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Neuroscience

fMRI를 유도 경 두개 자기 자극하는 동안 기록 된 EEG 데이터에서 시각 유발 전위를 추출

Published: May 12, 2014 doi: 10.3791/51063

Summary

이 논문은 기능성 자기 공명 영상 (fMRI)으로 밝혀 활성화에 의해 유도 동시 경 두개 자기 자극 (TMS) 동안 (EEG)의 데이터를 수집하고 뇌파를 분석하는 방법을 설명합니다. 사건 관련 전위의 TMS 이슈 제거 및 추출 방법은 패러다임의 설계 및 실험 장치의 고려 사항뿐만 아니라 설명되어 있습니다.

Abstract

경 두개 자기 자극 (TMS)의 피질 영역과인지 / 신경 생리 학적 효과 사이에 인과 관계를 확립하기위한 효과적인 방법이다. 구체적으로는, 대상 영역의 정상적인 활동과 과도의 간섭을 만들고 전기 생리 신호의 변화를 측정함으로써, 우리는 자극 뇌 영역 또는 네트워크와 우리가 기록 전기 생리 신호의 인과 관계를 확립 할 수있다. 목표 뇌 영역을 기능적으로 이전의 fMRI 스캔으로 정의하는 경우, TMS 기록 유발 전위와의 fMRI 활성화를 연결하는 데 사용할 수 있습니다. 그러나 이러한 실험을 실시하는 것은 상당한 기술적 자기 펄스에 의해 EEG 신호에 도입 된 높은 진폭의 유물 주어진 도전, 성공적으로 기능의 fMRI에 의해 정의 된 영역을 대상으로 어려움을 선물한다. 여기에 우리가 일반적으로 사용하는 세 가지 도구를 결합하는 방법을 설명합니다 TMS, 뇌파, 그리고 fMRI를합니다. 우리는 자극 & #을 안내하는 방법에 대해 설명합니다39, EEG-TMS의 조합 방법에 기록 된 데이터를 신뢰할 수있는 ERP를 추출하기에 적합한 ERP 연구를 설계하는 방법, 동시 TMS 동안 뇌파를 기록하는 방법을 해부학 적 또는 기능적 MRI 데이터를 사용하여 원하는 대상 지역에의 코일. 우리는 fMRI를 유도 TMS는 얼굴 선택적 N1과 ERP의 몸 선택적 N1 구성 요소가 extrastriate 피질에서 별개의 신경 네트워크와 관련된 것을 보여주기 위해 EEG와 동시에 사용하는 이전에 출판 된 연구에서 대표적인 결과를 제공 할 것입니다. 이 방법은 우리가 TMS와 EEG의 높은 시간 해상도의 fMRI의 높은 공간 해상도를 결합하고, 따라서 여러인지 과정의 신경 기초의 포괄적 인 이해를 얻을 수 있습니다.

Introduction

경 두개 자기 자극 (TMS)은 뇌의 대상 지역에서 정상적인 신경 활동에 순간적인 간섭을 생성합니다. 이 일시적인 신경 간섭을 만들고 행동이나 생리적 변화를 측정함으로써, 우리는 (리뷰 참조 파스 쿠알 - 리온 등. 테일러 등. 1,2) 대상 지역 및 측정 실험 결과 사이의 인과 관계를 그릴 수 있습니다. 이러한 실험 결과는, 예를 들면, 일 수있다인지 작업이나 전기 생리학 (EEG) 활성의 변화에​​ 대한 성능. 사실, 최근 몇 년 동안 연구자들은 직접 이벤트 관련 전위 (ERP) 또는 진동 활동 패턴 (예 : 2-7)으로 대뇌 피질의 영역을 관련시키는 EEG와 함께 TMS를 사용하기 시작했습니다. ERP의 실험 기간 동안 fMRI를 유도 TMS :이 방법 론적 논문에서는 TMS와 EEG를 결합하는 특정하고 유용한 프레임 워크를 설명한다. 첫째, 우리는 FM에 의해 미리 정의 된 영역에 TMS를​​ 적용하는 방법에 대해 자세히는 것RI, EEG 데이터를 기록하는 동안. 우리는 신뢰할 수있는 ERP의 추출을 허용하는 실험 설계를 설명한다. 이러한 실험의 목적은 관심의 ERP 구성 요소에 대한 기능 MRI로 밝혀 링크 뇌 영역을 인과 적으로하는 것입니다. 마지막으로, 우리는 fMRI를 함께 공개됩니다 얼굴과 몸 선택적 영역으로 얼굴과 몸 선택적까지 ERP 관련된 연구의 구체적인 예를 제공합니다.

