Сопоставление корковой динамики Одновременное использование MEG / ЭЭГ и анатомически ограничен минимальной нормой Оценки: Пример слухового внимания

Общая цель этой процедуры состоит в том, чтобы составить карту динамики коры головного мозга, лежащей в основе различных когнитивных состояний человека. Это достигается путем сбора магнитных и электроэнцефалографических данных или короче говоря, МЭГ и ЭЭГ, в то время как субъект выполняет поведенческую задачу. Вторым этапом является получение анатомических данных с помощью соответствующих последовательностей МРТ.

Далее проводится совместная регистрация для установления пространственного соответствия между сенсорными местами МЭГ и ЭЭГ с анатомической информацией. Последним шагом является использование обратного подхода визуализации для отображения активности мозга человека в корковом пространстве. В конечном счете, статистический вывод, основанный на общей системе координат на поверхности, используется для обнаружения значимых пространственно-временных закономерностей, которые отличают одно когнитивное состояние от другого.

Демонстрировать процедуру будут Эрик Лоусон и Росс Мэддокс. Для постдоков в моей лаборатории: начните этот протокол с получения структурных МРТ-изображений субъекта. Во-первых, проведите структурное МРТ-сканирование с использованием подготовленной намагниченностью быстрой градиентной эхо-сигнализации или МП-ярости или аналогичной последовательности.

Эта последовательность может занять от пяти до 10 минут в зависимости от конкретного разрешения сканирования и используемого протокола визуализации, если данные ЭЭГ будут использоваться для анализа обратной визуализации. Также получите два быстрых снимка под низким углом или МРТ со вспышкой. Эти последовательности вспышек обеспечивают контраст тканей, отличный от стандартных последовательностей ярости МП.

Как только визуализация будет завершена, используйте MNE и бесплатное программное обеспечение для серфинга для реконструкции кожи и внутренних поверхностей черепа по изображениям ярости и вспышки MP. Затем используйте эти поверхности для создания трехслойной модели граничных элементов или bem перед экспериментом MEG. Сначала проверьте слуховые и визуальные задержки, чтобы убедиться в целостности времени.

Используйте микрофон и фотографию DDE, прикрепленные к экрану, и впоследствии убедитесь в отсутствии заметного дрожания. Для этого может потребоваться настройка презентационного проектора на исходное разрешение. Далее подготовьте объект к записи, обратившись к предыдущей видеостатье от luital для получения подробной информации о подготовке электрограммы и электрода сравнения, а также об оцифровке фидуциарных ориентиров объекта, катушек индикатора положения головы и электродов ЭЭГ.

После того, как испытуемый удобно расположится в положении головы для измерения МЭГ, с помощью индикатора положения головы или катушек HPI, начните запись и начните предъявление слуховых и визуальных стимулов. Примечание: Измерения HPI также могут проводиться непрерывно. Испытуемый должен реагировать на слуховые и зрительные стимулы с помощью оптического кнопочного блока во время выполнения аудиовизуальной поведенческой задачи.

Здесь испытуемый сообщает о спице и пальце, происходящих из полуполя, как об очереди с помощью визуального сигнала. Иногда испытуемым визуально предлагается переключить внимание на контралатеральное полуполе в середине исследования. Для изучения переключения слухового внимания существует множество аппаратных и программных решений для выполнения предъявления стимулов.

Здесь Tucker Davis Technologies RZ six используется для презентации слуховых стимулов и триггерного штамповки с помощью psych toolbox для презентации визуальных стимулов, оба управляются matlab. Чтобы начать обработку данных, зарегистрируйте данные ЭЭГ в структурной МРТ с помощью программного обеспечения МНК, как показано здесь, сначала загрузите данные дигитайзера в реконструированную модель головы МРТ субъекта. Затем выберите фидуциарные ориентиры, чтобы начать процесс совместной регистрации, а затем перейдите к использованию процедуры автоматического выравнивания для завершения преобразования координат.

Затем соотнести расположение каждого диполя в исходном пространстве с расположением каждого датчика. Объедините записанные данные индикатора положения головы для вычисления форвардного решения с трехслойной моделью граничных элементов, чтобы еще больше увеличить отношение сигнал/шум данных. Примените удаление артефактов во временной области, например удаление эпиков, содержащих сигналы с аномально высокой амплитудой из-за скачков в канале.

Также применяйте устранение артефактов в частотной области, таких как режекторная фильтрация полосы на частоте линии 50 или 60 Гц, использование проекции сигнального пространства или другие методы шумоподавления, такие как разделение сигнального пространства, для проецирования или отделения пространственных полей от окружающей среды, загрязнения полей окружающей среды или других нежелательных физиологических сигналов, таких как сигналы, связанные с миганием глаз и сердечными артефактами. Теперь сгенерируйте мозговой фильм распределенной дипольной оценки, являющейся текущей оценкой в каждом месте диполя в исходном пространстве во времени для каждого экспериментального условия. В зависимости от временных характеристик экспериментального плана данные могут быть искривлены во времени путем усреднения текущих оценок с использованием неперекрывающихся временных окон для продолжения анализа морфологии.

Ранее созданные фильмы мозга для каждого субъекта помещаются в общее корковое пространство на основе поверхностной системы координат, которая оптимально выравнивает отдельные сикальные джарральные паттерны. Это позволяет сравнивать или усреднять активность коры головного мозга у разных субъектов. Для использования подхода, основанного на области интереса, ROI могут быть определены анатомически, например, с помощью алгоритма автоматической парцелляции и/или функционально путем записи функциональной задачи локализации, такой как задача «не годиться» для определения глазодвигательных областей, анализ может быть дополнительно ограничен конкретным интересующим временем, соответствующим используемой экспериментальной парадигме. Например, ограничен промежутком времени непосредственно до и после начала звуковых раздражителей.

Другие статистические выводы, связанные с анализом временных рядов, также могут быть использованы с использованием поведенческой парадигмы, описанной выше. Здесь мы видим репрезентативные результаты с использованием непараметрической процедуры пространственно-временной кластеризации. Установлено, что правое лобное поле глаза имеет значение, когда отдельный субъект выполняет задачу на переориентацию по сравнению со стандартной задачей.

Используя подход ROI, временной ход правого лобного поля глаза отображается вместе с периодом времени, в течение которого эти два состояния существенно различаются. После просмотра этого видео у вас должно сложиться хорошее представление о том, как использовать M-E-G-E-E-G и МРТ для отображения динамики коры головного мозга в различных поведенческих задачах. Используя соответствующие статистические подходы, вы можете обнаружить различные пространственно-временные закономерности, которые различают когнитивные состояния.

Спасибо за просмотр и удачи в экспериментах.