Waiting
Login processing...

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

Neuroscience

חוקרים את הפונקציה של עומק קליפת מוח ומבנים קורטיקליים שימוש stereotactic Electroencephalography: לקחים מCortex Anterior cingulate

Published: April 15, 2015 doi: 10.3791/52773
Automatic Translation
1,3, 4, 1,3, 3, 2,3, 2,3, 2,3, 1,3, 1,3, 1,3
1Department of Neurosurgery, Columbia University Medical Center, New York Presbyterian Hospital, 2Department of Neurology, Columbia University Medical Center, New York Presbyterian Hospital, 3Columbia University Medical Center, New York Presbyterian Hospital, 4School of Medicine, King's College London

Summary

Stereotactic Electroencephalography (SEEG) הוא טכניקה ניתוחית המשמשת בניתוחי אפילפסיה לעזור למקם מוקדים של התקפים. זה גם מאפשר הזדמנות ייחודית לחקור את תפקוד מוח. כאן אנו מתארים כיצד SEEG יכול לשמש כדי לחקור תהליכים קוגניטיביים בבני אדם.

Abstract

Stereotactic Electroencephalography (SEEG) הוא טכניקה המשמשת למקם מוקדים של התקפים בחולים עם אפילפסיה רפואית סוררת. הליך זה כרוך המיקום הכרוני של אלקטרודות עומק מרובה לתוך האזורים של המוח בדרך כלל אינו נגיש באמצעות מיקום האלקטרודה רשת subdural. SEEG כך מספקת הזדמנות ייחודית לחקור את תפקוד מוח. במאמר זה אנו מדגימים כיצד SEEG יכול לשמש כדי לחקור את תפקידו של רכס החגורה קדמית הגבי (dACC) בשליטה קוגניטיבית. אנו כוללים תיאור של הליך SEEG, הממחיש את המיקום כירורגית של אלקטרודות. אנו מתארים את המרכיבים ותהליך הנדרשים כדי להקליט פוטנציאל שדה מקומי נתונים (LFP) מההסכמה נבדקת בעת שעוסקות במשימה התנהגותית. בדוגמא בתנאי, נושאים לשחק משימת הפרעות קוגניטיביות, ואנו מדגימים כיצד אותות נרשמים ונותחו מאלקטרודות ברכס החגורה הקדמית גב, intim אזורמעורב המצוי בתהליך קבלת החלטות. נסיים בהצעות נוספות של דרכים שבהן שיטה זו יכולה לשמש לחקירת תהליכים קוגניטיביים אנושיים.

Introduction

אפילפסיה, הפרעת נוירולוגית שכיחה המתאפיינת בהתקפים חוזרים ונשנים מרובים לאורך זמן, מהווה 1% מהנטל העולמי של מחלות 1. תרופות נגד אפילפסיה לא מצליחות לשלוט בהתקפים ב -20 - 30% מחולי 2,3. בחולים רפואיים סוררים הללו, ניתוח אפילפסיה מצויינים לעתים קרובות 4,5. ההחלטה להמשיך עם ניתוח דורשת איתור מוקד התפיסה, תנאי מוקדם לגיבוש תכנית כירורגית. בתחילה, טכניקות לא פולשנית משמשות לlateralize ולמקם מוקד התפיסה. Electroencephalography (EEG), למשל, פעילות חשמלית בקליפת המוח אמצעים שנרשם מאלקטרודות המונחות על הקרקפת, ולעתים קרובות יכולה לספק מספיק מידע על מיקומו של מוקד התפיסה. בנוסף, הדמיה בתהודה מגנטית (MRI) יכולה להוכיח נגעים בדידים, כגון טרשת בהיפוקמפוס, פתולוגיה הקלאסית ראתה בצורה הנפוצה ביותר של אפילפסיה רפואית סוררת, לא mesialאפילפסיה emporal אונה (MTLE).

לעתים קרובות, עם זאת, הבירור לא פולשנית אינו יכול לזהות מוקד תפיסה. במקרים אלה, electrocorticography פולשנית (ECOG) עם אלקטרודות תוך-מוחיות נדרש למקם את המיקוד ולהנחות את טיפול כירורגים נוסף 6. ECOG הוא טכניקת neurophysiological המשמשת למדידת פעילות חשמלית באמצעות אלקטרודות המונחות במגע ישיר עם המוח. רשתות או רצועות של משטח אלקטרודות (subdural) ממוקמות על פני השטח של המוח, תהליך שדורש פתיחת גולגולת (הסרת דש עצם) ופתיחה גדולה של הדורה. ניתן להציב אלקטרודות משטח אלה מעל האזור המשוער (ים) של תחילת התקף. הקצוות המרוחקים של האלקטרודות מנהרה דרך פתחים קטנים בעור ומחובר לציוד ההקלטה ביחידת ניטור אפילפסיה (EMU). בEMU, החולה נתון למעקב לפעילות התקפים קליני באמצעות וידאו רציף והקלטות ECOG. i טכניקה זושימושי לאיסוף לטווח ארוך (ימים עד שבועות) הקלטות של ictal והתפרקויות חשמליות interictal על פני שטחים גדולים יחסית של פני השטח של קליפת המוח של. בעוד הקלטות תוך גולגולתי אלה לא יסולא בפז קליני לחקירת מוקדים של התקפים והתפשטות, הם גם מספקים לנו את ההזדמנות כדי לחקור את תפקוד הקוגניטיבי ונוירופיזיולוגיה בבני אדם עוברים משימות התנהגותיות שתוכננו במיוחד.

ECOG באמצעות אלקטרודות רשת subdural נעשה שימוש כדי לחקור היבטים שונים של תפקוד קליפת המוח, לרבות עיבוד חושי ושפה. כדוגמה אחת מיני רבות, Bouchard et al הראה התיאום הזמני של שרירי הפה בהיווצרותה של הברות לשפה מדוברת בקליפת המוח הסנסורית הגחון, אזור שזוהה כקליפה הסנסורית הדיבור האנושי 7. יתר על כן, ECOG עם מיקום רשת subdural גם נוצל כדי לחקור את המנגנונים שבאמצעותם בני האדם מסוגלים attenד לקול מסוים בתוך קהל: מה שנקרא "אפקט מסיבת הקוקטייל '8,9. הקלטות ECOG הוכיחו כי יש שתי להקות שונות עצביות שאופן דינמי לעקוב אחר זרמי דיבור, תנודות שני שלב בתדר נמוך וגבוה גמא האמפליטודה, וכי יש אתרי עיבוד שונים - אתר אחד 'אפנון' העוקב אחר שני הרמקולים, ו'בחירה 'אחד אתר העוקב אחר דברן השתתף 5.

יישום אחר המתעוררים מECOG עם מיקום האלקטרודה subdural הוא הפוטנציאל לשימוש עם מוח ממשקי מחשב (BCIs), שבו "לפענח" פעילות עצבית כדי לנהוג פלט חיצוני. טכנולוגיה זו יש את הפוטנציאל של מתן חולים עם מוח חמור או פגיעות בעמוד השדרה כדי לתקשר עם העולם ולטפל תותבות 10,11.

