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Behavior

뇌 영상의 감각적 양상 사이인지 작업을 전송 :의 fMRI 연구 작업 설계를위한 시사점 및 결과의 해석

Published: September 22, 2014 doi: 10.3791/51793

Introduction

인지 신경 과학의 방법을 개발할 설립 실험 작업은 새로운 뇌 영상 방식으로 사용됩니다. (예를 들어, 별개의 메모리 서브 - 성분) 행동 도메인 및 특정 기능을 프로빙 적합한 실험적 작업에서 조사 된 대부분의 신경 심리학 적 개념이 개발되고 테스트 된 이후 이것은 논리 진행된다. 새로운 기술이 이러한 행동 관찰의 신경 토대에 대한 증거를 등장으로 새로운 뇌 영상 방법을 모색한다. 단순히 영상 검사를 위해 잘 연구 된 행동 작업에 그리는 유혹 할 수도 있지만, 몇 가지 중요한주의 사항이 고려되어야한다. 하나는 중요한 자주 무시하더라도, 상기 고려 행동 증거를 조사하는 가장 적합한 영상 법을 사용하는 것이다. 인지 신경 과학 심리학의 관점에서 신경 액티브에 대한 우리의 이해를 향상시키기 위해 사용할 수있는 여러 뇌 영상 방법이 있습니다성만은 관심의 개념을 기초; 예를 들어, 뇌파 (EEG), 인 자기 (MEG), 경 두개 자기 자극 (TMS), 기능성 자기 공명 영상 (fMRI)과 양전자 방출 단층 촬영 (PET)에 대한. 이러한 방법은 모두 자신의 장점, 단점과 적절한 응용 프로그램을 가지고있다. 여기의 fMRI 실험에 행동 및 뇌파 실험의 긴 역사를 가진 패러다임을 전송 고려된다. EEG는 지각 및인지 과정과 관련된 신경 반응을 조사하기 위해 수십 년간 사용되어왔다. 이와 같이, 많은 패러다임이 방법에 사용하기 위해 개발되어 시간이 지남에 따라 진화 해왔다. 기능성 자기 공명 영상인지 신경 과학에서 최근에 등장하는 기술이며,이의 fMRI에서 사용되는 뇌파 연구에서 개발 된 몇 가지 패러다임을 주도하고있다. 새로운 기술과 뇌파 실험에서 지식 기반을 구축하는 것은 논리적 인 단계이지만, 그럼에도 불구하고 몇 가지 중요한 점은 이전에 무시 될 수 있습니다. 기술의매우 다른 다시 및 작업에 따라 설계 될 필요가있다. 이 방법은 특히, 작동 방법에 대한 지식을 필요로 패러다임의 변조 전위가 취한 조치를 사용하는 방법에 영향을 미칠 것이다. 의 fMRI 실험의 디자인에 대한 자세한 내용은 관심있는 독자는 아래의 링크에 관한 것이다 http://imaging.mrc-cbu.cam.ac.uk/imaging/DesignEfficiency . 작업 디자인의 fMRI 환경 EEG 연구를 위해 개발 패러다임을 전송의 컨텍스트에서 고려 될 것이다. 본 논문의 목적은 다음과 같습니다 i)는 잠시의 fMRI를 설명하고 그것의 사용은인지 신경 과학에 적절한 때; ⅱ) 작업 설계는 해당 작업이 다른 영상 기법에서 차용 특히의 fMRI 실험의 결과에 영향을 미칠 수있는 방법을 설명합니다; 및 ⅲ)의 fMRI 실험을 수행 실용적인 측면을 설명한다.

기능성 MRI는 현재 널리 사용 TECHN입니다개새끼와 같은인지 신경 과학에서 사용되는 일반적인 방법입니다. 기술의 fMRI의 장점과 단점이 가능한 다른 기술들과 관련하여 고려되어야 특정 실험에 적합한 여부에 대한 결정을하기 위해. 상기 방법의 단점은 오히려 혈역학 응답과 컨벌루션하는 대사 반응 (산소 요구)의 신경 활동의 상관 관계이며,이 신경 활동의 직접 측정하지 않다는 것이다. 따라서 그 시간 해상도는 측정 된 전기 신호가 기본이되는 신경 활동보다는 신진 대사 반응에 가까운 예를 들어, 전기 생리학에 비해 좋지 않습니다. EEG에서의 fMRI는 초의 순서로 해상도에 비해 밀리 위해 시간 해상도를 갖는다. 그러나의 fMRI의 주요 장점은 기술의 공간 해상도가 우수하다는 것이다. 또한, 비 침습적이고, 따라서 주체는 공동으로 물질을 섭취 할 필요가 없습니다ntrast 제나는 양전자 방출 단층 촬영 (PET)에서 케이스 것 같은 방사선에 노출된다. 따라서,의 fMRI는 뇌의 영역을 인식,인지, 행동에 참여하는 조사 실험에 적합한 기술이다.

