Yöntem makalesi

Yüksek Çözünürlüklü EEG Kayıtlar kullanarak Odak Epilepsi Preklinik Rat Modelleri Beyin Kaynak Görüntüleme

DOI:

10.3791/52700

⸱

6 Haziran 2015

 ,  ,  , 
1Biomedical Engineering, Florida International University

Bu makalede

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bu video, noninvaziv koşullar altında belirli bir preklinik fokal epilepsi modeli ile sedasyonlu sıçanlarda yüksek çözünürlüklü EEG'nin hazırlanma, kayıt ve kaynak analizi prosedürlerini tanıtmaktadır.

Özet

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Elektroensefalogram (EEG), fokal epilepsili hastalarda rezeksiyon için en olası beyin bölgelerinin hangileri olduğunu belirlemek için geleneksel olarak kullanılmıştır. Bu metodoloji, nöbetlerin, interiktal epileptiform deşarjların (IED'ler) ortaya çıktığı beynin aynı bölgelerinden kaynaklandığı varsayımına dayanır. Preklinik modeller, IED konumları ile fokal epilepside nöbet başlangıcının altında yatan gerçek bölgeler arasındaki korelasyonları bulmak için çok yararlıdır. Sıçanlar, epilepsi1'in klinik öncesi çalışmalarında yaygın olarak kullanılmıştır; Bu nedenle, bu özel türde fokal epilepsi için çok çeşitli modeller vardır. Ancak bu kadar küçük bir hayvanda çok kanallı EEG kaydetmek ve beyin kaynaklı görüntüleme yapmak zordur. Bu sorunun üstesinden gelmek için, kemirgenler2'den 32 kanallı EEG kayıtları elde etmek için patentli bir teknolojiyi ve Wistar sıçanlarında beyin anatomik yapıları için bir MRI olasılık atlasını beyin kaynağı görüntülemesi yapmak için birleştiriyoruz. Bu videoda, fokal kortikal displazili Wistar sıçanlarından çok kanallı EEG elde etme prosedürlerini tanıtıyoruz ve hem MRG atlasından hacim iletken modelini tanımlamak hem de IED'leri benzersiz bir şekilde belirlemek için gereken adımları açıklıyoruz. Son olarak, IED'lerin beyin kaynaklı görüntülerini elde ederek tüm metodolojiyi doğruluyoruz ve bunları nöbet başlangıcı sırasında farklı zaman dilimlerinde elde edilenlerle karşılaştırıyoruz.

Giriş

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Fokal epilepsili hastalarda EEG'den gözlenen interiktal epileptiform deşarjların (IED'ler) epileptogenezin yararlı belirteçlerini oluşturduğu gösterilmiştir3. Bu IED'lerin kaynaklandığı beynin içindeki bölgeler, tahriş edici bölgeler olarak adlandırılır ve pratikte EEG kayıtlarına dayanarak lokalize edilebilir4. Klinik öncesi modeller, bu tahriş edici bölgeler ile nöbet başlangıcının altında yatan gerçek bölgeler arasındaki korelasyonları bulmak için gereklidir. Bununla birlikte, insan kafa derisine kıyasla kafanın küçük yüzey alanı nedeniyle küçük hayvanlardan EEG kaydetmek zordur. Sıçanlarda kronik kayıt için invaziv yöntemlerkullanılabilse de 5, 6, şu anda anesteziye ihtiyaç duymadan akut koşullar altında kemirgenler üzerinde geleneksel EEG kayıtları elde etmek için teknikler mevcut değildir.

Bu sorunu çözmek için, kemirgenlerden gelen 32 kanallı EEG verilerini noninvaziv olarak kaydetmemizi sağlayan patentli bir EEG mini kapağı2 uyguluyoruz. Bu çalışmada, IED sıklığını korumak için bir analjezik ihtiyacı hakkında da kanıtlar sunuyoruz. Bu nedenle, EEG mini kapağının fiksasyonu izofluran altında yapılmasına rağmen, EEG kayıtları sadece sedasyon (deksdomitor) altında sıçanlarla elde edildi7. Bu çalışmada önerilen yöntem, fokal epilepsinin herhangi bir preklinik sıçan modelinde kullanılabilir. Bu metodolojinin yeteneklerini göstermek için, fokal kortikal displazide (FCD) irritatif ve nöbet başlangıçlı bölgeler arasındaki korelasyonları anlamak için uyguluyoruz. Bu amaçla, Wistar sıçanlarında FCD8'in "çift vuruşlu" bir modelini kullanıyoruz.

