July 26th, 2019
В этой статье описывается, как настроить эксперимент, который позволяет обнаруживать до стимула исходного уровня влияния на восприятие объекта с помощью магнитоэнцефалографии (MEG). Она охватывает стимулматериала материал, экспериментальный дизайн, meG записи, и анализ данных.
Этот метод позволяет быстро и переходные изменения в подключении мозга, которые будут захвачены до объектов рассматриваются, и влияние этих изменений на восприятие объекта. Основным преимуществом МЭГ по сравнению с ЭЭГ является то, что магнитное поле мозга невозмутимо головой, что позволяет реконструкции источника с более высоким разрешением и лучшей оценки подключения. Начните с записи одной минуты пустых данных MEG в одной килогерце.
Мониторинг сигналов от 102 магнитометров и 204 ортогоно размещены планарные градиометры на 102 различных позиций, визуализируя все сигналы в режиме реального времени на приобретение компьютера. Ты не собираешься судиться с нами? А вот-далее, получить информированное согласие от участника в соответствии с декларацией Хельсинки и заставить их подписать форму, которая включает в себя заявление, позволяющее обрабатывать персональные данные.
Есть ли какой-либо металлический предмет из вашего тела? Но вы можете сделать это, когда вы внутри, а также. Затем предоставьте им не магнитную одежду и убедитесь, что они не имеют металлических предметов в или на их телах.
Попросите их заполнить анонимный вопросник, чтобы убедиться в этом и убедиться, что у них нет других критериев исключения, и задокументировать такие детали, как вручение и уровень отдыха. Хорошо, отлично, спасибо. Здесь. Место участника на цветной стул, а затем прикрепить пять катушек индикатора положения головы к голове с клеем, два выше одного глаза, один над другим глазом, и один за каждым ухом.
Поместите датчик трекера для системы оцифровки твердо на голову участника и зафиксните его на очки для максимальной стабильности. Далее оцифруйте анатомические ориентиры, левые и правые предаврикулярные точки и насион, и убедитесь, что предаврикулярные точки симметричны. Кроме того, оцифруйте пять позиций катушки HPI с помощью стилуса 3D-дигитайзера.
Теперь оцифруйте до 300 точек вдоль кожи головы и максимизируйте покрытие формы головы. Обложка четко определенных областях кожи головы на MR изображения, выше иниона на спине и насион на фронте, а также носовой мост. Эти точки будут использоваться для совместной регистрации анатомического изображения.
В этот момент снимите очки с датчиком трекера и прикрепите одноразовые электроды выше и ниже правого глаза для мониторинга вертикальных движений глаз. Также приложите электроды справа от правого глаза и слева от левого глаза для мониторинга горизонтальных движений глаз. Прикрепите дополнительные электроды ниже правой ключицы и ниже сердца для мониторинга сердечного ритма.
Сигнал в этих областях является надежным, поэтому проверка неустумности не является необходимым. Кроме того, приложите электрод в качестве земли под шеей. Пожалуйста. Теперь сопроводите участника в защищенную комнату MEG и поручите ему сесть в кресло МЭГ.
Подключите жгут проводки HPI и одноразовые электроды в системе MEG. Затем поднимите стул так, чтобы голова участника коснулась верхней части шлема и заверила участника в том, что он удобен. Теперь все в порядке?
Yes.Perfect.Begin, поручив участнику пассивно смотреть на пустой экран в течение пяти минут во время записи отдыха состояние MEG данных на один килогерц. Держите скорость отбора проб на уровне одного килогерца на протяжении всего эксперимента. Затем проинструктируйте участника о требованиях к задаче и дайте им выполнить 20 практических испытаний.
Так что теперь мы пойдем и потухаем и убедитесь, что все в порядке. Хорошо. Хорошо? Начните эксперимент с первого отображения инструкций, сообщая участнику, какую кнопку нажать, когда они видят лица и какую кнопку нажать, когда они видят вазу.
Создайте единую пробную версию с четырьмя событиями, которые будут применяться ко всем испытаниям в этом порядке: крест фиксации, изображение Рубина, маска и подсказка ответа. В начале каждого блока, перед началом задачи, начните измерять данные МЭГ и заместите начальную позицию руководителя участника по отношению к МЭГ. Не забудьте следить за участником через видео во время эксперимента.
