Name: Mapeamento Dynamics cortical MEG simultâneas / EEG e anatomicamente constrangido mínima norma-Estimativas: um exemplo Atenção Auditiva (Vídeo) | JoVE Journal
Uploaded: 2012-10-24T13:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 45 s
Description: Aprenda a mapear dinâmicas corticais usando MEG/EEG e MRI para estudar atenção auditiva. Este método integra neuroimagem funcional e anatômica para distinguir estados cognitivos com alta resolução temporal.

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Os autores gostariam de agradecer Matti S. Hämäläinen, Lilla Zöllei e três revisores anônimos por seus comentários úteis. Fontes de financiamento: R00DC010196 (AKCL); T32DC000018 (EDL); T32DC005361 (RKM).

1. Aquisição de Dados e Processamento anatômica <ol><li> Adquirir uma magnetização preparado rápida gradiente eco (MPRAGE) exame de ressonância magnética do assunto. Isto pode demorar de 5-10 min, dependendo de qual protocolo verificação específica for utilizado. </li><li> Adquirir mais dois tiro baixo ângulo rápido (FLASH) exames de ressonância magnética (ângulos de inclinação = 5 ° e 30 °) se os dados de EEG são usados ​​para análise de imagem inversa, como seqüências FLASH proporcionar contraste tecido diferente das seqüências MPRAGE padrão 1. </li><li> Use FreeSurfer software (ver tabela) 2, 3 reconstruir a superfície cortical e configurar M indivíduo / espaço de origem EEG dipolo. <ol><li> Este espaço de origem é restrito ao limite massa cinzenta / branco segmentada da verificação MPRAGE. Cada hemisfério contém cerca de 100.000 potenciais vértices, espaçadas de ~ 1 mm. Para a estimativa da amplitude dipolo (ver abaixo), utilizar um espaçamento da grelha, de 7 mm, o que produz ~ 3000 dipolos por hemisfério. </li></ol></li><li> Reconstruira pele do crânio, exterior e superfícies internas do crânio a partir das imagens e flash usando MPRAGE MNE (ver tabela) e FreeSurfer. Usar estas superfícies para gerar um modelo de três camadas de elementos de contorno (MEC). </li></ol> 2. M / EEG de Aquisição de Dados <ol><li> Prepare assunto para M / EEG gravação. <ol><li> Consulte a Liu et al 4 para detalhes de eletrooculograma e preparação do eletrodo de referência, bem como a digitalização dos marcos fiduciais do sujeito, bobinas cabeça-posição indicadoras (HPI) e eletrodos de EEG. </li></ol></li><li> Uma vez sujeito está sentado no MEG, medir a posição da cabeça usando as bobinas HPI. </li><li> Iniciar a gravação. Comece a apresentação de estímulos auditivos e visuais. <ol><li> Muitos hardware e soluções de software estão disponíveis para realizar a apresentação do estímulo (por exemplo., Apresentação, E-Prime). Nós usamos um Tucker-Davis Technologies RZ6 para a apresentação do estímulo auditivo eo gatilho estamparia, com Psychtoolbox 5 para visual stimulus apresentação, ambas controladas pelo MATLAB. Testando as latências auditivas e visuais, utilizando um microfone e fotodiodo acoplado à tela e, posteriormente, assegurando que não há jitter observável (que pode exigir a apresentação definindo projetor para sua resolução nativa) antes da experiência ajuda a garantir a integridade timing. </li></ol></li><li> Assunto responde a estímulos auditivos e visuais através de uma caixa de botões óptico durante a execução de tarefa comportamental. </li><li> Guardar todos os estímulos, parâmetros experimentais e arquivos de dados para análise off-line. </li></ol> 3. M / EEG co-registo com IRM Digitalização e Processamento de Dados <ol><li> Usando o software MNE, carregar dados digitalizadoras e modelo sujeito cabeça reconstruída ressonância magnética. Escolha marcos fiduciais para iniciar processo de co-registo e continuar a usar procedimento de alinhamento automático para completar transformação de coordenadas (Figura 2). </li><li> Para relacionar a localização de cada dipolo no sp fonteace com a localização de cada sensor, combinar os dados gravados HPI (ver 2.2) para calcular uma solução para a frente com o BEM três camadas (ver 1.4) </li><li> Inspecione todos gravados M / EEG dados e identificar canais que têm variância excepcionalmente alta ou são completamente plana. Definir esses canais como canais ruins. </li><li> Usar o sinal de projecção espaço-6 ou técnicas de redução de ruído diferentes (tais como a separação de sinal do espaço 7) projectar ou separar padrões de campo espaciais originado de contaminação ambiental ambiente campo ou de outros sinais fisiológicos indesejáveis, tais como aquelas associadas com olho-pisca e artefactos cardíacos (Figura 3). <ol><li> Aplicar no domínio do tempo de remoção artefato (por exemplo., Removendo epochs contendo sinais de amplitude anormalmente elevados, devido à cravação de um canal) e no domínio da frequência de remoção artefato (por exemplo., Banda de filtragem no entalhe 50 ou 60 Hz de frequência de linha) para aumentar ainda mais a sinal-para-ruído. </li></ol></li><li> Identificar