Gelijktijdige EEG en functionele MRI opname en integratie analyse voor dynamische corticale activiteit Imaging
June 30th, 2018
Een EEG-fMRI multimodale imaging methode, die bekend staat als de spatio fMRI-beperkt EEG bron imaging methode is hier beschreven. De onderhavige methode maakt gebruik van voorwaardelijk-actieve fMRI sub kaarten, of priors, bij EEG source localization op een wijze die verbetert de ruimtelijke specificiteit en foutieve resultaten beperkt.
Deze methode kan helpen bij het beantwoorden van belangrijke vragen op het gebied van neurowetenschap, zoals het bepalen van de temporele relatie tussen meerdere hersengebieden of het verkennen van de gedetailleerde neurale route van complexe cognitieve processen. Het grote voordeel van deze techniek is dat het de integratie van multi-modale EEG en functionele gegevens mogelijk maakt op een ruimtelijke en temporele specifieke manier om de resolutie en nauwkeurigheid van functionele neuroimaging te verbeteren. De implicaties van deze techniek strekken zich uit naar het begrip van epilepsie en neurocognitieve stoornissen.
Omdat de methode de ruimtelijke en temporele nauwkeurigheid voor non-invasieve neuroimaging verbetert. Hoewel deze methode kan worden gebruikt om inzicht te geven in de visuele motorische en emotionele verwerkingssystemen, kan deze ook worden toegepast op andere systemen, zoals sensorimotrice integratie, taal en geheugenverwerking. Visuele demonstratie van deze methode is cruciaal, aangezien de gelijktijdige EEG en fMRI data-opname stappen moeilijk te leren kunnen zijn.
Ook omdat de vereiste voor gespecialiseerde faciliteit, apparatuur en signaalverwerkingsmethoden. Om deze procedure te beginnen, plaatst u een passieve MRI-compatibele EEG-dop van de juiste maat op het hoofd van het subject. Positioneer de elektroden volgens het 10-20 internationale labelsysteem.
Controleer in de EEG-opnamesoftware de impedantie van de grond- en referentie-elektroden. Om dit te doen, klikt u op het impedantietab en selecteert u het elektrodetype op de gebruikersinterface van de software. Gebruik vervolgens de spuit om elektrolyt in elke elektrode te injecteren.
Gebruik vervolgens een wattenstaafje om het gel te verspreiden om een huid-elektrode contact te garanderen. Zodra de EEG-dop voorbereiding is voltooid, laat u het subject naar de MR-scanner bewegen. Stel het experimentele paradigmadisplay in op een monitor in de observatiekamer.
Gebruik een hoofdspoel beschouwing spiegel om het subject in staat te stellen de monitorscherm te bekijken zonder hun hoofd of ogen te bewegen terwijl ze liggen. Geef een voorbeeldbeeld weer op het computerscherm om er zeker van te zijn dat het subject het scherm comfortabel kan bekijken en dat het paradigma goed zal worden weergegeven. Voer eventuele noodzakelijke hardware- of software-aanpassingen uit.
Instrueer daarna het subject om stil te blijven en een initiële T1 gewogen anatomische MRI-scan uit te voeren. Gebruik indien mogelijk een gezichtsveld dat van de onderkant van de cerebellum tot de bovenkant van het hoofd reikt, inclusief de schedel en huid. Start nu met het opnemen van de EEG-gegevens.
Klik tegelijkertijd op de juiste knoppen om de MRI-opname te starten en start het paradigma van interesse op de presentatiesoftware. Controleer de EEG-gegevensopname om de signaalkwaliteit te waarborgen en controleer of, indien gewenst, geschikte markers worden opgenomen. Gebruik de beschikbare GUI om de structurele MRI-gegevens te analyseren en ervoor te zorgen dat er geen overlap in de lagen is.
Open vervolgens de FreeView-applicatie. Klik op Bestand en vervolgens op Laad oppervlak. Navigeer naar de map van het subject in de free surfer-map.
Open vervolgens de bem-map, gevolgd door de watershed-map. Laad de vier bestanden, buitenste huidoppervlak, buitenste schedeloppervlak, hersenoppervlak en binnenste schedeloppervlak. Vervolgens verplaatst u de slice selectie schuifregelaars en zoekt u naar overlap in de gele oppervlaktelagen.
Als er wel overlap optreedt, controleert u de MRI-gegevens op anatomische defecten of fouten, en gebruikt u de GUI-tekenhulpmiddelen om de lagen te verduidelijken. Laad vervolgens de originele MRI-gegevens in de FreeView-applicatie door op Bestand te klikken en vervolgens op Volume laden. Navigeer naar de subject map en open de mri map.
Klik vervolgens op de originele directory en open de structurele mri-gegevens en klik op OK. Bekijk vervolgens de grijsschaal afbeelding van het hoofd en kijk naar de verschillende lagen van grijs en zwart rond de hersenen. Zorg ervoor dat deze lagen geen gaten of onregelmatigheden hebben. Gebruik de kleurenkiezer tool om de Voxel van de laag te selecteren die moet worden gecorrigeerd.
Schakel over naar de vrijhand voxel-bewerking en klik om op het beeld te tekenen. Gebruik deze procedure om eventuele defecten in het MRI-beeld in te vullen. Voer correctie uit voor alle lagen en MRI-slices waar defecten optreden.
Vervolgens voert u subject-specifieke EEG-sensoruitlijning uit naar de MRI-ruimte met behulp van het free surfer hoofdmodel overlay. Sla vervolgens de transformatie op. Open de MNE Analyze-applicatie.
Klik op Bestand en vervolgens op Laad oppervlak. Navigeer naar de map met de subjectgegevens en laad het piële oppervlak. Klik op Bestand en vervolgens op Digitalisatorgegevens laden en selecteer het EEG-bestand van interesse.
Klik op Weergave en Toon Viewer. Zodra de Viewer GUI verschijnt, klikt u op Opties en zorg ervoor dat de opties voor scalp en digitalisatorgegevens zijn geselecteerd. Elektroden worden hier in rood weergegeven met fiducial punten in geel.
Selecteer op het hoofdscherm Aanpassen en vervolgens Coördinaatuitlijning. Gebruik de Coördinaatuitlijning GUI om de EEG-elektroden in de viewer te verschuiven en te roteren met de pijl- en links-rechts knoppen. Pas naar behoefte aan.
Zodra de uitlijning is voltooid, klikt u op Opslaan onderaan de Coördinaatuitlijning GUI om de uitlijning op te slaan. Voor EEG-gegevensanalyse voert u scannergradiëntartefactcorrectie uit door middel van sjabloonaftrekking door te klikken op de MR-correctieknop in het speciale signaalverwerkingsmenu en de juiste parameters te selecteren in de EEG-analysesoftware GUI. Om cardioballistische artefacten te verwijderen door middel van sjabloonaftrekking, klikt u op de CB-correctieknop in het speciale signaalverwerkingsmenu en selecteert u de juiste parameters in de analysesoftware GUI.
Pas vervolgens filtratie toe onder datafiltratie. Selecteer de knop voor IIR-filtratie bovenaan de analyse GUI. Gebruik bijvoorbeeld een hoge doorlaat bij 0,05 Hertz, een lage doorlaat bij 40 Hertz en een notchfilter bij de stroomlijnfrequentie met een afrol van 48 decibel per
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Overzicht
De ruimte-tijd fMRI-beperkte EEG-bronbeeldvormingsmethode integreert EEG- en fMRI-gegevens om de nauwkeurigheid van neuroimaging te verbeteren. Deze techniek helpt bij het begrijpen van complexe cognitieve processen en neurale paden.
Belangrijkste studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Neurowetenschap
- Neuroimaging
- Cognitieve processen
Achtergrond
- EEG en fMRI zijn complementaire neuroimagingtechnieken.
- Ruimtelijke specificiteit en temporele resolutie zijn cruciaal bij het bestuderen van hersenfunctie.
- De methode gebruikt fMRI-priors om de EEG-bronlokalisatie te verbeteren.
- Toepassingen omvatten epilepsie- en neurocognitieve stoornissenonderzoek.
Doel van het onderzoek
- Om temporele relaties tussen hersengebieden te bepalen.
- Om neurale paden die betrokken zijn bij cognitieve processen te verkennen.
- Om de resolutie van functionele neuroimaging te verbeteren.
Gebruikte methoden
- Integratie van EEG- en fMRI-gegevens.
- Gebruik van conditioneel actieve fMRI sub-kaarten als priors.
- Verbetering van ruimtelijke en temporele nauwkeurigheid in neuroimaging.
- Visuele demonstraties om het leren van de methode te bevorderen.
Belangrijkste resultaten
- Verbeterde ruimtelijke specificiteit in EEG-bronlokalisatie.
- Verbeterde nauwkeurigheid in het begrijpen van hersenfunctie.
- Inzichten in visuele motorische en emotionele verwerkingssystemen.
- Mogelijke toepassingen in verschillende cognitieve domeinen.
Conclusies
- De methode verbetert significant niet-invasieve neuroimaging.
- Het biedt waardevolle inzichten in complexe cognitieve processen.
- Verdere verkenning van de toepassingen is gerechtvaardigd.
Veelgestelde vragen
Executive Industry Relevance
Integrating EEG and fMRI data enhances spatial and temporal resolution in neuroimaging, addressing a key challenge in mapping dynamic brain activity for target validation in CNS drug discovery. This multimodal approach improves predictive confidence by reducing source localization bias and cross-talk between conditionally active regions, supporting mechanistic de-risking in preclinical models of neurological disorders. The method enables more accurate interrogation of therapeutic hypotheses related to neural pathway modulation and biomarker alignment.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of temporal relationships between brain regions to clarify pathophysiological pathways in disease models.
- Scientific Value: Supports functional target validation by improving EEG source localization accuracy through dynamic fMRI priors.
- Scientific Value: Reduces mechanistic ambiguity in neural circuit modeling, increasing confidence in target engagement assessments.
Screening & Assay Development
- Operational Value: Generates standardized cortical activity maps and time-courses suitable for reproducible assay development in neuropharmacology.
- Operational Value: Provides quantitative dependent variable measurements (e.g., source localization evidence, cortical activation patterns) for compound screening.
- Operational Value: Enhances assay specificity by using fMRI-derived spatial priors to minimize off-target cortical signal interference.
Translational & Preclinical Research
- Translational Value: Enables continuity from discovery through preclinical validation by mapping dynamic cortical activity in disease-relevant systems.
- Translational Value: Supports biomarker alignment by identifying spatiotemporal neural signatures associated with cognitive or motor endpoints.
- Translational Value: Facilitates risk-adjusted advancement decisions by improving predictive confidence in target modulation outcomes.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within the discovery continuum from hypothesis testing in early neuroscience research to lead identification and preclinical validation, particularly for CNS targets requiring dynamic pathway analysis.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification by resolving spatiotemporal dynamics of cortical networks involved in cognitive and motor processing.
- Screening: Enables assay readiness through reproducible, quantitative EEG-fMRI outputs that allow comparison of compound effects on brain activity.
- Analytics: Delivers model evidence and cortical time-course measurements that help teams compare conditions and assess target engagement.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity by providing translatable neural activity patterns that align with behavioral or clinical endpoints.
- Enterprise Reuse: Represents a reusable neuroimaging capability applicable across multiple CNS therapeutic areas and target classes.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation by improving spatial specificity and reducing false positives in EEG source imaging.
- Operational Value: Enhances reproducibility and standardization through structured workflows for multimodal data acquisition and hierarchical Bayesian analysis.
- Strategic Value: Supports better go/no-go decisions by de-risking mechanistic assumptions about target modulation in neural circuits.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of CNS programs by providing more accurate functional neuroimaging data for target validation.
Implementation Considerations
- Requires expertise in neurophysiology, MRI physics, and computational modeling for EEG-fMRI integration.
- Dependent on MRI-compatible EEG systems, synchronized acquisition hardware, and specialized software (e.g., FreeSurfer, MNE).
- Necessitates cross-team standardization between neuroscience, imaging, and data analysis groups for consistent priors and windowing parameters.
- Adaptation considerations include variability in head anatomy, signal artifacts, and individual differences in neurovascular coupling.
- Practical limitations include inability to detect EEG-invisible sources and dependency on accurate fMRI activation map segmentation.