В системе MEG нажмите Кнопку Перейти к запуску. Когда диалог спрашивает, должны ли данные HPI быть опущены или добавлены в запись, проинспектировать сигнал катушки HPI и нажмите Accept, чтобы записать исходное положение головы. После этого нажмите Запись сырья, чтобы начать запись данных MEG.
В начале каждой пробной версии отобразить крест фиксации на переменный период времени от одной до 1,8 секунды. Затем отобразить изображение Рубина в течение 150 миллисекунд. Затем удалите изображение Рубина и отобразить маску в течение 200 миллисекунд, после чего возникает вопрос, побуждающий участника ответить в течение двух секунд.
Запрограммировать период ответа таким образом, чтобы, если участники ответят в течение двух секунд, начнется следующее испытание. В противном случае, начать следующее испытание через две секунды. Сохранить время всех четырех событий, а также выбор ответа и его сроки.
Мониторинг сигналов MEG, визуализируя их в режиме реального времени на компьютере приобретения. Когда эксперимент будет завершен, сопроводите участника из экранной комнаты и помогите ему отсоединить датчики. Проанализируйте полученные данные, выполняя анализ частоты времени в обеих областях, представляющих интерес, отдельно от двух типов проб, используя код, показанный на экране здесь.
Во-первых, внедрить многокамерную трансформацию частоты времени, основанную на умножении частотного домена. Кроме того, установите опцию конуса, чтобы dpss использовать дискретные сфероидальные последовательности функции конуса и определить частоты интереса от восьми до 13 герц. Затем установите ширину тайм-окна до 200 миллисекунд и параметр сглаживания до четырех герц.
Установите опцию keeptrials к да, чтобы вернуть частотные оценки времени одного испытания. Установите выход на четверку, чтобы вернуть сложные спектры Фурье. Выполните анализ подключения полученных данных о частоте времени с помощью кода, показанного здесь на экране, используя настройки, показанные для возвращения воображаемой части согласованности.
Повторите процедуру для каждого участника, прежде чем усреднеть спектры согласованности между частотами и участниками и вы построения в результате в среднем мнимой согласованности значений в качестве функции времени. Здесь мы видим пример пробной структуры и необработанных данных. Испытание начинается с отображения фиксации креста.
Через 1-1,8 секунды стимул Рубина появляется в течение 150 миллисекунд, а затем маска в течение 200 миллисекунд. Затем появляется экран ответа, чтобы побудить участников ответить лицом или вазой. Выше мы видим многоканаканарное сырье данные от примера участника, время, заблокированное для начала стимулирования и усредненое по испытаниям.
Эти данные в окне предварительного стимулирующего анализа будут целевым интервалом для анализа. Здесь мы видим спектральные оценки мощности от локализованных источников фузиформных сигналов области лица на испытаниях лица и вазы. Эта цифра показывает воображаемую часть согласованности между локализованной источником зрительной коры и фузиформными сигналами области лица в испытаниях лица и вазы, в диапазоне частот от восьми до 13 герц.
Затененные регионы представляют собой стандартную погрешность среднего для проектирования внутри субъектов. MEG является пассивным методом, так же, как пикап электрогитары. Машина также несет в себе риск повреждения участниками, в отличие от других условий.
Эта статья описывает экспериментальную установку для обнаружения предстимульных влияний на восприятие объектов с использованием магнитоэнцефалографии (МЭГ). В ней подробно рассматривается методология для материала стимулов, экспериментального дизайна и анализа данных для исследования изменений связей мозга до просмотра объектов.
Understanding pre-stimulus neural dynamics provides predictive value for perceptual outcomes, supporting target validation in neuroscience discovery. This method enables mechanistic de-risking by linking spontaneous brain activity to sensory processing, informing early hypothesis testing. It supports portfolio relevance by identifying neural biomarkers that predict perceptual decisions prior to stimulus exposure.
The method integrates into discovery biology by capturing transient connectivity changes before stimulus exposure, informing early target validation.