Introduction
संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान के तरीकों का विकास, की स्थापना की प्रयोगात्मक कार्यों उभरते मस्तिष्क इमेजिंग तौर तरीकों के साथ किया जाता है. (जैसे, विशिष्ट स्मृति उप घटकों) व्यवहार डोमेन और विशिष्ट कार्यों की जांच के लिए उपयुक्त प्रायोगिक कार्यों में जांच की गई सबसे neuropsychological अवधारणाओं का विकास और परीक्षण किया गया है, क्योंकि यह एक तार्किक प्रगति है. नई तकनीक के इन व्यवहार टिप्पणियों के तंत्रिका आधार के लिए सबूत के रूप में उभर नए मस्तिष्क इमेजिंग तरीकों के साथ की मांग की है. यह बस इमेजिंग अध्ययन के लिए अच्छी तरह से अध्ययन व्यवहार कार्यों पर आकर्षित करने के लिए आकर्षक हो सकता है, कई महत्वपूर्ण निरंतर ध्यान में रखा जाना है. एक महत्वपूर्ण, अक्सर उपेक्षित हालांकि, ध्यान आगे व्यवहार सबूत की जांच के लिए सबसे उपयुक्त इमेजिंग तकनीक का इस्तेमाल होता है. संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान और मनोविज्ञान के मामले में तंत्रिका activ की हमारी समझ को बढ़ाने के लिए उपलब्ध कई मस्तिष्क इमेजिंग तरीके हैंअल्पसंख्यक हित की अवधारणाओं अंतर्निहित; उदाहरण Electroencephalography (ईईजी), magnetoencephalography (एमईजी), Transcranial चुंबकीय उत्तेजना (टीएमएस), कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (fMRI) और पोजीट्रान एमिशन टोमोग्राफी (पीईटी) के लिए. इन तरीकों के सभी अपने फायदे, नुकसान और उचित आवेदन किया है. यहाँ एक fMRI प्रयोग करने के लिए व्यवहार और ईईजी प्रयोगों का एक लंबा इतिहास के साथ एक प्रतिमान स्थानांतरित माना जाता है. ईईजी अवधारणात्मक और संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं के साथ जुड़े तंत्रिका प्रतिक्रियाओं की जांच करने के लिए दशकों के लिए इस्तेमाल किया गया है. जैसे, कई मानदंड इस विधि के साथ उपयोग के लिए विकसित किया गया है और समय के साथ विकसित किया है. कार्यात्मक एमआरआई संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में और हाल ही में उभरा है कि एक तकनीक है और इस fMRI में इस्तेमाल किया जा रहा ईईजी अनुसंधान में विकसित कुछ मानदंड के लिए प्रेरित किया. नई तकनीक के साथ ईईजी प्रयोगों से ज्ञान के आधार पर बनाने के लिए एक तार्किक कदम है, लेकिन फिर भी कुछ महत्वपूर्ण बिंदुओं हस्तांतरण में उपेक्षित किया जा सकता है. तकनीक एकबहुत अलग कर रहे हैं और कार्य के हिसाब से तैयार किया जा करने की जरूरत है. इस विधि में विशेष रूप से काम करता है, और कैसे के ज्ञान की आवश्यकता है, प्रतिमान की संभावित modulations किए गए उपायों को प्रभावित करेगा इस्तेमाल कैसे. FMRI प्रयोगों के डिजाइन पर अधिक जानकारी के लिए दिलचस्पी पाठक नीचे दिए गए लिंक को निर्देश दिया है http://imaging.mrc-cbu.cam.ac.uk/imaging/DesignEfficiency . टास्क डिजाइन fMRI पर्यावरण के लिए ईईजी अनुसंधान के लिए विकसित एक प्रतिमान स्थानांतरित करने के संदर्भ में विचार किया जाएगा. इस पत्र का उद्देश्य हैं: मैं) संक्षिप्त fMRI का वर्णन है और इसके उपयोग के संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में उपयुक्त है जब तक; द्वितीय) कार्य डिजाइन कि काम एक और इमेजिंग साधन से उधार लिया है, खासकर जब एक fMRI प्रयोग के परिणामों को प्रभावित कर सकते हैं वर्णन कैसे; और iii) एक fMRI प्रयोग का प्रदर्शन करने के व्यावहारिक पहलुओं की व्याख्या करने के लिए.
कार्यात्मक एमआरआई अब एक व्यापक रूप से उपलब्ध techn हैique और जैसे संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में इस्तेमाल एक आम तरीका है. तकनीक fMRI के फायदे और नुकसान अन्य उपलब्ध तकनीकों के संबंध में विचार किया जाना चाहिए एक विशेष प्रयोग के लिए उपयुक्त है के रूप में एक निर्णय करने के लिए आदेश में. विधि का एक नुकसान यह है बल्कि यह haemodynamic प्रतिक्रिया के साथ convolved कि चयापचय प्रतिक्रिया (ऑक्सीजन आवश्यकता) में तंत्रिका गतिविधि का एक सहसंबंधी है, यह तंत्रिका गतिविधि का एक सीधा उपाय नहीं है. इस प्रकार अपने अस्थायी समाधान मापा बिजली के संकेत अंतर्निहित तंत्रिका गतिविधि के बजाय एक चयापचय प्रतिक्रिया के नजदीक है जहाँ उदाहरण के लिए, इलेक्ट्रोफिजियोलॉजी की तुलना में गरीब है. ईईजी fMRI में सेकंड के क्रम में एक संकल्प की तुलना में मिसे के क्रम में एक अस्थायी समाधान है. हालांकि, fMRI का मुख्य लाभ यह है कि तकनीक के स्थानिक संकल्प उत्कृष्ट है. इसके अलावा, यह noninvasive है और इस तरह के विषयों ऐसी कंपनी के रूप में पदार्थ निगलना नहीं हैntrast एजेंट या पोजीट्रान एमिशन टोमोग्राफी (पीईटी) में मामला होगा के रूप में विकिरण को उजागर किया. इसलिए, fMRI मस्तिष्क क्षेत्रों धारणा, अनुभूति, और व्यवहार में शामिल कर रहे हैं जो की जांच के प्रयोगों के लिए एक उपयुक्त तकनीक है.
