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

O objetivo geral deste procedimento é mapear a dinâmica cortical subjacente a diferentes estados cognitivos humanos. Isso é feito capturando primeiro dados magnetográficos e eletroencefalográficos ou MEG e EEG em suma, enquanto um sujeito está realizando uma tarefa comportamental. O segundo passo é obter dados anatômicos usando sequências de ressonância magnética relevantes.

Em seguida, o co-registro é realizado para estabelecer a correspondência espacial entre as localizações dos sensores de MEG e EEG com informações anatômicas. A etapa final é usar uma abordagem de imagem inversa para mapear as atividades cerebrais do indivíduo no espaço cortical. Em última análise, a inferência estatística baseada em um sistema de coordenadas baseado em superfície comum é usada para descobrir padrões espaço-temporais significativos que distinguem um estado cognitivo de outro.

Demonstrando um procedimento estarão Eric Lawson e Ross Maddox. Para pós-doutorados em meu laboratório, comece este protocolo obtendo imagens estruturais de ressonância magnética do sujeito. Primeiro, adquira uma varredura de ressonância magnética estrutural usando um eco de gradiente rápido preparado por magnetização ou raiva de MP ou sequência semelhante.

Essa sequência pode levar de cinco a 10 minutos, dependendo da resolução de varredura específica e do protocolo de imagem usado, se os dados de EEG forem usados para análise de imagem inversa. Adquira também duas varreduras rápidas de ressonância magnética de baixo ângulo ou flash. Essas sequências de flash fornecem contraste de tecido diferente das sequências de raiva MP padrão.

Quando a imagem estiver concluída, use o MNE e o software surfista gratuito para reconstruir a pele externa do crânio e as superfícies internas do crânio a partir das imagens MP rage e flash. Em seguida, use essas superfícies para gerar um modelo de elemento de limite de três camadas ou bem antes do experimento MEG. Primeiro, teste as latências auditivas e visuais para garantir a integridade do tempo.

Use um microfone e um DDE de foto anexado à tela e, posteriormente, certifique-se de que não haja instabilidade observável. Isso pode exigir a configuração do projetor de apresentação para sua resolução nativa. Em seguida, prepare o assunto para gravação, consultando o artigo em vídeo anterior da luital para obter detalhes sobre a preparação do eletrograma e do eletrodo de referência, bem como a digitalização dos marcos fiduciários do sujeito, bobinas indicadoras de posição da cabeça e eletrodos de EEG.

Uma vez que o sujeito esteja confortavelmente sentado na posição da cabeça MEG, usando o indicador de posição da cabeça ou bobinas HPI, comece a gravar e iniciar a apresentação de estímulos auditivos e visuais. Nota: As medições HPI também podem ser feitas continuamente. O sujeito deve responder aos estímulos auditivos e visuais por meio de uma caixa de botões ópticos enquanto executa uma tarefa comportamental audiovisual.

Aqui, o sujeito relata o raio e o dígito originados do hemicampo, conforme enfileirados pela sugestão visual. Ocasionalmente, os indivíduos são visualmente solicitados a mudar a atenção para o hemicampo contralateral no meio do julgamento. Para estudar a comutação da atenção auditiva, muitas soluções de hardware e software estão disponíveis para realizar a apresentação de estímulos.

Aqui, Tucker Davis Technologies RZ six é usado para apresentação de estímulo auditivo e trigger stamping com caixa de ferramentas psicológica para apresentação de estímulo visual, ambos controlados por matlab. Para iniciar o processamento de dados, registre os dados de EEG na RM estrutural usando o software MNE, como visto aqui, primeiro carregue os dados do digitalizador no modelo de cabeça de ressonância magnética reconstruído do sujeito. Em seguida, escolha pontos de referência fiduciários para iniciar o processo de co-registro e, em seguida, prossiga para usar o procedimento de alinhamento automático para concluir a transformação de coordenadas.

Em seguida, relacionar a localização de cada dipolo no espaço de origem com a localização de cada sensor. Combine os dados registrados do indicador de posição da cabeça para calcular uma solução direta com o modelo de elemento de contorno de três camadas para aumentar ainda mais a relação sinal-ruído dos dados. Aplique a remoção de artefatos no domínio do tempo, como a remoção de épicos contendo sinais de amplitude anormalmente alta devido ao pico de um canal.

Aplique também a remoção de artefatos no domínio da frequência, como filtragem de entalhe de banda na frequência de linha de 50 ou 60 hertz, use projeção de espaço de sinal ou outras técnicas de redução de ruído, como separação de espaço de sinal para projetar ou separar padrões de campo espacial da contaminação do campo ambiental ambiente ou outros sinais fisiológicos indesejáveis, como aqueles associados a piscar de olhos e artefatos cardíacos. Agora gere um filme cerebral da estimativa do dipolo distribuído sendo a estimativa atual em cada local do dipolo no espaço de origem no tempo para cada condição experimental. Dependendo das características temporais do projeto experimental, os dados podem ser dobrados no tempo calculando a média das estimativas atuais usando janelas temporais não sobrepostas para continuar a transformação da análise.

Os filmes cerebrais criados anteriormente para cada sujeito em um espaço cortical comum com base em um sistema de coordenadas baseado em superfície que alinha de maneira ideal os padrões jarrais sicis individuais. Isso permite a comparação ou média das atividades corticais entre os sujeitos. Para usar uma abordagem de região de interesse, as ROIs podem ser definidas anatomicamente, por exemplo, por um algoritmo de parcelização automática e/ou funcionalmente, registrando uma tarefa de localização funcional, como uma tarefa de segundo go no-go para identificar as regiões oculomotoras, a análise pode ser ainda mais restrita a um tempo específico de interesse apropriado ao paradigma experimental que foi usado, por exemplo, restrito a um período de tempo imediatamente antes e depois do início dos estímulos sonoros.

Outras inferências estatísticas associadas à análise de séries temporais também podem ser usadas usando o paradigma comportamental descrito acima. Aqui vemos resultados representativos usando o procedimento de agrupamento espaço-temporal não paramétrico. O campo frontal direito do olho é considerado significativo quando um indivíduo está realizando uma tarefa de reorientação em comparação com uma tarefa padrão.

Usando a abordagem ROI, o curso de tempo do campo do olho frontal direito é mostrado junto com o período de tempo em que essas duas condições são significativamente diferentes. Depois de assistir a este vídeo, você deve ter uma boa ideia de como usar o M-E-G-E-E-G e a ressonância magnética para mapear a dinâmica cortical em diferentes tarefas comportamentais. Ao empregar abordagens estatísticas apropriadas, você pode descobrir diferentes padrões espaço-temporais que distinguem entre estados cognitivos.

Obrigado por assistir e boa sorte com os experimentos.