Summary
Стереотаксическая электроэнцефалография (Зег) является оперативная техника, используемая в хирургии эпилепсии, чтобы помочь локализовать эпилептического фокуса. Она также предоставляет уникальную возможность исследовать функцию мозга. Здесь мы опишем, как Зег может быть использован для исследования когнитивных процессов у человека.
Abstract
Стереотаксическая электроэнцефалография (Зег) является метод, используемый для локализации эпилептического фокуса у пациентов с медицинской точки резистентной эпилепсией. Эта процедура включает в себя хронический размещение множества электродов глубины в областях головного мозга, как правило, с помощью недоступного субдуральной размещения сетки электрода. Таким образом, Зег предоставляет уникальную возможность исследовать функцию мозга. В этой статье мы покажем, как Зег могут быть использованы для изучения роли спинной передней поясной коры (DACC) в когнитивный контроль. Мы включать в себя описание процедуры Зег, демонстрируя хирургическое размещение электродов. Мы описываем компоненты и процесс, необходимый для записи потенциальную локальное поле данных (LFP) с согласия субъектов, когда они участвуют в поведенческой задачи. В приведенном примере, предметы играют познавательной задачи помех, и показано, как сигналы записываются и анализируются с электродами в спинной передней поясной коры, области интималенно участвовать в процессе принятия решений. В заключение дальнейших предложений способов, в которых этот метод может быть использован для исследования когнитивных процессов человека.
Introduction
Эпилепсия, общая неврологическое расстройство характеризуется множественными повторяющиеся припадки с течением времени, приходится 1% мирового бремени болезней 1. Противоэпилептические лекарства не управлять приступами в 20 - 30% пациентов 2,3. В этих медицинской неразрешимыми пациентов, эпилепсия хирургия часто указано 4,5. Решение о проведении операции требуется размещения фокус захват, что является предпосылкой для формулирования хирургического плана. Первоначально неинвазивные методы используются для lateralize и локализовать фокус захват. Электроэнцефалограмма (ЭЭГ), например, меры электрической активности коры головного мозга записывается с электродами, расположенными на волосистой части головы, и часто может предоставить достаточную информацию о местоположении фокуса захват. Кроме того, магнитно-резонансная томография (МРТ) может продемонстрировать дискретных поражений, таких как гиппокампа склероз, классической патологии видели в самом общем виде медицинской резистентной эпилепсией, медиальной тemporal эпилепсия (MTLE).
Часто, однако, неинвазивный проработка не в состоянии определить фокус захват. В этих случаях, инвазивные Электрокортикография (ECOG) при внутримозговых электродов требуется, чтобы локализовать фокус и направлять дальнейшее хирургическое лечение 6. ECOG является нейрофизиологические метод, используемый для измерения электрической активности с помощью электродов, размещенных в непосредственном контакте с мозгом. Сетки или полосы поверхности (субдуральные) электроды расположены на поверхности мозга, процесс, который требует трепанацию черепа (удаление костного лоскута) и большое отверстие в твердой мозговой оболочки. Эти поверхностные электроды могут быть размещены над предполагаемой области (ов) захват начала. Дистальные концы электродов тоннельный через небольшие отверстия в коже и соединен с записывающим оборудованием в блоке контроля эпилепсии (ЭВС). В ЕВС, пациент мониторинг клинического судорожной активности посредством непрерывного видео и ЭГ записей. Этот метод яс полезна для сбора долгосрочных (дней до нескольких недель) записи иктальных и интериктальных электрических разрядов на относительно больших площадях поверхности коры. Хотя эти внутричерепные записи бесценны клинически для исследования очага припадка и распространение, они также предоставляют нам возможность изучить когнитивные функции и нейрофизиологии у людей, перенесших специально разработанные поведенческие задачи.
