Yöntem makalesi

Gerçek zamanlı yönetim fMRI psikoterapi eğitimi için bir iletişim kuralı

DOI:

10.3791/55543

⸱

24 Ağustos 2017

 ,  ,  ,  ,  , 
1Office of the Vice President for Research and Graduate Studies, Wright State University, 2Department of Biomedical, Industrial and Human Factors Engineering, Wright State University, 3Pediatric Radiology and Medical Imaging, Dayton Children's Hospital, 4Department of Trauma Care and Surgery, Boonshoft School of Medicine, Wright State University, 5Department of Defense Hearing Center of Excellence, JBSA-Lackland, 6Department of Neurology, Boonshoft School of Medicine, Wright State University

Bu makalede

Özet

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

İkna etmek ve/veya nöral plastisite kontrol yeteneği gelecekteki tedavisine nörolojik bozukluklar ve beyin hasarı kurtarma için kritik olabilir. Bu yazıda, biz kullanımı ile fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme insan beyin fonksiyonu modüle psikoterapi eğitimi ile ilgili bir protokol mevcut.

Özet

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

Nörolojik bozukluklar karakterizedir anormal cep-tarafından Moleküler-ve devre düzey beyin fonksiyonları. Teşvik ve neuroplastic işlemler ve doğru anormal işlev veya hasarlı doku bile shift işlevlerden Fizyolojik açıdan sağlıklı beyin bölgelerine denetlemek için yeni yöntemler önemli ölçüde genel sağlığı geliştirmek için potansiyele sahip. Geliştirme geçerli neuroplastic müdahaleler psikoterapi eğitimi (NFT) fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) üzerinden tamamen non-invaziv, farmakolojik olmayan ve dağınık şekilde hedef beyin için yerelleştirilmiş olmanın avantajları vardır. bölgeler, aynı zamanda bilinen hiçbir yan etkisi olan. Ayrıca, NFT teknikleri, başlangıçta fMRI, kullanılarak geliştirilmiş kez tıp uzmanları veya karmaşık tıbbi malzeme yardımı olmadan tarayıcı dışında yapılan çalışmaları için tercüme edilebilir. FMRI NFT, fMRI sinyal beynin belirli bölgelerden ölçülen, işlenen ve gerçek zamanlı olarak katılımcıya sunulan. Eğitim yoluyla, bu sinyal ve onun temel neurophysiologic ilişkilendirir düzenleyen, kendini yönettiği zihinsel işleme teknikleri geliştirilmiştir. FMRI NFT beyin bölgeleri ile birkaç farklı bilişsel, davranışsal ve motor sistemleri için etkileri çok çeşitli üzerinde istemli kontrol eğitmek için kullanılan. Ayrıca, fMRI NFT söz kullanma öyle aynı derecede nörolojik bozuklukları tedavisinde geniş kapsamlı ve temel insan performansı büyütme göstermiştir. Bu makalede, biz bizim kurum sağlıklı her iki modülasyon ve anormal Beyin fonksiyonlarının yanı sıra hem bilişsel hem işitsel beyin bölgelerinde hedeflemek için yöntem kullanma örnekleri için geliştirilen bir fMRI NFT iletişim kuralı mevcut.

Giriş

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

Nörolojik bozukluklar etkilenen bireyler, aileler ve toplum üzerinde büyük engelleri mevcut. Nörolojik bozuklukları tedavisi olmayan veya şüpheli etkinliği ve bozukluk belirtileri genellikle sadece hedef. Böyle Tinnitus-ses hayali algı-ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) tarafından onaylanmış bir tedavi olmayan durumdur. Kulak çınlaması konsantrasyon azalan veya gerçek ses algısını değiştirerek günlük görevleri ile müdahale bir kişinin yaşam üzerinde derin bir etkisi olabilir. Ayrıca, tinnitus tarafından etkilenen bireyler de yorgunluk, stres, uyku sorunları, bellek sorunları, depresyon, anksiyete ve sinirlilik1karşılaşabilirsiniz. Antidepresan ve sakinleştirici ilaçlar, gibi mevcut tedaviler yalnızca ilişkili belirtileri yönetmenize yardımcı olmak ve altta yatan neden tedavi etmek değil. Bu yenilikçi tedaviler Bu bozuklukların için kritik bir boşluk oluşturur.

Satın alma teknikleri, bir işlem gücü ve algoritmaları iyileştirmeler ile fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) veri ölçülen işlenen ve hız devrim. Bu gerçek zamanlı fMRI, bu toplanır gibi nerede veri işlenebilir gelişiyle sağlamıştır. Gerçek zamanlı fMRI erken uygulamaları sınırlı2öncelikle hızla hareket düzeltme gibi çevrimdışı analiz için tipik ön işlem adımları tamamlamak için yetersizlik tarafından inhibe, vardı. Bilgisayar teknolojisi ve algoritmaları gelişmeler şimdi hızı, ışık hassasiyeti ve benzer çevrimdışı ön işleme gerçek zamanlı olarak uygulanmasına olanak sağlayan gerçek zamanlı fMRI3 çok yönlülüğü artmıştır. Bu gelişmeler gerçek zamanlı fMRI 4 birincil uygulama etki açmıştır: intraoperatif cerrahi rehberlik4,7, geçerli beyin devletler için bir çekim gücü adapte beyin-bilgisayar arayüzleri5,6, ve psikoterapi eğitimi8.

NFT, gerçek zamanlı fMRI, değil orijinal odak noktası burada bireylerin beyin aktivitesi volitionally zihinsel stratejileri (hayalYani görevler) uygulanması ile modüle öğrenmek büyüyen bir alan araştırma olsa da. NFT Edimsel Klima9nöronal ateş oranları ve nöronal aktivite maymun10artırmak için gösterilmiştir, bir şeklidir. Ayrıca, fMRI NFT ilişkisel öğrenme11sırasında ortaya çıkan sinir değişiklikler spike zamanlama bağımlı plastisite ile ilişkili olduğu düşünülmektedir. Daha fazla etkileri NFT plastisite ile uzun vadeli kullanılmasının muhtemelen (sonuçlanan LTP), indükler fMRI sinaptik verimliliği12gelişmiş öneririz. Başka bir postulation beceri öğrenme, beyin aktivitesi üzerinde istemli kontrol gibi hücresel mekanizmaları ima ve voltaj bağımlı membran gürültülerinden - sinirsel uyarılabilirlik13' te değişiklik olarak ifade edilen değişiklikleri içerebilir. Her durumda, görünüşe göre o fMRI NFT sinirsel düzeyde beyin etkiler. Bu teorilerin fMRI NFT nörolojik bozuklukları tedavisinde kullanımı için güçlü bir durumda sağlar.

