Summary

Мультимодального Imaging- и стимуляция на основе метод оценки подключения связанных с Возбудимость мозга у пациентов с эпилепсией

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

Транскраниальная магнитная стимуляция (ТМС) является средством неинвазивного стимулирования областей коры с помощью электромагнитной индукции. В TMS, большой, но пространственно ограниченный магнитный поток используется для индукции электрического поля в целевой области коры, и, таким образом, модулирует активность лежащей в основе нервной ткани. ТМС к результатам коры головного мозга двигателя в двигателе вызванные потенциалы, которые могут быть измерены с помощью периферического электромиографии (ЭМГ). При применении в парах или тройками импульсов, ТМС может быть использован для оценки активности специфических интракортикальных ГАМКергических и glutaminergic схемах 1-3, и , таким образом , оценить соотношение возбуждения и торможения в естественных условиях у больных людей. При эпилепсии в частности, исследования ТМС показали , что корковая возбудимость присутствует у пациентов с эпилепсией 4,5, и может нормализовать с успешной анти-эпилептической лекарственной терапии и , таким образом , предсказать реакцию на лекарства 6. Кроме того, TMS меры корковой ехcitability показать промежуточные значения у больных с одним захватом 7 и братьев и сестер больных с идиопатической генерализованной как и приобретенными очаговых эпилепсий 8. Эти данные позволяют предположить, что ТМС меры корковой возбудимости может позволить нам идентифицировать эндофенотипов для лечения эпилепсии. Однако чувствительность и специфичность этих мер ограничены, вероятно, потому, что ТМС-ЭМГ может быть оценена только при стимуляции кортикальных цепей двигателя, и многие пациенты, страдающие эпилепсией, имеют судорожный фокусы вне моторной коры.

Электроэнцефалограмма (ЭЭГ) дает возможность непосредственно измерить мозговую реакцию на TMS, и может быть использован для оценки церебральной реактивности на широких областях неокортекса. Исследования интегрирующие TMS с EEG (TMS-EEG), показали , что ТМС производит волны активности , которые отражаются по всей коре 9,10 и которые являются воспроизводимыми и надежными 11-13. Оценивая распространение вызванной активностив различных поведенческих состояниях и в различных задачах, ТМС-ЭЭГ использовался для причинную зонд динамической эффективной связность сетей мозга человека 10,14-16. ТМС-ЭЭГ меры показали значительные отклонения при заболеваниях , начиная от шизофрении 17 до 18 СДВГ, и при нарушениях сознания , таких как вегетативное состояние 19. Кроме того, несколько групп выявили ЭЭГ корреляты парного импульса метрики ТМС-ЭМГ , которые являются ненормальным у больных с эпилепсией 20,21. Особое значение, предыдущие исследования также показали, что аномальное возбуждение-вызванных ЭЭГ активность наблюдается у больных с эпилепсией 22-25.

Другим средством оценки схем мозг с помощью покоящихся состояния функциональной связности МРТ (RS-fcMRI), методика , которая оценивает корреляции с течением времени в уровне оксигенации крови зависимой (полужирный) сигнала от различных областей 26 мозга. Исследования с использованиемRS-fcMRI показали , что человеческий мозг состоит из различных сетей взаимодействующих областей 26-29, что психоневрологические заболевания могут возникать в рамках конкретных крупномасштабных распределенных нейронных сетей , определенных RS-fcMRI 30, и что сети мозга идентифицированы с помощью rs- fcMRI часто ненормальное в психоневрологических болезненных состояниях 31,32. С точки зрения потенциальных клинических применений, RS-fcMRI имеет ряд преимуществ по сравнению с обычными задач на основе фМРТ приложения 33, в том числе в меньшей степени на предмет сотрудничества и озабоченность по поводу переменной производительности. Следовательно, существует недавно был взрыв исследований, исследующих изменения RS-fcMRI в различных болезненных состояниях. Тем не менее, одним из недостатков RS-fcMRI является трудность в определении того, как и корреляции (или антикорреля-) в BOLD сигнала относятся к электрофизиологических взаимодействий, которые лежат в основе нейрональной коммуникации. Связанная с этим проблема заключается в том, что это ofteп неясно, будет ли RS-fcMRI изменения, наблюдаемые в различных болезненных состояниях имеют физиологическое значение. В частности, в отношении эпилепсии, остается неясным, является ли отклонения в RS-fcMRI обусловлены исключительно интериктальных эпилептиформными переходных процессов, или существуют независимо от таких электрофизиологических аномалий; одновременная EEG-ФМРТ необходима , чтобы помочь оценить между этими возможностями 34.