ЭГ с помощью субдуральной электроды сетка была использована для исследования различных аспектов корковой функции, включая сенсорную и языковой обработки. В качестве одного из многих примеров, Бушар и др продемонстрировали временной координации устной мускулатуры в формировании слогов для разговорного языка в брюшной сенсомоторной коры, области, идентифицированной как человеческая речь сенсомоторной коры 7. Кроме того, ЭГ с субдуральной размещения сетки также были использованы для изучения механизмов, с помощью которых люди способны Attend к конкретному голосу толпы: так называемой «Cocktail Party эффект" 8,9. ЭГ записи показали, что существуют две различные нейронные группы, которые динамически отслеживать речи потоки, колебания и низкий фазовый и высокочастотные гамма-амплитудные, и что существуют различные сайты обработки - один "модуляция" веб-сайтов, отслеживает как громкоговорители и один «отбор» сайт, который отслеживает участие говорящего 5.
Еще одной новой применение ЭГ с субдуральной размещения электродного потенциала для использования с мозгом компьютерных интерфейсов (BCIS), который "декодировать" активность нейронов, для того чтобы управлять внешним выходом. Эта технология имеет потенциал позволяет пациентам с тяжелой мозга или травмы спинного мозга, чтобы общаться с миром и управлять протезами 10,11.
В то время как субдуральная размещение сетки внес значительный вклад в наше понимание суперПоверхностные области коры и полезно для идентификации корковых эпилептогенных очаги, этот метод действительно требует трепанацию черепа и сопутствующие риски, и, как правило, ограничивается изучением внешней поверхности мозга. Стереотаксическая электроэнцефалография (Зег) является метод, который позволяет производить оценку глубокой эпилептогенной очагов 12. С длинной историей использования во Франции и Италии, он также все чаще используется в США 13. Зег включает в себя размещение множества электродов (как правило, 10 - 16) глубоко внутри вещества мозга через небольшие (несколько миллиметров) Сверло заусенцев отверстия. Преимущества Зег более субдуральной размещения сетки включают его менее инвазивный характер, легкость изучения двусторонних полушария, когда требуется, и способность генерировать трехмерные карты распространения приступов. Кроме того, эти электроды позволяют идентифицировать глубокой эпилептогенной очагов, которые ранее были трудно идентифицировать себя с поверхностными электродами. Эта процедура также ProvidES возможность исследовать нейрофизиологии и функции глубоких корковых структур, таких как лимбической системы, mesoparietal коры, в mesotemporal коры, и орбитофронтальную коры, все из которых были ранее трудно непосредственно исследовать человека.
Этот документ показывает, как Зег могут быть использованы для исследования когнитивных функций в дорсальной передней части поясной извилины (DACC). DACC широко исследовали область мозга, но он также является одним из наиболее мало изучен. Считается важном регионе для человеческого познания, вполне вероятно, что DACC занимает центральное место в динамической нейронной обработки решений в контексте постоянно меняющихся требований, предъявляемых средой 14. Исследования, проведенные в обеих приматов 15,16 и людей 17 показывают, что DACC объединяет потенциальные риски и выгоды, связанные с данным действием, особенно в ситуациях множественного одновременного противоречивые требования 18-21 и Мodulates эти решения в контексте предыдущих действий и их результатов 14,22,23.
Multi-Source помех задачи (МСИТ), Stroop, как поведенческая задача, часто используется для исследования обработки конфликтов в DACC. Задача МСИТ активизирует DACC путем привлечения нейронов, участвующих в нескольких доменах обработки регулируемых DACC 24,25. Эта задача специально активирует DACC путем тестирования возможности принятия решений, выявление целевой, обнаружения новизны, обнаружения ошибок, выбор ответа, и конкуренции стимул / ответ. Кроме того, задача МСИТ вводит многочисленные аспекты когнитивной интерференции, которые используют в данном исследовании для изучения DACC нейронных ответов одновременные противоречивые стимулы с использованием Зег.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
Убедитесь, что каждый пациент рассматривается на предмет пригодности для научного исследования, и соответствующие пациенты должны быть согласие на участие в исследовании в соответствии с местными IRB процедур.