본 논문에서는 시각적 괴짜 패러다임의 fMRI (자세한 내용은 그림 1 참조)에 잘 설립 EEG-작업의 전송 예를 들어옵니다. 이 문제는 다른 패러다임을 사용하는 경우와 같은 결과 데이터의 해석에 영향을 줄 수있는 모든 기술적 논의의 fMRI 실험의 설계에서 고려되어야한다는 것을 주목해야한다. 괴짜 패러다임은 자주주의를 평가하고 검출 성능을 대상으로 심리학,인지 신경 과학에서 사용된다. 패러다임은 특히, EEG 연구에서 개발 된 사건 관련 전위 (까지 ERP), 소위 P300 구성 요소 하나를 조사합니다. P300은 표적 탐지를 나타내고 인식에 유도된다자주 대상 1 자극. P300은 정신 분열증과 친척 세, 흡연자 4와 고령화 오와인지 및 임상 영역이 예를 들어, 환자의 숫자에 걸쳐 연구에 사용된다. 괴짜 패러다임 (그리고 패러다임에 의해 유발 P300)이 견고하고 또한 다른 질병 상태에 의해 변조되는 것을 감안할 때, 서로 다른 영상 방식에서의 이동은 불가피했다.

다른인지 개념 프로빙 다수의 fMRI 연구에 의해 도시 된 바와 같이 괴짜의 fMRI 계측 동안 뇌에서 보이는 광범위 활성화는 여러인지 기능의 결과로 잘 알려져있다. 활성화 패턴이 광범위 자연 어렵게 뇌 영역은 실험자에 관심이 있음으로 인해 특정 작업 조작 또는 그룹 차이 활성 이상 (또는 이하)이다 판별 할 수있다. 구체적으로는, 맛보게에서 관찰 된 차이를인지 확실하지 않다vation은 주목 관련 프로세스에, 그 자체를 검출 대상으로 연관되어 있는지, 또는 그러한 모터 응답의 생산과 관련된 지속적인 작업 메모리 프로세스 또는 다른 프로세스로 작업 요구에 관련된다. 측정 된 활성에 기능을 할당하는 과정은 관심 (검출 대상)인지의 성분이 별난 태스크 (P300)로 클리어 응답하여 대뇌 측정 EEG 도메인 쉽다. 그럼에도 불구하고, 신경 과학자는 오히려 다른 설명을 배제하기위한 노력에 넣는 것보다, 자신의 가설과 실험에 찬성 자신의 연구 결과를 해석하는 경향이있다. 대부분의 실험은, 그러나, 본질적으로이 중요한 문제를 해결 할 수 없습니다 - 스캔 시간이 비용이 많이 드는 - 우리가 철저한 계획과 패러다임의 파일럿 테스트 주장 이유입니다.

뇌 영역과인지 적 성분 간의 직접 링크, 또한 별난 패러다임의 특성을 확립이 곤란 게다가의 fMRI로 전송 될 때 다른 가능한 방법 론적 문제를 제시한다. 예를 들어, 대상의 자극 검출은 일반적으로 응답 버튼을 누르면 표시된다. 이 실험은 응답의 정확성과 속도를 기록 할 수 있지만,이 응답은 또한 자극을 대상으로의 fMRI BOLD 응답에 영향을 미칠 수 있습니다. 자극 동기의 fMRI 활성화에 버튼을 누른 영향에 필요한 모터 조치는 단지 몇 백 밀리 초 대상 자극의 프리젠 테이션 후 발생하는 주어진. 이 반대의 경우도 마찬가지 예를 들어 뇌 모터 응답을 준비에 관여하는 영역 잘못 대상 자극의 검출에 관여하는 것으로 간주 될 수 있습니다에 대한 정품 인증의 해석에 영향을 미칠, 수 있습니다. 이 모터의 응답에 의존하지 표적 탐지의 간접 조치, 촬영함으로써 방법 론적 수정하게되었다. 예를 들어, 대상의 자극을 계산하는 것은 확실 주체 attenti을 유지할 수 있도록하는 방법으로 6 제안되어있다작업에에; 시행 횟수는 피사체가 얼마나 부주의 나타낼 수 놓쳤​​다. 태스크의 끝에서 카운트 된 자극의 수를보고하는 것은 또한 실험자 피사체 올바르게 작업을 수행할지 여부를 확인할 수 있다는 것을 의미한다. 세 번째 대안은 피사체 본질적 표적 탐지와 같은 반응을 유도하는 것으로한다 응답하는 방법에는 지침과 목표 자극의 신규성을 주어지지 완전 수동 작업 디자인을 사용하는 것이다. 태스크인지와 모터 요구가 7,8 다르기 때문에 자극과 기본적인 디자인의 동일한 유형을 사용하여 작업이 버전에도 불구하고, 각 태스크의 편차로 인한 활성 패턴은 다를 것이다. 예를 들어, 수동적 시청하는 동안 필요하지 않습니다 염두에두고 목표 자극의 현재 수를 들고, 예를 들어 대상 자극을 계산에 관련된 메모리 프로세스를 작업있을 것입니다. 수동 괴짜 작업 다음은이 세 버전, 계산,ND 반응은 작업 조건에서 이러한 변화를 감안하고 결과의 적절한 해석이 허용하는 방법을 조심 작업 디자인 및 구현을 보여주기 위해 사용된다.