Beyin kaynağı analizi yapmak için: a) EEG ham verilerinden IED'leri doğru bir şekilde çıkarmak ve b) bireysel hayvan kafası için bir hacim iletken modeli elde etmek gerekir. Pratik bir hacim iletkeni modeli oluşturmak için, 31 Wistar sıçanının9 T2 görüntülerinin doğrusal olmayan kaydı yoluyla elde edilen ve ortalama yoğunluk/şekil görüntülerini içeren bir in vivo sıçan MRI atlası kullanıyoruz. Oluşturulan hacim iletkeni için ileri model, sınır eleman yöntemi (BEM)10 ile hesaplandı. İnsanlarda olduğu gibi, iki tipik IED modeli (keskin dalgalar ve sivri uçlar) tespit edildi ve akıllı bir özellik çıkarma, özellik seçimi ve sınıflandırma süreci yoluyla farklı kümelere ayrıldı11. Bu alt sınıflandırılmış sinyaller, farklı tahriş edici bölge türleriyle ilişkili beyin kaynağı lokalizasyonlarını tahmin etmek için kullanılır. Kaynak analizi adımlarını, Brainstorm12 adlı iyi bilinen bir kamu yazılımı kullanarak sunuyoruz. Her bir IED alt tipi için EEG kaynak lokalizasyonları ve nöbet başlangıç zaman dilimleri, Beyin Fırtınası'nda bulunan standartlaştırılmış düşük çözünürlüklü beyin elektromanyetik tomografisi (sLORETA)13 kullanılarak gerçekleştirildi.

Protokol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Etik bildirimi: Bütün deneyler Kurumsal Hayvan Bakım ve Kullanım Kurulu Florida Uluslararası Üniversitesi (IACUC) (IACUC 13-004) tarafından kurulan politikalar takip gerçekleştirilir.

