Summary

간질 환자의 뇌 흥분을 연결 관련 평가하는 멀티 모달 Imaging- 및 자극 기반 방법

Published: November 13, 2016
doi:

Summary

Resting-state functional-connectivity MRI has identified abnormalities in patients with a wide range of neuropsychiatric disorders, including epilepsy due to malformations of cortical development. Transcranial Magnetic Stimulation in combination with EEG can demonstrate that patients with epilepsy have cortical hyperexcitability in regions with abnormal connectivity.

Abstract

Resting-state functional connectivity MRI (rs-fcMRI) is a technique that identifies connectivity between different brain regions based on correlations over time in the blood-oxygenation level dependent signal. rs-fcMRI has been applied extensively to identify abnormalities in brain connectivity in different neurologic and psychiatric diseases. However, the relationship among rs-fcMRI connectivity abnormalities, brain electrophysiology and disease state is unknown, in part because the causal significance of alterations in functional connectivity in disease pathophysiology has not been established. Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) is a technique that uses electromagnetic induction to noninvasively produce focal changes in cortical activity. When combined with electroencephalography (EEG), TMS can be used to assess the brain’s response to external perturbations. Here we provide a protocol for combining rs-fcMRI, TMS and EEG to assess the physiologic significance of alterations in functional connectivity in patients with neuropsychiatric disease. We provide representative results from a previously published study in which rs-fcMRI was used to identify regions with abnormal connectivity in patients with epilepsy due to a malformation of cortical development, periventricular nodular heterotopia (PNH). Stimulation in patients with epilepsy resulted in abnormal TMS-evoked EEG activity relative to stimulation of the same sites in matched healthy control patients, with an abnormal increase in the late component of the TMS-evoked potential, consistent with cortical hyperexcitability. This abnormality was specific to regions with abnormal resting-state functional connectivity. Electrical source analysis in a subject with previously recorded seizures demonstrated that the origin of the abnormal TMS-evoked activity co-localized with the seizure-onset zone, suggesting the presence of an epileptogenic circuit. These results demonstrate how rs-fcMRI, TMS and EEG can be utilized together to identify and understand the physiological significance of abnormal brain connectivity in human diseases.

Introduction

경 두개 자기 자극 (TMS)은 비 침습적 전자기 유도를 통해 피질의 영역을 자극하는 수단이다. TMS에서는 크지 만 공간적으로 제한된 자속 대상 피질 영역에 전계를 유도하고, 이에 기초 신경 조직의 활성을 조절하는데 사용된다. 모터의 운동 피질 결과에 TMS는 근전도 (EMG)을 통해 주변으로 측정 할 수있는 잠재력을 불러 일으켰다. 쌍 또는 삼중 펄스에 적용될 때, TMS 특정 intracortical GABA 성 및 glutaminergic 회로 1-3의 활성을 평가함으로써, 인간 환자의 생체 내에서 여기 및 억제의 균형을 평가할 수있다. 특히 간질에서, TMS 연구는 대뇌 피질의 hyperexcitability 간질 4,5 환자에서 존재하는 것으로 나타났습니다, 그리고 약물 (6)에 대한 응답을 예측하여 성공적인 항 간질 약물 치료를 정상화하고있다. 대뇌 피질의 전의 또한, TMS 측정하나의 발작 (7)와 일반화 된 특발성 및 취득 초점 간질 (8) 두 환자의 형제 자매에 환자의 중간 값을 표시 citability. 이러한 연구 결과는 대뇌 피질의 흥분의 TMS 측정은 우리가 간질에 대한 endophenotypes를 식별 할 수 있습니다 것이 좋습니다. TMS-EMG 전용 모터 피질 회로를 자극하여 평가 될 수 있고, 많은 간질 환자가 운동 피질 외부 경련 병소를 갖고 있기 때문에, 이러한 방법의 민감도 및 특이도 가능성이 제한된다.