um período de linha de base em que o sujeito não foi executar qualquer tarefa (por exemplo., 200 ms período antes do início de cada ensaio). Gerar uma média de linha de base dessas épocas, a fim de se obter uma estimativa do ruído (também conhecido como a matriz de covariâncias). </li><li> Identificar épocas de interesse (por exemplo, apenas coletando épocas corretas com respostas comportamentais.) E definir as condições para contrastes experimentais (por exemplo, épocas associado com o assunto de ter mudado a sua atenção auditiva para o hemicampo oposto como originalmente cued -. &quot;Switch&quot; condição - versus assunto manter a atenção no hemicampo original - &quot;Hold&quot; condição). Gerar uma resposta média para cada uma das condições definidas. <ol><li> Estas médias podem ser de base corrigida ou não dependendo dos parâmetros experimentais (v. 8), os dados aqui apresentados são de linha de base corrigida. </li></ol></li><li> Combinar a matriz de covariância (3.5) e da solução para a frente computadorizada (3,2) para se obter umdistribuídos operador inverso corticalmente constrangido mínimo norma, que relaciona as medições do sensor de dipolo estimativas atuais no espaço de origem. <ol><li> Você pode restringir ou cerca de fixar a orientação dipolo para a direção cortical normal 9. </li></ol></li><li> Gerar um &quot;filme cérebro&quot; da estimativa distribuída dipolo (ou seja., A estimativa actual de cada local de dipolo no espaço de origem no tempo) para cada condição experimental (Figura 4). <ol><li> Dependendo das características temporais de seu projeto experimental, você pode bin seus dados em tempo por uma média de estimativas atuais usando não sobrepostos janelas temporais. </li></ol></li></ol> 4. Inferência Estatística baseada em um sistema de coordenadas comum baseado na superfície <ol><li> Morph os &quot;filmes&quot; do cérebro de cada sujeito para um espaço (média) cortical comum com base em um sistema de coordenadas baseado na superfície que se alinha optimamente indivíduo sulcamento-gyral padrões 3. Isso nos permite comparar ou média atividade cortical em todas as disciplinas. (Figura 5). </li><li> Existem várias abordagens de inferência estatística. Vamos destacar três abordagens possíveis aqui. Abordagens que não são implementados no pacote de software pode ser escrito usando software-in personalizado nossos exemplos usamos o MATLAB para executar a não-paramétrico agrupamento espaço-temporal teste de permutação. Apesar da alta dimensionalidade (espaço x tempo x Assuntos) desses dados, todas estas abordagens podem ser realizados utilizando hardware padrão moderno de desktop em segundos (ROI; 4,3 abordagem) para horas (não-paramétrico de clusters; 4.5). </li><li> Região de interesse abordagem (ROI) <ol><li> Pode-se definir a ROI anatomicamente (por exemplo., Definido pelo algoritmo de divisão em parcelas automático 1) e / ou funcionalmente (por exemplo., Gravando uma tarefa funcional localizadora, como um passa / não passa tarefa saccade para identificar o oculomotoregiões R). </li><li> É possível restringir ainda mais a análise de um tempo específico, de interesse, que é apropriado para o seu paradigma experimental (p. ex., Um período de tempo imediatamente antes e após o início do estímulo de som). Você também pode usar a inferência estatística outro associado com análise de séries temporais. </li></ol></li><li> Todo o cérebro Bonferroni ou Falso-Discovery-Rate (FDR) correção <ol><li> Empregar a correção de Bonferroni ou FDR se você precisar de todo o cérebro, a análise de todos os tempos. </li><li> Gerar um mapa de estatística em cada local de dipolo e cada ponto do tempo usando estatísticas de teste apropriadas, como um teste t ou dentro de sujeitos-ANOVA para os dados de aproximadamente normalmente distribuídas. Por exemplo, z-score de mapeamento de parâmetros dinâmicos estatística das estimativas MNE para fixos fontes dipolo 10 pode ser usado quando emparelhado com uma correção para as correlações das estimativas (como a correção de Greenhouse Geisser-conservador). </li><li> Para Bonferronicorrecção, obter significativas de espaço-tempo por thresholding pontos a um nível de significância de 0,05, dividido pelo número de comparações (número de dipolos multiplicado pelo número de pontos de tempo). Para uma abordagem menos conservadora, use FDR correção p-valor 11. </li></ol></li><li> Não paramétrico de agrupamento espaço-temporal <ol><li> Utilize este método (com base em uma simples extensão de 12) para encontrar regiões de grande, ativação consistente espacial e temporal ao ser menos conservador do que a correção de Bonferroni, e menos propenso a erros de Tipo I estatísticos que o FDR, controlando para a taxa de erro família sábio . <ol><li> Porque esta abordagem utiliza permutação ou técnicas de Monte Carlo reamostragem, não se baseiam em pressupostos de normalidade dos dados, e só assume que as