Waiting
Login processing...

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

Neuroscience

Gransker funksjons av Deep Kortikal og subkortikale strukturer ved hjelp Stereo Electroencephalography: Lærdommer fra Anterior cingulate cortex

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

Stereo Electroencephalography (SEEG) er en operativ teknikk som brukes ved epilepsi kirurgi for å hjelpe lokalisere anfall foci. Det gir også en unik mulighet til å undersøke hjernens funksjon. Her beskriver vi hvordan SEEG kan brukes til å undersøke kognitive prosesser i mennesker.

Abstract

Stereo Electroencephalography (SEEG) er en teknikk som brukes for å lokalisere anfall foci hos pasienter med medisinsk problematiske epilepsi. Denne prosedyren innebærer kronisk plassering av flere dybdeelektroder i regioner av hjernen vanligvis utilgjengelig via subduralt grid elektrodeplasseringen. SEEG gir dermed en unik mulighet til å undersøke hjernens funksjon. I denne artikkelen viser vi hvordan SEEG kan brukes til å undersøke hvilken rolle rygg anterior cingulate cortex (DACC) i kognitiv kontroll. Vi inkluderer en beskrivelse av SEEG prosedyre, demonstrere kirurgisk plassering av elektrodene. Vi beskriver komponentene og prosessen som kreves for å spille inn lokale feltet potensial (LFP) data fra samtykkende fagene mens de er engasjert i en atferds oppgave. I eksempelet gitt, fag spille en kognitiv forstyrrelse oppgave, og vi demonstrere hvordan signalene blir registrert og analysert fra elektroder i rygg anterior cingulate cortex, et område intimbart involvert i beslutningsprosessen. Vi konkluderer med ytterligere forslag til hvordan denne metoden kan brukes til å undersøke menneskets kognitive prosesser.

Introduction

Epilepsi, en vanlig nevrologisk lidelse preget av flere tilbakevendende anfall over tid, står for 1% av den verdensomspennende byrden av sykdommer 1. Antiepileptiske medisiner ikke klarer å kontrollere anfall i 20 - 30% av pasientene 2,3. I disse medisinsk låste pasienter, er epilepsi kirurgi ofte indikert 4,5. Beslutningen om å gå videre med kirurgi krever finne beslaget fokus, en forutsetning for å formulere en kirurgisk plan. I utgangspunktet er ikke-invasive teknikker som brukes til å lateralize og lokalisere beslaget fokus. Elektroencefalografi (EEG), for eksempel tiltak kortikal elektrisk aktivitet fra elektroder plassert på hodebunnen og kan ofte gi tilstrekkelig informasjon om plasseringen av beslaget fokus. I tillegg kan magnetisk resonansavbildning (MRI) demonstrere diskrete lesjoner, slik som hippocampus sklerose, den klassiske patologi sett i den mest vanlige form for medisinsk intraktabel epilepsi, mesial temporal lapp epilepsi (MTLE).

Ofte er imidlertid en ikke-invasiv opparbeidelse i stand til å identifisere et anfall fokus. I disse tilfellene er invasiv Elektrokortikografi (ECOG) med intracerebrale elektroder som kreves for å lokalisere fokus og veilede videre kirurgisk behandling 6. ECOG er en nevrofysiologisk teknikk som brukes til å måle elektrisk aktivitet ved hjelp av elektroder plassert i direkte kontakt med hjernen. Gittere eller strimler av overflaten (subdural) elektrodene er plassert over overflaten av hjernen, en prosess som krever en kraniotomi (fjerning av et bein klaff) og stor åpning av dura. Disse overflate elektroder kan plasseres over det antatte området (r) av beslaget utbruddet. De distale ender av elektrodene er tunnel gjennom små åpninger i huden og som er koblet til registreringsutstyret i epilepsi overvåkningsenhet (EMU). I EMU, er pasienten overvåkes for kliniske anfall aktivitet gjennom kontinuerlig video og ECOG innspillinger. Denne teknikken jegs nyttig for å samle langsiktige (dager til uker) opptak av ictal og interiktal elektriske utladninger over relativt store områder av kortikale overflate. Mens disse intrakranielle opptak er uvurderlig klinisk for å undersøke beslag foci og forplantning, de også gir oss mulighet til å undersøke kognitiv funksjon og nevrofysiologi hos mennesker som gjennomgår spesielt utviklet atferds oppgaver.