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Protocol

참고 : 연구 프로토콜은 RWTH 아헨 대학의 지역 인적 주제 검토위원회의 승인을하고, 헬싱키 선언에 따라 실시 하였다.

1 작업 디자인

  1. 관심의인지 / 심리적 구조를 조사하기 위해 적절한 작업을 선택합니다. 표적 탐지 응답 및 표적 탐지에 대한 관심의 효과를 측정하기 위해 시각적 인 괴짜 작업 (그림 1)를 사용합니다. 이것은의 fMRI 데이터에 대한 작업 조작의 영향을 조사 할 수 있습니다.
  2. 괴짜 작업의 세 가지 버전을 사용하십시오.
    1. 수동 버전 : 시각적 자극을 관찰달라고 부탁합니다. 어떤 반응을 감지하지 마십시오.
    2. 자동 카운트 버전 : 대상 자극을 계산달라고 부탁합니다. 이 작업은 이러한 자극과 차별화 된 과정으로 관심을 유도해야합니다.
    3. 버전 응답 : 타보고에 응답 버튼을 눌러달라고 부탁합니다rget 자극. 이 작업은주의, 차별 프로세스 및 선택 / 자극을 대상으로하는 응답의 생산을 필요로한다.
  3. 강력한 대응에 필요한 시험의 적절한 수를 고려하십시오. 의 fMRI 계측의 신호 대 잡음비가 상대적으로 낮고, 반응의 수가 9 관심의 효과를 조사하기 위하여 평균화 될 것을 요구. 이 사용하는 태스크 및 자극 양상에 따라 달라집니다. 200 시험은 강력한 반응을 유도하기에 충분한 대상 시험 아르 40있는이 작업에 사용됩니다.
  4. 자극의 순서에 대한 타이밍을 결정합니다. 자극의 타이밍은 프리젠 테이션 속도 10의 고려의 fMRI 연구에서 매우 중요하다. 자극 발병과 측정 두뇌 응답 (그림 2) 사이의 혈역학 응답 지연을 고려하십시오.
    1. 적절한 시간에 제공하는 충분한 자극 사이의 균형을 유지하고 혈역학 입술의 충분한 샘플링을 허용기준선에 반환을 포함하여 각 자극에 ponse. 다운로드, 설치 및 optseq 소프트웨어를 실행합니다. 실행 optseq 최적 시험, 자극 지속 기간 및 스캐닝 파라미터 (반복 시간과 양의 수)의 수에 기초하여 실험에 걸쳐 시험을 분배한다.
  5. 피사체와의 패러다임을 제시하기위한 적절한 프로그램의 자극 (이전 결정)의 순서를 구현합니다.
    1. 자극, 타이밍 및 응답 유형의 측면에서 패러다임 관련된 모든 정보를 지정합니다.
      참고 : 각 패러다임의 뜻 다른 소프트웨어 패키지와 같은 다른 요구 사항을 가지고 있기 때문에 프로그래밍 세부 사항은 여기에 제시되지 않습니다.
  6. 이 스캐너에서 트리거로 시작되도록 실험 패러다임을 제공합니다 프로그램을 설정합니다. 이렇게 수집 된 데이터와 제시된 자극의 시퀀스의 동기화를 허용한다.