뇌파는 (EEG)를 TMS로 직접 뇌 반응을 측정 할 수있는 기회를 제공하고, 신피질의 넓은 영역에 걸쳐 대뇌 반응성을 평가하기 위해 사용될 수있다. EEG (TMS-EEG)와 TMS 통합 연구 TMS는 피질 9,10에 걸쳐 반향과 재현성과 11 ~ 13 신뢰할 수있는 활동의 파도를 생산하는 것으로 나타났습니다. 유발 된 활성의 전파를 평가하여다른 행동 상태에서 다른 작업에, TMS-EEG는 인과 적 인간의 뇌 네트워크 10,14-16의 동적 효과적인 연결을 검사하는 데 사용되었습니다. TMS-EEG 측정은 정신 분열증 (17)에서 ADHD (18)에 이르기까지 다양한 질환에 중요한 이상을 보여, 이러한 식물 인간 (19)와 같은 의식의 장애에있다. 또한, 여러 그룹이 한 쌍의 펄스의 EEG의 상관 관계 간질 (20, 21) 환자에서 비정상 TMS-EMG 통계를 확인했다. 특히 관련성, 이전의 연구는 비정상적인 자극-유발 뇌파 활동이 간질 22-25 환자에서 볼 것을 제안했다.

뇌 회로를 평가하는 다른 수단은 휴식 상태의 기능적 연결성 MRI (RS-fcMRI), 혈중 산소 레벨이 시간이 지남에 따라 다른 뇌 영역 (26)로부터 종속 (BOLD) 신호의 상관 관계를 평가하는 기술로된다. 사용 연구RS-fcMRI는 인간의 뇌는 신경 정신 질환 RS-fcMRI (30)에 의해 식별 특정 대규모 분산 신경 네트워크 내에서 발생할 수, 상호 작용 영역 26 ~ 29의 별개의 네트워크로 구성되어 있음을 증명하고, 뇌 네트워크는 RS-를 통해 확인하는 것이 fcMRI은 종종 신경 정신 질병 상태 (31, 32)에 이상이 있습니다. 잠재적 인 임상 적용의 측면에서, RS-fcMRI 덜 주제 협력에 대한 의존도 및 가변 성능에 대한 우려를 포함하여 기존의 작업 기반의 fMRI 응용 프로그램 (33)에 비해 여러 가지 장점을 가지고있다. 따라서, 최근에 다른 질병 상태에서 RS-fcMRI 변화를 탐구하는 연구의 폭발이 있었다. 그러나, RS-fcMRI의 제한 중 하나가 있는지 여부를 어떻게 BOLD 신호의 상관성 (또는 anticorrelations)은 신경 전달의 기초를 형성하는 전기 생리 학적 작용에 관한 판단에 어려움이있다. 이와 관련된 문제는 ofte 있다는n은 다양한 질병 상태에서 볼 수있는 RS-fcMRI 변화는 생리 학적 의미가 불분명 여부. 간질에 관해서 특히, RS-fcMRI에 이상이 단독으로 간기 간질 과도로 인해, 또는 독립적으로 같은 전기 생리 이상의 존재 여부 불분명하다; 동시 EEG-의 fMRI는 이러한 가능성 (34) 사이에 평가하는 데 도움이 필요합니다.