ECOG ved hjelp av subdural gitterelektroder er blitt brukt til å undersøke ulike aspekter av kortikal funksjon, inkludert sensoriske og språkbehandling. Som ett av mange eksempler, Bouchard et al demonstrerte temp koordinering av den muntlige muskulaturen i dannelsen av stavelser for talte språket i ventral sensorisk cortex, en region identifisert som den menneskelige tale sensorimotor cortex 7. Videre ECOG med subdural gitter plassering har også blitt benyttet for å studere de mekanismer som mennesker er i stand til attend til en bestemt stemme i en folkemengde: den såkalte "cocktail party effekten '8,9. ECOG opptakene viste at det er to forskjellige nevrale band som dynamisk spore tale bekker, både lavfrekvente fase og høy gamma amplitudesvingninger, og at det er forskjellige områder for behandling - en "modulasjon" site som sporer både høyttalere og en 'utvalg' nettsted som sporer deltok talker 5.

En annen voksende anvendelse av ECOG med subduralt elektrodeplasseringen er potensialet for bruk med Brain Computer Interface (BCIs), som "dekode" neuronal aktivitet for å drive en ekstern utgang. Denne teknologien har potensial til å la pasienter med alvorlig hjerneskade eller ryggmargsskader til å kommunisere med verden og manipulere proteser 10,11.

Mens subduralt grid plassering har bidratt sterkt til vår forståelse av superaktige kortikale områder og er nyttig for å identifisere kortikale epileptogene foci, gjør denne teknikken krever en kraniotomi og dens tilhørende risiko, og er vanligvis begrenset til å studere den ytre overflaten av hjernen. Stereo elektroencefalografi (SEEG) er en teknikk som gjør at vurderingen av dyp epileptogen foci 12. Med en lang historie med bruk i Frankrike og Italia, det er også i økende grad brukes i USA 13. SEEG innebærer plassering av flere elektroder (typisk 10-16) dypt inne i substansen i hjernen gjennom små (få mm) vri drill Burr hull. Fordeler med SEEG enn subduralt grid plassering inkludere sin mindre invasiv natur, den enkle undersøke bilaterale halvkuler når det er nødvendig, og evnen til å generere tredimensjonale kart av anfall forplantning. Videre disse elektrodene muliggjøre identifisering av dyp epileptogen fokus som tidligere var vanskelig å identifisere seg med overflateelektroder. Denne prosedyren også provides anledning til å undersøke nevrofysiologi og funksjon av dyp kortikale strukturer, slik som det limbiske system, mesoparietal cortex, den mesotemporal cortex og orbitofrontal cortex, alle som tidligere var vanskelig å undersøke direkte i mennesker.

Dette papir viser hvordan SEEG kan anvendes for å undersøke kognitiv funksjon i det dorsale fremre cingulate cortex (DACC). Den DACC er en vidt undersøkt hjerneregion, men det er også en av de mest dårlig forstått. Regnes som en betydelig region for menneskelig kognisjon, er det sannsynlig at DACC er sentral i dynamisk nevrale behandling av vedtak i sammenheng med kontinuerlig endrede krav pålagt av miljøet 14. Studier i begge primater 15,16 og mennesker 17 tyder på at DACC integrerer potensiell risiko og avkastning knyttet til en gitt handling, spesielt i situasjoner med flere samtidige motstridende krav 18-21, og modulates disse beslutningene i sammenheng med tidligere handlinger og deres utfall 14,22,23.

Multi-Source Interference Task (MSIT), en Stroop-lignende atferds oppgave, blir ofte brukt for å undersøke konfliktbehandling i DACC. Den MSIT oppgave aktiverer DACC ved å rekruttere nevroner involvert i flere domener av behandling regulert av DACC 24,25. Denne oppgaven spesifikt aktiverer DACC ved å teste funksjonene i beslutningsprosessen, måldetektering, nyhet deteksjon, feildeteksjon, respons utvalg, og stimulus / respons konkurranse. I tillegg introduserer MSIT oppgave flere dimensjoner av kognitive forstyrrelser som er benyttet i denne studien å undersøke DACC nevrale responser til samtidige motstridende stimuli ved hjelp SEEG.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Sørg for at hver pasient er anmeldt for egnethet for forskningsstudien, og riktige pasienter må samtykket til deltakelse i studien i henhold til lokale IRB prosedyrer.

