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एक बहुविध Imaging- और उत्तेजना के आधार पर मूल्यांकन कर कनेक्टिविटी से संबंधित मस्तिष्क excitability मिर्गी के रोगियों में की विधि

Published: November 13, 2016 doi: 10.3791/53727

Mouhsin M. Shafi^1,2,3, Susan Whitfield-Gabrieli⁴, Catherine J. Chu^1,5, Alvaro Pascual-Leone^1,2,3, Bernard S. Chang^1,2

¹Department of Neurology, Harvard Medical School, ²Department of Neurology, Beth Israel Deaconess Medical Center, ³Berenson-Allen Center for Noninvasive Brain Stimulation, Beth Israel Deaconess Medical Center, ⁴Department of Brain and Cognitive Sciences, Massachusetts Institute of Technology, ⁵Department of Neurology, Massachusetts General Hospital

Introduction

Transcranial चुंबकीय उत्तेजना (टीएमएस) noninvasively विद्युत चुम्बकीय प्रेरण के माध्यम से कोर्टेक्स के क्षेत्रों उत्तेजक का एक साधन है। टीएमएस में, एक बड़े, लेकिन स्थानिक प्रतिबंधित चुंबकीय प्रवाह लक्ष्य cortical क्षेत्र में एक बिजली के क्षेत्र प्रेरित करने के लिए, और इस तरह अंतर्निहित तंत्रिका ऊतक की गतिविधि मिलाना प्रयोग किया जाता है। मोटर में मोटर प्रांतस्था परिणाम के लिए टीएमएस क्षमता है कि विद्युतपेशीलेखन (ईएमजी) के माध्यम से सतही तौर पर मापा जा सकता पैदा की। जब जोड़े या दालों की तीन में लागू किया, टीएमएस विशिष्ट intracortical GABAergic और glutaminergic सर्किट ^1-3 की गतिविधि का आकलन, और इस प्रकार मानव रोगियों में विवो में उत्तेजना और निषेध के संतुलन का आकलन करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। मिर्गी विशेष रूप में, टीएमएस अध्ययनों से पता चला है कि cortical hyperexcitability मिर्गी ^4,5 के साथ रोगियों में मौजूद है, और सफल विरोधी मिरगी दवा चिकित्सा के साथ मानक के अनुसार और इस प्रकार की दवा ^{से 6} प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी कर सकता है। इसके अलावा, टीएमएस cortical पूर्व के उपायcitability एक भी जब्ती ^{7 के} साथ और दोनों अज्ञातहेतुक सामान्यीकृत और अधिग्रहण फोकल epilepsies ⁸ के साथ रोगियों के भाई-बहनों में रोगियों में मध्यवर्ती मूल्यों को दिखाने के। ये निष्कर्ष बताते हैं कि cortical excitability की टीएमएस उपायों हमें मिर्गी के लिए endophenotypes पहचान करने की अनुमति हो सकती है। हालांकि, संवेदनशीलता और इन उपायों की विशिष्टता सीमित कर रहे हैं, संभावना है क्योंकि टीएमएस ईएमजी केवल मोटर cortical सर्किट की उत्तेजना के साथ मूल्यांकन किया जा सकता है, और मिर्गी के साथ कई रोगियों मोटर प्रांतस्था बाहर जब्ती foci है।

Electroencephalography (ईईजी) सीधे टीएमएस करने के लिए मस्तिष्क की प्रतिक्रिया को मापने के लिए एक अवसर प्रदान करता है, और नियोकॉर्टेक्स की व्यापक क्षेत्रों में मस्तिष्क जेट का आकलन करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। ईईजी (टीएमएस-ईईजी) के साथ एकीकृत करने टीएमएस अध्ययनों से पता चला है कि टीएमएस गतिविधि की तरंगों है कि कोर्टेक्स ^9,10 भर में गूंजना और उस प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य और विश्वसनीय ^11-13 हैं पैदा करता है। पैदा की गतिविधि के प्रचार-प्रसार का मूल्यांकन करकेअलग अलग व्यवहार राज्यों में और विभिन्न कार्यों में, टीएमएस ईईजी कारणतः मानव मस्तिष्क नेटवर्क ^10,14-16 के गतिशील प्रभावी कनेक्टिविटी की जांच के लिए इस्तेमाल किया गया है। टीएमएस ईईजी उपायों प्रकार का पागलपन के ¹⁷ से ¹⁸ एडीएचडी को लेकर रोगों में महत्वपूर्ण असामान्यताओं से पता चला है, और इस तरह लगातार बेहोशी की हालत ¹⁹ के रूप में चेतना के विकारों में। इसके अलावा, कई समूहों बनती नाड़ी की ईईजी संबद्ध टीएमएस ईएमजी मैट्रिक्स कि मिर्गी ^20,21 के साथ रोगियों में असामान्य हैं की पहचान की है। विशेष रूप से प्रासंगिक है, पिछले अध्ययनों से यह भी सुझाव दिया है कि असामान्य उत्तेजना पैदा ईईजी गतिविधि मिर्गी ^22-25 के साथ रोगियों में देखा जाता है।

मस्तिष्क सर्किट के मूल्यांकन का एक और साधन आराम की राज्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी एमआरआई (RS-fcMRI), एक तकनीक है कि अलग मस्तिष्क क्षेत्रों ^{में 26} से निर्भर (बोल्ड) संकेत रक्त ऑक्सीजन के स्तर में समय के साथ सह-संबंध का मूल्यांकन करता है के माध्यम से है। का उपयोग अध्ययनRS-fcMRI दिखा दिया है कि मानव मस्तिष्क बातचीत क्षेत्रों ^26-29 के अलग नेटवर्क में आयोजित किया जाता है, neuropsychiatric रोगों RS-fcMRI ³⁰ द्वारा की पहचान विशिष्ट बड़े पैमाने पर वितरित तंत्रिका नेटवर्क के भीतर हो सकता है, और मस्तिष्क नेटवर्क RS- के माध्यम से पहचान की है कि fcMRI अक्सर neuropsychiatric रोग राज्यों ^31,32 में असामान्य हैं। संभावित नैदानिक अनुप्रयोगों के संदर्भ में, रुपये-fcMRI पारंपरिक कार्य-आधारित fMRI आवेदन ³³ पर कई फायदे, विषय सहयोग पर कम निर्भरता और चर प्रदर्शन पर चिंता भी शामिल है। नतीजतन, वहाँ हाल ही में विभिन्न रोग राज्यों में रुपए-fcMRI परिवर्तन की खोज के अध्ययन के एक विस्फोट हुआ है। हालांकि, रुपये-fcMRI की सीमाओं में से एक है कि क्या और कैसे बोल्ड संकेत में सहसंबंध (या anticorrelations) electrophysiological कि बातचीत न्यूरोनल संचार के आधार फार्म से संबंधित निर्धारित करने में कठिनाई है। एक संबंधित समस्या यह है कि यह ofte हैn RS-fcMRI परिवर्तन विभिन्न रोग राज्यों में देखा शारीरिक महत्व है स्पष्ट नहीं है कि। मिर्गी के संबंध के साथ विशेष रूप से, यह स्पष्ट नहीं है कि रुपए-fcMRI में असामान्यताएं पूरी तरह interictal epileptiform यात्रियों के कारण हैं, या इस तरह के electrophysiological असामान्यताओं की स्वतंत्र रूप से मौजूद हैं; एक साथ ईईजी fMRI इन संभावनाओं के बीच ³⁴ मूल्यांकन करने में मदद की जरूरत है।

टीएमएस अलग cortical क्षेत्रों के सक्रियण में क्षणिक या निरंतर परिवर्तन का उत्पादन करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, टीएमएस पढ़ाई के कारणतः अलग आराम राज्य fMRI कनेक्टिविटी पैटर्न के महत्व का आकलन करने का एक साधन प्रदान करते हैं। एक दृष्टिकोण RS-fcMRI का उपयोग करने के लिए विभिन्न रोग राज्यों में चिकित्सीय उत्तेजना प्रयासों मार्गदर्शन करने के लिए है; यह उम्मीद की जा सकती है कि टीएमएस क्षेत्रों है कि कार्यात्मक विभिन्न रोग राज्यों में शामिल होने की अधिक इस तरह के समारोह के बिना क्षेत्रों को लक्षित टीएमएस से चिकित्सा के प्रभावी होने की संभावना है ज्ञात क्षेत्रों से जुड़े हैं करने के लिए लक्षितएनएएल कनेक्टिविटी, और वास्तव में कई अध्ययनों से यह ^35,36 के लिए प्रारंभिक सबूत नहीं मिला है। एक और दृष्टिकोण टीएमएस ईईजी का उपयोग कर कारणतः अलग आराम की राज्य fcMRI पैटर्न के शारीरिक महत्व का आकलन करने के लिए शामिल होगा। विशेष रूप से, एक परिकल्पना है कि क्षेत्र है कि एक विशिष्ट रोग राज्य में असामान्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी दिखाने के लिए एक अलग उत्तेजना के लिए स्वस्थ विषयों में से रोगियों में प्रतिक्रिया दिखाना चाहिए परीक्षण कर सकते हैं, और है कि इन शारीरिक असामान्यताएं असामान्य रूप से की उत्तेजना के साथ विशेष (या मुख्य रूप से) मौजूद हैं, जुड़ा हुआ क्षेत्र।