इस पत्र में दृश्य oddball प्रतिमान fMRI (विवरण के लिए चित्रा 1 देखें) के लिए एक अच्छी तरह से स्थापित ईईजी कार्य के हस्तांतरण के लिए एक उदाहरण के रूप में लिया जाता है. यह मुद्दों अन्य मानदंड उपयोग किया जाता है जब भी परिणाम और डेटा व्याख्या को प्रभावित कर सकता है पर चर्चा की और तकनीकी रूप से सभी fMRI प्रयोगों के डिजाइन में विचार किया जाना चाहिए कि ध्यान दिया जाना चाहिए. oddball प्रतिमान अक्सर ध्यान आकलन और पहचान प्रदर्शन लक्षित करने के लिए मनोविज्ञान और संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में प्रयोग किया जाता है. प्रतिमान विशेष रूप से, ईईजी अनुसंधान में विकसित किया गया था घटना से संबंधित क्षमता (ERPs), तथाकथित P300 घटक 1 की जांच के लिए. P300 लक्ष्य का पता लगाने का प्रतिनिधित्व करता है और की मान्यता पर हासिल कर रहा हैएक निराला लक्ष्य 1 प्रोत्साहन. P300 एक प्रकार का पागलपन और उनके रिश्तेदारों 3, भारी धूम्रपान करने वालों के 4 और उम्र बढ़ने की आबादी 5 के साथ संज्ञानात्मक और नैदानिक डोमेन 2 जैसे, रोगियों की संख्या में पढ़ाई में प्रयोग किया जाता है. Oddball प्रतिमान (और प्रतिमान द्वारा हासिल P300) मजबूत है और भी विभिन्न रोग राज्यों द्वारा modulated है यह देखते हुए कि, विभिन्न इमेजिंग रूपात्मकता भर में अपने स्थानांतरण अपरिहार्य था.
अन्य संज्ञानात्मक अवधारणाओं की जांच कई fMRI अध्ययन के द्वारा दिखाया के रूप में एक oddball fMRI माप के दौरान मस्तिष्क में देखा व्यापक सक्रियण, कई संज्ञानात्मक कार्यों का परिणाम माना जाता है. सक्रियण पैटर्न के इस व्यापक प्रकृति यह मुश्किल मस्तिष्क क्षेत्रों प्रयोगकर्ता में दिलचस्पी है कि कारण विशेष कार्य जोड़तोड़ या समूह मतभेदों को सक्रिय अधिक (या कम) कर रहे हैं जो निर्धारित करने के लिए बनाता है. विशेष रूप से, यह acti में मनाया मतभेद है कि क्या कुछ नहीं हैछुपा ध्यान से संबंधित प्रक्रियाओं के लिए, पता लगाने में ही लक्षित करने के लिए संबंधित हैं, या कि क्या वे इस तरह के एक मोटर प्रतिक्रिया के उत्पादन से संबंधित चल रहे काम स्मृति प्रक्रियाओं या प्रक्रियाओं के रूप में अन्य कार्य मांगों से संबंधित हैं. मापा गतिविधि के लिए समारोह बताए की प्रक्रिया ब्याज (लक्ष्य का पता लगाने) के संज्ञानात्मक घटक oddball कार्य (P300) को स्पष्ट मस्तिष्क की प्रतिक्रिया में मापा जाता है, जहां ईईजी डोमेन में आसान है. फिर भी, neuroscientists बल्कि वैकल्पिक स्पष्टीकरण से इनकार करने के प्रयास में डालने के बजाय, अपने स्वयं के परिकल्पना और प्रयोग के पक्ष में अपने निष्कर्षों की व्याख्या करते हैं. अधिकांश प्रयोगों, तथापि, स्वाभाविक इन महत्वपूर्ण सवालों को हल करने में सक्षम नहीं होगा - स्कैन समय महंगा है - हम पूरी तरह से योजना और मानदंड के पायलट परीक्षण के लिए तर्क है, यही वजह है.
