Name: Kaynak Görüntüleme kullanarak Manyetoensefalografi ile amigdala Aktivitesi Algılama nasıl (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2013-06-03T08:59:00.000+00:00
Duration: 10 min 48 s
Description: Öğrenin, manyetoensefalografi ile amigdala aktivitesini gerçek zamanlı kaydetmeyi ve kaynak görüntüleme teknikleriyle sinir sinyallerini analiz etmeyi. Bu yöntem, örtük duyusal öğrenme mekanizmalarını incelemek için değerlidir.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

playerTrialDesktop

Bu çalışma Ruh Sağlığı Ulusal Enstitüsü (MH060668 ve MH069558) tarafından desteklenmiştir.

Farkındalık engellemek için maskeleme geriye kullanarak bir iz klima paradigma Tasarımı 1. Tasarım Uyarılar <ol><li> Iki grup için uyaranlara tasarlayın. </li><li> Farklı kişilerden 4 nötr ifadeler seçin. </li><li> Her yüz göz bölgesi aynı yerde olacak şekilde yüzleri aynı hizaya getirin. </li><li> Saç, kulak ve diğer çevresel özellikleri artık görünür olacak şekilde oval kullanarak yüzleri kırpma. </li><li> Derece 12 başına 5 devir daha az olduğunu tüm bilgileri kaldırarak, yüksek geçiren filtre görüntüler oluşturmak için Matlab sinyal işleme araç kutusu (deneme çalıştırmak için gerekli yazılım için Tablo 1&#39;e bakınız) kullanın. </li><li> Birlikte birkaç nötr ifadeler birleştirme ve görüntü yüksek uzaysal frekanslı gürültü ekleyerek maske oluşturun. </li><li> Eşit parlaklık var ki tüm görüntüleri Normale. </li></ol> 2. Sunum kullanarak Programı Deney <ol><li> Parametreleri kullanarak Sunum Programı eğitim ve test aşamaları (Bakınız Şekil 1) aşağıda açıklanan. </li><li> Buna ek olarak, programı Sunum tetiklediği şok sunmak için, eğitim ve test sırasında PSYLAB veri toplama yazılım paketi tarafından kullanılacak ayrı bir dosya (PCC). </li><li> Eğitim oturumu program bloğu başına CS başına 15 çalışmalarda, ile diferansiyel iz korku klima 4 blok için. </li><li> Her yargılanan 30 msn için olgu sunumu mevcut. </li><li> Her bir deneme 970 msn için maske sunuyoruz. </li><li> Her CS + yargılanan bu maske ile coterminates böylece, 100 msn için şok UCS sunuyoruz. </li><li> Rastgele 1 4 kadranda görünecek şekilde CS / maske kombinasyonu yerini değiştirin. </li><li> Bir değişken intertrial aralığı kullanarak 1 deneme her 6 ± 2 sn sunuyoruz. </li><li> Her yüz CS, ve 5 denemeler iki yeni yüzü olgu sunumu her 5 denemeleri ile yeniden kazanımı ve test oturumu programı 1 blok için. </li&gt; <li> Test çalışmalar sırasında deri iletkenliği yanıtları (SCR) kaydetmek için yeteneğinizi en üst düzeye çıkarmak için, 8 saniye için CS sunuyoruz. </li><li> Her CS + deneme üzerine CS + ile coterminates böylece, 100 msn için şok UCS sunuyoruz. </li><li> Bir değişken intertrial aralığı kullanarak 1 deneme her 20 ± 4 sn sunuyoruz. </li><li> Her iki oturumları sırasında UCS beklentisi rapor etmek konularda eğitim ve MRI / MEG uyumlu eksen cihazı kullanarak yanıtları kayıt (joystick, kaymak, arama; Bölüm 7). </li><li> Katılımcıların altına yapıştırılan elektrotlar yoluyla test oturumu sırasında kayıt SCR (Bölüm 9&#39;a bakın) ayak bıraktı. </li></ol> Manyetoensefalografi kullanarak görevi sırasında beyin aktivitesini Kaydı 3. MEG Suite (Bakınız Şekil 2) de Eğitim için donatım Kur. <ol><li> (Bkz. Tablo 2 standart DB25 çoklu konektör şerit kablo ile MEG toplama sistemine uyaran sunum bilgisayara bağlayın </stroDeney.) yapmak için gerekli ekipman için ng&gt;. </li><li> 2-bit izolasyon adaptörü ve senkronizasyon kablosu için 8-bit kullanarak PSYLAB tek başına monitör (SAM) için uyaran sunum bilgisayara bağlayın. </li><li> Onlar SAM gönderilir eğer uyaran sunum işaretlemek için kullanılan transistör-transistör mantığı (TTL) bakliyat MEG veri eserler neden olabilir. Bu eserler önlemek için, yalıtım bağdaştırıcı tarafından bloke sadece bit kullanarak uyaranların başlangıç ​​işareti. </li><li> Ünite ile birlikte verilen kabloyu kullanarak SAM için şok stimülatörü (SHK1) bağlayın. </li><li> Dalga kılavuzu ile korumalı uzatma kablosu geçmek ve şok uyarıcı bağlayın. </li><li> Standart bir USB kablosu kullanarak PSYLAB veri toplama yazılımı çalıştıran bir bilgisayara SAM bağlayın. </li><li> Gameport-to-gameport/BNC splitter ve noktasıdoğru-to-USB adapte kullanarak uyaran sunum bilgisayar (USB) ve MEG toplama sistemi (BNC) için döner arama bağlayıner. </li><li> Odada nesne olmadan sensör verileri iki dakika kaydedin. </li></ol> 4. MRI Suite Test için Kurulum Ekipmanları <ol><li> Senkronizasyon kablosunu kullanarak SAM için uyaran sunum bilgisayara bağlayın. </li><li> Ünite ile verilen kabloları kullanarak SAM için şok stimülatörü (SHK1) ve deri iletkenliği amplifikatör (SC5) bağlayın. </li><li> Dalga kılavuzu ile korumalı uzatma SCR için kabloları ve şok geçmek ve kendi birimlerine bağlayın. </li><li> Standart bir USB kablosu kullanarak PSYLAB veri toplama yazılımı çalıştıran bir bilgisayara SAM bağlayın. </li><li> USB adaptöre noktasıdoğru kullanarak uyaran sunum bilgisayara döner kadran bağlayın. </li></ol> 5. MEG Suite Eğitim Kurulum Konu (Şekil 3) <ol><li> Bir kılavuz olarak, Şekil 3&#39;te şematik görüntü kullanılarak konusu elektrotlar ve sensörler takın. </li><li> Için tek kullanımlık elektrotlar takınöznenin sağ gözünün üstünde ve altında monitör eyeblinks. </li><li> Sadece kalp altında öznenin sol tarafına ve sadece köprücük kemiği altında sağ göğüs kalp atışlarının izlenmesi için tek kullanımlık elektrotlar takın. </li><li> Öznenin sol omuz arkasına bir referans olarak bir tek elektrot takın. </li><li> Şok yönetmek için medial malleol üzerinde sağ tibial sinir içinde konuyla sağ bacağına iki fincan elektrotlar takın. </li><li> Konu ile 4 baş pozisyonu göstergesi (HPI) bobinler, her bir gözün üzerinde bir ve her bir kulak arkasında bir takın. </li><li> Dijital ortama konvansiyonel indirgeme noktalarını kullanarak HPI bobinleri göre konu başının konumunu. </li><li> Haritayı öznenin nasion yerini ve sol ve sağ tragi, Polhemus sistemi kullanarak. </li><li> Noktaları simetrik olduğundan emin fiducial noktaları göre öznenin dijital baş pozisyonu, aynı hizaya getirin. </li><li> Sonraki harita öznenin HPI bobinleri konumunu. </li><li> Son olarak, basamaköznenin kafa derisi boyunca 50-100 puan ize. </li><li> MEG sistemine tabi eşlik ve uygun arayüz için elektrotlar ve sensörler bağlayın. </li><li> Tek elektrodu MEG sistemi amplifikatör açar. </li><li> MEG sisteme HPI kablo demeti takın. </li><li> Şok elektrodu korumalı uzatma kablosu doğru yöneltir. </li><li> Konu kafası MEG kask üst dokunmadan böylece sandalye kaldırın. </li><li> Yansıtılan görüntünün odakta olacak şekilde ekrana yerleştirin. </li></ol> 6. Şok Çalıştırma <ol><li> Bir seviyeye şok ayarladığınız acı ama tolere edilebilir gibi konu raporları. </li><li> 0 mA pozisyonu 5 mA konumundan kadranı çevirerek Kol şok uyarıcı. </li><li> PSYLAB veri toplama yazılım paketinden uyaran kontrol penceresini kullanarak çarpması çeşitli sunumlar yönetmek. </li><li> Her sunum konuda oranı üzerindeki şok yoğunluğu aldıktan sonra0 (hiç acı de) 10 (acı ama tolere edilebilir) için ölçek. </li><li> Konu bir 10 olarak oranları kadar yavaş yavaş şok yoğunluğunu artırır. </li><li> Konu ayrıntıları penceresinde parametre değeri kutusuna ölçekten değerini kaydedin; şoklara Bu kutuda belirtilen değer deney sırasında tatbik edilecektir. </li></ol> 7. Tepki Cihaz <ol><li> Örnek Sunum senaryo kullanarak arama uygun kullanımı ile ilgili konu söyleyin. </li><li> . Talimatlar: Eğer yakın gelecekte stimülasyon bir sunum alacaksınız kesinlikle emin iseniz eminseniz &quot;imleci sağa (100) için tüm yol getirin imleci sola tüm yol (0) Taşı size yakın gelecekte bir uyarı almayacaksınız. Eğer yakın gelecekte uyarılması alacak olup olmadığını bilmiyorsanız, orta (50) için götür. &quot; </li></ol> 8. Eğitim sırasında kayıt MEG <ol><li> Recor2 kHz ham veri d iki dakika, konu açık gözlerini aittir süre. </li><li> Önce eğitim PSYLAB veri toplama yazılımı kullanarak kayıt olay kodları ve şok teslim başlayacak. </li><li> Bilgisayar tetiklediği zaman şok gönderir, böylece PSYLAB doğru PCC kod çalışır durumda olduğundan emin olun. </li><li> Dört eğitim çalışır her birinde 2 kHz ham veri kaydedin. </li><li> Görsel gürültü sistematik kaynakları için gerçek zamanlı verileri incelemek için bir yol olarak çevrimiçi ortalamaları kaydedin. </li><li> Alışkanlık değerlendirmek için her çalıştırdıktan sonra şok yoğunluğu oranı için konu isteyin. </li></ol> 9. MRI Suite Test için Kurulum Konu <ol><li> MEG takımından MRI paketi için konu Escort. </li><li> Şok elektrotlar takın ve şok yoğunluğunu yeniden kalibre. </li><li> SCR izlemek için konu sol ayağının altına iki fincan elektrotlar takın. </li><li> Konu hala t nasıl kullanılacağını anladığından emin olundiye yanıt cihaz. </li><li> MR masaya konu yerleştirin, baş güvenli ve SCR ve şok elektrot ilgili korumalı kablolar yol açar bağlayın. </li><li> Katılımcı baş bobin arkasına yerleştirilen ekranda görebilmeniz için baş bobinine bağlı ayna yerleştirin. </li></ol> 10. Test sırasında kayıt fMRI <ol><li> Yüksek çözünürlüklü anatomik görüntüleri (SPGR) toplayın. </li><li> Standart görüntüleme parametreleri kullanarak test oturumu sırasında kayıt kan-oksijen seviyesi bağımlı tepkiler (TR = 2 sn; TE = 25 msn; view = 24 cm fleld; çevirme açısı = 90 °). </li><li> Testten sonra konu bir yazı deneysel anket tamamladık. </li></ol> Subkortikal yapılar sinyal kurtarmak için kaynak görüntüleme kullanarak. 11. Davranış ve fMRI Veri Analiz <ol><li> Konular uyaranlara arasında ayrım başardık olmadığını belirlemek için UCS beklentisi kullanın. </li><li> OrtalamaUCS beklentisi her deneme için 900 msn iz aralığı ve önceki 900 msn temel süre boyunca veri. </li><li> Konu uyaran sunum sonra arama taşındı belirlemek için iz aralığı için değerinden başlangıç ​​dönemi için değer çıkarın. </li><li> Konular arasında deneme tekrarlayan ölçümler ANOVA bir CS tipi gerçekleştirin. </li><li> Daha önce yayınlanmış standartlar 5,13-15 kullanarak test oturumu davranış ve fMRI verileri analiz. </li></ol> 12. Preprocess MRI Ses <ol><li> Bir parçalı subkortikal birim oluşturmak ve korteks, dış deri ve dış kafatasının yüzeylerine FreeSurfer 16 kullanın. </li><li> AFNI okunabilir bir biçime hacimleri ve yüzeyleri dönüştürün. </li><li> Importsurfaces.csh Run - size her konuda en segmentasyon klasöründe yeni bir &#39;MODEL&#39; klasörüne ihtiyacınız olan tüm dosyaları kopyalar programı çalıştırmak ilk kez. Ayrıca, sörf oluşturmak için kullanılan bir &quot;importsurface.mrml &#39;dosya yaratıramigdala ve hipokampus as modelleri. </li><li> Slicer3 ve ParaView kullanarak yüzeyleri içine amigdala ve hipokampus hacimleri oluşturmak ve dönüştürmek. <ol><li> Öznenin &#39;MODEL&#39; dizinden Slicer3 importsurface.mrml çalıştırın. Bu 3dslicer içine alan ve hacim yükleyecektir. </li><li> Amigdala ve hipokampus modelleri oluşturmak, {yapısı}. Vtk gibi modelleri kaydedin. </li><li> İthalat. Vtk dosyaları ParaView içine. </li><li> Filtre Çalıştır &quot;yüzey normalleri oluşturmak.&quot; </li><li> {Yapısı}. Kat (ASCII) dosyaları olarak amy ve hipp için yüzey normalleri ihracat. </li></ol></li><li> Beyin fırtınası içine yüzeyleri ve MRG ses alın. </li><li> Tekrar importsurfaces.csh çalıştırın - bu matlab tarafından okunabilir ve tess_ {yapısı} tüm kopyalar dosyaları içine yüzeyler dönüştürür mat dosyaları veritabanı dizini beyin fırtınası içine.. </li><li> Zaten tess_ {yapısı} kopyalama önce beyin fırtınası bu konuyu oluşturduğunuz emin olun. (Adım 14.1) klasörüne beyin fırtınası için mat dosyaları. </li><li> OVeritabanı yenilemek için emin olun beyin fırtınası içine yüzeyler elde nce. </li><li> Fiducial noktaları belirleyerek standart uzaya MRG ses çözgü. </li><li> El MR ile kafa derisi yüzeyine uyum, ardından diğer tüm yüzeylere çözgü geçerlidir. </li><li> İki pial yüzey birleştirme ve 15.000 köşeler toplam sayısını azaltmak. </li><li> İki hipokampal yüzey birleştirme ve 2.000 köşeler toplam sayısını azaltmak. </li><li> Iki amigdala yüzey birleştirme ve 1.000 köşeler toplam sayısını azaltmak. </li><li> , Pial hipokampal ve amigdala yüzeyleri birleştirme. </li><li> Amigdala ve hipokampus için ilgi alanları (izcileri) oluşturun. </li></ol> 13. Beyin fırtınası 11 ile önişlem MEG Kayıtlar <ol><li> Beyin fırtınası veritabanında yeni konu oluşturun. </li><li> Her eğitim oturumu için MEG kayıt dosyasını alın. </li><li> Sinyal alanı kullanarak manyetik ekranlı oda (MSR) dış kaynaklardan kaynaklanan eserler çıkarmakayırma 17. </li><li> Elektrokardiyografi (EKG) ve elektrookülografi (EOG) kanallarda tespit olaylardan sinyal alan projeksiyonları kullanılarak kalp atım ve göz hareketlerinin neden olduğu eserler çıkarın. </li><li> Doğru tespit kalp atışı ve eyeblinks olaylar Beyin Fırtınası sağlamak için kayıtları kontrol edin. </li><li> Gürültü diğer olası kaynakları için kayıtları kontrol edin. </li><li> Eser sistematik kaynakları için çevrimiçi ortalamalarından oluşturulan uyarılmış verileri kontrol edin. <ol><li> PSYLAB SAM ünitesine gönderirse uyaranların başlangıç ​​işareti için kullanılan TTL darbe kayıtlarında eserler neden olabilir unutmayın. </li><li> TTL darbe SAM ünitesine şok yönetmek ve 2-bit izolasyon adaptöre 8-bit kullanarak kalan bakliyat kaynak birimi izole etmek için yalnızca gerekli gönder. </li></ol></li></ol> 14. Beyin fırtınası ile Uyarılmış Yanıtlar analiz <ol><li> İlgili dönemini (900 msn -200 msn) belirlemek için olay kanal kullanınDeneysel çalışmalarda her biri için. </li><li> Baş noktalarını kullanarak MR kaydı daraltın. </li><li> Kayıtları gürültü kovaryans hesaplayın. </li><li> Girdi olarak korteks ile örtüşen alanlarda yöntemi kullanılarak kafa modeli hesaplayın. </li><li> Minimum norm tahmin yöntemi 10 kullanarak kaynakları hesaplayın. </li><li> Kaynaklarına analizi devam edin. </li><li> Bireysel denemeleri için bant-geçişli filtreye kaynaklar (1 Hz ila 20 Hz). </li><li> Bant geçiren filtre kaynaklarının mutlak değerini alır ve temel değişkenlik dayalı z-skorları için bu değerleri dönüştürmek. </li><li> Mekansal kaynakları (sigma = 5 mm) pürüzsüz. </li><li> Çalışmalar boyunca ortalama kaynakları. </li><li> Deney için varsayılan anatomi üzerine ortalamaları proje. </li><li> Farklı koşullar karşısında kaynaklarına t-testi hesaplayın. </li><li> Aile-bilge hata düzeltmek için mekansal ve zamansal eşikleri kullanarak Filtre önemli t-testi sonuçları. </li><li> Önemli ölçüde aktif bölgeleri belirlemek ve ac zaman ders ihracather konu için tivasyon. </li><li> Her bir zaman noktasında denekler arasında ortalama bir ortalama ve standart hatayı hesaplamak. </li></ol> 15. ROI beyin fırtınası kullanarak Zaman-frekans Ayırma gerçekleştirin <ol><li> Deney için varsayılan anatomi üzerine bireysel çalışmalardan elde edilen ham veri proje. </li><li> Belirlenmesi ve uyarılmış yanıt analizinden veya anatomo-fonksiyonel önsel hipotez gelen ilgi alanları oluşturun. </li><li> Standart parametreleri kullanarak her deneme için yatırım getirisi elde edilen verilerin zaman-frekans ayrıştırma hesaplayın (merkez frekansı = 1 Hz; zaman çözünürlüğü [FWHM] = 3 sn; frekans aralığı = 10:90 Hz; frekansı çözünürlüğü = 1 Hz). </li><li> Z-skorları için zaman-frekans ayrışma haritalar çıkan dönüştürün. </li><li> Ortalama her konu için çalışmalar boyunca ortaya çıkan haritalar. </li><li> Farklı koşullar karşısında haritalar üzerinde t-testi yapın. </li></ol>

<ol><li>Knight, D. C., Cheng, D. T., Smith, C. N., Stein, E. A., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Neural+substrates+mediating+human+delay+and+trace+fear+conditioning%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Neural substrates mediating human delay and trace fear conditioning.</a> Journal of Neuroscience. 24, 218-228 (2004).</li>
<li>Knight, D. C., Nguyen, H. T., Bandettini, P. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+role+of+awareness+in+delay+and+trace+fear+conditioning+in+humans%5BTitle%5D)+AND+%22Cognitive%2C+Affective%2C+%26+Behavioral+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">The role of awareness in delay and trace fear conditioning in humans.</a> Cognitive, Affective, & Behavioral Neuroscience. 6, 157-162 (2006).</li>
<li>Manns, J. R., Clark, R. E., Squire, L. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Parallel+acquisition+of+awareness+and+trace+eyeblink+classical+conditioning%5BTitle%5D)+AND+%22Learning+%26+Memory%22%5BJournal%5D)">Parallel acquisition of awareness and trace eyeblink classical conditioning.</a> Learning & Memory. 7, 267-272 (2000).</li>
<li>Weike, A. I. I., Schupp, H. T. T., Hamm, A. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Fear+acquisition+requires+awareness+in+trace+but+not+delay+conditioning%5BTitle%5D)+AND+%22Psychophysiology%22%5BJournal%5D)">Fear acquisition requires awareness in trace but not delay conditioning.</a> Psychophysiology. 44, 170-180 (2007).</li>
<li>Balderston, N. L., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Conditioning+with+masked+stimuli+affects+the+timecourse+of+skin+conductance+responses%5BTitle%5D)+AND+%22Behavioral+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Conditioning with masked stimuli affects the timecourse of skin conductance responses.</a> Behavioral Neuroscience. 124, 478-489 (2010).</li>
<li>Flykt, A., Esteves, F., Öhman, A., Ohman, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Skin+conductance+responses+to+masked+conditioned+stimuli%3A+phylogenetic%2Fontogenetic+factors+versus+direction+of+threat%5BTitle%5D)+AND+%22Biological+Psychology%22%5BJournal%5D)">Skin conductance responses to masked conditioned stimuli: phylogenetic/ontogenetic factors versus direction of threat.</a> Biological Psychology. 74, 328-336 (2007).</li>
<li>Öhman, A., Carlsson, K., Lundqvist, D., Ingvar, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((On+the+unconscious+subcortical+origin+of+human+fear%5BTitle%5D)+AND+%22Physiology+%26+Behavior%22%5BJournal%5D)">On the unconscious subcortical origin of human fear.</a> Physiology & Behavior. 92, 180-185 (2007).</li>
<li>Whalen, P. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Masked+presentations+of+emotional+facial+expressions+modulate+amygdala+activity+without+explicit+knowledge%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Masked presentations of emotional facial expressions modulate amygdala activity without explicit knowledge.</a> Journal of Neuroscience. 18, 411(1998).</li>
<li>Huang, M. X., Mosher, J. C., Leahy, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+sensor-weighted+overlapping-sphere+head+model+and+exhaustive+head+model+comparison+for+MEG%5BTitle%5D)+AND+%22Physics+in+Medicine+and+Biology%22%5BJournal%5D)">A sensor-weighted overlapping-sphere head model and exhaustive head model comparison for MEG.</a> Physics in Medicine and Biology. 44, 423-440 (1999).</li>
<li>Hämäläinen, M. S., Ilmoniemi, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Interpreting+magnetic+fields+of+the+brain%3A+minimum+norm+estimates%5BTitle%5D)+AND+%22Medical+%26+Biological+Engineering+%26+Computing%22%5BJournal%5D)">Interpreting magnetic fields of the brain: minimum norm estimates.</a> Medical & Biological Engineering & Computing. 32, 35-42 (1994).</li>
<li>Tadel, F., Baillet, S., Mosher, J. C., Pantazis, D., Leahy, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Brainstorm%3A+A+User-Friendly+Application+for+MEG%2FEEG+Analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Computational+Intelligence+and+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Brainstorm: A User-Friendly Application for MEG/EEG Analysis.</a> Computational Intelligence and Neuroscience. 2011, 879716-87 (2011).</li>
<li>Rotshtein, P., Vuilleumier, P., Winston, J., Driver, J., Dolan, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Distinct+and+convergent+visual+processing+of+high+and+low+spatial+frequency+information+in+faces%5BTitle%5D)+AND+%22Cerebral+Cortex%22%5BJournal%5D)">Distinct and convergent visual processing of high and low spatial frequency information in faces.</a> Cerebral Cortex. 17, 2713-2724 (2007).</li>
<li>Cheng, D. T., Richards, J., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Activity+in+the+human+amygdala+corresponds+to+early%2C+rather+than+late+period+autonomic+responses+to+a+signal+for+shock%5BTitle%5D)+AND+%22Learning+%26+Memory%22%5BJournal%5D)">Activity in the human amygdala corresponds to early, rather than late period autonomic responses to a signal for shock.</a> Learning & Memory. 14, 485-490 (2007).</li>
<li>Knight, D. C., Smith, C. N., Stein, E. A., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Functional+MRI+of+human+Pavlovian+fear+conditioning%3A+patterns+of+activation+as+a+function+of+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroreport%22%5BJournal%5D)">Functional MRI of human Pavlovian fear conditioning: patterns of activation as a function of learning.</a> Neuroreport. 10, 3665-3670 (1999).</li>
<li>Schultz, D. H., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Classical+conditioning+of+autonomic+fear+responses+is+independent+of+contingency+awareness%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Experimental+Psychology+Animal+Behavior+Processes%22%5BJournal%5D)">Classical conditioning of autonomic fear responses is independent of contingency awareness.</a> Journal of Experimental Psychology Animal Behavior Processes. 36, 495-500 (2010).</li>
<li>Fischl, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sequence-independent+segmentation+of+magnetic+resonance+images%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Sequence-independent segmentation of magnetic resonance images.</a> NeuroImage. 23, 69-84 (2004).</li>
<li>Taulu, S., Kajola, M., Simola, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Suppression+of+interference+and+artifacts+by+the+Signal+Space+Separation+Method%5BTitle%5D)+AND+%22Brain+Topography%22%5BJournal%5D)">Suppression of interference and artifacts by the Signal Space Separation Method.</a> Brain Topography. 16, 269-275 (2004).</li>
<li>Dumas, T., et al. MEG study of amygdala responses during the perception of emotional faces and gaze. 17th International Conference on Biomagnetism Advances in Biomagnetism-Biomag, , (2010).</li>
<li>Reinhard, G., Lachnit, H., König, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Tracking+stimulus+processing+in+Pavlovian+pupillary+conditioning%5BTitle%5D)+AND+%22Psychophysiology%22%5BJournal%5D)">Tracking stimulus processing in Pavlovian pupillary conditioning.</a> Psychophysiology. 43, 73-83 (2006).</li>
<li>Reinhard, G., Lachnit, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Differential+conditioning+of+anticipatory+pupillary+dilation+responses+in+humans%5BTitle%5D)+AND+%22Biological+Psychology%22%5BJournal%5D)">Differential conditioning of anticipatory pupillary dilation responses in humans.</a> Biological Psychology. 60, 51-68 (2002).</li>
</ol>

Yazarlar ifşa hiçbir şey yok.

Bu yazıda bir iz korku klima paradigma sırasında hedef olgu sunumu konuları &#39;bilincini işlemek için yöntemler 1) açıklar. 2) ve farkında olmadan iz korku klima sırasında amigdala gelen MEG sinyal kurtarmak için. Bu yöntemler kullanarak, yüzler UCS tahmin etmek kullanıldığında farkındalık mümkündür olmadan iz klima göstermek başardık. Bu sonuç, algısal algılama eşiği * aşağıda sunulmuştur bile yüzü özel bir işlem alma olduğunu göstermektedir. Bu sonuç ile uyumlu olarak biz bu geniş yelpazede iz aralığında sağlam amigdala yanıtları ve gama salınım patlamaları uyandırmak karşı karşıya bulundu. Bu sonuç, amigdala kısa bir iz aralığında bir yüz CS bir temsilidir koruma yeteneğine sahip olduğunu göstermektedir. Birlikte sunulan olsa da, bu iki yöntem de bağımsız olarak kullanılabilir. Örneğin bu hedef işlemek için maskeleme geri kullanmak mümkündür görünürlükdavranış bilinçli farkındalık 5,6,8 * seviyesinin altında işlenmiş duygusal ipuçları etkilenebilir diğer paradigmaları içinde Sığ. Buna ek olarak, kaynak görüntüleme yaklaşımı kullanarak diğer subkortikal yapıların 3 boyutlu modeller oluşturmak mümkün olduğunu ve bölgeler belirli görevleri sırasında bu yapıların sinyal kurtarmak mümkün olabilir burada açıklanan. Örneğin, model hipokampal aktivite için kaynak görüntüleme kullanarak, bu mekansal navigasyon gibi görevleri sırasında hipokampal kaynaklardan MEG sinyal kurtarmak mümkün olabilir. 1) blok hedef uyaranlar, 2) bilinci ve MEG kullanarak uyaran uyarılmış amigdala yanıtları tespit yeteneği en üst düzeye çıkarmak: Burada anlatılan yöntemler göz önünde iki gol ile tasarlanmıştır. Bu tasarım kısıtlamaları zor uyaran şarta deneklerin örtülü bilgi ölçmek için yapmak. Örneğin, SCR birkaç saniye 5,13 boyunca çözmek, ancak CSS yalnızca sunulmuştur~ 30 eğitim sırasında msn, ve şok kısa bir süre (~ 900 msn) sonra sunulmuştur. Bu zaman kısıtlamaları göz önüne alındığında, CR ifade kaçınılmaz olarak eğitim sırasında UCR ifade tarafından eleştirilmiştir edilecektir. Bu nedenle colinearity nedeniyle, bir sonraki maskesiz test oturumu kullanarak uyaran şarta konularda bilgilerini test etmek için gereklidir. SCR deney 1 boyunca alışmalarına eğilimindedir Ancak, deney sonunda bir test oturumu optimal değildir. MEG ile güvenilir uyarılmış yanıtları göstermek için gerekli çalışmaların sayısı göz önüne alındığında, bu SCR alışkanlık eğitim bir davranış etkisi tespit etmek oldukça güç azalacaktır. Gelecek çalışmalar maskeli olgu sunumu ile korku klima sırasında indeksi örtük öğrenme için daha iyi yollar bulmaya odaklanmalıdır. Bu da eğitim (yani öğrenci dilatasyon 19,20) sırasında korku alternatif bir dizin bulma ya da admini olabilir korku daha duyarlı bir ölçü bulmak tarafından yapılabilirantrenmandan sonra stered.

<table><tbody><tr><td colspan="4">Software</td></tr><tr><td>Matlab</td><td>Mathworks</td><td></td><td><a href="http://www.mathworks.com/products/matlab/" target="_blank">mathworks.com/products/matlab</a></td></tr><tr><td>Sunum</td><td>Nörodavranışsal Sistemler</td><td></td><td><a href="http://www.neurobs.com/" target="_blank">neurobs.com</a></td></tr><tr><td>Psylab</td><td>Contact Precision Instruments</td><td></td><td><a href="http://www.psychlab.com/" target="_blank">psychlab.com</a></td></tr><tr><td>AFNI</td><td>NIMH - Bilimsel ve İstatistiksel Hesaplama Core</td><td></td><td><a href="http://afni.nimh.nih.gov/afni" target="_blank">afni.nimh.nih.gov/afni</a></td></tr><tr><td>Freesurfer</td><td>Martinos Biyomedikal Görüntüleme</td><td></td> <td>Merkezi<a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki" target="_blank">surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki</a></td></tr><tr><td>MNE</td><td>Martinos Biyomedikal Görüntüleme</td><td></td> Merkezi<td><a href="http://www.nmr.mgh.harvard.edu/martinos/userInfo/data/sofMNE.php" target="_blank">nmr.mgh.harvard.edu/martinos/userInfo/data/sofMNE.php</a></td></tr><tr><td>Açık kaynak beyin fırtınası</td><td> collaboration</td><td></td><td><a href="http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/" target="_blank">neuroimage.usc.edu/brainstorm</a</td></tr><tr><td>>3d Slicer</td><td>açık kaynak işbirliği</td><td></td><td><a href="http://www.slicer.org/" target="_blank">slicer.org</a></td></tr><tr><td>Paraview</td><td>Kitware</td><td></td><td><a href="http://www.paraview.org/" target="_ boş">paraview.org</a></td></tr><tr><td colspan="4">Tablo 1. Kullanılan yazılım Kullanılan yazılım.</td></tr><tr><td colspan="4">Equipment </td></tr><tr><td colspan="4">Fizyolojik İzleme Sistemi </td></tr><tr><td>Psylab bağımsız monitör (x2)</td><td>İletişim Hassas Aletler</td><td>SAM</td><td></td></tr><tr><td>Cilt iletkenliği amplifikatörü</td><td>İLETİŞİM Hassas Aletler</td><td>SC5</td><td></td></tr><tr><td>Şok stimülatörü (x2)</td><td>İletişim Hassas Aletler</td><td>SHK1</td><td></td></tr><tr><td colspan="4">Ek Bileşenler</em</td></tr><tr><td>>8 bit senkronizasyon kablosu (x2)</td><td>İletişim Hassas Aletler</td><td>SAM</td><td></td>ile birlikte verilir</tr><tr><td>8 bit - 2 bit izolasyon adaptörü</td><td>Yok</td><td>Özel</td><td></td></tr><tr><td>DB25 şerit kablo (x2)</td><td>N/A</td><td>Standart</td><td></td></tr><tr><td>Korumalı uzatma kablosu (x3)</td><td>İletişim Hassas Aletler</td><td>CL41</td><td></td></tr><tr><td>SCR ve şok için radyoyarı saydam kap elektrotları (x6)</td><td>Biopac</td><td>EL258-RT</td><td></td></tr><tr><td>Signa Gel</td><td>Parker Laboratories</td><td>15-250<</td><td></td></tr><tr>td colspan="4">Response Device </td></tr><tr><td>Gameport konektörlü döner kadran (x2)</td><td>N/A</td><td>Özel</td><td></td></tr><tr><td>Gameport-to-gameport/BNC ayırıcı</td><td>N/A</td><td>Özel</td><td></td></tr><tr><td>BNC kablosu</td><td>N/A</td><td>Standart</td><td></td></tr><tr><td>Gameport-USB adaptörü (x2)</td><td>Rockfire</td><td>RM203U</td><td></td></tr><tr><td colspan="4">MEG Kurulumu için Ek Bileşenler </td></tr><tr><td>HPI bobinleri ve kablo demeti</td><td>N/A</td><td>Özel</td><td></td></tr><tr><td>HPI konumlandırma sistemi</td><td>Başlatma</td><td>Polhemus Isotrak</td><td></td></tr><tr><td colspan="4"><güçlü>Tablo 2. Kullanılan ekipman.< / güçlü></td></tr></tbody></table>

kaynak görüntüleme kullanarak manyetoensefalografi ile amigdala aktivitesi algılama nasıl

How to Detect Amygdala Activity with Magnetoencephalography using Source Imaging

Iz korku klima bir koşullu uyaran (CS) kısa bir uyaran ücretsiz süre (iz aralığı) 1 sonra sunulan koşulsuz uyaran (UCS), oluşumu tahmin. CS ve UCS geçici olarak birlikte meydana gelmez, çünkü bu konuda iz aralığında olduğunu CS bir temsili tutmalıdır. İnsanlarda, öğrenme bu tür iz aralığı 2-4 köprü için uyarıcı şarta bilincini gerektirir. Bir yüz CS olarak kullanılan ancak ne zaman, konu üstü kapalı bile açık farkındalık * yokluğunda yüz korku öğrenebilirsiniz. Bu kısa bir iz aralığı boyunca, &quot;biyolojik olarak ilgili&quot; uyaranlara bazı türleri muhafaza edebilen ek nöral mekanizmalar olabileceğini göstermektedir. Amigdala iz klima dahil, ve yüzleri duyarlı olduğu göz önüne alındığında, bu yapının kısa bir iz aralığı sırasında bir yüz CS bir temsil koruyabilirsiniz mümkündür. <p class = &quot;jove_content&quot;&gt; Bu iki uyaranlara zaman ayrılmış olsa bile beyin, caydırıcı bir sonuç ile bir anlaşılmamış yüz ilişkilendirmek nasıl anlamak zordur. Ayrıca bu olay hakkında soruşturma iki özel zorluklar ile zor yapılır. İlk olarak, bu görsel uyaranlara maruz bilinç işlemek oldukça zordur. Görsel farkındalık işlemek için bir ortak yol geri maskeleme kullanmaktır. Geri maskeleme, bir hedef uyaran bir örtüşen maskeleme uyaran 5 bir sunum ile kısaca sunulan (&lt;30 msn) ve hemen takip ediyor. Maskenin sunumu 6-8 görünmez hedef vermektedir. İkincisi, maskeleme zor pek çok ortak yaklaşımlar kullanarak maskeli bir uyarıya cevabın sinir yanıtları araştırmak için yapım çok hızlı ve hassas zamanlama gerektirir. Kan-oksijen seviyesi bağımlı (BOLD) yanıtları electroen gibi bir zaman ölçeği çok yöntem bu tür yavaş, ve gerçek zamanlı kayıt teknikleri çözmekensefalografi (EEG) ve manyetoensefalografi (MEG) derin kaynaklardan sinyal kurtarma zorluklar var. Ancak, MEG sinyal 9-11 sinir kaynakları lokalize için kullanılan yöntemler son gelişmeler olmuştur. Öznenin beynin yüksek çözünürlüklü MR görüntüleri toplayarak, tek tek sinir anatomisi dayalı bir kaynak modeli oluşturmak mümkündür. MEG sinyal kaynakları &quot;görüntü&quot; için bu modeli kullanarak, amigdala ve hipokampus * gibi, derin subkortikal yapılardan sinyal kurtarmak mümkündür.

Bu eser klima sırasında görsel olgu sunumu bilincini manipüle mümkündür 1), ve hala öğrenme kanıtlar gösteriyor: yöntemleri kullanarak burada açıklanan, bizim araştırmalar iki önemli bulgular yol açmıştır. 2) Bu kaynak görüntüleme * kullanarak amigdala gelen MEG sinyalleri kurtarmak mümkündür. Bölüm 2, biz geri maskeleme ile görsel olgu sunumu bilincini işlemek için nasıl tarif. ~ 30 msn için görüntülenen bir maskeli uyarana maruz kaldığında, konu genel olarak uyaran sunum 5,6,8 * habersiz. Bu manipülasyon başarısı doğrulamak için bir yolu UCS oluşumunu tahmin konular yeteneğini ölçmektir. Maskeleme manipülasyon başarılı olursa, konu doğru CS tipi (Bakınız Şekil 4) dayalı UCS oluşumunu tahmin etmek mümkün olmalıdır. Eğitim bu tip zamanlama zor doğrudan le ölçmek için yapar rağmeneğitim oturumu sırasında UYARI. Bu dolaylı olarak eski ve yeni uyaranlara ile bir sonraki maskesiz yeniden kazanımı test oturumu için 5 * onları teşhir ederek öğrenme ölçmek mümkündür. Konularda eğitim aşamasında yükümlülükler hakkında bilgi sahibi iseniz, daha büyük büyüklüğü diferansiyel göstermelidir (CS +&gt; CS-) yeni uyaranlara göre eski uyaranlara SCR. Biz konular CS-UCS şarta (; Bkz. Şekil 4 yani Denemeler 2-5) yeniden maruz sonra faz denemeleri test baktığımızda Bu etki Filtrelenmemiş grubunda belirgindir. Bölüm 8, biz maskeli iz Klima oturumu sırasında MEG kayıt nasıl tarif. Bu kayıtları işlemek için kaynak görüntüleme kullanarak, amigdala 18 * gibi subkortikal yapılardan MEG sinyal kurtarmak mümkündür. Konularda filtresiz yüz gösterilir (N = 9) olgu sunumu büyük amigdala yanıtları (Şekil 5) ve gam sergiyüksek geçiren filtre yüzleri (N = 9) gösterilmiştir grubuna göre ma salınımlar (Şekil 6). Buna ek olarak, bu konularda da oksipital yüz alanı (Şekil 7 ve Ek Video) gibi yüz işleme bölgelerin bir ağ daha büyük tepkiler gösterir. <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig1.jpg" alt="Şekil 1"/> Şekil 1. Şematik tipik bir eğitim oturumu tasvir. Mevcut bir CS + 60 çalışma ve 60 denemeler bir CS-, yalancı rasgele sırayla, 15 çalışmaların her biri 4 blok vardır böyle. Hemen CS + çalışmalar hakkında şok UCS ile coterminates bir 970 msn maskesi takip, 30 msn için olgu sunumu mevcut. <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig2.jpg" alt="Şekil 2," fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50212/50212fig2highres.jpg" /> Şekil 2. Şematik depictiTipik bir klima deneyde kullanılan ng ekipman Bu kurulum mümkün yapar:. 1) Sunum yazılımı, 2) ile mevcut görsel uyaranlara kayıt UCS beklentisi Psylab donanım (SAM), 3) ile bir elektrik stimülasyonu UCS yönetmek bir eksen kullanılarak cihazı (çevirmeli) sunum bilgisayara bağlı ve 4) MEG toplama sistemi arayüzü üzerinden MEG kayıtları ile uyaran sunum ve yanıtları senkronize. <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig3.jpg" alt="Şekil 3," fo:content-width="4.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50212/50212fig3highres.jpg"/> Şekil 3,. Bölüm 5&#39;te tarif edilen sensörler ve indirgeme noktaların her yerini gösteren çizim. Ekli hatları ile nokta etiketli sensörler ve potansiyel karşılık gelmektedir. Mavi oklar MRG anatomik hacmi ile MEG kayıtları kaydetmek için kullanılan fiducial noktalarını temsil eder. Mor noktasıs daha MEG-MR coregistration rafine için kullanılan dijital kafa derisi noktalarını temsil eder. <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig4.jpg" alt="Şekil 4," fo:content-width="6in" fo:src="/files/ftp_upload/50212/50212fig4highres.jpg"/> Şekil 4. Tipik bir klima çalışma Davranış sonuçları. Soldaki grafik eğitim oturumu boyunca UCS beklentisi gösterir, Filtrelenmemiş ve Filtreli grupları arasında çöktü. Konular maskeleme işlemi olgu sunumu (p = 0.16 F (1,17) = 2.19) arasında ayrım yeteneğini bloke düşündüren, CS + ve CS-boyunca 60 denemeler için UCS beklentisi benzer seviyelerde gösteren dikkat edin. Sağdaki grafik test oturumu sırasında diferansiyel SCR gösterir. Filtrelenmemiş değil, Filtre grubu yeni bir çekim gücü (Filtrelenmemiş daha eski uyaranlara daha büyük diferansiyel SCR gösteren gibi görünüyor dikkat edin Yeni / Old x CS + / CS-etkileşim: F (1,7) = 5.94, p = 0.045; Filtreli Eski / Yeni x CS + / CS-etkileşim: F (1,7) = 1.13, p = 0.32), düşündüren bu eğitim Bu konular için CS-UCS derneklerin daha iyi yeniden kazanımı yol açar. (* P &lt;0.05). <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig5.jpg" alt="Şekil 5," fo:content-width="6in" fo:src="/files/ftp_upload/50212/50212fig5highres.jpg"/> Şekil 5,. Tipik bir klima deney MEG sonuçları. Soldaki şekil amigdala (turuncu), hipokampus (yeşil) ve MEG sinyal kaynaklarını modellemek için kullanılan serebral korteksin 3d modelleri gösterir. Sağdaki grafik MEG kayıtları modellenmiş bir amigdala kümeden faaliyet gösteren. Koyu renkli çizgi Filtreli yüzler tarafından uyarılmış faaliyet gösteren ise açık renkli çizgi, Filtresiz yüzler tarafından uyarılmış faaliyet gösteren. Ettikrtical gri gölgeli bölümleri Filtrelenmemiş yüzleri Filtreli yüzleri (F (1,17)&gt; 3.44, p &lt;0.05) önemli ölçüde daha büyük tepkiler uyandırmak zaman aralıklarında temsil eder. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50212/50212fig5large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> . <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig6.jpg" alt="Şekil 6," fo:content-width="6in" fo:src="/files/ftp_upload/50212/50212fig6highres.jpg"/> 6 Şekil. Tipik bir klima deneyden amigdala zaman frekans sonuçları. Soldaki şekil amigdala (turuncu), hipokampus (yeşil) ve MEG sinyal kaynaklarını modellemek için kullanılan serebral korteksin 3d modelleri gösterir. Sağdaki grafik zaman ve frekans göre ayrılmış amigdala kaydedilen MEG sinyali temsil eder. Sıcak renkler unfiltere için önemli ölçüde daha fazla güç göstermek spektrograf bölgeleri temsilD süzüldü yüzler için daha karşı karşıyadır. Soğuk renkler tam tersi temsil eder. Çizgili kalıbı ile Bölgeler gruplarında önemli farklılıklar göstermektedir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50212/50212fig6large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> . <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig7.jpg" alt="Şekil 7" fo:content-width="3.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50212/50212fig7highres.jpg"/> Şekil 7. Tipik bir klima deneyde oksipital yüz alanı aktivasyonunu gösteren. Renkler ilgili dipol de Filtresiz&gt; Filtreli t-testi büyüklüğünü temsil Şekil. Sıcak renkler Filtreli yüzü daha Filtresiz yüzleri daha büyük tepkiler gösterir. Soğuk renkler Filtrelenmemiş yüzü daha Filtreli yüzleri daha büyük tepkiler gösterir. Ek Video. Video tipik bir Conditi kortikal yanıtları gösterendeney oning. Renkler ilgili dipol de Filtresiz&gt; Filtreli t-testi büyüklüğünü temsil eder. Sıcak renkler Filtreli yüzü daha Filtresiz yüzleri daha büyük tepkiler gösterir. Soğuk renkler Filtrelenmemiş yüzü daha Filtreli yüzleri daha büyük tepkiler gösterir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50212/50212supplementalmovie1.pptx" target="_blank">tamamlayıcı filmi görmek için buraya tıklayın</a> .

Bu makale manyetoensefalografi (MEG) ile amigdala aktivite kayıt açıklamaktadır. Ayrıca bu yazı farkında olmadan iz korku klima, amigdala aktive bir görev yapmak için nasıl anlatacağız. Farkındalık işlemek için maskeleme geriye kullanarak bir iz klima paradigma Tasarımı 1): 3 konuları kapsamaktadır. Manyetoensefalografi kullanarak görevi sırasında 2) Kayıt beyin aktivitesi. 3) subkortikal yapılardan sinyal kurtarmak için kaynak görüntüleme kullanma.

Kaynak Görüntüleme kullanarak Manyetoensefalografi ile amigdala Aktivitesi Algılama nasıl

In trace fear conditioning a conditional  stimulus (CS) predicts the occurrence of the unconditional stimulus (UCS),  which is presented after a brief ...

Bu prosedürün genel amacı, MAGNETOENCEPHALOGRAPHY veya MEG kullanarak öğrenme sırasında amigdala aktivitesini tespit etmektir. Bu, öncelikle amigdalayı aktive eden örtük bir korku öğrenme görevi tasarlanarak gerçekleştirilir. İkinci adım ise, görev sırasında beyin aktivitesinin MEG kullanılarak kaydedilmesidir.Ardından, yüksek çözünürlüklü anatomik MRI taramaları kullanarak korteks ve amigdala yüzeylerini belirleyin. Son adım, MEJ sinyalinin nöral kaynaklarını modellemek için korteks ve amigdala yüzeylerini kullanmaktır. Nihayetinde, kaynak görüntüleme modelleri, farkındalık olmaksızın öğrenme sırasında amigdaladaki nöral aktivasyonu göstermek için kullanılabilir.Bu tekniğin fMRI gibi mevcut yöntemlere göre temel avantajı, MEG sinyallerinin gerçek zamanlı olarak kaydedilmesi ve hızlı veya geçici nöral süreçlerin incelenmesinde kullanılabilmeleridir. Bu yöntem amigdala fonksiyonlarını incelemek için kullanılabileceği gibi, diğer subkortikal bölgelerin fonksiyonlarını incelemek için de kullanılabilir. Uyaran sunum bilgisayarını, standart bir DB 25 çoklu konnektör şerit kablosu kullanarak MEG veri toplama sistemine bağlayarak başlayın.Ardından, uyaran sunum bilgisayarını slab bağımsız monitörüne veya SAM'e bağlayın. Sekiz bitten iki bite izolasyon adaptörü ve senkronizasyon kablosu kullanılırken, uyaran sunumlarını işaretlemek için kullanılan transistör-transistör mantık darbeleri SAM'e gönderilirse MEG verilerinde artefaktlara neden olabilir. Bu artefaktları önlemek için, burada görüldüğü gibi, uyaranların başlangıcını yalnızca izolasyon adaptörü tarafından engellenen bitleri kullanarak işaretleyin.Şok stimülatörü daha sonra SAM'e bağlanır. Ardından, ekranlı bir uzatma kablosu dalga kılavuzundan geçirilerek şok stimülatörüne bağlanır. SAM, slab veri toplama yazılımı çalışan bir bilgisayara bağlanmalıdır.Döner kadranı, oyun portundan oyun portuna BNC ayırıcı ve oyun portu - USB adaptörünü kullanarak stimülüs sunum bilgisayarına ve MEG veri toplama sistemine bağlayın. Elektrotları ve sensörleri, burada gösterilen şemayı kullanarak denek üzerine yerleştirin. Kurulum uygun şekilde tamamlandıktan sonra, fidusyal noktaları kullanarak deneğin baş pozisyonunu HPI bobinlerine göre dijitalleştirin.Ardından, deneğin saçlı derisi boyunca 50 ila 100 noktayı dijitalize edin. Deneği MEG sistemine götürün ve elektrotlar ile sensörleri uygun arayüze bağlayın. Deneğin başı MEG kaskının üst kısmına değecek şekilde koltuğu yükseltin ve yansıtılan görüntünün odakta olması için ekranı konumlandırın.Ardından, şoku, deneğin ağrılı ancak tolere edilebilir olarak bildirdiği bir seviyeye ayarlayın. Son olarak, örnek bir sunum senaryosu kullanarak deneğe çevirmeli düğmeyi doğru şekilde kullanması konusunda talimat verin. Olay kodlarını ve şok iletimini kaydetmeye başlamak için slab veri toplama yazılımını yükleyerek başlayın.Eğitim oturumu önceden programlanmıştır ve her bir koşul, uyaran veya CS başına 15 denemeden oluşan dört diferansiyel iz korku koşullandırma bloğundan meydana gelir; her şey hazır olduğunda burada görüldüğü gibidir. Dört eğitim denemesini başlatın ve ham verileri iki kilohertz hızında kaydedin. Her deneme sırasında, sistematik gürültü kaynakları için verileri gerçek zamanlı olarak görsel olarak inceleyin.Her çalışmadan sonra, alışma düzeyini değerlendirmek için denekten şokun şiddetini puanlamasını isteyin. Denemeler tamamlandıktan sonra, segmente edilmiş subkortikal hacimler ile korteks, dış deri ve dış kafatası yüzeyleri oluşturmak için FreeSurfer kullanın. Ardından, amigdala ve hipokampus hacimlerini oluşturun ve bunları yüzeylere dönüştürün.Slicer 3 ve ParaView kullanılarak gerçekleştirilecek bir sonraki adım, brainstorm veri tabanında yeni bir denek oluşturmaktır. MRI hacmini brainstorm'e aktarın ve fidüsiyal noktaları belirleyerek hacmi standart uzaya uydurun, ardından yüzeyleri aktarın ve saçlı deri yüzeyini MRI ile manuel olarak hizalayın. İşlem tamamlandığında.Bu dönüşümü diğer tüm yüzeylere uygulayın. Korteks (peel), hipokampal ve amigdala yüzeylerini birleştirin. Son olarak, amigdala ve hipokampus için ilgi bölgeleri oluşturun.Oluşturulduktan sonra, her eğitim oturumu için MEG kayıt dosyasını içe aktarın. MEG veri toplama yazılımı, manyetik olarak zırhlanmış oda dışındaki kaynakların neden olduğu artefaktları gidermek için sinyal uzayı ayırma yöntemini kullanır. Uyandırılmış yanıtları analiz etmek için genellikle SSS olarak işaretlenmiş bir klasörde bulunan temiz dosyaları kullandığınızdan emin olun.İlk olarak, her bir deneysel denemeye karşılık gelen epikleri belirlemek için olay kanalını kullanın. Elektrokardiyografi ve elektro-okülografi kanallarında belirlenen olaylardan yararlanarak, sinyal uzayı projeksiyonları ile kalp atışlarının ve göz hareketlerinin neden olduğu artefaktları giderin. Ardından, baş noktalarını kullanarak MRI kaydını optimize edin.Korteks girdisini kullanarak örtüşen küreler yöntemiyle kayıtlardan gürültü kovaryansını hesaplayın, kafa modelini oluşturun, minimum norm tahmini yöntemiyle kaynakları hesaplayın ve analizlere kaynaklar üzerinden devam edin. Ardından, bireysel denemeler için kaynaklara bant geçiren filtre uygulayın. Bant geçiren filtrelenmiş kaynakların mutlak değerini alın ve bu değerleri temel çizgi değişkenliğine göre Z-skoruna dönüştürün, kaynakları uzaysal olarak düzeltin ve denemeler genelinde kaynakların ortalamasını alın.Bu ortalamaları deney için varsayılan anatomi üzerine yansıtın. Ardından, farklı koşullar arasındaki kaynaklar üzerinde T testlerini hesaplayın. Aile bazlı hatayı düzeltmek için anlamlı T-testi sonuçlarını mekansal ve zamansal eşikler kullanarak filtreleyin.Anlamlı şekilde aktive olan bölgeleri belirleyin ve her bir denek için aktivasyonun zaman seyrini dışa aktarın. Son olarak, her bir zaman noktasında denekler genelinde ortalamayı ve ortalamanın standart hatasını hesaplayın. İlk olarak, bireysel denemelerden elde edilen ham verileri deneyin varsayılan anatomisi üzerine projeksiyonla yansıtın. Anatomik ve fonksiyonel ilgi bölgelerinden gelen veriler üzerinde zaman-frekans ayrıştırmaları gerçekleştirin.Elde edilen zaman-frekans ayrıştırma haritalarını Z-skoruna dönüştürün ve her denek için denemeler boyunca sonuç haritalarının ortalamasını alın. Son olarak, haritalar üzerinde T-testi uygulayın; burada gösterilen farklı koşullara ait sonuçlar, tipik bir koşullandırma çalışmasından elde edilen davranışsal sonuçlardır. Soldaki grafik, deneklerin 60 deneme boyunca benzer beklenti düzeylerine sahip olduğunu göstermekte ve bu durum, maskeleme prosedürünün deneklerin koşul uyaranları ayırt etme yeteneklerini engellediğini ortaya koymaktadır.Sağdaki grafik, test oturumu sırasındaki farklı yanıtları göstermektedir. Filtrelenmemiş grubun, yeni uyaranlara kıyasla eski uyaranlara daha büyük yanıtlar verdiğine, bunun da eğitimin filtrelenmiş gruba kıyasla daha iyi bir yeniden edinim sağladığına dikkat ediniz. Bu örnek, tipik bir koşullanma deneyinden elde edilen MEG sonuçlarını göstermektedir.Soldaki 3D model, amigdalayı turuncu, hipokampüsü ise yeşil renkte göstermektedir. Sağdaki grafik, bir amigdala kümesinden gelen aktiviteyi temsil etmektedir. Açık renkli çizgi filtresiz yüzlerin uyandırdığı aktiviteyi, koyu renkli çizgi ise filtrelenmiş yüzlerin uyandırdığı aktiviteyi temsil eder.Bu grafik, amigdaladan kaydedilen ve zamana ve frekansa göre ayrıştırılmış MEG sinyalini temsil etmektedir. Sıcak renkler, spektrografta filtresiz yüzler için filtreli yüzlere göre anlamlı derecede daha fazla güç gösteren bölgeleri temsil eder. Soğuk renkler bunun tersi olan bölgeleri temsil ederken, çizgili kaplama gruplar arasındaki anlamlı farklılıkları göstermektedir.Bu şekil, oksipital yüz alanı aktivasyonunu göstermektedir. Tipik bir koşullandırma deneyinde, sıcak renkler filtrelenmemiş yüzlere verilen yanıtların filtrelenmiş yüzlere verilen yanıtlardan daha büyük olduğunu temsil eder. Bu prosedürü takip ederek.Nöral iletişime ilişkin ek soruları yanıtlamak için koherens analizi gibi diğer yöntemler kullanılabilir. Bu videoyu izledikten sonra, nöral yanıtları ve subkortikal beyin yapılarını tespit etmek için kaynak görüntülemenin nasıl kullanılacağı konusunda iyi bir anlayışa sahip olmalısınız.

how-to-detect-amygdala-activity-with-magnetoencephalography-using

Research

JoVE Journal

Behavior

Davranış

Biz manyetoensefalografi (MEG) ve elektroensefalografi (EEG), basit duyusal uyaranların işlenmesi ilgili beyin alanlarının haritası kullanın.

Eşzamanlı MEG ve EEG Fonksiyonel Haritalama

Biz, duygu belleği arttırıcı etkisi sinirsel ilgisi araştırmak için fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme kullanan bir protokol mevcut. Bu protokol, daha genel bir algısal işleme aykırı bellekle ilgili işleme, özellikle bağlantılı beyin aktivitesinin belirlenmesi sağlar ve sağlıklı ve klinik nüfus ile kullanılabilir.

Duygu Bellek Artırıcı Etkisi Beyin Görüntüleme İncelenmesi

Biz manyetik rezonans görüntüleme (MRG) tarafından yakalanır anatomik bilgi ile kombine manyeto ve elektroensefalografi (MEG / EEG), işitsel dikkat ile ilişkili kortikal ağ dinamikleri eşlemek için kullanabilirsiniz.

Eşzamanlı MEG / EEG ve Anatomik-kısıtlı Minimum norm Tahminleri Kullanarak Eşleme Kortikal Dinamiği: Bir İşitsel Dikkat Örneği

Kaynak: Papadelis, C. , vd., Pediatrik Epilepsinin Biyobelirteç Olarak Eş Zamanlı Manyetoensefalografi ve Elektroensefalografi ile Tespit Edilen İnteriktal Yüksek Frekanslı Salınımlar. J. Vis. Uzm. {{TAG_ 27}} (2016).  Bu video, beyinde nöbete eğilimli bölgeleri bulmak için interiktal epileptiform deşarjları (IED'ler) ve yüksek frekanslı salınımları (HFO'lar) tanımlamak için elektroensefalografi (EEG) ve manyetoensefalografi (MEG) kayıtlarını kullanma yöntemini göstermektedir.

 Nöbete eğilimli beyin bölgelerini belirlemek için eşzamanlı elektroensefalografi ve manyetoensefalografi 

Son yıllarda, bilişsel nörobilim deneyler için elektriksel aktivitesinin kafa derisi ölçülen kortikal kaynaklarını tahmin artan bir ilgi olmuştur. Bu makalede, Londra Bebek Lab 2 yaşından yüksek yoğunluklu EEG elde edilir ve nasıl kayıtları çocuklarda kortikal kaynak tahmini için nasıl işlendiğini açıklar.

Çocuklarda Yüksek Yoğunlukta EEG Recordings kortikal Kaynak Analizi

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.

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

Yüksek Frekans salınımların (HFO) ilaca dirençli epilepsi olan pediatrik hastalarda Epileptojenik bölgenin belirlenmesi için cerrahi öncesi biyomarkerların olarak ortaya çıkmıştır. eşzamanlı kafa derisi elektroensefalografisine (EEG) ve manyetoensefalografinin (MEG) ile HFO invazif olmayan kayıt, algılama ve yerelleştirme için bir metodoloji sunulmuştur.

Pediatrik Epilepsi biyolojik belirteç olarak Eşzamanlı Manyetoensefalografi ve elektroensefalografi ile Tespit Edilen interiktal Yüksek Frekans Salınımlılığı

Görüntüleme yöntemi, Imaging kronolojik zamanmekansal fMRI kýsýtlanmýþ EEG kaynağı olarak bilinen yöntemi bir EEG-fMRI multimodal burada açıklanmıştır. Koşullu olarak aktif fMRI alt haritalar veya sabıkası EEG kaynak yerelleştirme kayma özgüllük geliştirir ve hatalı sonuçlar sınırlar bir şekilde gösterecek, sunulan yöntemi kullanır.

Eşzamanlı EEG ve fonksiyonel MRI kayıt ve entegrasyon analiz dinamik Kortikal faaliyet görüntüleme için

Bu makalede, manyetoensefalografi (Meg) kullanarak nesne algılamada pre-Stimulus kaynak düzeyi etkilerini algılamaya olanak sağlayan bir denemenin nasıl ayarlanacağı açıklanır. Uyarıcı malzemesi, deneysel tasarım, Meg kaydı ve veri analizini kapsar.

Magnetoensefalografi ile nesne algısında ön Stimulus kaynak düzeyinde etkileri tespit etme

In vivo mikroendoskopik kalsiyum görüntüleme, özgürce davranan hayvanlarda nöronal aktivitelerin gerçek zamanlı izlenmesini sağlayan paha biçilmez bir araçtır. Ancak bu tekniği amigdalaya uygulamak zor olmuştur. Bu protokol, farelerde minyatürleştirilmiş bir mikroskopla amigdala hücrelerini başarıyla hedeflemek için yararlı bir kılavuz sağlamayı amaçlamaktadır.

Özgürce Davranan Farenin Amigdalasında Kafaya Monte Minyatür Mikroskop ile Başarılı In vivo Kalsiyum Görüntüleme

Manyetoensefalografi (MEG) ve yüksek yoğunluklu elektroensefalografi (HD-EEG), doğrulayıcı ve tamamlayıcı bilgiler vermelerine rağmen nadiren aynı anda kaydedilir. Burada, ilaca dirençli epilepsili çocuklarda epileptojenik ve anlamlı beyin alanlarını lokalize etmeyi amaçlayan eşzamanlı MEG ve HD-EEG'nin kaydedilmesi için deney düzeneğini ve bu verileri analiz etme metodolojisini gösteriyoruz.

İlaca Dirençli Epilepsili Çocukların Precerrahi Değerlendirmesinde Elektromanyetik Kaynak Görüntüleme

Öğrenin, manyetoensefalografi ile amigdala aktivitesini gerçek zamanlı kaydetmeyi ve kaynak görüntüleme teknikleriyle sinir sinyallerini analiz etmeyi. Bu yöntem, örtük duyusal öğrenme mekanizmalarını incelemek için değerlidir.

Kaynak Görüntüleme kullanarak Manyetoensefalografi ile amigdala Aktivitesi Algılama nasıl

Daha fazla video keşfet