JoVE Logo
Authors
Contact Us

Sign In

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • النتائج
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

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

صمم بروتوكول المقدمة هنا ويؤديها وفقا لجميع المبادئ التوجيهية للبحوث البشرية الأخلاقية المنصوص عليها "المجالس الاستعراض المؤسسي" لجامعة هيوستن ومعهد بحوث الميثودية هيوستن.

1-المتزامنة تسجيل EEG/الرنين المغناطيسي الوظيفي

  1. الحصول على الموافقة المستنيرة من المشاركين. شرح إلى مشارك والغرض وإجراء الدراسة، فضلا عن تدابير السلامة الهامة لعملية تسجيل البيانات التخطيط الدماغي/الرنين المغناطيسي الوظيفي المتزامنة.
  2. إعداد الحد الأقصى التخطيط الدماغي والتحقق من مقاومة خارج غرفة التصوير بالرنين المغناطيسي-الماسح الضوئي.
    1. وضع حد أقصى EEG حجم مناسب، السلبي، والمتوافقة مع التصوير بالرنين المغناطيسي على الرأس في هذا الموضوع. قم بوضع أقطاب كهربائية حسب 10 – 20 الدولي وصفها النظام10.
    2. على برنامج تسجيل EEG، تحقق من مقاومة أقطاب الأرض ومرجع. للقيام بذلك، انقر فوق علامة التبويب 'مقاومة' وحدد نوع القطب في واجهة المستخدم البرامج (انظر الشكل 1).
      ملاحظة: التعليمات الدقيقة هنا محددة للبرمجيات المستخدمة في هذه الوثيقة (انظر الجدول للمواد)، وقد تحتاج إلى أن تتكيف مع النظم الأخرى.
    3. لكل قطب، استخدم حقنه بحقن جل اﻻلكتروﻻيت مسرى، ثم استخدم مسحه القطن لنشر جل تأمين الاتصال الكهربائي الجلد.
      1. كما يقلل المقاومة، الاستمرار في رصد القيم باستخدام البرنامج المناسب (ضبط مقياس مقاومة حسب الضرورة، اعتماداً على الإعداد) لرصد مستوى مقاومة بشكل صحيح (انظر الشكل 1). تستمر حتى تصل إلى أقطاب جميع مستويات مقاومة أقل من 10 kΩ لضمان إشارة عالية الجودة.
        ملاحظة: كل المواد المدرجة واستخدمت هنا، يعتبر غير آمنة لأي قطب كهربائي بمستوى مقاومة أعلاه 50 kΩ في البيئة السيد11. هذا قد يتغير استناداً إلى تصميم كاب المختارة وإعدادات التصوير بالرنين المغناطيسي، لذا يرجى استشارة الشركة المصنعة للمعدات وأخصائيي التصوير بالرنين المغناطيسي التأكد من سلامة الإعداد التجريبية.
  3. إعداد الأجهزة المتزامنة في EEG/الرنين المغناطيسي الوظيفي.
    1. حالما يتم إعداد كاب EEG، هذا الموضوع انتقل إلى السيد-الماسح الضوئي مع إعداد الأجهزة المبينة في الشكل 2.
      ملاحظة: قد تتغير بعض التفاصيل عن هذا الرقم، اعتماداً على النظام قيد الاستخدام.
