Одновременных ЭЭГ и функциональной МРТ запись и анализ интеграции для визуализации динамических корковой активности
June 30th, 2018
ЭЭГ МРТ смешанных изображений метод, известный как пространственно-временных МР-томографию ограничены ЭЭГ источник изображения метод, описанный здесь. Представленный метод использует МР-томографию условно активные вложенные карты, или априорных вероятностей, направлять ЭЭГ источник локализации в манере, которая улучшает пространственной специфики и ограничивает ошибочных результатов.
Этот метод может помочь ответить на ключевые вопросы в области нейробиологии, такие как определение временных отношений между несколькими областями мозга или изучение подробного нейронного пути сложных когнитивных процессов. Основное преимущество этого метода заключается в том, что он позволяет интегрировать мультимодальные ЭЭГ и функциональные данные в пространственном и временном пространстве для улучшения разрешения и точности функциональной нейровизуализации. Применение этого метода распространяется на понимание эпилепсии и нейрокогнитивных расстройств.
Потому что метод улучшает пространственную и временную точность для неинвазивной нейровизуализации. Хотя этот метод может быть использован для обеспечения понимания зрительно-моторных и эмоциональных систем обработки информации, он также может быть применен к другим системам, таким как сенсомоторная интеграция, язык и обработка памяти. Визуальная демонстрация этого метода имеет решающее значение, так как одновременные этапы записи данных ЭЭГ и фМРТ могут быть сложными для изучения.
В том числе и потому, что потребность в специализированных объектах, оборудовании и методах обработки сигналов. Чтобы начать эту процедуру, наденьте на голову пациента пассивный ЭЭГ-колпачок, совместимый с МРТ, соответствующего размера. Расположите электроды в соответствии с международной системой маркировки 10-20
.В программном обеспечении для записи ЭЭГ проверьте импеданс заземляющего электрода и электрода сравнения. Для этого нажмите на вкладку импеданса и выберите тип электрода в пользовательском интерфейсе программного обеспечения. Далее с помощью шприца введите электролит в каждый электрод.
Затем с помощью ватного тампона распределите гель, чтобы обеспечить контакт кожи с электродами. После того, как подготовка шапочки для ЭЭГ будет завершена, попросите пациента переместиться к МР-сканеру. Настройте отображение экспериментальной парадигмы на мониторе, расположенном в комнате наблюдения.
Используйте зеркало для просмотра с катушкой головы, чтобы объект мог видеть экран монитора, не двигая головой или глазами в положении лежа. Отобразите образец изображения на экране компьютера, чтобы убедиться, что испытуемый может комфортно смотреть на экран и что парадигма будет отображаться правильно. Внесите все необходимые аппаратные или программные коррективы.
После этого проинструктируйте пациента оставаться неподвижным и выполните первоначальное анатомическое МРТ-сканирование с взвешенным T1. Если возможно, используйте поле зрения, которое простирается от нижней части мозжечка до макушки головы, включая череп и кожу. Теперь начните записывать данные ЭЭГ.
Одновременно нажимайте соответствующие кнопки, чтобы начать запись МРТ и инициировать интересующую парадигму в программном обеспечении для презентации. Проверьте запись данных ЭЭГ, чтобы убедиться в качестве сигнала, и, при желании, записываются соответствующие маркеры. Для анализа данных структурной МРТ используйте доступный графический интерфейс, чтобы убедиться в отсутствии перекрытия в слоях.
Далее откройте приложение FreeView. Нажмите «Файл», затем «Загрузить поверхность». Перейдите в каталог темы в бесплатной папке для серфинга.
Затем откройте папку bem, а затем папку watershed. Загрузите четыре файла: внешняя поверхность кожи, внешняя поверхность черепа, поверхность мозга и внутренняя поверхность черепа. Затем переместите ползунки выделения фрагментов и найдите перекрытие в жёлтых поверхностных слоях.
Если наложение все же происходит, дважды проверьте данные МРТ на наличие анатомических дефектов или ошибок и используйте инструменты рисования с графическим интерфейсом пользователя для уточнения слоев. После этого загрузите исходные данные МРТ в приложение FreeView, нажав «Файл», а затем «Загрузить объем». Перейдите в папку с темой и откройте папку mri.
