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

Bu prosedürün genel amacı, fMRI kılavuzluğunda yapılan transkraniyal manyetik stimülasyon sırasında kaydedilen EEG verilerinden güvenilir ERP'lerin elde edilmesidir. Bu işlem, öncelikle kortikal alanları tanımlamak için yüksek çözünürlüklü bir fonksiyonel MRI taraması gerçekleştirilerek sağlanır.

Stimülasyon için sonraki adım, kaydedilen EEG verilerinden temiz ERP elde etmek amacıyla daha sonra çıkarılacak bir TMS artefakt şablonunun çıkarılmasına olanak tanıyan bir EEG deneyi tasarlamaktır. Ardından, bir stereotaktik navigasyon sistemi kullanılarak T-M-S-E-E-G deney düzeneği dikkatle hazırlanır. Katılımcının başı üzerinde fMRI ile tanımlanan hedef bölgeyi belirlemek için son adım, TMS uygulamasıyla eş zamanlı olarak EEG verilerini kaydetmektir; nihayetinde, güvenilir ERP elde etmek için TMS artefakt şablonunun çıkarılması işlemi uygulanır.

Bu tekniğin, eş zamanlı G-F-M-R-I gibi mevcut yöntemlere göre temel avantajı, FMRI ile tanımlanan bir beyin alanı ve EEG ile ölçülen bir elektrofizyolojik sinyal hakkında çıkarım yapmamıza olanak tanımasıdır. E-E-G-T-M-S eş zamanlı kombinasyonundaki temel zorluk, TMS tarafından oluşturulan artefaktların giderilmesidir. Bu işlem, öncelikle manyetik darbe sırasında toplanan EEG verilerinin kesilmesi ve ardından TMS ile ilgili diğer tüm kalıntı artefaktların düzeltilmesiyle gerçekleştirilir. Bu prosedür, Boaz Ade tarafından bu işlem konusunda eğitilen Ziv Perman tarafından uygulamalı olarak gösterilecektir.

TMS olarak bilinen transkraniyal manyetik stimülasyon ile hedeflenecek istenen aktivasyon bölgelerini belirlemek için yüksek çözünürlüklü eko planlayıcı görüntüleme dizisi kullanarak fonksiyonel bir MRI görevi yürütün. Ardından, nöroanatomik veriler elde etmek için T1 ağırlıklı yapısal bir tarama gerçekleştirin. Deneğin yüzünün tamamının görüş alanına girdiğinden emin olun.

Burun ucu gibi harici işaretleyiciler, daha sonra deneğin başının taramasıyla eş zamanlı kaydedilmesi (coregister) için kullanılacaktır. Tarama işleminden sonra, deneysel koşullar arasındaki kontrastlara dayanarak ilgilenilen beyin bölgelerini tanımlamak için SPM için Mars bar araç kutusunu kullanın.

Örneğin, nesnelere verilen aktivasyonları yüzlere verilen aktivasyonlardan çıkararak oksipital yüz alanını tanımlayın ve ekstra striat vücut alanını tanımlamak için vücuda seçici tüm vokselleleri hariç tutun. Nesnelere verilen aktivasyonları vücutlara verilen aktivasyonlardan çıkarın ve yüze seçici tüm vokselleleri hariç tutun. Tüm uyaran koşullarının sunulduğu bir deneysel paradigma tasarlayın.

Her koşul için zamanla beraber rastgele en az 50 deneme kullanın. Uyaranlar arası aralıkları jittered (rastgele değiştirilmiş) olarak ayarlayın. Bir TMS palsının uygulandığı ancak hiçbir görsel uyaranın görünmediği boş ekran koşulunu kullanın.

Bu, TMS artefakt şablonunun oluşturulması için önemlidir. Ardından, TMS'nin deneme başlangıcından ne kadar süre sonra tetikleneceğini belirleyen gecikme süresini ayarlayın. Bu örnekte, çift darbeli TMS 60 ve 100 milisaniyede uygulanacaktır.

Stimülasyon başlangıcından sonra, yapısal T1 taramalarını nöronavigasyon sistemi yazılımına aktarın, ardından fonksiyonel MRI kontrastlarını yapısal görüntülerin üzerine bindirin. Nöronavigasyon yazılımını kullanarak hedeflenen beyin bölgelerini işaretleyin. Ayrıca burnun ucu, nasion ve her kulağın tragusu gibi başın konumunu korejistre etmek için kullanılacak harici belirteçleri tespit edin.

Denek geldiğinde, EEG başlığını başına yerleştirin ve elektrotları bağlayın. Empedansı beş kilo ohm'un altında tutmak için gereken minimum miktarda jel kullanın. Elektrot kablolarının birbirini kesmediğinden veya döngüler oluşturmadığından ve bobin konumundan uzağa yönlendirildiğinden emin olun.