TMS는 다양한 피질 영역의 활성화 일시적인 또는 지속적인 변화를 생성하는데 이용 될 수있는 바와 같이, TMS 연구 인과 다른 휴식 상태의 fMRI 연결 패턴의 중요성을 평가하는 수단을 제공한다. 한 가지 방법은 다른 질병 상태의 치료 자극 노력을 안내하는 RS-fcMRI를 사용하는 것입니다; TMS가 기능적으로 다양한 질환 상태에서 같은 능없이 영역 타겟팅 TMS보다 치료 효과가 더 쉽다 관여하는 것으로 알려진 영역에 연결되어있는 영역을 타겟으로 할 수 있다는 예상최종 연결, 실제로 여러 연구는이 35, 36에 대한 예비 증거를 발견했다. 또 다른 방법은 인과 다른 휴식 상태 fcMRI 패턴의 생리적 중요성을 평가하기 위해 TMS-EEG를 사용하여 관련된 것이다. 구체적으로, 하나는 특정 질환 상태 이상 기능적 연결성 표시 영역이 정상인에 비해 환자의 자극에 대한 다른 반응을 표시한다 가설을 검증하고, 이러한 생리적 이상이 비정상적 자극 특별히 (또는 주로) 존재한다고 할 접속 지역.

위의 내용을 설명하기 위해, 우리는 인해 발달 뇌 이상 뇌실 주위 결절 헤테로 토피아 (PNH) (37)에 RS-fcMRI, TMS 및 EEG가 간질 환자의 대뇌 피질의 hyperexcitability을 탐구하기 위해 결합 된에 최근 연구의 예를 제공합니다. adolescent- 또는 성인 발병 간질 임상 본 PNH, 읽기 장애, 정상 INTE 환자lligence, 그리고 38, 39을 뇌 영상의 좌우 심실에 인접한 회색 물질의 비정상적인 혹이있다. 이전의 연구 이소성 회색 물질이 뇌실 주위 결절이 구조적 및 기능적으로 신피질 40, 41에 이산 초점에 연결되어 있다는 것을 보여 주었다, 그리고 간질 발작에 그 epileptogenesis을 제안, 신피질 지역, 이소성 회색 물질, 또는 두 가지 모두를 동시에 (42)에서 발생 할 수 있습니다 이들 환자는 회로 현상이다. TMS-EEG을 안내하는 휴식 상태 FC-MRI를 사용하여, 우리는 때문에 PNH 활성 간질 환자는 대뇌 피질의 hyperexcitability의 증거를 가지고,이 hyperexcitability 깊은 결절에 비정상적인 기능 연결로 지역에 한정되는 나타나는지 보여 주었다.

이 프로토콜은 두 개의 세션에서 수행된다. 첫 번째 세션 동안, 구조 및 휴식 상태의 혈액 산소 수준 종속 (BOLD) 대비 MRI 시퀀스는 취득(환자) 또는 (건강 컨트롤) 단지 구조 MRI 시퀀스. 제 1 및 제 2 세션 사이, 휴식 상태의 기능적 연결성 분석은 환자의 대뇌 피질의 대상을 정의하는 데 사용되며, 이들 타겟 얻어지는 대한 MNI 좌표. (MNI 좌표 기준)에 해당하는 대뇌 피질의 대상은 다음 각 건강 관리 주제를 식별된다. 두 번째 세션에서, TMS-EEG 데이터가 얻어진다.

이 문서에 나와있는 예에서, 기능-연결 MRI 분석은 사내 소프트웨어 도구 상자와 MRI 소프트웨어 43, 44를 사용하여 수행 하였다. 신경 탐색 TMS 실시간 MRI의 neuronavigation 가진 두개 자기 자극기를 수행 하였다. EEG는 TMS에 의해 증폭기의 포화를 방지하기위한 샘플 및 홀드 회로를 이용하여 60 채널 TMS 호환 시스템으로 기록 하였다. EEG 데이터는 MATLAB R201에서 실행되는 사용자 지정 스크립트와 EEGLAB 도구 상자 (45) (버전 12.0.2.4b)를 사용하여 분석 하였다도 2b.