1. Pasientvalg for SEEG og Forskning

  1. Pasient Utvalg for SEEG
    Merk: Epilepsi pasienter må være klinisk vurdert av et tverrfaglig team bestående av epileptologists, nevropsykologer og nevrokirurger.
    1. Sørg for at pasienten har medisinsk ildfast fokus epilepsi, definert som manglende svare på minst to adekvate studier med antiepileptiske medisiner.
    2. Sikre at ikke-invasive teknikker har ikke klart å lokalisere epileptogen fokus.
    3. Bekreft med tverrfaglig team som pasienten ikke er egnet for etterforskning bare med subdurale grid elektroder.
    4. Bekreft med tverrfaglig team som det er klinisk mistanke om en dyp anfall utbruddet sone.
    2. <li> Pasient utvalg for forskningsoppgave
    1. Pass på at motivet er mellom 13 og 65 år.
    2. Innhente samtykke eller samtykke (sammen med foreldrenes samtykke dersom under 18 år) fra pasienten.
    3. Sikre at fagene er i stand til å ivareta oppgaven og samarbeide med testing.

2. Utarbeidelse og Implantasjon Technique

  1. Utfør en volumet T2 og kontrast forbedret volumet T1 MR preoperativt og overføre bildene til den stereotaktisk navigasjonsprogramvare, i henhold til produsentens protokoll.
    1. Planlegge dybde elektrode målene basert på MR og klinisk mistanke om anfall foci.
      Merk: De eksemplene er basert på BrainLab navigasjonsprogramvare og er dermed bestemt til dette systemet. Men kan noen stereotaktisk navigasjonsprogramvare brukes til å planlegge dybdeelektrode baner og plassering.
    2. Definere den anatomiske region av interesse sommålepunktet innenfor "Stereo Planning" -funksjonen i stereotaktisk navigasjonsprogramvare.
    3. For eksempel bruke DACC som mål for interesse. Å definere sin bane, trykk "Ny bane," trykk "target" og klikk på DACC. Sentrere målet i midten av DACC ved å undersøke DACC i alle 3 plan (aksial, koronale og sagittal) og klikke på midten av DACC i hvert plan.
      1. Definere inngangspunkt i hodebunnen innenfor "Stereo Planning" -funksjonen i stereotaktisk navigasjonsprogramvare.
    4. For eksempel kan du velge et punkt på hodebunnen som synes å være den korteste veien til DACC. Trykk "entry" og velg det punktet i hodebunnen for å gjøre inngangspunkt.
    5. Klikk og dra "target" og "entry" poeng å endre det definerte bane å unngå kortikale og subkortikale vaskulære strukturer samt eventuelle veltalende cerebral regioner.
    6. Gjenta for alle planlagte dybde elektrode mål (figur 1).
    7. Innrømme pasienten på morgenen den kirurgi, bringe til operasjonsstuen, og indusere under narkose 26,27.
    8. Fest en Cosman-Roberts-Wells (CRW) stereotactic headframe til pasientens hode med skallen skruer.
    9. Skaff en volumetrisk CT med headframe på plass.
    10. Laste de volumetriske CT og MR-bilder inn i stereotaktisk navigasjonsprogramvaren via "innlasting og import" -funksjonen.
    11. Klikk på "Lokalisering" funksjon i stereotaktisk navigasjonsprogramvare.
    12. Lokalisere CRW headframe ved å klikke på alle bildene som er definert av stereotaktisk navigasjonsprogramvare som inneholder headframe og deretter trykke på "Tilordne localizer" -knappen.
    13. Klikk på "AC / PC Lokalisering" funksjon i stereotaktisk navigasjonsprogramvare.
    14. Identify de fremre og bakre commissures basert på deres anatomisk plassering.
    15. Utpeke fremre og bakre commissures via "Set AC / PC system" funksjon i stereotaktisk navigasjonsprogramvare.
    16. Klikk på "Image Fusion" funksjon i stereotaktisk navigasjonsprogramvare.
    17. Fusjonere CT-bilder med MR-bilder i stereotaktisk navigasjonsprogramvare 28,29. Klikk på den sammenkoblede volumetriske CT og MR-bilder under "Fusion" -fanen og deretter "Auto Fusion".
      Merk: Dette plasserer MR innenfor stereotaktisk ramme koordinater.
    18. Klikk på "Stereo Planning" funksjon i stereotaktisk navigasjonsprogramvare og bekrefte de planlagte baner fra trinn 2.1.2 - 2.1.6.
    19. Velg volumet CT som den stereotaktisk referanse under "Stereo funksjoner" -kategorien.
    20. Klikk på "print" -ikonet i than vertikal kolonne av ikoner for å skrive ut de endelige stereotaktisk koordinater for hver dybde elektrode bane 30,31.
  2. Implantasjon teknikk
    1. Returnere pasienten til operasjonsstuen etter CT scan.
    2. Forberede og drapere det kirurgiske feltet med rutine sterile metoder 32,33.
    3. Kontroller at en fluoroscope er i operasjonsstuen og drapert sammen med resten av operasjonsområdet.
    4. Ved hjelp av de utskrevne stereotaktisk koordinater fra trinn 2.1.20, sette koordinatene for det første dybde elektrode på headframe.
      Merk: De stereotaktisk koordinater er gitt i tre plan: lateral (x), vertikale (y) og anterior-posterior (z). For eksempel, de trykte koordinater for et mål i riktig DACC er 48,2 mm AP, 6,6 mm Lateral og 2,2 mm vertikalt. Den headframe blir deretter satt til de koordinater tilsvarende.
    5. Forlenge guideblock ned til huden og merk plasseringen av Burr hullet på sCalp med en tusjpenn. Fest guideblock på plass basert på stereotaktisk koordinater og som sådan, ingen landemerker er nødvendig å markere snittet.
    6. Injiser 2-3 ml 0,5% bupivicaine i en 1: 100.000 fortynning av epinefrin inn i den markerte innsnitt.
    7. Gjør et nick i hodebunnen med en skalpell ned til skallen inn i den markerte snittet.
    8. Cauterize dermis og dype vev ved hjelp av monokirurgi rettet med en belagt tetningsmiddel for å minimere noen blødning fra årene i huden eller underhud.
    9. Bore en Burr hull med en 2,1 mm vri drill bit i midten av snittet.
    10. Åpne dura med en stiv obturator sonde. Skru et anker bolt inn i skallen. Plasser et pre-målt stylet sonde gjennom anker bolt å lage et spor for elektroden.
    11. Avansere elektroden nøye til den forhåndsberegnede dybde. Stram anker bolt cap ned for å sikre elektroden.
    12. Gjenta denne prosessen for alledybden elektroder.
    13. Plasser fluoroscope under og rundt pasientens hode i både AP og laterale flyene for å få fluoroskopiske bilder for å sikre tilstrekkelig plassering baner av alle elektrodene.
    14. Koble elektrodene til den kliniske EEG system for å kontrollere aktuelle impedanser.
    15. Vekke pasienten fra anestesi og transport til postoperativ avdeling, og deretter til ØMU.
    16. I EMU, overvåke pasienten via lukket krets overvåking for kliniske anfall og via ECOG for elektrografisk bevis for anfall.