Ayrıca, EEG sinyalini ölçerken referans ve toprak elektrotlarını bobinden mümkün olduğunca uzağa yerleştirin. TMS artefaktının daha iyi temsil edilmesi için en az bir kilohertz değerinde yüksek bir örnekleme hızı kullanın. Ardından, kızılötesi dedektörü deneğin başına monte ederek baş konumunu navigasyon sistemiyle eşleştirin.

Önceden tanımlanan belirteçleri kullanarak, nöronavigasyonun işaretçi aracını başın yüzeyine dik tutarak navigasyon yazılımı üzerinden TMS hedef its seçin. Hedef konuma gidin ve elektrot bonesi üzerinde işaretleme yapın. Denek, çenesi çene desteğindeyken ekranın önünde rahat bir konumda olmalıdır.

Çene desteği, deneğin herhangi bir hareketten kaçınmasına yardımcı olur; bu durum, temiz ve güvenilir bir TMS artefaktı ölçmek için kritik öneme sahiptir. Bobinin merkezini hedef beyin bölgesine yönlendirin ve yerinde sabitleyin. Oturum sırasında bobinin hareket etmemesi için onu stabilize etmek amacıyla bir tutucu kullanın.

TMS'yi istenen yoğunluğa ayarlayın ve oturuma başlamadan önce denek onaylayana kadar bir test darbesi uygulayın. Her bir kortikal hedef bölgeye farklı bir blokta TMS uygulayın. Ek olarak, boş ekran durumu da dahil olmak üzere tüm uyaranların TMS uygulanmayan koşulda sunulduğu bir "TMS yok" bloğu gerçekleştirin.

Bir sham bobin kullanın veya bobini başa yaslayıp dik şekilde eğin. Her blok arasında navigasyonlu hedeflerin tanımlanmasını tekrarlayın. Bir örnek tutma sisteminiz yoksa, nabız artefaktını kaldırmanız gerekir.

Bu işlem, tekrarlayan simülasyon durumunda palsin veya palslerin etrafından bir zaman penceresi kesilerek gerçekleştirilir. Çoğu durumda, birkaç milisaniyelik bir pencere yeterli olacaktır. Burada gösterilen örnekte, art arda iki pals uygulanmış olup bunlar tek bir parça olarak birlikte çıkarılmıştır.

Oluşturulan iki ucu bağlamanın iki yolu vardır. Palsı kaldırdıktan sonra, bunları ya doğrudan birleştirebilir ya da aralarına bir çizgi інтерpole edebilirsiniz. Kısa pals artefaktını bazen birkaç yüz milisaniye sürebilen uzun bir kalıntı artefaktı takip eder.

Veri kaybı yaşamadan bu uzun süreli artefaktı gidermek için çıkarma tekniğini kullanın. Her bir deneysel blok için, boş ekran denemelerini deneme başlangıcına zaman kilitleyerek ortalama bir ERP şablonu hesaplayın. Başka bir deyişle, deneysel bir uyaranın yokluğunda bir ERP hesaplayarak, her blok içinde yalnızca TMS gürültüsünün bir şablonunu oluşturmuş olursunuz.

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

Uyaranlar izlenirken, uyaran başlangıcından 60 ve 100 milisaniye sonra oksipital yüz alanına veya ekstra striat gövde alanına çift darbeli TMS uygulanmıştır. Sadece TMS sırasında yapılan kayıtların, TMS ile birlikte uyaran sunumu sırasında yapılan kayıtlardan çıkarılmasıyla bir ERP elde edilebilir. Bu ERP, diğer uyaranlara kıyasla yüzler ve vücutlar izlendiğinde daha büyük olan belirgin bir görsel olarak uyarılan potansiyel olan N1 bileşenini içerir.

Yüzler görüntülendiğinde, OFA'ya uygulanan TMS, EBA ve TMS uygulanmayan koşullara kıyasla N1 bileşeninin genliğini artırmıştır. Vücutlar görüntülendiğinde ise, EBA'ya uygulanan TMS, TMS uygulanmayan veya OFA'ya uygulanan koşullara kıyasla N1 bileşeninin genliğini artırmıştır.

Bu sonuçlar, yüze seçici ve vücuda seçici ERP'lerin temelini oluşturan nöral ağlar arasında bir ayrım olduğunu göstermektedir. Bu videoda gösterilen artefakt giderme tekniğinin özel bir avantajı, TMS bobinine yakın konumlanan elektrotlarda bile mekanik, kas veya kortikal kaynaklı olan TMS kullanımına bağlı her türlü artefaktın elenmesine olanak tanımasıdır; böylece analizden herhangi bir elektrodu çıkarma gereksinimi kalmaz. Bu videoyu izledikten sonra, güvenilir olay ilişkili potansiyeller elde etmenizi sağlayacak eş zamanlı bir GTMS deneyinin nasıl tasarlanacağı, yürütüleceği ve analiz edileceği konusunda iyi bir anlayış kazanmış olmalısınız.