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Neuroscience

एक साथ एमईजी और ईईजी के साथ कार्यात्मक मानचित्रण

Published: June 14, 2010 doi: 10.3791/1668

Summary

हम magnetoencephalography (एमईजी) और Electroencephalography (ईईजी) मस्तिष्क सरल संवेदी उत्तेजनाओं के प्रसंस्करण में शामिल क्षेत्रों नक्शा करने के लिए उपयोग करें.

Abstract

हम magnetoencephalography (एमईजी) और Electroencephalography (ईईजी) का पता लगाने और मस्तिष्क सरल संवेदी उत्तेजनाओं के प्रसंस्करण में शामिल क्षेत्रों में अस्थायी विकास का निर्धारण का उपयोग करें. हम somatosensory उत्तेजनाओं का उपयोग करने के लिए हाथ somatosensory क्षेत्रों का पता लगाने जाएगा, श्रवण उत्तेजनाओं दृश्य क्षेत्र के चार quadrants में श्रवण cortices, दृश्य उत्तेजनाओं का पता लगाने के लिए प्रारंभिक दृश्य क्षेत्रों का पता लगाने. प्रयोगों के इन प्रकार के मिरगी और ब्रेन ट्यूमर के रोगियों में कार्यात्मक मानचित्रण के लिए उपयोग किया जाता है सुवक्ता cortices पता लगाने के लिए. बुनियादी तंत्रिका विज्ञान में इसी तरह की प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल आर्केस्ट्रा के लिए cortical गतिविधि के अध्ययन के लिए उपयोग किया जाता है. अधिग्रहण प्रोटोकॉल गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रियाओं, संयुक्त एमईजी / ईईजी अध्ययन के लिए विषय तैयारी, और somatosensory, श्रवण और दृश्य stimuli के साथ पैदा - प्रतिक्रिया डेटा का अधिग्रहण शामिल है. हम भी बराबर वर्तमान द्विध्रुवीय मॉडल और cortically विवश न्यूनतम आदर्श अनुमान का उपयोग कर डेटा का विश्लेषण प्रदर्शित करता है. संरचनात्मक एमआरआई डेटा दृश्य के लिए और आगे मॉडलिंग और cortical और कम से कम आदर्श अनुमान के लिए स्थान और अभिविन्यास की कमी के लिए ऊतक सीमाओं की सीमाओं को पाने के लिए विश्लेषण में कार्यरत हैं.

Protocol

1. सिस्टम ट्यूनिंग और डेटा की गुणवत्ता की जाँच करें

  1. एमईजी प्रणाली की ट्यूनिंग की जाँच करें. ट्यूनिंग और शोर माप सॉफ्टवेयर एमईजी प्रणाली के साथ प्रदान की चेक कि सभी चैनलों को ठीक से और देखते हैं कि औसत शोर के स्तर से नीचे है 3 इंच / सेमी या planar gradiometer magnetometer और एमईजी चैनलों पर 3 इंच, क्रमशः का उपयोग करें.
  2. खाली कमरे के डेटा का एक खंड लीजिए. गुणवत्ता आश्वासन और शोर आकलन के लिए 5 मिनट के लिए इस विषय के परिरक्षित कमरा शून्य के साथ डेटा का मोल.

2. उत्तेजनाओं और डाटा अधिग्रहण पैरामीटर सेट.

  1. Somatosensory, श्रवण, और दृश्य उत्तेजनाओं एक उत्तेजना कंप्यूटर, प्रोजेक्टर ढाल कमरे के बाहर स्थापित, और एक somatosensory बिजली उत्तेजक औधधि (घास S88 मॉडल) का उपयोग कर सेट करें.

3. विषय की तैयारी

  1. एक एमईजी / ईईजी अध्ययन से पहले, प्रत्येक विषय के बाहर सुरक्षा और सहमति के बारे में कई प्रपत्रों को भरने चाहिए.
  2. जाँच करें विषय चुंबकीय सामग्री से मुक्त है है. परिरक्षित कमरे में विषय ले आओ और एमईजी डाटा अधिग्रहण शुरू करने के लिए जाँच करें कि डेटा चुंबकीय कलाकृतियों की लक्षण शामिल नहीं करता है. यदि आवश्यक हो, एक degausser उपयोग दंत काम के रूप में शरीर में चुंबकीय वस्तुओं से कलाकृतियों को कम करने के लिए.
  3. ईईजी टोपी पर रखो, जेल का आयोजन इंजेक्षन, और impedances की जांच. impedances 10 kOhms नीचे होना चाहिए.
  4. सभी छवियाँ इलेक्ट्रोड और संदर्भ इलेक्ट्रोड पर रखो.
  5. सिर स्थिति सूचक coils (HPI) पर रखो. स्थिति चार HPI coils इतना है कि वे एमईजी संवेदक सरणी और एक दूसरे से दूर द्वारा कवर क्षेत्र के अंतर्गत किया जाएगा.
  6. Digitize Fiducial स्थलों, HPI coils के, ईईजी इलेक्ट्रोड, और सिर के आकार.
  7. स्कैनर में विषय ले जाएँ.

