FMRI-güdümlü Transkranial Manyetik Stimülasyon sırasında kaydedilen EEG Veri Görsel Uyarılmış Potansiyelleri ayıklanıyor

Bu prosedürün genel amacı, kaydedilen EEG verilerinden güvenilir ERP'ler çıkarmaktır. FMRI kılavuzluğunda transkraniyal manyetik stimülasyon sırasında. Bu, önce kortikal alanları tanımlamak için yüksek çözünürlüklü bir fonksiyonel MRI taraması yapılarak gerçekleştirilir.

Uyarmak için, sonraki adım, temiz ERP elde etmek için daha sonra kaydedilen EEG verilerinden çıkarılacak bir TMS artefakt şablonunun çıkarılmasına izin veren bir EEG deneyi tasarlamaktır. Daha sonra, T-M-S-E-E-G deney düzeneği, stereotaktik bir navigasyon sistemi kullanılarak dikkatlice hazırlanır. FMRI tarafından tanımlanan hedefi katılımcının kafasında bulmak için son adım, EEG verilerini TMS uygulamasıyla eş zamanlı olarak kaydetmektir, sonuç olarak, güvenilir ERP elde etmek için TMS artefakt şablonunun çıkarılması kullanılır.

Bu tekniğin aynı anda G-F-M-R-I gibi mevcut yöntemlere göre en büyük avantajı, FMRI ile tanımlanan bir beyin alanı ve EEG ile ölçülen bir elektrofizyolojik sinyal hakkında çıkarım yapmamıza izin vermesidir. E-E-G-T-M-S eşzamanlı kombinasyonundaki ana zorluk, TMS tarafından oluşturulan artefaktları kaldırmaktır. Bu, önce manyetik nabız sırasında toplanan EEG verilerinin kesilmesi ve ardından TMS ile ilgili diğer kalıntı artefaktların düzeltilmesiyle gerçekleştirilir Bu prosedürü gösteren, bu prosedür konusunda Boaz Ade tarafından eğitilen Ziv Perman olacaktır.

TMS olarak bilinen transkraniyal manyetik stimülasyon ile hedeflenecek istenen aktivasyon bölgelerini belirlemek için yüksek çözünürlüklü bir eko planlayıcı görüntüleme dizisi kullanarak işlevsel bir MRI görevi çalıştırın. Ardından, nöro anatomik verileri elde etmek için T bir ağırlıklı yapısal tarama yapın. Öznenin yüzünün tamamının görüş alanına dahil edildiğinden emin olun.

Burun ucu gibi harici belirteçler daha sonra deneğin kafasını taramasıyla birlikte kaydetmek için kullanılacaktır. Taramadan sonra. Deneysel koşullar arasındaki kontrastlara dayalı olarak beynin ilgilenilen bölgelerini tanımlamak için SPM için Mars çubuğu araç kutusunu kullanın.

Örneğin, nesnelere yapılan aktivasyonları yüzlere yapılan aktivasyonlardan çıkararak oksipital yüz alanını tanımlayın ve ekstra çizgili vücut alanını tanımlamak için herhangi bir vücut seçici vokselini hariç tutun. Nesnelere yapılan aktivasyonları bedenlere yapılan aktivasyonlardan çıkarın ve yüz seçici vokselleri hariç tutun. Tüm uyaran koşullarının sunulduğu deneysel bir paradigma tasarlayın.

Zamanla koşul başına rastgele en az 50 deneme kullanın. Titreşimli interra uyaran aralıkları. Bir TMS nabzının uygulandığı, ancak görsel bir uyaranın görünmediği boş bir ekran koşulu kullanın.

Bu, TMS yapıt şablonunu oluşturmak için önemlidir. Ardından, deneme sürümünün başlamasından sonra TMS'nin tetikleneceği gecikme süresini ayarlayın. Bu örnekte, çift darbeli TMS 60 ve 100 milisaniyede uygulanacaktır.

Uyaran başlangıcından sonra, yapısal T one taramalarını nöro navigasyon sistemi yazılımına besleyin, ardından fonksiyonel MRI kontrastlarını yapısal görüntülerin üzerine yerleştirin. Nöronavigasyon yazılımını kullanarak istenen hedef beyin alanlarını işaretleyin. Ayrıca, burun ucu, nasion ve her bir kulağın tragusu gibi başın konumunu birlikte kaydetmek için kullanılacak harici belirteçleri de bulun.

Denek geldiğinde, EEG kapağını kafasına monte edin ve elektrotları bağlayın. Empedansı beş kilo ohm'un altında tutmak için gerektiği kadar az jel kullanın. Elektrot tellerinin birbirini geçmediğinden veya halkalar oluşturmadığından ve bobinlerin konumundan uzağa yönlendirildiğinden emin olun.

Ayrıca, EEG sinyalini ölçerken referansı toprak elektrotlarına bobinden mümkün olduğunca uzağa yerleştirin. TMS artefaktının daha iyi bir temsili için en az bir kilohertz'lik yüksek bir örnekleme hızı kullanın. Ardından, kızılötesi dedektörü deneğin kafasına monte edin, kafa konumunu navigasyon sistemi ile birlikte kaydedin.