Protocol

여기에 설명 된 프로토콜은 베스 이스라엘 집사 의료 센터와 매사 추세 츠 공과 대학의 기관 생명 윤리위원회에 의해 승인되었다. 1. 주제 선택 연구 프로토콜에 대한 환자 선택. 활성 간질 (과거 년 이내에 발작) 또는 원격 간질의 역사를 가진 환자 식별 구조적 뇌 영상에 및 뇌실 주위 결절 헤테로 토피아 (이전에 발작을 있지만 하나 지난 5 년 동안 발작 또는 ?…

Representative Results

휴식 상태의 기능적 연결성의 fMRI는 연결없이 이소성 뇌실 주위 회색질 노쥴 높은 기능적 연결성을 보여 피질의 영역 (도 1), 및 제어 영역을 식별하기 위해 사용될 수있다. 이러한 비정상적인 기능 연결이 생리 학적 의미가 있는지 여부를 확인하려면, 상관 휴식 상태의 활동이 대뇌 피질의 영역은 제어의 자극에 의해 생성 된 뇌파 전위에 비해 neuronavigated TMS의…

Discussion

휴식 상태의 기능적 연결성 MRI는 인간의 뇌에서 네트워크 접속을 식별하고, 다른 질환 상태에서 발생 26,31,32 연결성의 변화를 식별하기 위해 사용되어왔다. 자기 공명 기능적 연결이 BOLD 신호의 상관 관계를 식별하는 기초로서 혈중 산소의 변화를 기초 신경 활동 인과 의미 이들의 fMRI 연결 발견 생리 관련성 적지 않은 관계가 그러나 및 불분명하다. TMS는 특정 대뇌 피질의 영역에서 뇌 활?…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

The authors would like to thank Emily L. Thorn, B.A., for her assistance with the Source estimation of evoked electrical activity Section. MMS was supported by a KL2/Catalyst Medical Research Investigator Training award from Harvard Catalyst/The Harvard Clinical and Translational Science Center (National Center for Research Resources and the National Center for Advancing Translational Sciences, National Institutes of Health Award KL2 TR001100). CJC was supported by a grant from the National Institutes of Health (5K12NS066225). APL was supported in part by grants from the Sidney R. Baer Jr. Foundation, the National Institutes of Health (R01 HD069776, R01 NS073601, R21 MH099196, R21 NS082870, R21 NS085491, R21 HD07616), and Harvard Catalyst/The Harvard Clinical and Translational Science Center (NCRR and the NCATS, NIH UL1 RR025758). BSC was supported by the National Institute of Neurological Disorders and Stroke (R01 NS073601).

Materials

3T MRI scanner
MRI functional connectivity software
MRI image viewing software MRICron
Transcranial Magnetic Stimulator Nexstim eXimia Stimulator  Can use stimulators from other suppliers e.g. Magventure, Magstim
MRI neuronavigation system Nexstim NBS v3.2.1 Alternative MRI neuronavigation system e.g. Brainsight, Localite
TMS-compatible EEG system Nexstim Eximia EEG Alternatives: Brain Products, Synamps, ANT
Matlab Mathworks R2012b Alternatives: Octave
EEGLab
Minimum Norm Estimate (MNE) software
FreeSurfer

