Neuroscience
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Detectando efeitos de nível de fonte de pré-estímulo na percepção de objeto com magnetoencefalografia
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Summary July 26th, 2019
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Este artigo descreve como configurar um experimento que permite detectar influências de nível de fonte pré-estímulo na percepção do objeto usando a magnetoencefalografia (MEG). Abrange material de estímulo, desenho experimental, gravação de MEG e análise de dados.
Transcript
Este método permite que mudanças rápidas e transitórias na conectividade cerebral sejam capturadas antes que os objetos sejam vistos, e a influência dessas mudanças na percepção do objeto. A principal vantagem do MEG sobre o EEG é que o campo magnético do cérebro não é perturbado pela cabeça, permitindo uma reconstrução de fonte de maior resolução e melhores estimativas de conectividade. Comece gravando um minuto de dados MEG de sala vazia em um kilohertz.
Monitore os sinais dos 102 magnetômetros e 204 gradiômetros planares em 102 posições diferentes, visualizando todos os sinais em tempo real no computador de aquisição. Você não vai nos processar? E aqui-A seguir, obtenha o consentimento informado do participante de acordo com a declaração de Helsinque e faça-os assinar o formulário que inclui uma declaração permitindo o processamento de dados pessoais.
Há algum objeto de metal do seu corpo? Mas você pode fazer isso quando você está dentro também. Em seguida, forneça-lhes roupas não magnéticas e certifique-se de que eles não têm objetos metálicos dentro ou em seus corpos.
Peça que eles preencham um questionário anônimo para garantir isso e garantir que eles não tenham outros critérios de exclusão e documentar detalhes como mão e nível de descanso. Tudo bem, perfeito, obrigado. Aqui. Coloque o participante em uma cadeira não ferromagnética e, em seguida, anexe cinco bobinas indicadoras de posição da cabeça na cabeça com adesivo, duas acima de um olho, uma acima do outro olho e uma atrás de cada orelha.
Coloque o sensor rastreador para o sistema de digitalização firmemente na cabeça do participante e fixe-o nos óculos para máxima estabilidade. Em seguida, digitalize os marcos anatômicos, os pontos pré-auriculares esquerdo e direito e a nasão, e assegure-se de que os pontos pré-auriculares são simétricos. Além disso, digitalize as cinco posições da bobina HPI usando uma caneta digitalizadora 3D.
Agora, digitalize até 300 pontos ao longo do couro cabeludo e maximize a cobertura da forma da cabeça. Cubra as áreas bem definidas do couro cabeludo em imagens de MR, acima da inilusão na parte de trás e da nação na frente, bem como a ponte nasal. Esses pontos serão utilizados para co-registro de uma imagem anatômica.
Neste ponto, remova os óculos com o sensor rastreador e conecte eletrodos descartáveis acima e abaixo do olho direito para monitorar os movimentos verticais dos olhos. Também conecte eletrodos à direita do olho direito e à esquerda do olho esquerdo para monitorar os movimentos horizontais dos olhos. Conecte eletrodos adicionais abaixo da clavícula direita e abaixo do coração para monitorar a frequência cardíaca.
O sinal nessas áreas é robusto, portanto, verificar a impedância não é necessário. Além disso, coloque um eletrodo como um chão abaixo do pescoço. Por favor. Agora, escolte o participante até a sala blindada da MEG e instrua-os a sentar-se na cadeira MEG.
Conecte o arreio de fiação HPI e os eletrodos descartáveis no sistema MEG. Em seguida, levante a cadeira de tal forma que a cabeça do participante toque na parte superior do capacete e assegure que o participante esteja confortável. Está tudo bem agora?
Yes.Perfect.Begin instruindo o participante a olhar passivamente para uma tela vazia por cinco minutos enquanto grava dados MEG de estado de repouso em um quilohertz. Mantenha a taxa de amostragem em um quilohertz durante todo o experimento. Em seguida, instrua o participante dos requisitos da tarefa e faça com que eles realizem 20 ensaios práticos.