1. EEG Kayıtlar

  1. EEG mini kapağın hazırlanması
    1. EEG mini kap% 0.2 klorid ile damıtılmış su içinde en az 12 saat bir elektrot uçları bırakın. Damıtılmış su içinde hafifçe EEG mini kapağı durulayın. Kapağı ve hava elektrotlar kurutun.
    2. 2 hacim oranında% 0.9 NaCl çözeltisi ile karıştırın EEG elektrot macunu: 1. elektrot içinde ve cilt üzerinde elektrot macunu görselleştirmek için yardımcı olacaktır metilen mavisinin bir damla ekleyin. Bir şırınga karışık macunu alın. Şırınga içinde hiçbir hava kabarcığı olmadığından emin olun. Hava kabarcıklarını tanıtan olmadan onları doldurarak, 32 elektrotların her birine jel enjekte edilir. Bu alt yerine üstten enjekte etmek önerilir. Bu iyi bir ACCE sağlarHer elektrot ss ve taşan jel olasılığını azaltır.
    3. EEG ve fizyolojik kayıt sistemi açın ve kullanımda bilgisayara gelen kayıt yazılımı açın.
  2. Hayvan hazırlama ve anestezi
    NOT: Kronik epilepsi Wistar sıçanlarda FCD 8 için bir protokol kullanılarak hazırlandı. (- 400 gr 8 haftalık, 300) EEG kayıt Wistar sıçan yürütülmüştür.
    1. Bir deney sayfasında sıçan ağırlığını kaydedin. Sedatif doz (dexdomitor 0.25 mg / kg) hesaplamak için bu bilgileri kullanın. % 5 izofluran ve% 100 oksijen (14.7 psi / dakika 1 L) ile farede anestezi neden.
    2. Sonra% 2 izofluran azaltmak ve EEG mini kapağın tamamı ayarı sırasında korumak, sıçan başını kırpın. Sıçan refleksleri (ayak-tutam) olup olmadığını kontrol edin. Kulak çubukları kullanarak kulak kanalları sabitleyerek stereotaksik aparat bir ısıtma yastığı sıçan yerleştirin. Emin anestezi burun konisi güvenli olduğundan emin olun.
    3. ApHer göze yağ oftalmik merhem kat.
    4. Bir jilet kullanarak sıçan kafası ve kulakları ekstra saç tıraş. Tıraş sırasında herhangi bir kanama kaçının.
      NOT: EEG kayıtları gürültü üretecek cilt üzerinde sola herhangi bir saç. Kan damarları uyarmak ve cildi yağdan arındırmak için% 90 izopropil alkol ile sıçan cildi ovmak.
    5. Kafa derisi üzerinde bir tuzlu çubukla yerleştirin ve EEG mini kapak yerleştirilmesi için hazır olana kadar iyi bir cilt iletkenliği tutmak için tamamen örtün.
    6. Sıcaklık, solunum ve üç kurşun elektrokardiyogram probları bağlayın. Sıcaklığı bir rektal prob ile ölçülen dikkat ediniz. Sürekli kayıt işlemleri sırasında sıçan fizyolojisini izlemek. Dakikada 60 nefes ve kalp hızı yaklaşık 350 olduğunu - - normal sıcaklık 37 ° C olduğundan emin olun, solunum aralığı 30'dur dakikada 450 atım.
  3. Kayıt prosedürleri
    1. Sıçan kafa derisi üzerinde tuzlu bezi çıkarın ve hazırlanan EEG mini c yerleştirinkendi cilt üzerinde ap. Lastik bantlar ile mini kapağı sabitleyin. Kulaklar ve boyun arasındaki kafa derisinin arka kısmında bir lastik genellikle gözler önüne kafa derisi ön tarafında bant ve başka grup yerleştirin. Normal solunumu kolaylaştırmak için boyun altında plastik koruyucusu kullanın.
    2. Hem zemin ve referans elektrotlar yüksek iletkenlik elektrot macun tabakası koyun. İlgili kulak yerleştirin.
      NOT: referans elektrotu muhtemelen diğer konumlarda yerleştirilebilir.
    3. Kuvvetlendiricilere EEG mini kapağı takın ve elektrot empedansı tezgah önizlemesini gözlemlemek. Tüm elektrotların performansını kontrol edin. 30 kohm - yüksek kaliteli kayıt için, empedans değeri 5 aralığında olduğundan emin olun. Her türlü gürültülü elektrotlar varsa, elektrodun üstünden daha jel enjekte hafifçe kafa derisi doğru iskele içine taşıyarak veya biri tarafından kafa derisi daha iyi temas sağlamak.
    4. Dexdomitor yönetme (0.25 mg / kg) intraperitoneally ve hemen% 0 izofluran oranını azaltmak. Solunum hızı 30 içinde değilse - dakika aralığında başına 60 nefesler nazikçe izofluran hızını artırarak başlayabilirsiniz. % 1 izofluran değerini aşmayın. Izofluran ve dexdomitor karışımı bir durumu kritik hayvanları istemi çünkü dikkatle bu adımı izleyin.
      NOT: dexdomitor bunu yapmaz fokal epilepsi klinik öncesi modelde, izofluran, IED etkiler. Izofluran altında Konular yani zayıf epileptojenik özelliği var, nispeten daha az IED diğer koşullara 7,14 oranla tespit edilebilir. dexdomitor doz yaklaşık 2 saat süre ile etkilidir. Bu nedenle, bunun etkisi için zaman kazanmak için, preparat izofluran altında gerçekleştirilmiştir.
    5. EEG kayıtları yürütün. Kayıttan sonra, kaldırılır EEG mini kap önce içlerinde bir renk kalem sokarak cildin üstünde EEG mini kap üç uzanan çevrelerinin pozisyonlarını işaretleyin. MRG işbirliği için önemli noktalara olarak bunları kullanın-Kayıt. Yerler ile sıçan kafasının fotoğrafını çekin. Geri kafes içinde sıçan yerleştirin ve dexdomitor en etkisinden tam iyileşme kadar izler.
      NOT: Bu deneyde, kırmızı renk (yeşil rakibin renk) elektrot pozisyonları (yeşil) ayırt etmek için kullanılmıştır. Ancak, küçük kanama noktalar deride gözlenir, diğer renkler (mor / yeşil) kullanılması tavsiye edilir.

figure-protocol-1
Şekil 1. Belirli bir sıçan yerleştirilen EEG mini kap bir resmi.

Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

2. Beyin Kaynak Görüntüleme

  1. IED sınıflandırma
    NOT: IED tespiti ve sınıflandırma dayalı MATLAB kendi geliştirdiği kodları kullanarak yapılırBir önceki çalışmada 15. Bu yazılım istek satışa sunulacak.
    1. Görsel EEG izleyiciler inceleyerek gürültülü kanallar atın. Bir şablon ve korelasyon analizine dayalı periyodik dalga çıkarma, otomatik bir yöntem kullanılarak EKG eserler kaldırın.
      NOT: Genellikle, EEG kaydedilen deneyci empedans değerlerine dayalı gözlenen kötü kanal yazılı bilgi deneysel sayfasını paylaşır. EKG eserler çıkarmak için Yazılım isteği ile de satışa sunulacak.
      figure-protocol-2
      Şekil 2. IED'lerin farklı gösteren EEG iz bir örnek. Kırmızı kutu IED'lerin bir türünü gösterir.
      Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
    2. 150 Hz ve bir çentik - 3 kesim frekansları ile bir bant geçiren filtre uygulahat frekansı (genel olarak 60 Hz ve bazı ülkelerde 50 Hz) bileşeni çevrimdışı kaldırmak için filtre.
    3. IED (sivri ve keskin dalgalar) iki tür algılar. 70 ms ve 70 - - sırasıyla süresi 200 ms kramponları ve keskin dalgalar 20 büyük elektrik olayları oluşturmaktadır. Bu nedenle, ilgili bir bant geçiren filtre (15 kesim frekansları - sivri için 50 Hz ve 5 - keskin dalgalar için 15 Hz) uygulandıktan sonra, IED genlik 15 eşik dayalı tespit edilir.
      NOT: eşikleri otomatik multiunit aktivite 15 önceki çalışmada önerildiği gibi 4σ ayarlanır. {| Süzüldü sinyal | / 0,6745} Burada σ σ = medyan, bant geçiş filtreli sinyalin bir tahmini standart sapmadır.
    4. Farklı kümeler halinde sivri ve keskin dalgalar Alt sınıflandırır. Farklı sivri ve keskin dalgalar ayırt edici özellikleri 15 dalgacık dönüşümü kullanılarak çıkartılan edilir. Onlar alt-sınıflandırılmıştır k-araçları kullanarak çoklu kümeler halinde,ve optimal küme sayısı k siluet kullanılarak belirlenir.
    5. Aynı küme içinde alt sınıflandırılmış sinyalleri ortalama. Her IED alt türü için ortalama EEG sinyalleri beyin kaynak analizi için kullanılacak.
  2. Hacim iletken modeli
    NOT: Aşağıdaki bölümlerde için, açık kaynak yazılım, beyin fırtınası 12, Wistar sıçanlar 9 MRG atlas ile kullanılacaktır. Ancak, bireysel sıçan MR da varsa ses iletken modeli oluşturmak için de kullanılabilir. MR atlas 9 indirilebilir http://www.idac.tohoku.ac.jp/bir/en/ . Bu web sitesi "Wistar Rat MR Atlası" bölümünde Nifti biçimi olarak atlas sağlar ve kayıttan sonra erişilebilir olabilir. Ön işlem için gerekli olan yazılım da bu web sitesinde bulunabilir.
    1. Yazılımın 12 Girdi MR ve beyin yüzeyi.
      figure-protocol-3 Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
    2. Varsayılan ayarı ile kafasının yüzeyini oluşturun.
      figure-protocol-4
      Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
    3. Kurşun alan hesaplama 12 MR dayalı kafa derisi ve iç / dış yüzeylerini kafatası oluşturun.
      NOT: noktaların çözünürlüğü tahmini kaynağının doğruluğunu, ancak yüksek hesaplama karmaşıklığı içinde köşeler sonuçların çok sayıda etkiler. Her katmanın köşe Tavsiye sayıda adil hesaplama karmaşıklığı ile kabul edilebilir doğruluk için 642 olduğunu. Kafatasının kalınlığı MRI ile ilgili kontrol ve MR atlas durumunda, yaklaşık olarak 1 m olabilirm. Her yüzey oluşturulur için, yazılımdaki yukarıdaki değerler ekleyerek üçgen yüz tepe gelen sonra kafesleri.
      figure-protocol-5
      Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
    4. Görselleştirme seçeneğini kullanarak MRI ile ilgili her yüzeyin yönünü ve konumunu kontrol edin. Herhangi yüzeyler eş kayıtlı 12 değilse, buna göre değiştirin.
      figure-protocol-6
      Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
    5. 1.3.5 edinilen sıçan kafası resmi kullanma. MRG 3 yerlerinden (R1, R2 ve R3) konumlarını ko-kayıt. G referans gibi önemli noktalara ızgara noktalarını kullanınElektrotlar skafold (Şekil 3B) sabit olarak elektrot konumları enerate.
      figure-protocol-7
      Şekil 3. (A) Rat kafa resmi koordinat sistemi ile elektrot konumları ve (b) EEG mini kapak diyagramı elde etmek için kullanılır. (A) 'da kırmızı nokta 1.3.5 belirtilen işaretlerini göstermektedir. bu, (B) 'de, kırmızı numaralarına karşılık gelir. Ayrıca, yeşil işaretleri (A), 32 elektrot konumları tasvir ve (B) 'de, mavi numaralarına karşılık gelir.
      Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
    6. 3 yerlerinden dayalı N × 3 elektrot pozisyon matrisi oluşturun. Burada, N (N = 32), kanalların sayısıdır ve sütun gelen x, y ve z koordinat değerleri temsil eder.
      NOT: EEG mini kapak sert bir iskele olduğunu. 3 referans ızgaraları (R1, R2 ve R3) elde edildikten sonra, bu nedenle, elektrot konumu otomatik olarak ayarlanır. Kullanıcı yalnızca mini kapak uygun kafa derisi üzerine yansıtılır şekilde Z-değerleri yeniden tanımlamak gerekir. Şekil 3B mavi numaraları gösterildiği gibi N noktası ızgaraları ardışık numaralı edilebilir. EEG mini kap standart skafold (Malzeme Tablo) ticari olarak mevcuttur. eş-kayıt için yazılım da topluma mevcuttur.
    7. Girdi oluşturulan kanal dosyası.
      figure-protocol-8
      Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
    8. Ekran ve tüm elektrotların yerini onaylayın. Herhangi bir yanlış elektrotların 12 değiştirin. elektro için son koordinat sistemide pozisyonları yukarıda belirtilen yüzeyler için kullanılan koordinat sistemi ile aynı olmalıdır.
      NOT: ". MR / yüzey kaydı kontrol MRG kaydı " oluşturulan yüzeyler görsel olarak görselleştirme seçeneği kullanarak bir MR kontrol edilebilir Ve sonra, bir seçilen yüzey MR sarı çizgi olarak görüntülenir. Buna ek olarak, 3 görülecek ve 32 elektrot konumları toolbox en seçeneğini seçerek MR görüntülenebilir "Ekran Sensörler MRG Görüntüleyici." Konumları görsel (sıçan göz ve kulak yerle ilgili dayalı dağılımları karşılaştırılarak kontrol edilebilir Şekil 4).
      figure-protocol-9
      Eş-Kayıtlı beyin yüzeyinin (sarı hat), (B) hizalanmış 32 elektrot ve 3 noktalarına (kırmızı noktalar) ile oluşturulan birim iletken modeli, ve co-kayıt ile (C) MRG atlas ile Şekil 4. (A) MR atlas ref ferans ızgara R1.
      Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
  3. Beyin Kaynak Görüntüleme
    1. Kurşun alan matrisi 13 hesaplayın. Girdi 1 olarak deri, kafatası ve beyin oranını karşılayan iletkenlik değerleri: 1/80: 1. hacim iletken modeli ve 2.2 oluşturulan elektrot pozisyonları dayalı kurşun alan matrisi edinin.
      NOT: Araç kutusu 12 BEM 10 hesaplamak için diğer yazılımlar ile bir arayüz sunuyor. Bu nedenle, yalnızca iletkenlik değerlerinin girdi olarak gereklidir.
      figure-protocol-10
      Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
    2. Girdi 2.1.4 saklanan her IED alt türü için ortalama EEG sinyalleri.
      "Src =" / files / ftp_upload / 52700 / 52700vis7.jpg "/>
      Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
    3. Bilgisayarlı kurşun alan matris ve giriş EEG sinyalleri dayalı sLORETA çözümünü 13 edinin. Kaynak tahmin yöntemi seçeneği seçerek, ters çözüm 12 elde edilebilir.
      figure-protocol-11
      Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
    4. Tahmini kaynakları çizilir.