의 fMRI 활성화와 EEG 신호를 연결의 장점은 무엇입니까? EEG와 fMRI를 일반적으로 시각적 입력에 대뇌 피질의 반응을 측정하는 도구를 사용합니다. 예를 들어, 시각 경로의 카테고리 선택도는 EEG 데이터 8,9 및 기능 MRI 10-12에서 추출 된 ERP에 의해 모두 같은 얼굴, 신체 부위, 그리고 문어와 같은 다른 시각적 개체 범주에 대해 평가 하였다. 이러한 두 가지 일반적인 연구 도구에 의해 측정 된 신호는 근본적으로 다른 성격, 그러나이다. EEG는 큰 시간과 신경의 전기 활동에 대한 정보를 전달정밀하지만, 매우 낮은 공간 해상도와 많은 별도의 기본 소스의 혼합물을 반영 할 수있다. 의 fMRI는 자극 프레 젠 테이션 및 / 또는 작업을 실행하는 동안 발생하는 느린 혈역학 적 변화에 의존하는 신경 활동의 간접적 인 측정을 제공하지만, 높은 공간 해상도로이 활동을 제공합니다. 이 측정 값 간의 상관 관계를 확립하는 것은 따라서 특별한 관심이 될 수 있지만, 두피 기록 전기 생리 반응과 기능적 MRI로 밝혀 영역 간의 인과 관계를 의미하지는 않는다는 점에서 제한된다. (예 : 13 ~ 15)을 동시에 측정 한 경우에도, EEG 및 기능적 정의 대뇌 피질의 영역에서 활동 사이의 방향 인과 관계를 확인할 수 없습니다. TMS는 인과 관계의 설립을 달성 도움을 줄 수있는 도구입니다.

동시에 EEG-TMS 연구는 주로 인해 EEG 신호 B에 소개 된 고전압 이슈에, 방법 론적 도전Y 자기 자극 (검토를 위해 그림 1은 Ilmoniemi 등. 16 참조). 이 유물은 종종 펄스, 따라서 그 대부분의 ERP 구성 요소를 무시하고 그림 2A를 전달 (밀리 초)의 수백을 지속 할 수있는 느린 보조 (또는 잔여) 유물 다음에 과도 짧은 생활 펄스 관련 장애,로 구성되어 있습니다. 이차 이슈는 배선과 피부에서 이러한 전류의 느린 붕괴로 자기 펄스에 의해 유도 전류, 및 그러한 동작에 의해 유발 두피 및 청각 또는 체성 감각 유발 전위 이상의 근육 활동과 같은 생리적 소스 등의 기계적 소스를 포함 할 수있다 코일 17-20. 간섭 기계적 소스 아마 생리적 것들보다 더 큰 진폭의 아티팩트를 생성하지만, 이러한 다양한 아티팩트 분리 될 수없고, 신호에서 어느 하나의 존재는 결과를 혼란시킬 수있다. 한 가지 때문에동시에 EEG-TMS 반대로 lution는 ( "오프라인 TMS")를 기록하는 종래 EEG로 반복 TMS 펄스의인가이다. 대뇌 피질의 활동에 이러한 프로토콜의 억제 효과는 몇 분 동안 지속 (반 시간까지) 자극 후 및 EEG이 효과적인 시간대 동안 측정 기준과 비교, 사전 TMS, EEG 데이터를 할 수 있습니다. 반복적 인 자극은, 그러나, 펄스 밀리 초 해상도에서 시험 개시에 정확한 타이밍 상대적으로 관리 할 수​​있는 온라인 TMS가 제공 할 수 있습니다 높은 시간 해상도가 부족한 정의하는 것입니다. 반복적 인 자극의 효과는 원하는 것보다 더 넓은 영역에 걸쳐 피질 연결을 통해 전파하기 때문에 상당히 아니라 공간 해상도를 감소시킬 수있다.

TMS가 제공 할 수있는 양의 공간 및 시간 해상도를 이용하려면, 동시에 EEG-TMS 조합이 적용될 수있다. 그러나,이 아티팩트를 제거하기위한 방법이 필요합니다EEG 신호의 자기 자극에 의​​해 생성 된. 어떤 방법이 합의되지 않지만 TMS 이슈 제거를위한 거의 오프라인 수학 솔루션은 16,21,22를 제안되었다, 어떤 한 가지 방법은 모든 실험 설계를위한 최적하지 않을 수 있습니다. 샘플 앤 홀드 회로로 구성된 "클리핑"시스템이, 또한 순간적으로 TMS 펄스 배달 20시 EEG 수집을 정지하기 위해 개발되었다.이 기술은 전문적인 하드웨어를 필요로하지만, 완전히 잔류 TMS 아티팩트를 제거 할 수 없습니다뿐만 아니라. 본 논문에서 우리는 Thut 및 동료 19, ERP 연구에 적합 개발 한 EEG-TMS 방법의 적응을 설명합니다. 이 기술은 ERP의 안정적인 추출 TMS 펄스 그림 2에 기인 한 모든 잔류 잡음 성분을 제거하는 동안. 우리는 더 성공적으로 EEG-TMS 실험 설정으로 일반적인 지침을 제공 할 수 있습니다.

