Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Neuroscience
Click here for the English version

Neuroscience

FMRI-güdümlü Transkranial Manyetik Stimülasyon sırasında kaydedilen EEG Veri Görsel Uyarılmış Potansiyelleri ayıklanıyor

Published: May 12, 2014 doi: 10.3791/51063
Automatic Translation
1, 1,2
1School of Psychological Sciences, Tel-Aviv University, 2Sagol School of Neuroscience, Tel-Aviv University

Summary

Bu kağıt fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) ile ortaya aktivasyonlar tarafından yönlendirilen eşzamanlı transkranial manyetik stimülasyon (TMS) sırasında (EEG) veri toplama ve analiz için elektroensefalografi bir yöntem açıklanır. Olaya ilişkin potansiyellerin TMS dışlayıcı kaldırılması ve çıkarma için bir yöntem paradigma tasarım ve deneysel kurulum hususlar gibi tarif edilir.

Abstract

Transkraniyal Manyetik Stimülasyon (TMS) bir kortikal alanı ve bilişsel / nörofizyolojik etkileri arasında nedensel bir bağlantı kurmak için etkili bir yöntemdir. Özellikle, hedef bölgenin, normal aktivite ile bir geçici girişim oluşturma ve elektrofizyolojik sinyal değişiklikleri ölçerek, biz uyarılan beyin bölgesi veya ağ ve biz kayıt elektrofizyolojik sinyal arasında nedensel bir bağlantı kurabilir. Hedef beyin alanlarının işlevsel önce fMRI tarama ile tanımlanmış ise, TMS kaydedilen uyarılmış potansiyeller ile fMRI aktivasyonlar bağlamak için kullanılan olabilir. Ancak, bu tür deneylerini önemli teknik manyetik nabız tarafından EEG sinyallerinin sokulan yüksek genlik eserler verilmiş zorlukları ve başarılı fonksiyonel fMRI ile tanımlanan alanları hedef için zorluk sunuyor. İşte bu üç ortak araçları birleştiren bir metodoloji tarif: TMS, EEG ve fMRI. Biz uyarıcı & # rehber nasıl açıklamak39, EEG-TMS kombinasyonu ve nasıl kaydedilmiş verilerin güvenilir ERP ayıklamak için uygun bir ERP çalışma tasarımı nasıl, eşzamanlı TMS sırasında EEG kaydı için nasıl anatomik veya fonksiyonel MRI verileri kullanarak istenilen hedef alanlara, s bobin. Bu fMRI güdümlü TMS yüz seçici N1 ve ERP vücuda seçici N1 bileşen extrastriate korteks ayrı sinir ağları ile ilişkili olduğunu göstermek için EEG ile eş zamanlı olarak kullanılacak edildiği, daha önce yayınlanan çalışma, temsili sonuçlar verecektir. Bu yöntem bize TMS ve EEG yüksek temporal çözünürlük ile fMRI yüksek uzaysal çözünürlüğü birleştirmek ve bu nedenle çeşitli bilişsel süreçlerin sinirsel temelinde kapsamlı bir anlayış elde etmesini sağlar.

Introduction

Transkraniyal Manyetik Stimülasyon (TMS) beynin hedef alanlarda normal sinir aktiviteye anlık girişimi oluşturur. Bu geçici sinir girişim oluşturma ve bir davranış ya da fizyolojik değişikliği ölçerek, biz (bir incelemesi için bkz Pascual-Leone ve ark. Ve Taylor ve ark. 1,2) hedef alan ve ölçülen deneysel etkisi arasında nedensel bir bağlantı çizebilirsiniz. Bu gibi deneysel etkisi, örneğin, olabilecek bir bilişsel görevin ya da elektrofizyolojik (EEG) aktivitesinde bir değişikliği ile ilgili bir performans. Nitekim, son yıllarda araştırmacılar, doğrudan olaya ilişkin potansiyeller (ERP) ya da salınımlı faaliyet kalıpları (örneğin 2-7) ile kortikal alanları ilişkilendirmek için EEG ile birlikte TMS kullanarak başladı. ERP deney sırasında fMRI-güdümlü TMS: Bu metodolojik yazıda TMS ve EEG birleştirmek için bir özel ve faydalı bir çerçeve anlatacağız. Öncelikle, biz fM tarafından önceden tanımlanmış alanlara TMS nasıl uygulanacağı ayrıntılı olacakRI, EEG verilerini kayıt sırasında. Biz o zaman güvenilir ERP çıkarılmasını sağlayan bir deneysel tasarım anlatacağız. Böyle bir denemenin amacı ilgi ERP bileşenleri için fonksiyonel MRI ile ortaya bağlantı beyin alanlarını nedensel etmektir. Son olarak, biz fMRI ile ortaya çıkar yüz ve vücut seçici alanları ile yüz ve vücut seçici ERPs ilgili bir çalışmada belirli bir örnek vereceğim.