Как ТМС может быть использован для получения переходных или замедленным изменения в активаций различных корковых областей, исследования TMS обеспечивают средства причинную оценки значимости различных покоящихся состояния паттернов подключения фМРТ. Один из подходов заключается в использовании RS-fcMRI направлять терапевтические усилия стимуляции в различных болезненных состояниях; можно ожидать, что ТМС ориентированные на регионы, функционально связанных с областей, как известно, участвует в различных болезненных состояниях, более вероятно, быть терапевтически эффективными, чем TMS адресованный регионам без такого FunctioNAL связи, и в самом деле несколько исследований нашли предварительные доказательства для этого 35,36. Другой подход предполагает с использованием ТМС-электроэнцефалограмму для причинной оценить физиологическую значимость различных покоящихся состояния моделей fcMRI. В частности, можно проверить гипотезу о том, что регионы, которые показывают аномальный функциональные связи в определенном состоянии заболевания должны показать другой ответ на стимуляцию у больных, чем у здоровых людей, и что эти физиологические аномалии присутствуют специально (или преимущественно) при стимуляции аномально связная область.

Чтобы проиллюстрировать вышесказанное, мы приведем пример недавнего исследования , в котором RS-fcMRI, TMS и ЭЭГ были объединены для изучения корковой возбудимость у пациентов с эпилепсией вследствие развития ненормальности мозга перивентрикулярном шаровидным гетеротопии (НПГ) 37. У больных с НПГ настоящего клинически с adolescent- или взрослого начала эпилепсии, чтение инвалидности и нормального интеlligence, и имеют аномальные узелки серого вещества , смежного с боковыми желудочками на нейровизуализации 38,39. Предыдущие исследования показали , что эти перивентрикулярные узелки гетеротопной серого вещества структурно и функционально связаны с дискретным фокусов в неокортекса 40,41, и что эпилептические припадки могут происходить из неокортекса регионов, гетеротопной серого вещества, или оба одновременно 42, предполагая , что в эпилептогенез у этих пациентов является схемой явление. С помощью покоящихся состояния FC-МРТ для руководства TMS-ЭЭГ, мы показали, что у пациентов с активной формой эпилепсии вследствие НПГ имеют признаки корковой возбудимости, и что эта возбудимость, как представляется, ограничивается регионами с аномальным функциональной связности в глубоких узелков.

Протокол проводится в двух отдельных сеансах. В ходе первой сессии, структурные и покоящихся состояние крови оксигенации зависимой от уровня (полужирный) последовательностей контраста МРТ приобретаются(Для пациентов), или только структурные последовательности МРТ (для здоровых людей). Между первой и второй сессий, упираясь-анализ состояния функциональной связности, используется для определения корковых целевых показателей для пациентов, а MNI координаты получаются эти цели. Эквивалентные корковых цели (основанные на MNI координаты) Затем определяются для каждого здорового субъекта управления. Во второй сессии, данные ТМС-ЭЭГ получается.

В примере , приведенном в данной работе, функционально-подключения анализа МРТ были выполнены с использованием программного инструментария в доме и программное обеспечение МРТ 43,44. Нейро-ТМС навигация проводили с помощью транскраниальной магнитной стимулятора в режиме реального времени МРТ нейронавигации. ЭЭГ регистрировали с TMS-совместимой системы 60-канала, который использует схему выборки и удержания, чтобы избежать насыщения усилителя с помощью ТМС. Данные ЭЭГ были проанализированы с помощью пользовательских сценариев и EEGLAB набор инструментов 45 (версия 12.0.2.4b) , работающих в MATLAB R2012b.

Protocol

Протокол, описанный здесь, был одобрен институциональными советами в Beth Israel Deaconess Medical Center и Массачусетского технологического института. Выбор 1. Предмет Отбор пациентов для протокола исследования. Выявление больных с активной формой эпилепсии (припадки в теч…

Representative Results

Отдыхая состояния функциональная связность ФМРТ могут быть использованы для идентификации областей коры головного мозга , которые демонстрируют высокую функциональную связь с гетеротопных перивентрикулярных серых узелков вещества (рисунок 1), а также регу…

Discussion

Отдыхая состояния функциональная связность МРТ используется для идентификации подключения к сети в головном мозге человека, а также выявить изменения связности , которые происходят в различных болезненных состояниях 26,31,32. Однако, как ФМРТ функциональная связность основан на в?…

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/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