मस्तिष्क क्षेत्रों और संज्ञानात्मक घटकों के बीच एक सीधा संबंध है, यह भी oddball प्रतिमान की प्रकृति स्थापित करने में इस कठिनाई के अलावाfMRI के लिए हस्तांतरित किया जा रहा है जब अन्य संभावित methodological मुद्दों प्रस्तुत करता है. उदाहरण के लिए, एक लक्ष्य उत्तेजना का पता लगाने आमतौर पर एक प्रतिक्रिया बटन दबाकर संकेत दिया है. यह प्रयोगकर्ता प्रतिक्रियाओं की सटीकता और गति रिकॉर्ड करने के लिए, लेकिन यह प्रतिक्रिया भी उत्तेजनाओं को लक्षित करने fMRI बोल्ड प्रतिक्रिया पर असर हो सकता है. प्रोत्साहन बंद fMRI सक्रियण पर बटन प्रेस प्रभावों के लिए आवश्यक मोटर कार्रवाई यह सिर्फ कुछ सौ मिसे लक्ष्य उत्तेजना की प्रस्तुति के बाद होता है कि दिए गए. यह भी ठीक इसके विपरीत उदाहरण मस्तिष्क मोटर प्रतिक्रिया के लिए तैयार करने में शामिल क्षेत्रों को गलत तरीके से लक्ष्य उत्तेजना का पता लगाने में शामिल होना माना जा सकता है के लिए, कि सक्रियण की व्याख्या को प्रभावित कर सकते हैं और. इस मोटर प्रतिक्रियाओं पर निर्भर नहीं लक्ष्य का पता लगाने के अप्रत्यक्ष उपायों लिया जाता है जिससे पद्धति संशोधनों के लिए प्रेरित किया. उदाहरण के लिए, लक्ष्य उत्तेजनाओं गिनती यकीन विषयों attenti बनाए रखने के बनाने के लिए एक रास्ते के रूप में 6 प्रस्ताव किया गया हैकाम पर पर; परीक्षणों की संख्या एक विषय था कैसे असावधान संकेत कर सकते हैं याद किया. काम के अंत में गिना उत्तेजनाओं की संख्या रिपोर्टिंग भी प्रयोगकर्ता विषय सही ढंग से कार्य प्रदर्शन चाहे जांच कर सकते हैं कि इसका मतलब है. एक तीसरा विकल्प विषय स्वाभाविक एक लक्ष्य का पता लगाने की तरह प्रतिक्रिया प्रकाश में लाना करने के लिए माना जाता है कि कैसे प्रतिक्रिया करने पर कोई निर्देश और एक लक्ष्य उत्तेजना की नवीनता दिया जाता है, जहां एक पूरी तरह से निष्क्रिय कार्य डिजाइन का उपयोग करने के लिए है. कार्यों की संज्ञानात्मक और मोटर मांगों 7,8 अलग हैं उत्तेजनाओं और मूल डिजाइन के एक ही प्रकार का उपयोग कर कार्य के इन संस्करणों के बावजूद, कार्य के प्रत्येक बदलाव से उत्पन्न सक्रियण पैटर्न अलग हो जाएगा. उदाहरण के लिए, निष्क्रिय देखने के दौरान की आवश्यकता नहीं होगी कि मन में लक्ष्य उत्तेजनाओं की वर्तमान संख्या पकड़े, जैसे लक्ष्य उत्तेजनाओं की गिनती में शामिल स्मृति प्रक्रियाओं, काम हो जाएगा. निष्क्रिय oddball कार्य के यहाँ इन 3 संस्करण, गिनती, एकएन डी जवाब कार्य की आवश्यकताओं में इन परिवर्तनों के लिए खाते हैं और परिणाम की उचित व्याख्या अनुमति दे सकते हैं कि कैसे सावधान काम डिजाइन और कार्यान्वयन को दिखाने के लिए उपयोग किया जाता है.
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Protocol
नोट: अध्ययन प्रोटोकॉल RWTH आकिन विश्वविद्यालय में स्थानीय मानव विषयों की समीक्षा बोर्ड द्वारा अनुमोदित किया गया था और हेलसिंकी की घोषणा के अनुसार बाहर किया गया था.
1 टास्क डिजाइन
- ब्याज की संज्ञानात्मक / मनोवैज्ञानिक निर्माण की जांच के लिए एक उपयुक्त कार्य चुनें. लक्ष्य का पता लगाने की प्रतिक्रियाएं और लक्ष्य का पता लगाने पर ध्यान के प्रभाव को मापने के लिए दृश्य oddball कार्य (चित्रा 1) का प्रयोग करें. इस fMRI डेटा पर कार्य जोड़तोड़ के प्रभाव की जांच की अनुमति देता है.
- Oddball कार्य के तीन संस्करणों का प्रयोग करें.
- निष्क्रिय संस्करण: दृश्य उत्तेजनाओं का निरीक्षण करने के विषय में पूछें. किसी भी प्रतिक्रिया का पता नहीं लगा.
- साइलेंट गणना संस्करण: लक्ष्य उत्तेजनाओं गिनती के अधीन पूछो. यह कार्य इन उत्तेजनाओं और एक भेदभाव प्रक्रिया की ओर ध्यान निर्देशन की आवश्यकता है.
- संस्करण जवाब: एक टा देखने पर एक प्रतिक्रिया बटन पुश करने के लिए विषय से पूछोrget प्रोत्साहन. इस कार्य को ध्यान, भेदभाव प्रक्रियाओं, और चयन / उत्तेजनाओं को लक्षित करने के लिए एक प्रतिक्रिया के उत्पादन की आवश्यकता है.
- एक मजबूत प्रतिक्रिया के लिए आवश्यक परीक्षणों की उपयुक्त संख्या पर विचार करें. fMRI माप में शोर अनुपात करने के लिए संकेत अपेक्षाकृत कम है और प्रतिक्रियाओं की एक संख्या ब्याज 9 के प्रभाव की जांच के क्रम में औसतन किए जाने की आवश्यकता है. यह प्रयोग किया कार्य और उत्तेजना साधन पर निर्भर करता है. 200 परीक्षणों एक मजबूत प्रतिक्रिया प्रकाश में लाना करने के लिए पर्याप्त लक्ष्य परीक्षणों हैं 40, जिनमें से इस कार्य में उपयोग किया जाता है.
- उत्तेजनाओं के दृश्य के लिए समय का निर्धारण करते हैं. उत्तेजनाओं के समय प्रस्तुति दर 10 के विचार के लिए एक fMRI अध्ययन में महत्वपूर्ण है. उत्तेजना शुरुआत और मापा मस्तिष्क की प्रतिक्रिया (चित्रा 2) के बीच hemodynamic प्रतिक्रिया देरी पर विचार करें.
- समय का एक उचित मात्रा में पहुंचाने के लिए पर्याप्त उत्तेजनाओं के बीच एक संतुलन बनाए रखने और hemodynamic जोड़कर की पर्याप्त नमूने की अनुमतिआधारभूत की वापसी सहित, प्रत्येक उत्तेजना को ponse. डाउनलोड, स्थापित और optseq सॉफ्टवेयर चला. भागो optseq बेहतर परीक्षणों, प्रोत्साहन की अवधि और स्कैनिंग मापदंडों (पुनरावृत्ति समय और मात्रा की संख्या) की संख्या के आधार पर प्रयोग भर में परीक्षणों के वितरण के लिए.