etiquetas são intercambiáveis ​​condição sob a hipótese nula. Embora seja mais intensivos computacionalmente do que as duas anteriores abordagens, pode ainda ser realizada em horas numaúnica máquina usando hardware moderno computador desktop. </li></ol></li><li> Gerar um mapa de estatística em cada local de dipolo e cada ponto de tempo utilizando a estatística de teste adequadas, como um t-teste. </li><li> Mapa limiar isto a um limiar de significado preliminar, por exemplo, p &lt;0,05. </li><li> Cluster estes pontos putativos significativas baseadas em espaço-temporal de proximidade, por exemplo. pontos importantes dentro de 5 ms e 5 mm de distância geodésica da outra são colocados no mesmo cluster. Marcar cada cluster resultante usando hipervolume ou significado total (por exemplo,. Soma de t-escores de pontos no cluster). </li><li> Realizar uma reamostragem padrão permutação (ou Monte Carlo reamostragem para maiores conjuntos de dados, por exemplo. Número de indivíduos N&gt; 10, para economizar em computação) teste com uma estatística máxima (ver exemplos 12 para teste de permutação). Resumidamente, para um subconjunto aleatório de indivíduos (escolher em qualquer lugar a partir de 0 a N indivíduos), as condições relabel being comparação antes de obter o mapa estatístico, realizar agrupamento no novo mapa estatístico, e obter a pontuação máxima para o grupo que nomes. Executar este procedimento em novas relabelings aleatórios para até 2 N permutações para obter uma distribuição da estatística máxima; realizando todas as 2 N relabelings possíveis produz o teste de permutação e utilizando um subconjunto aleatório de menos de 2 N relabelings produz um Monte Carlo (ou aleatória ) teste de permutação. </li><li> Obter o significado de um dado grupo original (a partir do rótulo original) através da determinação da proporção de tempo que os tamanhos máximos de fragmentação eram maiores do que o do conjunto original, por exemplo. aglomerados que eram maiores do que 95% dos aglomerados estatísticos máximas pode ser declarado significativo. <ol><li> Para uma discussão aprofundada sobre inferência estatística em MEG imagens fonte distribuído, consulte 13. </li></ol></li></ol></li><li> Os arquivos de dados resultantes pode ser vi<html> sualized de muitas maneiras, inclusive usando os formatos nativamente utilizados pelo software MNE para armazenar espaço-temporais estimativas corticais, ou seja, arquivos do STC. Estas, juntamente com as etiquetas que podem ser produzidos correspondentes às regiões significativas, podem ser gerados usando caixas de ferramentas MNE previstas MATLAB e Python. </li></ol> 5. Resultados representativos A Figura 6 mostra um conjunto de resultados representativos utilizando o paradigma comportamental descrito na Figura 4. Utilizando o procedimento de agrupamento não-paramétrico de espaço-temporal (4.5), a FEF direito é considerado significativo quando um sujeito está a executar uma tarefa reorientação em comparação com um padrão de tarefa (à esquerda Figura 6). Utilizando a abordagem de ROI (4.3), o curso de tempo da FEF direita é mostrado juntamente com o período de tempo em que estas duas condições são significativamente diferentes. p_upload/4262/4262fig1.jpg &quot;/&gt; Figura 1. Fluxo de trabalho para gerar um &quot;filme cérebro&quot; utilizando-corticalmente constrangido norma mínima estimativas-dipolo (cf., a Figura 1, em Liu et al., 2010). <img alt="Figura 2" src="/files/ftp_upload/4262/4262fig2.jpg" /> Figura 2. Software MNE utilizado para facilitar os canais de EEG e locais HPI co-registo para o espaço um sujeito coordenado ressonância magnética. <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/4262/4262fig3.jpg" /> Figura 3. Dados MEG antes e depois de usar SSP para remover cardíaca (destacado em laranja) e olho-pisca (destacado em azul-verde) artefatos e lowpass de filtragem para remover a linha-freqüência. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/4262/4262fig3large.jpg" target="_blank">Clique aqui para ver maior figura</a> . <pclass = &quot;jove_content&quot; fo: manter-together.within-page = &quot;always&quot;&gt; <img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/4262/4262fig4.jpg" /> Figura 4 Um &quot;filme cérebro&quot; em espaço nativo sujeito cortical e o momento da apresentação audio-visual (com estímulos auditivos apresentados a 600 ms e um estímulo visual apresentado em -600 ms) num paradigma experimental (Nota:. Esta será apresentado como um filme no clipe de filme final) <img alt="Figura 5" src="/files/ftp_upload/4262/4262fig5.jpg" /> Figura 5. Comparação entre um ROI hipotética mapeado no espaço nativo de um sujeito cortical e depois se transformou em um espaço comum cortical. <img alt="Figura 6" src="/files/ftp_upload/4262/4262fig6.jpg" /> Figura 6. Representante agrupamento espaço-temporal e curso temporal associado com a condição experimental doisções testado.