FMRI NFT, geleneksel fMRI farklı olarak, beyin aktivitesi ve davranış11,14arasındaki ilişkiyi araştırmak için bir fırsat sunuyor. Son zamanlarda, olmuştur spike maddelerle ilgili fMRI NFT neredeyse iki katı kadar makale ile 2011-2012 yılında yayınlanan çalışmalarda (n = 30) önceki 10 yıl ile karşılaştırıldığında (n = 16)11. Bir ilk fMRI NFT çalışmaların Weiskopf ve 20038iş arkadaşları tarafından yapılmıştır. Bu çalışmada başarıyla çevrimiçi geribildirim fizibilite ve fMRI sinyal içinde Anterior singulat korteks (bir katılımcı kullanarak ACC) öz-denetim gösterdi. Geribildirim yaklaşık iki saniyelik, bir büyüklük daha fazla bir gecikme ile birkaç önceki çalışmalarda daha hızlı görüntülenmiştir. İlk tam çalışma burada somatomotor korteks15etkinliğini denetlemek için 6 Katılımcılar öğrendi 2004 yılında yapılmıştır. FMRI NFT aynı gün gerçekleştirilen 3 seans arasında tamamlandı. Artan etkinliği dağınık şekilde somatomotor kortekste hedef bölgesine seçmeli tek konu ve grup düzeylerinde eğitim ders gözlenmiştir. Bu etkinin gerçek fMRI bilgi (gerçekleştirilen görevle ilişkili değil) bir arka plan bölgesinden alınan kontrol grubu için daha önce vadede gözlendi değil. Araştırmacılar beri insanlar ACC16, amigdala17, anterior Insula18,19, işitsel dahil olmak üzere çok sayıda beyin bölgelerden ölçülen fMRI sinyal üzerinde istemli kontrol öğrenebilirsiniz göstermiştir ve dikkat ile ilgili ağlar20, ikili rostrolateral prefrontal korteks21, dorsolateral prefrontal korteks12,22,23, motor cortices24, 25,26,27,28, birincil işitsel korteks29,30, ilişkili kısımlarının duygusal ağ bölgeleri31ile,32 , sağ inferior frontal gyrus33ve görsel cortices34,35.

Birçok nörolojik bozuklukların temel mekanizmaları bilinmemektedir. Kulak çınlaması örnekte, servis taleplerini36,37,38çoğunluğu hayalet ses için açık hiçbir kaynağıdır. Buna rağmen kanıt merkezi bir mekanizma siniri39tam diseksiyon sonra belirti çözünürlük eksikliği tarafından gösterildiği gibi bazı bireylerde kulak çınlaması algı sorumlu olabileceğini düşündürmektedir. Hiperaktivite Tinnitus ile ilişkili birincil işitsel korteks40,41,42yılında bulundu. Daha fazla kanıt kulak çınlaması etkileri daha da genişletmek öneriyor duygu işleme katılan ve dikkatte43devlet. Bu anormallikler üzerinde bağlı olarak, fMRI NFT paradigmalar teşvik ve normal beyin dalgaları teşvik neuroplastic mekanizmaları denetlemek için geliştirilebilir.

Protokol

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

Aşağıdaki fMRI NFT Protokolü Wright Devlet Üniversitesi Kurumsal inceleme Kurulu tarafından sağlanan yönergelere uyar.

1. kontrol grubu

  1. ve dikkatle kontrol grupları bir temanın belirlemek. Denetim grupları değerlendirilecek hypothesis(es) izin vermek için tasarım ve uygulama veya geri bildirim tarafından oluşturulan beklentileri gibi ek faktörlerden etkileri için hesap için 44 görüntüler.

2. Donanım kurulumu

  1. Katılımcı geleneksel fMRI yordamları kullanarak MRI Oda girmeden önce tüm donanımı hazırlama.
  2. Bay uyumlu ekran ve yanıt aygıt sistemi uyarıcı (PC) bağlarsanız.
  3. Bay uyumlu yanıt aygıtlar için kablolama yönlendirmek ve kulaklık aracılığıyla veya Mr'ı çevresinde delik.
  4. Bağlanmak TR-tetikleyici çıkış MRI için uyarıcı PC.
    Not: bazı kurulumları bu uyarıcı bilgisayara bağlayan Bay uyumlu yanıt aygıt donanım bağlı olabilir. Bu eşitleme uyaranlara ve veri toplama için zorunludur.
  5. Pozisyon Bay uyumlu ekran (olmak) ayna ile katılımcı için görünür olacak baş bobinine yapıştırılmış.

3. Katılımcı konumlandırma

Not: katılımcı tarayıcı masaya tipik beyin MRI için benzer bir şekilde ve geleneksel fMRI aynı şekilde konumlandırılmış olmalıdır.

  1. Altında katılımcı yalan aşağı tarayıcı masanın üzerine sırtüstü pozisyonda var. Onların kafasında baş bobin korumak için isteyin.
  2. Yer kulaklık üzerinde katılımcı ' s baş ve kulaklar kapsadığı vardır emin olun. Ek işitme koruma gereklidir, baş telefonları konumlandırma önce kulak tıkacı takın.
  3. Bir yastık altında katılımcı yer ' fazla konfor için s diz.
  4. Baş bobin üst vücut kilitlemek.
  5. Aynaya baş bobin yapıştırmayın.
  6. Yanıt aygıtları katılımcısı konumlandırmak ' s eller.
  7. Simgesel Yapı katılımcı konumunu ' s nasion göre tarayıcının.
  8. Mr'ı landmarked konumunu merkezine delik taşımak.
  9. Onayla katılımcı tüm ekranı ayna kullanarak görüntüleyebilirsiniz. Aynaya gerektiği gibi ayarlamak için Katılımcı sormak.