בעוד מיקום רשת subdural תרם רב להבנת העל שלנואזורים בקליפת המוח ficial ושימושי בזיהוי מוקדי epileptogenic קליפת המוח, טכניקה זו דורשת פתיחת גולגולת וסיכונים הכרוכים בו, והוא מוגבל בדרך כלל ללימוד על פני השטח החיצוניים של המוח. electroencephalography stereotactic (SEEG) הוא טכניקה המאפשרת ההערכה של מוקדי epileptogenic עמוקים 12. עם היסטוריה של שימוש בצרפת ובאיטליה ארוכה, הוא גם יותר ויותר בשימוש בארה"ב 13. SEEG כרוך המיקום של אלקטרודות מרובות (בדרך כלל 10-16) עמוק בתוך החומר של המוח באמצעות (כמה מ"מ) חורים בר תרגיל טוויסט קטנים. יתרונות של SEEG על מיקום רשת subdural כוללים טבעה פחות פולשניות, את הקלות של בחינת ההמיספרות דו-צדדיות בעת צורך, ואת היכולת ליצור מפות תלת-ממדיות של התפשטות התקף. יתר על כן, אלקטרודות אלה מאפשרים זיהוי של מוקדי epileptogenic העמוקים שהיו קשים בעבר להזדהות עם אלקטרודות פני השטח. הליך זה גם מעמיד לes ההזדמנות לחקור נוירופיזיולוגיה ותפקוד של מבנים בקליפת המוח עמוקים, כגון מערכת הלימבית, קליפת mesoparietal, קליפת mesotemporal, וקליפת orbitofrontal, שכולן היו קשה בעבר לחקור ישירות בבני אדם.

מסמך זה מדגים כיצד ניתן לנצל SEEG לחקור את תפקוד הקוגניטיבי בקליפת המוח הקדמית גב cingulate (dACC). DACC הוא אזור במוח שנחקר באופן נרחב, אבל זה גם אחד מהבין הכי גרוע. נחשב אזור משמעותי להכרה אנושית, סביר להניח כי dACC הוא מרכזי לעיבוד העצבי הדינמי של החלטות בהקשר של דרישות משתנות ללא הרף שהוטלו על ידי הסביבה 14. מחקרים בשני הקופים ובני האדם 15,16 17 מצביעים על כך שdACC משלב סיכונים והטבות פוטנציאליים של פעולה מסוימת, במיוחד במצבים של סותר בו זמנית דורש 18-21, ומטרodulates החלטות אלה בהקשר של פעולות קודמות והתוצאות שלהם 14,22,23.

התערבות רב-מקור המשימות (MSIT), משימה התנהגותיות כמו שטרופ, משמשת לעתים קרובות כדי לחקור עיבוד סכסוך בdACC. משימת MSIT מפעילה את dACC על ידי גיוס נוירונים מעורבים במספר תחומים של עיבוד מוסדרים על ידי dACC 24,25. משימה זו באופן ספציפי מפעילה את dACC על ידי בדיקת תכונות של קבלת החלטות, איתור היעד, זיהוי חידוש, זיהוי שגיאות, בחירת תגובה, ותחרות גירוי / תגובה. בנוסף, משימת MSIT מציגה ממדים רבים של הפרעות קוגניטיביות, אשר מנוצלות במחקר זה כדי לחקור תגובות עצביות dACC לגירויים סותרים בו זמנית באמצעות SEEG.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

ודא שכל מטופל נבדק להתאמה למחקר, והחולים מתאימים חייבים להיות הסכמה להשתתפות במחקר על פי נהלי IRB המקומיים.

1. בחירת חולים לSEEG ומחקר

  1. בחירת מטופל לSEEG
    הערה: חולי אפילפסיה יש להעריך קליני על ידי צוות רב תחומי הכולל epileptologists, neuropsychologists ונוירוכירורגים.
    1. ודא שיש לו את החולה אפילפסיה מוקד רפואי עקשן, שהוגדר ככישלון להגיב ללפחות 2 ניסויים נאותים של תרופות אנטי-אפילפטי.
    2. ודא שטכניקות לא פולשנית לא הצליחו למקם את מוקדי epileptogenic.
    3. ודא עם צוות רב תחומי שהמטופל אינו מתאים לחקירה רק עם אלקטרודות רשת subdural.
    4. ודא עם צוות רב תחומי שקיים חשד קליני של אזור התפרצות התקף עמוק.
    2. <li> בחירת חולים למשימה מחקר
    1. ודא כי הנושא הוא בגילים שבין 13 ו -65 שנים.
    2. לקבל את ההסכמה או הסכמה (יחד עם הסכמת הורים אם מתחת לגיל 18 שנים) מהמטופל.
    3. ודא שנושאים הם מסוגלים להשתתף במשימה ולשתף פעולה עם הבדיקה.