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</ol>

Não há conflitos de interesse declarados.

A fim de estimar a activação de dipolo no córtex do MEG / adquiridos dados de EEG, precisamos de resolver um problema inverso, que não tem uma solução única e estável a menos apropriados anatomicamente e fisiologicamente constrangimentos de som são aplicadas. Usando a restrição anatômica adquiridos para assuntos individuais usando ressonância magnética e adotar a norma-mínimo como critério de estimativa, podemos chegar a uma estimativa fonte inversa cortical atual que está de acordo com as medições do sensor. Esta abord...

<table border="1"><tbody><tr><td> Nome de equipamentos / software </td><td> Empresa / fonte </td><td></td><td></td></tr><tr><td> 306-canal Vectorview MEG sistema </td><td> Eleka-Neuromag Ltd, </td><td></td><td></td></tr><tr><td> 1,5-T Avanto scanner de ressonância magnética </td><td> Siemens Medical Solutions </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 software </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> Eletrodos de EEG </td><td> Produtos cérebro, EasyCap GmbH </td><td></td><td></td></tr><tr><td> 3Space Fastrak sistema </td><td> Polhemus </td><td></td><td></td></tr><tr><td> Caixa de botões óptico (FIU-932) </td><td> Projetos atuais </td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

mapeamento dynamics cortical meg simultâneas / eeg e anatomicamente constrangido mínima norma-estimativas: um exemplo atenção auditiva

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

Magneto e eletroencefalografia (MEG / EEG) são técnicas de neuroimagem que proporcionam uma alta resolução temporal particularmente adequado para investigar as redes corticais envolvidas no dinâmicos tarefas perceptivas e cognitivas, tais como atendimento a diferentes sons em um coquetel. Muitos estudos anteriores tenham utilizado os dados gravados no nível do sensor, isto é., Os campos magnéticos ou eléctricos dos potenciais registados fora e no couro cabeludo, e têm geralmente focada na actividade que é tempo de bloqueado para a apresentação do estímulo. Este tipo de evento relacionado campo / análise de potencial é particularmente útil quando há apenas um pequeno número de diferentes padrões dipolares que podem ser isolados e identificados no espaço e no tempo. Em alternativa, através da utilização de informação anatómica, estes padrões de campo diferentes podem ser localizados como fontes de corrente no córtex. No entanto, para uma resposta mais sustentada, que não pode ser bloqueado em tempo a um estímulo específico (p. ex.,, em preparação para a ouvir um dos dois simultaneamente apresentados dígitos faladas acordo com a função auditiva cued) ou pode ser distribuído através de múltiplas localizações espaciais desconhecidas a priori, o recrutamento de uma rede distribuída cortical podem não ser adequadamente capturado por meio de um número limitado de fontes focais. Aqui, nós descrevemos um processo que emprega anatómicas individuais dos dados de MRI para estabelecer uma relação entre as informações do sensor e a activação de dipolo no córtex através do uso da norma mínima estimativas (ENM). Esta abordagem de imagem inversa nos fornece uma ferramenta para análise da fonte distribuído. Para fins ilustrativos, vamos descrever todos os procedimentos que utilizam FreeSurfer MNE e software, tanto livremente disponíveis. Vamos resumir as seqüências de RM e etapas de análise necessários para produzir um modelo para a frente que nos permite relacionar o padrão de campo esperado causado pelos dipolos distribuídos no córtex sobre os sensores do M / EEG. Next, vamos percorrer os processos necessários que facilitem nos denoising os dados do sensor de contaminantes ambientais e fisiológicos. Iremos em seguida, descrevem o procedimento para a combinação de mapeamento e MEG / dados do sensor para o espaço de EEG cortical, produzindo desse modo uma família de séries de tempo da activação do dipolo cortical na superfície do cérebro (ou &quot;filmes cérebro&quot;) relacionadas com cada condição experimental. Finalmente, vamos destacar algumas técnicas estatísticas que nos permitem fazer inferência científica em uma população de assunto (ou seja., Realizar ao nível do grupo de análise) com base em um espaço de coordenadas comum cortical.

