Summary

القشرية حيوية رسم الخرائط باستخدام MEG في وقت واحد / EEG ومقيدة في تقدير الحد الأدنى تشريحيا القواعد والمعايير: مثال الانتباه السمعية

Published: October 24, 2012
doi:

Summary

نستخدم مغناطيسي وتخطيط كهربية الدماغ (MEG / EEG)، جنبا إلى جنب مع المعلومات التشريحية التي احتلتها التصوير بالرنين المغناطيسي (MRI)، لرسم خريطة القوى المحركة للشبكة القشرية المرتبطة الانتباه السمعية.

Abstract

مغناطيسي وتخطيط كهربية الدماغ (MEG / EEG) وتصوير الأعصاب التقنيات التي توفر دقة عالية الزمنية مناسبة خاصة للتحقيق في الشبكات القشرية المشاركة في المهام الإدراكية والحركية الإدراكية، مثل حضور لأصوات مختلفة في حفل كوكتيل. استخدمت العديد من الدراسات السابقة البيانات المسجلة على مستوى أجهزة الاستشعار فقط، أي.، والمجالات المغناطيسية الكهربائية أو إمكانات سجلت خارج وعلى فروة الرأس، وركزت على النشاط الذي عادة ما تستغرق وقتا مقفلة لعرض الحوافز. هذا النوع من الأحداث ذات الصلة حقل / تحليل إمكانات مفيدة بشكل خاص عندما لا يوجد سوى عدد قليل من أنماط ثنائي القطب المميزة التي يمكن أن تكون معزولة والتي تم تحديدها في المكان والزمان. بدلا من ذلك، من خلال الاستفادة من المعلومات التشريحية، يمكن ترجمة هذه الأنماط مجال تمييزا لها المصادر الحالية على القشرة. ومع ذلك، من أجل استجابة أكثر استدامة هذا قد لا يكون الوقت غير الساحلية لحافز معين (على سبيل المثال،استعدادا للاستماع إلى واحدة من رقمين المنطوقة قدم في وقت واحد يعتمد على ميزة السمعية ملقن) أو يمكن توزيعها عبر مواقع متعددة المكانية غير معروف بداهة، قد لا توظيف شبكة القشرية الموزعة يتم القبض على نحو كاف باستخدام عدد محدود من الاتصال المصادر.

هنا، نحن تصف إجراء من شأنه أن يعمل البيانات الفردية MRI التشريحية لإقامة علاقة بين المعلومات وأجهزة الاستشعار تفعيل ثنائي القطب على القشرة من خلال استخدام القواعد والمعايير الدنيا تقديرات (MNE). هذا النهج يوفر لنا التصوير معكوس أداة لتحليل مصدر الموزعة. لأغراض التوضيح، فإننا سوف تصف جميع الإجراءات باستخدام FreeSurfer وMNE البرمجيات، وكلاهما متاح بحرية. سوف نلخص تسلسل التصوير بالرنين المغناطيسي وتحليل الخطوات اللازمة لتحقيق نموذج الأمام التي تمكننا من ربط نمط الحقل المتوقعة الناجمة عن ثنائيات الاقطاب توزع على القشرة على أجهزة الاستشعار M / EEG. NEXر، ونحن من خلال تعزيز العمليات اللازمة التي تسهل لنا في تقليل الضوضاء وبيانات الاستشعار من الملوثات البيئية والفسيولوجية. سنقوم الخطوط العريضة ثم إجراء الجمع بين ورسم الخرائط MEG / بيانات الاستشعار EEG على مساحة القشرية، وبالتالي إنتاج عائلة من سلسلة لمرة وتفعيل ثنائي القطب القشرية على السطح الدماغ (أو "أفلام الدماغ") المتعلقة بكل حالة تجريبية. وأخيرا، فإننا سوف أسلط الضوء على بعض التقنيات الإحصائية التي تمكننا من جعل الاستدلال العلمي عبر السكان الموضوع (أي.، نفذ على مستوى المجموعة تحليل) على أساس تنسيق القشرية الفضاء المشتركة.

Protocol

1. التشريحية الحصول على البيانات ومعالجة حصول على واحدة مغنطة الإعداد السريع التدرج صدى التصوير بالرنين المغناطيسي (MPRAGE) من هذا الموضوع. هذا قد يستغرق 5-10 دقيقة اعتمادا على الذي يستخدم بروتوكول معين المسح. <li style=";text-a…

Discussion

من أجل تقدير تفعيل ثنائي القطب على القشرة من MEG المكتسبة / EEG البيانات، ونحن بحاجة الى حل مشكلة عكسية، والذي لا يملك حلا فريدا مستقرة ما لم يتم تطبيق القيود المناسبة السليمة تشريحيا وفيزيولوجيا. باستخدام القيد التشريحية المكتسبة للمواضيع الفردية باستخدام التصوير بال…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

فإن الكتاب أود أن أشكر ماتي S. Hämäläinen، Zöllei LILLA وثلاثة مراجعين مجهول لتعليقاتهم المفيدة. مصادر التمويل: R00DC010196 (AKCL)؛ T32DC000018 (EDL)؛ T32DC005361 (RKM).