TMS 연구의 또 다른 문제는 나에게 해결N이 방법 론적 논문은 원하는 피질 영역의 정확한 타겟팅을위한 최고의 코일의 위치와 각도를 찾는 것입니다. 우리는 미리 취득한 기능적 MRI 이미지와 함께 피사체의 머리 coregister하는 정위 네비게이션 시스템의 사용을 설명 할 것이다. 네비게이션 시스템은 해부학 적으로 정의 뇌 구조를 집중하는 데 사용될 수 있지만 많은 기능 및 효과에 대한 실험 활성화의 정확한 위치는 단독 해부학 마커에서 유추 할 수는 없으므로, fMRI를 유도 타겟팅은 특히 유용하다. 관심 (ROI)의 이러한 기능 영역의 경우, 영역의 정의는 개별적으로 각 참가자에 대해 구성되어 있습니다.

위의 모든 것을 설명하기 위해, 우리는 우리가 EEG가의 fMRI 활성화 (7)에 의해 유도 TMS와 동시에 기록 된에서, 이전에 실시한 연구의 예를 제공 할 것입니다. 본 연구에서는 이중 해리는 얼굴 선택 및 신체 선택적까지 ERP 사이되었다 : 비록 얼굴과 몸까지 ERP 완두콩각 ERP 응답의 기초가되는 신경 네트워크를 해리 할 수​​있었습니다 측 후두엽에 개별적으로 정의 된 얼굴 선택 및 신체 선택 영역을 대상으로 같은 대기 시간 및 전극 사이트의 주위에 K. 마지막으로, 우리는 TMS 적용하는 동안 뇌파 기록을 최적화하기위한 일반적인 조언을 제공하기 위해 노력할 것입니다.

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Protocol

실험은 두 개의 별개의 세션에서 수행된다. 제 세션 동안 기능적 MRI 실험 (예, 기능적 지역화)가 개별 제목 기준 TMS 원하는 타겟 영역을 정의하기 위해 수행된다. 의 fMRI 결과는 다음 대상으로 정확한 TMS의 정위 네비게이션 시스템에 공급된다. 제 세션은 EEG는 TMS와 동시에 기록하는 동안의 fMRI 데이터의 분석을 다음 유지된다. 여기에 설명 된 프로토콜은 텔 아비브 Sourasky 의료 센터의 윤리위원회의 승인을 받았다.

이 문서에 나와있는 예에서, 데이터는 MATLAB 버전 7.7 (R2008b)를 분석 하였다. SPM 23 MATLAB 및 MarsBar 도구 상자에 대한 통계 파라 메트릭 매핑 (SPM 5) 소프트웨어의 fMRI 데이터 처리에 사용 하였다.

1.의 fMRI 세션과의 fMRI 데이터 분석

  1. 에코 평면 영상 (EPI) 시퀀싱을 사용하여 기능적인 MRI 작업을 실행전자 TMS와 대상이 될 수있는 활성화의 원하는 초점을 결정합니다. 예 아래의 예에서 OFA와 EBA 등 인접 지역 사이의 더 나은 분리를 들어, 고해상도 스캔을 권장합니다. 3mm 3 이하의 복셀은, 8 채널 이상 MRI 헤드 코일을 얻을, 인접 영역을 서술하기에 충분하다.
  2. 신경 해부학 데이터를 얻기 위해 T1-가중 구조 검사를 실행하십시오. 이미지에 외부 마커 (코의 예를 들면 끝) 이후의 검사와 피사체의 머리를 coregister하는 데 사용되기 때문에 참가자의 얼굴 전체가,이 검사의 시야에 포함되어 있는지 확인하십시오.
  3. 데이터를 수집 한 후, 실험 조건 사이의 대조에 따라 그 원하는 뇌 영역을 정의하기 위해 SPM의 MarsBar 도구 상자를 사용합니다. 대조가 후두부 얼굴 면적 (OFA)를 정의 할 수> 사물에 직면, 사용 기관> Extrastirate 바디 면적 (EBA)를 정의하는 개체입니다. 더 일을 보장하기 위해두 대뇌 피질의 대상은 각 ROI에서 다른 실험 조건 (EBA에서 얼굴 복셀을 제외하고, OFA에서 몸 복셀)에 응답하는 모든 복셀을 마스크 (MarsBar에서) 사용 "함께"기능적으로 구별됩니다에서.
  4. SPM을 이용하여, 스캔 기능과 구조적 T1 이미지 Corregister.
  5. 네비게이션 시스템에 업로드하기 위해서는 휴대용 드라이브에 구조적 스캔의 파일뿐만 아니라 관련 기능 콘트라스트 파일을 복사한다.

