التخطيط الدماغي المتزامنة وتسجيل الرنين المغناطيسي الوظيفية وتحليل التكامل لتصوير نشاط القشرية ديناميكية
Summary
ويرد التخطيط الدماغي-الرنين المغناطيسي الوظيفي المتعدد الوسائط التصوير الأسلوب، المعروفة باسم المصدر الزمانية المكانية EEG الرنين المغناطيسي الوظيفي مقيدة التصوير الأسلوب، هنا. تستخدم طريقة عرض الخرائط الفرعية مشروط النشطة الرنين المغناطيسي الوظيفي، أو بريورس، لتوجيه التخطيط الدماغي مصدر الترجمة على نحو يحسن الدقة المكانية ويحد من نتائج خاطئة.
Abstract
المخ (EEG) والتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (الرنين المغناطيسي الوظيفي) وهما من الأساليب الأساسية موسع لتحديد نشاط الدماغ. أساليب النقل المتعدد الوسائط قد سعت إلى الجمع بين عالية الدقة الزمنية للتخطيط الدماغي بالدقة المكانية للرنين المغناطيسي الوظيفي، ولكن الطابع المعقد لهذا النهج حاليا بحاجة إلى التحسين. ويصف البروتوكول المعروضة هنا مؤخرا نمواً الزمانية المكانية المحدودة الرنين المغناطيسي الوظيفي EEG مصدر التصوير الأسلوب، الذي يسعى إلى تصحيح التحيز المصدر وتحسين التخطيط الدماغي-الرنين المغناطيسي الوظيفي مصدر التعريب من خلال توظيف دينامية من المناطق الفرعية الرنين المغناطيسي الوظيفي. وتبدأ العملية بجمع البيانات متعدد الوسائط من المتزامنة التخطيط الدماغي والرنين المغناطيسي الوظيفي بالأشعة، توليد نماذج ثلاثية الأبعاد القشرية، والتخطيط الدماغي المستقل وتجهيز الرنين المغناطيسي الوظيفي. وتنقسم الخرائط التنشيط المجهزة الرنين المغناطيسي الوظيفي ثم بريورس متعددة، وفقا للموقع والمنطقة المحيطة به. وتؤخذ هذه بريورس في اثنين من مستوى هرمي خوارزمية بايزي للتعريب مصدر التخطيط الدماغي. لكل إطار من المصلحة (المعرفة بواسطة المشغل)، وسيتم تحديد شرائح محددة من الخريطة التنشيط الرنين المغناطيسي الوظيفي نشطة لتحسين معلمة معروفة كدليل على نموذج. سوف تستخدم هذه لينة القيود المفروضة على نشاط القشرية التي تم تحديدها، زيادة خصوصية المتعدد الوسائط التصوير أسلوب تقليل عبر الحديث وتجنب النشاط الخاطئة في مناطق أخرى مشروط النشطة الرنين المغناطيسي الوظيفي. ينشئ الأسلوب خرائط القشرية للنشاط والدورات الزمنية، التي قد تتخذ كنتائج نهائية، أو تستخدم كأساس لإجراء تحاليل إضافية (تحليلات للارتباط والعلاقة السببية، إلخ) بينما الأسلوب هي محدودة نوعا ما بالطرائق (لن تجد يجينفيسيبلي مصادر)، هو عموما متوافقة مع معظم برامج معالجة الرئيسية، وهي مناسبة لمعظم الدراسات نيورويماجينج.
Introduction
يمكن اعتبار المخ (EEG) والتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (الرنين المغناطيسي الوظيفي) طرائق neuroimaging مع ميزات تكميلية. الرنين المغناطيسي الوظيفي يلتقط نشاط الدماغ مع واسعة النطاق الزمني، كما الإشارات الفسيولوجية غير مباشر قياس نشاط الخلايا العصبية الأساسية مع الأزمنة فقراء (بما يقارب ثانية)1،2. على النقيض من ذلك، تدابير التخطيط الدماغي مباشرة النشاط الكهربية الديناميكية للدماغ بدقة عالية جداً الزمانية (مستوى ميلي ثانية)، لكن القرار المكانية الفقراء3،4. وأدت هذه الخصائص للنهج المتعدد الوسائط مصمم لتحسين الجوانب المواتية لكل أسلوب الفردية5. الاستخدام المتزامن للتخطيط الدماغي والرنين المغناطيسي الوظيفي يسمح للأزمنة ممتازة للتخطيط الدماغي تكون جنبا إلى جنب مع عالية الدقة المكانية للرنين المغناطيسي الوظيفي للتغلب على القيود المرتبطة بالرنين المغناطيسي الوظيفي الواسطة أو EEG.