3. Behavioral Task og Data Acquisition

  1. Atferds oppgave
    1. Åpen atferds programvare på datamaskinen viet utelukkende til å kjøre atferds programvare.
      Merk: Instruksjonene er basert på MonkeyLogic, en MATLAB verktøykasse designet for presentasjon og gjennomføring av timelig presise psyko oppgaver 34,35 og er dermed specific til at atferdsprogramvareplattform. Dette programmet kjøres på Matlab versjon 2010a og krever "Data Acquisition Toolbox." Men noen atferdsprogramvareplattform i stand til å presentere visuelle stimuli og opptak elektrofysiologiske data kan brukes.
    2. Sette vilkår fil laget for å kjøre MSIT oppgave å omfatte alle fire typer prøve med lik frekvens.
      Merk: MSIT oppgave består av å presentere faget med en kø av tre tall mellom 0 og 3, der to av tallene, de 'distraktører', er de samme og ett nummer, den "mål", er annerledes.
      1. Instruere underlagt identifisere den "target" ved å trykke på tilsvarende knapp på en knapp boks. Hvis '1' er målet, er den venstre knappen riktig valg. Dersom '2', den midterste knappen, og hvis '3', på høyre knapp. '0' ikke svarer til en mulig (figur 2).
      2. Trykk på "Set forhold" knappen og velge den ønskede tilstander filen ligger i den tidligere trinn.
        Merk: Det finnes to typer kognitive forstyrrelser som induserer konflikten i løpet av beslutningsprosessen. Flanker interferens forsøk oppstå når distraktører er mulig (1, 2, eller 3, i stedet for 0) knappvalg (f.eks., 121), mens romlig interferens forsøk skje når målet antall romlige beliggenhet er forskjellig fra responsen plassering (for eksempel 200 , hvor den midterste knappen er riktig respons, til tross for det faktum at målet tallet er i den venstre stilling). Det finnes fire typer prøve basert på tilstedeværelse eller fravær av disse to interferens typer.
      3. Test atferds skjerm skjermen ved å klikke på "Test" i skjermboksen. Displayet skjermen skal vise testen visuell stimulans for 2 - 3 sek.
      4. Koble emnet grensesnitt enhet (knapp boks) til de analoge innganger på dataKjøpet bord på datamaskinen viet til registrering av elektrofysiologiske data via tre standard BNC kabler.
      5. Koble knappen boksen til en strømkilde.
      6. Koble datainnsamlingskortet til 512-kanal nevrale signalprosessor via en flatkabel delt inn i ni bånd. 8 av de bånd er koblet til portene 0-7 på digital I / O-delen av datainnsamlings bord mens 9. bånd er koblet til port 0 på den digitale PFI parti av datainnsamlingskortet.
        Merk: De bånd sender 8-bit digital-markører (porter 0-7, digitale I / O) og en strobe-puls (port 0, digital PFI), til det nevrale signalprosessor.
      7. Still inn ønsket samplingsfrekvens i det nevrale signalprosessor programvare.
        1. I dette eksempelet, angi ønsket samplingsfrekvens til 50.000 prøver per sekund, alias og ned-sample online til 1000 prøver per sekund. Justere samplingsfrekvens for å passe de spesifikke målene for oppgaven. Sub-millisekund presisjon timingkrever en ekstremt høy samplingsfrekvens.
      8. Koble forsterkeren til det nevrale signalprosessoren via fiberoptisk kabel.
      9. Koble nevrale signalprosessor til data streamer og den optiske PCI kort i det nevrale datainnsamling datamaskin via fiberoptisk kabel.
    3. Datainnsamling
      1. Bruk forskningsrigg for EMU elektroinneholdende en 512-kanals nevrale signalprosessor for behandling og filtrering digitalisert, pre-forsterkede elektriske signaler fra dybde elektrodene.
        Merk: Når det er 512 kanaler for behandlingen, i praksis, er det aldri mer enn 15 til 20 elektroder som er lagt inn for kliniske formål. Derfor anbefaler vi at du tar opp fra så mange elektroder som mulig som datastørrelse og romlig oppløsning er aldri et problem.
      2. Transportere riggen til pasientens rom, plasserer atferds monitor foran pasienten på en bærbar bord og koble til atferdskontroll datamaskinkjører atferds programvare ved hjelp av en standard DVI-kabel.
      3. Plasser opptaksinnretningen bak eller ved siden av pasientens seng for å forbli så diskret som mulig.
      4. Koble forskningssystemet til splitterboks som skiller forskning opptak fra den kliniske system.
      5. Kontroll opptak parametere ved hjelp av nevrale signalprosessor programvare 34,35.
        Merk: Dette systemet gir sub-millisekund kontroll over atferds hendelser 34,35. Synkronisering mellom neurale adferdsdata og kan utføres med enten analoge pulser som koder for oppgaven hendelser eller digitale markører. Begge signalene kan sendes fra enten digitale eller analoge utganger på datainnsamling styret til den analoge eller digitale innganger på nevrale signalprosessor.
      6. Late pasienten faget grensesnitt enhet (knapp boks) og gi oppgave instruksjoner.
      7. Klikk "Kjør" for å kjøre oppgaven.
      8. La pasientenfullføre to blokker med 150 forsøk hver.