2 설정 실험 환경

  1. 홍보스캐너 방 epare. 스캐너 침대에 올바른 헤드 코일의 하단 부분을 연결합니다. 스캐너 침대와 쿠션에 깨끗한 보호 덮개를 놓습니다.
  2. 핸드 헬드 장치를 이용하여 반응을 대상으로 실험 패러다임을 제시하고 기록하는 표시 장치를 사용한다. 디스플레이 장치 "의"휴대용 장치를 전환합니다.
  3. 실험 패러다임을 제공하고 로그 파일의 이름을 제공 할 소프트웨어를 시작합니다. 로그 파일은 자극의 타이밍에 대해 피사체에 의해 응답의 정보가 포함되어 있습니다. 데이터를 분석을 위해이 정보를 사용합니다.
  4. MR 스캐너 데이터베이스의 주제를 등록합니다. 고유 식별 번호를 사용하여 기록 데이터. 개인 정보 보호를 보장하기 위해 데이터 주체의 이름을 저장하지 마십시오.
  5. MR 시퀀스가​​ 준비 설정되어 실행 될 있는지 확인합니다. 다음 시퀀스를 사용하여 로컬 라이저 코일, 라이닝을위한 EPI 시퀀스 내에서 대상자의 헤드 위치를 얻기 위해 검색고해상도 구조 스캔 nctional 이미징 및 MPRAGE.

3 주제 도착 및 입구 스캐너

  1. (채용 절차를 수행하는 동안 예) 실험에 앞서 MRI와 금기에 대한 주제를 화면.
    1. 스캔하기 전에 MR의 안전 지침을 제공합니다. (훈련받은 사람이) 과목의 검사를 수행합니다. 피험자의 안전을 보장합니다. 그들은 페이스 메이커 등의 장치를하지 않아도 자신의 신체에 어떤 금속이없고 다른 제외 기준을 충족하지 않는 있는지 확인합니다.
  2. 피사체의 도착 선별 설문지를 확인하고 진행하기 전에 자신의 호환성을 확인합니다.
  3. 피사체까지의 실험 절차를 설명하고 질문을 할 수있는 기회를 제공합니다. 동의 및 데이터 보호 형태에 서명달라고 부탁합니다.
  4. 실험 교육을 필요로하는 복잡한 작업을 포함하면 피사체가 실행 연습을 수행하는 것이 좋습니다 g 이전스캐너에 oing.
  5. 피사체가 어떤 동전, 벨트, 시계 및 보석없이, 무료 금속 있는지 확인하십시오. 확인되면, 스캐너 방 피사체하자.
  6. 귀마개를 착용 스캐너 침대에 앉아달라고 부탁합니다. 여기에 사용되는 귀마개 스캔 중에 스캐너에서 노이즈에 대한 보호를 제공하고, 또한 조사자 제어실로부터 피사체와 직접 통신 할 수있다. 일부 시설에서는 헤드폰은 주제와의 통신에 사용된다.
  7. 스캐너 침대에 누워달라고 부탁합니다. 대상에게 허리 통증을 줄이기 위해 무릎 아래에 갈 수있는 쿠션을 제공합니다. 피사체의 편안함은 웰빙과 데이터 품질에 대한 중요하다. 위화감 인한 운동은 태스크의 성능에 영향을 미칠 것이다 위화감 의한 촬상 데이터 및 산만에 부정적인 영향을 미칠 것이다.
  8. 피사체의 머리에 헤드 코일의 상단 부분을 놓고 커넥터에 연결합니다. 피사체의 위치를217; 적절히 헤드 코일의 머리. 피험자의 눈썹을 따라 머리 코일에있는 작은 마커를 맞 춥니 다. 피사체가 똑바로하고 편안한 거짓말을 확인합니다. 코일 표면 (코에 눌러 예) 얼굴을 만지지해야합니다.
  9. 스캔하는 동안 머리의 움직임을 최소화하기 위해 작은 쿠션으로 피사체의 머리를 고정합니다. 헤드 움직임 데이터의 품질에 부정적인 영향을 미친다.
  10. 피사체 뒤에 화면에 표시 실험 패러다임을 볼 수 있도록 헤드 코일의 상단에 미러를 배치. 전체 화면을 볼 수 있습니다 주제를 확인하십시오. 피사체의 위치에 따라 장착 된 미러를 이동합니다. 안경 주제는 MR 호환 안경을 착용해야합니다. 대부분의 MRI 연구 시설 호환 렌즈 나 고글이있다. 이 경우에는, 미러를 유지 프레임 MR 호환 렌즈 마운트. 피사체가 스캐너 방에 들어가기 전에 적절한 렌즈의 강도를 결정합니다.
  11. 대상에게 비상 호출 버튼 t을 줘필요한 경우 O 스캔을 중지합니다. 피사체가 버튼이 어디 있는지 알고 그들이 쉽게 도달 할 수 있는지 확인합니다.
  12. 스캐너의 구멍의 입구에 피사체를 이동합니다. 이 절차를 수행하는 동안 자신의 눈을 감고달라고 부탁합니다. 정확한 위치를 설정하기 위해 머리 코일에 작은 마크 빛을 맞 춥니 다.
  13. 디스플레이 '에게 0mm'을 읽을 때까지 스캐너의 구멍에 피사체가 이동합니다. 이렇게 피사체의 헤드 스캐너의 등각에 있다는 것을 의미한다.
  14. 대상에게 응답 장치를 손입니다.