1. Отбор пациентов для Зег и исследований
- Отбор пациентов для Зег
Примечание: Эпилепсия пациенты должны быть клинически оценивали по междисциплинарной команды, состоящей из epileptologists, нейропсихологов и нейрохирургов.- Убедитесь, что пациент имеет медицинской огнеупорный фокальной эпилепсии, которая определяется как неспособность реагировать на, по меньшей мере 2 адекватных исследований анти-эпилептических препаратов.
- Убедитесь, что неинвазивные методы не смогли локализовать эпилептогенной очаги.
- Подтвердите многопрофильной команды, которая пациент не подходит для исследования только с субдуральной электродов сетки.
- Подтвердите многопрофильной команды, которая есть клиническое подозрение в глубоководной зоне захват началом.
<LI> Отбор пациентов для исследования задачи - Убедитесь, что объект находится в возрасте от 13 до 65 лет.
- Получить согласие или согласие (вместе с согласия родителей, если в возрасте до 18 лет) от пациента.
- Убедитесь, что субъекты имеют возможность посещать с этой задачей и сотрудничать с испытаний.
2. Подготовка и внедрение Техника
- Выполните объемный T2 и контрастности повышается объемный T1 МРТ до операции и передачи изображений для стереотаксической навигационное программное обеспечение, в соответствии с протоколом производителя.
- Планируйте глубина электродов целей на основе МРТ и клиническим подозрением на эпилептического фокуса.
Примечание: Приведенные примеры основаны на навигационного программного обеспечения BrainLAB и, таким образом, специфичные для этой системы. Тем не менее, любой стереотаксической навигационное программное обеспечение можно использовать для планирования глубины электрода траектории и размещение. - Определите анатомической области интереса, какцелевая точка в функции "стереотаксической планирования» в стереотаксической навигационное программное обеспечение.
- Например, можно использовать DACC в качестве мишени, представляющей интерес. Чтобы определить его траекторию, нажмите кнопку "новую траекторию", затем нажмите "цель" и нажмите на DACC. Центре мишени в середине DACC путем изучения DACC во всех 3 плоскостях (осевые, корональных и сагиттальной) и нажав на середине DACC в каждой плоскости.
- Определить точку входа на кожу головы в функции "стереотаксической планирования» в стереотаксической навигационное программное обеспечение.
- Например, можно выбрать точку на коже головы, что, как представляется, кратчайший путь к DACC. Нажмите "запись" и выберите точку на волосистой части головы, чтобы сделать точку входа.
- Щелкните и перетащите "TARGET" и "запись" указывает на изменение определенных траекторию, чтобы избежать корковых и подкорковых сосудистые структуры, а также любые потенциальные красноречиво CErebral регионы.
- Повторите эти действия для всех запланированных глубина электродных целей (Рисунок 1).
- Признайтесь пациента на утро операции, довести до операционной, и вызвать под общим наркозом 26,27.
- Приложите Cosman-Робертс-Уэллс (CRW) стереотаксической Headframe к голове пациента с черепом винтами.
- Получить объемное КТ с копра на месте.
- Загрузите объемных изображений КТ и МРТ в стереотаксической навигационное программное обеспечение через "Load и Import" функции.
- Нажмите на функции «локализация» в стереотаксической навигационное программное обеспечение.
- Локализация Headframe CRW, нажав на все изображения, определенных с использованием стереоскопических навигационное программное обеспечение, как содержащий Headframe, а затем нажав на кнопку "Связать локализатор".
- Нажмите на функцию «/ PC AC локализации" в стереотаксической навигационное программное обеспечение.
- Identify передней и задней спайки, основанные на их анатомического расположения.
- Назначить передней и задней спайки через "Установить системы переменного тока / PC" функции в стереотаксической навигационное программное обеспечение.
- Нажмите на функции "Image Fusion" в стереотаксической навигационное программное обеспечение.