ऊपर के उदाहरण देकर स्पष्ट करने के लिए, हम विकास के मस्तिष्क विषमता periventricular गांठदार heterotopia (PNH), ³⁷ के कारण हाल ही में एक अध्ययन में रुपए-fcMRI, टीएमएस और ईईजी मिर्गी के रोगियों में cortical hyperexcitability पता लगाने के लिए संयुक्त थे का एक उदाहरण प्रदान करते हैं। adolescent- या वयस्क शुरुआत मिर्गी के साथ चिकित्सकीय वर्तमान PNH, पढ़ने विकलांगता, और सामान्य inte के साथ मरीजों कोlligence, और ^38,39 न्यूरोइमेजिंग पर पार्श्व निलय से सटे ग्रे मामले की असामान्य पिंड है। पिछले अध्ययनों से पता चला है कि Heterotopic ग्रे मामले की इन periventricular पिंड संरचनात्मक और कार्यात्मक नियोकॉर्टेक्स ^40,41 में असतत foci से जुड़े हैं, और कहा कि मिरगी दौरे neocortical क्षेत्रों, Heterotopic ग्रे बात है, या दोनों एक साथ ⁴² से उत्पन्न हो सकता है, कि epileptogenesis सुझाव इन रोगियों को एक सर्किट घटना है। आराम की राज्य एफसी-एमआरआई का उपयोग कर टीएमएस ईईजी मार्गदर्शन करने के द्वारा, हम दिखा दिया है कि PNH के कारण सक्रिय मिर्गी के रोगियों cortical hyperexcitability का सबूत है, और इस hyperexcitability गहरी पिंड के लिए असामान्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी के साथ क्षेत्रों तक ही सीमित होना प्रतीत होता है।

प्रोटोकॉल दो अलग-अलग सत्रों में आयोजित किया जाता है। पहले सत्र के दौरान, संरचनात्मक और आराम की राज्य रक्त ऑक्सीजन के स्तर पर निर्भर (बोल्ड) विपरीत एमआरआई दृश्यों अर्जित कर रहे हैं(रोगियों के लिए), या बस संरचनात्मक एमआरआई दृश्यों (स्वस्थ नियंत्रण के लिए)। के बीच पहले और दूसरे सत्र, आराम कर राज्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी विश्लेषण रोगियों के लिए cortical लक्ष्यों को परिभाषित करने के लिए प्रयोग किया जाता है, और MNI निर्देशांक इन लक्ष्यों के लिए प्राप्त कर रहे हैं। बराबर cortical लक्ष्य (MNI निर्देशांक के आधार पर) तो प्रत्येक स्वस्थ नियंत्रण विषय के लिए पहचाने जाते हैं। दूसरे सत्र में, टीएमएस ईईजी डेटा प्राप्त की है।

इस पत्र में दी गई उदाहरण में, कार्यात्मक-कनेक्टिविटी एमआरआई विश्लेषण के एक घर में सॉफ्टवेयर उपकरण बॉक्स और एमआरआई सॉफ्टवेयर ^43,44 का उपयोग कर प्रदर्शन किया गया। न्यूरो navigated टीएमएस वास्तविक समय एमआरआई neuronavigation के साथ एक Transcranial चुंबकीय उत्तेजक के साथ प्रदर्शन किया गया था। ईईजी एक 60 चैनल टीएमएस-संगत प्रणाली है, जो एक नमूना और पकड़ सर्किट टीएमएस द्वारा एम्पलीफायर संतृप्ति से बचने के लिए इस्तेमाल के साथ दर्ज किया गया था। ईईजी डेटा कस्टम स्क्रिप्ट और EEGLAB टूलबॉक्स ⁴⁵ (संस्करण 12.0.2.4b) MATLAB R201 में चल उपयोग विश्लेषण किया गया2 बी।

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Protocol

यहाँ वर्णित प्रोटोकॉल बेथ इसराइल Deaconess मेडिकल सेंटर और मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के संस्थागत समीक्षा बोर्ड द्वारा अनुमोदित किया गया था।

1. विषय चयन

अनुसंधान प्रोटोकॉल के लिए रोगी चयन।
1. सक्रिय मिर्गी (पिछले एक साल के भीतर बरामदगी) या दूरदराज के मिर्गी के इतिहास के साथ रोगियों की पहचान संरचनात्मक मस्तिष्क इमेजिंग पर और periventricular गांठदार heterotopia (पूर्व दौरे, लेकिन कोई या तो पिछले पांच साल में बरामदगी पर या दवा बंद के साथ)।
2. बरामदगी के किसी भी इतिहास के बिना रोगियों को बाहर निकालें। इसके अलावा बरामदगी के लिए विकल्प संभव etiologies के साथ रोगियों को बाहर (जैसे, घाव मस्तिष्क चोट, स्ट्रोक, meningoencephalitis का एक इतिहास) या एक वैकल्पिक निदान (जैसे, अज्ञातहेतुक सामान्यीकृत मिर्गी, बीच का टेम्पोरल लोब मिर्गी) के साथ सुसंगत ईईजी निष्कर्षों के साथ।
3. अतिरिक्त तंत्रिका संबंधी या मनोरोग disea के साथ रोगियों को बाहर निकालेंएसई, या किसी अन्य अस्थिर चिकित्सा शर्त के साथ। इसके अलावा पूर्व के मस्तिष्क सर्जरी, अक्षमता के इतिहास के साथ रोगियों को बाहर एमआरआई, हाल ही में अवैध पदार्थ या भारी शराब का उपयोग करें, या एक विशिष्ट एमआरआई ⁴⁶ या ⁴⁷ टीएमएस contraindication बर्दाश्त करने के लिए।
स्वस्थ नियंत्रण विषय चयन।
1. प्रत्येक PNH रोगी के लिए (हमारे पूर्व प्रकाशित एक अध्ययन में ^37, 8 रोगियों, उम्र में 20 - 43 साल 30.25 मतलब, 3 पुरुष, 5 महिला), एक उम्र और लिंग से मिलान स्वस्थ नियंत्रण की पहचान।
2. किसी भी चल रहे तंत्रिका संबंधी या मानसिक बीमारी के साथ या psychoactive दवाओं पर विषयों के बाहर करते हैं, किसी अन्य अस्थिर चिकित्सा हालत, पूर्व मस्तिष्क सर्जरी का इतिहास है, असमर्थता एमआरआई, अवैध पदार्थ या भारी शराब का उपयोग करें, या किसी भी अन्य विशिष्ट एमआरआई या टीएमएस contraindication बर्दाश्त करने के लिए।