طرق لدمج التخطيط الدماغي والرنين المغناطيسي الوظيفي تبدأ بالرنين المغناطيسي الوظيفي-وأبلغ EEG مصدر الترجمة6،7. هذا الأسلوب يستخدم المعلومات المكانية المستمدة من الرنين المغناطيسي الوظيفي لتحسين التخطيط الدماغي مصدر الترجمة، بيد عيب واحد أن التحيز المكانية المحتملة الناجمة عن تطبيق الرنين المغناطيسي الوظيفي “الثابت-قيداً” – المعلومات المكانية المستمدة من الرنين المغناطيسي الوظيفي يعتبر الحقيقة المطلقة. وهذا يثير مسألتين كبير أنه يجب التوفيق بين6–8. أولاً، يجب أن تعتبر أن استخدام خريطة ثابتة لتناقضات الدم الأكسجين مستوى تعتمد (غامق) قد قصد تعزيز أي نشاط الخاطئة التي تقع داخلها، بينما التخميد النشاط الحقيقي خارجها. ثانيا، قد تؤثر في العرض التقديمي للنشاط الحقيقي ضمن النتائج الحديث المتبادل من المصادر التي تحدث خارج الخريطة التنشيط جريئة أو تسبب النشاط الخاطئة. وعلى الرغم من ذلك، استخدام عالية الدقة المكانية للرنين المغناطيسي الوظيفي لتوفير المعرفة المكانية السابقة يظل حل مواتية5، كما يمكن أن تكون نماذج من التخطيط الدماغي المشكلة العكسية مقيدة في الحواس التشريحية والوظيفية على حد سواء.
في هذه الورقة، ونظهر مصدر الزمانية المكانية EEG الرنين المغناطيسي الوظيفي مقيدة التصوير النهج الذي يتناول مسألة عدم التطابق الزمني بين التخطيط الدماغي والرنين المغناطيسي الوظيفي عن طريق حساب مجموعة فرعية الأمثل من بريورس الرنين المغناطيسي الوظيفي استناداً إلى النظرية الافتراضية التسلسل هرمي نموذجي9. بريورس الرنين المغناطيسي الوظيفي يتم حسابها بطريقة تستند إلى بيانات من windows معينة من الفائدة في بيانات التخطيط الدماغي، مما يؤدي إلى ضيق الوقت-البديل الرنين المغناطيسي الوظيفي. النهج المقترح يستخدم عالية الدقة الزمنية للتخطيط الدماغي لحساب تعيين كثافة الحالية لنشاط القشرية، أبلغ عالية الدقة المكانية للرنين المغناطيسي الوظيفي في طريقة الوقت البديل، وانتقائية مكانياً بدقة الصور الديناميكية العصبية النشاط.
Protocol
Representative Results
Discussion
وقد أظهرنا هنا الخطوات اللازمة لاستخدام أسلوب تحليل مصدر الرنين المغناطيسي الوظيفي الزمانية المكانية مقيدة لتحليل تكامل التخطيط الدماغي/الرنين المغناطيسي الوظيفي. التخطيط الدماغي والرنين المغناطيسي الوظيفي قد أصبحت راسخة الأساليب الأساسية للتصوير غير إينفاسيفيلي نشاط الدماغ، على ال?…
Divulgazioni
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
أيد هذا العمل جزئيا DK082644 المعاهد الوطنية للصحة وجامعة هيوستن.
Materials
| BrainAmp MR Plus | Brain Products | Amplifiers for EEG recording, MR-compatible | |
| BrainAmp ExG MR | Brain Products | Amplifier for auxilary sensor (EMG), MR-compatible | |
| BrainAmp Power Pack | Brain Products | Provide power to amplifiers in the MR environment | |
| Ribbon Cables | Brain Products | Connects the Power Pack to Amplifiers | |
| SyncBox | Brain Products | Synchronize MR scanner clock with EEG amplifier clock | |
| BrainCap MR | Brain Products | Passive-electrode 64-channel EEG cap, MR-compatible | |
| BrainVision Recorder | Brain Products | EEG data recording software (steps 1.2-1.4.2) | |
| BrainVision Analyzer 2.0 | Brain Products | EEG analysis software (steps 4.1-4.6) | |
| USB 2 Adapter (also known as BUA) | Brain Products | Interface between the amplifiers and data acquisition computer | |
| Fiber Optic Cables | Brain Products | Connects the EEG cap in the MR scanner to the Recording Computer | |
| SyncBox Scanner Interface | Brain Products | Synchronize MR scanner clock with EEG amplifier clock | |
| Trigger Cable | Brain Products | Used to send scanner/paradigm triggers to the recording computer | |
| ABRALYT HiCl EEG Electrode Gel | EasyCap | Abrasive EEG gel for passive electrode in MR environment | |
| Ingenia 3.0T MR system | Philips | 3.0 T MRI system | |
| Patriot Digitizer | Polhemus | EEG channel location digitization | |
| MATLAB r2014a | MathWorks | Programming base for the DBTN algorithm (steps 3.3-3.4 and 5.1-5.7) | |
| Pictures of Facial Affect | Paul Eckman Group | A series of emotionally valent faces used as stimuli | |
| E-Prime 2.0 | Psychology Software Tools, Inc | Presentation Software (step 1.4.3) | |
| Bipolar skin EMG electrode | Brain Products | Used to detect muscle activity. | |
| POLGUI | MATLAB software for digitization | ||
| Freesurfer | Software used in steps 2.1-2.4, and steps 3.1-3.2 | ||
| MNE | Software used in step 2.5 |
Riferimenti
- Belanger, M., Allaman, I., Magistretti, P. J. Brain energy metabolism: focus on astrocyte-neuron metabolic cooperation. Cell Metab. 14 (6), 724-738 (2011).