- Объедините изображения КТ с МРТ в стереотаксической навигационного программного обеспечения 28,29. Нажмите на спаренном объемной КТ и МРТ под вкладкой "Fusion", а затем нажмите кнопку "Auto Fusion".
Примечание: Это ставит МРТ в пределах стереотаксической координат кадров. - Нажмите на функцию «стереотаксической планирования» в стереотаксической навигационное программное обеспечение и подтвердить запланированные траектории из шагов 2.1.2 - 2.1.6.
- Выберите объемный КТ в качестве стереотаксической ссылкой на вкладке "Стереотаксические функций».
- Нажмите на иконку "Печать" в тон вертикальная колонка иконок для печати последней стереотаксические координаты для каждой глубины электрода траектории 30,31.
- Планируйте глубина электродов целей на основе МРТ и клиническим подозрением на эпилептического фокуса.
- Методика имплантации
- Вернуться пациента в операционной комнате после КТ.
- Подготовка и драпировка операционного поля с использованием обычных стерильных методы 32,33.
- Убедитесь, что флюороскоп находится в рабочем помещении и завернуто вместе с остальной частью операционного поля.
- Использование печатных стереотаксические координаты, начиная с шага 2.1.20, установить координаты для первой глубины электрода на копра.
Примечание: стереотаксической координаты заданы в 3 плоскостях: боковое (х), вертикальном (у) и передне-задний (Z). Например, печатные координаты цели в правильном DACC являются 48,2 мм AP, 6,6 мм Боковые и 2,2 мм по вертикали. Headframe затем устанавливается на тех координат, соответственно. - Расширение guideblock до кожи и отметьте расположение заусенцев отверстие на SCALP с маркером. Закрепите guideblock на месте на основе стереотаксических координат и, таким образом, нет ориентиры не необходимо отметить разрез.
- Подайте 2 - 3 мл 0,5% бупивакаина в 1: с 100 000 разбавления адреналина в отмеченные разреза.
- Сделать ник в кожу головы с скальпелем вниз к черепу в отмеченные разрез.
- Cauterize дермы и глубоко в ткани с помощью монополярной коагуляции, направленный с обтюратором покрытием, с тем чтобы свести к минимуму любое кровотечение из сосудов в коже или подкожной ткани.
- Дрель заусенцев отверстие с помощью 2,1 мм спиральное сверло, в середине разреза.
- Откройте твердой мозговой оболочки с жесткой запирательного зонда. Винт анкерный болт в черепе. Разместить предварительный заказ, измеряется Стилет через зонд анкерного болта, чтобы сделать трек для электрода.
- Тщательно продвижения электрода к заранее рассчитанным глубины. Затянуть анкерный болт крышку вниз, чтобы закрепить электрод.
- Повторите этот процесс для всехв глубине электроды.
- Поместите флюороскопа внизу и вокруг головы пациента как в прямой и боковой плоскостях, чтобы получить флюороскопические изображения для обеспечения надлежащего размещения траектории всех электродов.
- Подключите электроды к клинической системе ЭЭГ проверить соответствующие сопротивления.
- Услуга пациента от анестезии и транспорта в послеоперационную палату, а затем в ЕВС.
- В ЕВС, наблюдение за состоянием больного посредством закрытой контроля цепей для клинических судорог и через ЭГ для электрографическом доказательств судорог.
3. Поведенческие задач и сбора данных
- Поведенческая задача
- Открытая поведенческая программное обеспечение на компьютере, направленным исключительно на выполнении поведения программного обеспечения.
Примечание: Инструкции, приведенные основаны на MonkeyLogic, набор инструментов MATLAB, предназначенной для презентации и исполнения временно точных психофизических задач 34,35 и, таким образом, SPecific к этому поведенческой программной платформы. Эта программа запускается на Matlab версии 2010a и требует "Data Toolbox приобретения." Тем не менее, любой поведенческий программную платформу, с представлением зрительных раздражителей и записи электрофизиологических данных могут быть использованы. - Установите файл условий, рассчитанных для выполнения задачи МСИТ, чтобы включить все четыре пробные типы одинаковой частотой.