2. הכנה וטכניקת ההשתלה

  1. בצע T2 נפח וMRI T1 נפח ניגודיות משופרת לפני ניתוח ולהעביר את התמונות לתוכנת ניווט stereotactic, על פי הפרוטוקול של היצרן.
    1. מתכנן יעדי אלקטרודה העומק מבוססים על MRI והחשד קליני של מוקדים של התקפים.
      הערה: דוגמאות הניתנות מבוססות על תוכנת ניווט BrainLab ולכן הם ספציפיים למערכת זו. עם זאת, בכל תוכנת ניווט stereotactic יכולה לשמש כדי לתכנן מסלולי אלקטרודה עומק ומיקום.
    2. הגדר את האזור האנטומי של עניין כנקודת היעד בתוך הפונקציה "תכנון stereotactic" בתוכנת ניווט stereotactic.
    3. לדוגמא, השתמש dACC כמטרה של עניין. כדי להגדיר המסלול, העיתונות שלה "מסלול חדש," לאחר מכן לחץ על "יעד" ולחץ על dACC. מרכז את היעד באמצע dACC על ידי בחינת dACC בכל 3 המטוסים (הצירי, העטרה וsagittal) ולחיצה על אמצע dACC בכל מטוס.
      1. הגדר את נקודת הכניסה על הקרקפת בתוך הפונקציה "תכנון stereotactic" בתוכנת ניווט stereotactic.
    4. לדוגמא, בחר נקודה על הקרקפת שנראית את הנתיב הקצר ביותר לdACC. "כניסה" לחץ ולבחור את הנקודה על הקרקפת כדי להפוך את נקודת הכניסה.
    5. לחץ וגרור את נקודות "יעד", "כניסה" כדי לשנות את המסלול המוגדר, כדי למנוע מבנים של כלי דם בקליפת המוח וקורטיקליים וכן כל ce רהוט פוטנציאלאזורי rebral.
    6. חזור לכל היעדים המתוכננים אלקטרודה העומק (איור 1).
    7. להודות המטופל בבוקרו של הניתוח, להביא לחדר הניתוח, ולגרום תחת 26,27 הרדמה כללית.
    8. צרף headframe stereotactic Cosman-רוברטס-ולס (CRW) לראשו של המטופל עם ברגי גולגולת.
    9. להשיג CT נפח עם headframe במקום.
    10. טען את תמונות CT ו- MRI נפח לתוך תוכנת ניווט stereotactic באמצעות "טען ויבוא" פונקציה.
    11. לחץ על פונקצית "לוקליזציה" בתוך תוכנת ניווט stereotactic.
    12. למקם את headframe CRW על ידי לחיצה על כל התמונות שהוגדרו על ידי תוכנת ניווט stereotactic כמכיל headframe ולאחר מכן ללחוץ על הכפתור "הקצאת Localizer".
    13. לחץ על פונקצית "הלוקליזציה / PC AC" בתוך תוכנת ניווט stereotactic.
    14. Identify commissures הקדמי והאחורי המבוסס על מיקומם האנטומי.
    15. לייעד commissures הקדמי והאחורי באמצעות פונקצית "קבע מערכת / מחשב AC" בתוך תוכנת ניווט stereotactic.
    16. לחץ על פונקצית "תמונת Fusion" בתוך תוכנת ניווט stereotactic.
    17. מיזוג תמונות CT עם תמונות MRI בתוכנת ניווט stereotactic 28,29. לחץ על CT לזווג הנפח ותמונות MRI מתחת ללשונית "פיוז'ן" ולאחר מכן לחץ על "Auto Fusion".
      הערה: זו ממקמת את MRI בתוך קואורדינטות מסגרת stereotactic.
    18. לחץ על פונקצית "תכנון stereotactic" בתוך תוכנת ניווט stereotactic ולאשר את המסלולים המתוכננים מצעדים 2.1.2 - 2.1.6.
    19. בחר CT הנפח כהתייחסות stereotactic תחת לשונית "פונקציות stereotactic".
    20. לחץ על סמל "ההדפסה" בtהוא טור אנכי של סמלים כדי להדפיס את קואורדינטות stereotactic הסופיות לכל מסלול אלקטרודה עומק 30,31.
  2. טכניקת השתלה
    1. להחזיר את החולה לחדר הניתוח לאחר סריקת CT.
    2. הכן ולעטוף את שדה הניתוח בשיטות סטרילי שגרת 32,33.
    3. ודא שפלואורוסקופ הוא בחדר הניתוח ועטוף יחד עם שאר השדה כירורגית.
    4. שימוש בקואורדינטות stereotactic המודפסת מצעד 2.1.20, להגדיר את הקואורדינטות לאלקטרודה העומק הראשונה על headframe.
      הערה: מקבלות קואורדינטות stereotactic ב 3 מישורים: לרוחב (x), אנכי (Y) וקדמי, אחורי (z). לדוגמא, את הקואורדינטות המודפסות ליעד בdACC הימין 48.2 מ"מ AP, 6.6 מ"מ לרוחב ו2.2 מ"מ אנכי. Headframe לאחר מכן נקבע לקואורדינטות אלה בהתאם.
    5. להאריך את guideblock עד לעור ולסמן את המיקום של החור בר על יםcalp עם עט סימון. תקן את guideblock במקום המבוסס על קואורדינטות stereotactic ובתור שכזה, אין ציוני דרך נחוצות כדי לסמן את החתך.
    6. להזריק 2-3 מיליליטר של bupivicaine 0.5% בדילול 1: 100,000 של אפינפרין לתוך החתך הניכר.
    7. הפוך ניק בקרקפת עם אזמל עד לגולגולת לתוך החתך הניכר.
    8. לצרוב את הדרמיס ורקמות עמוקות באמצעות כויה monopolar ביימה עם אטם מצופה על מנת למזער דימום כל מכלי בעור או הרקמה התת עורית.
    9. לקדוח חור בר באמצעות מקדח טוויסט 2.1 מ"מ באמצע החתך.
    10. פתח את הדורה עם בדיקה אטם נוקשה. בורג בורג עיגון לגולגולת. הנח בדיקה stylet נמדד מראש באמצעות בורג העיגון לעשות מסלול לאלקטרודה.
    11. לקדם בזהירות את האלקטרודה לעומק מחושב מראש. להדק את כובע בורג העיגון כלפי מטה כדי לאבטח את האלקטרודה.
    12. חזור על תהליך זה עבור כלאלקטרודות העומק.
    13. הנח את פלואורוסקופ מתחת והסביבה ראשו של המטופל בשני AP ומטוסים לרוחב כדי להשיג תמונות fluoroscopic כדי להבטיח מסלולי מיקום הולמים של כל האלקטרודות.
    14. חבר את האלקטרודות למערכת EEG הקלינית כדי לוודא עכבות מתאימות.
    15. להעיר את החולה מהרדמה והובלה לחדר ההתאוששות, ולאחר מכן לEMU.
    16. בEMU, לפקח על המטופל באמצעות ניטור במעגל סגור להתקפים קליניים ובאמצעות ECOG לראיות electrographic של התקפים.