2. उत्तेजना उत्पन्न लक्ष्य

एक 3T एमआरआई प्रणाली का उपयोग करते हुए, एक T1-weighte का उपयोग उच्च संकल्प संरचनात्मक पूरे मस्तिष्क स्लाइस अधिग्रहणडी अनुक्रम। निम्नलिखित अधिग्रहण पैरामीटर का उपयोग करें: स्लैब प्रति 128 स्लाइस, एक 256 x 256 मैट्रिक्स, (FOV) देखने के क्षेत्र में 256 मिमी, 0.63 मिमी interslice अंतर है, voxel आकार 1 एक्स 1 एक्स 1.33 मिमी ^3, पुनरावृत्ति समय के साथ मोटाई 1.33 मिमी (TR टुकड़ा ) 2530 मिसे, उलटा समय 1,100 मिसे, गूंज समय (ते) 3.39 मिसे, फ्लिप कोण 7 °।
एक 3T एमआरआई प्रणाली का प्रयोग, आराम की राज्य कार्यात्मक एक गूंज-तलीय अनुक्रम रक्त ऑक्सीजन के स्तर पर निर्भर (बोल्ड) इसके विपरीत करने के लिए संवेदनशील का उपयोग कर छवियों के अधिग्रहण। इस स्कैन प्रदर्शन करते हुए रोगियों को किसी भी विशेष कार्य प्रदर्शन के बिना खुली आँखों से चुपचाप आराम करने के लिए हिदायत। FOV 256 मिमी, voxel आकार 2.0 x 2.0 x 2.0 मिमी, टी.आर. 6000 मिसे, ते 30 मिसे, फ्लिप कोण 90 डिग्री, अधिग्रहण के समय 6.4 मिनट: निम्नलिखित अधिग्रहण पैरामीटर का प्रयोग करें।
MRICroN सॉफ्टवेयर ⁴⁴ का उपयोग करना, गांठदार heterotopia (या तो प्रत्येक व्यक्ति गुत्थी या पिंड का एक अविभाज्य सटे क्लस्टर) ⁴⁶ में से प्रत्येक के असतत क्षेत्र की पहचान। मैन्युअल वह रूपरेखा तैयार करने के लिए कलम उपकरण का उपयोगT1 भारित संरचनात्मक छवियों पर ब्याज (ROIs), टुकड़ा टुकड़ा द्वारा अक्षीय विमान में की terotopia क्षेत्रों के।
सेटअप, preprocessing, विश्लेषण, और परिणाम: आराम की राज्य कार्यात्मक डाटा प्रोसेसिंग में चार अनुक्रमिक चरणों को पूरा करने CONN कार्यात्मक कनेक्टिविटी सॉफ्टवेयर उपकरण बॉक्स ^48,49 का प्रयोग करें।
1. सेटअप के लिए, मेनू विकल्पों का उपयोग एक नई परियोजना शुरू करने और बुनियादी प्रयोग की जानकारी दर्ज करने के लिए। कार्यात्मक छवियों, पुनः संगठित और प्रत्येक विषय के लिए शारीरिक छवियों सह पंजीकृत लोड।
2. संरचनात्मक छवियों को लोड। लोड heterotopia रॉय फ़ाइलों 2.3 कदम में बनाया। प्रयोगात्मक हालत का ब्यौरा दर्ज करें; इस के बाद आराम की अवस्था है, शुरुआत 0 सेकंड और अवधि प्रत्येक सत्र की पूरी अवधि के बराबर के साथ एक ही हालत दर्ज करें। टूलबॉक्स heterotopia रॉय बोल्ड समय श्रृंखला निकालने जाएगा। संभव विसंगतियों के लिए निरीक्षण किया।
3. Preprocessing में, बोल्ड भिन्नता के confounding सूत्रों मुख्य एमए की सांस प्रेरित modulations शामिलgnetic क्षेत्र और हृदय स्पंदन, साथ ही विषय गति। एकीकृत प्रमुख घटक आधारित पद्धति है कि इस तरह निलय और बड़े जहाजों के रूप में तंत्रिका गतिविधि के साथ जुड़े होने की संभावना नहीं क्षेत्रों से समय श्रृंखला डेटा का विश्लेषण के माध्यम से confounders निकालें, शारीरिक शोर प्रक्रियाओं ⁵⁰ की पहचान करने के लिए। कुल विचरण संभव confounding स्रोतों में से प्रत्येक के द्वारा समझाया का पूर्वावलोकन करें। एक बैंड पास आवृत्ति फिल्टर (0.01 हर्ट्ज <च <0.1 हर्ट्ज) और गाऊसी समरेखण (6 मिमी पूरी चौड़ाई आधा अधिकतम पर) लागू करें।
  नोट: उपकरण बॉक्स डिफ़ॉल्ट रूप से सफेद पदार्थ और मस्तिष्कमेरु द्रव और फिर से संगठित करना मानकों (विषय गति) से बोल्ड संकेत सहित संभव confounders, के स्रोतों की पहचान करेगा।
4. विश्लेषण और परिणामों के लिए, heterotopia ROIs के रूप में ब्याज के स्रोतों की पहचान। सहसंबंध (बजाय प्रतिगमन की तुलना में) की कनेक्टिविटी उपाय के पूर्वावलोकन, और सहसंबंध गुणांक के लिए सीमा मूल्यों का उपयोग कर प्रदर्शित करते हैं।
  1. प्रत्येक विषय के लिए, देख बनानेडी-टु-voxel कनेक्टिविटी एक बीज के रूप में रॉय Heterotopic ग्रे मामले की प्रत्येक असतत क्षेत्र के उपयोग के नक्शे, रॉय की औसत बोल्ड संकेत समय श्रृंखला और हर दूसरे मस्तिष्क voxel के बीच संबंध का प्रदर्शन है।
  2. प्रदर्शन करना दूसरे स्तर के बीच-बीच में विषय या स्रोत विरोधाभासों (वैकल्पिक) के लिए विश्लेषण करती है। ऊंचाई (voxel स्तर) और सीमा (क्लस्टर स्तर) थ्रेसहोल्ड का उपयोग कर परिणाम प्रदर्शित करना; अनुशासनहीन और झूठे खोज दर-सही पी मूल्यों दिखाए जाते हैं।
MRICroN सॉफ्टवेयर का प्रयोग करें मैन्युअल रूप से ब्याज के दो लक्ष्य, एक जुड़ा लक्ष्य और एक गैर जुड़ा लक्ष्य, टीएमएस के लिए रूपरेखा तैयार करने के लिए, कलम उपकरण का उपयोग कर ^43। "ओवरले" समारोह का उपयोग मिलाना प्रत्येक विषय के लिए संरचनात्मक छवियों पर ऊपर बनाया कार्यात्मक कनेक्टिविटी नक्शे।
1. सुनिश्चित करें जैसा कि ऊपर वर्णित ग्रे बात heterotopia के लिए महत्वपूर्ण कार्यात्मक कनेक्टिविटी है कि कोर्टेक्स के एक क्षेत्र है कि लक्ष्य क्षेत्र। सुनिश्चित करें कि गैर जुड़ा टारप्राप्त एक समान आकार क्षेत्र है कि किसी भी heterotopia रॉय के लिए महत्वपूर्ण कार्यात्मक कनेक्टिविटी प्रदर्शित नहीं करता है, और टीएमएस दौरान पड़ोस उत्तेजना प्रभाव के जोखिम को कम करने के लिए cortical सतह पर जुड़ा लक्ष्य से कम से कम 2.5 सेमी की दूरी पर स्थित है।
2. लक्ष्य चुनते हैं कि इस तरह के बड़े टीएमएस प्रेरित कलाकृतियों की संभावना छोटे ⁵¹ है। विशेष रूप से, पार्श्व लौकिक या frontopolar क्षेत्रों में लक्ष्य के चयन से बचने के इन बड़े मांसपेशियों के संकुचन और / या आंख आंदोलन कलाकृतियों कि जल्दी टीएमएस ईईजी संकेत ⁵¹ अस्पष्ट कर सकते हैं का उत्पादन होने की संभावना है के रूप में। नए लक्ष्य ROIs के रूप में रेखांकित लक्ष्यों को बचाओ।
निर्धारित बनाने के लिए MNI प्रत्येक विषय में प्रत्येक लक्ष्य रॉय के लिए समन्वय करता है। फिर प्रत्येक विषय के लिए मिलान स्वस्थ नियंत्रण विषय में बराबर दो लक्ष्य साइटों की पहचान करने के लिए इन निर्देशांक का उपयोग करें।

3. टीएमएस ईईजी प्रायोगिक सेटअप

(आमतौर पर उच्च संकल्प संरचनात्मक स्कैन शब्द T1-वीghted 3 डी बड़ा चित्र) neuronavigation प्रणाली में।
neuronavigation सॉफ्टवेयर का उपयोग करना, छवियों पर वांछित लक्ष्यों को चिह्नित। इसके अलावा बाहरी शारीरिक मार्कर (nasion, द्विपक्षीय तुंगिका) कि coregistration और neuronavigation के लिए उत्तेजना सत्र के दौरान इस्तेमाल किया जाएगा निशान। टीएमएस का तार ⁵² की लंबी अक्ष को सीधा rotatable इलेक्ट्रोड और इलेक्ट्रोड तारों, ओरिएंट तारों के साथ एक ईईजी टोपी का उपयोग करते हैं।
विषय से संपर्क करें प्रयोगात्मक सत्र से पहले उसे याद दिलाने के लिए या उसके कंडीशनर या अन्य बाल उत्पादों का उपयोग करने के लिए नहीं है (शैम्पू स्वीकार्य है) टीएमएस ईईजी सत्र के दिन पर, पूर्व टीएमएस ईईजी सत्र के लिए मादक पेय शाम से बचने के लिए, और उसके या उसके सामान्य दैनिक कैफीन की खपत टीएमएस सत्र से पहले पीने के लिए।