FMRI aktivasyon EEG sinyallerini bağlayan yararı nedir? EEG ve fMRI yaygın görsel girişine kortikal tepkilerini ölçmek için kullanılan araçlardır. Örneğin, görsel yolunda kategori seçicilik EEG veri 8,9 ve fonksiyonel MRI 10-12 ekstre ERP ile her ikisi de bu yüzler, vücut parçaları ve yazılı sözcük olarak farklı görsel nesne kategorisi için değerlendirildi. Bu iki bilinen araştırma araçları tarafından ölçülen sinyalleri temelde farklı nitelikte Ancak bulunmaktadır. EEG büyük zamansal ile nöral elektriksel aktivitesi hakkında bilgi taşırhassas, ama çok düşük uzaysal çözünürlük ve birçok ayrı yatan kaynaklarının bir karışımını yansıtıyor olabilir. FMRI uyaran sunum ve / veya görev yürütme sırasında meydana gelen yavaş hemodinamik değişikliklere dayanarak nöronal aktivitenin dolaylı bir önlem sağlar, ancak daha yüksek uzaysal çözünürlüğü ile bu etkinliği sunar. İki ölçü arasında bir korelasyon kurulması dolayısıyla büyük ilgi olabilir, ama kafa derisi kaydedilen elektrofizyolojik yanıt ve fonksiyonel MRI ile ortaya alanlar arasında nedensel bir bağlantı anlamına gelmez sınırlıdır. (Örneğin 13-15) eş zamanlı olarak ölçülen bile, EEG ve fonksiyonel olarak tanımlanmış kortikal alanlarda etkinlik arasında bir yönlü nedensel bir ilişki tespit edilemez. TMS böyle bir nedensel ilişkinin kurulmasını sağlamak yardımcı olabilecek bir araçtır.

A eşzamanlı EEG-TMS çalışması nedeniyle çoğunlukla EEG sinyal b tanıttı yüksek gerilim artifakı, metodolojik zorluy manyetik uyarım (bir inceleme için bakınız Şekil 1, Ilmoniemi et al. 16). Bu yapıyı genellikle darbe böylece en ilgi çekici ERP bileşenleri basan, Şekil 2A iletildikten sonra milisaniye birkaç yüz sürebilen daha yavaş bir ikinci (ya da artık) dışlayıcı ardından geçici bir kısa oturma puls ile ilgili rahatsızlık oluşur. Bu ikincil dışlayıcı tür kablolama ve deri bu akımların yavaş çürümeye manyetik darbesinden kaynaklı akımlar ve bu çalışması ile ortaya kafa derisi ve işitsel veya somatosensori uyarılmış potansiyellerinin kas aktivitesi gibi fizyolojik kaynaklar olarak mekanik kaynaklarını içerebilir Bobin 17-20. Girişim mekanik kaynakları muhtemelen fizyolojik olanlardan daha büyük genlik eserler üretse de, bu farklı eserler ayrılamaz ve sinyaldeki bunların herhangi birinin varlığı sonuçları karıştırabilir. Olası bir çokeşzamanlı EEG-TMS karşı devrim sisi, ("isimli TMS") kayıt öncesinde EEG tekrarlayan TMS bakliyat uygulamasıdır. Kortikal aktivite böyle bir protokolün önleyici etkisi birkaç dakika boyunca devam (ve yarım saat kadar) uyarıldıktan sonra, EEG ve bu zamanı etkili sırasında ölçülür ve başlangıca göre, ön-TMS, EEG veri olabilir. Tekrarlanan stimülasyon Ancak, baklagiller milisaniye çözünürlükte test başlangıcından hassas bir zamanlama nispetle uygulanabilir nerede online TMS, sunabilir yüksek zamansal çözünürlüğü tanımı eksik gereğidir. Tekrarlayan stimülasyon etkisi de istenen daha geniş bir alan boyunca kortikal bağlantıları yoluyla yaymak ve bu nedenle de önemli ölçüde uzaysal çözünürlüğü azaltabilir.

TMS sağlayabilir hem mekansal ve zamansal çözünürlük yararlanmak için, eş zamanlı EEG-TMS kombinasyonu uygulanabilir. Bununla birlikte, bu eserler uzaklaştırılması için yöntemleri gerektirirEEG sinyaline manyetik uyarım tarafından üretilen. Hiçbir yöntem mutabık olmasına rağmen TMS eserdir çıkarılması için çok az isimli matematik çözümleri, 16,21,22 önerilmiştir, ve hiç bir yöntem tüm deneysel tasarımlar için optimal olabilir. Bir örnek ve-tutma devresi oluşan bir "kırpma" sistemi, anlık olarak da TMS nabız teslimat 20 sırasında EEG satın durdurmak için geliştirilmiştir. Bu teknik özel donanım gerektirir, ama tamamen artık TMS objeyi kaldırmak değil sadece. Bu yazıda Thut ve meslektaşları 19, ERP çalışmaları için uygundur tarafından geliştirilen bir EEG-TMS yönteminin bir uyarlaması anlatacağız. Bu teknik ERP güvenilir çıkarma TMS darbe Şekil 2 kaynaklanır tüm kalan gürültü bileşenlerini ortadan kaldırırken. Biz daha başarılı bir EEG-TMS deneysel kurulum yönelik genel rehberlik sağlayacaktır sağlar.

TMS çalışmaların bir diğer zorluk i elen bu metodolojik kağıt istenen kortikal alanda doğru bir hedefleme için en iyi bobin konumunu ve açısını bulgudur. Biz önceden kazanılmış fonksiyonel MR görüntüleri ile deneğin kafasını coregister bir stereotaktik navigasyon sisteminin kullanımını anlatacağız. Navigasyon sistemi anatomik tanımlı beyin yapılarını lokalize etmek için kullanılabilir, ancak bir çok fonksiyon ve deneysel etkileri için aktivasyon hassas konum başına anatomik belirteçleri elde edilemez çünkü, bir fMRI güdümlü hedefleme özellikle yararlıdır. Ilgi (ROI) gibi fonksiyonel bölgeler için, bir alanın tanımı her bir katılımcı için yapılır.