Затем нажмите на исходный каталог, откройте данные структурной МРТ и нажмите OK. Затем посмотрите на изображение головы в оттенках серого и посмотрите на различные слои серого и черного вокруг мозга. Следите за тем, чтобы на этих слоях не было зазоров или неровностей. С помощью инструмента выбора цвета выберите воксель из корректируемого слоя.
Переключитесь на редактирование вокселей от руки и нажмите, чтобы нарисовать на изображении. Используйте эту процедуру, чтобы заполнить любые дефекты на снимке МРТ. Выполните коррекцию всех слоев и срезов МРТ, где возникают дефекты.
Затем выполните юстировку датчика ЭЭГ по пространству МРТ с помощью свободной накладки на модель головы серфера. Затем сохраните преобразование. Откройте приложение MNE Analyze.
Нажмите «Файл», затем «Загрузить поверхность». Перейдите в папку, содержащую данные о предмете, и загрузите поверхность пиала. Нажмите «Файл», затем нажмите «Загрузить данные дигитайзера» и выберите интересующий файл ЭЭГ.
Нажмите Просмотреть и показать средство просмотра. Как только появится графический интерфейс просмотрщика, нажмите «Параметры» и убедитесь, что выбраны параметры данных скальпа и дигитайзера. Электроды здесь показаны красным цветом, а реперные точки — желтым.
В главном окне выберите «Настройка», затем «Выравнивание по координатам». С помощью графического интерфейса Выравнивание координат смещайте и поворачивайте электроды ЭЭГ в окне просмотра с помощью кнопок со стрелкой и влево вправо. Отрегулируйте настолько, насколько это необходимо.
После того, как выравнивание будет завершено, нажмите «Сохранить» в нижней части графического интерфейса «Выравнивание по координатам», чтобы сохранить выравнивание. Для анализа данных ЭЭГ необходимо выполнить коррекцию артефактов градиента сканера путем вычитания шаблона, нажав на кнопку «Коррекция МР» в специальном меню обработки сигнала и выбрав соответствующие параметры в графическом интерфейсе программного обеспечения для анализа ЭЭГ. Чтобы удалить кардиобаллистические артефакты путем вычитания шаблона, нажмите на кнопку «Коррекция CB» в специальном меню обработки сигнала и выберите соответствующие параметры в графическом интерфейсе программного обеспечения для анализа.
Затем примените фильтрацию в разделе Фильтрация данных. Выберите кнопку для фильтрации БИК в верхней части графического интерфейса анализа. Например, примените частоту высоких частот на частоте 0,05 Гц, частоту низких частот на частоте 40 Гц и режекторный фильтр на частоте линии электропередачи с спадом 48 децибел на Герц.
Чтобы выполнить коррекцию глазных артефактов, выберите «Трансформация», затем «Уменьшение отторжения артефактов», а затем «Коррекция глаза» ICA. Затем сегментируйте данные ЭЭГ на эпики на основе указанного времени до и после стимула по отношению к маркерам времени события, выбрав «Трансформация», затем сегментируйте функции анализа, а затем сегментируйте. После этого выберите интересующий вас маркер и интересующий вас временной отрезок.
Затем выполните ручное или полуавтоматическое отбраковывание артефактов, выбрав Преобразование, а затем Уменьшение отбраковки артефактов в разделе Отбраковка артефактов. При появлении запроса определите критерии для артефактов на трех вкладках графического интерфейса пользователя и действуйте в соответствии с инструкциями. На вкладке Метод проверки выберите артефакты автоматически, полуавтоматически или вручную.
Затем выберите «Пометить» или «Удалить артефакты» и укажите, относятся ли коррекции к одному каналу. Далее во вкладке выбора канала выберите каналы, которые будут исправлены на артефакты. На вкладке Критерии выберите основание, по которому будут определяться артефакты.
Нажмите OK после выбора критериев, и артефакты будут идентифицированы и/или отклонены в соответствии с выбором. Чтобы выполнить коррекцию базовой линии, выберите Преобразование, а затем Функции сегментного анализа и коррекция базовой линии. Чтобы усреднить сегментированные данные, выберите Преобразование, затем Функции анализа сегментации, а затем усредните.