    4. Data Analysis

    1. Åpen programvarepakke som gjør det mulig for visualisering av elektrofysiologiske data.
      Merk: Instruksjonene nedenfor er spesifikke for Matlab versjon 2010a, men noe programvare som gjør det mulig for visualisering og manipulasjon av elektrofysiologiske data kan brukes.
    2. Åpen .edf fil som inneholder rå elektrofysiologiske data fra prøvetimen.
    3. Visualisere SEEG signal fra økten for å sikre at det er ingen synlig artefakt som epileptiske utladninger eller bevegelsesartefakter (figur 3A).
    4. Lapper tidssignalpulser fra atferds oppgave på rå LFP trace (Figur 3B) for å illustrere hvordan analog pulser kan avgrense prøve struktur.
    5. Bruke Taktpulsene, justere SEEG spor til cue presentasjon for hvert forsøk (Figur 3C).
    6. Fjern uteliggere (> 4 standardavvik)og artefakt spor (Figur 3D).
    7. Lagre alle stilte forsøk i en matrise for videre analyser (20 studier vist stablet i Figur 3E).
    8. Gjennomsnittlig LFP aktivitet på tvers av studier for å redusere effekten av støy og artefakter, eller EEG aktivitet som ikke er relatert til de presenterte stimuli, og for å øke signalet av interesse (Figur 3F).
    9. Lag den rå, trial-gjennomsnitt spectrogram hjelp av multi-konisk spektralanalyse 36-38.
      Merk: Tid-frekvens-analyse kan anvendes for å undersøke de spesifikke Spectro-temp dynamikk på tvers av ett eller flere forsøk. Denne metoden gjør det mulig undersøkelse av neuronal svingninger ved ulike frekvenser over tid.
    10. Pad signalet fra hvert forsøk med nuller til den nest største kraften i to for å unngå kanteffekter.
    11. Anvende en 800 ms glidende vindu med 5 ledende Klumper og en tid-båndbredde produkt av 9 hver 10 ms gjennom varigheten av signalet for å skape den spectrogram (Figur 4A).
    12. Multipliser logg over spektrogrammet med 10 og normal å vise høyere frekvensinformasjon.
      Merk: spektrogrammene kan normaliseres ved en teoretisk frekvensfordeling (dvs., hver frekvensverdi heves til den negative andre strøm) (figur 4B), den midlere spektrum av noen grunnlinje-aktivitet (figur 4C), eller ved å dividere den midlere og subtrahere standardavvik for verdiene i hvert frekvensbånd (figur 4D). Denne prosedyren gir mulighet for undersøkelse av bestemte frekvensbånd i både rå og normaliserte former over tid for endringer som er spesifikke for oppgaven. For eksempel høy gamma bånd aktivering - er (70 150 Hz), hvilke er vist i figur 3E, antas å reflektere lokal eksitatoriske aktivitet av den lokale neuronal populasjon som omgir elektroden 39,40.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Når en pasient er valgt for SEEG elektrodeplassering, han / hun gjennomgår en volumetrisk T2 og T1 kontrastforsterket MRI. SEEG elektrode baner er deretter planlagt å bruke stereotaktisk navigasjon av volumetriske MR sekvenser (figur 1). Denne teknikken gjør det mulig for innsamling av lokale feltpotensialer fra strukturer dypt inne i hjernebarken som rygg anterior cingulate cortex (lys oransje bane, Figur 1) som ikke ville være mulig med typisk overflateelektrodeplasseringen. Postoperativt i EMU, utfører pasienten Multi-Source Interference Task (figur 2), designet for å aktivere DACC nevroner. Etter et tilstrekkelig antall forsøk, er de lokale felt potensielle data fra SEEG elektroder i DACC preprocessed for å justere LFP data til cue presentasjon for påfølgende meningsfull analyse (figur 3). I tillegg, når justert, LFP data kan midles for å undersøke changes i gjennomsnitt elektrofysiologisk respons mellom typer prøve (Figur 3F). Deretter er multi-taper spectrograms gjort for å undersøke endringer i frekvensbånd over tid (figur 4). Som hodebunnen EEG studier har innblandet ulike frekvensbånd i aktiviteten sett i DACC, er tidsfrekvensanalyse en viktig metode for å koble de elektrofysiologiske endringer i DACC med atferd.

Figur 1
Figur 1. Planlagte SEEG elektrode Trajectories Bruke Stereo Navigation av volumetriske T1 Kontrast-forsterket MR. Øverst til venstre panel. Toppen ned-visning av tredimensjonalt rekonstruert ansiktet med pålagte planlagte SEEG elektrode baner. Øverst til høyre, nederst til venstre, og nederst til høyre paneler. Axial, sagittal og koronale utsikt over planlagte SEEG elektrode baner lagret på pasientens MR. Orangeelektrode baner representerer implantering i anterior cingulate cortex bilateralt. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Figur 2
Figur 2. Multi-Source Interferens oppgave. I utgangspunktet fikserer faget på et kors i midten av skjermen før køen blir vist. Signalet blir deretter presentert og faget må identifisere "target" nummer, som er ett nummer forskjellig fra de to andre tallene som presenteres. Faget indikerer valg med et tastetrykk: venstre knapp hvis målet er "1", midten hvis "2" og høyre hvis "3." I dette eksemplet, hvis motivet presser den midterste knappen, han / hun får nummer "2" i grønt, noe som indikerer at han / hun har gjortdet riktige valget. Hvis han / hun velger en av de andre knappene, "2" vises i rødt, noe som indikerer et feil valg. Fagene også gjennomgå forsøk der de ikke får valenced tilbakemelding om sine valg, i så fall "2" vises i blått uansett om valget er riktig eller ikke. Vennligst klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Figur 3
Figur 3. Forbehandling SEEG data. (A) Alle data registrert fra en enkelt kanal i DACC. (B) Et minutt lange opptaket fra anterior cingulate cortex med overtrukket Taktpulsene for atferds oppgave. (C) Data for hvert forsøk justert på cue presentasjon. (D) Data for hverprøve justert på cue presentasjon med uteliggere og artefakt spor fjernet. (E) LFP fra 20 studier justert på cue presentasjon og stablet. F. Gjennomsnittet LFP justert på stikkordet presentasjon fra en medial prefrontal elektrode. Stiplede linjer representerer angrep av festepunktet. Stiplede linjer representerer kø utbruddet. Dash-prikkete linjene representerer den gjennomsnittlige svartiden. Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Figur 4
Figur 4. spektralanalyse. (A) Raw prøving gjennomsnitt multi-taper spectrogram justert på signalet. (B) Den samme spectrogram i A normalisert etter 1 / f 2. (C) Den samme spektrogram i en normalisert ved den midlere spektrum fra 500 millisekunder before stikkordet. (D) Den samme spektrogram i (A) normalisert med frekvensbåndet. (E) Mean høy gammaband makt for normalisert og unormalisert spektra. I alle plott, stiplede linjer representerer angrep av festepunktet, stiplede linjer representerer signalet utbruddet, og stiplede linjer representerer den gjennomsnittlige reaksjonstid. Fargede linjer indikerer de høye gamma band som brukes i (E). Klikk her for å se en større versjon av dette tallet.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