3. התנהגות משימה ורכישת נתונים

  1. משימה התנהגותיות
    1. תוכנת התנהגות פתוחה במחשב מוקדש אך ורק להפעלת התוכנה התנהגותיות.
      הערה: ההנחיות הניתנות מבוססים על MonkeyLogic, ארגז הכלים MATLAB המיועד להצגה וביצוע של משימות פסיכו temporally מדויקות 34,35 וכך specific שלפלטפורמת תוכנה התנהגותיות. תכנית זו מנוהלת על 2010a גרסת Matlab ודורשת "Data Acquisition תיבת הכלים." עם זאת, כל פלטפורמת תוכנת התנהגות מסוגלת להציג גירויים חזותיים והקלטת נתונים אלקטרו יכול לשמש.
    2. הגדר את קובץ התנאים שנועד להפעיל את משימת MSIT לכלול את כל ארבעת סוגי משפטו של תדר שווה.
      הערה: משימת MSIT מורכבת מהצגת הנושא עם אות של שלושה מספרים בין 0 ל 3, שבו שני המספרים, "המסיחים", הם אותו ומספר אחת, "היעד", הוא שונה.
      1. הדריכו את הנושא כדי לזהות את 'היעד' על ידי לחיצה על הכפתור המתאים בתיבת כפתור. אם '1' הוא היעד, על הלחצן השמאלי הוא הבחירה הנכונה. אם '2', על הלחצן האמצעי, ואם, על לחצן '3' הנכון. '0' אינו מתאים ללחצן אפשרי (איור 2).
      2. לחץ על הכפתור "קבע תנאים" ובחר את הקובץ הרצוי תנאים שנקבע בשלב הקודם.
        הערה: ישנם שני סוגים של הפרעה קוגניטיבית שגורמת לסכסוך בתהליך קבלת החלטות. ניסויי התערבות flanker להתרחש כאשר המסיחים אפשריים (1, 2, או 3, ולא 0) בחירות כפתור (למשל., 121), ואילו ניסויי התערבות מרחבי להתרחש כאשר המיקום המרחבי של מספר היעד שונה ממיקום התגובה (לדוגמא, 200 , שבו על הלחצן האמצעי נכונה התגובה, למרות שמספר היעד הוא בעמדה השמאלית). ישנם ארבעה סוגי משפט המבוססים על הנוכחות או עדר של שני סוגי ההפרעות.
      3. בדוק את צג תצוגת ההתנהגות על ידי לחיצה על "בדיקה" בתיבת התצוגה. צג התצוגה צריך להראות הגירוי החזותי מבחן 2 - 3 שניות.
      4. חבר את מכשיר ממשק הנושא (תיבת כפתור) לכניסות אנלוגיות בנתוניםלוח הרכישה במחשב מוקדש להקלטת נתונים אלקטרו באמצעות שלושה כבלי BNC סטנדרטיים.
      5. חבר את תיבת הכפתור למקור חשמל.
      6. חבר את רכישת נתונים הלוח למעבד האותות העצבי 512 ערוצים באמצעות כבל פיצול סרט ל -9 סרטים. 8 לסרטים מחוברים ליציאות 0-7 בחלק הדיגיטלי I / O של לוח רכישת נתונים בזמן הסרט -9 מחובר ליציאה 0 בחלק PFI הדיגיטלי של כרטיס איסוף הנתונים.
        הערה: הסרטים לשלוח סמנים 8 סיביות דיגיטליים (יציאות 0-7, I / O הדיגיטלי) ודופק ההבזק (יציאה 0, PFI הדיגיטלי), למעבד האותות העצבי.
      7. הגדר את קצב הדגימה הרצוי בתוכנת מעבד אות העצבית.
        1. בדוגמא זו, להגדיר את קצב הדגימה הרצויה 50,000 דגימות בשנייה, כינוי ולמטה מדגם מקוון 1,000 דגימות בשנייה. התאם את קצב הדגימה כך שיתאים למטרות הספציפיות של המשימה. עיתוי דיוק תת-אלפית שנייהדורש קצב דגימה גבוה במיוחד.
      8. חבר את המגבר למעבד האותות העצבי באמצעות כבל סיב אופטי.
      9. חבר את מעבד אותות העצבי לנחלי נתונים וכרטיס PCI האופטי במחשב נתונים רכישה העצבי באמצעות כבל סיב אופטי.
    3. רכישת נתונים
      1. השתמש במתקן המחקר לאלקטרופיזיולוגיה EMU מכילה מעבד אות עצבי 512 ערוצים לעיבוד וסינון דיגיטציה, מוגבר מראש אותות חשמליים מאלקטרודות העומק.
        הערה: אמנם יש 512 ערוצים לעיבוד, בפועל, יש לא יותר מ 15 - 20 אלקטרודות המונחות למטרות קליניות. לכן, אנו ממליצים הקלטה מאלקטרודות רבות ככל האפשר בגודל נתונים ורזולוציה מרחבית הוא לא בעיה.
      2. להעביר את האסדה לחדרו של החולה, למקם את צג ההתנהגות מול החולה על שולחן נייד ולהתחבר למחשב השליטה התנהגותיתהפעלת התוכנה התנהגותיות באמצעות כבל DVI סטנדרטי.
      3. מניחים את מתקן ההקלטה מאחורי או לצד מיטתו של החולה כדי להישאר מתבלט ככל האפשר.
      4. חבר את מערכת המחקר לתיבת המפצל שמפרידה בין הקלטת המחקר מהמערכת הקלינית.
      5. פרמטרים הקלטת שליטה באמצעות תוכנת מעבד האות העצבית 34,35.
        הערה: מערכת זו מאפשרת שליטה תת-אלפית שנייה על אירועים התנהגותיים 34,35. סנכרון בין הנתונים עצביים והתנהגותיות יכול להיות מושלם עם שני פעימות אנלוגיות קידוד לאירועי משימה או סמנים דיגיטליים. ניתן לשלוח שני האותות משני היציאות הדיגיטליות או אנלוגיות בלוח רכישת נתונים לאנלוגיים או דיגיטלי תשומות על מעבד אותות העצבי.
      6. למסור למטופל את מכשיר ממשק הנושא (תיבת כפתור) ולתת הוראות משימה.
      7. לחץ על "הפעל" כדי להפעיל את המשימה.
      8. לאפשר למטופללהשלים 2 בלוקים של 150 ניסויים כל אחד.

    ניתוח נתונים 4.

    1. חבילת תוכנה פתוחה המאפשרת להדמיה של נתונים אלקטרו.
      הערה: ההוראות המפורטות להלן הן ספציפיות ל2010a גרסת Matlab אבל כל תוכנה שמאפשרת להדמיה ומניפולציה של נתונים אלקטרו ניתן להשתמש.
    2. קובץ .edf פתוח המכיל נתונים אלקטרו גלם מהדיונים במשפט.
    3. דמיין אות SEEG מהמושב כדי להבטיח שאין חפץ גלוי כגון פריקות epileptiform או חפץ תנועה (איור 3 א).
    4. כיסוי קטניות תזמון מהמשימה התנהגותית על עקבות LFP גלם (איור 3) כדי להמחיש כיצד אנלוגי קטניות יכול להתוות מבנה משפט.
    5. שימוש בפולסים העיתוי, ליישר את עקבות SEEG להצגת רמז לכל ניסוי (איור 3 ג).
    6. הסר חריגים (> 4 סטיות תקן)ועקבות חפץ (איור 3D).
    7. את כל הניסויים מיושרים במטריצה ​​לניתוח נוסף (20 הניסויים הראו שנערמו באיור 3E).
    8. פעילות LFP ממוצעת על פני ניסויים כדי להפחית השפעה של רעש, לכלוך, או פעילות EEG אינו קשורה לגירויים שהוצגו, ולהגדיל את האות של עניין (איור 3F).
    9. צור ספקטרוגרמה באמצעות ניתוח ספקטרלי רב-מחודד 36-38 הגלם, בממוצע-משפט.
      הערה: ניתוח בזמן בתדירות ניתן להשתמש כדי לחקור את דינמיקת spectro-זמני הספציפית על פני ניסויים בודדים או מרובים. שיטה זו מאפשרת החקירה של תנודות עצביות בתדרים שונים לאורך זמן.
    10. Pad האות מכל ניסוי עם אפסים לכוחה של 2 הגדול הבא, כדי למנוע השפעות קצה.
    11. החל חלון 800 ms הזזה עם 5 נרות מובילים ומוצר בזמן רוחב פס של 9 כל 10 מילי-שניות בזמן של האות כדי ליצור את המפרטtrogram (איור 4 א).
    12. הכפל את היומן של ספקטרוגרמה ב -10 ולנרמל כדי להציג מידע תדירות גבוה יותר.
      הערה: ניתן מנורמל Spectrograms על ידי חלוקת תדר תיאורטי (כלומר, כל אחד מערכי תדר בחזק 2 השליליים) (איור 4), הספקטרום הממוצע של כמה פעילות בסיסית (איור 4C), או על ידי החלוקה על ידי הממוצע והחיסור סטיית התקן של ערכים בכל תדר (איור 4D). הליך זה מאפשר לבחינת תדרים ספציפיים בשתי צורות גלם ומנורמלות לאורך זמן לשינויים ספציפיים למשימה. לדוגמא, הפעלה גבוהה גמא להקה (70-150 הרץ), שמוצגת באיור 3E, הוא חשב שתשקף את הפעילות מעוררת מקומית של האוכלוסייה העצבית המקומית המקיפה את האלקטרודה 39,40.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