4. प्रायोगिक सत्र

पुष्टि करें कि विषय टीएमएस सुरक्षा मानदंडों से गुजरता है, आदर्श एक संरचित प्रश्नावली ⁵³ के माध्यम से। पुष्टि करें कि विषय नहीं किया विपक्षUme मादक पेय पदार्थों से पहले रात, नहीं पी रहा था काफी अधिक या उसके सामान्य दैनिक कैफीन की खपत की तुलना में कम है, ओवर-द-काउंटर सो एड्स कि cortical excitability (जैसे diphenhydramine के रूप में) से पहले रात को बदलने का उपभोग नहीं था, और एक ठेठ प्राप्त रात की नींद (सोने के अभाव के रूप में cortical excitability ⁵⁴ को बढ़ा सकते हैं)।
विषय से पूछो एक आरामदायक कुर्सी पर बैठने के लिए।
इस विषय पर ईईजी टोपी माउंट और इलेक्ट्रोड तैयार करते हैं।
1. विषय के सिर उपाय और कम इलेक्ट्रोड impedances सक्षम करने में मदद करने के लिए उपयुक्त आकार के एक ईईजी टोपी का चयन करें।
2. अच्छी तरह से एक कपास टिप applicator और शराब का उपयोग कर प्रत्येक इलेक्ट्रोड के नीचे त्वचा को साफ।
3. प्रत्येक इलेक्ट्रोड के लिए प्रवाहकीय जेल जोड़ें। , बहुत ज्यादा जेल है कि यह इलेक्ट्रोड के बीच लीक जोड़ने के रूप में है कि एक पुल बनाने के लिए और अलग अलग इलेक्ट्रोड के बीच आम संकेत करने के लिए नेतृत्व कर सकते हैं मत करो।
4. यदि आवश्यक हो, खोपड़ी, जेल और ई के बीच अच्छा संपर्क सुनिश्चित करने के लिएlectrode, जेल जोड़ने के बाद प्रत्येक इलेक्ट्रोड पर नीचे दबाने की कोशिश करो। कलाकृतियों चार्ज कम करने के लिए, यह सुनिश्चित करें कि जेल इलेक्ट्रोड धारक के बाहर फैल नहीं है। समान रूप से रिकॉर्डिंग कलाकृतियों को कम करने के लिए चालकता का स्तर कम हो।
5. जहाँ तक संभव हो उत्तेजना का तार से पूरी रिकॉर्डिंग दूषित टीएमएस प्रेरित इलेक्ट्रोड विरूपण साक्ष्य की संभावना को कम करने के लिए संदर्भ और जमीन इलेक्ट्रोड रखें। यह बोनी संरचनाओं के ऊपर इन इलेक्ट्रोड जगह के लिए कम से कम cortical गतिविधि के साथ संभवतः "निष्क्रिय" जोन में बेहतर है।
  नोट: यहां तक कि पढ़ाई के लिए जो लक्ष्य स्थानों चर रहे हैं में, frontopolar क्षेत्रों लक्ष्यों के रूप में चयनित होने की संभावना नहीं है क्योंकि इन क्षेत्रों के लिए टीएमएस बड़े आँख आंदोलनों में परिणाम कर सकते हैं, frontalis और चेहरे की मांसपेशियों को ^51, और, अक्सर, खोपड़ी दर्द का संकुचन और सरदर्द; नतीजतन, इन क्षेत्रों में से उत्तेजना के दौरान टीएमएस ईईजी संकेत अक्सर बड़ी कलाकृतियों से छिप जाता है।
6. पापसीई इन क्षेत्रों इस प्रकार की उत्तेजना के लिए लक्ष्य के रूप में चुना होने की उम्मीद नहीं कर रहे हैं, संदर्भ और जमीन इलेक्ट्रोड के स्थान के लिए माथे का उपयोग करें। उन्हें एक दूसरे के कुछ सेंटीमीटर के भीतर जगह आम मोड शोर को कम करने के लिए।
  नोट: स्थितियों में, जहां सभी उत्तेजना लक्ष्यों को एक गोलार्द्ध में हैं, contralateral कर्णमूल एक और विकल्प होगा।
7. इस प्रकार के रूप इलेक्ट्रोड impedances की जाँच करें; ईईजी रिकॉर्डिंग प्रणाली की "प्रतिबाधा" जैक में ईईजी उत्पादन केबल प्लग, तो ईईजी सिस्टम पर "उपाय impedances" बटन दबाएँ। सुनिश्चित करें कि इलेक्ट्रोड प्रतिबाधा 5 kΩ से अधिक नहीं है।
contralateral ओर ईएमजी इलेक्ट्रोड तैयार (पहले पृष्ठीय interosseous या फुसलाकर pollicis का उपयोग मांसपेशियों brevis, एक अध्ययन में विषयों भर में एक ही पेशी का उपयोग)।
विषय इयरप्लग घटाने और टिनिटस सुनवाई के जोखिम को कम करने के लिए दे।
ध्यान दें: एक अन्य विकल्प के कण खेल रहे इयरफ़ोन का उपयोग करने के लिए होगाई शोर या रंग का शोर रिकॉर्डिंग प्रक्रिया के दौरान, एक मात्रा टीएमएस द्वारा उत्पादित श्रवण क्लिक मुखौटा करने के लिए पर्याप्त पर (टीएमएस क्लिक के उन मिलान वर्णक्रम सुविधाओं के साथ); इस के संभावित उलझाना को कम करने के अतिरिक्त लाभ होता है टीएमएस प्रेरित श्रवण क्षमता ^10,55 पैदा की। ध्यान से, कुंडल और खोपड़ी के बीच फोम की एक पतली परत भी श्रवण संभावित पैदा की न्यूनतम करने के लिए आवश्यक है।
विषय के सिर पर अवरक्त डिटेक्टरों की जगह, यह सुनिश्चित करना है कि डिटेक्टरों एक तरह से प्रायोगिक सत्र के दौरान आंदोलन के जोखिम को कम करने के लिए रखा जाता है।
सूचक है कि neuronavigation उपकरणों के साथ शामिल है का उपयोग विषय पर पूर्व चयनित बाहरी शारीरिक असंदिग्ध मार्कर के स्थान (धारा 3.2) की पहचान के द्वारा एमआरआई छवियों के साथ विषय के सिर Coregister।
एक पल्स कहीं और लगाने से उत्तेजना के साथ इस विषय को परिचित (जैसे, विषय के हाथ), या एक कम में लगाने सेtensity उत्तेजना नाड़ी (जैसे, 5% अधिकतम उत्तेजक उत्पादन) खोपड़ी के लिए।
आराम कर मोटर दहलीज (न्यूनतम तीव्रता है कि 5/10 परीक्षणों पर आकार में एक मोटर पैदा संभावित कम से कम 50 μV उत्पादन) निर्धारित करते हैं। ऐसा ही एक विधि है, रिश्तेदार आवृत्ति विधि ^56, इस प्रकार है।
1. fMRI कनेक्टिविटी आधारित लक्ष्यों को गोलार्द्ध ipsilateral पर विषय की मोटर प्रांतस्था का स्थान निर्धारित करें। neuronavigation उपयोग करते हुए, इस 'ओमेगा "PreCentral गाइरस में के क्षेत्र में आम तौर पर है। कोण गाइरस को सीधा कुंडल, संभाल occipitally की ओर इशारा करते हैं।
2. एक तीव्रता कि subthreshold जा करने के लिए (जैसे, 35% अधिकतम उत्तेजक उत्पादन) की उम्मीद है पर उत्तेजना शुरू करो।
3. जब तक टीएमएस लगातार हर परीक्षण में आयाम> 50 μV साथ MEPs के उदाहरण भी देते हैं 5% अधिकतम उत्तेजक उत्पादन के चरणों में उत्तेजना तीव्रता में वृद्धि।
4. फिर 1% maximu के चरणों में उत्तेजना तीव्रता में कमीएम उत्तेजक उत्पादन तक 10 में से कम से कम 5 सकारात्मक प्रतिक्रियाएं दर्ज हैं।
  नोट: इस उत्तेजना तीव्रता प्लस 1 मोटर दहलीज के रूप में परिभाषित किया गया है। वैकल्पिक रूप से, अनुकूली दहलीज तकनीक का उपयोग ⁵⁷ कम उत्तेजनाओं के साथ मोटर दहलीज पहचान।
लक्ष्य क्षेत्रों की उत्तेजना के लिए, (उदाहरण के लिए, 120% मोटर दहलीज आराम कर) वांछित मूल्य के लिए टीएमएस तीव्रता निर्धारित किया है।
नोट: हालांकि, उन मामलों में जहां खोपड़ी-कोर्टेक्स दूरी में महत्वपूर्ण क्षेत्रीय रूपों (जैसे, ललाट पालि शोष के साथ रोगियों में) देखते हैं, इस तरह के एक तकनीक subthreshold उत्तेजना में हो सकता है। वैकल्पिक रूप से, उचित neuronavigation प्रेरित बिजली क्षेत्र की ऑनलाइन अनुमानों प्रदर्शन करने में सक्षम सिस्टम के साथ, उत्तेजना की तीव्रता भी एक विशिष्ट cortical सतह ⁵⁸ पर गणना प्रेरित बिजली के क्षेत्र के आयाम (वी / मीटर में) पर सेट किया जा सकता है।
का उपयोग कर लक्ष्य क्षेत्रों में से प्रत्येक के लिए टीएमएस के एकल दालों लागू(- 6 सेकंड, कम से कम 3 सेकंड के अंतराल के साथ संचयी प्रभाव ⁵⁹ से बचने के लिए जैसे, हर 4) neuronavigation सॉफ्टवेयर, दालों के बीच एक चर अंतराल के साथ cortical प्लास्टिसिटी और इस विषय प्रत्याशा प्रभाव को कम करने के लिए। अंतर्निहित गाइरस की लंबी अक्ष के लिए स्थिरता, कोण को अधिकतम करने के लिए तार लंबरूप, संभाल के साथ posterolaterally इशारा किया।

5. ईईजी डेटा प्री-प्रोसेसिंग और विश्लेषण

नोट: टीएमएस ईईजी डेटा आमतौर पर बड़ी उत्तेजना से संबंधित कलाकृतियों, खासकर जब midline / शिखर से दूर या उच्च उत्तेजना तीव्रता के साथ उत्तेजक, और महत्वपूर्ण preprocessing साफ analyzable डेटा प्राप्त करने के लिए आवश्यक हो सकता है शामिल हैं। स्वतंत्र घटक विश्लेषण (आईसीए) के एक तरीका है कि टीएमएस कलाकृतियों को हटाने के लिए उपयोग किया गया है, और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध toolboxes का उपयोग कर लागू किया जा सकता है (जैसे, EEGLAB ⁴⁵⁾ MATLAB मंच पर। एक मान्य दृष्टिकोण ⁶⁰ foll के रूप में हैOWS, eximia ईईजी सिस्टम का उपयोग कर एकत्र आंकड़ों के विश्लेषण का वर्णन:

EEGLAB में डेटा आयात
1. "फाइल", "आयात डेटा", "EEGLAB कार्यों और plugins का उपयोग कर", "EDF / EDF + / जीडीएफ फाइलों से (BIOSIG उपकरण बॉक्स)" पर क्लिक करें।
घटना के समय निकालें
1. "फाइल", "आयात घटना की जानकारी", "डेटा चैनल से" पर क्लिक करें। "घटना चैनल" में भरें 1, "Preprocessing बदलना (डेटा = 'एक्स')" एक्स> 0.1, "संक्रमण लंबाई (1 = सही किनारों) 0. सुनिश्चित करें कि" घटना चैनल (एस) को हटाएँ? "और" पुरानी घटनाओं को हटाएँ , किसी भी? "चेक बॉक्स की जाँच कर रहे हैं।
खंड, 1 सेकंड से 2 सेकंड के बाद करने के लिए नाड़ी से पहले टीएमएस नाड़ी के आसपास केंद्रित युगों में डेटा। ऐसा करने के लिए, "उपकरण" का चयन करें, "निकालें युगों"। टीएमएस पल्स केवल इवेंट प्रकार है, "समय-लॉकिंग इवेंट प्रकार (ओं)" क्षेत्र को खाली नहीं छोड़ा जा सकता है। के लिए "युग सीमा [शुरू, एनडी] सेकंड में "दर्ज [-1 2]।
समीक्षा ईईजी डेटा नेत्रहीन (चुनें "साजिश", "चैनल डेटा (पुस्तक)"।) (कोई संकेत के साथ जैसे, चैनल, या निरंतर अत्यधिक विरूपण साक्ष्य के साथ) बुरा चैनलों निकालें। ऐसा करने के लिए, क्लिक करें "संपादित करें", "चयन डेटा"। "चैनल रेंज" फ़ील्ड में, चैनल हटाए जाने की संख्या (ओं) में प्रवेश (या सही करने के लिए टॉगल बॉक्स पर क्लिक करें और नाम से चैनलों का चयन करें, फिर "ठीक" प्रेस) "ऑन सुनिश्चित करें > हटाने इन "चेक बॉक्स की जाँच कर रहा है, और फिर प्रेस" ठीक है "।
नाड़ी के समय से शून्य करने के लिए सभी इलेक्ट्रोड में क्षमता सेट तक ईईजी संकेत (बाहर डेटा से बड़ा 150 μV काटने से, उदाहरण के लिए) तंत्रिका संकेत की भयावहता के लगभग एक आदेश को वापस आ गया है, या किसी भी बाद में तय समय बिंदु ( उदाहरण के लिए, 40 मिसे) सुनिश्चित करने के लिए कि बड़े टीएमएस कलाकृतियों आईसीए जुदाई बिगाड़ना नहीं है। ⁶¹ Matlab में पटकथा के लिए इस चरण की आवश्यकता होगी।
आईसीए के एक प्रारंभिक दौर को पूरा करें, और 1 को दूर - बड़े टीएमएस प्रेरित प्रारंभिक मांसपेशी सक्रियण का प्रतिनिधित्व 2 घटकों।
1. "ईईजी = pop_runica (ईईजी, 'icatype', 'fastica', 'दृष्टिकोण', 'SYMM', 'जी' सममित दृष्टिकोण" और "tanh" इसके विपरीत समारोह निम्न आदेश पंक्ति का उपयोग कर के साथ FastICA विधि का उपयोग आईसीए भागो ',' tanh '); "।
  नोट: प्रत्येक साइट के लिए अलग से आईसीए भागो, के रूप में विरूपण साक्ष्य उत्तेजना द्वारा उत्पादित उत्तेजना साइट के एक समारोह के रूप में अलग अलग होंगे।
2. , "उपकरण" का चयन करके टीएमएस विरूपण साक्ष्य के साथ सुसंगत घटकों की पहचान "अस्वीकार आईसीए का उपयोग कर डेटा", "नक्शा द्वारा घटकों को दूर"। सभी आईसीए घटकों के स्थलाकृतिक नक्शे तो साजिश रची जा जाएगा। संख्या पर क्लिक करें प्रत्येक घटक घटक विवरण (स्थलाकृतिक वितरण का एक बड़ा नक्शा, परीक्षण के पार गतिविधि प्रोफ़ाइल, और आवृत्ति स्पेक्ट्रम) साजिश करने के लिए।
  नोट: टीएमएस नाड़ी विरूपण साक्ष्य कम्पोnents (आम तौर पर 1 - 2) उत्तेजना की साइट है, तुरंत नाड़ी के बाद घटक सक्रियण के बहुत बड़े आयाम, और बाद में चिकनी घातीय क्षय के लिए स्थानीय dipolar स्थलाकृतिक भूखंड द्वारा मान्यता प्राप्त किया जा सकता है।
3. "उपकरण" का चयन, "घटकों को दूर", और "घटक (एस) के आंकड़ों से दूर करने के लिए" के लिए क्षेत्र में प्रासंगिक घटक संख्या दर्ज करके artifactual घटकों को हटाएँ। "पुष्टि" बॉक्स है कि ऊपर चबूतरे, प्रेस में ERPs कि चयनित घटक ( "प्लॉट ERPs" प्रेस) के हटाए जाने के बाद परिणाम की समीक्षा करने के बाद और एकल परीक्षण प्रभाव (प्रेस "प्लॉट एकल परीक्षणों") की समीक्षा करने के बाद "स्वीकार"। नोट: यह कदम टीएमएस प्रेरित पेशी विरूपण साक्ष्य है, जो अक्सर कई millivolts हो सकता से किसी भी फिल्टर कलाकृतियों को कम करने के लिए छानने से पहले पूरा किया जाना चाहिए।
लापता डेटा (शून्य गद्देदार समय अवधि के दौरान) बैठाना। यह कदम nee होगाडी एक Matlab स्क्रिप्ट का उपयोग किया जाना है।
Bandpass और / या पायदान फिल्टर डेटा (वैकल्पिक, या, बाद में एक समय बिंदु हैं, जैसे पर किया जा सकता है आईसीए विरूपण साक्ष्य हटाने के दूसरे दौर के बाद)।
नोट: उच्च आयाम टीएमएस विरूपण साक्ष्य पर्याप्त रूप से नहीं हटाया गया है, एक उच्च पास फिल्टर के अस्थायी समरेखण प्रभाव विरूपण साक्ष्य के अस्थायी फैलाव के लिए नेतृत्व कर सकते हैं। इसके अलावा, passband कम पास फिल्टर द्वारा उत्पादित rippling जिसके परिणामस्वरूप फ़िल्टर ईईजी संकेत के "साफ" भाग में प्रमुख बज विरूपण साक्ष्य के लिए नेतृत्व कर सकते हैं।
पुनः संदर्भ औसत संदर्भ के लिए (वैकल्पिक, या बाद के समय बिंदु पर किया जा सकता है, जैसे, लापता चैनलों के प्रक्षेप के बाद)।
बड़े आयाम कलाकृतियों, महत्वपूर्ण मांसपेशियों की गतिविधि, या अन्य प्रमुख कलाकृतियों के साथ अलग-अलग युगों निकालें।
1. अर्द्ध स्वचालित विरूपण साक्ष्य अस्वीकृति के लिए, "उपकरण" का चयन करें, "डेटा युगों अस्वीकार", "अस्वीकार डेटा (सभी तरीकों)"।
2. के तहत "असंभव डी खोजेंअता के लिए एकल चैनल सीमा (एसटीडी। देव।) और 3 क्षेत्र में "सभी चैनलों सीमा (एसटीडी। देव।)" के लिए "क्षेत्र में 3.5 दर्ज", तो तुरंत नीचे "गणना" बटन दबाएँ। यह युगों युगों कि डेटा भर में मूल्यों के वितरण पर आधारित असंभव डेटा होते हैं दिखाता है।
3. के तहत, "(देव एसटीडी।।) एकल चैनल सीमा" और 3 क्षेत्र में के लिए "सभी चैनलों सीमा (देव एसटीडी।)।" "असामान्य वितरण खोजें" के लिए क्षेत्र में 5 दर्ज करें, तो प्रेस "गणना" बटन तुरंत नीचे। इस रूप में डेटा की कुकुदता पर आधारित कलाकृतियों से युक्त युगों को पहचानती है।
4. असामान्य रूप से उच्च या कम मूल्यों के साथ युगों अस्वीकार करने के लिए, "असामान्य मूल्यों का पता लगाएं," के अंतर्गत, 100 के लिए क्षेत्र में "ऊपरी सीमा (एस) (यूवी)" और -100 के लिए क्षेत्र में प्रवेश "ऊपरी सीमा (एस) (यूवी)" (हालांकि विभिन्न सीमाओं बच्चों में जरूरत हो सकती है, जिसे में ईईजी आयाम आमतौर पर अधिक कर रहे हैं)। इलेक्ट्रोड संख्या वोल्टेज ताड़ना लागू करने के लिए दर्ज करेंक्षेत्र में Olding चिह्नित "इलेक्ट्रोड (ओं)"; आँख झपकाए के साथ सभी युगों खारिज से बचने के लिए, frontopolar शामिल नहीं हैं (और / या सभी छवियाँ) चैनलों। फिर "कैल्क / साजिश है।" दबाएँ।
5. चिह्नित युगों, और अचिह्नित युगों उस युग पर राइट क्लिक करके कलाकृतियों को शामिल नहीं है के माध्यम से स्क्रॉल करें। मार्क अतिरिक्त युगों उस युग पर छोड़ दिया क्लिक करके महत्वपूर्ण कलाकृतियों होते हैं। इस बात की पुष्टि है कि कलाकृतियों से युक्त सभी युगों में चिह्नित कर रहे हैं, "अद्यतन निशान" बटन पर क्लिक करें।
6. बचाने के लिए जो युगों हटाने के लिए चिह्नित कर रहे हैं, क्लिक करें "बंद (निशान रखने के लिए)" और फिर डाटासेट बचाने के लिए ( "फाइल", "के रूप में वर्तमान डाटासेट सहेजें")।
  1. फिर प्रासंगिक युगों को हटाने के लिए चुनें "उपकरण", "डेटा युगों अस्वीकार", "चिह्नित युगों अस्वीकार"। बाद में पुष्टि संवाद बॉक्स पर "हाँ" पर क्लिक करें। डाटासेट जिसके परिणामस्वरूप बचाओ।
आईसीए के दूसरे दौर को पूरा करें, और क्षय के लिए इसी घटकों को दूरकलाकृतियों, पलक कलाकृतियों, मांसपेशियों कलाकृतियों, और इलेक्ट्रोड शोर कलाकृतियों।
नोट: श्रवण पैदा की क्षमता के साथ सुसंगत घटकों में से निकालना, पर विचार किया जा सकता है, हालांकि इन घटकों भी तंत्रिका पैदा घटकों सीधे उत्तेजना नाड़ी (जो भी समान समय बिंदुओं पर चोटियों है) से संबंधित हो सकती है। एक बेहतर विकल्प है कि टीएमएस "क्लिक" से प्रेरित टीएमएस पैदा की क्षमता कम से कम होगा, और इस तरह आईसीए आधारित हटाने की आवश्यकता को समाप्त, ऊपर धारा 4.5 में वर्णित के रूप में, अगर संतोषजनक विषयों द्वारा मास्किंग शोर प्रदर्शन करने के लिए किया जाएगा।
1. "सममित दृष्टिकोण" और "tanh" इसके विपरीत समारोह के साथ FastICA विधि का उपयोग आईसीए भागो, ऊपर 5.6.1 में वर्णित है।
2. ऊपर 5.6.2 में वर्णित के रूप में घटक गुणों का मूल्यांकन।
3. मार्क घटकों अवशिष्ट टीएमएस क्षय कलाकृतियों ⁶² के अनुरूप है।
  नोट: इस आधार पर समय पर (अधिक से अधिक तुरंत नाड़ी के बाद) ओ के साथ आकृति विज्ञान (एक धीमी गति से क्षय को पहचानें,vershoot मिसे के सैकड़ों) और स्थान (उत्तेजना साइट के पास करने के लिए दसियों से अधिक है, तो धीमी गति से वसूली)। इसके अलावा, आईसीए घटकों समझाया विचरण के अवरोही क्रम में आयोजित किया जा सकता है; के रूप में टीएमएस विरूपण साक्ष्य काफी बड़ी है, यह आम तौर पर पहले घटकों में प्रतिनिधित्व किया है, और आम तौर पर नहीं 1 से अधिक का प्रतिनिधित्व - 5 घटकों।
4. EEGLAB के लिए प्लगइन ⁶² समायोजित, झपकी कलाकृतियों के साथ सुसंगत घटकों के निशान का उपयोग करना।
  नोट: इस स्थान (अधिकतम frontopolar), timecourse (अपेक्षाकृत कम से कम गतिविधि के साथ लंबी अवधि, तीव्र सक्रियण का संक्षिप्त अवधि के बाद), स्पेक्ट्रा (कम आवृत्तियों पर उच्च शक्ति) और आकृति विज्ञान (Triphasic) के आधार पर पहचानें।
5. मार्क घटकों पेशी विरूपण साक्ष्य ⁶² के अनुरूप है।
  नोट: इस लौकिक वितरण (बहुत अनियमित / दांतेदार), स्थानिक वितरण (खोपड़ी परिधि के साथ अधिक से अधिक) और समय-डोमेन गतिविधि (बीटा आवृत्तियों और ऊपर में महत्वपूर्ण शक्ति) वर्णक्रमीय विशेषताओं के आधार पर पहचानें(काँटेदार)।
6. मार्क घटकों चैनल शोर के साथ लगातार स्थानिक वितरण (1 या 2 चैनलों के लिए अलग) और लौकिक वितरण (कुछ परीक्षणों, या बहुत धीमी गति से बड़े आयाम में उतार-चढ़ाव पर अक्सर बहुत बीमार, उच्च गतिविधि) के आधार पर EEGLAB के लिए प्लगइन ⁶² समायोजित इस्तेमाल करते हैं।
7. ऊपर 5.6.4 में के रूप में चिह्नित घटकों निकालें। चैनलों लापता लगाना और इस डेटा पर बाद के विश्लेषण करते हैं।
  नोट: जब चैनलों interpolating सावधानी की आवश्यकता है। विशेष रूप से, अगर एक बड़ा अनुपात (जैसे, 10%) चैनलों की या यदि आसन्न चैनलों interpolated हैं, जिसके परिणामस्वरूप डाटासेट, अविश्वसनीय हो सकती अंतर्निहित मस्तिष्क की गतिविधियों को एक उच्च स्थानिक आवृत्ति है, खासकर अगर।
EEGLAB में सभी वांछित चैनल के साथ एक और डाटासेट लोड। तब डाटासेट है कि आप "डेटासेट" का चयन करें, और फिर प्रासंगिक डाटासेट पर क्लिक करके अग्रभूमि करने पर प्रक्षेप प्रदर्शन करना चाहते हैं लाने के लिए।
चुनें "उपकरण";, "इलेक्ट्रोड बैठाना"। जिसके परिणामस्वरूप डाटासेट में, चुनें "अन्य डाटासेट से सभी चैनलों का प्रयोग करें"। "प्रक्षेप विधि" के लिए, "गोलाकार" का चयन करें और फिर प्रेस "ठीक है"।