I denne utredningen SEEG ble brukt til å undersøke aktiviteten til lokale nevronale populasjoner innenfor DACC under en beslutnings oppgave hos mennesker. Tidligere arbeid har undersøkt aktiviteten til enkelte nevroner i DACC bruker intra microelectode opptak 14 og viste at DACC aktivitet er modulert av forrige aktivitet. Microelectrode studier muliggjøre etterforskningen av spiking aktiviteten til enkelte nerveceller. SEEG måler LFPs, som er relatert til de summerte synaptiske muligheter på tvers av en stor bestand av nerveceller. SEEG tillater derfor muligheten til å samtidig undersøke befolkning neuronal aktivitet fra flere områder av hjernen.

Når du bruker en klinisk teknikk som SEEG å undersøke vitenskapelige spørsmål, er det avgjørende å først sørge for at de operative og forskningsplaner er justert. Den kliniske problem som skal løses er å fastsette pasientens anfall utbruddet sone og will alltid ha forrang. Fordi den operative plan er diktert av klinisk behov, vil det ikke alltid være mulig å undersøke den samme problemstilling med hvert tilfelle. Derfor har vi utviklet en rekke oppgaver for å svare separate vitenskapelige spørsmål som kan tilpasses pasientens operative plan avhengig av regionene bli avhørt med elektroder.

I denne studien ble SEEG LFP data anvendes for å undersøke kognitiv kontroll over målet rettet oppførsel i dorsal fremre cingulate cortex, en dyp kortikale struktur i den mediale prefrontale område som er vanskelig å undersøke i mennesker. LFP datainnsamling kan utføres med mange forskjellige systemer. Et viktig aspekt å vurdere er samplingsfrekvensen som dette må være høy nok til å tilegne seg de signalene som forskeren er interessert. Generelt bør samplingsfrekvensen være fire ganger høyere enn den høyeste frekvens som skal undersøkes. For eksempel, hvis den forskningeh er interessert i å se på fremkalt respons (<50 Hz), må samplingsfrekvensen bare være rundt 200 prøver / s. Imidlertid, hvis den vitenskapelige spørsmålet består i å undersøke høy gamma-aktivitet (60 - 200 Hz), må samplingsfrekvensen være minst 500 sampler / s. I tillegg skal systemet være i stand til å ta opp nok elektroder som er implantert, og maskinvare filtre på datainnsamlingssystemet bør ikke utelukke frekvensbånd av interesse. For eksempel er det mange systemer ikke ta opp direkte strømsignaler. Dersom forskeren er interessert i å studere svært langsomme signaler, han / hun bør bruke et opptakssystem med et betryggende lavt høy-pass maskinvare filter. I løpet av dataanalysetrinnet, er det viktig å fjerne forsøk med svært store eller spenningstransienter og fjerne kanaler eller forsøk som viser epileptiform aktivitet som normal fysiologi er svært vanskelig å studere i nærvær av epileptiform aktivitet.

Rollen til DACC i feilprediksjon 23,41 15 og i atferdstilpasning i sammenheng med konkurrerende krav 18-21, motstridende svar 42 og tidligere aktivitet 14,22,23, er godt etablert. Imidlertid er en helhetlig og integrerende teori for de spesifikke nevrale mekanismer som DACC modulerer kognitiv kontroll fortsatt gjenstand for formodning på grunn av manglende empirisk bevis fra humane studier som undersøker disse domenene samtidig 43,44. SEEG gir mulighet til å undersøke nevrale aktiviteten i menneske DACC og derfor bidra til en helhetlig forståelse av DACC funksjon.