ברגע שמטופל נבחר למיקום האלקטרודה SEEG, הוא / היא עוברת ניגוד T2 וT1 נפח המשופר MRI. לאחר מכן מסלולי אלקטרודה SEEG מתוכננים באמצעות ניווט stereotactic של רצפי MRI נפח (איור 1). טכניקה זו מאפשרת לאוסף של פוטנציאל בתחום מקומי ממבנים עמוקים בתוך קליפת המוח כגון קליפת מוח קדמי גב cingulate (מסלול כתום אור, איור 1) שלא יהיה אפשרי עם מיקום האלקטרודה משטח טיפוסי. לאחר ניתוח בEMU, המטופל מבצע את המשימה Multi-מקור הפרעה (איור 2), שנועדה להפעיל נוירונים dACC. אחרי מספר מספיק של ניסויים, נתונים פוטנציאל השדה המקומי מאלקטרודות SEEG בdACC שימוש במטרה ליישר את נתוני LFP להצגת רמז לניתוח שלאחר מכן משמעותי (איור 3). בנוסף, מיושר פעם אחת, יכולים להיות בממוצע נתוני LFP לבחון צ'הnges בתגובת אלקטרו בממוצע בין סוגי המשפט (איור 3F). בהמשך לכך, spectrograms רב-להתחדד עשוי לחקור שינויים בתדרים לאורך זמן (איור 4). מחקרי EEG קרקפת שמעורבים תדרים שונים בפעילות ראתה בdACC, ניתוח בזמן תדר הוא שיטה חשובה לקשר את שינויי אלקטרו בdACC עם התנהגות.

איור 1
איור 1. מסלולי אלקטרודה SEEG מתוכננים שימוש stereotactic ניווט של ניגודיות נפח T1 המשופרת פנל משמאל MRI. למעלה. מלמעלה למטה אור פני תלת ממד משוחזר עם מסלולי אלקטרודה גבי מתוכננים SEEG. ימני עליון, שמאלי תחתון, ולוחות ימני תחתון. צירי, נוף sagittal ועטרה של מסלולי אלקטרודה SEEG המתוכננים על גבי זו MRI של המטופל. אורנג 'מסלולי אלקטרודה מייצגים השתלה לתוך רכס החגורה הקדמי דו-צדדי. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

איור 2
איור 2. המשימה הפרעות Multi-המקור. בתחילה, הנושא מקבע על צלב באמצע של המסך לפני האות שמופיע. האות לאחר מכן הציגה והנושא חייב לזהות את המספר "היעד", שהוא המספר אחד שונה משני מספרים האחרים שהוצגו. הנושא מציין את הבחירה בלחיצת כפתור: הלחצן שמאלי אם היעד הוא "1", באמצע אם "2" ונכון אם "3." בדוגמא זו, אם הנושא לוחץ על הכפתור האמצעי, הוא / היא מוצגת מספר "2" בירוק, המציין שהוא / היא עשתההבחירה הנכונה. אם הוא / היא בוחרת אחד מהכפתורים האחרים, "2" מוצג באדום, המצביע על בחירה שגויה. נושאים גם לעבור ניסויים שבהם הם אינם מקבלים משוב ערכיויות על הבחירה שלהם, ובמקרה זה "2" מוצג בכחול ללא קשר אם הבחירה היא נכונה או לא. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

איור 3
איור 3. עיבוד מקדים SEEG נתונים. (א) כל הנתונים שנרשמו מערוץ אחד בdACC. הקלטה ארוכת דקות מרכס החגורה קדמית עם פולסים עיתוי מעולפים למשימה התנהגותית (B). נתונים (C) לכל ניסוי מיושר על הצגת האות. נתונים (ד ') לכל אחדמשפט מיושר על הצגת האות עם חריגים ועקבות חפץ הוסרו. LFP (E) מ -20 ניסויים מיושרים בהצגת אות ונערם. פ פי ממוצע LFP מיושר בהצגת אות מן האלקטרודה הקדם חזיתית המדיאלי. קווים מקווקווים מייצגים את תחילתה של נקודת הקיבעון. קווים מקווקווים מייצגים את תחילת האות. קווים מייצגים את זמן תגובה הממוצע-מנוקד דש. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

איור 4
4. ניתוח. ספקטרוגרמה איור Spectral () גלם-ממוצע ניסוי רב להתחדד מיושרת על פי אות. אותו ספקטרוגרמה במנורמלת על ידי 1 / f 2 (ב). אותו ספקטרוגרמה במנורמלת על ידי ספקטרום הממוצע בין 500 אלפיות השניה befor (C)דואר קיו. (ד) את ספקטרוגרמה ב() מנורמל על ידי להקה בתדירות. כוח (E) Mean גבוה gammaband לספקטרום מנורמל וunnormalized. בכל המגרשים, קווים מקווקווים מייצגים את תחילתה של נקודת הקיבעון, קווים מקווקווים מייצגים את תחילת האות, וקווים-מנוקד מקף מייצגים את זמן תגובה הממוצע. ברים צבע מצביעים על להקות גמא גבוהות בשימוש ב( E). אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

במאמר זה SEEG שימש כדי לחקור את הפעילות של אוכלוסיות נוירונים המקומיות בdACC במהלך משימת קבלת החלטות בבני אדם. העבודה קודמת חקרה את הפעילות של נוירונים בודדים בdACC באמצעות הקלטות microelectode במהלך ניתוח 14 והוכיחה כי פעילות dACC היא מווסתת על ידי פעילות קודמת. מחקרי microelectrode לאפשר החקירה של פעילות spiking של נוירונים בודדים. SEEG מודד LFPs, אשר קשור לפוטנציאל הסינפטי summated פני אוכלוסייה גדולה של נוירונים. SEEG לכן מאפשר את ההזדמנות כדי לחקור בו זמנית פעילות עצבית אוכלוסייה מכמה אזורים במוח.

בעת שימוש בטכניקה קלינית כגון SEEG לחקור שאלות מדעיות, זה קריטי לראשון להבטיח שהתוכניות האופרטיביות ומחקר מיושרות. הבעיה הקלינית להיפתר כרוך בקביעת אזור התפרצות התקף של המטופל ואינטרנטיהיה תמיד עדיף. בגלל התכנית האופרטיבית מוכתבת על ידי צורך קליני, זה לא תמיד ניתן יהיה לחקור את אותה בעיה עם המחקר כל מקרה. לפיכך, פיתחנו סדרה של משימות שנועדו לענות על שאלות מדעיות נפרדות שיכול להיות מותאמת לתכנית האופרטיבית של המטופל בהתאם לאזורים שנחקרו עם אלקטרודות.