(4) 실험 절차

  1. 피사체가 인터콤을 통해 피사체가 편안하고 시작할 준비가되어 있음을 실험을들을 수 있는지 확인합니다.
  2. 스캐너에서 피사체의 머리의 위치를​​ 얻기 위해 로컬 라이저 스캔을 수행. 뇌의 부분을 측정 할 판별 나머지 모든 측정 시야를 배치 할 때 사용.
  3. 첫 페이지고해상도 구조 검사를 erform. MPRAGE 순서 / 프로그램을 열고 시야를 놓습니다. 전체 피사체의 머리가 시야 내에 있는지 확인하십시오. MP-RAGE 매개 변수 : TR / TE는 = 2250 / 3.03 밀리 초, 플립 각도 = 11 °, 176 시상 조각, FOV 256 X 256mm, 64 X 64 행렬, 복셀의 크기 1 × 1 × 1mm).
  4. 피사체가 스캔을 시작하고 측정을 시작된다는 것을 알려줍니다.
  5. 기능적 MRI 검사를 수행합니다.
    1. 스캐너 컴퓨터의 EPI 시퀀스를 열고 뇌 전체를 커버하는 시야를 맞 춥니 다. EPI 매개 변수 : 33 조각, 슬라이스 두께 3mm, FOV 200 X 200mm, 64 X 64 행렬, 반복 시간 2000 밀리 초, 에코 시간이 30 밀리 초, 플립 각도 79 °.
    2. 단일 볼륨 테스트 측정을 실행합니다. 피사체의 뇌의 전체 (또는 가능한 한 많이)이 시야에 포함되어 있는지 확인합니다.
      참고 : 주제는 다양한 모양과 헤드 (및 뇌)의 크기를 가지고있다. 따라서, 최적의 필드를 위치각 주제를 볼 수 있습니다.
    3. 뷰의 위치 지정된 필드는 다음 측정 동일하게 유지되도록의 fMRI 시퀀스를 복사합니다. 이 경우 측정, 304에 필요한 볼륨의 번호를 입력합니다.
    4. 패러다임을 제시하는 소프트웨어가 스캐너에서 트리거를 기다리고 있는지 확인합니다. 이로드 대기로 설정 될 수 있도록 패러다임은 스캐너에서 트리거없이 시작되지 않습니다.
    5. 실험을 시작하려고 할 주제를 알려줍니다. 측정을 시작합니다.
    6. 패러다임을 제시하는 소프트웨어가 (이 스캐너에 의해 트리거되는 예) 적절한 시간에 시작되었는지 확인합니다.
    7. , 수동. 괴짜 작업의 세 가지 버전을 수행 할 응답합니다.
    8. 실행은 재 보증을 제공하는 사이에있는 피사체에 이야기. 자신의 편안함을 보장합니다. 주제 허용하는 연구를 계속하는 경우에 문의하십시오. 곧 작업의 제목을 지시합니다.
    9. 먼저 수동 C를 실행ondition 대​​상 자극이 실제로 자극을 대상으로하는 지식없이 사실 수동적 시청을 보장합니다. 카운트의 순서를 상쇄하고 차 효과를 방지하기 위해 피험자에 걸쳐 반응 조건.