4. Hedef bölge yerelleştirme

  1. yerine bir " fonksiyonel " localizer. Fonksiyonel localizer beyin aktivitesinden hedef bölgesi faiz (ROI) 11 tanımlamak için kullanın.
    Not: Bu çalışma geleneksel fMRI için benzer bir şekilde yürütülür. Ancak, hedef yatırım Getirisi de bireysel anatomi kullanarak tanımlanabilir veya bir işlevsel localizer gerçekleştirmek için ihtiyaç kaldırarak atlaslar standart.
    1. Sağlamak komut dosyası ve/veya görsel görev yönergeleri katılımcıya.
      Not: Bu talimatlar özlü ancak fonksiyonel localizer sırasında yürütülen görev başarıyla gerçekleştirmek katılımcının izin için yeterli bilgi gerekir. Burada bir nokta-ecek var olmak üstünde belgili tanımlık perde katılımcı yönergeleri bilgilendirmek ve Kulaklığımda sesleri. Rahatla ve nokta üzerinde odaklan için onların hedeftir.
    2. Begin senkronize sesli uyaranlar (Örneğin, ikili sürekli beyaz gürültü 29) ve veri toplama İdaresi iterek " tarama " Bay tarayıcı butonuna.
      Not: Bu fMRI edinme TR tetikleyicisinden kullanarak uyaranlara sunumunu programlama tarafından gerçekleştirilir. TR tetiği ancak bu MRI ve yüklü paketler üreticisi tarafından etkilenebilir fMRI protokolü üzerinden kontrol edilir. Herhangi bir görsel, Haptic masa ve/veya işitsel uyaranlara diğer görevleri gerçekleştirmek ve/veya diğer bölgeleri hedeflemek için temin edilebilir.
      1. Alternatif görev uyaranlara (beyaz gürültü) eşleşen kontrolü ile teslimini uyaranların (gürültü) Engellenen bir desen. İstenmeyen ağları/sistemleri görev uyaranların aktive etkinleştirmek için denetim uyaranlara kullanın.
        Not: Bu münavebe fMRI edinme uyaranlara senkronize etme ve TR bakliyat izleme oluşur.
      2. Bütün beyin yankı düzlemsel görüntüleri degrade hatırladı yankı MRI darbe sırası kullanılarak toplamak; örnek parametreleri darbe sırası için faz ve sıklık yöne, 41 dilimleri paralel için hizalı bir edinme matris 64 x 64 öğeleri içerir anterior komissür-arka komissür uçak, 3,75 x 3,75 x 3 mm 3 Voksel boyutu, 0,5 mm dilim boşluğu, şişman bastırma etkin, TR/TE = 2.000/20 ms ve bir fiske vurmak açı 90 ° =.
  2. Harekete geçirmek eşlemesinden çok değişkenli istatistik kullanarak fonksiyonel localizer sırasında toplanan fMRI veri hesaplamak.
    Not: Aşağıdaki adımları bir türevi için geleneksel fMRI gerçekleştirilen işlem vardır. Bazı adımlar kaldırılabilir veya işlem zamanı azaltmak için Basitleştirilmiş.
    1. Preprocess sırasında veri toplama teknikleri 12 , 45 ön işleme standart oluşturulan özel yazılım kullanarak veri.
      1. 3D bir Gauss alçak-geçiren çekirdek (tam genişlikli yarı-en fazla 4,5 mm) kullanarak filtreleme kayma gerçekleştirmek.
      2. Doğru kütlenin Merkezi tri-Doğrusal İlişkilendirme kullanarak fonksiyonel localizer ilk hacmi her birim için hizalama tarafından translasyonel hareket için.
      3. Geçici bir Gauss alçak-geçiren çekirdek σ ile kullanarak filtreleme gerçekleştirmek = 3 s.
    2. Görev nörofizyolojik yanıt tahmin için bir model oluştur; Bu geleneksel fMRI aynı şekilde yapılır.
      1. Etkin tanımlayan psikolojik bir model oluşturmak ve her zaman noktası 46 eyaletlerini dinlen. Bu zaman puan değerinde görev sırasında modelleri ' 1 ' ve kontrol ile bir ' 0 '.
      2. Görev fMRI (nörofizyolojik) yanıt tahmin için önceden tanımlanmış bir hemodinamik yanıt işlevi (Rotasyonlarla) 46 psikolojik modeliyle convolve.
    3. Genel doğrusal Model (GLM) kullanarak nörofizyolojik modeli için zamanın bir fonksiyonu olarak her Voksel fMRI veri uygun. T - veya z dönüştürülür bir β parametre harita sonuçlanır-standart istatistiksel dönüşümler kullanarak istatistik haritaları (aktivasyon haritalar).
  3. Bir kaba fMRI görüntü üzerinde overlaid harekete geçirmek harita hangi sonraki psikoterapi geribildirim sinyali elde edilen bölgeye belirlemek için kullanın.
    Not: Bu özel yazılım kullanılarak yapılır. Küresel ve belirsiz değişiklikleri kaldırmak için ikinci bir yatırım Getirisi de tanımlanabilir.
    1. Kayıt bul anatomik işaretçileri görünür durumda f bulmak için fare kaydırma tekerleğini veya dilim kaydırma çubuğunu kullanma dilim üzerindenMRG veri lateral ventrikül 12 ön boynuz inferior yüzeyi gibi.
    2. Eşik en sağlam hedef bölge içinde işlevsel localizer sırasında aktif voxels ortaya çıkarmak için eşik kaydırma çubuğunu kullanarak etkinleştirme harita.
      1. Bu bir eşik bir temanın seçerek veya el ile eşik ayarlayarak performans.
    3. İle harekete geçirmek seçili eşiğin ve yatırım Getirisi için eklemek için hedef bölge içinde bireysel voxels seçmek için sol fare düğmesini kullanın.
      Not: Voxels bir veya birden çok dilim seçilebilir.