במחקר זה, נתוני SEEG LFP נוצלו לחקור שליטה קוגניטיבית על התנהגות מכוונת מטרה ברכס החגורה הקדמית גב, מבנה קליפת המוח עמוק באזור הקדם חזיתית המדיאלי שקשה לחקור בבני אדם. רכישת נתונים LFP יכול להתבצע עם מערכות רבות ושונות. היבט חיוני לקחת בחשבון הוא את קצב הדגימה כמו זה חייב להיות גבוה מספיק כדי לרכוש את האותות שבי החוקר מעוניין. באופן כללי, קצב הדגימה צריך להיות ארבע פעמים גבוהות יותר מאשר בבדיקת התדרים הגבוהים ביותר. לדוגמא, אם המחקראה הוא מעוניין במסתכל על פוטנציאל עורר (<50 הרץ), קצב הדגימה צריך להיות רק סביב 200 דגימות / s. עם זאת, אם השאלה המדעית כרוך בחינת פעילות גבוהה גמא (60-200 הרץ), קצב הדגימה צריך להיות לפחות 500 / s דגימות. בנוסף, המערכת צריכה להיות מסוגלת להקליט מספיק אלקטרודות מושתלות כ, ומסנני חומרה במערכת רכישת נתונים לא צריך להוציא תדרים של עניין. לדוגמא, מערכות רבות אינן להקליט אותות זרם ישר. אם החוקר הוא מעוניין ללמוד אותות איטיים מאוד, הוא / היא צריכה להשתמש במערכת הקלטה עם מסנן חומרה גבוה לעבור כראוי נמוך. בשלב ניתוח הנתונים, חשוב להסיר את הניסויים עם עוברים גדולים מאוד או מהירים ולהסיר ערוצים או ניסויים שמפגינים פעילות epileptiform כפיזיולוגיה נורמלית קשה מאוד ללמוד בנוכחות פעילות epileptiform.

התפקיד של dACC בתחזית שגיאת 23,41 15 ובהסתגלות התנהגותית בהקשר של דרישות מתחרות 18-21, תגובות סותרות 42 ופעילות קודמת 14,22,23, מבוסס היטב. עם זאת, תאוריה מאוחדת ואינטגרטיבי למנגנונים עצביים הספציפיים שבי dACC מודולציה שליטה קוגניטיבית היא עדיין כפופה להשערה בשל חוסר ראיות אמפיריות ממחקרים בבני אדם חוקרים תחומים אלה בו-זמנית 43,44. SEEG מספק את ההזדמנות כדי לחקור פעילות עצבית בdACC האדם ולכן תורמת להבנה משולבת של פונקצית dACC.

SEEG מעניק ההזדמנות לחקור אזורים בקליפת המוח אחרים שעלולה להיות קשה לגישה עם אלקטרודות משטח, כגון קליפת orbitofrontal (OFC), שמעורבותה בהיבטים הרגשיים ומבוסס תגמול של קבלת החלטות נחקרה במחקרים באמצעות יחידה אחת הקלטות ביום שני מקוקמפתחות 45 ומחקרים בבני אדם באמצעות קישוריות tractography הדמיה משוקללת דיפוזיה 46. בעוד שמחקרים אלה תרמו לתאוריה של פונקצית OFC בבני 47 קבלת החלטות, יש מחסור בספרות בבני אדם לומדים פונקצית OFC במיוחד 48. SEEG מספק את ההזדמנות כדי להתייחס לפער בידע זה. יתר על כן, SEEG יכול לשמש כדי להדגים את הפונקציה של אזורים שונים במערכת הלימבית, אוסף של מבנים בקליפת המוח וקורטיקליים עמוקים המעורבים ברגש עיבוד, כאב, פחד והשפעה שלילי. מחקר SEEG אחד כזה חוקר את התגובה של המערכת הלימבית לפרצופי הבעה הוכיח כי ההיפוקמפוס והאמיגדלה לכלול אוכלוסיות עצביות ספציפיות המבדילות מאושר מפרצופים מפחידים, ואילו אוכלוסיות נוירונים אמיגדלה מופיעות כדי לעקוב אחר שיקול הדעת הסובייקטיבי של פרצופים הרגשיים אלה 49. חוסר תפקוד באזורים אלה הוא האמין להיות מעורב בAnxiהפרעות אתי 50 כולל הפרעה טורדנית-כפייתית 51, ומחקרי SEEG לספק ההזדמנות להבין את המסלולים עצביים הפגועים והפתופיזיולוגיה של הפרעות אלה ביתר פירוט.

יתר על כן, יכול להיות מנוצל SEEG לחקור precuneus, אתר שלעתים קרובות ממוקד במהלך חקירות אפילפסיה SEEG, אבל רק לעתים נדירות מכוסות בשתלי רשת subdural. הפונקציה של אזור זה של האונה הקודקודית postero-מדיאלי הוא הבין היטב, בעיקר בשל מיקומה האנטומי עמוק בתוך סדק המיספרי. מחקרי הדמיה תפקודיים הראו כי precuneus פעיל ב'מצב ברירת המחדל 'או מצב מנוחה מודע 52, בעיבוד עצמי 53-55, ובעיבוד זיכרון אפיזודי, ובכלל זה לזכרונות אוטוביוגרפיים 56,57. עם זאת, מאחר שממצאים אלה מבוססים על מחקרים מוגבלים בפרימטים שאינם בני אדם ובני אדם, ההבנה שלנו neurocoחשיבות gnitive של אזור זה היא עדיין בחיתוליו 58. עם SEEG, עכשיו יש לנו את הפוטנציאל לחקור פעילות עצבית בתוך precuneus בבני אדם ער, אשר עשוי לספק תובנות רומן לתוך הפונקציה של אזור זה במוח.

כמו בכל טכניקה, יש SEEG מגבלות בשתי רכישה והשימוש בו. כטכניקה קלינית, הוא מוגבל בהכרח על ידי שתי בחירת חולים והטבע הקליני של אפילפסיה של המטופל. בעוד חוקרים יכולים לעצב מספר המשימות כדי לעקוף מגבלה זו, האזורים אנטומיים למדו תמיד יהיו מוגבלים על ידי התכנית האופרטיבית. בנוסף, כאמור, פוטנציאל שיא SEEG מקומי שדה, המייצג את הפוטנציאל הסינפטי סיכם של נוירונים רבים. כך, טכניקה זו אין הרזולוציה מרחבית של טכניקות הקלטת נוירון בודדות ולא יכולה לספק נתונים על להתחדד גל פוטנציאל פעילות או פעולה. כמשימות כגון, בעת תכנון לinvestigatשאלות מדעיות דואר, חשוב להבטיח כי נתוני LFP יכולים לענות על השאלה של עניין.

במאמר זה, SEEG נוצל לחקור מבנים עמוקים בקליפת המוח וקורטיקליים שהיו קשה בעבר ללמוד בבני אדם ער. מחקרים אלה יש פוטנציאל לשפר את ההבנה של תהליכים קוגניטיביים האנושיים שלנו. כSEEG משולב יותר ויותר ככלי בתוך הארסנל של תוכניות אפילפסיה, ההזדמנות של מדעני מוח לרתום את הפוטנציאל שלה כדי ללמוד את המוח האנושי יגדל באופן משמעותי.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

אי לנו ניגוד עניינים לחשוף.