6. Cortical Hyperexcitability के सबूत के लिए आकलन

गणना वैश्विक मतलब क्षेत्र की क्षमता (GMFP) ⁶³ समय के एक समारोह, निम्न समीकरण का उपयोग के रूप में प्रत्येक विषय और उत्तेजना साइट के लिए:

जहां कश्मीर इलेक्ट्रोड की संख्या है, वी _मैं (टी) वोल्टेज इलेक्ट्रोड पर मापा मैं समय टी में है, और वी _मतलब (टी) समय टी में इलेक्ट्रोड भर मतलब वोल्टेज है।
सेगमेंट "जल्दी" समय अवधियों में डेटा जब टीएमएस पैदा गतिविधि सामान्य रूप से स्वस्थ व्यक्तियों में मौजूद है (उदाहरण के लिए, 100 - 225 मिसे), और देर से समय समय पर, जब असामान्य देरी(- 700 मिसे जैसे, 225) गतिविधि मिर्गी के रोगियों में देखा जा सकता है। हर बार की अवधि के दौरान की अवस्था GMFP (एयूसी-GMFP) के (नीलामी) के तहत क्षेत्र की गणना करें।
नोट: के बाद से पैदा की प्रतिक्रिया का पूर्ण परिमाण क्योंकि cortical शरीर क्रिया विज्ञान के स्वतंत्र कारकों के व्यक्तियों के बीच व्यापक रूप से भिन्न हो सकते हैं (जैसे, खोपड़ी मोटाई, खोपड़ी-कोर्टेक्स दूरी, व्यक्तिगत मस्तिष्क शरीर रचना) है कि फिर भी समूहों (जैसे के बीच भिन्न हो सकते हैं, क्योंकि मिर्गी के रोगियों मिरगी की दवा पर हो सकता है), कच्चे आयाम टीएमएस पैदा की क्षमता का मूल्यांकन में सीमित उपयोगिता के हैं। अलग करने के लिए है कि क्या मिर्गी के रोगियों असामान्य रूप से टीएमएस पैदा गतिविधि में वृद्धि हुई है, "जल्दी" समय अवधि के दौरान नीलामी-GMFP की भयावहता से बाद में समय की अवधि के दौरान नीलामी-GMFP की भयावहता को मानक के अनुसार।
सामान्यीकृत नीलामी-GMFP तुलना करें प्रत्येक मिर्गी रोगी के लिए है कि रोगी के लिए मिलान स्वस्थ चुनाव में एक ही क्षेत्र की उत्तेजना से प्राप्त करने के लिए किtrol। मिर्गी के रोगी में एक बड़ा मूल्य (अनुपात> 1) इंगित करता है कि मिर्गी रोगी उत्तेजना बढ़ गई है।

7. पैदा बिजली की गतिविधि के स्रोत आकलन

FreeSurfer ⁶⁴ पैकेज का उपयोग कर इस विषय के लिए cortical सतह पुनर्निर्माण किया।
1. आदेश चलाएँ "FreeSurfer उत्पादन उत्पन्न"। आदेश चलाएँ "सतहों उत्पन्न"। आदेश चलाएं "स्रोत अंतरिक्ष बनाएँ"। Neuronavigation सॉफ्टवेयर से डिजीटल इलेक्ट्रोड स्थानों आयात और MNE विश्लेषण सॉफ्टवेयर का उपयोग कर इलेक्ट्रोड संरेखित (MNE संस्करण 2.7.0) ^65,66; यदि व्यक्ति इलेक्ट्रोड स्थानों उपलब्ध नहीं हैं, इसी तरह की एक अनुमानित सिर के आकार के साथ एक विषय से डेटा पर्याप्त हो सकता है।
2. आदेश चलाएं "mne_analyze"। "फाइल", "लोड digitizer डेटा" पर क्लिक करें (.fif)। "फाइल", "लोड भूतल" पर क्लिक करें। एमआरआई FreeSurfer पुनर्निर्माण के आंकड़ों के पथ का चयन करें।
3. "देखें" पर, "दिखाएँ viewe क्लिक करेंआर समायोजित करें "," संरेखण समन्वय "। पर क्लिक करें" गोद "। पर क्लिक करें" "। में गोद स्थान पर क्लिक करें" दर्शक "खिड़की। लिए दोहराएँ" nasion "और" रैप "।
4. पर "संरेखित fiducials का प्रयोग" पर क्लिक करें। "एक्स", "वाई", "जेड" क्षेत्र तीर पर क्लिक करें मैन्युअल संरेखण में समन्वय समायोजित करें। "संरेखण समन्वय" विंडो में पर "डिफ़ॉल्ट सहेजें" क्लिक करें -trans फ़ाइल को बचाने के लिए।
आगे समाधान के लिए एक उचित विधि (जैसे, सीमा-तत्व मॉडलिंग MNE ^65,66 सॉफ्टवेयर में लागू के रूप में) का उपयोग करते हुए निर्धारित करते हैं। ऐसा करने के लिए, कमांड "MNE Do आगे समाधान" चलाते हैं।
स्रोत विश्लेषण के लिए GMFP में चोटियों के समय बिंदुओं की पहचान। ऐसा करने के लिए, कमांड "MNE_Browse_Raw" .fif फ़ाइल के लिए चला रहे हैं।
1. "समायोजित करें", फ़िल्टर पर क्लिक करें "फिल्टर परिवर्तन करने के लिए। पर क्लिक करें" समायोजित "," तराजू "पैमाने पर परिवर्तन करने के लिए। पर क्लिक करें" समायोजित "," चयन और# 34; असेंबल चयन बदलने के लिए।
2. कच्चे वोल्टेज डेटा में समय बिंदु पर क्लिक करें। "विंडोज", "दिखाएँ व्याख्याकार" पर क्लिक करें। इसी संख्या और टिप्पणी के साथ कोड चयनित समय बात करने के लिए "मार्क" पर क्लिक करें। अधिलेखित टिप्पणी क्षेत्र जब लागू।
3. औसत क्षेत्र में, एनोटेशन संख्या दर्ज करें। "औसत" पर क्लिक करें। "विंडोज" पर क्लिक करें, "मूविंग प्रबंधन"। पर "के रूप में सहेजें" और नाम .fif फ़ाइल पर क्लिक करें।
मतलब (परीक्षण के पार) पैदा की प्रासंगिक समय बिंदुओं पर संभावित का प्रयोग, वर्तमान स्रोत समाधान के लिए एक उचित उलटा ऑपरेटर (जैसे, न्यूनतम आदर्श अनुमान MNE सॉफ्टवेयर में लागू के रूप में) का उपयोग कर की गणना। ऐसा करने के लिए आदेश चलाएँ "MNE उलटा ऑपरेटर"।
जिसके परिणामस्वरूप छवियों के लिए एक वोल्टेज सीमा लागू पैदा की चोटियों के स्रोत के क्षेत्र की पहचान करने के लिए।
1. "विंडोज" पर क्लिक करें, "प्रारंभ MNE विश्लेषण"। "फाइल", "ओपन" पर क्लिक करें। चयन समय-P"फाइल" क्षेत्र में oint औसत .fif फ़ाइल। "उलटा ऑपरेटर" क्षेत्र में फ़ाइल .fif उलटा का चयन करें।
2. "फाइल", "लोड भूतल" पर क्लिक करें। एमआरआई पुनर्निर्माण के आंकड़ों के पथ का चयन करें। "उपलब्ध सतहों" क्षेत्र में "pial" का चयन करें।
3. "समायोजित" अनुमान "में" MNE विश्लेषण पर क्लिक करें "खिड़की। में पैमाने पर, क्लिक करें छोड़ दिया समायोजित करने के लिए" सीमा मूल्य वितरण का चयन करने के लिए मूल्य हिस्टोग्राम "क्षेत्र। रंगमैप थ्रेसहोल्ड समायोजित करने के लिए हिस्टोग्राम क्लिक करें।
4. "Img" "MNE विश्लेषण" क्षेत्र में पर क्लिक करें। ".tif" का चयन करें, "सहेजें"।