- Logothetis, N. K. The underpinnings of the BOLD functional magnetic resonance imaging signal. J Neurosci. 23 (10), 3963-3971 (2003).
- Michel, C. M., et al. EEG source imaging. Clin Neurophysiol. 115 (10), 2195-2222 (2004).
- Ramon, C., Schimpf, P. H., Haueisen, J. Influence of head models on EEG simulations and inverse source localizations. Biomed Eng Online. 5, 10 (2006).
- Mosher, J. C., Spencer, M. E., Leahy, R. M., Lewis, P. S. Error bounds for EEG and MEG dipole source localization. Electroencephalogr Clin Neurophysiol. 86 (5), 303-321 (1993).
- Hamalainen, M. S., Ilmoniemi, R. J. Interpreting magnetic fields of the brain: minimum norm estimates. Med Biol Eng Comput. 32 (1), 35-42 (1994).
- Pascual-Marqui, R. D. Review of methods for solving the EEG inverse problem. International journal of bioelectromagnetism. 1 (1), 75-86 (1999).
- Rosa, M. J., Daunizeau, J., Friston, K. J. EEG-fMRI integration: a critical review of biophysical modeling and data analysis approaches. J Integr Neurosci. 9 (4), 453-476 (2010).
- Nguyen, T., et al. EEG Source Imaging Guided by Spatiotemporal Specific fMRI: Toward an Understanding of Dynamic Cognitive Processes. Neural Plast. 2016, 10 (2016).
- Klem, G. H., Luders, H. O., Jasper, H. H., Elger, C. The ten-twenty electrode system of the International Federation. The International Federation of Clinical Neurophysiology. Electroencephalogr Clin Neurophysiol Suppl. 52, 3-6 (1999).
- Mullinger, K. J., Castellone, P., Bowtell, R. Best current practice for obtaining high quality EEG data during simultaneous FMRI. J Vis Exp. (76), (2013).
- Ekman, P., Friesen, W. V. . Pictures of Facial Affect. , (1976).
- Dale, A. M., Fischl, B., Sereno, M. I. Cortical surface-based analysis. I. Segmentation and surface reconstruction. Neuroimage. 9 (2), 179-194 (1999).
- Fischl, B., Sereno, M. I., Dale, A. M. Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system. Neuroimage. 9 (2), 195-207 (1999).
- Gramfort, A., et al. MNE software for processing MEG and EEG data. Neuroimage. 86, 446-460 (2014).
- Hagler, D. J., Saygin, A. P., Sereno, M. I. Smoothing and cluster thresholding for cortical surface-based group analysis of fMRI data. Neuroimage. 33 (4), 1093-1103 (2006).
- Jenkinson, M., Beckmann, C. F., Behrens, T. E., Woolrich, M. W., Smith, S. M. Fsl. Neuroimage. 62 (2), 782-790 (2012).
- Cox, R. W. AFNI: software for analysis and visualization of functional magnetic resonance neuroimages. Comput Biomed Res. 29 (3), 162-173 (1996).
- Genovese, C. R., Lazar, N. A., Nichols, T. Thresholding of statistical maps in functional neuroimaging using the false discovery rate. Neuroimage. 15 (4), 870-878 (2002).
- Klein, A., Tourville, J. 101 labeled brain images and a consistent human cortical labeling protocol. Front Neurosci. 6, 171 (2012).
- Fischl, B., et al. Automatically parcellating the human cerebral cortex. Cereb Cortex. 14 (1), 11-22 (2004).
- 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).
- Iannetti, G. D., et al. Simultaneous recording of laser-evoked brain potentials and continuous, high-field functional magnetic resonance imaging in humans. Neuroimage. 28 (3), 708-719 (2005).
- Niazy, R. K., Beckmann, C. F., Iannetti, G. D., Brady, J. M., Smith, S. M. Removal of FMRI environment artifacts from EEG data using optimal basis sets. Neuroimage. 28 (3), 720-737 (2005).