5. fMRI NFT

  1. davranış psikoterapi çalışan görev ve denetim koşulları değişen ile bir yük vagonu modelini kullanarak. Nerede katılımcıları yükseltme veya alçaltma hedef bölge faaliyet denetimi istenen sonuçları elde etmek için kritik yönü ile
    1. alet bir görev durumu.
      Not: Örneğin, beyin sahip pek çok bölge tinnitus hastalarında hiperaktif ve, bu nedenle, etkinliği azalan normal beyin dalgaları teşvik.
    2. Görev durumu burada katılımcılar dönmek rahatlatıcı ve onların zihni dinlenmek aktivite bir denetim koşulu ile alternatif.
    3. Beyin aktivitesi istenen Birleşik doğru oransal için AIDS başlangıç olarak her iki koşulları sırasında kullanılmak üzere katılımcı mindfulness görevleri komut dosyası haline getirilmiş bir örneği ile sağlar. Bu sürücü beyin etkinliği istediğiniz Birleşik doğru mindfulness görevleri gerçekleştirmek için Katılımcı talimat.
      1. Kulak çınlaması örnekte, işitsel etkinliğini azaltmak için diğer duyu sistemleri için işitme sisteminin uzak dikkatini aktarmak için katılımcılar talimat.
    4. Temel hesaplama
      Not: her çalışma önce MRG donanım bileşenlerinin ayar nedeniyle, temel geribildirim için Katılımcı sunma önce verileri normalleştirmek için kullanılır. Temel ortalama NFT 12 , 47 çalıştırmak her fMRI başında alınan birimlerden biri veya birkaçıyla ortalamasını alarak hedef bölge için belirlenir.
      1. Tarama başında sunulan bir geri sayım sırasında dinlenmek için Katılımcı talimat.
  2. Begin tuşlarına basarak uyaranlara sunu ve veri toplama senkronize " tarama " Mr tarayıcı butonuna. 4.1.2. adımda fonksiyonel localizer için reçete olarak aynı şekilde bir degrade hatırladı yankı MRI darbe sırası kullanılarak yankı düzlemsel görüntüleri toplamak.
  3. Edinme temel birimleri.
    1. Görsel olarak mevcut bir geri sayım sayacı ve boş geribildirim ekran.
    2. Özel yazılım kullanarak satın alma sırasında verileri işlemek.
      1. 3D bir Gauss alçak-geçiren çekirdek (tam genişlikli yarı-en fazla 4,5 mm) kullanarak filtreleme kayma gerçekleştirmek.
      2. Düzeltmek translasyonel hareket kütlenin Merkezi her birimi olarak kullanımı için; her birim tri-Doğrusal İlişkilendirme kullanarak fonksiyonel localizer ilk cildi kayıtlıdır.
      3. Hedef yatırım Getirisi zaman ve mekanda genelinde ortalama sinyalini compute.
      4. Hedef yatırım Getirisi her birim içinde tüm voxels gelen sinyalleri toplamı.
      5. Oluşturma yatırım Getirisi ortalama toplam yatırım Getirisi voxels sayısına göre bölünerek her birim için.
      6. Temel birimlerden toplamları ortalama.
  4. Psikoterapi birimleri elde
    1. veri özel yazılım kullanarak satın alma sırasında önişlem.
      1. 3D bir Gauss alçak-geçiren çekirdek (tam genişlikli yarı-en fazla 4,5 mm) kullanarak filtreleme kayma gerçekleştirmek.
      2. Doğru kütlenin Merkezi tri-Doğrusal İlişkilendirme kullanarak fonksiyonel localizer ilk hacmi her birim için hizalama tarafından translasyonel hareket için.
    2. Geri besleme sinyali hesaplamak. Bir geri besleme sinyali alınan her birimden fMRI NFT sırasında elde edilir. Bu istemli kontrol öğrenme yardımcı olmak için katılımcıya sunulan bilgi yok.
      1. Tek bir değer oluşturmak için yatırım Getirisi hedef içinde tüm voxels gelen fMRI sinyal ortalama.
      2. Yatırım Getirisi temel ortalaması arasındaki mevcut yatırım Getirisi ortalama yüzde değişikliği hesaplar. İsteğe bağlı olarak, bu sinyal katılımcı üzerinde bağımlı bir faktörle ölçekli ' s performans.
      3. Geribildirim sinyali geçici süzerek hesaplamak (3 sigma ile Gauss alçak-geçiren çekirdek bileşenleri yalnızca oluşan s) geçerli yüzde geribildirim sinyalleri ile önceki psikoterapi birimlerden değiştirmek.
    3. Geri besleme sinyali görüntülemek. Çubuğunun yüksekliğini nerede geribildirim değeri 18 , 19 ' a , orantılı bir termometre tarzı bar arsa aracılığıyla sinyal
      1. görüntü geçerli görüş 21 , 34.
      2. Katılımcı görüşlere yer paylaşımı talimatı ekran.
        Not: Bu talimatlar basittir ve sakin ol, ya da artırmak veya etkinlik (Yani termometre bar) azaltmak için Katılımcı yönlendirmelidir.
    4. İsteğe bağlı olarak ek stimülasyon sağlar. Ek görsel, işitsel veya haptic stimülasyon geribildirim ile aynı anda sunulan.

6. Hedef ROI kendi kendini düzenleyen için becerilerinizi değerlendirir.

Not: psikoterapi tamamlandıktan sonra hedef bölge eğitim her çalışması için kendi kendini düzenleyen yeteneği sayısal gerekiyor.

  1. Analiz içi konu geribildirim değişimler 12 sinyalleri.
    1. Oluştur psikoterapi dinlenme ve görev koşulları temsil eden bir psikolojik modeli.
      Not: Bu model nörofizyolojik manken üretmek için önceden tanımlanmış bir komuta ile convolved. Fonksiyonel localizer için açıklanan aynı işlemdir.
    2. Geri besleme sinyali saat seriler için bir GLM kullanarak nörofizyolojik modeli uygun. Bu t - veya z dönüştürülür bir β parametre sonuçlar-istatistik kendi kendini düzenleyen yeteneği temsilcisi.
  2. Arası konu karşılaştırmaları yapmak.
    Not: İstatistik öz-denetimi performansını temsilcisi çalışır ve uygun istatistiksel analizleri (eşleştirilmiş Örneğin, t - testleri veya ANOVAs) kullanarak grupları arasında karşılaştırılabilir. Bu testler değişiklikleri hedef bölge eğitim ve gruplar arasında kendi kendini düzenleyen yeteneği değerlendirmek ve çalışma değerlendirmek için kullanılan ' s hypothesis(es).

Sonuçlar

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

Ekibimiz sol dorsolateral prefrontal korteks (DLPFC) üzerinde fMRI NFT bir kohort 18 katılımcı öğrendim kontrol önemli bir artış göstermiştir. Konular içinde tek yönlü ANOVA istemli kontrol12sayısal değerleri üzerinde gerçekleştirildi. Bu çözümleme DLPFC anlamlı bir artış 5 x sol kontrolünü ortaya
14 d (şekil 1; içinde yürütülen beş ayrı oturumlar arasında 6 min:24 s çalıştırır psikoterapi, ayrılmış F(4,68) 2.216, p = 0,038, kabul, tek kuyruklu küresellik =). Bir karmaşık çoklu görev testi, önce ve sonra NFT, performans değişiklikleri 2 x 2 karışık-modeli ANOVAs kullanarak psikoterapi almadım bir grup için karşılaştırıldı. Post-hoc, karşılaştırmalar Bonferroni düzeltilmiş ortaya ek eğitim almadım bir karmaşık çoklu görev test performansına önemli artışlar (p < 0.005, tek kuyruklu), ve bu artış bir kontrol grubu önemli ölçüde daha fazla hangi benzer eğitim gerçekleştirilen ama psikoterapi ek yardımı ile verilmedi (p < 0,03, küresellik kabul, tek kuyruklu)12. Sol DLPFC üzerinde denetim eğitim arasında kazanıyor deney grubunda rağmen bir plato gözlenen değil. Bu en yüksek düzeyde denetim davranışsal sonuçlar üretmek gerekli değildir ve daha da büyük etkileri ile daha fazla12eğitim mümkün olabilir anlamına gelir. Ayrıca, bizim takım NFT nile kombine fMRI ortaya koydu-arka uygulama oluşturur odak değişiklikleri hedef bölgesine sınırlı ve çalışma bellek network (Şekil 2) yukarı veya aşağı akım bileşenleri etkilemez beyin aktivitesi 22.

Kulak çınlaması ile ilgili bir önceki çalışmada tedavi29fMRI NFT araştırmış. Bu çalışmada, psikoterapi 4 x 4 dk ishal bir tek eğitim oturumu tamamlandı. Tinnitus davranış değerlendirmeler önce ve sonra tek fMRI NFT yapılmıştır. Başarılı istemli aşağı düzenleme işitsel korteks, elde ve işitsel harekete geçirmek önemli bir azalma yol açtı. Tinnitus tedavisinde fMRI NFT vaadi bu çalışmada gösterilmiştir, ancak, sadece altı katılımcı incelenmiştir ve bir kontrol grubu karşılaştırma için kullanılmıştır değil. Ayrıca, istatistiksel analizler davranışsal verileri de dahil olmak üzere gerçekleştirilen değil. Bu çalışmada genişletilmesi ilginç yeni tedavi olanakları kulak çınlaması hastalar için açığa çıkarabilir.

figure-results-1
Şekil 1: sol DLPFC üzerinde denetim artan. Ortalama her psikoterapi çalıştırmak için DLPFC denetimi (ayrı günlerde yapılır) sol açık yeşil daireler tarafından belirtilir. Bir doğrusal regresyon analizi kontrol önemli bir artış eğitim boyunca ortaya (koyu yeşil hat; β 1.078, p = < 0.033). Hata çubukları 1 SEM Unmodified işi temsil etmek--dan Sherwood vd. 12, Creative Commons Attribution lisansı altında yeniden basıldı. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

figure-results-2
Şekil 2: öğrenme yerelleştirilmiş etkisini DLPFC denetim yaptı. (A) Voksel eklenmesi fMRI bir nseçili NFT için olasılık-geri fonksiyonel localizer. Hafif mavi voxels NFT hedef bölgede en sık yer alan, koyu mavi voxels daha az sıklıkla dahil edildi ve açık voxels dahil edilmedi. (B) ANOVA Voksel tabanlı eğitim oturumu (Kırmızı-Sarı) temel etkisi için sonuçlar. Bu etki büyük bir örtüşme ile sol DLPFC ROIs NFT için hedef gösterdi. Aksiyel dilimleri koordinatları z radyolojik kongrede'görüntülenir = 22, 26, 30, 34 ve 38 mm (soldan sağa). Değiştirilmemiş işten Sherwood vd. 22, Creative Commons Attribution lisansı altında yeniden basıldı. Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.

Tartışma

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

Burada tartışılan fMRI NFT protokolü beynin herhangi bir bölgeyi hedeflemek için adapte edilebilir ve tartışır tekdeğişirli, psikoterapi ROI dayalı bir yaklaşım. Bu diğer bölgeler etkinleştirmek için ek işlev localizer görevler programlama tarafından sağlanabilir. Bu görevler özel psikoterapi yazılım birleşmeyle, biz çok basit bir süreç geliştirdik. İşte, ancak, bir sınırlama: hedef bölge işlevsel olarak tanımlanması gerekir. Şu anda, bizim takım geliştirdiği yazılım herhangi bir kayıt fonksiyonel ve anatomik görüntüleri arasında gerçekleştirmez. Bu nedenle, atlas tabanlı ROIs gibi diğer yatırım Getirisi seçimi yöntemleri şu anda uygulanan olamaz. Buna ek olarak, bir çekim gücü ve psikoterapi (Örneğin, blok süresi, bloklar ve görüntüleme parametreleri TR de dahil olmak üzere) için parametreleri kolayca operatör tarafından manipüle edilebilir. Ayrıca, transfer ROI psikoterapi yokluğunda uygulanabilir hedef kendi kendini düzenleyen yeteneği değerlendirmek için çalışır. Geliştirdiğimiz yazılım kullanmak çok değişkenli desenler35,48 ya da beyin bölgeleri49arasındaki bağlantıyı psikoterapi sunmuyor.

FMRI NFT psikoterapi diğer formları önemli avantajlar sunuyor ama aynı zamanda kendi sınırlamaları vardır. NFT electroencephalogram (EEG) gibi tüm diğer formları daha iyi performans uzamsal çözünürlük fMRI NFT büyük avantajı olduğunu-psikoterapi dayalı. Gelişmiş Uzaysal çözünürlük hedeflenen50olmak tüm beyin arasında belirli beyin yapıları/fonksiyonlar sağlar. Şu anda, bu sistematik olan diğer tedaviler ile farmakoterapi gibi ulaşılabilir değil. Ancak, gecikme süresini fMRI NFT büyük dezavantaj olduğunu. FMRI sinyal ile daha fazla ilişkili hemodinamik gecikme oranları EEG (en çok 3 büyüklük daha yavaş) daha yavaş örnekleme yalnızca, bu gecikme için ekler değil. Buna rağmen katılımcıların bu gecikme üstesinden gelmek ve uygulama ile beyin aktivitesi (Örneğin, bir daha gözden geçirme bkz: Sulzer ve ark. kontrol öğrenmek olduğunu, ezici kanıt yoktur 11 ve Scharnowski vd. 50).

FMRI popülerlik NFT büyüyor ama bir bebeklik aşamasında kalır. Bu nedenle, ortak uygulamalar henüz kabul edilmesi gerekir. Açıklanan protokol bilimsel olarak kabul edilen yöntemler ayrıntıları. Mesela geribildirim görüntüler birden fazla form makarna bir termometre-stil bar arsa18,19,21,34de dahil olmak üzere çeşitli çalışmalar kullanılmıştır. Bir temel Hedef bölgeden hesaplanan yüzde sinyal değişiklikle de yaygın olarak uygulanan12,19,21,25 olduğu gibi Ayrıca, bir geri besleme sinyali sundu , 30 , 51 , 52.

Plastik etkileri beyin kontrol anormal beyin aktivitesi, yukarıda açıklanan kulak çınlaması ile ilişkili gibi nörolojik bozukluklar veya beyin yaralanmaları tedavisi için yenilikçi bir tedavi tekniği sunmaktadır. Neuromodulation davranış Effects'e çeviri tam mekanizmaları hala bilinmeyen olmakla birlikte, fMRI NFT LTP11ile ilişkili olduğu düşünülmektedir. Ne zaman bir aktif görev ile ilgili beyin ağlarda beyin aktivitesi düzenleyen öğrenme sürecinde davranış takviye edilmiştir. Böyle takviye ağ neden neuroplastic mekanizmaları nişan daha etkin bir şekilde sonuçlanır. Bu nereye bireyler de kafa derisi53,54,55 yerel bölgelerden ölçülen elektrik sinyallerinin frekans bantlarında denetlemek için eğitilmiştir EEG tabanlı psikoterapi gibi diğer NFT teknikleri ile denk geliyor . Diğerleri sinaptik verimliliği12LTP sinaptik plastisite sonuçlanan üzerinden gelişmiş belirttiler. Henüz başka bir postulation öğrenme hücresel mekanizmaları sinirsel uyarılabilirlik13bir değişiklik olarak ifade voltaj bağımlı membran gürültülerinden değişiklikleri içerebilir öneriyor. Her durumda, görünüşe göre o fMRI NFT hücresel düzeyde değişikliklere neden olur ve bireysel bazı öğrenmek olabilir bu süreçler üzerinde kontrol. Bu yetenek ve bu değişiklikler hakkında öğrenme ve beyin yaralanmaları ve nörolojik hastalıklar için tedavi geliştirmek içinde kritik olabilir.

Önemli bir unsuru, fMRI NFT davranış değişiklikleri ölçmek etmektir. Bu davranış değişiklikleri NFT kaynaklı sinirsel değişiklikler tarafından tahrik tahmin birçok hipotez için zorunludur. En azından, bu Değerlendirmeler iki saat noktada toplanmalıdır: öncesinde ve sonrasında NFT. Tinnitus için doğrudan ölçüsü olarak kulak çınlaması durumunda, sadece öznel soru formları bu davranış Değerlendirmeler oluşabilir. Diğer nörolojik bozukluklar için bir literatür soruşturma altında belirli hypothesis(es) için uygun, makul ve belgelenen değerlendirme belirlemek için yapılmalıdır. Bazı hipotezler olanlar fMRI NFT çevre-, kısa ve uzun vadeli etkilerini keşfetmek gibi ek süre noktalarda ölçümler gerektirir. Bazı değerlendirmeler NFT öğrenme etkileri azaltmak için önce eğitim gereksinim duyabilir. Diğer hipotezler bile beyin metabolitleri, serebral perfüzyon veya fonksiyonel ağlar düzeylerinde ilgilenenler gibi nörolojik test gerektirebilir.

FMRI NFT yordamı iki kritik aşamaları vardır. İlk bir beyin bölgesi psikoterapi için hedef belirliyor. Herhangi bir yordamları gerçekleştirmeden önce kapsamlı bir literatür Sinirsel yollar ve nörolojik bozukluk ya da beyin hasarı ile ilişkili önemli yapıları/işlevleri araştırmak için yapılmalıdır. Bu, önemli yapıları/işlevleri dikkatle psikoterapi için hedef olarak seçilmesi gerekir. Sonraki, başka bir literatür bu yapısı/işlev ile ilişkili görevleri incelemek için yapılmalıdır. Bu görev veya bozukluğu ile ilişkili olmayabilir, ama görev istenen region(s) belirlenen nüfus etkinleştirir onaylanması. Psikoterapi işlemleri sırasında bu hedef bölge ilk oturumunda veya her oturum, bireysel olarak seçilecektir. Bu nedenle, Inter - ve Intra-net - subject değişkenlik tahmin edilemez sonuçlar doğurabilir önemli faktörler olabilir. Hedef bölgeyi seçin ve yeterli personel eğitimi kuralları için bir protokol oluşturmak için önemlidir. Bir hedef ROI tanımlamak için iki yöntem vardır: anatomik ve fonksiyonel olarak. Anatomik tanımları yapısal MRI taramaları Hedef bölgeden kesinlikle anatomi tanımlamak için kullanmak,ve muhtemelen bir çift atlas kullanarak. Fonksiyonel görüntüleri yapısal resimlere kaydedilir ve hedef bölge işlevsel alan21,26aktarılır. Fonksiyonel yöntem, hedef bölge bir işlevsel localizer11,12,24,29,44yaparak üretilen bir harekete geçirmek göster seçilir. Bu yöntem burada tartışıldı.

FMRI NFT ikinci kritik aşamada kontrol grubu seçimi olduğunu. Kontrol grubu fMRI NFT etkisini belirlemede önemlidir ve kontrol grupları yelpazesi dikkatle incelenmesi gereken. Önceki çalışmalarda çok çeşitli denetimler kullandık. Bir ortak bir kontrol grubu için sahte geribildirim varlığında istemli kontrol girişimi için yöntemidir. Bu geribildirim deney grubu21,44istenen habersizce değil sürecine bir bölgeden gelen katılımcı17,33' e, sağlanan, bir katılımcıdan yoked 44veya ters52. Diğer çalışmalar hangi istemli kontrol girişiminde bulunan ancak sağlanmayan kontrol grubu ile psikoterapi12,21,44,56kullandık.

Bir önceki çalışma konular sahte geribildirim denetlemek istediğinizde, orada olduğunu artan harekete geçirmek ikili insula, anterior singulat, ek motorlu, dorsomedial ve pasif izlerken için karşılaştırıldığında yanal prefrontal alanlarındaki göstermektedir bir geribildirim57görüntüler. Bu bulgular geniş fronto Paryetal ima ve beyin aktivitesi kontrol vermek amacıyla olduğunda cingulo opercular ağ etkinleştirilir. Ayrıca, bu bulgular NFT deneylerde kullanılan geleneksel kontrol grubu sinirsel ilişkilendirir bile sahte geribildirim huzurunda bilişsel kontrolü ile tutarlı kullanacağınız öneririz. Ayrı bir meta-analiz ön Insula ve Bazal gangliyon, hangi her ikisi are bilişsel denetiminde yer alan bölgeler ve diğer yüksek Bilişsel işlevler, bileşenleri istemli kontrol58girişiminde kritik faaliyet gösterdi. Meta-analiz sonuçlarını önceki bulma57doğruladı. Birlikte ele alındığında, bu kanıt başarılı istemli kontrol ve öz-denetim girişiminde ilgili etkileri betimlemek için kritik olduğunu göstermektedir. Bu nedenle, yapmak değil kalkışmak öz-denetim kontrol grubu eklenmesi önemli olabilir.

Ancak, önceki çalışmalarda denetim grupları alınan sahte fMRI sinyal nerede hedef ROI etkinlik farklılıkları ortaya çıkardı o kim gerçek geribildirim15,16,17, alınan gözlendi 18 , 20 , 21 , 25 , 26 , 28 , 33 , 34 , 44, yorumu Ekle değil ima eğitim stratejileri hedef bölge oransal etkili değildir. Ayrıca, aynı yönergeleri ve eğitim yılının aynı döneminde alınan ama did değil almak geribildirim beyin aktivitesinin geçerli düzeyde denetim grupları benzer davranışsal sonuçlar verildi deneysel grupları olarak sergi değil psikoterapi12,18,21,32,44,59. Bu bulgular deneyimsel efektleri veya spesifik olmayan değişiklikler fMRI NFT kaynaklı öğrenme yerine diğer öğrenme atfedilebilecek olduğunu düşündürmektedir. Bu nedenle, belirli eğitim rejimleri hangi hedef istenen sonuç elde etmek için belirli nörofizyolojik sistemleri geliştirilmelidir. Bir çalışma ile kontrol grubu çeşitli sonuçlarından göstermektedir davranış eğitimi, uygulama, duyusal geribildirim ve biofeedback yalnız olanlar fMRI NFT44almak olarak eşdeğer davranışsal etkiler üretmek değil.

Açıklamalar

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

Yazarlar ifşa gerek yok.

Teşekkürler

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

Bu malzeme araştırma tarafından ABD Hava Kuvvetleri sözleşme numarası FA8650-16-2-6702 altında sponsorluğunda temel alır. Görüşler yazarlar vardır ve resmi görüşlerini veya politikası Savunma Bakanlığı ve onun bileşenleri yansıtmamaktadır. ABD hükümeti çoğaltmak ve herhangi bir telif hakkı gösterimi onun üzerine rağmen toplum amaçlı baskılar dağıtmak yetkilidir. Gönüllü, tam olarak bu Araştırmada kullanılan konuların aydınlatılmış onam elde edildi CFR 219 ve DODI 3216.02_AFI 40-402 32 tarafından gerekli.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
3T MRIGE Medikal750W KeşifVeri Toplama Donanımı
MR Uyumlu Görüntü SistemiInVivoSensaVueGörsel Uyaran Donanımı
MR Uyumlu İşitsel Sistem RezonansTeknolojileriCinemaVisionİşitsel Uyaran Donanımı
Deneysel UyaranNörodavranışsal SistemlerSunumYazılımı Kontrol uyaranları Sunum
Deneysel İşleme YazılımıMathworksişlemek içinMATLAB
Veri İşleme YazılımıMicrosoftVisual Studio C++Verileri işlemek için
Yanıt pedleriCedrus CorporationLuminaKatılımcı Girdisi Almak için Donanım
Yazılımı Verileri yazılımı yazılım

Kaynaklar

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Vanneste, S., Plazier, M., der Loo, E. V., de Heyning, P. V., Congedo, M., De Ridder, D. The neural correlates of tinnitus-related distress. NeuroImage. 52 (2), 470-480 (2010).
  2. Cox, R. W., Jesmanowicz, A., Hyde, J. S. Real-time functional magnetic resonance imaging. Magn Reson Med. 33 (2), 230-236 (1995).
  3. Weiskopf, N., et al. Real-time functional magnetic resonance imaging: methods and applications. P Int School Magn Reson Brain Funct. 25 (6), 989-1003 (2007).
  4. Hirsch, J., et al. An integrated functional magnetic resonance imaging procedure for preoperative mapping of cortical areas associated with tactile, motor, language, and visual functions. Neurosurgery. 47 (3), 711-722 (2000).
  5. Yoo, S. -S., et al. Brain computer interface using fMRI: spatial navigation by thoughts. Neuroreport. 15 (10), 1591-1595 (2004).
  6. Sorger, B., Reithler, J., Dahmen, B., Goebel, R. A real-time fMRI-based spelling device immediately enabling robust motor-independent communication. Curr Biol. 22 (14), 1333-1338 (2012).
  7. Yoo, J. J., et al. When the brain is prepared to learn: Enhancing human learning using real-time fMRI. NeuroImage. 59 (1), 846-852 (2012).
  8. Weiskopf, N., et al. Physiological self-regulation of regional brain activity using real-time functional magnetic resonance imaging (fMRI): methodology and exemplary data. NeuroImage. 19 (3), 577-586 (2003).
  9. Fetz, E. E. Volitional control of neural activity: Implications for brain-computer interfaces. J Physiology. 579 (Pt 3), 571-579 (2007).
  10. Fetz, E. E. Operant Conditioning of Cortical Unit Activity. Science. 163 (3870), 955-958 (1969).
  11. Sulzer, J., et al. Real-time fMRI neurofeedback: Progress and challenges. NeuroImage. 76 (0), 386-399 (2013).
  12. Sherwood, M. S., Kane, J. H., Weisend, M. P., Parker, J. G. Enhanced control of dorsolateral prefrontal cortex neurophysiology with real-time functional magnetic resonance imaging (rt-fMRI) neurofeedback training and working memory practice. NeuroImage. 124 (A), 214-223 (2016).
  13. Mozzachiodi, R., Byrne, J. H. More than synaptic plasticity: Role of nonsynaptic plasticity in learning and memory. Trends Neurosci. 33 (1), 17-26 (2010).
  14. Weiskopf, N., Scharnowski, F., Veit, R., Goebel, R., Birbaumer, N., Mathiak, K. Self-regulation of local brain activity using real-time functional magnetic resonance imaging (fMRI). J Physiology-Paris. 98 (4-6), 357-373 (2004).
  15. deCharms, R. C., Christoff, K., Glover, G. H., Pauly, J. M., Whitfield, S., Gabrieli, J. D. E. Learned regulation of spatially localized brain activation using real-time fMRI. NeuroImage. 21 (1), 436-443 (2004).
  16. Hamilton, J. P., Glover, G. H., Hsu, J. -J., Johnson, R. F., Gotlib, I. H. Modulation of subgenual anterior cingulate cortex activity with real-time neurofeedback. Hum Brain Mapp. 32 (1), 22-31 (2011).
  17. Zotev, V., et al. Self-regulation of amygdala activation using real-time fMRI neurofeedback. PLoS ONE. 6 (9), e24522(2011).
  18. Caria, A., et al. Regulation of anterior insular cortex activity using real-time fMRI. NeuroImage. 35 (3), 1238-1246 (2007).
  19. Veit, R., Singh, V., Sitaram, R., Caria, A., Rauss, K., Birbaumer, N. Using real-time fMRI to learn voluntary regulation of the anterior insula in the presence of threat-related stimuli. Soc Cogn Affect Neur. 7 (6), 623-634 (2012).
  20. Lee, J. -H., Kim, J., Yoo, S. -S. Real-time fMRI-based neurofeedback reinforces causality of attention networks. Neurosci Res. 72 (4), 347-354 (2012).
  21. McCaig, R. G., Dixon, M., Keramatian, K., Liu, I., Christoff, K. Improved modulation of rostrolateral prefrontal cortex using real-time fMRI training and meta-cognitive awareness. NeuroImage. 55 (3), 1298-1305 (2011).
  22. Sherwood, M. S., Weisend, M. P., Kane, J. H., Parker, J. G. Combining real-time fMRI neurofeedback training of the DLPFC with n-back practice results in neuroplastic effects confined to the neurofeedback target region. Front Behav Neurosci. 10 (138), 1-9 (2016).
  23. Zhang, G., Yao, L., Zhang, H., Long, Z., Zhao, X. Improved working memory performance through self-regulation of dorsal lateral prefrontal cortex activation using real-time fMRI. PLoS ONE. 8 (8), e73735(2013).
  24. Sitaram, R., et al. Acquired control of ventral premotor cortex activity by feedback training: an exploratory real-time fMRI and TMS study. Neurorehab Neural Re. 26 (3), 256-265 (2012).
  25. Subramanian, L., et al. Real-time functional magnetic resonance imaging neurofeedback for treatment of Parkinson's Disease. J Neurosci. 31 (45), 16309-16317 (2011).
  26. Yoo, S. -S., Lee, J. -H., O'Leary, H., Panych, L. P., Jolesz, F. A. Neurofeedback fMRI-mediated learning and consolidation of regional brain activation during motor imagery. Int J Imag Syst Tech. 18 (1), 69-78 (2008).
  27. Berman, B. D., Horovitz, S. G., Venkataraman, G., Hallett, M. Self-modulation of primary motor cortex activity with motor and motor imagery tasks using real-time fMRI-based neurofeedback. NeuroImage. 59 (2), 917-925 (2012).
  28. Chiew, M., LaConte, S. M., Graham, S. J. Investigation of fMRI neurofeedback of differential primary motor cortex activity using kinesthetic motor imagery. NeuroImage. 61 (1), 21-31 (2012).
  29. Haller, S., Birbaumer, N., Veit, R. Real-time fMRI feedback training may improve chronic tinnitus. Eur Radiol. 20 (3), 696-703 (2010).
  30. Haller, S., et al. Dynamic reconfiguration of human brain functional networks through neurofeedback. NeuroImage. 81 (0), 243-252 (2013).
  31. Johnston, S. J., Boehm, S. G., Healy, D., Goebel, R., Linden, D. E. J. Neurofeedback: A promising tool for the self-regulation of emotion networks. NeuroImage. 49 (1), 1066-1072 (2010).
  32. Johnston, S., Linden, D. E. J., Healy, D., Goebel, R., Habes, I., Boehm, S. G. Upregulation of emotion areas through neurofeedback with a focus on positive mood. Cogn Affect Behav Ne. 11 (1), 44-51 (2011).
  33. Rota, G., et al. Self-regulation of regional cortical activity using real-time fMRI: The right inferior frontal gyrus and linguistic processing. Hum Brain Mapp. 30 (5), 1605-1614 (2009).
  34. Scharnowski, F., Hutton, C., Josephs, O., Weiskopf, N., Rees, G. Improving visual perception through neurofeedback. J Neurosci. 32 (49), 17830-17841 (2012).
  35. Shibata, K., Watanabe, T., Sasaki, Y., Kawato, M. Perceptual learning incepted by decoded fMRI neurofeedback without stimulus presentation. Science. 334 (6061), 1413-1415 (2011).
  36. Fowler, E. Head noises in normal and in disordered ears: Significance, measurement, differentiation and treatment. Arch Otolaryngol. 39 (6), 498-503 (1944).
  37. Penner, M. J. An estimate of the prevalence of tinnitus caused by spontaneous otoacoustic emissions. Arch Otolaryngol. 116 (4), 418-423 (1990).
  38. Sismanis, A., Smoker, W. R. K. Pulsatile tinnitus: Recent advances in diagnosis. Laryngoscope. 104 (6), 681-688 (1994).
  39. Folmer, R. L., Griest, S. E., Martin, W. H. Chronic tinnitus as phantom auditory pain. Otolaryngology. 124 (4), 394-400 (2001).
  40. Gu, J. W., Halpin, C. F., Nam, E. -C., Levine, R. A., Melcher, J. R. Tinnitus, diminished sound-level tolerance, and elevated auditory activity in humans with clinically normal hearing sensitivity. J Neurophysiol. 104 (6), 3361-3370 (2010).
  41. Schecklmann, M., et al. Neural correlates of tinnitus duration and distress: A positron emission tomography study. Hum Brain Mapp. 34 (1), 233-240 (2013).
  42. Geven, L. I., de Kleine, E., Willemsen, A. T. M., van Dijk, P. Asymmetry in primary auditory cortex activity in tinnitus patients and controls. Neurosci. 256, 117-125 (2014).
  43. Seydell-Greenwald, A., Leaver, A. M., Turesky, T. K., Morgan, S., Kim, H. J., Rauschecker, J. P. Functional MRI evidence for a role of ventral prefrontal cortex in tinnitus. Brain Res. 1485, 22-39 (2012).
  44. deCharms, R. C., et al. Control over brain activation and pain learned by using real-time functional MRI. P Natl Acad Sci USA. 102 (51), 18626-18631 (2005).
  45. Friston, K. J., et al. Analysis of fMRI time-series revisited. NeuroImage. 2 (1), 45-53 (1995).
  46. Ashby, F. G. Statistical analysis of fMRI data. , MIT Press. Cambridge, Mass. (2011).
  47. Ruiz, S., et al. Acquired self-control of insula cortex modulates emotion recognition and brain network connectivity in schizophrenia. Hum Brain Mapp. 34 (1), 200-212 (2013).
  48. Papageorgiou, T. D., Curtis, W. A., McHenry, M., LaConte, S. M. Neurofeedback of two motor functions using supervised learning-based real-time functional magnetic resonance imaging. Eng Med Biol Soc Ann. , 5377-5380 (2009).
  49. Koush, Y., et al. Connectivity-based neurofeedback: Dynamic causal modeling for real-time fMRI. NeuroImage. 81, 422-430 (2013).
  50. Scharnowski, F., Weiskopf, N. Cognitive enhancement through real-time fMRI neurofeedback. Curr Opin Behav Sci. 4, 122-127 (2015).
  51. Sulzer, J., et al. Neurofeedback-mediated self-regulation of the dopaminergic midbrain. NeuroImage. 83, 817-825 (2013).
  52. Berman, B. D., Horovitz, S. G., Hallett, M. Modulation of functionally localized right insular cortex activity using real-time fMRI-based neurofeedback. Front Human Neurosci. 7 (638), 1-11 (2013).
  53. Birbaumer, N., Cohen, L. G. Brain-computer interfaces: Communication and restoration of movement in paralysis. J Physiol. 579 (3), 621-636 (2007).
  54. Daly, J. J., Wolpaw, J. R. Brain-computer interfaces in neurological rehabilitation. Lancet Neurol. 7 (11), 1032-1043 (2008).
  55. Ros, T., Munneke, M. A. M., Ruge, D., Gruzelier, J. H., Rothwell, J. C. Endogenous control of waking brain rhythms induces neuroplasticity in humans. Eur J Neurosci. 31 (4), 770-778 (2010).
  56. Linden, D. E. J., et al. Real-Time Self-regulation of emotion networks in patients with depression. PLoS ONE. 7 (6), e38115(2012).
  57. Ninaus, M., et al. Neural substrates of cognitive control under the belief of getting neurofeedback training. Front Hum Neurosci. 7 (914), 1-10 (2013).
  58. Emmert, K., et al. Meta-analysis of real-time fMRI neurofeedback studies using individual participant data: How is brain regulation mediated? NeuroImage. 124, 806-812 (2016).
  59. Linden, D. E. J., Turner, D. L. Real-time functional magnetic resonance imaging neurofeedback in motor neurorehabilitation. Curr Opin Neurol. 29 (4), 412-418 (2016).

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

N rofeedback E itim ProtokolFonksiyonel Manyetik Rezonans G r nt lemeBeyin B lgesi Hedeflemeitsel Sistem Mod lasyonuBili sel Kontrol E itimiEko Planar G r nt lemeok De i kenli statistiksel Analizlgi B lgesi Se imiTermometre Tipi Geri Bildirim

İlgili makaleler