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Representative Results

आराम की राज्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी fMRI ऐसी कनेक्टिविटी के बिना (चित्रा 1) कि Heterotopic periventricular ग्रे बात पिंड के साथ उच्च कार्यात्मक कनेक्टिविटी का प्रदर्शन कोर्टेक्स के क्षेत्रों, और नियंत्रण के क्षेत्रों की पहचान करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। इस तरह के असामान्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी शारीरिक महत्व है यह निर्धारित करने के लिए, सहसंबद्ध आराम की राज्य गतिविधि के साथ cortical क्षेत्र एक नियंत्रण की उत्तेजना द्वारा उत्पादित ईईजी क्षमता की तुलना में neuronavigated टीएमएस के लिए "जुड़ा" लक्ष्य साइटों, और पैदा ईईजी परिणाम के रूप में चुना जा सकता है एक ही रोगियों में गैर जुड़ा लक्ष्य। इसके अलावा, एक ही क्षेत्रों स्वस्थ नियंत्रण विषयों (चित्रा 2) में निशाना बनाया जा सकता है निर्धारित करने के लिए असामान्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी PNH रोगियों में देखा मरीजों के नैदानिक मिर्गी सिंड्रोम के लिए pathophysiologic महत्व है या नहीं। विशेष रूप से, cortical hyperex की उपस्थितिcitability नेटवर्किंग मतलब फील्ड संभावित क्षेत्र की सामान्यीकृत अंडर-वक्र का निर्धारण, और फिर मूल्यांकन कि इस मूल्य को अपने या अपने से मिलान नियंत्रण (चित्रा 2) से मिर्गी रोगी के लिए बड़ा है के द्वारा रोगी व्यक्ति के स्तर पर मूल्यांकन किया जा सकता है। मिर्गी मस्तिष्क क्षेत्रों से जो असामान्य गतिविधि उठता है की पहचान कर सकते हैं के साथ रोगियों में टीएमएस पैदा की क्षमता में असामान्य देर चोटियों के स्रोत स्थानीयकरण, और स्थानिक मरीज की जब्ती फोकस (चित्रा 3) के साथ सह स्थानीय बनाना सकता है।

आकृति 1
चित्रा 1. आराम राज्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी और टीएमएस निशाना बनाता है। (ए, बी) कार्यात्मक सक्रियण में उल्लेखनीय सहसंबंध के साथ क्षेत्र (नीला / हरी) periventricular गांठदार heterotopia और मिर्गी के साथ दो रोगियों में Heterotopic पिंड में आराम कर रही राज्य बोल्ड संकेत करने के लिए। एट अल। से अनुमति के साथ संशोधित 2015 ^37)। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्र 2
चित्रा 2. टीएमएस पैदा की क्षमता और वैश्विक मतलब क्षेत्र क्षमता। (ए) टीएमएस पैदा संभावित PNH और मिर्गी के साथ एक रोगी में जुड़ा लक्ष्य की उत्तेजना से उत्पादन किया। (बी) टीएमएस पैदा संभावित उसी की उत्तेजना द्वारा उत्पादित ऊपर रोगी के लिए मिलान स्वस्थ नियंत्रण विषय में क्षेत्र। (सी) वैश्विक मतलब क्षेत्र की क्षमता (GMFP) इस रोगी के लिए जुड़ा हुआ है और गैर जुड़ा लक्ष्यों की उत्तेजना द्वारा उत्पादित और उसका मिलान किया नियंत्रण। (डी) सामान्यीकृत GMFP इस विषय जोड़ी के लिए जुड़ा हुआ है और गैर जुड़ा लक्ष्यों की उत्तेजना के द्वारा उत्पादित के क्षेत्र अंडर-वक्र। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्र तीन
चित्रा 3. टीएमएस पैदा गतिविधि और जब्ती onsets के स्रोत स्थानीयकरण। (ए) मिर्गी के साथ एक रोगी में एक देर टीएमएस पैदा चोटी के विद्युत स्रोत इमेजिंग परिणाम; पैमाने 10 ^-11 से गुणा अनुमान धाराओं (बी) कि एक ही मरीज में एक पहले से कब्जा कर लिया जब्ती की शुरुआत विद्युत स्रोत इमेजिंग परिणाम है।। (शफी एट अल से अनुमति के साथ संशोधित 2015 ³⁷⁾टी = "_blank"> यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

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Discussion

आराम की राज्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी एमआरआई मानव मस्तिष्क में नेटवर्क कनेक्टिविटी की पहचान है, और कनेक्टिविटी के परिवर्तन है कि विभिन्न रोग राज्यों ^26,31,32 में होने की पहचान करने के लिए इस्तेमाल किया गया है। हालांकि, के रूप fMRI कार्यात्मक कनेक्टिविटी बोल्ड संकेत में सह-संबंध की पहचान पर आधारित है, और के रूप में रक्त oxygenation परिवर्तन अंतर्निहित तंत्रिका गतिविधि, कारण महत्व और इन fMRI कनेक्टिविटी निष्कर्षों के शारीरिक प्रासंगिकता के साथ एक गैर तुच्छ रिश्ता है स्पष्ट नहीं है। टीएमएस विशिष्ट cortical क्षेत्रों में मस्तिष्क गतिविधि के स्थानिक और अस्थायी लक्षित जोड़तोड़ सक्षम बनाता है; जब ईईजी के साथ संयुक्त, टीएमएस अलग मस्तिष्क क्षेत्रों में उत्तेजना के लिए मस्तिष्क की प्रतिक्रिया का आकलन करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। नतीजतन, टीएमएस ईईजी आकलन करने के लिए बदल fMRI कार्यात्मक कनेक्टिविटी के साथ क्षेत्रों के लिए लागू किया जा सकता है कि क्या कनेक्टिविटी में मनाया परिवर्तन एक शारीरिक सहसंबंधी कि अंतर्निहित रोग pathophysiology से संबंधित हो सकता है।

यह लेख मस्तिष्क के विकास, periventricular गांठदार heterotopia, जो असामान्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी नेटवर्क ³⁷ के विकास के साथ जुड़ा हुआ है की एक विकृति के कारण एक प्रोटोकॉल कनेक्टिविटी निर्देशित टीएमएस ईईजी का उपयोग कर मिर्गी के रोगियों में cortical excitability आकलन करने के लिए प्रस्तुत करता है। इस प्रोटोकॉल प्रदर्शित करने के लिए सक्रिय मिर्गी के रोगियों cortical hyperexcitability कि बदल आराम राज्य fMRI कार्यात्मक कनेक्टिविटी के साथ क्षेत्रों के लिए विशिष्ट है कि प्रयोग किया जाता है, और है कि hyperexcitability एक व्यक्ति के विषय स्तर पर मूल्यांकन किया जा सकता है। बरामदगी के पहले ईईजी पर कब्जा कर लिया है के साथ एक रोगी में, असामान्य देर टीएमएस पैदा गतिविधि एक ही क्षेत्र (उत्तेजना साइट से दूर) जिसमें से मरीज की बरामदगी के आरंभ में देखा जाता है, सुझाव है वास्तव में बात यह है कि असामान्य कार्यात्मक कनेक्टिविटी के क्षेत्र जब्ती पैदा नेटवर्क।