2. EEG-TMS 실험에 대한 패러다임을 준비하는 것은 허용 할 ERP 추출

신뢰성과 복제까지 ERP (19)의 추출을 가능하게하는 방식으로 TMS 애플리케이션 중에 EEG 데이터를 수집하는 방법은 아래의 섹션에 설명한다. 이 기술의 장점은 쉽게 차, 오래 지속, TMS 이슈를 처리 할 수​​ 있습니다, 심지어 수 있도록 충분히 견고 바로 TMS의 C 아래에있는 전극에서 데이터 복원이슈가 가장 높은 전압과 긴 기간입니다 오일.

  1. 패러다임의 조직
    1. 별도의 블록에 다른 TMS 조건 (상이한 타겟 뇌 영역뿐만 아니라 노 TMS 조건)을 실행.
    2. 각 블록 내에서 무작위로 이벤트 관련 디자인 (등 예를 들어, 얼굴, 사물, 장면과) 모든 자극 조건을 가진 참가자를 제시한다.
    3. 더 ERP의 품질과 TMS 잡음 템플릿 (아래) 상태에 적어도 50 시련을 가지고 있는지 확인하십시오.
  2. 이미지 발병 후 원하는 대기 시간으로 TMS 펄스 / 펄스의 타이밍을 설정합니다. 이는 케이블 TMS 자극로 이동되는 병렬 포트, 쓰기를 통해 이루어집니다. 이 기능은 MATLAB (24) 또는 E-프라임에 대한 Psychtoolbox (버전 2 또는 3)와 같은 심리 실험, (재료 표 참조) 대부분의 소프트웨어에서 사용할 수 있습니다. 자극 (펄스) 예측 (줄이기 위해 간 자극 간격 (ISI)를 지터예) 각 ISI에 0-500 밀리 초 사이의 임의의 값을 추가합니다.
  3. 추가 빈 화면 상태를 준비
    1. TMS는 같은 강도로 적용하지만, 화면에 아무런 자극 프리젠 테이션이 될 동안 시험을 준비합니다. 이 빈 화면 TMS 시험은 시각적 자극의 부재에서 TMS 아티팩트 템플릿을 계산하기 위해 제공됩니다.
    2. 블록 내 실험 조건 중 어느 하나의 반복 수와 동일한 수의 블랭크 시험 반복 횟수를 설정한다.
    3. TMS 잔류 아티팩트의 형상의 정확한 표현을 위해, 오히려 시작 또는 끝에서 그들 모두를 제시하는 것보다 전체 블록에 걸쳐 블랭크 시험을 랜덤.

3. EEG와 Neuronavigation 시스템을 설정하고 실험을 실시

개별적으로 정의의 ROI 타겟팅 정확한 TMS는 정위 나비의 사용 가능적외선 카메라로 구성 증거 자료 시스템은, 적외선 센서는 참가자의 머리 및 전문 소프트웨어에 탑재.