SEEG gir oss mulighet til å undersøke andre kortikale områder som kan være vanskelig å få tilgang med overflateelektroder, som orbitofrontal cortex (OFC), som har engasjement i de følelsesmessige og belønningsbaserte aspekter av beslutningsprosessen har vært utforsket i studier som enkelt enhet opptakene i macaque mantastene 45 og tilkoblings studier på mennesker som bruker diffusjon vektet bildebehandling tractography 46. Selv om disse studiene har bidratt til teorien om OFC funksjon i menneskelig beslutnings 47, er det en mangel på litteratur hos mennesker som studerer OFC funksjon spesielt 48. SEEG gir anledning til å ta opp dette kunnskapsgapet. Videre kan SEEG brukes til å demonstrere funksjonen til ulike regioner i det limbiske system, en samling av dype kortikale og subkortikale strukturer som er involvert i behandlingen av følelser, smerte, frykt og negativ innvirkning. En slik SEEG studie som undersøkte responsen fra det limbiske system til uttrykksfulle ansikter har vist at hippocampus og amygdala inneholde spesifikke nevronale populasjoner som skiller gjerne fra fryktelige ansikter, mens amygdala nevronale populasjoner synes å spore en subjektiv vurdering av disse emosjonelle ansikter 49. Dysfunksjon i disse regionene er antatt å være implisert i Anxiskjellige lidelser 50 inkludert tvangslidelser 51, og SEEG studier gir mulighet til å forstå de berørte nervebaner og patofysiologien av disse lidelsene i mer detalj.

Videre kan SEEG benyttes til å undersøke precuneus, et område som ofte blir rettet i løpet av SEEG epilepsi undersøkelser, men sjelden dekket med subdurale grid implantater. Funksjonen til denne regionen av postero-medial isselappen er dårlig forstått, først og fremst på grunn av sin anatomisk sted dypt inne i interhemispheric fissur. Funksjonelle imaging studier har vist at precuneus er aktiv i 'standardmodus "eller bevisst hviletilstand 52, i selvbehandling 53-55, og i episodisk hukommelse behandling, blant annet for selvbiografiske minner 56,57. Men siden disse funnene er basert på begrenset studier i ikke-menneskelige primater og mennesker, vår forståelse av neurocognitive betydningen av denne regionen er fortsatt i sin barndom 58. Med SEEG, vi nå har potensial til å undersøke nerveaktiviten precuneus i våken mennesker, som kan gi ny innsikt i funksjon av denne hjernen regionen.

Som med hvilken som helst teknikk, har SEEG begrensninger i både anskaffelse og bruk. Som en klinisk teknikk, er det nødvendigvis er begrenset av både pasient utvalg og den kliniske naturen av pasientens epilepsi. Mens forskere kan designe en rekke oppgaver for å omgå denne begrensningen, vil de anatomiske regioner studert alltid være begrenset av den operative plan. I tillegg, som tidligere nevnt, SEEG plate lokale feltpotensialer, som representerer de summerte synaptiske potensialer av mange nerveceller. Dermed gjør denne teknikken ikke har romlig oppløsning på enkeltnervecellen opptak teknikker, og kan ikke gi data på spiking aktivitet eller handling potensielle bølgeformer. Som sådan, når utforme oppgaver til investigate vitenskapelige spørsmål, er det viktig å sikre at LFP data kan svare på spørsmålet om interesse.

I denne utredningen, ble SEEG benyttet for å undersøke dype kortikale og subkortikale strukturer som tidligere var vanskelig å studere i våken mennesker. Disse studiene har potensial til å forbedre vår forståelse av menneskets kognitive prosesser. Som SEEG er i økende grad innlemmet som et verktøy innenfor armamentarium av epilepsi programmer, muligheten av nevrologer utnytte sitt potensial til å studere den menneskelige hjernen vil vokse betydelig.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Forfatterne har ingen interessekonflikt å avsløre.

Acknowledgments

Forfatterne har ingen bekreftelser eller økonomiske avsløringer.

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

Nevrovitenskap epilepsi stereotaktisk elektroencefalografi anterior cingulate cortex lokale feltet potensial elektrodeplassering
Gransker funksjons av Deep Kortikal og subkortikale strukturer ved hjelp Stereo Electroencephalography: Lærdommer fra Anterior cingulate cortex
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