सफल करने के लिए महत्वपूर्ण कदमों में से एक नंबर रहे हैंइस प्रोटोकॉल के पूरा। आराम राज्य fMRI डेटा संग्रह, उच्च गुणवत्ता वाले आराम की अवस्था डेटा, और रुपये-fcMRI डाटा प्रोसेसिंग और विश्लेषण तकनीक के साथ अनुभव के साथ तकनीकी विशेषज्ञता कनेक्टिविटी आधारित लक्ष्यों का सही निर्धारण के लिए आवश्यक हैं। डिजाइन और टीएमएस ईईजी अध्ययन को क्रियान्वित करने में एक अन्य महत्वपूर्ण बाधा टीएमएस-संगत ईईजी उपकरणों की आवश्यकता है; इसके अलावा, पढ़ाई जहां सटीक लक्ष्य-निर्धारण के लिए महत्वपूर्ण है, neuronavigation उपकरण भी आवश्यक है। एक और सीमा खासकर जब frontopolar और पार्श्व लौकिक क्षेत्रों से अधिक उत्तेजक है, और इसलिए यह उच्च गुणवत्ता वाले डेटा प्राप्त करने के लिए जब उत्तेजना लक्ष्य इन क्षेत्रों में स्थित है मुश्किल हो सकता है, कि टीएमएस अक्सर पर्याप्त ईईजी कलाकृतियों उत्पन्न करता है। डेटा संग्रह और ईईजी रिकॉर्डिंग प्रक्रिया भी ईईजी संकेत में कलाकृतियों को कम करने के लिए अनुकूलित किया जाना चाहिए, और इतना है कि कलाकृतियों कर उठता है कि (जैसे, पू प्रयोगों आदर्श ईईजी डेटा के साथ परिचित व्यक्तियों द्वारा चलाया जाना चाहिएपेस्ट सूख जाता आयोजित करने के रूप में आर प्रतिबाधा) तेजी से पहचान की है और कम से कम हो सकता है। एक महत्वपूर्ण कदम आँख झपकाए, मांसपेशियों में संकुचन और अनुसंधान के विषय के लिए ईईजी पर आंदोलन के प्रभाव का प्रदर्शन, के रूप में इस विषय को समझने में मदद करने के लिए और कलाकृतियों के इन प्रकार को कम करने में महत्वपूर्ण हो सकता है शामिल है।

एक अन्य महत्वपूर्ण विचार जैविक कलाकृतियों कि परिणामों की व्याख्या सीमित कर सकता है के न्यूनतम है। एक विशेष रूप से महत्वपूर्ण इस तरह के जैविक विरूपण साक्ष्य श्रवण पैदा की क्षमता टीएमएस का तार "पर क्लिक करें", जो टीएमएस पैदा की क्षमता है, विशेष रूप से 100 और 180 मिसे पर ^55,67,68 जब टीएमएस की भयावहता के लिए योगदान करने के लिए जाना जाता है के द्वारा उत्पादित है -evoked संभावित भी आम तौर पर अधिक से अधिक है। एक तरीका है कि कम से कम करने टीएमएस श्रवण पैदा की संभावित दिखाया गया है शोर सफेद या रंग का शोर के उपयोग के माध्यम से मास्किंग, कुंडल और खोपड़ी ^10,55 के बीच फोम की एक पतली परत के अलावा के साथ है

अंत में, यहां तक कि अगर ध्यान रिकॉर्डिंग अनुकूलन करने के लिए लिया जाता है, महत्वपूर्ण preprocessing अक्सर आवश्यक विश्लेषण के लिए स्वच्छ डेटा को ठीक करने के लिए है। सौभाग्य से, टीएमएस ईईजी रिकॉर्डिंग से कलाकृतियों को हटाने के लिए मान्य तरीकों ⁶⁰ प्रकाशित किया गया है; हालांकि, यहां तक कि इन तकनीकों के साथ, बहुत जल्दी संकेतों (<15 मिसे) की वसूली के लिए बहुत मुश्किल या अविश्वसनीय हो सकता है। एक अतिरिक्त चुनौती है कि ईईजी डेटा उच्च आयामी और जटिल है, और इसलिए एक स्पष्ट प्रायर परिकल्पना अक्सर सार्थक जानकारी निकालने के लिए आवश्यक है। इसके अलावा, क्योंकि टीएमएस प्रभाव और ईईजी संकेतों गैर-मस्तिष्क कारक हैं कि की एक विस्तृत श्रृंखला की वजह से विषयों के बीच काफी भिन्न हो सकते हैंमुश्किल या असंभव नियंत्रण करने के लिए (जैसे, खोपड़ी मोटाई, खोपड़ी कोर्टेक्स दूरी, सहवर्ती दवाओं, नींद की गुणवत्ता को रात पूर्व), परिणाम उपाय है कि पैदा प्रतिक्रियाएँ में कच्चे परिमाण पर कम निर्भर हैं और अधिक सूचनात्मक या सार्थक होने की संभावना है।

हालांकि तकनीकी रूप से चुनौतीपूर्ण, रुपये-fcMRI, टीएमएस और ईईजी के एकीकरण के एक प्रयोग में एक साथ cortical शरीर क्रिया विज्ञान पर विशिष्ट कनेक्टिविटी के निष्कर्ष के महत्व के बारे में परिकल्पना की एक विस्तृत सरणी का परीक्षण सक्षम बनाता है। रोग राज्यों में, इन प्रौद्योगिकियों fMRI नेटवर्क कनेक्टिविटी परिवर्तन, cortical excitability और पैदा मस्तिष्क गतिविधि में pathophysiologic परिवर्तन, और रोग अभिव्यक्ति के बीच संबंध का आकलन करने के लिए एक साथ एकीकृत किया जा सकता है। विशेष रूप से, इस प्रोटोकॉल आम परिणाम उपायों के माध्यम से cortical शरीर क्रिया विज्ञान की जांच के लिए भी जब असामान्य कनेक्टिविटी का ध्यान केंद्रित (और इस प्रकार प्रेरित क्षेत्र) दूसरे के लिए एक विषय है, providi से अलग किया जा सकता हैएक उत्पादन है कि अलग-अलग विषय के स्तर पर सार्थक हो सकता है एनजी, और खोलने जांच और अंत में उपचार के लिए एक व्यक्तिगत दृष्टिकोण की संभावना है।

प्रोटोकॉल इस अध्ययन में वर्णित भी अलग विषय समूहों में cortical शरीर क्रिया विज्ञान के विशिष्ट सुविधाओं का आकलन करने के लिए विस्तारित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, हाल ही के अध्ययन का एक नंबर का सुझाव दिया है कि टीएमएस पैदा ईईजी प्रतिक्रिया की N45 घटक गाबा-ए रिसेप्टर्स ⁶⁹ की गतिविधि का प्रतिनिधित्व करता है, जबकि टीएमएस पैदा ईईजी प्रतिक्रिया के N100 घटक गाबा-बी मध्यस्थता निषेध का एक उपाय है ^21,69। बनती नाड़ी एक लंबे अंतराल intracortical निषेध प्रोटोकॉल के साथ टीएमएस ईईजी GABAergic गतिविधि का एक और उपाय प्रदान करता है, और नियंत्रण ^{से 70} एक प्रकार का पागलपन रिश्तेदार के साथ रोगियों में ललाट क्षेत्रों में बदला जा करने के लिए दिखाया गया है। इस प्रकार, ऊपर प्रोटोकॉल विशेष रूप से बदल कार्यात्मक के साथ क्षेत्रों में GABAergic गतिविधि के बारे में सवालों का पता करने के लिए संशोधित किया जा सकता हैएल कनेक्टिविटी। इसके अतिरिक्त, टीएमएस पैदा क्षमता में चोटियों के स्रोत स्थानीयकरण दूर के क्षेत्रों है कि उत्तेजना से लगे हुए हैं की पहचान कर सकते हैं, और इस तरह की मदद को सूचित जो पारंपरिक आराम राज्य fMRI द्वारा की पहचान कार्यात्मक कनेक्शनों की कारणतः पैदा की गतिविधि को प्रसारित करने में सक्षम हैं। स्थितियों में जो कुंजी नेटवर्क केन्द्रों गहरी हैं, के लिए RS-fcMRI भी cortical लक्ष्य है कि उत्तेजना के लिए पहुंच रहे हैं की पहचान है, और इस तरह सामान्य व्यवहार में और रोग राज्यों ^35,36,71 में शामिल विशिष्ट मस्तिष्क नेटवर्क के मॉडुलन सक्षम करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है। ऐसे मामलों में, तकनीक इस अध्ययन में वर्णित है, और / या नेटवर्क से पहले स्थानीय और वितरित एकल पल्स टीएमएस पैदा गतिविधि का आकलन करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है और एक दोहराव प्लास्टिसिटी प्रोटोकॉल के बाद, यह निर्धारित करने के लिए कि क्या प्लास्टिसिटी प्रोटोकॉल वास्तव में स्थानीय स्तर पर cortical excitability बदल गया है excitability distally।

सारांश में, रुपये-fcMRI, टीएमएस और ईईजी के एकीकरण के लिए सक्षम बनाता है exploratiकैसे मस्तिष्क कनेक्टिविटी प्रभावों cortical शरीर विज्ञान और मानव विषयों में व्यवहार के पर। इसके अलावा, इन तकनीकों में भी आकलन कैसे कनेक्टिविटी में परिवर्तन के रूप में ऊपर वर्णित प्रोटोकॉल में सचित्र, रोग राज्यों में pathophysiology से संबंधित हैं जोड़ा जा सकता है।

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Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
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

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Shafi, M. M., Whitfield-Gabrieli,… More

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).

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