References

  1. Florian, J., Müller-Dahlhaus, M., Liu, Y., & Ziemann, U. Inhibitory circuits and the nature of their interactions in the human motor cortex a pharmacological TMS study. J. Physiol. 586 (2), 495-514 (2008).
  2. Rotenberg, A. Prospects for clinical applications of transcranial magnetic stimulation and real-time EEG in epilepsy. Brain Topogr. 22 (4), 257-266 (2010).
  3. Cash, R. F. H., Ziemann, U., Murray, K., & Thickbroom, G. W. Late cortical disinhibition in human motor cortex: a triple-pulse transcranial magnetic stimulation study. J. Neurophysiol. 103 (1), 511-518 (2010).
  4. Badawy, R. A. B., Curatolo, J. M., Newton, M., Berkovic, S. F., & Macdonell, R. A. L. Changes in cortical excitability differentiate generalized and focal epilepsy. Ann. Neurol. 61 (4), 324-331 (2007).
  5. Silbert, B. I., Heaton, A. E., et al. Evidence for an excitatory GABAA response in human motor cortex in idiopathic generalised epilepsy. Seizure 26, 36-42 (2015).
  6. Badawy, R. A. B., Macdonell, R. A. L., Berkovic, S. F., Newton, M. R., & Jackson, G. D. Predicting seizure control: cortical excitability and antiepileptic medication. Ann. Neurol. 67 (1), 64-73 (2010).
  7. Badawy, R. A. B., Vogrin, S. J., Lai, A., & Cook, M. J. On the midway to epilepsy: is cortical excitability normal in patients with isolated seizures? Int. J. Neural Syst. 24 (2), 1430002 (2014).
  8. Badawy, R. A. B., Vogrin, S. J., Lai, A., & Cook, M. J. Capturing the epileptic trait: cortical excitability measures in patients and their unaffected siblings. Brain J. Neurol. 136 (Pt 4), 1177-1191 (2013).
  9. Komssi, S., Kähkönen, S., & Ilmoniemi, R. J. The effect of stimulus intensity on brain responses evoked by transcranial magnetic stimulation. Hum. Brain Mapp. 21 (3), 154-164 (2004).
  10. Massimini, M., Ferrarelli, F., Huber, R., Esser, S. K., Singh, H., & Tononi, G. Breakdown of cortical effective connectivity during sleep. Science. 309 (5744), 2228-2232 (2005).
  11. Lioumis, P., Kicić, D., Savolainen, P., Mäkelä, J. P., & Kähkönen, S. Reproducibility of TMS-Evoked EEG responses. Hum. Brain Mapp. 30 (4), 1387-1396 (2009).
  12. Casali, A. G., Casarotto, S., Rosanova, M., Mariotti, M., & Massimini, M. General indices to characterize the electrical response of the cerebral cortex to TMS. NeuroImage. 49 (2), 1459-1468 (2010).
  13. Casarotto, S., Romero Lauro, L. J., et al. EEG responses to TMS are sensitive to changes in the perturbation parameters and repeatable over time. PloS One 5 (4), e10281 (2010).
  14. Morishima, Y., Akaishi, R., Yamada, Y., Okuda, J., Toma, K., & Sakai, K. Task-specific signal transmission from prefrontal cortex in visual selective attention. Nat. Neurosci. 12 (1), 85-91 (2009).
  15. Shafi, M. M., Westover, M. B., Fox, M. D., & Pascual-Leone, A. Exploration and modulation of brain network interactions with noninvasive brain stimulation in combination with neuroimaging. Eur. J. Neurosci. 35 (6), 805-825 (2012).
  16. Kugiumtzis, D., & Kimiskidis, V. K. Direct Causal Networks for the Study of Transcranial Magnetic Stimulation Effects on Focal Epileptiform Discharges. Int. J. Neural Syst. 25 (5), 1550006 (2015).
  17. Radhu, N., Garcia Dominguez, L., et al. Evidence for inhibitory deficits in the prefrontal cortex in schizophrenia. Brain J. Neurol. 138 (Pt 2), 483-497 (2015).
  18. Bruckmann, S., Hauk, D., et al. Cortical inhibition in attention deficit hyperactivity disorder: new insights from the electroencephalographic response to transcranial magnetic stimulation. Brain J. Neurol. 135 (Pt 7), 2215-2230 (2012).