- इस विषय के लिए प्रतिमान पेश करने के लिए एक उपयुक्त कार्यक्रम में उत्तेजनाओं (पहले से निर्धारित) के आदेश को लागू करें.
- उत्तेजनाओं, समय और प्रतिक्रियाओं के प्रकार के मामले में प्रतिमान के लिए प्रासंगिक सभी जानकारी निर्दिष्ट करें.
नोट: प्रत्येक प्रतिमान इच्छाशक्ति विभिन्न सॉफ्टवेयर संकुल के रूप में विभिन्न आवश्यकताओं को होगा क्योंकि प्रोग्रामिंग विवरण यहाँ प्रस्तुत नहीं कर रहे हैं.
- उत्तेजनाओं, समय और प्रतिक्रियाओं के प्रकार के मामले में प्रतिमान के लिए प्रासंगिक सभी जानकारी निर्दिष्ट करें.
- यह स्कैनर से एक ट्रिगर के साथ शुरू होगा तो यह है कि प्रयोगात्मक प्रतिमान वितरित करेंगे कि कार्यक्रम निर्धारित किया है. यह डेटा प्राप्त और प्रस्तुत उत्तेजनाओं के अनुक्रम का तुल्यकालन की अनुमति देता है.
2 सेटअप प्रायोगिक पर्यावरण
- पीआरस्कैनर कमरे epare. स्कैनर बिस्तर पर सही सिर का तार के नीचे हिस्से कनेक्ट करें. स्कैनर बिस्तर और तकिये पर साफ सुरक्षा कवर रखें.
- एक हाथ आयोजित डिवाइस का उपयोग प्रतिक्रियाओं विषय को प्रयोगात्मक प्रतिमान वर्तमान और रिकॉर्ड करने के लिए एक प्रदर्शन युक्ति का प्रयोग करें. प्रदर्शन युक्ति और "पर" एक हाथ आयोजित डिवाइस स्विच करें.
- प्रयोगात्मक प्रतिमान देने और लॉगफ़ाइल के लिए एक नाम प्रदान करेगा कि सॉफ्टवेयर शुरू करो. लॉगफ़ाइल उत्तेजनाओं के समय के बारे में और विषय द्वारा बनाई गई प्रतिक्रियाओं की जानकारी है. डेटा का विश्लेषण करने के लिए इस जानकारी का उपयोग करें.
- एमआर स्कैनर डेटाबेस में विषय करें. एक विशिष्ट पहचान संख्या का उपयोग कर डेटा रिकॉर्ड. गोपनीयता की गारंटी करने के लिए डेटा के साथ इस विषय के नाम की दुकान नहीं है.
- एमआर दृश्यों अप और तैयार सेट कर रहे हैं चलाने के लिए सुनिश्चित करें. निम्नलिखित दृश्यों का उपयोग करें: एक Localizer कुंडल, फू के लिए एक महामारी अनुक्रम अंदर विषयों 'सिर की स्थिति प्राप्त करने के लिए स्कैनएक उच्च संकल्प संरचनात्मक स्कैन के लिए nctional इमेजिंग और MPRAGE.
3 विषय आगमन और प्रवेश स्कैनर को
- (भर्ती प्रक्रिया के दौरान जैसे,) प्रयोग करने से पहले एमआरआई के साथ मतभेद के लिए विषय स्क्रीन.
- स्कैनिंग से पहले एमआर सुरक्षा के निर्देश प्रदान करें. (प्रशिक्षित कर्मियों द्वारा) विषयों की स्क्रीनिंग प्रदर्शन करना. विषयों की सुरक्षा सुनिश्चित करें. वे पेसमेकर के रूप में इस तरह के उपकरणों के लिए नहीं है, उनके शरीर में कोई धातु है और किसी भी अन्य अपवर्जन मानदंडों को पूरा नहीं करते हैं सुनिश्चित करें.
- विषयों 'आगमन पर स्क्रीनिंग प्रश्नावली की जांच और आगे बढ़ने से पहले अपनी संगतता की पुष्टि करें.
- विषय के प्रायोगिक प्रक्रिया समझाने और सवाल पूछने के लिए अवसर प्रदान करते हैं. सहमति और डेटा संरक्षण रूपों पर हस्ताक्षर करने के विषय में पूछें.
- प्रयोग प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है जटिल कार्य शामिल है यह विषय चलाने के एक अभ्यास करता है जो सिफारिश की है जी से पहलेस्कैनर में oing.
- विषय किसी भी सिक्के, बेल्ट, घड़ी और गहने के बिना, मुक्त धातु है कि सुनिश्चित करें. इस बात की पुष्टि एक बार, स्कैनर कमरे में विषय करते हैं.
- Earplugs पहने स्कैनर बिस्तर पर बैठने के लिए विषय से पूछो. यहां इस्तेमाल earplugs स्कैनिंग के दौरान स्कैनर से शोर के खिलाफ संरक्षण प्रदान करते हैं और यह भी अन्वेषक नियंत्रण कक्ष से विषय के साथ सीधे संवाद करने की अनुमति देते हैं. कुछ सुविधाओं में हेडफ़ोन विषय के साथ संचार के लिए इस्तेमाल किया जाता है.
- स्कैनर बिस्तर पर लेटना के अधीन पूछो. विषय पीठ दर्द कम करने के लिए घुटनों के नीचे जाने के लिए एक तकिया प्रदान करते हैं. विषय के आराम उनकी अच्छी तरह से किया जा रहा है और डेटा की गुणवत्ता के लिए महत्वपूर्ण है. असुविधा से उत्पन्न आंदोलन कार्य के प्रदर्शन को प्रभावित करेगा असुविधा के कारण इमेजिंग डेटा और व्याकुलता पर एक नकारात्मक प्रभाव पड़ेगा.