    2. قم بإعداد عرض النموذج التجريبي. استخدام جهاز عرض الموجود في غرفة المراقبة، خلف زجاج النافذة التي تواجه الجبهة من السيد-الماسح الضوئي (انظر الشكل 2). استخدام مرآة عرض ملف الرئيسي للسماح بالمواضيع لعرض شاشة العرض دون تحريك الرأس أو العينين أثناء الاستلقاء.
    3. عرض صورة عينة على شاشة الكمبيوتر للتأكد من أن مواضيع يمكن عرض بشكل مريح الشاشة، وأنه سيتم عرض هذا النموذج بشكل صحيح. إجراء أي تعديلات ضرورية على الأجهزة أو البرامج.
  4. نموذج تجريبي (انظر الشكل 3)-
    1. الإيعاز إلى هذا الموضوع بالبقاء لا يزال، وإجراء أولى فحص التصوير بالرنين المغناطيسي تشريحية T1 المرجحة. إذا كان ذلك ممكناً، استخدام مجال رؤية التي تصل من الجزء السفلي من المخيخ إلى الجزء العلوي من الرأس، بما في ذلك الجمجمة والجلد.
    2. بدء تسجيل بيانات التخطيط الدماغي (انظر الشكل 4).
    3. انقر فوق الأزرار المناسبة لبدء التسجيل التصوير بالرنين المغناطيسي، والشروع في نموذج اهتمام في برنامج العرض في وقت واحد. تحقق من تسجيل بيانات التخطيط الدماغي لضمان جودة الإشارة، وإذا رغبت في ذلك، يجري تسجيل العلامات المناسبة.
      1. عند استخدام الإعداد الموصوفة هنا، أولاً انقر فوق "تشغيل" في برنامج العرض وأدخل رقم الموضوع وعدد المحاكمات. وسيشرع النموذج عند تأكيد هذه الإعدادات.
        ملاحظة: نموذج المستخدمة هنا يتألف من 10 المحاكمات التي قد أثارت استجابة محرك دافع عاطفياً عن طريق التحفيز البصري. لكل محاكمة، سئل عن مواضيع للراحة أولاً لمدة 50 ثانية مشاهدة شاشة خضراء، بعد مواجهة الصورة غير سارة (الصور المقابلة للدهشة أو الغضب أو الاشمئزاز) أو عدم كريهة (الصور المقابلة للسعادة أو الحياد)12 وقدم عرضت 10 س. خمس صور من كل فئة في ترتيب عشوائي، وطلب من المواضيع الضغط على كرة عند تحديد وجه كغير سارة، والاستمرار في الضغط حتى اختفت.
      2. استخدام تسلسل ذكر التدرج "صدى مستو التصوير" (GR-برنامج التحصين الموسع) لتسجيل الرنين المغناطيسي الوظيفي (مستحسن)؛ تخصيص لتناسب المعدات والنموذج.
        ملاحظة: تسلسل المستخدمة هنا تشمل: صدى الوقت (TE) = 35 مرض التصلب العصبي المتعدد؛ وقت التكرار (TR) = 1,500 مرض التصلب العصبي المتعدد؛ شريحة سمك = 5 مم؛ انعكاس الزاوية = 90 °؛ تباعد بكسل: 2.75 مم × 2.75 مم. وقد يكون من الضروري استخدام تسلسل التصوير بالرنين المغناطيسي التي تستغرق وقتاً أطول قليلاً من عرض النموذج نفسه، لضمان أن يتم تسجيل النموذج الكامل دون القطع.