  1. 스크린 참가자 TMS 안전 기준에 따라. 간질의 자기 또는 가족의 역사를 가진 참여 대상에서 제외, 다른 신경 학적 조건 또는 자주 편두통과 정신 약물에 대한 과목과 과목. 일반적으로에 대한 검사를하지 않지만, 같은 (대부분 쉽게 기절하는 경향으로 나타난다) 혈관 미주 신경성 syncopes으로 자율 질환에 대한 의심과 과목은 제외 될 수 있습니다. 적어도 2 시간 실험하기 전에 이전에 저녁을 시작 알콜 음료를 피하기 위해 참가자, 및 카페인이 함유 된 음료를 지시합니다. 자세한 설명과 안전의 논의는 로시 등의 알 (25), 그리고 Magstim 안전 검토 (참조하십시오 http://joedevlin.psychol.ucl.ac.uk/tms/docs/magstim_safety.pdf을 ).
  2. t 준비그는 시스템을 neuronavigation :
    1. 세션이 시작되기 전에, 네비게이션 시스템의 소프트웨어 구조에 스캔 파일을 피드.
    2. 구조 이미지를 기능적 MRI 결과 (대조)를 오버레이.
    3. 코끝 종종 nasion라고도 노즈 브리지의 깊은 부분과 각각의 이주 : Neuronavigation 소프트웨어를 사용하여 이미지의 원하는 타겟뿐만 아니라 coregistration 위해 봉사한다 외부 해부학 마커를 표시 귀.
  3. 참가자의 머리에 뇌파 캡을 장착하고 전극을 연결합니다
    1. 5 kΩ의 이상하지 전극 임피던스를 유지하십시오.
    2. , 전극의 TMS 관련 가열하지 않도록 가능한 한 작은 젤을 사용하십시오. 젤 작은 양의 좋은 임피던스를 달성하기 위해 철저한 피부 준비를 수행합니다. 선택적으로, 실험에 오기 전에 자신의 머리를 씻고 참가자를 부탁드립니다.
    3. 전극 와이어가 개를 교차하지 않도록해야합니다다른 채널과는 멀리 코일의 위치에서 지향하고 있습니다. 와이어의 루프를 방지.
    4. 잡음 아티팩트 나은 표현을위한 높은 샘플링 속도를 사용한다. 그것은이 방법을 사용하는 대부분의 이전 연구는 7,26-28을했던 것처럼, 위의 1 kHz 또는 사용을 권장합니다.
    5. 가능한 한 코일에서 참조 및 접지 전극을 배치합니다. 이 예에서, 후두 피질의 영역은 코의 기준과의 FZ 지상 7을 사용하여 대상으로 하였다. 다른 예는 3,4,27,29,30를 참조하십시오. 필요한 데이터는 일반적인 평균으로, 새로운 기준에 오프라인 다시 참조 할 수 있습니다.
      참고 : TMS-EEG 설정의 최적화에 대한 리뷰를 들어, Veniero 31를 참조하십시오.
  4. 다음과 같이 스캔과 피사체의 머리를 Coregister :
    1. 참가자의 머리에 적외선 감지기를 설치합니다.
    2. 미리 정의 된 마커 (팁을 이용한 네비게이션 시스템과 함께 헤드 위치 Coregister코의 등의) 그림 3을 참조하십시오. 그것은 모든 단계에서 정확한 코일의 위치를​​ 확인하기 위해 블록 간의 coregistration을 반복하는 것이 좋습니다.
  5. 대상 영역을 찾습니다
    1. 피사체가 턱 화면에서 원하는 거리에 chinrest에 쉬고 앉아있다.
    2. 그들은 (정확한 소음 템플릿 측정을위한 중요한) 실험 블록 움직임 동안 삼가하도록 요청으로 참가자가 자신의 의자에 편안하게 있는지 확인합니다.
    3. 네비게이션 시스템의 그림 3에서 TMS 대상을 선택합니다.
    4. 포인터 도구를 사용하여 (재질 표 참조), 네비게이션 시스템은 최적의 코일 위치로 사용자를 안내하고 전극 캡에 작은 스티커로 표시하자. 그것은 머리에 수직 포인터를하는 것이 중요합니다. 이전에 각 블록에이 단계를 반복합니다. 이 (코일을 탐색 블록 동안 온라인 탐색을 사용하는 것이 좋습니다되지 않습니다어떤 코일의 움직임 때문에)을 유지하면서 자체는 TMS 이슈 템플릿의 가장 좋은 측정을 위해 피해야한다. 그것은 미리 정의와 TMS의 위치를​​ 표시하는 안정 자극을 달성하기위한 최적의 방법입니다 것으로 나타났습니다.
    5. 홀더에 의해 개최되는 동안, 마커 코일의 정확한 센터를 안내합니다. 확인이 머리에 접선 확인하십시오.
  6. 원하는 값으로 TMS의 강도를 설정합니다. 참가자의 승인을 위해 하나의 테스트 펄스를 관리 할 수​​ 있습니다.
  7. 실험 블록을 실행합니다.
  8. 노 TMS 조건 : 전문 가짜 TMS 코일을 사용할 수없는 경우, 90 °에서 다음 피사체의 머리에 TMS 코일을 배치하고를 기울이십시오. 빈 시험을 포함하여, 평소와 같이 블록을 실행합니다.
    독자는 또한 내비게이션 시스템의 추가 시연 안돈과 Zatorre (32)에 의해 조브 비디오 종이를 참조 할 수 있습니다.