실험 5 종료

  1. 실험이 스캐너에 입실 완료하는 주제를 알려줍니다.
  2. 스캐너 중 피사체를 밀어 넣습니다.
  3. 머리 코일과 쿠션을 제거합니다.
  4. 천천히 앉아달라고 부탁합니다. 그들이 익숙해지면, 주제는 일어 서서 스캐너 공간을 확보 할 수 있습니다.
  5. 실험 후 완료 될 필요가있는 설문 / 서류를 관리
  6. 피사체를 브리핑 :이 실험에 앞서 완전히 불가능했던 경우 연구의 목적과 용도에 대한 설명과 함께 제공하고, 피사체를 질문 할 수있는 기회를 제공

(6) 데이터 분석

  1. analyzi에 적합한 소프트웨어 패키지를 사용하여NG의 fMRI 데이터입니다. 각 주제와 별도로 각 조건에 대한 첫번째 수준의 데이터 분석을 수행합니다.
    참고 :의 fMRI 데이터 분석을위한 FMRIB 소프트웨어 라이브러리 (FSL)를 사용합니다.
  2. 추가 분석을 위해 데이터를 준비하는 전처리 단계 표준을 적용한다.
    참고 : 모션 보정, 슬라이스 타이밍 보정, 구조와 기능 데이터, 공간 평활화, 고역 통과 시간 필터링의 coregistration 표준 (예를 들어, MNI) 공간에 개인의 정상화 : 다음 단계를 적용합니다. 의 fMRI에서 다음과 같이 요약을 찾기 Huettel 등, (2008) 9 Jezzard 등, (2001) (11) 교과서. 전처리 단계를 수행하는 방법에 대한 정보는 웹 사이트 및 각 개별 소프트웨어 패키지에 대한 지원 문서에서 사용할 수 있습니다.
  3. 통계 분석을 위해 모든 이벤트의 시작 시간과 지속 시간을 지정합니다. 이러한 설명 변수 (전기 자동차) 또는 회귀라고한다.
  4. 결정하기 위해 대조를 설정있는 전기 자동차는 비교된다. 대상> 비 표적 자극 다음 콘트라스트를 설정 목표 자극의 검출에 특정 BOLD 활성의 동정을 행 하였다.
    참고 : 선택적으로 다른 대조 사용 기준에 대한 목표 자극; 베이스 라인에 대한 비 표적 자극; 목표 자극> 비 표적 자극; 비 표적 자극> 목표 자극
  5. 각 주제와 별도로 각 조건에 대한 첫 번째 수준 통계 분석을 수행합니다. 해석의 출력은 각각 콘트라스트 각 활성 뇌 영역을 나타낸다.
  6. 세 번째 수준을 사용하는 조건 또는 그룹 수준을 비교, 분석한다. 그룹 수준의 분석을위한 입력으로서 제 수준의 분석의 결과를 사용한다.
    참고 : 원래의 종이 7 대상에 조건의 차이에서> 다음 대조를 포함하는 세배가 두 그룹의 차이 디자인 사용 빈도가 대조 : 카운트> 응답, 수동>, 수동> 응답 계산합니다.이러한 대조 세 응답 양상인지 과정에 걸쳐 변화에 의한 뇌의 활동을 알 수있다.

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Representative Results

자극 및 분석 방법은 시각적 인 괴짜 작업과 관련된 뇌 영역에서 BOLD 활성화를 이끌어 냈다. 대상은> 비 표적 대비 수동 조건에 대한 활성화를 밝혀 없지만 수와 응답 (그림 3) 모두에서 활성화를 공개했다. 그림 3에 제시된 데이터는 수의 질적 비교하고 조건을 응답하고 작업의 각 버전은 독립적으로 수행 된 경우 활성화 패턴을 보일 것이다 방법을 보여줍니다.

관심의 비교는 주요 조건들 사이였다. 그래서,하는 뇌 영역은 작업 요구가 변경 될 때 표적 탐지와 관련된 활성화가 다른 점은 무엇입니까? 4는 조건 사이의 차이가 있음을 보여줍니다. 조건 계수의 차이의 정 성적 평가와는 달리 및 응답 바바리이 비교가 뇌 전체 데이터에 대한 t-테스트를​​ 사용하여 수행됩니다, 위의 설명g 활성화가 크게 조건 사이에 다른 지역.