Примечание: задача МСИТ состоит из представления тему кием трех чисел между 0 и 3, где два из чисел, "дистракторы», являются одинаковыми и один номер, «объекта», отличается.- Поручить тему для идентификации "цели", нажав на соответствующую кнопку на кнопку окна. Если '1' цель, левая кнопка является правильный выбор. Если '2', средняя кнопка, и если правая кнопка «3». '0' не соответствует возможному кнопки (рисунок 2).
- Нажмите кнопку "Установить условия" и выбрать нужный файл на условиях, установленных в предыдущем шаге.
Примечание: Есть два типа когнитивной вмешательства, которые вызывают конфликт в процессе принятия решений. FLANKER помех испытаний возникают, когда дистракторы возможны (1, 2 или 3, а не 0) Выбор кнопки (например., 121), в то время как пространственное помех испытаний возникают, когда пространственное расположение номер адресата отличается от места реакции (например, 200 , в которой средняя кнопка является правильным ответом, несмотря на то, что целевое число находится в левом положении). Существуют четыре типа испытаний, основанные на присутствии или в отсутствие этих двух типов интерференции. - Проверьте поведения монитор дисплея выберите "Тест" в окне дисплея. Монитор Дисплей должен показать тест визуальный стимул для 2 - 3 сек.
- Подключите предметом интерфейс устройства (кнопка коробка) с аналоговыми входами на данныхПриобретение доска на компьютере посвящена записи электрофизиологических данных через три стандартных кабелей BNC.
- Подключите устройство кнопку к источнику питания.
- Подключите платы сбора данных в 512-канального нервной сигнального процессора с помощью ленточного кабеля раскола в 9 лентами. 8 из лент подключены к портам 0 - 7 на цифровой I / O части платы сбора данных, а 9-го лента подключается к порту 0 на цифровой PFI части платы сбора данных.
Примечание: ленты отправить 8-битный цифровой маркеры (порты 0 - 7, цифрового ввода / вывода) и строб-импульса (порт 0, цифровая PFI), с нервной сигнального процессора. - Установите нужную частоту дискретизации в нервной программного обеспечения сигнального процессора.
- В этом примере, установите желаемую частоту дискретизации 50000 выборок в секунду, псевдоним и вниз выборки онлайн 1000 выборок в секунду. Отрегулируйте частоту дискретизации с учетом конкретных целей задачи. Доли миллисекунды, точность сроковтребует чрезвычайно высокую частоту дискретизации.
- Подключите усилитель с нервной сигнального процессора посредством оптоволоконного кабеля.
- Подключите нейронной сигнальный процессор на стример данных и оптической карты PCI в нервной компьютеру сбора данных по оптоволоконному кабелю.
- Получение данных
- С помощью исследований буровой для ЭВС электрофизиологических, содержащей 512 канала нейронной сигнальный процессор для обработки и фильтрации оцифрованного, предварительно усиленные электрические сигналы от глубины электродов.
Примечание: Хотя есть 512 каналов для обработки на практике никогда не бывает больше, чем 15 - 20 электродов, расположенных в клинических целях. Поэтому мы рекомендуем записи из многих электродов, как это осуществимо, как размер данных и пространственным разрешением никогда не проблема. - Транспортировка буровой установки в комнату больного, поставить поведенческий монитор перед пациентом на портативном стол и подключить к поведенческому управляющего компьютеразапустив поведения программы при помощи стандартного кабеля DVI.
- Поставьте записи Рог позади или сбоку кровати пациента для того, чтобы оставаться незаметным, насколько это возможно.
- Подключите исследований для коробки сплиттеры, которые разделяют записи исследования с клинической системы.