Во-первых, интересующая вас эпопея ЭЭГ разделена на меньшие временные окна с заранее определенными размерами окон и перекрытия. Между тем, карта активации фМРТ подразделяется на несколько областей интереса, которые используются в качестве пространственных априорных значений для анализа источника ЭЭГ. В течение каждого временного окна будет выбран соответствующий набор пространственных априорных значений для локализации источника.
Их комбинация даст окончательный временной ход активности коры головного мозга для всего интересующего нас эпоса ЭЭГ. Здесь показана реконструированная активность мозга, сравнивающая новую пространственно-временную визуализацию источника ЭЭГ с ограничением ЭЭГ на верхней части с обычно используемой визуализацией источника с ограничением по времени фМРТ внизу. Реконструированная активность мозга показана в нескольких временных точках у одного репрезентативного субъекта, проходящего парадигму зрительной моторной активации.
Результаты локализации с помощью нового метода были более очаговыми и лучше соответствовали ожидаемым областям мозга. В этом случае надежность метода проверяется путем применения метода с различными размерами окон. Обратите внимание, что окна скромных размеров довольно стабильны, в то время как окна больших размеров показывают несопоставимые результаты.
После освоения одновременная сессия записи данных ЭЭГ и фМРТ может быть выполнена примерно за три часа, а анализ данных может быть выполнен за два-три дня, если они выполнены правильно. При выполнении этой процедуры важно не забывать проверять синхронизацию часов и триггеры во время записи. Во время анализа вы также должны обращать внимание на параметры, необходимые для фиксации интересующей вас активности.
После этой процедуры могут быть выполнены такие меры, как анализ данных ЭЭГ и функциональной МРТ, анализ связности всего мозга, чтобы исследовать основную структуру связи или активность в мозге во время выполнения когнитивных задач. После этой разработки этот метод проложил путь исследователям в области функциональной нейровизуализации к изучению высокодинамичной активности мозга, участвующей в сложных когнитивных процессах, и к детальному изучению изменений в нейронных путях, связанных с неврологическими расстройствами. После просмотра этого видео у вас должно сложиться хорошее понимание того, как проводить одновременную регистрацию ЭЭГ и фМРТ, а также выполнять основы пространственно-временного социоанализа ЭЭГ с ограничением ЭЭГ.
Для того, чтобы реконструировать активность мозга с высоким пространственно-временным разрешением и точностью. Не забывайте, что работа с участниками и оборудованием в среде МРТ требует постоянной осведомленности о проблемах безопасности. В кабинет МРТ нельзя приносить неопределенные металлические предметы, а импедансы всех электродов должны быть ниже 50 кулонов.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
Обзор
Метод импедансного томографического исследования источников ЭЭГ с ограничениями в пространстве и времени объединяет данные ЭЭГ и фМРТ для повышения точности нейровизуализации. Эта техника помогает в понимании сложных когнитивных процессов и нейронных путей.
Ключевые компоненты исследования
Область науки
- Нейробиология
- Нейровизуализация
- Когнитивные процессы
Предыстория
- ЭЭГ и фМРТ являются взаимодополняющими техниками нейровизуализации.
- Пространственная специфичность и временная разрешающая способность имеют решающее значение при изучении функций мозга.
- Метод использует фМРТ приоритетов для улучшения локализации источников ЭЭГ.
- Применения включают исследования эпилепсии и нейрокогнитивных расстройств.
Цель исследования
- Определить временные связи между областями мозга.
- Исследовать нейронные пути, участвующие в когнитивных процессах.
- Улучшить разрешение функциональной нейровизуализации.
Используемые методы
- Интеграция данных ЭЭГ и фМРТ.
- Использование условно-активных суб-карт фМРТ в качестве приоритетов.
- Улучшение пространственной и временной точности в нейровизуализации.
- Визуальные демонстрации для облегчения освоения метода.
Основные результаты
- Повышенная пространственная специфичность в локализации источников ЭЭГ.
- Улучшенная точность понимания функций мозга.
- Взгляды на системы зрительно-моторной и эмоциональной обработки.
- Потенциальные применения в различных когнитивных областях.
Выводы
- Метод значительно улучшает неинвазивную нейровизуализацию.
- Он предоставляет ценные представления о сложных когнитивных процессах.
- Дальнейшее исследование его применений оправдано.
Часто задаваемые вопросы
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.