수 사이의 BOLD 활성화의 원래 연구 7과의 차이보기의 데이터와 시각적 인 괴짜의 버전을 응답합니다. 비교를 위해 두 조건 모두에서 데이터가 아닌 경우 활성화는 두 조건에서 '표적 탐지'에 기인 할 것이다. 그러나, 활성화 반응 아니지만 수 조건 중 중간 정면 이랑 (MFG)에서 관찰되었다. MFG 활성화가 수 조건에서 관찰되지 않았다는 사실이 반응 조건보다는 순수에 타겟 검출 공정에서 버튼 누름과 연관된 모터 제제 및 / 또는 모터 응답에 관련되는 것을 나타낸다. 비교 카운트 태스크의 부재는이 MFG 활성화 태스크보다는 작업 실행과 관련된인지 과정에 기인 한 것으로 보인다. 보충 MOT에서 유사하게, 활성화또는 영역 (SMA)를 수 조건뿐만 아니라 응답 상태 동안 관찰 하였다. 있을 수 조건에서 만들어진 어떠한 응답은없고, 그래서 그것은 SMA 같은 자극에 관심 대상의 자극의 검출, 결정으로 태스크의 다른 측면에서 중요한 역할을한다는 것을 제안하는, SMA 활성화는 모터 제조와 관련된 것 같지는 않다 응답을할지 여부와 만드는 어떤 반응 그렇다면. 그것은 SMA 정품 인증 작업 만 응답 버전이 있다면 다른 작업 관련 프로세스의 SMA의 역할이 간과되었을 것 즉, 모터 준비에 관여되는 것으로 해석되었을 가능성이 높습니다. 의 fMRI 데이터를 해석 할 때 몇 가지 잠재적 인 함정을 강조한다. 비교적 간단한 것으로 여기에 사용되는 작업에도 불구하고 많은 지각과인지 과정을 포함한다. 그것은 이러한인지 과정과 기본 신경 기판을 구별하기가 어려울 수 있습니다. 스캔 평가 O 내에서 허용이 연구의 디자인,조건 중 스캔 비교 견고한 디자인이지만, 더는 모터 프로세스 이외의 다른 프로세스에 기여하는 것을 설정하는 것보다 SMA의 가능한 역할을 구별 할 수없는 사이이어서 표적 탐지 명암 F. 이 연구에서의 fMRI주의 실험 설계 및 분석을위한 필요성을 강조한다.

그림 1
도 1은 별난 패러다임 번 유형 '빈번한'아르 80 %있는 (이 경우에는 원에서) 자극의 시리즈를 시청 포함하고, 20 %가 다른 유형 '타겟'의이다. 목표 자극 타겟을 이끌어 자극이 유형의 infrequency에 의한 검출 응답. 본 논문에서는 작업의 세 버전 수행 하였다. 첫 번째는 자극의 수동적 인 시청 (더 연구를 포함하는 수동적저 응답)했다. 둘째는이 목표 자극의 수를 카운트하고 실험의 끝에 전체보고 수반 카운트이다. 셋째는이 버튼 타겟 자극이 표시 될 때마다 가압 수반 응답이다.

그림이
그림 2 혈역학 적 반응은 혈액에 신경을 활성 조직의 전달이다. 뇌의 혈역학 적 반응은 약 5 초 자극 후 봉우리 (신경 활동에 비해)을 천천히 상승한다. 응답은 다음 기준에 반환 할 초 단위 (15 ~ 20)를합니다. 그림은 정식 혈역학 적 반응 함수를 보여줍니다; 이 신호만을 자극 더 이상 지속되면 기준선으로 되돌아와, 하나의 짧은 '제로 지속 시간'자극에 응답하여 가상적인 신호이다.

그림 3
대상에 대한 그림 3 BOLD 활성화> 수와 반응 조건 자주 대비. (초 수준의 혼합 효과 FLAME. N = 16, 클러스터 보정 임계 값 Z = 2.3, P = 0.05). 이 그림 및 캡션 Warbrick 등, 2013 7에서 수정되었습니다.

그림 4
그림의 왼쪽 부분 (4) 그림은 수동적 인 상태에 대한 카운트 조건에 대한 BOLD 활성화를 보여줍니다. 그림의 오른쪽 부분은 수동적 인 상태에 대한 응답 상태를 보여줍니다. 모든 데이터는 대상> 자주 낮은 수준의 대비를 나타냅니다. 파트 A는 보조 운동 영역 (SMA)에 활성화를 강조한다. 파트 B만 반응 조건에 대한 중간 정면 이랑 (MFG) 활성화를 보여줍니다. (초 수준의 혼합 효과 FLAME. N = 16, 클러스터 보정 임계 값 Z = 2.3, P = 0.05)이 그림 및 캡션 Warbrick 등, 2013 7에서 수정되었습니다.