- Параметры записи Управление с помощью процессора программное обеспечение нейронной сигнала 34,35.
Примечание: Эта система позволяет доли миллисекунды, контроль над поведенческих событий 34,35. Синхронизация между нейронных и поведенческих данных может быть выполнена либо с аналоговых импульсов, кодирующих событиях задачи или цифровых маркеров. Оба сигнала могут быть отправлены с цифровых или аналоговых выходов на плате сбора данных в аналоговых или цифровых входов на нервной сигнального процессора. - Руку пациента устройства подлежат интерфейса (кнопки окно) и дает указания, задания.
- Нажмите кнопку "Выполнить", чтобы выполнить задачу.
- Позволяют пациентузавершить 2 блоков 150 испытаний в каждой.
- С помощью исследований буровой для ЭВС электрофизиологических, содержащей 512 канала нейронной сигнальный процессор для обработки и фильтрации оцифрованного, предварительно усиленные электрические сигналы от глубины электродов.
Анализ 4. Данные
- Открыть программный пакет, который позволяет выводить электрофизиологических данных.
Примечание: Инструкции, приведенные ниже, являются специфическими для Matlab версии 2010a но любого программного обеспечения, что позволяет для визуализации и манипуляции электрофизиологических данных могут быть использованы. - Открыть файл .edf, содержащих сырые электрофизиологические данные из судебного заседания.
- Визуализация сигнала Зег из сессии, чтобы обеспечить нет никаких видимых артефактов, таких как эпилептиформных разрядов или движение артефакт (рис 3А).
- Наложить временные импульсы от поведенческих задач на сырой LFP следа (рис 3В), чтобы проиллюстрировать, как аналоговый импульсы могут разграничить пробную структуру.
- Использование тактовых импульсов, совместите Зег след в битком презентации для каждого испытания (рис 3C).
- Удалить выбросов (> 4 стандартных отклонения)и артефактов следы (рис 3D).
- Сохраните все выровненные испытания в качестве матрицы для дальнейшего анализа (20 исследованиях показано укладываются на рис 3e).
- Средняя активность LFP по испытаний, чтобы уменьшить влияние шума, артефакт, или ЭЭГ активности, не связанной с представленным стимулов, а также увеличить сигнал, представляющий интерес (рис 3F).
- Создать сырой, пробный усредненные спектрограммы с помощью мульти-конический спектральный анализ 36-38.
Примечание: Анализ времени-частоты могут быть использованы для того, чтобы исследовать специфические динамику спектрально-временной через один или несколько испытаний. Этот метод позволяет производить исследование нейронных колебаний на разных частотах с течением времени. - Коврик сигнал от каждого испытания с нулями в следующей по величине мощности 2, чтобы избежать краевых эффектов.
- Применение скользящего окна 800 мс с 5 ведущих свечей и времени пропускной способности продукта 9 каждые 10 мс через длительности сигнала для создания спецификацииtrogram (фиг.4А).
- Умножьте журнал спектрограммы на 10 и нормализовать демонстрируют более информацию о частоте.
Примечание: спектрограммы могут быть нормализованы распределением теоретической частоты (т.е. каждое значение частоты повышают до отрицательного второй мощности) (фиг.4В), среднее спектр некоторой базовой активности (фиг.4С), или путем деления на среднее и вычитание стандартное отклонение значений в каждой полосе частот (рис 4D). Эта процедура позволяет при рассмотрении конкретных полосах частот в обоих сырья и нормированных форм с течением времени для изменения, характерные для этой задачи. Например, включение высокой гамма-группа (70 - 150 Гц), которая показана на рисунке 3Е, как полагают, отражают локальное возбуждающую активность местного населения нейронов, окружающей электрод 39,40.
- Открытая поведенческая программное обеспечение на компьютере, направленным исключительно на выполнении поведения программного обеспечения.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
После того, как пациент выбран для размещения Зег электрода, он / она претерпевает объемное T2 и T1 контраст МРТ. Зег электродов траектории, то планируется с помощью стереотаксической навигации объемных последовательностей МРТ (рис 1). Этот метод позволяет для сбора локальных потенциалов поля от глубоких структур в коре головного мозга, таких как спинной передней поясной коры (оранжевый траектории света, рис 1), что не было бы возможно при типичного размещения поверхности электрода. После операции в ЕВС, пациент выполняет Multi-источника помех Task (Рис 2), предназначенных для активации DACC нейронов. После достаточного количества испытаний, локальное поле потенциальных данные из электродов Зег в DACC предварительной обработке в целях приведения данных LFP перемотать презентации для последующего содержательного анализа (рисунок 3). Кроме того, когда выровнены, данные LFP могут быть усреднены для изучения чаНГРЭС в усредненном электрофизиологического ответа между попытками типов (рис 3F). Впоследствии, мульти-конические спектрограммы сделаны исследовать изменения в полосах частот с течением времени (рисунок 4). Как показывают исследования головы ЭЭГ были замешаны разные полосы частот в активности, наблюдавшейся в DACC, частотно-временной анализ является важным методом для связи электрофизиологические изменения в DACC с поведением.
Рисунок 1. Планируемые Зег электродов Траектории Использование Стереотаксическая Навигация объемных T1 Contrast МРТ. Верхний левый панель. Сверху вниз вид трехмерно реконструированного лица с наложенными запланированных Зег электродов траекторий. Вверху справа, внизу слева, а справа внизу панели. Осевая, сагиттальной и корональной просмотров запланированных Зег электродов траекторий накладывается на МРТ пациента. Оранжевыйэлектродов траектории представляют имплантации в передней части поясной извилины на двухсторонней основе. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой цифры.
Рисунок 2. Multi-источника помех задач. Первоначально предметом фиксирует на кресте в центре экрана до кия показано на рисунке. Кий затем представлены и субъект должен определить количество «целевых», который является одним числом, отличным от других двух чисел, представленных. Заголовок указывает на выбор с кнопки: левая кнопка Если цель "1", средний, если "2" и прав, если "3." В этом примере, если предметом нажимает среднюю кнопку, он / она показана Количество "2" в зеленом, указывая, что он / она сделалаПравильный выбор. Если он / она выбирает любой из других кнопок, "2" показано красным, указывая на неправильный выбор. Субъекты также проходят испытания, в которых они не получают valenced отзывы о своем выборе, в этом случае "2" показаны синим цветом, независимо от того, выбор правильный или нет. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой цифры.
Рисунок 3. Предварительная обработка Зег данных. () Все данные, записанные с одного канала в DACC. (B) минутный запись с передней поясной коры с накладными тактовых импульсов для поведенческой задачи. (C) Данные для каждого испытания выровнены по презентации метки. (D) данных для каждогосуд выравнивается по ключевой презентации с выбросами и артефактов следов удалены. (E) LFP от 20 испытаний унифицированных по команде презентации и сложенных. F. Среднемесячная LFP выровнен по ключевой презентации от медиальной префронтальной электрода. Пунктирные линии представляют начало точки фиксации. Пунктирные линии представляют кий начало. Штрихпунктирная линии представляют собой среднее время отклика. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой цифры.
Рисунок 4. Спектральный анализ. () Сырье проб в среднем мульти-конус спектрограммы выровнены по команде. (B) такой же спектрограммы в нормированный 1 / F 2. (C) же спектрограммы в нормированный по среднему спектра от 500 миллисекунд BEFORе кий. (D) В том же спектрограммы в (А) нормированы полосе частот. (E) Среднее высокой мощности gammaband для нормированной и ненормированной спектров. Во всех участков, пунктирные линии представляют наступление точки фиксации, пунктирные линии представляют собой ключевую начало, и штрихпунктирной линии представляют собой среднее время отклика. Цветные полоски показывают высокие гамма-диапазонах, используемых в (E). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой цифры.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
Авторы не имеют никакого конфликта интересов раскрывать.