4. EEG 데이터 분석 및 ERP를 계산

  1. 즉시 펄스 인형도 만들고 제거를법은 다음과 같이
    1. 클리핑 장치 (상기 참조)를 사용할 수없는 경우, EEG 데이터 처리의 첫 번째 단계는 데이터로부터 직접 TMS 펄스 이슈 자체를 절단하는 것이다. 필터가 필요하지 않을 경우이 단계를 건너 뛸 수 있습니다. 필터가 적용되는 경우에, 이슈의 날카로운 가장자리 모양은 데이터 왜곡을 만듭니다. 펄스 발병 후 10 ~ 15 밀리의 좁은 시간 창은 충분하지만, 데이터의 육안 검사로이를 확인해야한다.
    2. 펄스 제거 후 생성 된 두 컷의 끝을 연결합니다. 이 작업을 수행하기위한 두 가지 주요 방법은 이전 보고서에서 제시 한 1 단지 (Fuggetta (26)와 그림 1 참조). 함께 펄스 제거 후 나머지 두 끝을 조인. 이. 그들 사이에 동일한 간격으로 12의 값을 생성하여이 컷 라인 단부 사이를 보간. 다음과 같이 보간에 사용되는 방정식은 다음 샘플 X에서 누락 된 각 데이터 포인트의 y에 대해,계산 Y는 Y 0 + ((Y 1-Y 0) * (XX 0)) / (x 1-X 0) X 0와 y 0 컷 세그먼트 전에 마지막 데이터 점의 좌표 위치 및 X 1을 = 및 Y는 1 컷 세그먼트 후 첫 번째 데이터 포인트에 대한 좌표이다. 두 기술은 그림 1에서와 같이 필터, 날카로운 전압 단계에 따른 파문을 생산하지 않고 데이터에 적용 할 수 있다는 것을 확신합니다. 더 복잡한 3 차 차 다항식 보간 라이 첸 바흐와 동료 (27)에 의해 작업을 참조하십시오.
  2. 빼기 방법을 적용 :
    1. 존재하는 경우 (이미지가 제시 한 것처럼), 시간 잠금 시험의 시작 부분에 이러한 사항을 추가하여 빈 화면이 시험에 평균 ERP를 계산없이 TMS 제어 조건을 포함하여 각 실험 블록하십시오.
    2. 이 모든 다른 자극 조건의 각 시험에서 템플릿을 평균 뺍니다. 여러 개의 블록이 실행 된 경우템플릿이 블록 사이 약간 다를 것이다과 같은 자극 사이트, 각 블록에 대해 개별적으로이 작업을 수행합니다.
  3. 다른 모든 전처리 및 처리 단계는 다른 ERP 실험에서와 같이 수행된다.

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Representative Results

동시 EEG-TMS 조사는 얼굴과 occipito - 시간 두피에 기록 된 기관에 ERP의 응답이 분해되는지 여부를 나타 내기 위해 사용되었다. 시각적 자극이 제시 될 때, 눈에 띄는 N1 구성 요소는 후방 - 측면 전극 사이트에 기록되어있다. 특히, N1의 구성 요소는 일반적으로 다른 자극 카테고리 8,33보다 얼굴과 몸에 대한 더 크다. 얼굴과 각각의 얼굴과 몸의 N1 구성 요소에 fMRI를 사용하여 정의 몸 선택적 뇌 영역에 대한 자극의 효과를 평가하여, 우리는 얼굴과 몸의 N1 응답 (적어도 부분적으로) 소스를 겹치지 않는, 또는 오히려 반영 여부를 나타 내기 위해 시도 정량적 상이한 활성 수준과 같은 네트워크 활동.

우리는 측면 occip의 얼굴 선택 및 신체 선택 영역 (예 : 투수 등. (34, 35)에 대한 참조) 이미지 발병 후 60 밀리와 100 밀리 초에서 더블 펄스 자극을 적용 피질 ITAL - 후두부 페이스 면적 (OFA) 및 Extrastriate 바디 면적 (EBA) (그림 4A는 관련의 fMRI의 정의에 대한 위의 섹션 1.3 대조 참조). 주제는 얼굴과 머리가없는 시체의 이미지를 볼 동안 두 지역은, 별도의 블록에 자극했다. EBA에 자극이 몸에 N1을 향상시킬 수 있지만 얼굴에. 그림 2B는 이전과 TMS 잔류 이슈 공제 후 얼굴 N1을 묘사 한 그림 (b) 반면 결과, OFA에 자극이 얼굴에 있지만 몸에 N1 진폭을 강화한다는 것을 보여 자극 면적의 함수로서 N1 성분에 TMS의 특정 효과를 나타낸다.

이러한 연구 결과는 동시 EEG 기록시 TMS를​​ fMRI를 유도하는 방법을 표시하는 두 개 이상의 신경망이 해리되고,뿐만 아니라 기능적 정의 뇌 영역과 전기 생리 신호 사이의 인과 관계를 확립할지 여부를 평가하기 위해 적용될 수있다.