Önceden tanımlanmış işaretçileri kullanarak, nöro navigasyonun işaretçi aracını başın yüzeyine dik tutarak navigasyon yazılımında TMS için hedefi seçin. Hedef konuma gidin ve elektrot kapağı yukarı yuvasını işaretleyin. Konu, çenesi çenesinde olacak şekilde ekranın önünde rahatça duruyor.

Çene desteğini dinlendirmek, deneğin herhangi bir hareketten kaçınmasına yardımcı olacaktır, bu da temiz ve güvenilir bir TMS artefaktını ölçmek için çok önemlidir. Bobinin merkezini hedef beyin bölgesine yönlendirin ve yerine sabitleyin. Bobini seans sırasında hareket etmeyecek şekilde sabitlemek için bir tutucu kullanın.

TMS'yi istenen yoğunluğa ayarlayın ve seansa başlamadan önce deneğin onayına bir test darbesi uygulayın. TMS'yi her kortikal hedef bölgeye farklı bir blokta uygulayın. Ek olarak, TMS yok koşulu sırasında boş ekran koşulu da dahil olmak üzere tüm uyaranların sunulduğu bir TMS yok bloğu çalıştırın.

Sahte bir bobin kullanın veya bobini başa yerleştirin ve dik olarak eğin. Her blok arasında gezinilen hedeflerin tanımlamasını tekrarlayın. Bekletme sisteminde bir numuneniz yoksa, nabız artefaktını çıkarmanız gerekir.

Bu, tekrarlayan simülasyon durumunda nabız veya nabızların etrafında bir zaman penceresi kesilerek yapılır. Çoğu durumda, birkaç milisaniyelik bir pencere yeterli olacaktır. Burada gösterilen örnekte, iki ardışık darbe uygulandı ve tek parça olarak birlikte çıkarıldı.

Oluşturulan iki ucu birbirine bağlamanın iki yolu vardır. Darbeyi çıkardıktan sonra, doğrudan onlara katılabilir veya aralarında bir çizgi enterpolasyon yapabilirsiniz. Kısa darbe artefaktını bazen birkaç yüz milisaniye sürebilen uzun bir kalıntı artefakt takip eder.

Veri kaybetmeden bu uzun süreli yapıyı kaldırmak için çıkarma tekniğini kullanın. Her deneysel blok için, boş ekran denemelerinin zamana göre ortalama bir ERP şablonunu hesaplayın ve bunları denemenin başlangıcına kilitleyin. Başka bir deyişle, deneysel bir uyaranın yokluğunda bir ERP'yi hesaplarsınız, böylece her blok içinde yalnızca TMS gürültüsünün bir şablonunu hesaplarsınız.

Bu şablonu, diğer tüm uyaran koşullarının her denemesinden çıkarın. Temiz bir ERP, TMS şablonunun ham ERP'den çıkarılmasından kaynaklanır, çıkarma işlemini her blok için ayrı ayrı tekrarlayın. EEG kayıtları, deneklere yüz veya vücut uyaranları sunulurken yapıldı.

Uyaranları görüntülerken, uyaran başlangıcından 60 ve 100 milisaniye sonra oksipital yüz bölgesine veya ekstra striat vücut bölgesine çift darbeli TMS uygulandı. TMS ile sadece TMS sırasında yapılan kaydın uyaran sunumunun kayıtlarından çıkarılması ile bir ERP elde edilebilir. Bu, diğer uyaranlara kıyasla yüzleri ve bedenleri görüntülerken daha büyük olan, görsel olarak uyarılan belirgin bir potansiyel olan N bileşenini içerir.

Yüzleri görüntülerken. TMS'den OFA'ya, EBA'ya ve TMS'nin olmadığı koşullara kıyasla N bir bileşenin amplitüdünü artırdı. Gövdeleri görüntülerken, EBA'ya TMS, NO TMS'ye veya OFA koşullarına kıyasla N bir bileşenin genliğini artırdı.

Bu sonuçlar, yüz seçici ve vücut seçici ERP'lerin altında yatan sinir ağları arasında bir ayrışma olduğunu göstermektedir. Bu videoda gösterilen artefakt çıkarma tekniğinin özel bir avantajı, mekanik, kas veya kortikal kökenli olsun, elektrotlarda bile, TMS bobinine yakın bir yerde bulunan TMS kullanımıyla ilgili herhangi bir artefaktın ortadan kaldırılmasına izin vermesidir, böylece hiçbir elektrotun analizden çıkarılmasına gerek yoktur. Bu videoyu izledikten sonra, olayla ilgili güvenilir potansiyeller elde etmenizi sağlayacak eşzamanlı bir GTMS deneyinin nasıl tasarlanacağı, yürütüleceği ve analiz edileceği konusunda iyi bir anlayışa sahip olmalısınız.