Sonuçlar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Bir kez tüm işlemler düzgün şekilde tamamlanmasını, tahmini kaynaklar klinik öncesi model beyin yüzeyinde görülebilir. 5 çivilerin (üstte) ve IED keskin dalgaları (alt) belirli bir alt tipi tahmin kaynaklar göstermektedir. Buna ek olarak, 6 görüntüler Şekil nasıl bir nöbet kurulması sırasında ardışık zaman dilimlerinde kaynak dağılımı değişir. Bu sonuçlar fokal epilepsili fareler üzerinde yüksek çözünürlüklü EEG kayıt ve kaydedilen EEG kullanarak kaynak analizi yapmak için önerilen yöntemlerin yeteneği desteklemektedir.

figure-results-1

Sivri farklı kümelere göre (üstte) ve keskin dalgalar (altta) ile IED Şekil 5. Tahmini beyin kaynak yerleri. (A) Zaman serisi, (B) EEG topografya ve (C) ekşi akım kortikalces. Değerlendirme kırmızı bir dikey çizgi (A) ile işaretli olan belirli bir zamanda gerçekleştirilir.
Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
figure-results-2
Nöbet sırasında Şekil 6. Tahmini beyin kaynakları. Zaman anları kırmızı dikey çizgiler olarak işaretlenir.
Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.

Tartışma

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Fokal epilepsi belirli bir klinik öncesi modelde non-invaziv kayıt kanallı EEG için yeni bir metodoloji tarif edilmektedir. kayıt ve analiz prosedürleri için ayrıntılar, spesifik deneysel ipuçları temin edilmiştir. Başarılı sonuçlar elde dikkate önemli faktörlerdir vardı. İlk olarak, EEG kayıtları için, yüksek kaliteli sinyalleri elde esastır. EEG macunu Doğru viskozite mini kap hazırlanması sırasında her elektrodun uygulanması gerektiğini ve sıçan kafası ve kulak saç tamamen tıraş sırasında çıkarılmalıdır. Empedans çek EEG kayıtları kalitesini onaylamak için en önemli adımdır. İkincisi, beyin kaynak görüntülemesi için uygun hacim iletken modeli üreten çok önemlidir. Her yüzey birlikte kayıt altına alınmalıdır. Ayrıca, üretilen elektrot konumları sıçan kafa derisi üzerinde gerçek elektrot konumları minimum mesafe hatası olmalıdır.

Hatta bu yazının kaynağını tanıttı rağmenBrainstorm 12 kullanılarak analiz yöntemleri, diğer açık yazılımları 16,17 ve ticari ürünler 18,19 kullanılarak yapılabilir. Ayrıca, sLORETA 13 yanında, bu tür birden fazla dipol modelleri ve algoritmasının gibi diğer ters çözeltiler 4 uygulanabilir.

Bu yaklaşımın bir sınırlama EEG kaydı sedasyon altında gerçekleştirilir çünkü davranış analizi yapılan edilemez olduğunu. Ancak, sıçanlarda 5,6 EEG kaydı için diğer yöntemlerle karşılaştırıldığında, bu yaklaşım non-invaziv olduğunu.

Bizim ilk sonuçlar fokal epilepsili bir sıçan tahriş edici bölgelerini tespit etmek, hem de nöbet başlatılması 11 altında yatan mekanizmaları ile ilişkilerini değerlendirmek için EEG kayıtlarından IED belirteçleri kesin sınıflandırma için önemini desteklemektedir. Buna ek olarak, bu tür özel IED EEG kaynak lokalizasyon resp iyi bir uyum gösterdiği gösterilmiştirözelliklerin etkili BOLD aktivasyonu ve devre dışı bırakma bölgeleri 20.

Çalışmamız biyomedikal mühendisleri tarafından geliştirilen yatak tezgah yatak stratejileri değerlendirmek için preklinik modellerin kullanımını teşvik edecek. Örneğin, IED ekstraksiyon Günümüzde, insanlarda önemli bir çaba gerekli manuel hastaneler, gerçekleştirilir. Bu çalışmada önerilen yöntem bunu otomatik olarak yapar. Biz FCD hastalara uygulandığında bu yöntemin kullanılması benzer sonuçlar üretecektir varsayımında. Biz bu değerlendirme ve insan veri kümesi içinde metodolojinin diğer yönleri için IRB protokoller hazırlanıyor.

Dahası, klinik öncesi modellerin kullanılması bize epilepsi 21 EEG kaynak lokalizasyonu yetenekleri ve sınırlamaları anlamanıza yardımcı olacaktır. Epileptogeneze ast beyin kaynaklarının doğru tahmin tedavi stratejileri ve cerrahi planlama için çok önemlidir. Ayrıca farelerde EEG kayıt için standart bir platforma sahip faydalı olacaktırKlinik öncesi çalışmalarda birçok anti-epileptik ilaçların etkinliğinin değerlendirilmesi. Bu epilepsi için EEG biyomarkerların değerlendirilmesi için yeni kapılar açacak epileptik sıçanlar non-invaziv sedasyon altında kaydedildiği ilk çalışmadır. Ancak, bu çalışmada sunulan tüm metodoloji diğer deneysel koşullar ve beyin bozuklukları genişletilebilir. EEG mini kapağı, aynı zamanda, diğer kemirgen tipler kullanılabilir.

Geçmişte, Wistar sıçanlarda bir forepaw stimülasyon paradigma EEG mini kap 2 ile kaydedilen verilerin kalitesini ve tekrarlanabilirlik değerlendirmek için kullanılır olmuştur. Ayrıca, beyin kaynak rekonstrüksiyon için doğrulamaları aynı anda bir bıyık stimülasyon paradigma 22 altında Wistar sıçanların laminer yerel alan potansiyelleri ile kaydedilen yüksek çözünürlüklü kafatası EEG den yapılmıştır. Bu yöntem, bu nedenle, özellikle fare s için bir MRI atlas varlığının Wistar sıçanlar için geliştirilmiştirTren. Ancak artık, fare 23, Sprague-Dawley fareleri 24 ve Paxinos ve Watson, sıçanlar 25 de dahil olmak üzere atlas standart formatı ile, diğer kemirgen türlerine uygulanabilir. Ayrıca, önerilen metodolojinin temel işlemler EEG önemli bir yöntemidir olan herhangi bir kemirgen preklinik modellerinde kullanılabilir. Ancak, bu yöntemin birçok açıdan EEG ön işleme (IED tespiti ve sınıflandırma) ile ilgili olanlar, epilepsi için özellikle bulunmaktadır. Ayrıca, araştırmacılar, farklı durumlarda sedasyon için kullanılan uygun ilaçlar farkında olmalıdır. Çalışmamızda izofluran ve dexdomitor kullanımı dikkatle nedeniyle IED üzerinde azaltılmış etkisi kabul edilmiştir. EEG ile ilgili olarak, bir fare olması durumunda, nispeten küçük bir kafa derisi yüzeyi önemli ölçüde kanal sayısını azaltacaktır.

Açıklamalar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Çıkar çatışması ilan etti.

Teşekkürler

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Yazarlar değerli tavsiye ve verimli bir tartışma için Pedro A. Valdes Hernandez, Francois Tadel ve Lloyd Smith teşekkür etmek istiyorum. Biz de kanıt okuma için Rafael Torres teşekkür ederiz.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
Veri Toplama BilgisayarıHewlett-PackardZ210 İş İstasyonu
DexdomitorOrion Pharma6295000Deksmedetomidin hidroklorür
EEG Analiz YazılımıMathworks Inc.MATLAB R2011b
Beyin FırtınasıSylvain ve ark. 2001
OpenMEEGGramfort ve ark. 2010
EEG Veri AkışıTucker-Davis TeknolojileriRS4 Veri Akışı
YapıştırBiotachYGB 103
EEG PreamplifikatörBioSemiAktif İki
Beyin ÜrünlerBrainAmp
Tucker-Davis TechnologiesPZ3 Düşük Empedanslı Amplifikatör
EEG Kayıt YazılımıBioSemiActiView
EEG Kayıt YazılımıTucker-Davis TechnologiesOpenEx - OpenDeveloper
EEG SCSI KonektörüBioSemiAktif İki SCSI Konektörü
Beyin ÜrünleriD-sub Konnektör
EEG İşlemcisiTucker-Davis TechnologiesRZ2 BioAmp İşlemci
Tucker-Davis TechnologiesZif-Clif Dijital Headstage
Yüksek Çözünürlüklü EEG Mini-capCortech ÇözümleriDA-AR-ELRCS32ABD patenti Başvuru No. 13/641,834
İzofluran, USPVedcoPiramal Sağlık NDC66794-013-25
İzopropil AlkolAqua Solüsyonları3112213%90 V/V Solüsyonu
Yağlayıcı Oftalmik MerhemRugbyNDC 0536-6550-91Steril
NaClAbbott2B8203Vateriner %0.9 Sodyum Kirür Enjeksiyonu USP
Fizyoloji Kayıt YazılımıADInstrumentsLabChart 7.0
Fizyoloji Kayıt SistemiADInstrumentsPowerLab 8/35
ŞırıngaMonoject20055512cc
EEG Elektrot