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 |
References
- 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).
- Berg, A. T. Understanding the delay before epilepsy surgery: who develops intractable focal epilepsy and when. CNS Spectr. 9, 136-144 (2004).
- Hauser, W. A. Epilepsy: frequency, causes and consequences. , Demos Press. (1990).
- 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).
- Fisher, R. Electrical stimulation of the anterior nucleus of thalamus for treatment of refractory epilepsy. Epilepsia. 51, 899-908 (2010).
- Zumsteg, D., Wieser, H. G. Presurgical evaluation: current role of invasive EEG. Epilepsia. 41, Suppl 3. S55-S60 (2000).
- Bouchard, K. E., Mesgarani, N., Johnson, K., Chang, E. F. Functional organization of human sensorimotor cortex for speech articulation. Nature. 495, 327-332 (2013).
- Zion Golumbic, E. M. Mechanisms underlying selective neuronal tracking of attended speech at a 'cocktail party'. Neuron. 77, 980-991 (2013).
- Mesgarani, N., Chang, E. F. Selective cortical representation of attended speaker in multi-talker speech perception. Nature. 485, 233-236 (2012).
- 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).
- 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).
- 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).
- Gonzalez-Martinez, J. Stereotactic placement of depth electrodes in medically intractable epilepsy. Journal of neurosurgery. 120, 639-644 (2014).
- Sheth, S. A. Human dorsal anterior cingulate cortex neurons mediate ongoing behavioural adaptation. Nature. 488, 218-221 (2012).
- 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).
- Hayden, B. Y., Pearson, J. M., Platt, M. L. Fictive Reward Signals in the Anterior Cingulate Cortex. Science. 324, 948-950 (2009).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Veen, V., Carter, C. S. The anterior cingulate as a conflict monitor: fMRI and ERP studies. Physiology & Behavior. 77, 477-482 (2002).
- 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).
- Brown, J. W., Braver, T. S. Learned predictions of error likelihood in the anterior cingulate cortex. Science. 307, 1118-1121 (2005).
- 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).
- 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).
- Candelaria, L. M., Smith, R. K. Propofol infusion technique for outpatient general anesthesia. J Oral Maxillofac Surg. 53, 124-128 (1995).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Hopper, W. R., Moss, R. Common breaks in sterile technique: clinical perspectives and perioperative implications. AORN J. 91, 350-364 (2010).
- 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).
- 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).
- 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).
- 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).
- Bokil, P. M. aH. Observed Brain Dynamics. , Oxford University Press. (2008).
- Chronux. , Available from: http://chronux.org (2014).
- Miller, K. J. Broadband Spectral Change: Evidence for a Macroscale Correlate of Population Firing Rate. The Journal of Neuroscience. 30, 6477-6479 (2010).
- 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).
- Carter, C. S. Anterior cingulate cortex, error detection, and the online monitoring of performance. Science. 280, 747-749 (1998).
- 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).
- 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).
- 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).
- Roesch, M. R., Olson, C. R. Neuronal Activity Related to Reward Value and Motivation in Primate Frontal Cortex. Science. 304, 307-310 (2004).
- 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).
- 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).
- Kawasaki, H. Single-neuron responses to emotional visual stimuli recorded in human ventral prefrontal cortex. Nat Neurosci. 4, 15-16 (2001).
- Wang, S. Neurons in the human amygdala selective for perceived emotion. Proceedings of the National Academy of Sciences. 111, E3110-E3119 (2014).
- 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).
- Milad, M. R., Rauch, S. L. Obsessive-compulsive disorder: beyond segregated cortico-striatal pathways. Trends Cogn Sci. 16, 43-51 (2012).
- 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).
- 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).
- 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).
- Kircher, T. T. The neural correlates of intentional and incidental self processing. Neuropsychologia. 40, 683-692 (2002).
- 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).
- 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).
- 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).