Acknowledgments

אי לנו תודות או גילויים פיננסיים.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Trigger I/O cable Natus Medical Inc. 5029 PS2 to BNC cable
BNC cables for analog pulses Can be ordered from most electronics stores.
Power strip with surge protection and battery backup Tripp Lite SMART500RT1U UPC Power source and backup
National instruments multifunctional daq data acquisition box NI PCIe-6382 DAQ cards National Instruments PCIe-6382 w/ BNC 2090A PCI cards for behavioral control interface
Custom made button box - human interface device Any human interface device with three buttons may be used. Alternatively, 3 keyboard buttons may be used.
Xltek 128 channel clinical intracranial EEG monitoring system EMU128FS Natus Medical Inc. 002047c Clinical recording system
Subject monitor and associated cables for visual stimulus presentation Dell U2212HMc Most Monitors are adequate here.
Personal comptuer running behavioral software with DAQ cards installed Superlogics SL-2U-PD-Q87SLQ-BA Computer for recording neural data
Mains cable for monitor Usually comes with the monitor, can be purchased at any electronics store.
Monkey Logic software which runs on Matlab 2010A Free from MonkeyLogic website
MATLAB 2010a software with data acquisition toolbox Mathworks Matlab software
sEEG electrodes AD TECH or PMT AD TECH 2102-##-101 Platinum tip, diameter (0.89 mm, 1 mm, 1.1 mm), uninsulated length 2.3 mm; The ## in the catalog number indicates the number of contacts on the electrode (08, 10, 12, or 16)
Cabrio connectors PMT 2125-##-01 The ## in the catalog number indicates the number of contacts on the electrode (08, 10, 12, or 16)
Tucker Davis Technologies Amplifier Tucker Davs Technologies PZ5 preamplifier for neural data
Tucker Davis Technologies processor Tucker Davs Technologies RZ2 Neural signal processor for neural data
TuckerDavis Technologies data streamer Tucker Davs Technologies RS4 Data streamer and storage
Fiber optics cables to connect TDT systems Tucker Davs Technologies F05 Fiber optic cables for connecting Tucker Davis Technologies' prodcuts.
ribbon cable and snap serial connector for digital markers Can be ordered from ost electronics stores.
personal computer fro running TDT RPvdsEx and OpenEx software Superlogics SL-2U-PD-Q87SLQ-BA computer for behavioral control
middle atlantics server cabinet with casters Middle Atlantic Products PTRK-21 Server case to house all of the research items
Tucker Davis Technologies splitter box to split clinical and research recrodings Tucker Davs Technologies This splitter box is a semi-custom device. Researchers should consult the attending neurologists about splitting the research and clinical recordings in a way that doesn't interfere with clinical care.
Researcher monitor with requisite cables Dell U2212HMc Most Monitors are adequate here.
button box power source - 5 volts, 2 amperes Can be purchased at any electronics store.
TDT optical interface PCI card Tucker Davs Technologies P05

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Murray, C. J., Lopez, A. D., Jamison, D. T. The global burden of disease in 1990: summary results, sensitivity analysis and future directions. Bulletin of the World Health Organization. 72, 495 (1994).
  2. Berg, A. T. Understanding the delay before epilepsy surgery: who develops intractable focal epilepsy and when. CNS Spectr. 9, 136-144 (2004).
  3. Hauser, W. A. Epilepsy: frequency, causes and consequences. , Demos Press. (1990).
  4. Wiebe, S., Blume, W. T., Girvin, J. P., Eliasziw, M. A Randomized, Controlled Trial of Surgery for Temporal-Lobe Epilepsy. New England Journal of Medicine. 345, 311-318 (2001).
  5. Fisher, R. Electrical stimulation of the anterior nucleus of thalamus for treatment of refractory epilepsy. Epilepsia. 51, 899-908 (2010).
  6. Zumsteg, D., Wieser, H. G. Presurgical evaluation: current role of invasive EEG. Epilepsia. 41, Suppl 3. S55-S60 (2000).
  7. Bouchard, K. E., Mesgarani, N., Johnson, K., Chang, E. F. Functional organization of human sensorimotor cortex for speech articulation. Nature. 495, 327-332 (2013).
  8. Zion Golumbic, E. M. Mechanisms underlying selective neuronal tracking of attended speech at a 'cocktail party'. Neuron. 77, 980-991 (2013).
  9. Mesgarani, N., Chang, E. F. Selective cortical representation of attended speaker in multi-talker speech perception. Nature. 485, 233-236 (2012).
  10. Leuthardt, E. C., Miller, K. J., Schalk, G., Rao, R. P. N., Ojemann, J. G. Electrocorticography-based brain computer Interface-the seattle experience. Neural Systems and Rehabilitation Engineering, IEEE Transactions on. 14, 194-198 (2006).
  11. Leuthardt, E. C., Schalk, G., Wolpaw, J. R., Ojemann, J. G., Moran, D. W. A brain-computer interface using electrocorticographic signals in humans. Journal of neural engineering. 1, 63-71 (2004).
  12. Talairach, J. New approach to the neurosurgery of epilepsy. Stereotaxic methodology and therapeutic results. 1. Introduction and history. Neurochirurgie. 20, Suppl 1. 1-240 (1974).
  13. Gonzalez-Martinez, J. Stereotactic placement of depth electrodes in medically intractable epilepsy. Journal of neurosurgery. 120, 639-644 (2014).
  14. Sheth, S. A. Human dorsal anterior cingulate cortex neurons mediate ongoing behavioural adaptation. Nature. 488, 218-221 (2012).
  15. Hayden, B. Y., Platt, M. L. Neurons in anterior cingulate cortex multiplex information about reward and action. The Journal of neuroscience : the official journal of the Society for Neuroscience. 30, 3339-3346 (2010).
  16. Hayden, B. Y., Pearson, J. M., Platt, M. L. Fictive Reward Signals in the Anterior Cingulate Cortex. Science. 324, 948-950 (2009).
  17. Williams, Z. M., Bush, G., Rauch, S. L., Cosgrove, G. R., Eskandar, E. N. Human anterior cingulate neurons and the integration of monetary reward with motor responses. Nature neuroscience. 7, 1370-1375 (2004).
  18. Botvinick, M., Nystrom, L. E., Fissell, K., Carter, C. S., Cohen, J. D. Conflict monitoring versus selection-for-action in anterior cingulate cortex. Nature. 402, 179-181 (1999).
  19. Carter, C. S., Van Veen, V. Anterior cingulate cortex and conflict detection: an update of theory and data. Cognitive, Affective, & Behavioral Neuroscience. 7, 367-379 (2007).
  20. Botvinick, M. M., Cohen, J. D., Carter, C. S. Conflict monitoring and anterior cingulate cortex: an update. Trends in cognitive sciences. 8, 539-546 (2004).
  21. Veen, V., Carter, C. S. The anterior cingulate as a conflict monitor: fMRI and ERP studies. Physiology & Behavior. 77, 477-482 (2002).
  22. Kennerley, S. W., Walton, M. E., Behrens, T. E. J., Buckley, M. J., Rushworth, M. F. S. Optimal decision making and the anterior cingulate cortex. Nat Neurosci. 9, 940-947 (2006).
  23. Brown, J. W., Braver, T. S. Learned predictions of error likelihood in the anterior cingulate cortex. Science. 307, 1118-1121 (2005).
  24. Bush, G., Shin, L. M., Holmes, J., Rosen, B. R., Vogt, B. A. The Multi-Source Interference Task: validation study with fMRI in individual subjects. Mol Psychiatry. 8, 60-70 (2003).
  25. Bush, G., Shin, L. M. The Multi-Source Interference Task: an fMRI task that reliably activates the cingulo-frontal-parietal cognitive/attention network. Nature protocols. 1, 308-313 (2006).
  26. Candelaria, L. M., Smith, R. K. Propofol infusion technique for outpatient general anesthesia. J Oral Maxillofac Surg. 53, 124-128 (1995).
  27. Shafer, A., Doze, V. A., Shafer, S. L., White, P. F. Pharmacokinetics and pharmacodynamics of propofol infusions during general anesthesia. Anesthesiology. 69, 348-356 (1988).
  28. Cohen, D. S., Lustgarten, J. H., Miller, E., Khandji, A. G., Goodman, R. R. Effects of coregistration of MR to CT images on MR stereotactic accuracy. J Neurosurg. 82, 772-779 (1995).
  29. Ken, S. Quantitative evaluation for brain CT/MRI coregistration based on maximization of mutual information in patients with focal epilepsy investigated with subdural electrodes. Magn Reson Imaging. 25, 883-888 (2007).
  30. Niemann, K., Naujokat, C., Pohl, G., Wollner, C., von Keyserlingk, D. Verification of the Schaltenbrand and Wahren stereotactic atlas. Acta neurochirurgica. 129, 72-81 (1994).
  31. Nowinski, W. L. Anatomical targeting in functional neurosurgery by the simultaneous use of multiple Schaltenbrand-Wahren brain atlas microseries. Stereotact Funct Neurosurg. 71, 103-116 (1998).
  32. Hopper, W. R., Moss, R. Common breaks in sterile technique: clinical perspectives and perioperative implications. AORN J. 91, 350-364 (2010).
  33. Mangram, A. J., Horan, T. C., Pearson, M. L., Silver, L. C., Jarvis, W. R. Guideline for prevention of surgical site infection. Hospital Infection Control Practices Advisory Committee. Infect Control Hosp Epidemiol. 20, 250-278 (1999).
  34. Asaad, W. F., Eskandar, E. N. A flexible software tool for temporally-precise behavioral control in Matlab. Journal of Neuroscience Methods. 174, 245-258 (2008).
  35. Asaad, W. F., Eskandar, E. N. Achieving behavioral control with millisecond resolution in a high-level programming environment. Journal of Neuroscience Methods. 173, 235-240 (2008).
  36. Bokil, H., Andrews, P., Kulkarni, J. E., Mehta, S., Mitra, P. P. Chronux: A platform for analyzing neural signals. Journal of Neuroscience Methods. 192, 146-151 (2010).
  37. Bokil, P. M. aH. Observed Brain Dynamics. , Oxford University Press. (2008).
  38. Chronux. , Available from: http://chronux.org (2014).
  39. Miller, K. J. Broadband Spectral Change: Evidence for a Macroscale Correlate of Population Firing Rate. The Journal of Neuroscience. 30, 6477-6479 (2010).
  40. Buzsáki, G., Anastassiou, C. A., Koch, C. The origin of extracellular fields and currents — EEG, ECoG, LFP and spikes. Nat Rev Neurosci. 13, 407-420 (2012).
  41. Carter, C. S. Anterior cingulate cortex, error detection, and the online monitoring of performance. Science. 280, 747-749 (1998).
  42. Botvinick, M., Nystrom, L. E., Fissell, K., Carter, C. S., Cohen, J. D. Conflict monitoring versus selection-for-action in anterior cingulate cortex. Nature. 402, 179-181 (1999).
  43. Holroyd, C. B., Coles, M. G. The neural basis of human error processing: reinforcement learning, dopamine, and the error-related negativity. Psychological review. 109, 679-709 (2002).
  44. Shenhav, A., Botvinick, M. M., Cohen, J. D. The expected value of control: an integrative theory of anterior cingulate cortex function. Neuron. 79, 217-240 (2013).
  45. Roesch, M. R., Olson, C. R. Neuronal Activity Related to Reward Value and Motivation in Primate Frontal Cortex. Science. 304, 307-310 (2004).
  46. Croxson, P. L. Quantitative Investigation of Connections of the Prefrontal Cortex in the Human and Macaque using Probabilistic Diffusion Tractography. The Journal of Neuroscience. 25, 8854-8866 (2005).
  47. Rushworth, M. F. S., Behrens, T. E. J., Rudebeck, P. H., Walton, M. E. Contrasting roles for cingulate and orbitofrontal cortex in decisions and social behaviour. Trends in Cognitive Sciences. 11, 168-176 (2007).
  48. Kawasaki, H. Single-neuron responses to emotional visual stimuli recorded in human ventral prefrontal cortex. Nat Neurosci. 4, 15-16 (2001).
  49. Wang, S. Neurons in the human amygdala selective for perceived emotion. Proceedings of the National Academy of Sciences. 111, E3110-E3119 (2014).
  50. Milad, M. R., Rauch, S. L. The role of the orbitofrontal cortex in anxiety disorders. Annals of the New York Academy of Sciences. 1121, 546-561 (2007).
  51. Milad, M. R., Rauch, S. L. Obsessive-compulsive disorder: beyond segregated cortico-striatal pathways. Trends Cogn Sci. 16, 43-51 (2012).
  52. Raichle, M. E. A default mode of brain function. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 98, 676-682 (2001).
  53. David, N. Neural representations of self versus other: visual-spatial perspective taking and agency in a virtual ball-tossing game. Journal of cognitive neuroscience. 18, 898-910 (2006).
  54. Kjaer, T. W., Nowak, M., Lou, H. C. Reflective self-awareness and conscious states: PET evidence for a common midline parietofrontal core. NeuroImage. 17, 1080-1086 (2002).
  55. Kircher, T. T. The neural correlates of intentional and incidental self processing. Neuropsychologia. 40, 683-692 (2002).
  56. Addis, D. R., McIntosh, A. R., Moscovitch, M., Crawley, A. P., McAndrews, M. P. Characterizing spatial and temporal features of autobiographical memory retrieval networks: a partial least squares approach. NeuroImage. 23, 1460-1471 (2004).
  57. Gilboa, A., Winocur, G., Grady, C. L., Hevenor, S. J., Moscovitch, M. Remembering our past: functional neuroanatomy of recollection of recent and very remote personal events. Cerebral cortex (New York, N.Y. : 1991). 14, 1214-1225 (2004).
  58. Cavanna, A. E., Trimble, M. R. The precuneus: a review of its functional anatomy and behavioural correlates. Brain: a journal of neurology. 129, 564-583 (2006).

Tags

Neuroscience גיליון 98 אפילפסיה electroencephalography stereotactic רכס החגורה קדמי פוטנציאל שדה מקומי מיקום האלקטרודה
חוקרים את הפונקציה של עומק קליפת מוח ומבנים קורטיקליים שימוש stereotactic Electroencephalography: לקחים מCortex Anterior cingulate
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

McGovern, R. A., Ratneswaren, T.,… More

McGovern, R. A., Ratneswaren, T., Smith, E. H., Russo, J. F., Jongeling, A. C., Bateman, L. M., Schevon, C. A., Feldstein, N. A., McKhann, II, G. M., Sheth, S. Investigating the Function of Deep Cortical and Subcortical Structures Using Stereotactic Electroencephalography: Lessons from the Anterior Cingulate Cortex. J. Vis. Exp. (98), e52773, doi:10.3791/52773 (2015).

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