Materials

Name of equipment / software Company / source
306-channel Vectorview MEG system Eleka-Neuromag Ltd,
1.5-T Avanto MRI scanner Siemens Medical Solutions
FreeSurfer http://freesurfer.net/
MNE software http://www.nmr.mgh.harvard.edu/martinos/userInfo/data/sofMNE.php
EEG electrodes Brain Products, Easycap GmbH
3Space Fastrak system Polhemus
Optical button box (FIU-932) Current Designs

References

  1. Fischl, B. Automatically parcellating the human cerebral cortex. Cerebral Cortex. 14, 11-22 (2004).
  2. Dale, A., Sereno, M. Improved localization of cortical activity by combining EEG and MEG with MRI cortical surface reconstruction: A linear approach. Journal of Cognitive Neuroscience. 5, 162-176 (1993).
  3. Fischl, B., Sereno, M. I., Dale, A. M. Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system. NeuroImage. 9, 195-207 (1999).
  4. Liu, H. Functional Mapping with Simultaneous MEG and EEG. Journal of Visualized Experiments. (40), e1668 (2010).
  5. Brainard, D. H. The Psychophysics Toolbox. Spatial Vision. 10, 433-436 (1997).
  6. Uusitalo, M. A., Ilmoniemi, R. J. Signal-space projection method for separating MEG or EEG into components. Med. Biol. Eng. Comput. 35, 135-140 (1997).
  7. Taulu, S., Simola, J., Kajola, M. Applications of the signal space separation method. IEEE Transactions on Signal Processing. 53, 3359-3372 (2005).
  8. Urbach, T. P., Kutas, M. Interpreting event-related brain potential (ERP) distributions: Implications of baseline potentials and variability with application to amplitude normalization by vector scaling. Biological Psychology. 72, 333-343 (2006).
  9. Lin, F. -. H., Belliveau, J. W., Dale, A. M., Hämäläinen, M. S. Distributed current estimates using cortical orientation constraints. Human Brain Mapping. 27, 1-13 (2006).
  10. Dale, A. Dynamic statistical parametric mapping: combining fMRI and MEG for high-resolution imaging of cortical activity. Neuron. 26, 55-67 (2000).
  11. Nichols, T., Hayasaka, S. Controlling the familywise error rate in functional neuroimaging: a comparative review. Statistical Methods in Medical Research. 12, 419-446 (2003).
  12. Nichols, T. E., Holmes, A. P. Nonparametric permutation tests for functional neuroimaging: a primer with examples. Human Brain Mapping. 15, 1-25 (2001).
  13. Pantazis, D., Leahy, R. M., Hansen, P., Kringelbach, M., Salmelin, R. Statistical Inference in MEG Distributed Source Imaging. MEG: An Introduction to Methods. , 245-272 (2010).
  14. Ahveninen, J. Attention-driven auditory cortex short-term plasticity helps segregate relevant sounds from noise. Proceedings of the National Academy of Sciences. , 1-6 (2011).
  15. Sharon, D. The advantage of combining MEG and EEG: comparison to fMRI in focally stimulated visual cortex. Neuroimage. 36, 1225-1235 (2007).
  16. Herrmann, B., Maess, B., Hasting, A. S., Friederici, A. D. Localization of the syntactic mismatch negativity in the temporal cortex: An MEG study. NeuroImage. 48, 590-600 (2009).
  17. Baillet, S., Hansen, P., Kringelbach, M., Salmelin, R. The Dowser in the Fields: Searching for MEG Sources. MEG: An Introduction to Methods. , 83-123 (2010).
  18. Gutschalk, A., Micheyl, C., Oxenham, A. J. Neural correlates of auditory perceptual awareness under informational masking. PLoS Biology. 6, e138 (2008).
check_url/4262?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Lee, A. K., Larson, E., Maddox, R. K. Mapping Cortical Dynamics Using Simultaneous MEG/EEG and Anatomically-constrained Minimum-norm Estimates: an Auditory Attention Example. J. Vis. Exp. (68), e4262, doi:10.3791/4262 (2012).

View Video