Usamos magneto-e eletroencefalografia (MEG / EEG), combinado com informações anatômicas capturado por ressonância magnética (MRI), para mapear a dinâmica da rede cortical associado à atenção auditiva.

Mapeamento Dynamics cortical MEG simultâneas / EEG e anatomicamente constrangido mínima norma-Estimativas: um exemplo Atenção Auditiva

A magnetoencefalografia e a eletroencefalografia (MEG/EEG) são técnicas de neuroimagem que proporcionam uma alta resolução temporal, sendo particularmente adequadas para investigar a ...

O objetivo geral deste procedimento é mapear a dinâmica cortical subjacente a diferentes estados cognitivos humanos. Isso é realizado primeiramente capturando dados magnetoencefalográficos e eletroencefalográficos, ou MEG e EEG, respectivamente, enquanto um sujeito realiza uma tarefa comportamental. O segundo passo consiste em obter dados anatômicos utilizando sequências apropriadas de RM. Em seguida, realiza-se a co-registração para estabelecer a correspondência espacial entre os locais dos sensores de MEG e EEG com as informações anatômicas. O passo final consiste em utilizar uma abordagem de imagem inversa para mapear as atividades cerebrais do indivíduo no espaço cortical. Por fim, utiliza-se inferência estatística com base em um sistema de coordenadas comum baseado em superfícies para identificar padrões espaciotemporais significativos que distinguem um estado cognitivo de outro.Os procedimentos serão demonstrados por Eric Lawson e Ross Maddox. Para pós-doutorandos no meu laboratório, inicie este protocolo obtendo imagens de RM estruturais do sujeito. Primeiro, adquira uma varredura de RM estrutural utilizando uma sequência de eco de gradiente rápido preparada por magnetização, ou MP rage, ou sequência semelhante.Essa sequência pode levar de cinco a 10 minutos, dependendo da resolução de varredura específica e do protocolo de imagem utilizado, caso os dados de EEG sejam usados para análise de imagem inversa. Adquira também duas varreduras rápidas de ressonância magnética com ângulo reduzido (flash MRI). Essas sequências flash fornecem contraste tecidual diferente das sequências padrão MP rage.Após a conclusão da aquisição de imagens, utilize os softwares MNE e FreeSurfer para reconstruir as superfícies externa do crânio, interna do crânio e da pele a partir das imagens MP RAGE e FLASH. Em seguida, utilize essas superfícies para gerar um modelo de elemento de contorno (BEM) de três camadas antes do experimento de MEG. Primeiramente, teste as latências auditiva e visual para garantir a integridade temporal.Utilize um microfone e um DDE fotográfico conectado à tela e, posteriormente, certifique-se de que não haja oscilação visível. Isso pode exigir configurar o projetor de apresentação em sua resolução nativa. Em seguida, prepare o sujeito para a gravação, consultando o artigo em vídeo anterior de luital para obter detalhes sobre o preparo do eletrograma e do eletrodo de referência, bem como a digitalização dos marcos fiduciais do sujeito, das bobinas indicadoras da posição da cabeça e dos eletrodos de EEG.Uma vez que o sujeito esteja confortavelmente sentado na posição de medição do MEG, utilizando o indicador de posição da cabeça ou as bobinas HPI, inicie a gravação e comece a apresentação dos estímulos auditivos e visuais. Observe que as medições HPI também podem ser realizadas continuamente. O sujeito deve responder aos estímulos auditivos e visuais por meio de uma caixa de botões óptica enquanto realiza uma tarefa comportamental audiovisual.Aqui, o sujeito relata o raio e o dígito provenientes do hemicampo conforme indicado pela pista visual. Ocasionalmente, os sujeitos recebem um estímulo visual para mudar a atenção para o hemicampo contralateral durante o ensaio. Para estudar a mudança de atenção auditiva, diversas soluções de hardware e software estão disponíveis para realizar a apresentação dos estímulos.Aqui, o Tucker Davis Technologies RZ6 é utilizado para a apresentação do estímulo auditivo e marcação de gatilhos com a Psych Toolbox para a apresentação do estímulo visual, ambos controlados pelo Matlab. Para iniciar o processamento dos dados, faça o coregistro dos dados de EEG com a ressonância magnética estrutural utilizando o software MNE, como mostrado aqui: primeiro, carregue os dados do digitalizador no modelo de cabeça de ressonância magnética reconstruído do sujeito. Em seguida, escolha marcos fiduciais para iniciar o processo de co-registro e prossiga utilizando o procedimento de alinhamento automático para concluir a transformação de coordenadas.Em seguida, relacionar a localização de cada dipolo no espaço fonte com a localização de cada sensor. Combinar os dados do indicador de posição da cabeça registrados para calcular uma solução direta com o modelo de elemento de contorno de três camadas, a fim de aumentar ainda mais a relação sinal-ruído dos dados. Aplicar a remoção de artefatos no domínio do tempo, como a eliminação de épocas contendo sinais de amplitude anormalmente alta devido a picos em um canal.Aplicar também a remoção de artefatos no domínio da frequência, como filtragem notch em 50 ou 60 hertz para eliminar a frequência da linha elétrica, usar projeção no espaço do sinal ou outras técnicas de redução de ruído, como separação no espaço do sinal, para projetar ou separar padrões espaciais de campo decorrentes da contaminação por campos ambientais ou outros sinais fisiológicos indesejáveis, tais como aqueles associados a piscadas e artefatos cardíacos. Em seguida, gerar um filme cerebral da estimativa dipolar distribuída, que corresponde à estimativa de corrente em cada localização dipolar no espaço fonte ao longo do tempo, para cada condição experimental. Dependendo das características temporais do delineamento experimental, os dados podem ser agrupados no tempo mediante a média das estimativas de corrente utilizando janelas temporais não sobrepostas para continuar a análise morfológica.Os filmes cerebrais previamente criados para cada sujeito são projetados em um espaço cortical comum com base em um sistema de coordenadas baseado em superfície, que alinha de forma ideal os padrões individuais de atividade cortical. Isso permite a comparação ou média das atividades corticais entre sujeitos. Para utilizar uma abordagem baseada em região de interesse, as ROI podem ser definidas anatomicamente, por exemplo, por meio de um algoritmo automático de parcelamento, ou funcionalmente, por meio da realização de uma tarefa funcional de localização, como uma tarefa de "vá e não vá" para identificar as regiões oculomotoras. A análise pode ser ainda mais restrita a um intervalo de tempo específico apropriado ao paradigma experimental utilizado, por exemplo, limitada a um período imediatamente antes e após o início dos estímulos sonoros.Outras inferências estatísticas associadas à análise de séries temporais também podem ser utilizadas com o paradigma comportamental descrito acima. Aqui observamos resultados representativos usando o procedimento não paramétrico de agrupamento espaciotemporal. O campo ocular frontal direito mostra-se significativo quando um sujeito individual realiza uma tarefa de reorientação em comparação com uma tarefa padrão.Utilizando a abordagem de ROI, é mostrado o curso temporal do campo ocular frontal direito, juntamente com o período de tempo em que essas duas condições são significativamente diferentes. Após assistir a este vídeo, você deverá ter uma boa compreensão de como usar M-E-G-E-E-G e RNM para mapear a dinâmica cortical em diferentes tarefas comportamentais. Ao empregar abordagens estatísticas apropriadas, é possível descobrir diferentes padrões espaciotemporais que distinguem estados cognitivos.Obrigado por assistir e boa sorte com os experimentos.

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