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Discussion

우리는 작업을 조작하는 카운트에서 BOLD 활성화의 서로 다른 패턴의 시각적 괴짜 작업 결과에 요구 조건을 대응할 것을 보여준다. 부적절하게 할당 된 것이다 각 조건에 연루 지역의 일부 기능 역할 비교 가능하지 작업의 세 가지 버전의 데이터를 가지고 있었다. 데이터 해석의 모호성이 반드시 태스크가 다른 하나의 영상 기법에서 실험 패러다임을 전송할 때 특별한 배려에 대한 필요성을 강조하는, 그 기원을 보유 EEG P300 필드 케이스 없었을 것이다. 예를 들어, (주의력 및 작업 메모리 등) 많은인지 과정은 P300 성분의 발생에 기여하지만, 이것들의 fMRI BOLD 응답하여 본 대폭 활성화 대조적으로, 하나의 전기 생리 마커로 표시된다. 또한 P300은 F와 같은 방법으로 모터 응답에 좌우되지 않는MRI 데이터입니다. EEG 데이터의 시간 해상도는인지와 모터의 응답 시간에 분리 할 수​​ 있습니다. 의 fMRI BOLD 계수의 특성상 많은 뇌 영역은 특정 작업에 동시에 활성화 될 발견된다는 것을 의미한다. 정품 인증이 분야의 기능을 결정하는 것은 작업의 설계 및 분석에 매우 의존한다. 이 때문에의 fMRI 연구 디자인 파일럿 행동면 시험 관심 효과를 확립하고 파일럿이 관심의 효과에 적합한 설계, 구현 및 분석을 위해의 fMRI 환경에서 테스트하는 것이 권장된다.

모터 응답보기 일본어 공부 (7)로부터의 결과를 포함하는 별난 작업 데이터의 해석을 안내 외에도 그것은 표적 탐지의 특정 측면에 초점 별난 작업을 사용하여 연구를 설계하는 것이 가능하다는 것을 보여준다. 정확한 모터 응답을 생성하는 감각 입력의 통합 예를 들어 조사 할 수 있었다네브라스카 작업의 응답 버전을 사용. 반면에, 태스크의 카운트 버전 모터 응답이 요구되지 않는 경우 즉, 의사 결정과 관련된 프로세스를 조사 할 더 적절할 것이다. 일부 집단에서, 예를 들면, 노화 또는 운동 장애 환자, 모터 응답의 생산은, 비 태스크와 관련된 요인에 의해 영향을받을 수있는 경우에는 이러한 작업 별난 카운트 버전 가장 적절할 수있다.

데이터뿐만 아니라 뇌의 활성화 패턴이 별난 태스크의 버전에서 어떻게 다른지에 대한 증거를 제공하며, 또한 데이터가 적절하게 해석 될 수있는 경우의 fMRI 실험에 사용인지 / 행동 작업 요소를 고려하는 것이 중요하다 것을 나타낸다. 이것은 명백한 또는 은밀한 반응을 사용하는 것이 가능하다 패러다임에서 특히 중요하다. 모터 응답을 포함하면 m에 의해 유발 작업 및 활성화의 요구를 변경OTOR 응답은 다른 작업과 관련된 활성화의 해석에 영향을 미칠 수있다. 다른 영상 방식에서 패러다임을 채택 할 때 이와 같은 문제가 고려되어야한다.

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Materials

Name Company Catalog Number Comments
Magnetom Tim Trio 3 T MRI scanner Siemens Medical Solutions, Erlangen, Germany 
Presentation version 14.8 Neurobehavioural system, Albany, CA, USA
Lumitouch device Photon Control Inc, Burnaby, BC, Canada This device is no longer produced by the manufacturer. Alternative MR compatible response devices are available.
TFT display Apple, Cupertino, CA, USA 30 inch cinema display The screen was custom modified in-house to be MR compatible. However, a number of MR compatible screens are available on the market.
Optseq surfer.nmr.mgh.harvard.edu/optseq program for determining optimal stimulus timing for rapid event related designs
FMRIB software library (FSL) FMRIB, Oxford http://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/fslwiki/ Other software tools are available for analyzing fMRI data, for example SPM, AFNI and Brain Voyager.

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References

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행동 문제 91,의 fMRI 작업 설계 자료 해석,인지 신경 과학 시각 괴짜 작업 표적 탐지
뇌 영상의 감각적 양상 사이인지 작업을 전송 :의 fMRI 연구 작업 설계를위한 시사점 및 결과의 해석
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Warbrick, T., Reske, M., Shah, N. J. More

Warbrick, T., Reske, M., Shah, N. J. Transferring Cognitive Tasks Between Brain Imaging Modalities: Implications for Task Design and Results Interpretation in fMRI Studies. J. Vis. Exp. (91), e51793, doi:10.3791/51793 (2014).

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