  19. Rosanova, M., Gosseries, O., et al. Recovery of cortical effective connectivity and recovery of consciousness in vegetative patients. Brain J. Neurol. 135 (Pt 4), 1308-1320 (2012).
  20. Daskalakis, Z. J., Farzan, F., Barr, M. S., Maller, J. J., Chen, R., & Fitzgerald, P. B. Long-interval cortical inhibition from the dorsolateral prefrontal cortex: a TMS-EEG study. Neuropsychopharmacol. Off. Publ. Am. Coll. Neuropsychopharmacol. 33 (12), 2860-2869 (2008).
  21. Farzan, F., Barr, M. S., et al. The EEG correlates of the TMS-induced EMG silent period in humans. NeuroImage (2013).
  22. Valentin, A., Arunachalam, R., et al. Late EEG responses triggered by transcranial magnetic stimulation (TMS) in the evaluation of focal epilepsy. Epilepsia 49 (3), 470-480 (2008).
  23. Del Felice, A., Fiaschi, A., Bongiovanni, G. L., Savazzi, S., & Manganotti, P. The sleep-deprived brain in normals and patients with juvenile myoclonic epilepsy: a perturbational approach to measuring cortical reactivity. Epilepsy Res. 96 (1-2), 123-131 (2011).
  24. Julkunen, P., Säisänen, L., Könönen, M., Vanninen, R., Kälviäinen, R., & Mervaala, E. TMS-EEG reveals impaired intracortical interactions and coherence in Unverricht-Lundborg type progressive myoclonus epilepsy (EPM1). Epilepsy Res. 106 (1-2), 103-112 (2013).
  25. Kimiskidis, V. K., Koutlis, C., Tsimpiris, A., Kälviäinen, R., Ryvlin, P., & Kugiumtzis, D. Transcranial Magnetic Stimulation Combined with EEG Reveals Covert States of Elevated Excitability in the Human Epileptic Brain. Int. J. Neural Syst. 25 (5), 1550018 (2015).
  26. Fox, M. D., & Raichle, M. E. Spontaneous fluctuations in brain activity observed with functional magnetic resonance imaging. Nat. Rev. Neurosci. 8 (9), 700-711 (2007).
  27. Greicius, M. D., Krasnow, B., Reiss, A. L., & Menon, V. Functional connectivity in the resting brain: a network analysis of the default mode hypothesis. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 100 (1), 253-258 (2003).
  28. Fox, M. D., Snyder, A. Z., Vincent, J. L., Corbetta, M., Van Essen, D. C., & Raichle, M. E. The human brain is intrinsically organized into dynamic, anticorrelated functional networks. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 102 (27), 9673-9678 (2005).
  29. De Luca, M., Beckmann, C. F., De Stefano, N., Matthews, P. M., & Smith, S. M. fMRI resting state networks define distinct modes of long-distance interactions in the human brain. NeuroImage. 29 (4), 1359-1367 (2006).
  30. Seeley, W. W., Crawford, R. K., Zhou, J., Miller, B. L., & Greicius, M. D. Neurodegenerative diseases target large-scale human brain networks. Neuron. 62 (1), 42-52 (2009).
  31. Greicius, M. Resting-state functional connectivity in neuropsychiatric disorders. Curr. Opin. Neurol. 21 (4), 424-430 (2008).
  32. Zhang, D., & Raichle, M. E. Disease and the brain's dark energy. Nat. Rev. Neurol. 6 (1), 15-28 (2010).
  33. Fox, M. D., & Greicius, M. Clinical applications of resting state functional connectivity. Front. Syst. Neurosci. 4, 19 (2010).
  34. Centeno, M., & Carmichael, D. W. Network Connectivity in Epilepsy: Resting State fMRI and EEG-fMRI Contributions. Front. Neurol. 5, 93 (2014).
  35. Fox, M. D., Buckner, R. L., White, M. P., Greicius, M. D., & Pascual-Leone, A. Efficacy of transcranial magnetic stimulation targets for depression is related to intrinsic functional connectivity with the subgenual cingulate. Biol. Psychiatry. 72 (7), 595-603 (2012).
  36. Fox, M. D., Buckner, R. L., Liu, H., Chakravarty, M. M., Lozano, A. M., & Pascual-Leone, A. Resting-state networks link invasive and noninvasive brain stimulation across diverse psychiatric and neurological diseases. Proc. Natl. Acad. Sci. U. S. A. 111 (41), E4367-4375 (2014).
  37. Shafi, M. M., Vernet, M., et al. Physiological consequences of abnormal connectivity in a developmental epilepsy: Cortical Connectivity. Ann. Neurol. 77 (3), 487-503 (2015).
  38. Chang, B. S., Ly, J., et al. Reading impairment in the neuronal migration disorder of periventricular nodular heterotopia. Neurology 64 (5), 799-803 (2005).
  39. Battaglia, G., & Granata, T. Periventricular nodular heterotopia. Handb. Clin. Neurol. 87, 177-189 (2008).
  40. Chang, B. S., Katzir, T., et al. A structural basis for reading fluency: white matter defects in a genetic brain malformation. Neurology 69 (23), 2146-2154 (2007).
  41. Christodoulou, J. A., Walker, L. M., et al. Abnormal structural and functional brain connectivity in gray matter heterotopia. Epilepsia 53 (6), 1024-1032 (2012).
  42. Tassi, L., Colombo, N., et al. Electroclinical, MRI and neuropathological study of 10 patients with nodular heterotopia, with surgical outcomes. Brain J. Neurol. 128 (Pt 2), 321-337 (2005).
  43. Rorden, C., & Brett, M. Stereotaxic display of brain lesions. Behav. Neurol. 12 (4), 191-200 (2000).
  44. Rorden, C., Karnath, H.-O., & Bonilha, L. Improving lesion-symptom mapping. J. Cogn. Neurosci. 19 (7), 1081-1088 (2007).
  45. Delorme, A., & Makeig, S. EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis. J. Neurosci. Methods. 134 (1), 9-21 (2004).
  46. Dill, T. Contraindications to magnetic resonance imaging: non-invasive imaging. Heart Br. Card. Soc. 94 (7), 943-948 (2008).
  47. Rossi, S., Hallett, M., Rossini, P. M., & Pascual-Leone, A. Safety, ethical considerations, and application guidelines for the use of transcranial magnetic stimulation in clinical practice and research. Clin. Neurophysiol. Off. J. Int. Fed. Clin. Neurophysiol. 120 (12), 2008-2039 (2009).
  48. Whitfield-Gabrieli, S., & Nieto-Castanon, A. Conn: a functional connectivity toolbox for correlated and anticorrelated brain networks. Brain Connect. 2 (3), 125-141 (2012).
  49. Chai, X. J., Castañòn, A. N., Ongür, D., & Whitfield-Gabrieli, S. Anticorrelations in resting state networks without global signal regression. NeuroImage. 59 (2), 1420-1428 (2012).
  50. Behzadi, Y., Restom, K., Liau, J., & Liu, T. T. A component based noise correction method (CompCor) for BOLD and perfusion based fMRI. NeuroImage. 37 (1), 90-101 (2007).
  51. Mutanen, T., Mäki, H., & Ilmoniemi, R. J. The effect of stimulus parameters on TMS-EEG muscle artifacts. Brain Stimulat. 6 (3), 371-376 (2013).
  52. Sekiguchi, H., Takeuchi, S., Kadota, H., Kohno, Y., & Nakajima, Y. TMS-induced artifacts on EEG can be reduced by rearrangement of the electrode's lead wire before recording. Clin. Neurophysiol. Off. J. Int. Fed. Clin. Neurophysiol. 122 (5), 984-990 (2011).
  53. Keel, J. C., Smith, M. J., & Wassermann, E. M. A safety screening questionnaire for transcranial magnetic stimulation. Clin. Neurophysiol. Off. J. Int. Fed. Clin. Neurophysiol. 112 (4), 720 (2001).
  54. Huber, R., Mäki, H., et al. Human cortical excitability increases with time awake. Cereb. Cortex N. Y. N 1991 23 (2), 332-338 (2013).
  55. Ter Braack, E. M., de Vos, C. C., & van Putten, M. J. A. M. Masking the Auditory Evoked Potential in TMS-EEG: A Comparison of Various Methods. Brain Topogr. 28 (3), 520-528 (2015).
  56. Groppa, S., Oliviero, A., et al. A practical guide to diagnostic transcranial magnetic stimulation: report of an IFCN committee. Clin. Neurophysiol. Off. J. Int. Fed. Clin. Neurophysiol. 123 (5), 858-882 (2012).
  57. Awiszus, F. TMS and threshold hunting. Suppl. Clin. Neurophysiol. 56, 13-23 (2003).
  58. Rosanova, M., Casali, A., Bellina, V., Resta, F., Mariotti, M., & Massimini, M. Natural frequencies of human corticothalamic circuits. J. Neurosci. Off. J. Soc. Neurosci. 29 (24), 7679-7685 (2009).
  59. Rothwell, J. C., Hallett, M., Berardelli, A., Eisen, A., Rossini, P., & Paulus, W. Magnetic stimulation: motor evoked potentials. The International Federation of Clinical Neurophysiology. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. Suppl. 52, 97-103 (1999).
  60. Rogasch, N. C., Thomson, R. H., et al. Removing artefacts from TMS-EEG recordings using independent component analysis: importance for assessing prefrontal and motor cortex network properties. NeuroImage 101, 425-439 (2014).
  61. Hernandez-Pavon, J. C., Metsomaa, J., et al. Uncovering neural independent components from highly artifactual TMS-evoked EEG data. J. Neurosci. Methods 209 (1), 144-157 (2012).
  62. Mognon, A., Jovicich, J., Bruzzone, L., & Buiatti, M. ADJUST: An automatic EEG artifact detector based on the joint use of spatial and temporal features. Psychophysiology. 48 (2), 229-240 (2011).
  63. Lehmann, D., & Skrandies, W. Reference-free identification of components of checkerboard-evoked multichannel potential fields. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. 48 (6), 609-621 (1980).
  64. Fischl, B. FreeSurfer. NeuroImage. 62 (2), 774-781 (2012).
  65. Hämäläinen, M. S., & Sarvas, J. Realistic conductivity geometry model of the human head for interpretation of neuromagnetic data. IEEE Trans. Biomed. Eng. 36 (2), 165-171 (1989).
  66. Gramfort, A., Luessi, M., et al. MNE software for processing MEG and EEG data. NeuroImage 86, 446-460 (2014).
  67. Nikouline, V., Ruohonen, J., & Ilmoniemi, R. J. The role of the coil click in TMS assessed with simultaneous EEG. Clin. Neurophysiol. Off. J. Int. Fed. Clin. Neurophysiol. 110 (8), 1325-1328 (1999).
  68. Gosseries, O., Sarasso, S., et al. On the Cerebral Origin of EEG Responses to TMS: Insights From Severe Cortical Lesions. Brain Stimulat. 8 (1), 142-149 (2015).
  69. Premoli, I., Castellanos, N., et al. TMS-EEG signatures of GABAergic neurotransmission in the human cortex. J. Neurosci. Off. J. Soc. Neurosci. 34 (16), 5603-5612 (2014).
  70. Farzan, F., Barr, M. S., et al. Evidence for gamma inhibition deficits in the dorsolateral prefrontal cortex of patients with schizophrenia. Brain J. Neurol. 133 (Pt 5), 1505-1514 (2010).
  71. Wang, J. X., Rogers, L. M., et al. Targeted enhancement of cortical-hippocampal brain networks and associative memory. Science 345 (6200), 1054-1057 (2014).
check_url/cn/53727?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Shafi, M. M., Whitfield-Gabrieli, S., Chu, C. J., Pascual-Leone, A., Chang, B. S. A Multimodal Imaging- and Stimulation-based Method of Evaluating Connectivity-related Brain Excitability in Patients with Epilepsy. J. Vis. Exp. (117), e53727, doi:10.3791/53727 (2016).

View Video