4. प्रत्येक संवेदी साधन के लिए डाटा अधिग्रहण

  1. उत्तेजना कंप्यूटर पर उत्तेजना प्रोटोकॉल सेट. Somatosensory मंझला - तंत्रिका उत्तेजना के लिए, छोड़ दिया और सही कलाई पर इलेक्ट्रोड देते हैं और धीरे - धीरे उत्तेजना की तीव्रता में वृद्धि इतना है कि उत्तेजना स्तर मोटर सीमा से अधिक है. श्रवण उत्तेजना के लिए, सम्मिलित इयरफ़ोन और जाँचने के लिए कि उत्तेजना का स्तर उपयुक्त है. दृश्य उत्तेजना के लिए, इस विषय के सामने वापस प्रक्षेपण स्क्रीन की स्थिति और जाँच करें कि उत्तेजना सही ढंग से प्रस्तुत किया है.
  2. प्रारंभ डाटा अधिग्रहण और डेटा की गुणवत्ता की जाँच करें. कच्चे डेटा प्रदर्शन पर, जाँच लें कि सभी चैनलों को ठीक से कार्य कर रहे हैं और किसी भी कलाकृतियों को शामिल नहीं है.
  3. सिर की स्थिति के उपाय. अधिग्रहण कंसोल से सिर की स्थिति माप के आह्वान और जाँच करें कि परिणाम सॉफ्टवेयर द्वारा लगाए गए विनिर्देशों को पूरा.
  4. कच्चे डेटा और ऑन लाइन औसतन की बचत शुरू करो.
  5. उत्तेजना प्रसव प्रारंभ
  6. एक बार सभी उत्तेजनाओं प्रस्तुत किया गया है, कच्चे डेटा और ऑन लाइन औसत बचाने के लिए.

5. डेटा विश्लेषण

डेटा विश्लेषण में, हम आगे मॉडलिंग के लिए ऊतक डिब्बों के आकार का निर्धारण करने के लिए, और बाधा cortical सतह lMEG / ईईजी डेटा के लिए परिणामों के दृश्य के लिए संरचनात्मक एमआरआई डेटा का उपयोग करेगा. हम दोनों मौजूदा द्विध्रुवीय मॉडल और एक वितरित cortically विवश विश्लेषण में न्यूनतम आदर्श समाधान का उपयोग करें. वितरित स्रोत विश्लेषण के कार्यप्रवाह चित्र 1 में दिखाया गया है.

1 आंकड़ा
चित्रा 1 ईईजी / एमईजी cortically विवश न्यूनतम आदर्श अनुमान का उपयोग का विश्लेषण करने के लिए कुल मिलाकर कार्यप्रवाह .

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Discussion

Magnetoencephalography (एमईजी) और Electroencephalography (ईईजी) केवल गैर इनवेसिव तरीकों ठीक एक अस्थायी समाधान के साथ मस्तिष्क गतिविधि रिकॉर्ड कर रहे हैं. एमईजी cortical गतिविधि के अध्ययन के लिए विशेष रूप से अच्छी तरह से अनुकूल है. इस अनुच्छेद के संयुक्त एमईजी निर्धारित मस्तिष्क सरल संवेदी उत्तेजनाओं के प्रसंस्करण से जुड़े गतिविधि / ईईजी डाटा अधिग्रहण और विश्लेषण दर्शाता है. प्रयोगों के इन प्रकार के दोनों बुनियादी तंत्रिका विज्ञान और नैदानिक ​​अध्ययन में किया जाता है. यदि मस्तिष्क सक्रियण फोकल है, वर्तमान द्विध्रुवीय मॉडल लागू होता है और गतिविधि के स्थान के बारे में 5 मिमी की एक सटीकता के साथ निर्धारित किया जा सकता है. अधिक जटिल स्थितियों में, cortically विवश स्रोत अनुमान के सक्रियण के spatiotemporal पैटर्न प्रकट करने के लिए नियोजित किया जा सकता है. इन मॉडलों संरचनात्मक एमआरआई डेटा के दृश्य के लिए रोजगार, आगे मॉडलिंग के लिए ऊतक डिब्बों की ज्यामिति को निर्धारित है, और cortical स्थान और अभिविन्यास की कमी के लिए.

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References

  1. Hämäläinen, M., Hari, R., Ilmoniemi, R., Knuutila, J., Lounasmaa, O. V. Magnetoencephalography - theory, instrumentation, and applications to noninvasive studies of the working human brain. Reviews of Modern Physics. 65, 413-497 (1993).
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  4. Mäkelä, J. Three-dimensional integration of brain anatomy and function to facilitate intraoperative navigation around the sensorimotor strip. Human Brain Mapping. 12, 180-192 (2001).

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40 अंक जौव तंत्रिका विज्ञान तंत्रिका विज्ञान मस्तिष्क एमईजी ईईजी कार्यात्मक इमेजिंग
एक साथ एमईजी और ईईजी के साथ कार्यात्मक मानचित्रण
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Liu, H., Tanaka, N., Stufflebeam,More

Liu, H., Tanaka, N., Stufflebeam, S., Ahlfors, S., Hämäläinen, M. Functional Mapping with Simultaneous MEG and EEG. J. Vis. Exp. (40), e1668, doi:10.3791/1668 (2010).

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