2. تحليل بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الهيكلية وتوليد نموذج إلى الأمام

  1. تطبيق تجزئة كاملة وإعادة البناء للأسطح المختلفة من هذا الموضوع T1 المرجحة التشريحية التصوير بالرنين المغناطيسي وحدة التخزين باستخدام ال فريسورفير تحليل صورة جناح13،14.
    ملاحظة: سيتم إنشاء مجلد يحتوي على كافة تجزئة النواتج التي فريسورفير.
  2. أسلوب عنصر حدود (BEM) 3-طبقة محددة موضوع طراز هندسي التالية استخدام الإرشادات المتوفرة في (https://martinos.org/mne/dev/manual/appendix/bem_model.html)15 تتوفر واجهة المستخدم الرسومية (GUI) لتوليد تأكد أنه لا يوجد تداخل في الطبقات.
    1. فتح تطبيق آكسس. انقر فوق "ملف" >> "تحميل السطح". انتقل إلى الدليل مواضيع في المجلد فريسورفير. قم بفتح المجلد "بم". قم بفتح المجلد "مستجمعات المياه". تحميل الملفات الأربعة الموجودة هنا ('outer_skin_surface' و 'outer_skull_surface'، 'brain_surface' و 'inner_skull_surface').
    2. حرك مربعات التمرير التحديد شريحة وابحث عن التداخل في الطبقات السطحية الأصفر. في حالة حدوث تداخل، التحقق من صحة بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي لأخطاء أو عيوب تشريحية، واستخدام واجهة المستخدم الرسومية أدوات الرسم لتوضيح الطبقات.
      1. تحميل بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الأصلي في تطبيق آكسس بواسطة النقر فوق "الملف" >> "تحميل وحدة التخزين". انتقل إلى المجلد الموضوع وفتح المجلد "الرنين المغناطيسي". ثم انقر فوق الدليل "الأصلية" وفتح بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الهيكلية الموجودة هناك (يجب أن يكون تنسيق or.nii in.mgz). انقر فوق "موافق".
      2. عرض الصورة رمادي الرأس. انظروا إلى طبقات مختلفة من الرمادي والأسود حول الدماغ. التأكد من أن هذه الطبقات لا تملك أي ثغرات أو المخالفات. استخدم أداة "منتقي الألوان" وحدد فوكسل من طبقة إلى تصحيح.
      3. قم بالتبديل "يدوي فوكسل تحرير"، وانقر فوق رسم على الصورة. استخدم هذا لملء أي عيوب في الصورة بالرنين المغناطيسي. إجراء تصحيح لكل الطبقات والشرائح التصوير بالرنين المغناطيسي، التي تحدث فيها عيوب.
        ملاحظة: كما يمكن استخدام فوكسل "بوليويري" و "لايف واير" أدوات التحرير بدلاً من "حر".
  3. إنشاء مساحة المصدر استناداً إلى هندسة السطح بيل.
  4. تنفيذ محاذاة الاستشعار EEG الخاصة بهذا الموضوع (مثلاً، والترجمة، والتناوب) إلى مساحة التصوير بالرنين المغناطيسي استخدام تراكب نموذج الرأس فريسورفير (الشكل 5). حفظ التحويل.
    1. افتح التطبيق MNE_analyze. انقر فوق "ملف" >> "حمولة السطح". انتقل إلى المجلد الذي يحتوي على البيانات الموجودة في هذا الموضوع وتحميل سطح بيل.
    2. انقر فوق "ملف" >> "تحميل جهاز الالتقاط الرقمي البيانات وحدد ملف التخطيط الدماغي للفائدة (وينبغي أن تحتوي على بيانات جهاز الالتقاط الرقمي). انقر فوق "عرض" >> "إظهار عارض". بمجرد ظهور المشاهد واجهة المستخدم الرسومية، انقر فوق "خيارات"، وتأكد من أن "فروة الرأس"، ويتم اختيار خيارات "بيانات جهاز الالتقاط الرقمي". أقطاب هنا تظهر باللون الأحمر، مع الاعتماد النقاط باللون الأصفر.
    3. في الإطار الرئيسي (لا العارض)، حدد "ضبط" >> "تنسيق محاذاة". استخدام 'GUI تنسيق محاذاة'، استخدام الأسهم وأزرار مجسم للتحول وتناوب أقطاب التخطيط الدماغي في العارض. ضبط قدر الضرورة. حالما يتم المحاذاة، انقر فوق "حفظ..." في الجزء السفلي من '"تنسيق محاذاة واجهة المستخدم الرسومية"' لحفظ المحاذاة.
      ملاحظة: عادة، توزيعاً حتى الأقطاب الكهربائية في جميع أنحاء فروة الرأس مع محاذاة الاعتماد جيد المطلوب.
  5. إنشاء النموذج إلى الأمام بتوفير النموذجي BEM الخاصة بهذا الموضوع والفضاء المصدر، وتحويل أجهزة الاستشعار EEG استخدام برمجيات المؤسسات متعددة الجنسيات15.

3. تحليل بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي

  1. أداء المستوى الأول (موضوع الفردية) الرنين المغناطيسي الوظيفي التحليل الإحصائي باستخدام أسلوب النموذج الخطي العام (GLM) للحصول على التنشيط جريئة خرائط للمهام المتعلقة بالفائدة. تصحيح لمقارنات متعددة كاللازمة16، استخدام النهج القائم على الكتلة التي بنيت في خط الأنابيب تحليل مجموعة فريسورفير.
  2. إجراء تحليل لمستوى المجموعة على جميع المواضيع، إذا رغبت في ذلك، للحصول على خريطة التنشيط جريئة لجميع المواضيع في الفضاء القياسية (منين أو تاليراتش).
    ملاحظة: مركز جامعة أوكسفورد "التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي مكتبة البرامج الدماغ" (فمريب) (FSL)17 وتحليل نيورويماجيس الوظيفية (أعلن)18 الحزم كلا تسمح لتحليل البيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي على نفس السطوح التي تم إنشاؤها بواسطة فريسورفير، يجعلها ملائمة للتحليل اللاحق.
  3. استخدم أداة التصور تكسورفير لإجراء تحديد المنطقة من الفائدة (ROI) بتحميل الخريطة التنشيط الرنين المغناطيسي الوظيفي (مستوى الأفراد ومستوى المجموعة)، وتحديد عتبة المطلوب تصحيحها فرانكلين روزفلت19 (ف < 0.05 يستخدم هنا ).
    ملاحظة: رويس المحددة من خرائط التنشيط مستوى الأفراد ستكون بمثابة بريورس الخاصة بهذا الموضوع المكانية المستمدة من الرنين المغناطيسي الوظيفي للتعريب المصدر اللاحقة.
    1. استخدام خريطة تفعيل الرنين المغناطيسي الوظيفي على الطبقة السنجابية، استخراج الرقع السطحية باستخدام خوارزمية العلامات متصلة.
      ملاحظة: استخدمت التحلل دولماجي مندلسون في هذا المثال.
    2. دون تقسيم التصحيحات على أساس العلامات أطلس الدماغ مسبقاً، حتى يتم تقسيم أي تصحيح للنشاط الذي يغطي أكثر من منطقة واحدة.
      ملاحظة: أطلس المستخدمة هنا كان20 (متوفر من فريسورفير) أطلس DKT4021. يمكن أن تكون اﻷطالس المتخصصة أو اختياره، استناداً إلى تفضيلات التجريبية.
  4. المشروع المكتسبة بمستوى المجموعة رويس (والتي حاليا في الفضاء القياسية) العودة إلى الأماكن مصدر الفردية لكل موضوع. بعد إجراء تجزئة التصوير بالرنين المغناطيسي الهيكلية الفردية في هذا الموضوع (الخطوة 2، 1)، يتم توفير تحويلات تنسيق بين هذا الموضوع والفضاء القياسية في ملفات lh.sphere.reg و rh.sphere.reg، الموجودة في المجلد "تصفح" لهذا الموضوع مجلد إخراج فريسورفير.
    ملاحظة: جميع المواضيع سوف وبالتالي مشاركة نفس مجموعة رويس، ولكن في نموذج محدد الخاصة بهم. انظر الشكل 6 للحصول على أمثلة لنتائج الرنين المغناطيسي الوظيفي ورويس الناتجة عن ذلك.

4. تحليل بيانات التخطيط الدماغي

ملاحظة: قد تكون التفاصيل في هذا القسم خاصة بالبرمجيات المستخدمة (انظر الجدول للمواد لمزيد من التفاصيل). الرجاء الرجوع إلى الوثائق المناسبة في حالة استخدام حزم البرمجيات المختلفة.

  1. إجراء تصحيح التحف التدرج الماسح الضوئي من خلال الطرح القالب. لهذا، انقر فوق الزر "تصحيح السيد" في قائمة "معالجة الإشارات الخاصة"، وحدد المعلمات المناسبة في برنامج تحليل EEG واجهة المستخدم الرسومية (انظر الشكل 7). إدخال المعلمات المناسبة لتسلسل الماسح الضوئي الذي تم اختياره والتصميم التجريبي.
    ملاحظة: معلمات الابتدائي تشمل: القنوات وقت التكرار (TR) للتصوير بالرنين المغناطيسي مسح، مسح نوع (معشق أو مستمر) والتصوير بالرنين المغناطيسي حجم علامات (أو طريقة الكشف عن التدرج والزناد التدرج)، للتصحيح، وقالب قطعة أثرية.
  2. إزالة القطع الأثرية كارديوباليستيك من خلال الطرح القالب. لهذا، انقر فوق الزر "تصحيح بناء القدرات" في قائمة "معالجة الإشارات الخاصة"، وحدد المعلمات المناسبة في تحليل البرمجيات واجهة المستخدم الرسومية.
    ملاحظة: تشمل المعلمات الضرورية هنا الحد الأدنى والحد الأقصى من معدل ضربات القلب والقالب قطعة أثرية وقناة ECG، ارتباط قالب وقنوات للتصحيح.
  3. تطبيق الترشيح. حدد الزر لترشيح أي أي آر في الجزء العلوي من تحليل واجهة المستخدم الرسومية، تحت "تنقية البيانات". على سبيل المثال، تطبيق عالية تمرير عند 0.05 هرتز، تمرير المنخفضة في 40 هرتز، والشق مرشح على ترددات خطوط الطاقة (60 هرتز)، مع لفة إيقاف 48 dB/هرتز.
    ملاحظة: بعد تطبيق مرشح تمرير المنخفضة عند تردد قطع 40 هرتز، الدرجة 60 هرتز-عامل التصفية ليس ضروريا تماما، ولكن يستخدم كضمان ضد أي ترددات خطوط الطاقة المتبقية التي قد نجا بسبب إيقاف لفة في تصفية الحواف.
  4. إجراء تصحيح العين قطعة أثرية، علاوة على تحليل واجهة المستخدم الرسومية: حدد "تحويل" >> "رفض/الحد من القطع الأثرية" >> "ICA تصحيح العين".
  5. تقسيم البيانات التخطيط الدماغي إلى العهود التي تستند إلى وقت ما قبل وما بعد التحفيز المحدد، فيما يتعلق بعلامات توقيت الحدث. للقيام بذلك، حدد "تحويل" >> "الجزء المتعلق بتحليل الوظائف" >> "تجزئة"، ثم اختر العلامة الفائدة وجزء الوقت من الفائدة.
    ملاحظة: ينبغي اختيار أطوال تجزئة لتتناسب مع النموذج ونشاط الدماغ المتوقعة للفائدة.
  6. إجراء الرفض قطعة أثرية شبه التلقائي أو اليدوي: حدد "تحويل" >> "رفض/الحد من القطع الأثرية" >> "رفض قطعة أثرية". عند مطالبتك بذلك، تحديد معايير للتحف داخل علامات التبويب الثلاثة من واجهة المستخدم الرسومية والمضي قدما كما هو موضح في واجهة المستخدم الرسومية.
    1. في علامة التبويب '"أسلوب التفتيش"'، اختر اختر "شكل تلقائي" أو "شبه تلقائياً"، أو "يدوياً تحديد القطع الأثرية" وضع شبه تلقائي (مستحسن). ثم حدد "علامة" أو "إزالة القطع الأثرية"، وحدد إذا التصحيحات لقناة واحدة.
    2. في علامة التبويب '"اختيار القناة"'، قم بتحديد القنوات التي سيتم تصحيحها للقطع الأثرية.
    3. في علامة التبويب 'معايير'، حدد الأساس الذي سيتم تحديد القطع الأثرية. إجراء تحديدات هنا لتناسب الاحتياجات التجريبية. انقر فوق "موافق" بعد تحديد المعايير، والتحف سوف يكون تحديد و/أو رفض وفقا للتحديدات.
  7. إجراء تصحيح خط الأساس والمحاكمة في المتوسط (إذا كان قابلاً للتطبيق).
    1. لإجراء تصحيح خط الأساس: حدد "تحويل" >> "الجزء المتعلق بتحليل الوظائف" >> "تصحيح الأساس". متوسط البيانات مجزأة: حدد "تحويل" >> "الجزء المتعلق بتحليل الوظائف" >> "متوسط".

5-الزمانية المكانية الرنين المغناطيسي الوظيفي القيود — مثلاً "مصدر التصوير"

  1. تحديد حجم النافذة والنافذة تداخل الحجم (المكالمات لحجم نافذة 40 مللي ثانية مع 50% (20 مللي) تتداخل الإعداد الافتراضي).
  2. حدد مجموعة رويس الخاصة بهذا الموضوع (تم الحصول عليها في الخطوة 3) كالمجموعة السابقة المكانية. الخوارزمية لكل شريحة التخطيط الدماغي، ثم تقدير مجموعة من الأوزان لمجموعة فرعية بريورس المكاني الذي يزيد من الأدلة النموذجي، ويحسب مصفوفة التباين المصدر تبعاً لذلك.
  3. استخدام مصفوفة التباين المصدر الناتجة عن ذلك، أداء التعريب المصدر للجزء المتعلق بالتخطيط الدماغي الذي يتم تحليلها، وتسفر عن المصدر نتائج الكثافة الحالية.
  4. نفذ الخطوات 5.2 و 5.3 لجميع قطاعات التخطيط الدماغي، وإذا لزم الأمر، تلخيص نتائج الكثافة الحالية لكل الوقت شرائح في وقت واحد الكثافة الحالية كاملة-بالطبع بحساب متوسط الجزء المتداخلة.
    ملاحظة: سيؤدي إلى هذه الخطوة في وقت دورة كثافة الحالية لنشاط القشرية في كل نقطة المصدر المحدد في الخطوة 2، 3 (هذا الرقم عادة أمر عدة آلاف) (الشكل 8).
  5. استخراج الوقت الممثل الحالي الكثافة--دورة في كل من رويس.
    1. حدد الأسلوب المفضل لتلخيص الوقت-الدورات التدريبية من نقاط المصدر متعددة داخل عائد الاستثمار في دورة وقت إشارة واحدة: متوسط، ايجينفارياتي الأولى، و ما إلى ذلك
  6. كرر الخطوات من 5، 1 إلى 5، 5 لجميع المواضيع.

النتائج

التخطيط الدماغي مصدر التعريب على المستوى الأساسي ينطوي على حل للمشكلة إلى الأمام ومعكوس. ويبين الشكل 5جالمكونات المطلوبة لبناء وحل المشكلة إلى الأمام. استخدام صورة T1 موضوع محدد، ثلاث طبقات – المخ والجمجمة والجلد – كانت مجزأة ومزجها. هذه الطبقا?...

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?...

Disclosures

الكتاب ليس لها علاقة بالكشف عن.

Acknowledgements

أيد هذا العمل جزئيا DK082644 المعاهد الوطنية للصحة وجامعة هيوستن.

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
BrainAmp MR PlusBrain ProductsAmplifiers for EEG recording, MR-compatible
BrainAmp ExG MR Brain ProductsAmplifier for auxilary sensor (EMG), MR-compatible
BrainAmp Power PackBrain ProductsProvide power to amplifiers in the MR environment
Ribbon CablesBrain ProductsConnects the Power Pack to Amplifiers
SyncBoxBrain ProductsSynchronize MR scanner clock with EEG amplifier clock
BrainCap MRBrain ProductsPassive-electrode 64-channel EEG cap, MR-compatible
BrainVision RecorderBrain ProductsEEG data recording software (steps 1.2-1.4.2)
BrainVision Analyzer 2.0Brain ProductsEEG analysis software (steps 4.1-4.6)
USB 2 Adapter (also known as BUA)Brain ProductsInterface between the amplifiers and data acquisition computer
Fiber Optic CablesBrain ProductsConnects the EEG cap in the MR scanner to the Recording Computer
SyncBox Scanner InterfaceBrain ProductsSynchronize MR scanner clock with EEG amplifier clock
Trigger CableBrain ProductsUsed to send scanner/paradigm triggers to the recording computer
ABRALYT HiCl EEG Electrode GelEasyCapAbrasive EEG gel for passive electrode in MR environment
Ingenia 3.0T MR systemPhilips3.0 T MRI system
Patriot DigitizerPolhemusEEG channel location digitization 
MATLAB r2014aMathWorksProgramming base for the DBTN algorithm (steps 3.3-3.4 and 5.1-5.7)
Pictures of Facial AffectPaul Eckman GroupA series of emotionally valent faces used as stimuli
E-Prime 2.0Psychology Software Tools, IncPresentation Software (step 1.4.3)
Bipolar skin EMG electrodeBrain ProductsUsed to detect muscle activity.
POLGUIMATLAB software for digitization
FreesurferSoftware used in steps 2.1-2.4, and steps 3.1-3.2
MNESoftware used in step 2.5

References

  1. Belanger, M., Allaman, I., Magistretti, P. J. Brain energy metabolism: focus on astrocyte-neuron metabolic cooperation. Cell Metab. 14 (6), 724-738 (2011).
  2. Logothetis, N. K. The underpinnings of the BOLD functional magnetic resonance imaging signal. J Neurosci. 23 (10), 3963-3971 (2003).
  3. Michel, C. M., et al. EEG source imaging. Clin Neurophysiol. 115 (10), 2195-2222 (2004).
  4. Ramon, C., Schimpf, P. H., Haueisen, J. Influence of head models on EEG simulations and inverse source localizations. Biomed Eng Online. 5, 10 (2006).
  5. 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).
  6. Hamalainen, M. S., Ilmoniemi, R. J. Interpreting magnetic fields of the brain: minimum norm estimates. Med Biol Eng Comput. 32 (1), 35-42 (1994).
  7. Pascual-Marqui, R. D. Review of methods for solving the EEG inverse problem. International journal of bioelectromagnetism. 1 (1), 75-86 (1999).
  8. 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).
  9. Nguyen, T., et al. EEG Source Imaging Guided by Spatiotemporal Specific fMRI: Toward an Understanding of Dynamic Cognitive Processes. Neural Plast. 2016, 10 (2016).
  10. 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).
  11. Mullinger, K. J., Castellone, P., Bowtell, R. Best current practice for obtaining high quality EEG data during simultaneous FMRI. J Vis Exp. (76), (2013).
  12. Ekman, P., Friesen, W. V. . Pictures of Facial Affect. , (1976).
  13. Dale, A. M., Fischl, B., Sereno, M. I. Cortical surface-based analysis. I. Segmentation and surface reconstruction. Neuroimage. 9 (2), 179-194 (1999).
  14. 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).
  15. Gramfort, A., et al. MNE software for processing MEG and EEG data. Neuroimage. 86, 446-460 (2014).
  16. 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).
  17. Jenkinson, M., Beckmann, C. F., Behrens, T. E., Woolrich, M. W., Smith, S. M. Fsl. Neuroimage. 62 (2), 782-790 (2012).
  18. Cox, R. W. AFNI: software for analysis and visualization of functional magnetic resonance neuroimages. Comput Biomed Res. 29 (3), 162-173 (1996).
  19. 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).
  20. Klein, A., Tourville, J. 101 labeled brain images and a consistent human cortical labeling protocol. Front Neurosci. 6, 171 (2012).
  21. Fischl, B., et al. Automatically parcellating the human cerebral cortex. Cereb Cortex. 14 (1), 11-22 (2004).
  22. 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).
  23. 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).
  24. 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).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

136 EEG

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Contact Us

Recommend to library

JoVE NEWSLETTERS

Research

Education

Authors

Librarians

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved