EEG simultâneo e gravação de ressonância funcional e análise de integração para a imagem latente de atividade Cortical dinâmica
30 de junho de 2018
Um EEG-fMRI multimodal de imagens método, conhecido como a fonte de EEG fMRI restrita spatiotemporal imagem método, é descrito aqui. O método apresentado utiliza mapas sub fMRI condicionalmente-ativo, ou antecedentes, para orientar a localização de origem do EEG em uma forma que melhora a especificidade espacial e limita a resultados erróneos.
Este método pode ajudar a responder a questões-chave no campo da neurociência, como determinar a relação temporal entre várias regiões do cérebro ou explorar o caminho neural detalhado de processos cognitivos complexos. A principal vantagem dessa técnica é que ela permite a integração de dados multimodais de EEG e funcionais de maneira espacial e temporal específica para melhorar a resolução e a precisão da neuroimagem funcional. As implicações dessa técnica se estendem à compreensão da epilepsia e dos distúrbios neurocognitivos.
Porque o método melhora a precisão espacial e temporal da neuroimagem não invasiva. Embora esse método possa ser usado para fornecer informações sobre os sistemas de processamento visual motor e emocional, ele também pode ser aplicado a outros sistemas, como integração sensório-motora, linguagem e processamento de memória. A demonstração visual desse método é crítica, pois as etapas simultâneas de registro de dados de EEG e fMRI podem ser difíceis de aprender.
Também devido à necessidade de instalações especializadas, equipamentos e métodos de processamento de sinal. Para iniciar este procedimento, coloque uma touca de EEG passiva compatível com ressonância magnética de tamanho apropriado na cabeça do sujeito. Posicione os eletrodos de acordo com o sistema de rotulagem internacional 10-20.
No software de gravação de EEG, verifique a impedância dos eletrodos de aterramento e referência. Para fazer isso, clique na guia de impedância e selecione o tipo de eletrodo na interface do usuário do software. Em seguida, use a seringa para injetar eletrólito em cada eletrodo.
Em seguida, use um cotonete para espalhar o gel para garantir o contato pele-eletrodo. Assim que a preparação da tampa de EEG estiver concluída, faça com que o sujeito se mova para o scanner de ressonância magnética. Configure a exibição do paradigma experimental em um monitor localizado na sala de observação.
Use um espelho de visualização da bobina da cabeça para permitir que o sujeito visualize a tela do monitor sem mover a cabeça ou os olhos enquanto estiver deitado. Exiba uma imagem de amostra na tela do computador para garantir que o sujeito possa visualizar confortavelmente a tela e que o paradigma seja exibido corretamente. Faça os ajustes necessários de hardware ou software.
Depois disso, instrua o sujeito a permanecer imóvel e realizar uma ressonância magnética anatômica ponderada em T1 inicial. Se possível, use um campo de visão que vá da parte inferior do cerebelo até o topo da cabeça, incluindo o crânio e a pele. Agora, comece a gravar os dados do EEG.
Clique simultaneamente nos botões apropriados para iniciar a gravação da ressonância magnética e iniciar o paradigma de interesse no software de apresentação. Verifique a gravação de dados do EEG para garantir a qualidade do sinal e, se desejar, os marcadores apropriados estão sendo registrados. Para analisar os dados de ressonância magnética estrutural, use a GUI disponível para garantir que não haja sobreposição nas camadas.
Em seguida, abra o aplicativo FreeView. Clique em Arquivo e, em seguida, em Carregar superfície. Navegue até o diretório do assunto na pasta free surfer.
Em seguida, abra a pasta bem, seguida da pasta watershed. Carregue os quatro arquivos, superfície externa da pele, superfície externa do crânio, superfície do cérebro e superfície interna do crânio. Em seguida, mova os controles deslizantes de seleção de fatia e procure sobreposição nas camadas superficiais amarelas.
Se ocorrer sobreposição, verifique novamente os dados de ressonância magnética quanto a defeitos ou erros anatômicos e use as ferramentas de desenho da GUI para esclarecer as camadas. Depois, carregue os dados originais de ressonância magnética no aplicativo FreeView clicando em Arquivo e, em seguida, em Carregar volume. Navegue até a pasta de assunto e abra a pasta de ressonância magnética.
Em seguida, clique no diretório original e abra os dados de ressonância magnética estrutural e clique em OK. Em seguida, visualize a imagem em escala de cinza da cabeça e observe as diferentes camadas de cinza e preto ao redor do cérebro. Certifique-se de que essas camadas não tenham lacunas ou irregularidades. Use a ferramenta seletor de cores para selecionar o Voxel da camada a ser corrigida.
Mude para a edição de voxel à mão livre e clique para desenhar na imagem. Use este procedimento para preencher quaisquer defeitos na imagem de ressonância magnética. Execute a correção para todas as camadas e cortes de ressonância magnética onde ocorrem defeitos.
Posteriormente, execute o alinhamento do sensor de EEG específico do assunto com o espaço de ressonância magnética usando a sobreposição do modelo de cabeça de surfista livre. Em seguida, salve a transformação. Abra o aplicativo MNE Analyze.
Clique em Arquivo e, em seguida, em Carregar superfície. Navegue até a pasta que contém os dados do assunto e carregue a superfície pial. Clique em Arquivo, clique em Carregar dados do digitalizador e selecione o arquivo EEG de interesse.
Clique em Exibir e mostrar visualizador. Quando a GUI do visualizador for exibida, clique em Opções e certifique-se de que as opções de dados do couro cabeludo e do digitalizador estejam escolhidas. Os eletrodos aqui são mostrados em vermelho com pontos fiduciais em amarelo.
Na janela principal, selecione Ajustar e, em seguida, Alinhamento de coordenadas. Usando a GUI de alinhamento de coordenadas, desloque e gire os eletrodos de EEG no visualizador com a seta e os botões esquerdo e direito. Ajuste o quanto for necessário.
Depois que o alinhamento estiver concluído, clique em Salvar na parte inferior da GUI do alinhamento de coordenadas para salvar o alinhamento. Para análise de dados de EEG, execute a correção de artefatos de gradiente do scanner por meio da subtração do modelo clicando no botão de correção de RM no menu especial de processamento de sinal e selecionando os parâmetros apropriados na GUI do software de análise de EEG. Para remover artefatos cardiobalísticos por meio da subtração do modelo, clique no botão de correção CB no menu especial de processamento de sinal e selecione os parâmetros apropriados na GUI do software de análise.
Em seguida, aplique a filtragem em filtragem de dados. Selecione o botão para filtragem IIR na parte superior da GUI de análise. Por exemplo, aplique passa-alta a 0,05 Hertz, passa-baixa a 40 Hertz e um filtro de entalhe na frequência da linha de energia com um roll-off de 48 decibéis por Hertz.
Para realizar a correção do artefato ocular, selecione Transformação e, em seguida, Redução da rejeição do artefato, seguida pela correção ocular ICA. Em seguida, segmente os dados do EEG em épicos com base no tempo pré e pós-estímulo especificado em relação aos marcadores de tempo do evento, selecionando Transformação, depois funções de análise de segmento, seguidas de segmentação. Depois, escolha o marcador de interesse e o segmento de tempo de interesse.
Em seguida, execute a rejeição de artefato manual ou semiautomática selecionando Transformação e, em seguida, Redução de rejeição de artefato em Rejeição de artefato. Quando solicitado, defina critérios para artefatos nas três guias da GUI e proceda conforme as instruções. Na guia Método de Inspeção, escolha artefatos automaticamente, semiautomaticamente ou manualmente.
Em seguida, selecione marcar ou remover artefatos e especifique se as correções são para um único canal. Em seguida, na guia de seleção de canal, selecione os canais que serão corrigidos para artefatos. Na guia Critérios, selecione a base pela qual os artefatos serão identificados.
Clique em OK após selecionar os critérios e os artefatos serão identificados e/ou rejeitados de acordo com as seleções. Para executar a correção de linha de base, selecione Transformação e, em seguida, Funções de análise de segmento e correção de linha de base. E para calcular a média dos dados segmentados, selecione Transformação, funções de análise de segmento e, em seguida, média.
Primeiro, o épico de EEG de interesse é dividido em janelas de tempo menores com tamanhos de janela e sobreposição predefinidos. Enquanto isso, o mapa de ativação de fMRI é subdividido em várias regiões de interesse para serem usadas como prioris espaciais para análise de fonte de EEG. Durante cada janela de tempo, um conjunto apropriado de priors espaciais será selecionado para localização de origem.
A combinação deles produzirá o curso final da atividade cortical para todo o épico de EEG de interesse. Aqui, a atividade cerebral reconstruída é mostrada comparando a nova imagem de fonte de EEG restrita de fMRI espaço-temporalmente específica na parte superior, com a imagem de fonte de restrição de fMRI invariante de tempo comumente usada na parte inferior. A atividade cerebral reconstruída é mostrada em vários momentos para um sujeito representativo submetido ao paradigma de ativação motora visual.
Os resultados de localização do novo método foram mais focais e melhor alinhados com as regiões cerebrais esperadas. Aqui, a robustez do método é testada aplicando o método com diferentes tamanhos de janela. Observe que os tamanhos de janela modestos são bastante estáveis, enquanto os tamanhos de janela grandes mostram resultados díspares.
Uma vez dominada, a sessão simultânea de gravação de dados de EEG e fMRI pode ser feita em cerca de três horas, e a análise de dados pode ser realizada em dois a três dias, se forem feitas corretamente. Ao tentar este procedimento, é importante lembrar de verificar a sincronização do relógio e os gatilhos durante a gravação. Durante a análise, você também deve prestar atenção aos parâmetros necessários para capturar sua atividade de interesse.
Seguindo este procedimento, medidas como análise de dados de EEG e ressonância magnética funcional podem ser realizadas para investigar a estrutura de conectividade subjacente ou a atividade no cérebro durante tarefas cognitivas. Após esse desenvolvimento, essa técnica abriu caminho para pesquisadores no campo da neuroimagem funcional explorarem a atividade cerebral altamente dinâmica envolvida no processamento cognitivo complexo e estudarem as mudanças detalhadas nas vias neurais associadas a distúrbios neurológicos. Depois de assistir a este vídeo, você deve ter uma boa compreensão de como conduzir o registro simultâneo de EEG e fMRI e realizar noções básicas de socioanálise de EEG restrita de fMRI espaço-temporal.
A fim de reconstruir a atividade cerebral com alta resolução e precisão espaço-temporal. Não se esqueça de que trabalhar com participantes e equipamentos no ambiente de ressonância magnética requer conscientização constante sobre questões de segurança. Nenhum objeto metálico não especificado deve ser trazido para a sala de ressonância magnética e todas as impedâncias do eletrodo devem ser mantidas abaixo de 50 coulombs.
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Visão Geral
O método de imageamento da fonte de EEG restrito por fMRI espaciotemporal integra dados de EEG e fMRI para aprimorar a precisão do neuroimageamento. Esta técnica auxilia na compreensão de processos cognitivos complexos e vias neurais.
Principais Componentes do Estudo
Área da Ciência
- Neurociência
- Neuroimagem
- Processos cognitivos
Antecedentes
- EEG e fMRI são técnicas complementares de neuroimagem.
- A especificidade espacial e a resolução temporal são fundamentais no estudo da função cerebral.
- O método utiliza informações prévias de fMRI para melhorar a localização da fonte do EEG.
- As aplicações incluem pesquisas sobre epilepsia e transtornos neurocognitivos.
Objetivo do Estudo
- Determinar as relações temporais entre regiões cerebrais.
- Explorar as vias neurais envolvidas em processos cognitivos.
- Aprimorar a resolução da neuroimagem funcional.
Métodos Utilizados
- Integração de dados de EEG e fMRI.
- Uso de submapas de fMRI condicionalmente ativos como priores.
- Melhoria da precisão espacial e temporal em neuroimagem.
- Demonstrações visuais para auxiliar a aprendizagem do método.
Resultados Principais
- Especificidade espacial aprimorada na localização da fonte de EEG.
- Precisão melhorada na compreensão da função cerebral.
- Informações sobre os sistemas de processamento motor visual e emocional.
- Aplicações potenciais em diversos domínios cognitivos.
Conclusões
- O método melhora significativamente a neuroimagem não invasiva.
- Ele fornece informações valiosas sobre processos cognitivos complexos.
- É necessário um maior estudo de suas aplicações.
Perguntas Frequentes
Relevância Executiva para a Indústria
A integração de dados de EEG e fMRI melhora a resolução espacial e temporal em neuroimagem, abordando um desafio fundamental no mapeamento da atividade cerebral dinâmica para validação de alvos na descoberta de fármacos para o SNC. Essa abordagem multimodal aumenta a confiança preditiva ao reduzir o viés de localização de fontes e a interferência cruzada entre regiões ativas condicionalmente, apoiando a desvinculação mecanicista em modelos pré-clínicos de distúrbios neurológicos. O método permite uma investigação mais precisa de hipóteses terapêuticas relacionadas à modulação de vias neurais e ao alinhamento de biomarcadores.