Yukarıdaki tüm göstermek için, biz EEG, fMRI aktivasyonlar 7 rehberliğinde TMS ile eşzamanlı olarak kaydedildiği, daha önce yapılan bir çalışmada bir örnek vereceğiz. Bu çalışmada, çift ayrışma yüz-selektif ve vücut-seçici ERPs arasında yapıldı: rağmen yüz ve vücut Potentinals bezelyeHer ERP tepkinin altında yatan sinir ağları ayırmak için etkin yanal oksipital lobda ayrı ayrı tanımlanmış yüz-selektif ve vücut-seçici alanları hedefleyen, aynı gecikme ve elektrot siteleri civarında k. Son olarak, TMS uygulaması sırasında EEG kayıt optimize etmek için daha genel tavsiye vermeye çalışacağız.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Deney, iki aşamalı olarak yapılır. Ilk toplantısında fonksiyonel MRI deney (örneğin fonksiyonel yerelleştirici) bireysel konu bazında istenen TMS hedef alanları tanımlamak amacıyla yapılır. FMRI sonuçları daha sonra hedef doğru bir TMS için stereotaktik navigasyon sistemi içine beslenir. İkinci oturum EEG TMS ile eş zamanlı olarak kaydedildiği sırasında fMRI verilerin analizi aşağıdaki tutulur. Burada açıklanan protokol Tel-Aviv Sourasky Tıp Merkezi etik komitesi tarafından onaylandı.

Bu yazıda verilen örnekte, veri MATLAB sürüm 7.7 (R2008b) ile analiz edilmiştir. SPM 23 için MATLAB ve MarsBar toolbox'tan İstatistiksel Parametrik Haritalama (SPM 5) yazılım fMRI veri işleme için kullanılmıştır.

1.. FMRI Oturum ve fMRI Veri Analizi

  1. Bir yankı düzlemsel görüntüleme (EPI) sıralaması gibi kullanarak fonksiyonel MRI görevi çalıştırmake TMS hedeflenecek aktivasyon istenen odaklar belirlenmesi. Örneğin aşağıdaki örnekte OFA ve EBA gibi komşu alanları arasında daha iyi bir ayrışma, yüksek çözünürlüklü tarama önerilir. 3 mm, 3 ya da daha küçük vokseller, 8 ya da daha fazla kanal bir MRI baş-bobin ile elde edilen, bitişik bölgeleri tasvir için yeterlidir.
  2. Nöroanatomik verileri elde etmek için bir T1-ağırlıklı yapısal taraması çalıştırın. Görüntü üzerinde dış belirteçleri (burun örneğin ucu) daha sonra onun tarama ile deneğin kafasını coregister için kullanılabilir olacak, çünkü katılımcının yüzü tamamen, bu tarama görüş alanına dahil olduğundan emin olun.
  3. Veri toplama sonra, deneysel koşullar arasında zıtlıklar dayalı faiz istenen beyin bölgeleri tanımlamak için SPM için MarsBar araç kutusunu kullanın. Tezat oksipital Yüz Alan (OFA) tanımlamak için> nesneleri yüz ve kullanın organları> Extrastirate Vücut Alanı (EBA) tanımlamak için nesneler. Ayrıca th sağlamakiki kortikal hedef her ROI diğer deneysel koşul (İTÇ yüz vokselleri dışlamak ve OÇA'nın vücut-vokselleri) yanıt herhangi vokselleri maskelemek için (MarsBar içinde), kullanım "Sayıma" işlevsel farklıdır at.
  4. SPM kullanarak, fonksiyonel taramaları ile yapısal T1 görüntüleri Corregister.
  5. Navigasyon sistemine yüklemek için bir taşınabilir sürücü yapısal tarama dosyaları, yanı sıra ilgili fonksiyonel kontrast dosyaları kopyalayın.

2.. EEG-TMS Deney için bir Paradigma hazırlık sağlayacak ERP Ekstraksiyon

, Güvenilir ve tekrarlanabilir ERP 19 çıkarma sağlayan bir şekilde TMS uygulama sırasında EEG veri toplamak için bir yöntem, aşağıdaki bölümde tarif edilmektedir. Bu tekniğin avantajı kolayca ikincil, uzun ömürlü, TMS paraziti kolları olduğunu, ve hatta izin vermek için yeterince sağlam sağ TMS c altında bulunan elektrotlara veri restorasyondışlayıcı yüksek gerilim ve uzun sürelidir yağı.

  1. Paradigmanın Organizasyonu
    1. Ayrı bloklar farklı TMS koşulları (farklı hedef beyin alanları, hem de bir no-TMS durum) çalıştırın.
    2. Her blok içinde rastgele bir olay ile ilgili tasarım (benzeri örneğin yüzleri, nesneler, sahneler ve) bütün uyarıcı koşullar ile katılımcı sunuyoruz.
    3. Daha iyi ERP kalitesi ve TMS-gürültü şablon için (aşağıda) durumuna başına en az 50 deneme olduğundan emin olun.
  2. Görüntü başlamasından sonra istenilen gecikme için TMS darbe / darbelerin zamanlaması ayarlanmış. Bu kablo TMS uyancısına gider bir paralel port, yazma yoluyla yapılır. Bu fonksiyon, MATLAB 24 veya E-Prime için Psychtoolbox (sürüm 2 veya 3) gibi psikolojik deneyler, (Malzeme bkz. Tablo) için çoğu yazılım mevcuttur. Uyaran (ve nabız) ​​öngörülebilirlik (azaltmak arası uyarıcı aralığını (ISI) titreyebilirörneğin) Her bir ISI de 0-500 msn arasında rastgele bir değer katacak.
  3. Ek bir boş ekran durumunu hazırlayın:
    1. TMS aynı yoğunlukta uygulanan, ancak ekranda hiçbir uyaran sunum ile edilecektir sırasında denemeler hazırlayın. Bu boş ekran TMS çalışmalarda görsel stimülasyon yokluğunda bir TMS eserdir şablonu hesaplamak için servis edilecektir.
    2. Blok içinde deneysel koşullardan herhangi birinin tekrar sayısının aynı olması için boş deneme tekrar sayısını ayarlar.
    3. TMS artık dışlayıcı şeklinin doğru gösterimi için değil, başında veya sonunda hepsini sunmak yerine bütün blok boyunca boş denemeler rastgele.