Então agora vamos fazer uma sessão de treino e ter certeza de que está tudo bem. OKEY. Está bem? Inicie o experimento exibindo as instruções primeiro, dizendo ao participante qual botão pressionar quando vir rostos e qual botão pressionar quando vir um vaso.
Crie um único teste com quatro eventos que se aplicarão a todos os testes nesta ordem:fixação cruzada, imagem Rubin, máscara e prompt de resposta. No início de cada bloco, antes do início da tarefa, comece a medir os dados do MEG e regise a posição inicial da posição principal do participante em relação ao MEG. Certifique-se de monitorar o participante através de vídeo durante o experimento.
No sistema MEG, clique em Ir para iniciar. Quando a caixa de diálogo perguntar se os dados do HPI devem ser omitidos ou adicionados à gravação, inspecione o sinal das bobinas do HPI e clique em Aceitar para registrar a posição inicial da cabeça. Depois disso, clique em Gravar cru para começar a gravar dados MEG.
No início de cada ensaio, exiba a cruz de fixação por um período de tempo variável de um a 1,8 segundos. Em seguida, exiba a imagem de Rubin por 150 milissegundos. Em seguida, remova a imagem de Rubin e exiba a máscara por 200 milissegundos, seguida de uma pergunta que levou o participante a responder em dois segundos.
Programe o período de resposta de tal forma que se os participantes responderem dentro de dois segundos, o próximo teste começa. Caso contrário, comece o próximo teste depois de dois segundos. Guarde o tempo de todos os quatro eventos, bem como a escolha de resposta e seu tempo.
Monitore os sinais MEG visualizando-os em tempo real no computador de aquisição. Quando o experimento estiver completo, escolte o participante para fora da sala protegida e ajude-os a desacoplar os sensores. Analise os dados adquiridos realizando análises de frequência de tempo em ambas as regiões de interesse separadamente dos dois tipos de ensaio usando o código visto na tela aqui.
Primeiro, implemente a transformação de frequência temporal multi-taper com base na multiplicação no domínio de frequência. Além disso, defina a opção de taper para dpss para usar uma função de sequências esferoidais prolatados discretas e definir as frequências de interesse de oito a 13 hertz. Em seguida, defina a largura da janela de tempo para 200 milissegundos e o parâmetro de suavização para quatro hertz.
Defina a opção de mantertrials para sim para retornar as estimativas de frequência de tempo dos ensaios únicos. Defina a saída para fourier para retornar o complexo espectro Fourier. Realize uma análise de conectividade sobre os dados de frequência de tempo resultantes usando o código visto na tela aqui, usando as configurações mostradas para retornar a parte imaginária da coerência.
Repita o procedimento para cada participante antes de mediar o espectro de coerência entre frequências e participantes e traçar os valores de coerência imaginária de grande média resultantes em função do tempo. Aqui, vemos uma estrutura de teste de exemplo e dados brutos. Um teste começa com a exibição de uma cruz de fixação.
Após um a 1,8 segundos, o estímulo Rubin aparece por 150 milissegundos, seguido por uma máscara de 200 milissegundos. Em seguida, uma tela de resposta parece solicitar que os participantes respondam com rosto ou vaso. Acima, vemos dados brutos de vários canais de um participante de exemplo, bloqueados no tempo para o início de estímulo e mediados em todos os ensaios.
Esses dados na janela de análise pré-estímulo serão o intervalo de destino para análise. Aqui, vemos estimativas de energia espectral de sinais de área facial fusiforme localizados por fonte em ensaios faciais e vasos. Esta figura mostra a parte imaginária da coerência entre o córtex visual localizado de fonte e os sinais da área facial fusiforme nos ensaios facial e vaso, na faixa de frequência de oito a 13 hertz.
As regiões sombreadas representam o erro padrão da média para o design de indivíduos dentro dos sujeitos. MEG é um método passivo, assim como a captação de uma guitarra elétrica. A máquina também corre o risco de ser danificada pelos participantes, ao contrário de outras modalidades.
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