- विषय के सिर के ऊपर सिर कुंडली के शीर्ष भाग में ही और connectors में प्लग. विषय स्थिति217, उचित सिर कुंडली में सिर. विषयों 'भौहें साथ सिर का तार पर छोटे मार्कर संरेखित करें. विषय सीधे और सहज झूठ बोल रहा है सुनिश्चित करें. कुंडल सतह (नाक पर दबाव, उदाहरण के लिए) चेहरा स्पर्श नहीं करना चाहिए.
- स्कैनिंग के दौरान सिर आंदोलनों को कम करने के लिए छोटे कुशन के साथ विषय के सिर को सुरक्षित करो. सिर आंदोलनों डेटा की गुणवत्ता पर नकारात्मक प्रभाव पड़ता है.
- विषय के पीछे स्क्रीन पर प्रदर्शित प्रयोगात्मक प्रतिमान देखने के लिए सिर का तार के शीर्ष पर एक दर्पण रखें. पूरे स्क्रीन देख सकते हैं विषय सुनिश्चित करें. विषय की स्थिति के अनुसार घुड़सवार दर्पण ले जाएँ. चश्मे के साथ विषयों एमआर संगत Eyewear पहनना चाहिए. अधिकांश एमआरआई अनुसंधान सुविधाओं संगत लेंस या चश्मे है. इस मामले में, दर्पण रखती है कि सीमा पर एमआर संगत लेंस माउंट. विषय स्कैनर कमरे में प्रवेश से पूर्व उचित लेंस ताकत का निर्धारण करते हैं.
- विषय एक आपातकालीन कॉल बटन टी हाथयदि आवश्यक हे स्कैन बंद करो. विषय बटन है जहां जानता है और वे आसानी से पहुँच सकते हैं कि सुनिश्चित करें.
- स्कैनर के बोर के प्रवेश द्वार के अधीन ले जाएँ. इस प्रक्रिया के दौरान उनकी आँखों को बंद करने के विषय से पूछो. सही स्थिति की स्थापना के लिए सिर का तार पर छोटे निशान के साथ प्रकाश संरेखित करें.
- प्रदर्शन '0 मिमी' पढ़ता है जब तक स्कैनर के बोर में विषय ले जाएँ. इस विषय के सिर स्कैनर की isocenter पर है कि इसका मतलब है.
- विषय प्रतिक्रिया उपकरण हाथ.
4 प्रायोगिक प्रक्रिया
- विषय इंटरकॉम के माध्यम से और विषय आरामदायक और शुरू करने के लिए तैयार है कि प्रयोगकर्ता सुन सकते हैं की जाँच करें.
- स्कैनर में विषय के सिर की स्थिति प्राप्त करने के लिए एक Localizer स्कैन प्रदर्शन. मस्तिष्क के कुछ हिस्सों को मापा जा करने के लिए निर्धारित करने के लिए शेष माप के सभी के देखने के क्षेत्र की स्थिति के लिए इसका प्रयोग करें.
- सबसे पहले पीएक उच्च संकल्प संरचनात्मक स्कैन erform. MPRAGE अनुक्रम / कार्यक्रम खोलें और देखने के क्षेत्र की स्थिति. पूरे विषय के सिर को देखने के क्षेत्र के भीतर है सुनिश्चित करें. सांसद क्रोध पैरामीटर: टी.आर. / ते = 2250 / 3.03 मिसे, फ्लिप कोण = 9 °, 176 बाण के समान स्लाइस, FOV 256 x 256 मिमी, 64 एक्स 64 मैट्रिक्स, voxel आकार 1 एक्स 1 एक्स 1 मिमी).
- विषय स्कैन और फिर शुरू मापन शुरू हो जाएगा कि पता करते हैं.
- कार्यात्मक एमआरआई स्कैन प्रदर्शन.
- स्कैनर कंप्यूटर पर महामारी अनुक्रम खोलें और पूरे मस्तिष्क को कवर करने के लिए देखने के क्षेत्र संरेखित. महामारी पैरामीटर: 33 स्लाइस, टुकड़ा मोटाई 3 मिमी, FOV 200 x 200 मिमी, 64 एक्स 64 मैट्रिक्स, पुनरावृत्ति समय 2,000 मिसे, गूंज समय 30 मिसे, फ्लिप कोण 79 डिग्री.
- एक ही मात्रा परीक्षण माप चलाएँ. विषय के मस्तिष्क के पूरे (या जितना संभव हो) को देखने के क्षेत्र के भीतर निहित है कि सुनिश्चित करें.
नोट: विषय अलग अलग आकार और सिर (और दिमाग) का आकार है. इसलिए, बेहतर के क्षेत्र की स्थितिप्रत्येक विषय के लिए देखें. - देखने की स्थिति में क्षेत्र अगले मापन के लिए एक ही रहता है, ताकि fMRI अनुक्रम कॉपी. इस मामले में माप, 304 के लिए आवश्यक मात्रा की संख्या दर्ज करें.
- प्रतिमान पेश सॉफ्टवेयर स्कैनर से एक ट्रिगर के लिए इंतज़ार कर रही है सुनिश्चित करें. यह भरी हुई है और प्रतीक्षा करने के लिए सेट किया जा सकता है ताकि प्रतिमान स्कैनर से एक ट्रिगर के बिना शुरू नहीं होगा.
- प्रयोग शुरू करने के बारे में है कि इस विषय को सूचित करें. मापन शुरू करो.
- प्रतिमान पेश सॉफ्टवेयर (यह स्कैनर से शुरू हो रहा है कि आईई) उचित समय पर शुरू होता है कि जाँच करें.
- , निष्क्रिय. Oddball कार्य के तीन संस्करणों प्रदर्शन करना गणना, और जवाब.
- रन आश्वासन प्रदान करने के लिए के बीच में इस विषय को बोलो. उनके आराम सुनिश्चित करें. विषय परमिट अध्ययन के साथ जारी रखने के लिए अगर पूछें. आगामी कार्य के विषय हिदायत.
- पहले निष्क्रिय सी रनondition लक्ष्य उत्तेजनाओं वास्तव में उत्तेजनाओं को लक्षित कर रहे हैं कि ज्ञान के बिना सच निष्क्रिय देखने के लिए सुनिश्चित करें. गणना के क्रम counterbalance और आदेश प्रभाव को रोकने के लिए विषयों के पार स्थितियां जवाब.
प्रयोग के 5 समाप्ति
- प्रयोग स्कैनर कमरे में प्रवेश समाप्त हो गया है कि इस विषय को सूचित करें.
- स्कैनर के बाहर विषय स्लाइड.
- सिर का तार और कुशन निकालें.
- धीरे से ऊपर बैठने के लिए विषय से पूछो. वे आराम कर रहे हैं एक बार, इस विषय खड़े हो जाओ और स्कैनर कमरे में छोड़ सकते हैं.
- प्रयोग के बाद पूरा हो जाने की जरूरत है कि किसी भी प्रश्नावली / कागजी प्रशासन
- विषय debrief: इस प्रयोग से पहले पूरी तरह से संभव नहीं था अगर अध्ययन के लक्ष्य और उद्देश्य के बारे में एक व्याख्या के साथ इस विषय प्रदान करते हैं और सवाल पूछने के लिए अवसर प्रदान करते हैं
6 डेटा विश्लेषण
- Analyzi के लिए उपयुक्त है कि एक सॉफ्टवेयर पैकेज का उपयोगएनजी fMRI डेटा. प्रत्येक विषय और अलग से एक शर्त के लिए प्रथम स्तर डेटा विश्लेषण प्रदर्शन.
नोट: fMRI डेटा विश्लेषण के लिए FMRIB सॉफ्टवेयर पुस्तकालय (FSL) का प्रयोग करें. - आगे के विश्लेषण के लिए डेटा तैयार करने के लिए मानक preprocessing कदम लागू करें.
नोट: गति सुधार, टुकड़ा समय सुधार, संरचनात्मक और समारोह डेटा, स्थानिक चौरसाई, सबकुछ पार लौकिक छानने के coregistration, मानक (जैसे, MNI) अंतरिक्ष में व्यक्ति को सामान्य: निम्नलिखित चरणों को लागू करें. FMRI में इन चरणों का एक सारांश है Huettel एट अल (2008) 9 और Jezzard एट अल (2001) 11 पाठ्यपुस्तकों. Preprocessing चरणों को पूरा करने के बारे में विशिष्ट जानकारी वेबसाइट पर और प्रत्येक व्यक्ति के सॉफ्टवेयर पैकेज के लिए समर्थन दस्तावेज में उपलब्ध है. - सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए सभी घटनाओं की शुरुआत टाइम्स और durations निर्दिष्ट. ये व्याख्यात्मक चर (ईवीएस), या regressors कहा जाता है.
- यह निर्धारित करने के विरोधाभासों को निर्धारित करेंजो ईवीएस तुलना कर रहे हैं. लक्ष्य> गैर लक्ष्य उत्तेजनाओं: निम्नलिखित विपरीत की स्थापना लक्ष्य उत्तेजनाओं का पता लगाने के लिए विशिष्ट बोल्ड सक्रियण की पहचान करने के लिए.
नोट: वैकल्पिक अन्य विरोधाभासों का उपयोग करें: आधारभूत खिलाफ लक्ष्य उत्तेजनाओं; आधारभूत खिलाफ गैर लक्ष्य उत्तेजनाओं; लक्ष्य उत्तेजनाओं> गैर लक्ष्य उत्तेजनाओं; गैर लक्ष्य उत्तेजनाओं> लक्ष्य उत्तेजनाओं - प्रत्येक विषय और अलग से एक शर्त के लिए प्रथम स्तर सांख्यिकीय विश्लेषण प्रदर्शन. विश्लेषण के उत्पादन में संबंधित विपरीत से प्रत्येक के लिए सक्रिय मस्तिष्क क्षेत्रों से पता चलता है.
- तीन एक दूसरे स्तर का उपयोग की स्थिति, या समूह स्तर की तुलना करें, विश्लेषण करती है. समूह स्तर के विश्लेषण के लिए निवेश के रूप में पहले के स्तर के विश्लेषण के उत्पादन में प्रयोग करें.
नोट: मूल कागज 7 लक्ष्य पर स्थितियों के बीच मतभेद में> निम्नलिखित विरोधाभासों से जुड़े तीन गुना दो ग्रुप अंतर डिजाइन का उपयोग अक्सर विपरीत: गणना> जवाब, निष्क्रिय>, निष्क्रिय> प्रतिक्रिया गिनती.इन विरोधाभासों तीन प्रतिक्रिया रूपरेखा भर संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं में बदलाव के साथ जुड़े मस्तिष्क गतिविधि प्रकट करते हैं.
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Representative Results
उत्तेजना और विश्लेषण विधि एक दृश्य oddball कार्य के साथ जुड़े मस्तिष्क क्षेत्रों में बोल्ड सक्रियण हासिल. लक्ष्य> गैर लक्ष्य विपरीत निष्क्रिय हालत के लिए कोई सक्रियण का पता चला, लेकिन गणना और जवाब (चित्रा 3) दोनों में सक्रियण प्रकट किया. चित्रा 3 में प्रस्तुत आंकड़ों गणना की एक गुणात्मक तुलना और शर्तों जवाब और काम के प्रत्येक संस्करण अलगाव में प्रदर्शन किया गया था अगर सक्रियण पैटर्न देखना होगा कि कैसे पता चलता है.
ब्याज की मुख्य तुलना स्थितियों के बीच उन थे. इसलिए, जिसमें मस्तिष्क क्षेत्रों कार्य मांगों को बदल रहे हैं जब लक्ष्य का पता लगाने से संबंधित सक्रियण अलग करता है? 4 स्थितियों के बीच मतभेद रहे हैं कि पता चलता है. हालत गणना के बीच मतभेद के गुणात्मक मूल्यांकन के विपरीत और प्रतिक्रिया showin, इस तुलना पूरे मस्तिष्क डेटा पर टी परीक्षण का उपयोग किया जाता है, इसके बाद के संस्करण का वर्णनजी सक्रियण काफी स्थितियों के बीच अलग है जहां क्षेत्रों के.
गणना के बीच बोल्ड सक्रियण में मूल अध्ययन 7 शो मतभेद से डेटा और दृश्य oddball के संस्करणों जवाब. तुलना के लिए दोनों स्थितियों से डेटा नहीं था, तो सक्रियण दोनों स्थितियों में 'लक्ष्य का पता लगाने' के लिए जिम्मेदार ठहराया जा होगा. हालांकि, सक्रियण जवाब नहीं है लेकिन गणना हालत दौरान मध्य ललाट गाइरस (MFG) में मनाया गया. MFG सक्रियण गिनती हालत में नहीं मनाया गया था कि तथ्य यह जवाब हालत बजाय विशुद्ध रूप से करने के लिए लक्ष्य का पता लगाने की प्रक्रिया में बटन प्रेस के साथ जुड़े मोटर तैयारी और / या मोटर प्रतिक्रिया से संबंधित है जो इंगित करता है. तुलना के लिए गणना कार्य के अभाव में यह इस MFG सक्रियण कार्य के बजाय कार्रवाई निष्पादन के साथ जुड़े संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं के लिए जिम्मेदार ठहराया गया होता है कि संभावना है. अनुपूरक चुटकुला में इसी प्रकार, सक्रियणया क्षेत्र (SMA) गणना शर्त के रूप में अच्छी तरह से जवाब हालत के दौरान देखा गया था. वहाँ गणना हालत में की गई कोई प्रतिक्रिया कर रहे हैं, तो यह SMA ऐसे उत्तेजनाओं को ध्यान, लक्ष्य उत्तेजनाओं का पता लगाने, निर्णय लेने के रूप में कार्य के अन्य पहलुओं में एक भूमिका निभाता है, सुझाव है कि SMA सक्रियण मोटर तैयारी से संबंधित है कि संभावना नहीं है एक प्रतिक्रिया बनाने के लिए और क्या करने के लिए जो प्रतिक्रिया यदि हां. यह SMA सक्रियण कार्य की केवल एक जवाब संस्करण अगर वहाँ अन्य कार्य से संबंधित प्रक्रियाओं में SMA की भूमिका पर गौर नहीं किया गया होगा जिसका अर्थ है कि मोटर तैयारी में शामिल होने के रूप में व्याख्या की गई है कि संभावना है. FMRI डेटा की व्याख्या जब यह कुछ संभावित नुकसान पर प्रकाश डाला गया. अपेक्षाकृत सरल किया जा रहा है यहां इस्तेमाल किया कार्य के बावजूद यह कई अवधारणात्मक और संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं शामिल है. यह इन संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं और उनके अंतर्निहित तंत्रिका substrates अंतर करना मुश्किल हो सकता है. स्कैन आकलन ओ के भीतर की अनुमति इस अध्ययन के डिजाइन,शर्तों के स्कैन तुलना एक मजबूत डिजाइन है, लेकिन यह भविष्य में इसे और मोटर प्रक्रियाओं के अलावा अन्य प्रक्रियाओं के लिए योगदान देता है कि स्थापना से SMA के संभावित भूमिकाओं अंतर करने में सक्षम नहीं है के बीच के द्वारा पीछा लक्ष्य का पता लगाने विपरीत च. इस fMRI अध्ययन में सावधान प्रयोगात्मक डिजाइन और विश्लेषण के लिए की जरूरत पर प्रकाश डाला गया.
चित्रा 1 oddball प्रतिमान, एक प्रकार की 'अक्सर' कर रहे हैं जिनमें से 80% (इस मामले हलकों में) उत्तेजनाओं की एक श्रृंखला को देखने के शामिल है, और 20% एक अलग प्रकार की 'लक्ष्य' के हैं. लक्ष्य उत्तेजनाओं एक लक्ष्य को प्रकाश में लाना प्रोत्साहन के इस प्रकार के infrequency के कारण का पता लगाने की प्रतिक्रिया. इस पत्र में, कार्य के 3 संस्करण प्रदर्शन किया गया. पहली उत्तेजनाओं की निष्क्रिय देखने (कोई अनुसंधान शामिल है जो निष्क्रिय हैesponse) बनाया है. दूसरा इस लक्ष्य उत्तेजनाओं की संख्या की गणना और प्रयोग के अंत में कुल रिपोर्टिंग शामिल है, गिनती है. तीसरा यह एक बटन एक लक्ष्य प्रोत्साहन प्रदर्शित होता है हर समय दबाव शामिल है, का जवाब है.
चित्रा 2 hemodynamic प्रतिक्रिया रक्त को neurally सक्रिय ऊतकों की डिलीवरी है. मस्तिष्क में hemodynamic प्रतिक्रिया लगभग 5 सेकंड एक उत्तेजना के बाद और चोटियों (तंत्रिका गतिविधि की तुलना में) धीरे धीरे बढ़ जाता है. प्रतिक्रिया तो आधारभूत पर लौटने के लिए सेकंड के एक नंबर (15-20) लेता है. आंकड़ा विहित hemodynamic प्रतिक्रिया समारोह से पता चलता है; यह संकेत ही प्रोत्साहन नहीं रह बनी रहती है आधारभूत करने के लिए लौटने के साथ, एक एकल, कम 'शून्य अवधि' उत्तेजना के जवाब में एक काल्पनिक संकेत है.
लक्ष्य के लिए चित्रा 3 बोल्ड सक्रियण> गणना और प्रतिक्रिया की स्थिति के लिए अक्सर विपरीत. (दूसरे स्तर के मिश्रित प्रभाव लौ. एन = 16, क्लस्टर सही दहलीज जेड = 2.3, पी = 0.05). यह आंकड़ा और कैप्शन Warbrick एट अल, 2013 7 से संशोधित किया गया है.
आंकड़े के बाएं हिस्से 4 चित्रा निष्क्रिय हालत के खिलाफ गणना हालत के लिए बोल्ड सक्रियण से पता चलता है. आंकड़ा की सही हिस्सा निष्क्रिय हालत के खिलाफ प्रतिक्रिया हालत से पता चलता है. सभी डेटा लक्ष्य> लगातार निचले स्तर विपरीत प्रतिनिधित्व करते हैं. भाग एक अनुपूरक मोटर क्षेत्र (SMA) में सक्रियण पर प्रकाश डाला गया. पार्ट बीकेवल जवाब हालत के लिए मध्य ललाट गाइरस (MFG) सक्रियण से पता चलता है. (दूसरे स्तर के मिश्रित प्रभाव लौ. एन = 16, क्लस्टर सही दहलीज जेड = 2.3, पी = 0.05) यह आंकड़ा और कैप्शन Warbrick एट अल, 2013 7 से संशोधित किया गया है.
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Discussion
हम कार्य जोड़ तोड़ गिनती में बोल्ड सक्रियण के विभिन्न पैटर्न में दृश्य oddball कार्य परिणामों में मांग और शर्तों प्रतिक्रिया दिखाते हैं. अनुपयुक्त सौंपा गया होता हर हालत में फंसा क्षेत्रों में से कुछ के कार्यात्मक भूमिकाओं की तुलना के लिए उपलब्ध नहीं किया गया कार्य के तीन संस्करणों से डेटा था. डेटा व्याख्या में इस अस्पष्टता जरूरी काम के लिए एक एक इमेजिंग साधन से प्रयोगात्मक मानदंड स्थानांतरित जब विशेष ध्यान के लिए की आवश्यकता पर प्रकाश डाला, अपने मूल है जहां ईईजी P300 क्षेत्र में मामला नहीं होता. उदाहरण के लिए, (जैसे कि ध्यान और काम स्मृति के रूप में) कई संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं P300 घटक की पीढ़ी के लिए योगदान लेकिन इन fMRI बोल्ड प्रतिक्रिया में देखा व्यापक सक्रियण के विपरीत, एक एकल electrophysiological मार्कर द्वारा प्रतिनिधित्व कर रहे हैं. इसके अलावा P300 च के रूप में एक ही रास्ते में मोटर प्रतिक्रिया से प्रभावित नहीं हैएमआरआई डेटा. ईईजी डेटा का अस्थायी समाधान संज्ञानात्मक और मोटर प्रतिक्रियाओं समय में अलग होने की अनुमति देता है. fMRI बोल्ड माप की प्रकृति कई मस्तिष्क क्षेत्रों के लिए एक विशेष कार्य में एक ही समय में सक्रिय होना पाया जाता है कि इसका मतलब है. सक्रियण के इन क्षेत्रों के कार्यों का निर्धारण कार्य डिजाइन और विश्लेषण पर बहुत ज्यादा निर्भर है. इसलिए यह एक fMRI अध्ययन के डिजाइन पायलट behaviorally परीक्षण किया जाता है ब्याज का प्रभाव स्थापित करने के लिए और उसके बाद पायलट ब्याज के प्रभाव के लिए उपयुक्त डिजाइन, कार्यान्वयन और विश्लेषण करने के लिए सुनिश्चित fMRI वातावरण में परीक्षण की सिफारिश की है.
एक मोटर प्रतिक्रिया मूल अध्ययन 7 से निष्कर्षों को शामिल oddball कार्यों से डेटा की व्याख्या मार्गदर्शक के अलावा यह लक्ष्य का पता लगाने के विशिष्ट पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने की oddball कार्य का उपयोग अध्ययन डिजाइन करने के लिए संभव है कि दिखा. सही मोटर प्रतिक्रिया का उत्पादन करने के लिए संवेदी इनपुट के एकीकरण की जांच उदाहरण के लिए क्या किया जा सकता हैपूर्वोत्तर के काम का जवाब संस्करण का उपयोग कर. दूसरी ओर कार्य की गणना संस्करण एक मोटर प्रतिक्रिया की आवश्यकता नहीं है विशेष रूप से जब, निर्णय लेने के साथ जुड़े प्रक्रियाओं की जांच के लिए अधिक उपयुक्त होगा. कुछ आबादी में, उदाहरण के लिए, उम्र बढ़ने या आंदोलन विकारों के साथ रोगियों, एक मोटर प्रतिक्रिया का उत्पादन, गैर कार्य से संबंधित कारकों से प्रभावित हो सकता है कि इन मामलों में oddball कार्य की गणना संस्करण सबसे उपयुक्त हो सकता है.
डेटा न केवल मस्तिष्क सक्रियण पैटर्न oddball कार्य के संस्करणों में अलग कैसे के लिए सबूत प्रदान करते हैं, वे भी डेटा उचित व्याख्या की जा रहे हैं अगर fMRI प्रयोगों में इस्तेमाल संज्ञानात्मक / व्यवहार कार्यों के तत्वों पर विचार महत्वपूर्ण है कि उदाहरण देकर स्पष्ट करना. यह यह एक गुप्त या प्रकट प्रतिक्रिया का उपयोग संभव है जहां लद में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है. एक मोटर प्रतिक्रिया सहित एम द्वारा हासिल कार्य और एक्टिवेशन की मांग में परिवर्तनOTOR प्रतिक्रिया अन्य कार्य से संबंधित सक्रियण की व्याख्या को प्रभावित कर सकते हैं. विभिन्न इमेजिंग रूपात्मकता भर में एक प्रतिमान आदत डाल जब इस जैसे मुद्दों पर विचार किया जाना चाहिए.
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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. |
References
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