Aplicações Estratégicas em P&D de Biotecnologia Farmacêutica
Descoberta Inicial e Validação de Alvo
- Valor Científico: Permite investigar as relações temporais entre regiões cerebrais para esclarecer as vias fisiopatológicas em modelos de doenças.
- Valor Científico: Apoia a validação funcional de alvos ao melhorar a precisão da localização da fonte no EEG por meio de priores dinâmicos de fMRI.
- Valor Científico: Reduz a ambiguidade mecanicista na modelagem de circuitos neurais, aumentando a confiança nas avaliações de engajamento de alvos.
Desenvolvimento de Triagem e Ensaios
- Valor Operacional: Gera mapas padronizados de atividade cortical e respectivas curvas temporais adequadas para o desenvolvimento reprodutível de ensaios em neurofarmacologia.
- Valor Operacional: Fornece medidas quantitativas de variáveis dependentes (por exemplo, evidência de localização da fonte, padrões de ativação cortical) para triagem de compostos.
- Valor Operacional: Aumenta a especificidade do ensaio utilizando priores espaciais derivados de fMRI para minimizar interferências de sinais corticais fora do alvo.
Pesquisa Translacional e Pré-clínica
- Valor Translacional: Permite a continuidade do descobrimento à validação pré-clínica ao mapear a atividade cortical dinâmica em sistemas relevantes para a doença.
- Valor Translacional: Apoia o alinhamento de biomarcadores ao identificar assinaturas neurais espaciais e temporais associadas a desfechos cognitivos ou motores.
- Valor Translacional: Facilita decisões de avanço com ajuste de risco ao melhorar a confiança preditiva nos resultados da modulação de alvos.
Integração de Pipeline e Fluxo de Trabalho
O método se insere no continuum de descoberta, desde testes de hipóteses em pesquisas iniciais de neurociência até a identificação de compostos promissores e validação pré-clínica, especialmente para alvos do SNC que exigem análise dinâmica de vias.
- Biologia da Descoberta: Apoia a verificação de hipóteses e a clarificação de vias ao resolver a dinâmica espaço-temporal de redes corticais envolvidas no processamento cognitivo e motor.
- Triagem: Permite a prontidão de ensaios por meio de saídas quantitativas e reprodutíveis de EEG-fMRI que possibilitam a comparação dos efeitos de compostos sobre a atividade cerebral.
- Análises: Fornece evidências do modelo e medidas da evolução temporal cortical que ajudam as equipes a comparar condições e avaliar o engajamento do alvo.
- Pesquisa Translacional: Conecta-se à continuidade pré-clínica ao fornecer padrões de atividade neural passíveis de tradução que se alinham com desfechos comportamentais ou clínicos.
- Reutilização Corporativa: Representa uma capacidade de neuroimagem reutilizável aplicável em diversas áreas terapêuticas do SNC e classes de alvos.
Impacto Operacional e Empresarial
- Valor Científico: Aumenta a confiança preditiva na validação de alvos ao melhorar a especificidade espacial e reduzir falsos positivos na imagem de fonte de EEG.
- Valor Operacional: Aprimora a reprodutibilidade e padronização por meio de fluxos de trabalho estruturados para aquisição de dados multimodais e análise bayesiana hierárquica.
- Valor Estratégico: Apoia decisões mais precisas de avançar/não avançar ao reduzir riscos em pressupostos mecanicistas sobre a modulação de alvos em circuitos neurais.
- Impacto no Portfólio: Permite a priorização ajustada ao risco de programas do SNC ao fornecer dados de neuroimagem funcional mais precisos para validação de alvos.
Considerações de Implementação
- Requer experiência em neurofisiologia, física de ressonância magnética e modelagem computacional para a integração EEG-fMRI.
- Depende de sistemas EEG compatíveis com ressonância magnética, hardware de aquisição sincronizado e software especializado (por exemplo, FreeSurfer, MNE).
- Necessita padronização entre equipes de neurociência, imagem e análise de dados para garantir parâmetros consistentes de priores e janelamento.
- As considerações de adaptação incluem a variabilidade na anatomia craniana, artefatos de sinal e diferenças individuais no acoplamento neurovascular.
- As limitações práticas incluem a incapacidade de detectar fontes invisíveis ao EEG e a dependência de segmentação precisa dos mapas de ativação fMRI.