ove_content "FO : 유지 - together.within 페이지 ="항상 "> 그림 1
.. 측면 후두부 전극 PO8의 대표적인 주제의 그림 1 데이터 처리 원료 및 처리 된 데이터 (A) 두 시험, 40 밀리 초 (빨간색 화살표)로 구분하여 두 개를 각각 포함하는 TMS 펄스를 포함한 원시 EEG 데이터;. (B) 펄스 제거 후 데이터로 확대합니다. 각 재판에서 두 개의 펄스 (초 펄스 후 16 밀리 초에 첫 번째 펄스 전에 2 밀리 초)을 두 번 펄스 주위에 창을 절단하여 데이터에서 제거됩니다. 4.1.2에 설명 된대로 절단면은 다음 보간 (빨간색 화살표)로 연결되어, (C) 보간 세그먼트는 에지 아티팩트를 작성하지 않고 필터링 할 수 있습니다. 이 그림에서, 40 Hz에서 로우 패스 필터링 ERP (빨간색)는 자사의 필터링되지 않은 버전에 대해 도시된다(그레이), (D) 보간하는 대신, 펄스를 제거한 후 남아되는 자유 단부 (예 Fugetta (26) 및 텍스트의 포인트 4.1.2 참조) 함께 결합 될 수있다. 여기, 두 방법을 비교 및​​ 로우 - 패스는 40 Hz에서 필터링 후 매우 유사한 파형 (파란색과 빨간색 흔적이 대부분 중복), 표시됩니다. 레드 추적 : 선형 보간 방법; 블루 추적 :. 더 보간 (연결 가장자리가 시간 축 일관성을 유지하기 위해, 유일한 목적을 플로팅 따로 따로 가지고되지 않습니다) 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 2
그림 2. TMS의 유물과 뺄셈의 기술. 이미지 발병 후 60 밀리와 100 밀리 초에서 더블 - 펄스 TMS와 ERP의 얼굴의 이미지의 프리젠 테이션 시간 잠금 - (A) 왼쪽. 각 라인은 전극을 나타냅니다. 일부 전극에 대한 즉각적인 TMS 이슈가 더 이상 남아있는 유물 다음에 유의하십시오. 마우스 오른쪽 - 대략 코일 위치는 두 개의 빨간 원으로 상징되는, 몇 전극 방향에 표시되어 있습니다, (B) 이슈 - 뺄셈 절차. 즉시 펄스 유물이 (은폐) 제거, 잔류 잡음의 템플릿은 "TMS 전용"시험에 따라 측정 및 전체 시험에서 제외됩니다. Sadeh 등의 알 7의 허가를 적응. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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그림 3. 정위 네비게이션 시스템. 최고 : corregistration에 랜드 마크를 설정. 화살표로 도시 된 바와 같이 실험 중 실제 헤드 위치와 헤드의 구조를 스캔 corregister 위하여 해부학 마크가 화상에 표시된다. . 기능적 뇌 영역 정확하게 타겟팅 될 수있다 : 그 다음, 피사체의 머리에 동일한 마크의 공간에서의 위치는 카메라를 상하로 검출 된 전문 추적자의 도움으로이 시스템에 제공된다. 정품 인증은 해부학 적 이미지를 중첩하고, 원하는 영역 표시 및 저장됩니다. 세션 동안 실험은 TMS와 대상으로 미리 정의 된 영역을로드 할 수 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.


그림 4. 대표 결과. 더블 펄스 TMS는 얼굴이나 머리없는 몸 이미지의 발병 후 60 밀리와 100 밀리 초에서 오른쪽 OFA 또는 오른쪽 EBA에 하나를 적용 하였다. 얼굴-N1과 신체-N1 응답 사이의 분리가되었다 (A) 대표 될 수있는 두 대상 영역 (B)이 왼쪽 - 얼굴과 몸의 네트워크 사이의 이중 해리.. OFA에 TMS는 얼굴에 N1 응답을 향상,하지만 몸에, 상대적으로 EBA에 TMS에. 반대 패턴은 머리가없는 몸의 자극에 대해 표시됩니다. 마우스 오른쪽 - OFA 자극, EBA 자극하고, TMS 자극없이 다음 얼굴과 몸에 대한 N1 피크 진폭. 오차 막대는 SEM을 나타냅니다. 이 수치는 Sadeh의 허가를 맞게되었다 7. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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Discussion

정확한 시점에 비교적 좋은 공간 정확도를 일시적으로 선택 대뇌 피질의 영역에서 정상 신경 세포의 활동을 방해 할 수있는 독특한 능력을 가지고, TMS는 인과 적 행동이나 신경 생리 학적 측정과 자극을 뇌 영역을 연결 할 수 있습니다. 본 논문에서는 기능적 정의 피질 영역을 대상으로하고, ERP 응답의 신뢰성있는 측정을 가능하게 분석을 적용하여 동시 TMS 애플리케이션 중에 EEG를 측정하는 방법을 설명했다. 우리는 TMS가 제공 fMRI를 정의 뇌 영역 (즉, OFA와 EBA)이 인과 적으로 자신이 선호하는 자극 (예 : 얼굴과 몸)에 ERP 응답과 연관되어 있는지 여부를 물어 EEG와 fMRI를와 함께 사용되었을 때의 문헌에서 예를했다.

19의 유효성을 검사하고 여러 연구 7,26,27에 적용된 기술 감산 기술은 몇 가지 주목할만한 장점이 있습니다 : 그것은 허용하는 범위 잔류 제거최상위 ERP 컴포넌트의 시간 창 취재 앨라배마 오래 TMS 아티팩트; 그것은 동등하게 (전극에 전기 간섭) 근육, 기계에서 이슈 구성 요소와 비 원하는 피질 (예를 들어, 청각)의 근원을 제거; 그것도 바로 아래 또는 코일에 근접에 누워 전극에 강력하고 믿을 수있다. 코일이 만지거나 가까이 전극에 근접 또는 전선에 누워있을 수 있기 때문에 그 라인 노이즈 또한, 향상된 진폭 TMS 펄스 이슈뿐만 아니라, 이들 전극에 발음 할 수 있습니다. 여기에서 설명하는 기술뿐만 아니라 이러한 전극 사이트에서까지 ERP를 추출 할 수 있습니다. 이것은 매우 자주 관심의 유발 반응은 자극을 대뇌 피질의 지역 인근에 기인하기 때문에 가장 중요하다. 또한, 전체 두피에서 신호를 복구 할 소스 재구성 알고리즘이 요구되는 경우에 필요합니다.

연구 도구의 조합은 suc에TMS, EEG와 fMRI를, 각 앞으로 신경 활동의 다양한 측면을두고 서로 다른 각도에서 비슷한 질문을 공격하는 등의 시간은 인간의인지 및 뇌 기능의 연구에서 앞으로 유망한 움직임이다. 이것은 TMS가 점점 전기적 활동에 관계자인지 또는 행동 함수 인과하도록, 또한 높은 공간적 해상도, 그러한 동기화, 뇌 진동 및 연결과 같은 현재 개발 분야를 탐구하는 EEG와 병용 할 것이라고 기대할 수있다.

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Disclosures

저자는 더 경쟁 재정적 이익이 없다는 것을 선언합니다.

Acknowledgments

우리는이 TMS 실험에 자신의 귀중한 기여 데이비드 투수에게 감사의 말씀을 전합니다. 이 연구는 BS, 울프슨 재단 보조금에 대한 뇌 매핑에 대한 Levie의 - 에더 샤임 - Gitter 연구소에서 친교에 의해 투자되었다; 이스라엘 과학 재단과 GY에 영국 문화원의 연구원 교환 프로그램 실험은 고급 이미징, 텔 아비브 Sourasky 의료 센터의 Wohl 연구소에서 실시되었다에서 여행 부여에서 65 / 08 및 1657년부터 1608년까지을 부여합니다.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
3.0 T Signa MRI scanner General Electric
BrainAmp amplifier Brain Products GmbH BP-01300
Electrode input box Brain Products GmbH Optional
PowerPack - battery for amplifier Brain Products GmbH BP-02615
BrainCap - 32 flat electrodes on a flexible cap  Brain Products GmbH BP-0300MR Flat electrodes should be used to assure a shorter distance beween coil and scalp. If larger (e.g. pin type) electrodes are used, remove the ones under the coil
TMS Super Rapid2 stimulator Magstim
50 mm double coil Magstim
Coil holder Any mechanical arm or tripod that can hold the coil, be adjusted to the right angle and location, and keep the coil steady during stimulation
Chinrest
Polaris infrared camera Rogue Research Inc
Polaris trackers and pointer tool Rogue Research Inc
BrainSight workstation and software Rogue Research Inc
BrainVision Recorder software Brain Products GmbH BP-00010
MATLAB software The MathWorks Inc
SPM for Matlab Wellcome Department of Imaging Neuroscience, London, UK
MarsBar region of interest toolbox for SPM
Psychtoolbox for MATLAB This toolbox and the E-prime software (below) are examples for stimulus presentation software capable of delivering commands to the TMS stimulator and to the EEG recorder with reliable timing
E-Prime software Psychology Software Tools, Inc.

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References

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신경 과학 제 87 경 두개 자기 자극 Neuroimaging에 Neuronavigation 시각 인식 유발 전위 뇌파 사건 관련 전위 fMRI를 결합 Neuroimaging에 방법 얼굴 인식 바디 인식
fMRI를 유도 경 두개 자기 자극하는 동안 기록 된 EEG 데이터에서 시각 유발 전위를 추출
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Sadeh, B., Yovel, G. ExtractingMore

Sadeh, B., Yovel, G. Extracting Visual Evoked Potentials from EEG Data Recorded During fMRI-guided Transcranial Magnetic Stimulation. J. Vis. Exp. (87), e51063, doi:10.3791/51063 (2014).

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