수 있습니다. 초기 TEP 반응의 크기와 함께 과도한 근육, 충치 또는 고리 인공물이 없기 때문에 이러한 자극 매개변수의 조합은 데이터 수집을 위한 유망한 후보입니다.
그림 5는 낮은 흥분성 대상에서 TEP 반응에 대한 자극 강도의 효과를 보여줍니다. 그런 다음 두 번째 fMRI 클러스터(그림 5A)와 구조적 연결성(그림 5B)을 조사했습니다. 첫 번째 표적과 유사하게, 구조적 연결은 전두엽에 국한된 것으로 보인다. 두 fMRI 클러스터 사이의 거리가 28mm임에도 불구하고 이전 대상인 49% MSO(77V/m, 120% RMT)에 사용된 자극 강도가 눈에 띄는 TMS 반응을 생성하지 않았다는 점은 TEP 기반 자극 강도 선택의 중요성을 강조합니다. 그림 5B,C에는 55% MSO(89V/m, 134% RMT)에서의 TMS 응답이 나와 있습니다. 10ms 이후에 관찰되는 큰 편향은 진정한 TMS 반응이 아니라 근육 인공물 회복의 연속이라는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 따라서 펄스 후 25ms 이후에 발생하는 신호만 고려해야 하며, 이로 인해 26ms와 60ms 사이에 4μV의 진폭이 발생합니다. 뚜렷한 초기 반응을 얻기 위해 강도를 60% MSO(97V/m, 146% RMT)로 더욱 증가시켰습니다(그림 5F,G). 55% MSO 강도와 비교하여 근육 인공물의 진폭이 증가할 것으로 예상되었지만 TEP 진폭의 증가는 거의 또는 전혀 없었습니다. 관찰된 파형과 더 높은 자극 강도에 대한 필요성에 따라 이 대상은 이전 대상에 비해 더 낮은 피질 흥분성을 나타내는 것으로 간주되어 데이터 수집에 대한 정보가 적습니다. 그러나 유사한 특성을 가진 표적이 치료 프로토콜에 더 적합할 수 있습니다.
총 16개의 고유한 자극 매개변수 조합이 20개의 시도 매핑 절차를 사용하여 조사되었습니다. EEG 및 EMG 준비(약 30분 소요)를 제외한 총 시술 시간은 2시간 35분이었습니다. 최종 자극 대상은 그림 6A에서 볼 수 있습니다. 이 표적은 초기 목표(그림 3A)에 매우 가까우면서도 훨씬 더 광범위한 구조적 연결성을 보여주며(그림 6B), 잠재적으로 핫스팟에서 다른 피질 영역으로의 신호 전파에 대한 더 많은 정보를 제공할 수 있습니다. 자극 강도는 49% MSO(102V/m, 120% RMT)로 유지되었습니다.
최종 자극 대상에서 수집된 처음 20개 펄스의 최소 전처리는 그림 6C, D에 나와 있습니다. 큰 진폭의 링잉이 F1 전극을 오염시켰고, 이는 이후에 거부되었습니다. 그러나, 잔류 잡음은 이러한 거부 후에도 다른 전극에 존재하였다. 울리는 아티팩트가 있음에도 불구하고, 관심 영역 내에 근육 아티팩트가 없기 때문에 16ms 이후의 대기 시간을 진정한 신경 신호로 간주할 수 있었습니다. 필터링 후 17ms와 35ms 사이의 초기 구성 요소의 진폭은 9μV였습니다.
그림 6E,F는 300펄스 데이터셋에 적용된 전체 전처리 파이프라인의 결과를 보여줍니다. 결과 TEP는 20개의 펄스에서 파생된 파형과 매우 유사하며(그림 6D) TEP의 실시간 모니터링의 관련성을 보여줍니다. 20ms와 40ms 사이의 조기 응답은 6μV이며, 이는 전처리로 인해 예상되는 진폭 감소를 보여줍니다.
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67339/67339fig02.jpg"> 
그림 2: 신경 항행 및 전극 설정. (A) fMRI에서 파생된 연결성이 중첩된 피험자의 3D MRI 기반 머리 모델. (B) 주황색으로 표시된 자극 코일 아래에 관심 전극이 있는 EEG 전극 배치의 개략도. 전극의 위치는 3D 헤드 모델에서 디지털화됩니다(단계 3.7.4). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67339/67339fig02large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67339/67339fig03.jpg"> 
그림 3: 최소 TMS-EEG 데이터 처리 의 예.(A) 신경 탐색 디스플레이는 자극 부위와 코일 방향을 보여줍니다. 빨간색 화살표는 바이페이식 펄스의 강한 방향을 나타내고 파란색 화살표는 약한 방향을 나타냅니다. 자극 강도는 최대 자극기 출력(MSO) 및 휴지 운동 임계값(RMT)의 백분율로 표시됩니다. (B) 자극 위치에서의 실시간 트랙토그래피. (C) 자극 코일 아래의 전극에서 원시 TMS-EEG 데이터. (D) 잡음이 있는 채널 제거 후 TMS-EEG 데이터, 거부된 채널은 0으로 대체됩니다. (E) 필터링 후 TMS-EEG 데이터. (F) 불량 채널 제거 후 F3 전극의 확대 보기. (G) 필터링 후 F3 전극의 확대 보기. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67339/67339fig03large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67339/67339fig04.jpg"> 
그림 4: 근육 인공물에 대한 자극 방향의 효과. (A) 후-전방 코일 방향 및 해당 강도를 가진 자극 대상. (B) 근육 인공물 오염을 보여주는 후방-전방 방향에 대한 원시 데이터. (C) 큰 근육 인공물이 있는 F3 전극의 데이터. (D) 자극 위치에 해당하는 실시간 트랙토그래피. (E) 측면-내측 방향 및 해당 강도를 가진 자극 대상. (F) 깨끗한 TEP를 보여주는 측면-내측 방향에 대한 원시 데이터. (G) F3 전극의 TEP, 크고 아티팩트가 없는 조기 반응을 나타냅니다. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67339/67339fig04large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67339/67339fig05.jpg"> 
그림 5: 낮은 흥분성 대상에서 TEP 반응에 대한 자극 강도의 효과. (A) 자극 대상 위치 및 강도. (B) 55% MSO로 기록된 원시 데이터. C) F3 전극 데이터, 구별할 수 있는 초기 TEP 구성 요소가 없습니다. (D) 자극 위치에 해당하는 실시간 트랙토그래피. (E) 목표를 일정하게 유지하면서 자극 강도가 증가했습니다. (F) 60% MSO로 기록된 원시 데이터. (G) 더 높은 자극 강도로 인한 근육 인공물을 보여주는 F3 전극 데이터. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67339/67339fig05large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/67339/67339fig06.jpg"> 
그림 6: TMS-EEG 데이터에 대한 최소 및 전체 전처리 파이프라인의 효과 . (A) 최종 자극 목표 및 강도. (B) 자극 위치에 대한 실시간 tractography. (C) 20번의 임상시험에 대한 평균 원시 데이터. (D) F3 전극에서 20회 시행 평균 TEP. (E) 완전히 전처리된 TEP는 평균 300회 이상의 시도를 했습니다. (F) F3 전극에서 완전히 전처리된 300회 시험 평균 TEP. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/67339/67339fig06large.jpg" target="_blank">이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.</a>

실시간 피질 네트워크 매핑을 위한 신경영상 유도 TMS-EEG

The cerebral cortex is organized into structurally and functionally segregated networks, enabling the human brain to process information highly ...

우리는 임상 바이오마커 발견을 위한 TMSEG 특이성을 향상시키기 위해 피질 형태, 구조적 및 기능적 연결성, 신경생리학을 통합하여 재현 가능한 완전 맞춤형 신경조절 프로토콜을 개발하고 있습니다.우리의 프로토콜은 대상 영역의 즉각적인 피질 반응성을 반영하는 초기 TMS 유발 잠재력에 대한 안정적인 액세스를 가능하게 합니다. 이러한 신호는 일반적으로 개인화되지 않은 접근 방식의 아티팩트 및 열악한 데이터 품질로 인해 가려집니다.우리는 실시간 알고리즘, 다중 유전자좌 TMS 및 로봇 공학을 사용하여 피질 매핑을 자동화하는 것을 목표로 합니다. 목표는 신경조절 연구의 정밀도를 높이고 임상 적용의 효능을 향상시키는 것입니다.[[강사] 시작하려면 캡 케이블이 뇌파 시스템에 연결될 수 있을 만큼 가까운 의자에 피험자를 앉히십시오. 피험자의 머리 둘레를 측정하여 일치하는 뇌파 캡을 선택합니다. 머리카락을 캡 아래에 유지하면서 이마부터 시작하여 캡을 씌웁니다. 비주에서 이주까지, 왼쪽에서 오른쪽 이주까지의 거리를 측정합니다. 그런 다음 캡 위치를 조정하여 CZ가 이러한 해부학적 랜드마크 사이의 중간에 위치하도록 합니다. 알코올 물티슈와 연마 테이프를 사용하여 자극 쪽 반대쪽 유양돌기와 광대뼈 피부를 청소하여 전도성을 향상시킵니다. 링 전극 와셔를 사용하여 광대뼈에 접지 전극을 놓고 유양돌기에 기준 전극을 놓습니다. 연마 페이스트를 접지 전극 부위에 바르고 뭉툭한 바늘로 피부를 가볍게 문지릅니다. 그런 다음 각 전극을 전도성 젤로 채웁니다. 신경 항법 및 이어폰 배치 중에 귀에 접근할 수 있도록 귀 슬릿이 올바른 위치에 있는지 확인하십시오. 이제 턱 아래의 후크 및 루프 패스너를 사용하여 캡을 제자리에 고정합니다. 캡 전극을 준비하려면 연마 젤을 바르고 뭉툭한 바늘을 사용하여 피부가 보일 때까지 각 전극 아래의 머리카락을 제거합니다. 전극을 전도성 젤로 채우면서 부드럽게 눌러 적절하지만 과도하지 않은 젤이 도포되도록 합니다. 초기 준비 후 임피던스가 높으면 뭉툭한 바늘이나 면봉을 사용하여 모발이 변위를 피하면서 전극 내부의 피부를 다시 문지릅니다. 그런 다음 전극에 전도성 젤을 다시 채우고 모두 5킬로옴 미만이 될 때까지 반복되는 임피던스 레벨을 확인합니다. 알코올 물티슈로 각 전극 부위를 청소하십시오. 연마 테이프로 피부를 가볍게 긁고 알코올로 다시 닦은 후 말리십시오. 활성 전극을 근육 배에 놓습니다. 일반적으로 오른쪽 무지외전근 단외경근 또는 첫 번째 등쪽 골간. 기준 전극을 근육 힘줄 위에 놓고 접지 전극을 손등에 놓습니다. 신경 항법 준비를 위해 피험자를 의자에 편안하게 앉혀 목, 손, 다리가 편안해지도록 합니다. 이제 헤드 트래커를 고정하고 자극 중에 안정적인지 확인하십시오. 피험자의 자기공명영상에서 비위 및 귀 전점을 포함한 기점을 식별합니다. 그리고 디지털화 펜을 사용하여 피사체의 머리에 해당 기점을 표시하여 귀와 나션 랜드마크를 봅니다. 두개골 표면의 추가 점을 디지털화하여 등록 오류를 줄입니다. 사용된 특정 코일에서 녹음된 코일 클릭과 혼합된 백색 소음의 루프 오디오 트랙을 사용하여 노이즈 마스킹을 준비합니다. 피사체가 노이즈 마스킹 헤드폰의 이어팁을 외이도에 올바르게 삽입했는지 확인하십시오. 그런 다음 코일을 피험자의 머리 위 약 5cm 위에 놓습니다. 지터링된 자극 간 간격으로 고강도 펄스를 전달하고 피험자가 더 이상 딸깍 소리가 들리지 않는다고 나타낼 때까지 PC 볼륨을 점차적으로 1-2% 증가시킵니다. 실시간 경두개 유발 전위 시각화를 모니터링하면서 20-30개의 펄스를 전달합니다. 청각 유발 전위가 관찰되면 구성 요소가 사라질 때까지 마스킹 노이즈 볼륨을 2% 단위로 늘립니다. 휴식 운동 역치를 결정하려면 피험자에게 손바닥이 위를 향하도록 근육을 이완시키도록 지시하십시오. 경두개 자기 자극 코일을 고랑에 수직인 전기장으로 모터 손잡이 위에 배치합니다. 최대 자극기 출력의 약 30%로 시작하여 국소적인 근육 활성화가 보일 때까지 강도를 높입니다. 단무지 외전근에 특정한 반응이 관찰될 때까지 코일 위치와 방향을 조정합니다. 저장된 위치를 사용하여 시스템에 자동화된 알고리즘을 적용하여 휴식 운동 역치를 결정합니다. 피질 매핑의 경우 신경 탐색 소프트웨어에서 MRI의 해부학적 구획 및 기능적 연결 맵을 오버레이합니다. 유망한 구조적 및 기능적 연결성을 기반으로 최소 2-3개의 자극 목표를 정의합니다. 노이즈 마스킹이 활성화된 상태에서 휴식 운동 역치의 100-110%에서 자극을 시작합니다. 세트당 평균 20펄스를 수행하고 결과 경두개 유발 전위를 모니터링합니다. 초기 응답 진폭이 6마이크로볼트를 초과할 때까지 최대 자극기 출력 증분으로 강도를 2% 조정합니다. 기하급수적인 특성으로 인식할 수 있는 붕괴 아티팩트와 양극성 근육 아티팩트에 대한 신호를 모니터링합니다. 근육 아티팩트가 15밀리초 이상 지속되면 코일을 회전시켜 최소화하십시오. 6마이크로볼트 이상의 깨끗한 초기 구성 요소가 달성될 때까지 진행합니다. 코일 회전으로 신호 품질이 향상되지 않으면 자극 위치를 몇 밀리미터 이동하고 피질 영역 전체에 걸쳐 피질 반응을 매핑하는 과정을 반복하십시오. 아티팩트가 지속되면 미리 정의된 다음 피질 표적을 조사합니다. 자극 대상과 매개변수가 최적화되면 TMSCEG 데이터 기록을 시작하기 전에 전극 임피던스를 측정합니다. 임피던스가 5킬로옴을 초과하면 전도성 젤을 추가하여 임피던스를 줄이십시오. 여전히 너무 높으면 준비를 반복하고 필요한 경우에만 젤을 더 추가하십시오. FMRI 클러스터에서 선택된 초기 자극 부위는 슬관절하 전대상피질 및 트랙토그래피와의 반상관관계를 보였으며 주로 반대쪽 전두엽에 대한 교차 거대 및 동측 연결을 나타냅니다. F3, F1 및 FC3 전극에서 잠재적인 TEP와 같은 반응이 관찰됩니다. AF3 전극은 큰 진폭 링잉 아티팩트를 나타내는 반면 F5는 TMS 펄스 직후 고주파, 고진폭 피크로 인식할 수 있는 작은 근육 아티팩트의 영향을 받습니다. 전처리를 통해 F3 응답이 초기 구성 요소의 진폭을 보존하는 아티팩트의 영향을 받지 않는 것으로 확인되었습니다. 후방-전방 코일 방향으로 전환하면 근육 인공물이 증가하고 모든 채널에서 볼 수 있는 강한 인공물이 있는 불편함이 발생합니다. 측면 내측 코일 방향을 사용하여 F3 전극에서 20밀리초 이내에 12마이크로볼트에서 정점에 도달하는 깨끗한 큰 진폭 TEP를 생성했습니다. 초기 자극 표적 근처에 위치한 측면 내측 코일 방향을 갖는 최종 자극 표적은 이전 표적보다 더 넓은 구조적 연결성을 나타냈습니다. 최소한의 전처리 및 9마이크로볼트 후 근육 인공물이 없는 F3 전극에서 17밀리초에서 35밀리초 사이에 초기 구성 요소가 감지되었습니다. 300개의 시험 데이터 세트의 전체 전처리는 20밀리초에서 40밀리초 사이에 감소된 6마이크로볼트 초기 응답을 보여주는 파형 모양을 보존했습니다.

neuroimaging-guided-tmseeg-for-real-time-cortical-network-mapping

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

우리는 침략적 간질 모니터링을 진행하고 인간에서 연구 목적으로 electrocorticographic 신호를 수집하기위한 방법을 제시한다. 우리는 데이터 수집, 신호 처리 및 자극 프레 젠 테이션을 위해 BCI2000 소프트웨어 플랫폼을 사용하는 방법을 보여줍니다. 특히, 우리는 SIGFRIED, 실시간 기능적 뇌 맵핑을위한 BCI2000 기반 도구를 보여줍니다.

Neuroscientific 연구 및 실시간 기능성 두피 매핑을위한 인적 Electrocorticographic (ECoG) 신호를 녹음하기

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

출처: Stefanou, M., et.al. 실시간 뇌파 검사 트리거 경두개 자기 자극을 통한 뇌 상태 의존적 뇌 자극. J. Vis. 경험. (2019년)이 비디오는 피질 흥분성을 연구하기 위한 실시간 EEG 트리거 경두개 자기 자극(TMS) 과정을 보여줍니다. 이 절차에는 운동 피질 위에 TMS 코일을 배치하고, 자극을 EEG 신호의 특정 단계와 동기화하고, 다양한 뇌 상태가 피질 반응에 미치는 영향을 탐색하기 위해 운동 유발 전위(MEP)를 기록하는 작업이 포함됩니다. 이 기술을 사용하면 실시간 EEG 분석을 기반으로 뇌 활동을 정밀하게 조절할 수 있습니다.

피질 흥분을 위한 실시간 뇌파 유발 경두개 자기 자극

출처: Shafi, M. M., et al. 간질 환자의 연결성 관련 뇌 흥분성을 평가하는 다중 모드 이미징 및 자극 기반 방법. J. Vis. 경험. (2016년)이 비디오는 간질 환자의 신경 흥분성을 평가하기 위해 경두개 자기 자극(TMS) 및 뇌파 검사(EEG)를 사용하는 절차를 보여줍니다. 사전 기록된 뇌 스캔으로 환자의 머리를 정렬하고, 기능적으로 연결된 피질 표적 위에 TMS 코일을 배치하고, 자극을 가하여 신경 회로를 활성화하는 단계를 자세히 설명합니다. 이 과정에는 운동 반응 추적, EEG 신호 기록, 뇌 활동을 건강한 대조군의 뇌 활동과 비교하여 과흥분성을 식별하고 발작 발병 영역을 국소화하는 것이 포함됩니다.

경두개 자기 자극 및 뇌파 검사를 통한 뇌 과흥분성 평가

이 논문은 기능성 자기 공명 영상 (fMRI)으로 밝혀 활성화에 의해 유도 동시 경 두개 자기 자극 (TMS) 동안 (EEG)의 데이터를 수집하고 뇌파를 분석하는 방법을 설명합니다. 사건 관련 전위의 TMS 이슈 제거 및 추출 방법은 패러다임의 설계 및 실험 장치의 고려 사항뿐만 아니라 설명되어 있습니다.

fMRI를 유도 경 두개 자기 자극하는 동안 기록 된 EEG 데이터에서 시각 유발 전위를 추출

이 연구는 신경 항법 시스템 유도 경두개 자기 자극이 의도한 대상을 표적으로 하는 데 더 높은 정확도를 갖는다는 가설을 테스트하기 위해 고안되었으며, 이는 그림 명명에 대한 반응 시간의 지연으로 측정된 건강한 피험자에서 더 높은 수준의 가상 실어증을 유발함으로써 입증되었습니다.

실어증에 대한 Neuronavigation 유도 반복 경 두개 자기 자극

Resting-state functional-connectivity MRI는 피질 발달의 기형으로 인한 간질을 포함한 광범위한 신경 정신 질환을 가진 환자의 이상을 확인했습니다. EEG와 함께 경두개 자기 자극법은 간질 환자가 비정상적인 연결성을 가진 영역에서 피질 과흥분성을 가지고 있음을 입증할 수 있습니다.

간질 환자의 뇌 흥분을 연결 관련 평가하는 멀티 모달 Imaging- 및 자극 기반 방법

여기에 제시 된 프로토콜 intracortical 흥분 테스트 재 시험 디자인 패러다임을 이용 하 여 TMS-뇌 파 연구입니다. 프로토콜의 의도 neurophysiological 주요 우울증 등 정신병 질환의 치료에서 치료 적 중재에 관련 기능을 평가 하기 위한 안정적이 고 재현 대뇌 피 질의 흥분 조치를 생산 하는 것입니다.

결합된 Transcranial 자석 자극 그리고 Dorsolateral 전 두 엽 피 질 Electroencephalography

이 논문은 인간의 뇌 네트워크를 연구하고 조절하기 위해 실시간 뇌파 검사 트리거 경두개 자기 자극을 설명합니다.

실시간 뇌전도-트리거 경두개 자기 자극을 가진 두뇌 국가 의존적인 두뇌 자극

탐색된 반복적 경두개 자기 자극은 음성 관련 피질 영역을 매핑하기 위한 매우 효율적인 비침습적 도구입니다. 뇌 수술을 설계하는 데 도움이 되며 수술 중에 수행되는 직접적인 피질 자극을 가속화합니다. 이 보고서는 수술 전 평가 및 연구를 위해 언어 피질 매핑을 안정적으로 수행하는 방법을 설명합니다.

음성 피질 매핑을 위한 탐색된 반복적 경두개 자기 자극을 위한 연구 설계

학습하세요 개인 맞춤형 경두개 자기 자극(TMS)과 뇌파(EEG)를 결합한 실시간 피질 네트워크 매핑 방법을. MRI 데이터를 활용하여 정확한 표적 영역 선정과 신경 가소성 연구에 활용할 수 있습니다.

실시간 피질 네트워크 매핑을 위한 신경영상 유도 TMS-EEG

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