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Furman, M. Seizure Initiation and Propagation in the Pilocarpine Rat Model of Temporal Lobe Epilepsy. Journal of Neuroscience. 33 (42), 16409-16411 (2013).
  2. Sumiyoshi, A., Riera, J. J., Ogawa, T., Kawashima, R. A Mini-Cap for simultaneous EEG and fMRI recording in rodents. NeuroImage. 54 (3), 1951-1965 (2011).
  3. Engel, J., et al. Epilepsy biomarkers. Epilepsia. 54 (4), 61-69 (2013).
  4. Baillet, S., Mosher, J. C., Leahy, R. M. Electromagnetic Brain Mapping. IEEE Signal Processing Magazine. 18 (6), 14-30 (2001).
  5. Quairiaux, C., Megevand, P., Kiss, J. Z., Michel, C. M. Functional Development of Large-Scale Sensorimotor. Cortical Networks in the Brain. Journal of Neuroscience. 31 (26), 9584-9510 (2011).
  6. Lee, M., Kim, D., Shin, H. S., Sung, H. G., Choi, J. H. High-density EEG recordings of the freely moving mice using polyimide-based microelectrode. Journal of Visualized Experiments. (47), e2562(2011).
  7. Bernal, B., Grossman, S., Gonzalez, R., Altman, N. fMRI under sedation: what is the best choice in children. Journal of Clinical Medicine Research. 4 (6), 363-370 (2012).
  8. Colciaghi, F., et al. Status epilepticus-induced pathologic plasticity in a rat model of focal cortical dysplasia. Brain. 134 (10), 2828-2843 (2011).
  9. Valdez-Hernandez, P. A., et al. An in vivo MRI Template Set for Morphometry, Tissue Segmentation, and fMRI Localization in Rats. Frontiers in Neuroinformatics. 5 (26), 1-59 (2011).
  10. Gramfort, A., Papadopoulo, T., Olivi, E., Clerc, M. OpenMEEG: opensource software for quasistatic bioelectromagnetics. BioMedical Engineering OnLine. 9 (45), (2010).
  11. Song, Y., Sanganahalli, B., Hyder, F., Lin, W., Riera, J. An fMRI and EEG Study of Epileptogenesis in a Rat Model of Focal Cortical Dysplasia. Organization for Human Brain Mapping. , Available from: https://ww4.aievolution.com/hbm1401/index.cfm?do=abs.viewAbs&abs=4046 (2014).
  12. Tadel, F., Baillet, S., Mosher, J. C., Pantazis, D., Leahy, R. M. Brainstorm: A User-Friendly Application for MEG/EEG Analysis. Computational Intelligence and Neuroscience. 2011, 1-13 (2011).
  13. Pascual-Marqui, R. D. Standardized low resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA): technical details. Methods & Findings in Experimental & Clinical Pharmacology. 24 (D), 5-12 (2002).
  14. Iijima, T., Nakamura, Z., Iwao, Y., Sankawa, H. The Epileptogenic Properties of the Volatile Anesthetics Sevoflurane and Isoflurane in Patients with Epilepsy. Anesthesia and Analgesia. 91 (4), 989-995 (2000).
  15. Quiroga, Q. R., Nadasdy, Z., Ben-Shaul, Y. Unsupervised spike detection and sorting with wavelets and super-paramagnetic clustering. Neural Computation. 16 (8), 1661-1687 (2004).
  16. Delorme, A., Makeig, S. EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis. Journal of Neuroscience Methods. 134 (1), 9-21 (2004).
  17. Oostenveld, R., Fries, P., Maris, E., Schoffelen, J. M. FieldTrip: Open Source Software for Advanced Analysis of MEG, EEG, and Invasive Electrophysiological Data. Computational Intelligence and Neuroscience. 2011, 1-9 (2011).
  18. Koessler, L., et al. Source localization of ictal epileptic activity investigated by high resolution EEG and validated by SEEG. NeuroImage. 51 (2), 642-653 (2010).
  19. Manganotti, P., et al. Scalp topography and source analysis of interictal spontaneous spikes and evoked spikes by digital stimulation in benign rolandic epilepsy. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 107 (1), 18-26 (1998).
  20. Bae, J., Deshmukh, A., Song, Y., Brain Riera, J. Source Analysis of Interictal Epileptiform Discharges Using a Rat Model of Focal Epilepsy. Organization for Human Brain Mapping. , Available from: https://ww4.aievolution.com/hbm1401/index.cfm?do=abs.viewAbs&abs=4098 (2014).
  21. Birot, G., et al. Head model and electrical source imaging: A study of 38 epileptic patients. NeuroImage: Clinical. 16 (5), 77-83 (2014).
  22. Riera, J. J., et al. Pitfalls in the dipolar model for the neocortical EEG sources. Journal of Neurophysiology. , (2012).
  23. Hawrylycz, M., et al. The Allen Brain Atlas. Springer Handbook of Bio-Neuroinformatics. , 1111-1126 (2014).
  24. Schweinhardt, P., Fransson, P., Olson, L., Spenger, C., Andersson, J. L. A template for spatial normalization of MR images of the rat brain. Journal of Neuroscience Methods. 129 (2), 105-113 (2003).
  25. Schwarz, A. J., et al. A stereotaxic MRI template set for the rat brain with tissue class distribution maps and co-registered anatomical atlas: application to pharmacological MRI. Neuroimage. 32 (2), 538-550 (2006).

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

kteriktal Epileptiform De arjlarHacim letken ModeliES Loretta Ters z mMRI Probabilistik AtlasWistar S anlar

İlgili makaleler