3.. EEG ve nöronavigasyon Sistemini Kurmak ve Deney yürütülmesi

Ayrı ayrı tanımlanmış İB'nin hedefleyen Doğru TMS stereotaktik tarfik kullanımı ile mümkündürBir kızılötesi kameranın oluşan gasyon sistemi, kızılötesi sensörler katılımcının baş ve özel bir yazılım üzerine monte edilmiştir.

  1. Ekran katılımcılar TMS emniyet kriterlerine göre. Epilepsi kendi kendine ya da aile öyküsü olan bireylerde katılımı dışlamak, diğer nörolojik durumlar veya sık migren ve psikoaktif ilaçlarla ilgili konular ile tabi. Genellikle için ekranlı olmasa da, bu tür (çoğunlukla kolayca bayılma olarak tecelli) vazovagal senkop gibi otonomik bozukluklar için şüphe ile konular da dahil edilebilir. En az 2 saat önce deney önceki akşam başlayan alkollü içecekler önlemek için katılımcıların ve kafeinli içecekler söyleyin. Ayrıca talimatlar ve emniyet tartışma Rossi ve arkadaşları 25 ve Magstim güvenliği gözden (bkz http://joedevlin.psychol.ucl.ac.uk/tms/docs/magstim_safety.pdf ).
  2. T hazırlayınO sistemi nöronavigasyon:
    1. Oturumu başlamadan önce, navigasyon sisteminin yazılımının içine yapısal tarama dosyalarını beslemek.
    2. Yapısal görüntülerde fonksiyonel MRI sonuçları (tezat) Yerleşimi.
    3. Burun ucu, genellikle nasion olarak adlandırılan burun köprüsünün derin kısmı ve her tragus: nöronavigasyon yazılımını kullanarak, görüntüleri üzerinde istenilen hedeflere, hem de coregistration için hizmet verecek dış anatomik belirteçleri işaretlemek kulak.
  3. Katılımcının kafasına EEG kapağını takın ve elektrotları bağlamak:
    1. 5 kÊ daha yüksek değil elektrot empedansı tutmaya çalışın.
    2. Elektrotların TMS ilgili ısıtma önlemek mümkün olduğu kadar az jel kullanın. Jel az miktarda iyi empedansı ulaşmak için kapsamlı bir cilt hazırlığı yapmak. İsteğe bağlı olarak, deneye gelmeden önce saçlarını yıkamak için isteyin.
    3. Elektrot telleri adet çapraz yapmadığından emin olundiğer ch ve uzak bobinin yerden odaklı. Teller döngüler kaçının.
    4. Gürültü dışlayıcı bir iyi temsili için yüksek bir örnekleme oranı kullanın. Bu yöntemi kullanarak en önceki çalışmalar 7,26-28 yapmış gibi, yukarıdaki 1 kHz ya da kullanılması tavsiye edilir.
    5. Mümkün olduğu kadar bobinden referans ve toprak elektrotları yerleştirin. Bu örnekte, oksipital kortekste alanlar bir burun referans ve bir Fz zemin 7 kullanılarak hedef edilmiştir. Diğer örnekler, 3,4,27,29,30 için bkz. Gerektiği gibi veri gibi ortak ortalama olarak, yeni bir referans çevrimdışı yeniden başvurulabilir unutmayın.
      Not: TMS-EEG kurulum optimizasyonu hakkında bir inceleme için, Veniero ark 31 bakınız.
  4. Aşağıdaki gibi, bir tarama ile konu kafasını Coregister:
    1. Katılımcının kafasına kızılötesi dedektörler monte edin.
    2. Önceden tanımlanmış belirteçleri (uç kullanarak navigasyon sistemi ile baş konumu Coregisterburun, vb) Şekil 3 Bkz. Bu her aşamada doğru bobin yerleşimi sağlamak için bloklar arasındaki coregistration tekrarlamak için tavsiye edilir.
  5. Hedef alanları bulun:
    1. Konu çene ekrandan istenen uzaklığa bir chinrest dayayarak oturmuş.
    2. Onlar (doğru bir gürültü şablon ölçümü için önemli) deney blokları sırasında hareketlerinden kaçınmaları istenir gibi katılımcılar, kendi sandalyeye rahat olduğundan emin olun.
    3. Navigasyon sistemi Şekil 3 Bir TMS hedef seçin.
    4. Işaretçi aracını kullanarak (Malzeme bkz. Tablo), navigasyon sistemi optimum bobin konuma kullanıcıya rehberlik ve elektrot kapağı üzerinde küçük bir etiket ile işaretleyin edelim. Bu kafa dik işaretçiyi tutmak önemlidir. Önce her blok için bu adımı tekrarlayın. O (bobin navigasyon blok sırasında çevrimiçi navigasyon kullanımı tavsiye edilmez unutmayınHer bobin hareketinden beri) tutarken kendisi TMS dışlayıcı şablonun en iyi ölçümü için kaçınılmalıdır. Bu predefining ve TMS yerini işaretleme kararlı stimülasyon elde etmek için uygun bir yol olduğu bulunmuştur.
    5. Bir tutucu tarafından tutulurken, marker bobinin kesin merkezini yönlendirin. Emin kafasına teğet olduğundan emin olun.
  6. Istenen değere TMS yoğunluğunu ayarlayın. Katılımcının onayı için bir test darbe yönetmek.
  7. Deneysel blok çalıştırın.
  8. No-TMS durum: özel bir sahte TMS bobini mevcut değilse, 90 ° sonraki deneğin kafasına TMS bobini yerleştirmek ve doğru eğin. Boş denemeler dahil olmak üzere, her zamanki gibi blok çalıştırın.
    Okuyucu da navigasyon sisteminin daha da gösteri için Andon ve Zatorre 32 tarafından vallahi Video kağıda sevk edebilir.

4.. EEG Veri Analizi ve ERP Hesaplama

  1. Anında darbe artif kaldırhareket, aşağıdaki gibi:
    1. Bir kırpma cihazı (yukarıya bakınız) kullanılabilir durumda değilse, EEG veri işleme ilk adım verilerden hemen TMS darbe objeyi kendi kesmek olacaktır. Filtreler istenmediği takdirde bu adım atlanabilir unutmayın. Filtreler uygulanır ama eğer, dışlayıcı keskin kenar şeklini veri bozulmaları yaratacaktır. Darbe başladıktan sonra 10 ila 15 milisaniye dar bir zaman penceresi yeterli, ancak verilerin görsel muayene ile bunu doğrulamak için emin olmalıdır.
    2. Nabız çıkarıldıktan sonra oluşturulan iki kesim uçlarını bağlayın. Bunu gerçekleştirmek için iki ana yöntem daha önceki raporlarda öne sürülmüştür: 1 basitçe (Fuggetta ark 26 ve Şekil 1'e bakınız.) Birlikte darbe çıkarılmasından sonra kalan iki ucu katılın;. 2.. Bunlardan 7 arasında eşit aralıklı değerleri üreterek iki kesim biter arasında bir çizgi katmak. Aşağıdaki gibi interpolasyon için kullanılan denklemi: Numune x her eksik veri noktası y,hesaplamak y + y 0 ((y 1-y 0) * (xx 0)) / (x-x 1 0) x, 0 ve y 0 kesme kesimi önce son veri noktası için koordinatlarıdır ve x = 1 ve y 1 'kesilen kesimi sonra ilk veri noktası için koordinatlarıdır. Her iki teknik, Şekil 1 'de gösterildiği gibi filtreler, keskin voltaj adımları nedeniyle dalgalanmalar üretmeden verilere uygulanabilir emin. Daha karmaşık bir 3. polinom interpolasyonu için Reichenbach ve arkadaşları tarafından 27 çalışmalarına bakınız.
  2. Çıkarma yöntemi uygulayın:
    1. Varsa (bir görüntü sunulmuştur sanki), zaman-kilitleme deneme başlangıç ​​onları tarafından boş ekran denemeler için ortalama ERP hesaplamak no-TMS kontrol koşulu dahil olmak üzere her deneysel blok için.
    2. Bu diğer tüm uyarıcı koşulları her deneme şablonu ortalama çıkarın. Birçok blok çalıştırmak olsaydışablon bloklar arasında biraz farklı olacak gibi aynı uyarım site için, her blok için ayrı ayrı yapıyoruz.
  3. Diğer tüm ön işlem ve işlem aşamaları başka bir ERP deneyde olduğu gibi gerçekleştirilir.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Bir eşzamanlı EEG-TMS soruşturma yüzleri ve oksipito-zamansal kafa derisi üzerinde kaydedilen organlarına ERP tepkiler ayrışmış olup olmadığını ortaya çıkarmak için kullanıldı. Görsel uyaranlara sunulduğunda, önemli bir N1 bileşen arka-yan elektrot sitelerinde kaydedilir. Özel olarak, N1 bileşeni, tipik olarak, diğer uyarıcı kategorilere 8,33 daha yüzleri ve organları için daha büyüktür. Yüz ve ilgili yüz ve vücut N1 bileşen FMRI tanımlandığı vücuda seçici beyin alanlarında uyarma etkisini değerlendirerek, biz yüz ve vücut N1 tepkiler (en azından kısmen) kaynaklar örtüşmeyen, daha doğrusu yansıtmak olmadığını ortaya girişiminde nicel olarak farklı aktivasyon seviyeleri ile aynı ağ faaliyet.

Biz yan occip olarak yüz-seçici ve seçici vücut bölgelerine (örneğin, Pitcher ve diğ. 34,35 bakınız) görüntü başlangıcından sonra 60 ms ve 100 ms bir çift nabız uyarım uygulanan korteks ital - oksipital-Yüz Bölgesi (OFA) ve extrastriate Vücut Alanı (EBA) (Şekil 4A, ilgili fMRI tanımı için yukarıdaki bölüm 1.3 tezat bakınız). Konular yüzleri ve başsız cisimlerin görüntülerini inceledi ise iki alanda, ayrı bloklar uyarıldı. Tunç Çağı'na uyarım organlarına N1 geliştirmek değil yüzlere. Şekil 2B önce ve TMS artık dışlayıcı çıkarıldıktan sonra yüz N1 gösteriyor ve Şekil 4B ise Sonuçları, OÇA'nın için uyarım yüzlerine değil organlarına N1 genliği geliştirmek olduğunu göstermektedir uyarılmış alanının bir fonksiyonu olarak N1 bileşeni TMS spesifik bir etki gösterir.

Bu bulgular, eşzamanlı EEG kayıt esnasında TMS FMRI güdümlü şeklini göstermektedir, iki (veya daha fazla) yapay sinir ağları ayrışmış olan, hem de bir işlevsel olarak tanımlanan beyin bölgesine ve bir elektrofizyolojik sinyal arasında nedensel bir ilişki kurmak için olmadığını değerlendirmek için uygulanabilir.

ove_content "fo: keep-together.within-page =" always "> Şekil 1
.. Lateral oksipital elektrot PO8 temsili bir konu Şekil 1. Veri işleme Ham ve işlenmiş veriler, (A) İki çalışmada, 40 msn (kırmızı oklar) ile ayrılmış içeren her iki TMS bakliyat dahil Ham EEG verileri;. (B) darbe çıkarılmasından sonra veri içine büyüt. Her bir deneme tesisindeki iki darbeler (ikinci darbe sonra 16 ms için ilk önce 2 msec puls) çift nabız etrafında bir pencere keserek veriden çıkarılır. 4.1.2 de açıklandığı gibi kesim kenarları daha sonra enterpolasyon (kırmızı oklar) ile bağlı, (C) interpolated segmenti kenar eserler yaratmadan filtreleme sağlar. Bu şekilde, bir 40 Hz alçak geçirgen filtre ERP (kırmızı) ile filtreden versiyonu karşı çizilmiştir(Gri), (D) enterpolasyon alternatif olarak, darbe çıkarılmasından sonra kalan getirilmekte ve serbest uçlarının (örneğin Fugetta ve arkadaşları 26, ve metin noktası 4.1.2 bakınız) ile birlikte birleştirilebilir. Burada, her iki yöntem karşılaştırıldığında ve low-pass 40 Hz filtreleme sonra çok benzer dalga formlarını (mavi ve kırmızı izleri çoğunlukla üst üste), göstermektedirler. Kırmızı iz: doğrusal enterpolasyon yöntemi; mavi iz:. interpolasyon (bağlı kenarları zaman ekseni tutarlılığı korumak için, tek amacı komplo için ayrı alınır) bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için buraya tıklayınız.

Şekil 2,
Şekil 2.. TMS eserler ve çıkarma tekniği. Görüntü başlangıcından sonra 60 msn ve 100 msn de bir çift darbe TMS ile, ERP bir yüz bir görüntü sunumu için zaman kilitli - (A) Sol. Her bir çizgi bir elektrot temsil eder. Bir elektrot için hemen TMS dışlayıcı daha uzun bir kalıntı dışlayıcı takip unutmayın. Sağ - Yaklaşık bobin konumu iki kırmızı çevreler tarafından sembolize edilir, ve bir kaç elektrotlar yönelim için etiketli, (B) Buluntu-çıkarma prosedürü. Anında darbe dışlayıcı (gizli) çıkarılır, artık gürültü bir şablon "TMS sadece" çalışmalara göre ölçülen ve tam çalışmalarda çıkarılır. Sadeh ark 7 izni ile uyarlanmıştır. , bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için buraya tıklayınız.

p_upload/51063/51063fig3highres.jpg "src =" / files/ftp_upload/51063/51063fig3.jpg "/>
Şekil 3.. Stereotaktik Navigasyon Sistemi. Top: Corregistration için işaretlerini ayarlama. Oklar ile gösterildiği gibi, deney sırasında gerçek kafa konumu ile kafasının yapısal tarama corregister amacıyla, anatomik yerler görüntü üzerinde işaretlenmiştir. . Fonksiyonel beyin alanları tam olarak hedeflenebilir: Sonra, deneğin başının aynı yerlerinden uzaydaki yerleri Alt kamera ile saptanır özel bir izleyicinin yardımıyla sisteme temin edilmektedir. Aktivasyonlar anatomik resmi üzerine bindirilmiş, ve istenen alanları işaretlenir ve kaydedilir. Seans sırasında deneyci TMS ile hedef önceden tanımlanmış alana yükleyebilirsiniz. , bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için buraya tıklayınız.


Şekil 4. Temsilcisi sonuçları. Çift darbe TMS bir yüz ya da başsız bir vücut görüntüsünün başlangıcından sonra 60 msn ve 100 msn, doğru OÇA'nın veya sağa Tunç Çağı'na tatbik edildi. Yüz-N1 ve vücuda N1 yanıtları arasında bir ayırma yapıldı, (A) temsili bir bireyde, iki hedef alanları, (B) Sol - yüz ve vücut ağları arasında çift ayrışma.. OÇA'nın TMS yüzlerine N1 tepkisini arttırmıştır, ancak organlara nispeten Tunç Çağı'na TMS için. Karşısında deseni başsız vücut uyaranlara için gösterilir. Sağ - OFA uyarılması, EBA uyarılması ve TMS uyarımı olmaksızın aşağıdaki yüzleri ve vücutları için N1 tepe genlik. Hata çubukları SEM'i göstermektedir. Bu rakamlar Sadeh izni ile uyarlanmıştır 7. , bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için buraya tıklayınız.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Kesin zaman noktalarında ve nispeten iyi bir mekansal doğrulukla an seçilmiş kortikal alanlarda normal nöronal aktiviteyi bozacak benzersiz yeteneği, sahip, TMS nedensel bir davranış ya da bir nörofizyolojik ölçü ile uyarılmış beyin alanı bağlantı sağlar. Bu yazıda fonksiyonel olarak tanımlanmış kortikal alanları hedefleyen ve ERP yanıtların güvenilir bir ölçümünü sağlayan bir analiz uygulayarak, eşzamanlı TMS uygulama sırasında EEG ölçümü için bir yöntem tarif. Biz TMS verilen fMRI tanımlı beyin bölgeleri (yani OFA ve EBA) nedensel tercih ettikleri uyaranlara (yani Yüzleri ve vücutları) ERP yanıtları ile ilişkili olup olmadığını sormak için EEG ve fMRI ile birlikte kullanılır edildiği literatürden bir örnek verdi.

19, doğrulanmış ve çeşitli çalışmalar 7,26,27 uygulanmıştır açıklanan çıkarma tekniği, birçok önemli avantajı vardır: sağlar: Kalıntı eliminasyonuEn önemli ERP bileşenleri zaman penceresini kaplayan al uzun ömürlü TMS eserdir; eşit (elektrotlara elektrik girişim) kas, mekanik gelen dışlayıcı bileşenleri ve non-istenen kortikal (örneğin işitsel) kökenlerini ortadan kaldırır; ve hatta doğrudan altında ya bobin yakınlık içinde yatan elektrotlar sağlam ve güvenilir. Bobin dokunmadan ya da yakın elektrot yakınlık veya teller yatan olabilir çünkü bu hat gürültü de, geliştirilmiş darbe genlik TMS artefaktı ek olarak, bu elektrotlar olarak telaffuz edilebilir edin. Burada gösterilen teknik de bu elektrot sitelerde ERP ekstraksiyonunu sağlar. Bu çoğu zaman, ilgi konusu uyarılmış karşılıklar uyarılmış kortikal bölgede veya yakınında kaynaklanan bu yana birincil bir önem taşımaktadır. Dahası, bütün kafa derisi sinyalin geri kazanılma kaynak etme algoritmaları arzu edildiği durumlarda gereklidir.

Araştırma araçları kombinasyonu sucTMS, EEG ve fMRI, her ileri nöral aktivitenin farklı yönlerini koyarak ve farklı açılardan benzer sorular saldıran h, insan biliş ve beyin fonksiyonlarının araştırmada ortaya umut verici bir harekettir. Bu TMS giderek elektriksel aktiviteye ortak bilişsel veya davranışsal işlevleri nedensel için, ve daha yüksek zamansal ve mekansal çözünürlükte, örneğin senkronizasyon, beyin salınımları ve bağlantısı gibi şu anda gelişmekte olan alanları keşfetmek için EEG ile birlikte kullanılır olacağı beklenebilir.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Yazarlar, hiçbir rakip mali çıkarlarını olmadığını beyan ederim.

Acknowledgments

Biz bu TMS deney yaptığı değerli katkılarından dolayı David Pitcher teşekkür etmek istiyorum. Bu araştırma BS, Wolfson Vakfı hibe Beyin Haritalama için Levie-Edersheim-Gitter Enstitüsü'nden bir burs tarafından finanse edildi; İsrail Bilim Vakfı ve GY için British Council Araştırmacı Değişim Programı deney Gelişmiş Görüntüleme, Tel-Aviv Sourasky Tıp Merkezi için Wohl Enstitüsü'nde yürütülen bir seyahat izni 65/08 ve 1657-1608 verir.

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.

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Pascual-Leone, A., Walsh, V., Rothwell, J. Transcranial magnetic stimulation in cognitive neuroscience--virtual lesion, chronometry, and functional connectivity. Curr Opin Neurobiol. 10, 232-237 (2000).
  2. Taylor, P. C., Walsh, V., Eimer, M. Combining TMS and EEG to study cognitive function and cortico-cortico interactions. Behav Brain Res. 191, 141-147 (2008).
  3. Dugue, L., Marque, P., VanRullen, R. The Phase of Ongoing Oscillations Mediates the Causal Relation between Brain Excitation and Visual Perception. Journal of Neuroscience. 31, 11889-11893 (2011).
  4. Massimini, M., et al. Triggering sleep slow waves by transcranial magnetic stimulation. Proc Natl Acad Sci U S A. 104, 8496-8501 (2007).
  5. Taylor, P. C., Nobre, A. C., Rushworth, M. F. FEF TMS affects visual cortical activity. Cereb Cortex. 17, 391-399 (2007).
  6. Thut, G., Miniussi, C. New insights into rhythmic brain activity from TMS-EEG studies. Trends Cogn Sci. 13, 182-189 (2009).
  7. Sadeh, B., et al. Stimulation of category-selective brain areas modulates ERP to their preferred categories. Curr Biol. 21, 1894-1899 (2011).
  8. Bentin, S., Allison, T., Puce, A., Perez, E., McCarthy, G. Electrophysiological studies of face perception in humans. Journal of Cognitive Neuroscience. 8, 551-565 (1996).
  9. Rossion, B., Joyce, C. A., Cottrell, G. W., Tarr, M. J. Early lateralization and orientation tuning for face, word, and object processing in the visual cortex. Neuroimage. 20, 1609-1624 (2003).
  10. Baker, C. I., et al. Visual word processing and experiential origins of functional selectivity in human extrastriate cortex. Proc Natl Acad Sci USA. 104, 9087-9092 (2007).
  11. Kanwisher, N., Yovel, G. The fusiform face area: a cortical region specialized for the perception of faces. Philos Trans R Soc Lond B Biol Sci. 361, 2109-2128 (2006).
  12. Op de Beeck,, P, H., Haushofer, J., Kanwisher, N. G. Interpreting fMRI data: maps, modules and dimensions. Nat Rev Neurosci. 9, 123-135 (2008).
  13. Okon-Singer, H., et al. Spatio-temporal indications of sub-cortical involvement in leftward bias of spatial attention. Neuroimage. 54, 3010-3020 (2011).
  14. Sadaghiani, S., et al. alpha-band phase synchrony is related to activity in the fronto-parietal adaptive control network. J Neurosci. 32, 14305-14310 (2012).
  15. Sadeh, B., Podlipsky, I., Zhdanov, A., Yovel, G. Event-related potential and functional MRI measures of face-selectivity are highly correlated: a simultaneous ERP-fMRI investigation. Human Brain Mapping. 31, 1490-1501 (2010).
  16. Ilmoniemi, R. J., Kicic, D. Methodology for combined TMS and EEG. Brain Topogr. 22, 233-248 (2010).
  17. Julkunen, P., et al. Efficient reduction of stimulus artefact in TMS-EEG by epithelial short-circuiting by mini-punctures. Clin Neurophysiol. 119, 475-481 (2008).
  18. Siebner, H. R., et al. Consensus paper: combining transcranial stimulation with neuroimaging. Brain Stimulation. 2, 58-80 (2009).
  19. Thut, G., Ives, J. R., Kampmann, F., Pastor, M. A., Pascual-Leone, A. A new device and protocol for combining TMS and online recordings of EEG and evoked potentials. Journal of Neuroscience Methods. 141, 207-217 (2005).
  20. Virtanen, J., Ruohonen, J., Naatanen, R., Ilmoniemi, R. J. Instrumentation for the measurement of electric brain responses to transcranial magnetic stimulation. Med Biol Eng Comput. 37, 322-326 (1999).
  21. Litvak, V., et al. Artifact correction and source analysis of early electroencephalographic responses evoked by transcranial magnetic stimulation over primary motor cortex. Neuroimage. 37, 56-70 (2007).
  22. Morbidi, F., et al. Off-line removal of TMS-induced artifacts on human electroencephalography by Kalman filter. Journal of Neuroscience Methods. 162, 293-302 (2007).
  23. Brett, M., Anton, J. L., Valabregue, R., Poline, J. B. The 8th International Conference on Functional Mapping of the Human Brain. , Sendai, Japan. (2002).
  24. Brainard, D. H. The Psychophysics Toolbox. Spat. Vis. 10, 433-436 (1997).
  25. Rossi, S., Hallett, M., Rossini, P. M., Pascual-Leone, A. Safety ethical considerations, and application guidelines for the use of transcranial magnetic stimulation in clinical practice and research. Clin Neurophysiol. 120, 2008-2039 (2009).
  26. Fuggetta, G., Pavone, E. F., Walsh, V., Kiss, M., Eimer, M. Cortico-cortical interactions in spatial attention: A combined ERP/TMS study. J Neurophysiol. 95, 3277-3280 (2006).
  27. Reichenbach, A., Whittingstall, K., Thielscher, A. Effects of transcranial magnetic stimulation on visual evoked potentials in a visual suppression task. Neuroimage. 54, 1375-1384 (2011).
  28. Taylor, P. C., Walsh, V., Eimer, M. The neural signature of phosphene perception. Human Brain Mapping. 31, 1408-1417 (2010).
  29. Iwahashi, M., Katayama, Y., Ueno, S., Iramina, K. Effect of transcranial magnetic stimulation on P300 of event-related potential. Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. , 1359-1362 (2009).
  30. Zanon, M., Busan, P., Monti, F., Pizzolato, G., Battaglini, P. P. Cortical connections between dorsal and ventral visual streams in humans: Evidence by TMS/EEG co-registration. Brain Topogr. 22, 307-317 (2010).
  31. Veniero, D., Bortoletto, M., Miniussi, C. TMS-EEG co-registration: on TMS-induced artifact. Clin Neurophysiol. 120, 1392-1399 (2009).
  32. Andoh, J., Zatorre, R. J. Mapping the after-effects of theta burst stimulation on the human auditory cortex with functional imaging. J Vis Exp. , (2012).
  33. Thierry, G., et al. An event-related potential component sensitive to images of the human body. Neuroimage. 32, 871-879 (2006).
  34. Pitcher, D., Charles, L., Devlin, J. T., Walsh, V., Duchaine, B. Triple dissociation of faces, bodies, and objects in extrastriate cortex. Curr Biol. 19, 319-324 (2009).
  35. Pitcher, D., Walsh, V., Yovel, G., Duchaine, B. TMS evidence for the involvement of the right occipital face area in early face processing. Curr Biol. 17, 1568-1573 (2007).

Tags

Nörobilim Sayı 87 Transkranial Manyetik Stimülasyon beyin görüntüleme nöronavigasyon Görsel Algı Uyarılmış Potansiyelleri Elektroensefalografi olay-ilişkili potansiyel fMRI Kombine Nörogörüntüleme Yöntemleri Yüz algılama Vücut Algısı
FMRI-güdümlü Transkranial Manyetik Stimülasyon sırasında kaydedilen EEG Veri Görsel Uyarılmış Potansiyelleri ayıklanıyor
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Sadeh, B., Yovel, G. Extracting… More

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).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter