نشكر جيم Haxby وزملاؤه لصنع بياناتها متاحة لمزيد من التحليلات. وقد تم تمويل مارك N. Coutanche بواسطة زمالة من معهد هوارد هيوز الطبي. وأيد هذا العمل من قبل المعاهد الوطنية للصحة منح DC009209 R0I-R01-EY02171701 ومنحت لشارون L. تومسون Schill.

1. إعداد البيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي ملاحظة: بعد إجراء مسح الرنين المغناطيسي الوظيفي، قبل عملية البيانات التي تم جمعها باستخدام الأدوات المتاحة في معظم حزم البرمجيات الرنين المغناطيسي الوظيفي قبل البدء في هذا البروتوكول (على الرغم من تجانس المكاني يجب تجنبها أو التقليل منها للحفاظ على أنماط متعددة فوكسل). يوصف مثالا لبيانات مناسبة في تطبيق السابقة من الأسلوب 7. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إزالة الحركة وتعني اشارات المادة البيضاء من سلسلة زمنية من البيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي قبل معالجتها عن طريق إنشاء نموذج الانحدار مع تنبؤ لمعلمات الحركة (لفة، في الملعب، ياو، س، ص، ض) ويعني الأبيض إشارة المسألة. إجراء التحليلات أدناه على المخلفات الناتجة (أي الفرق المتبقية). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> استيراد المخلفات المتولدة في حزمة التحليل (على سبيل المثال، MATLAB، بيثون). المصدر المفتوح أدوات الربط المعلوماتي (http://www.informationalconnectivity.org) يمكن استيراد البيانات الرنين المغناطيسي الوظيفي في MATLAB. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> Z-النتيجة مجموعة شرق افريقياسلسلة ح فوكسل في الزمن. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> فصل timepoints مجموعة البيانات إلى مجموعات مستقلة في (&#39;طيات&#39;)، مثل الماسح الضوئي أشواط مختلفة. ملاحظة: استخدام الماسح الضوئي يعمل يضمن الاستقلال بين طيات، والتي يمكن أن يكون الأمر خلاف ذلك من الصعب ضمان (على سبيل المثال، يمكن إنشاء تبعيات بين timepoints تشغيل خلال المعالجة التمهيدية). يمكن تجميع أشواط معا للحد من عدد من طيات (على سبيل المثال، حتى والغريب أشواط 2)، على الرغم من استخدام أشواط واحد سوف تعطي المزيد من البيانات التدريب. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إنشاء سجل من التسميات المرتبطة حالة timepoints عن طريق توليد متجه من التسميات شرط أن timepoints N طويلة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تحويل تسميات حالة إلى الأمام في كل تديرها عدة مرات إلى تكرار (TRS) أي ما يعادل 5 ثانية، وذلك لحساب تأخر الدورة الدموية بين الأحداث وإشارات الرنين المغناطيسي الوظيفي المسجلة. </li></ol> 2 حدد وتحليل لمنطقة البذور <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تحديد منطقة البذور من خلال عزل والتشريحيةحي، المنطقة المترجمة وظيفيا أو أعلى أداء &#39;رسم خرائط الدماغ المعلومات&#39; الكشافات 10. ملاحظة: الخطوات 2،2-4،2 أدناه يمكن أن يقوم بها المصدر المفتوح إخبارية اتصال MATLAB أدوات ( <a href="http://www.informationalconnectivity.org">http://www.informationalconnectivity.org</a> ). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> مقارنة MVP كل نقطة الوقت إلى MVP تنميط لكل حالة (ملاحظة: هذا هو نفس النهج كما هو مستخدم في القائمة على ارتباط شعبية أقرب المصنف الجار 2) الشكل 1 (أعلى) ويعطي مثالا من جمع بيانات حقيقية كما المشاركون شوهدت كتل من أربعة أنواع من صنع الانسان الكائنات. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> حساب تنميط (الوسط) MVP لكل حالة عن طريق حساب متوسط ​​timepoints من كل شرط في جميع أضعاف، ولكن واحدة. هذه هي البيانات &#39;التدريب&#39; لكل أضعاف (على سبيل المثال، ل2 من 5 أضعاف، ويتم حساب متوسط ​​المتميزين-من timepoints في طيات 1 و 3 و 4 و 5). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> ربط كل timepoint &#39;، ق MVP مع متوسط-MVP كل حالة من بيانات التدريب. هذا سيعطي كل timepoint قيمة الارتباط واحد لكل حالة (ملاحظة: شرط وفقا لأعلى الارتباط هنا سيكون التنبؤ العلاقة شعبية المصنف نشاطهم البدني عنهن بنحو يستند 2) </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> فيشر تحويل القيم ص إلى ض العشرات. </li></ol></li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تحديد &quot;MVP discriminability &#39;لكل timepoint: أولا تحديد العلاقة من 2.2.3 الذي يمثل العلاقة بين لقاح التهاب السحايا في timepoint ويعني-MVP من شرط أن timepoint، ثم طرح أعلى من الارتباطات المتبقية (أي&quot; علاقة مع الصحيح حالة &#39;ناقص&#39; الأقصى ارتباط مع حالة غير صحيحة &#39;). والنتيجة هي أن timepoint في MVP discriminability. وثمة نهج بديل (وصحيحة) أن يكون لطرح متوسط ​​ارتباط الظروف غير صحيحة. ملاحظة: إن النهج المقترح لديه بديهية ADVANTAجنرال الكتريك التي timepoints مع القيم الإيجابية discriminability تصنف بشكل صحيح من قبل المصنف علاقة القائمة، في حين لا يتم توقع timepoints مع القيم السلبية بشكل صحيح. ويرد مثال على القيم الناتجة في الشكل 1 (القاع). يتم التقاط الخطوات تصل إلى هذه النقطة في الصيغ أدناه. <img alt="2.3 المعادلات" fo:content-width="4.5in" src="/files/ftp_upload/51226/51226_2.3_equations.jpg" /> X هو تطبيع 1-كتبها m-ناقلات خلاف مع القيم تفعيل م فوكسل في وقت نقطة ن، Y هو تطبيع 1-كتبها m-ناقلات صف من نمط التدريب المتوسط ​​للالصحيح (ج) أو غير صحيحة (ط) الظروف ل الوقت نقطة ن. ينطبق على وظيفة artanh ض فيشر تحويل. </li></ol> 3. احسب سلسلة زمنية من MVP Discriminability عن كل كشاف <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إجراء تحليل كشاف 10: مكان ثلاثي الأبعاد جبريق حول كل فوكسل بدوره (أ &#39;الكشاف&#39;). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> كرر الخطوات من 2.2 و 2.3 لكل كشاف، بحيث أن كل كشاف لديه سلسلة زمنية من MVP القيم discriminability (واحد لكل timepoint). </li></ol> 4. حساب إخبارية الربط بين البذور والكشافات <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> ربط MVP discriminability السلاسل الزمنية هذه البذور (من 2.3) مع discriminability السلاسل الزمنية لكل كشاف ل(من 3.2) باستخدام سبيرمان في الترتيب الارتباط. القيمة الناتجة ص s هو IC بين البذور وكشاف. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تعيين قيمة كل كشاف IC لفوكسل المركزية للكشاف والكتابة خارج خريطة الدماغ الفرد في الناتج. </li></ol> 5. حساب المجموعة الإحصائية خريطة <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> خرائط IC إذا كانت البيانات لم تكن بالفعل في الفضاء موحدة (على سبيل المثال، Talairach أو MNI)، وتحويل المشاركين في نفس الفضاء. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> سلس اختياريا الأفراد و# 39؛ خرائط كشاف. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> إنشاء مخطط المجموعة الإحصائية باستخدام طريقة واحدة لاختبار t سواء IC قيمة كل كشاف هو أكبر بكثير من الصفر. </li></ol> 6. اختبار أهمية ملاحظة: توجد العديد من النهج لتحديد الدلالة الإحصائية للخرائط مجموعة الرنين المغناطيسي الوظيفي. كاختبار التقليب يمكن تحديد أهمية مع الحد الأدنى من الافتراضات، بينما يمثل مستوى ورقة العمل للتمهيد (حيث أن كل مجموعة خريطة مبدل يخضع لنفس المعالجة)، ويرد هذا الخيار أدناه. <ol style=";text-align:right;direction:rtl"><li style=";text-align:right;direction:rtl"> لكل من 1،000 التباديل، خلط ورق اللعب بشكل عشوائي القيم MVP-discriminability هذه البذور عبر سلسلة زمنية. إبقاء timepoints المتاخمة مع autocorrelations الزمنية (مثل timepoints ضمن نفس الكتلة) معا (على سبيل المثال، من خلال خلط كتل بدلا من TRS المجاورة). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> حساب الخرائط IC الأفراد لكل التقليب (الخطوة 4 أعلاه). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> توليد خرائط 1،000 مجموعة مبدل: Randomlذ حدد خريطة واحدة IC مبدل من كل مشارك وإجراء اختبار المجموعة على هذه المجموعة العشوائي (الخطوة 5 أعلاه). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> عتبة كل خريطة مجموعة مبدل في عتبة المطلوب (على سبيل المثال، ع &lt;0.001) واستخراج الحد الأقصى لحجم الكتلة من على الخريطة. </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> نوع الناتجة 1،000 أحجام الأقصى العنقودية وتحديد حجم الكتلة في المئين 95 عشر (على سبيل المثال، ال 50 أكبر ل1،000 التباديل). </li><li style=";text-align:right;direction:rtl"> تطبيق العتبة المستخدمة في 6.4 (على سبيل المثال، ع &lt;0.001) والحد الأدنى لحجم الكتلة من 6.5 إلى الحقيقية (غير مبدل) IC خريطة الفريق من أجل جعله كتلة تصحيح لع &lt;0.05. لأن كل خريطة مبدل يعتمد على نفس القيم MVP discriminability (في ترتيب مختلف)، يسلط الضوء على أهمية هذه الخريطة المناطق مع أكثر القيم discriminability متزامن مما كان متوقعا عن طريق الصدفة. </li></ol>

<ol>
	<li>Norman, K. A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Beyond+mind-reading:+multi-voxel+pattern+analysis+of+fMRI+data.">Beyond mind-reading: multi-voxel pattern analysis of fMRI data.</a> Trends Cogn Sci. 10 (9), 424-430 (2006).</li><li>Haxby, J. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Distributed+and+overlapping+representations+of+faces+and+objects+in+ventral+temporal+cortex.">Distributed and overlapping representations of faces and objects in ventral temporal cortex.</a> Science. 293 (5539), 2425-2430 (2001).</li><li>Tong, F., Pratte, M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Decoding+patterns+of+human+brain+activity.">Decoding patterns of human brain activity.</a> Annu Rev Psychol. 63, 483-509 (2012).</li><li>Coutanche, M. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Distinguishing+multi-voxel+patterns+and+mean+activation:+Why,+how,+and+what+does+it+tell+us.">Distinguishing multi-voxel patterns and mean activation: Why, how, and what does it tell us.</a> Cogn Affect Behav Neurosci. 13 (3), (2013).</li><li>Biswal, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+connectivity+in+the+motor+cortex+of+resting+human+brain+using+echo-planar+mri.">Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar mri.</a> Magn Res Med. 34 (4), 537-541 (1995).</li><li>Friston, K. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Psychophysiological+and+modulatory+interactions+in+neuroimaging.">Psychophysiological and modulatory interactions in neuroimaging.</a> Neuroimage. 6 (3), 218-229 (1997).</li><li>Coutanche, M. N., Thompson-Schill, S. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Informational+Connectivity:+Identifying+synchronized+discriminability+of+multi-voxel+patterns+across+the+brain.">Informational Connectivity: Identifying synchronized discriminability of multi-voxel patterns across the brain.</a> Front Hum Neurosci. 7 (15), 1-14 (2013).</li><li>Chiu, Y. C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tracking+cognitive+fluctuations+with+multivoxel+pattern+time+course+(MVPTC)+analysis.">Tracking cognitive fluctuations with multivoxel pattern time course (MVPTC) analysis.</a> Neuropsychologia. 50 (4), 479-486 (2012).</li><li>Nelissen, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Frontal+and+parietal+cortical+interactions+with+distributed+visual+representations+during+selective+attention+and+action+selection.">Frontal and parietal cortical interactions with distributed visual representations during selective attention and action selection.</a> J Neurosci. 33 (42), 16443-16458 (2013).</li><li>Kriegeskorte, N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Information-based+functional+brain+mapping.">Information-based functional brain mapping.</a> Proc Natl Acad Sci U S A. 103 (10), 3863-3868 (2006).</li><li>Cox, R. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=AFNI:+software+for+analysis+and+visualization+of+functional+magnetic+resonance+neuroimages.">AFNI: software for analysis and visualization of functional magnetic resonance neuroimages.</a> Comput Biomed Res. 29 (3), 162-173 (1996).</li><li>Fischl, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Cortical+surface-based+analysis.+II:+Inflation,+flattening,+and+a+surface-based+coordinate+system.">Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system.</a> Neuroimage. 9 (2), 195-207 (1999).</li><li>Jimura, K., Poldrack, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analyses+of+regional-average+activation+and+multivoxel+pattern+information+tell+complementary+stories.">Analyses of regional-average activation and multivoxel pattern information tell complementary stories.</a> Neuropsychologia. 50 (4), 544-552 (2012).</li><li>Coutanche, M. N., Thompson-Schill, S. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+advantage+of+brief+fMRI+acquisition+runs+for+multi-voxel+pattern+detection+across+runs.">The advantage of brief fMRI acquisition runs for multi-voxel pattern detection across runs.</a> Neuroimage. 61 (4), 1113-1119 (2012).</li><li>Coutanche, M. N., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multi-voxel+pattern+analysis+of+fMRI+data+predicts+clinical+symptom+severity.">Multi-voxel pattern analysis of fMRI data predicts clinical symptom severity.</a> Neuroimage. 57 (1), 113-123 (2011).</li></ol>

The authors declare that they have no competing financial interests.

الربط المعلوماتي لديه حساسية نشاطهم البدني عنهن بنحو على المعلومات نمط توزيعها، ويعطي القدرة على دراسة التفاعلات بين الإقليم من خلال نهج الاتصال. ونشاطهم البدني عنهن بنحو التحليلات حيد المتغير القياسية يمكن أن تكشف عن تورط كل من مناطق مختلفة، وأحيانا مع تداخل كبير بين نتائجها 1 3. كما هو متوقع للأسلوب الذي يعتمد على تحليل هذه المناهج، وجيم وFC أيضا تعطي نتائج التكميلية 7. فإن قرار ما إذا كان لتوظيف IC تعتمد في نهاية المطاف على شروط قيد التحقيق والأسئلة النظرية التي طرحت. اعتبارات التصميم التي تؤثر سواء تتم على نشاطهم البدني عنهن بنحو مجموعة البيانات سوف تؤثر أيضا على ما إذا كان يتم استخدام IC. سوف دراسات مصممة مع IC صراحة في الاعتبار تريد أن تتبع توصيات لنشاطهم البدني عنهن بنحو 1 4، مع ضمان أيضا يمكن استخراج تلك البيانات على مستوى المحاكمة من مختلف أنحاء timecourse الفحص و. عند دراسةوالإبلاغ عن النتائج IC، فمن المهم أن الكشافات متداخلة مع البذور تتم إزالة، لتجنب دائرية. بالإضافة إلى ذلك، إذا IC ومقارنة النتائج FC مباشرة، فمن المستحسن للمقارنة أيضا تحليلا FC استنادا إلى تفعيل متوسط ​​الكشافات، بدلا من voxels فقط. يمكن هذا التحليل إضافية ضمان أن أي خلافات بين النتائج ليست بسبب الاختلافات في مستويات الإشارة إلى الضوضاء في الكشافات مقابل voxels. الإجراء الموضح هنا يركز في المقام الأول على تحليل استكشافية توظيف الكشافات. ومن الجدير بالذكر أنه من خلال استبدال الكشافات مع المناطق من الفائدة، IC يمكن أيضا مقارنة المناطق التي تم تحديدها لقبل ط. متري discriminability الحالي - مقارنة علاقة لقاح التهاب السحايا للحالة الحقيقية &#39;إلى ارتباط لأقصى قدر من شرط البديل - هو أيضا للتعديل. العديد من المصنفات تعلم الآلة لها أوزان التنبؤ للفرقerent الطبقات، والتي يمكن بسهولة استبدال مقارنات علاقة يؤديها هنا (على سبيل المثال، لتعقب &#39;الثقة&#39; من المصنف على مر الزمن). IC لديها مجموعة متنوعة من الاستخدامات المحتملة. فضلا عن كونه تحليلا الأولية للتحقيق في شبكات إعلامية، يمكن أن تكون IC تحليل متابعة الثانوي إلى كشاف نشاطهم البدني عنهن بنحو. نشاطهم البدني عنهن بنحو خرائط كشاف هي قيمة لفهم المناطق التي يمكن أن نميز ظروف مختلفة، ولكن لم يتم كسر عادة أسفل إلى شبكات مختلفة. يمكن للنهج IC المساعدة هنا، من خلال الكشف الذي يحدد من الكشافات لديها discriminability متزامن. أخيرا، يمكن مقارنة الخرائط IC من مهام مختلفة من أجل فهم الشبكات المهمة، والمرضى يمكن مقارنة ضوابط لفهم أفضل لكيفية تتجلى اختلافات متعددة فوكسل-1 5 على مستوى الشبكة.

الهدف من أسلوب التحليل الموصوفة هنا هو قياس الربط بين مناطق الدماغ يعتمد على التقلبات في المعلومات متعددة فوكسل الخاصة بهم. وقد كشفت التطورات في مجال التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) تقنيات التحليل أن كمية كبيرة من المعلومات التي يمكن الواردة في مستوى الأوكسجين في الدم التي تعتمد على (بولد) أنماط النشاط التي يتم توزيعها عبر voxels متعددة 1-3. وقد استخدمت لإظهار أن الظروف يمكن أن يكون مفبس مميزة على الرغم من وجود استجابات وحيد المتغير تمييزه 1،2،4 - هناك مجموعة من التقنيات التي تعتبر حساسة للمعلومات متعدد المتغيرات - المعروف باسم تحليل نمط متعدد فوكسل (نشاطهم البدني عنهن بنحو). التحليلات القياسية، التي تقارن استجابات حيد المتغير، يمكن أن يكون غير حساس لهذه المعلومات متعددة فوكسل. وتشارك عدة مناطق الدماغ عند البشر معالجة المحفزات وإجراء العمليات المعرفية. اتصال وظيفية (FC) هو أسلوب يستخدم عادة لinvestiالبوابة مثل هذه الشبكات وظيفية 5،6. في أبسط أشكاله، FC الكمي شارك في التنشيط، أو التزامن، بين voxels أو مناطق مختلفة. وقد استخدم FC لتحديد شبكات الدماغ متصلة وظيفيا مع الكثير من النجاح. بالنسبة للعديد من المناطق والظروف، ومع ذلك، والاستجابات وحيد المتغير لا تعكس جميع المعلومات المتاحة داخل النشاط BOLD. تقنيات FC أن تتبع بشكل حيوي تغيير مستويات الاستجابة وحيد المتغير قد تفتقر حساسية لتقلبات شيوعا في المعلومات متعددة فوكسل. طريقة التحليل المقدم هنا، والربط المعلوماتي (IC؛ وصف لأول مرة في ورقة حديثة 7)، يسد فجوة بين نشاطهم البدني عنهن بنحو وFC، من خلال قياس الربط مع متري التي تعتبر حساسة للمعلومات متعددة فوكسل عبر الوقت. بينما FC المسارات المتغيرة بشكل ديناميكي تفعيل حيد المتغير، IC المسارات المتغيرة بشكل ديناميكي MVP discriminability - وهو مقياس لمدى يمكن تمييزها حالة وMVP الحقيقية من (غير صحيحة) بدائل. الأهم من ذلك، في رانه بنفس الطريقة التي يمكن أن تظهر مناطق مختلفة مستويات مماثلة من الردود وحيد المتغير إلى حالة الرغم من أداء حسابات متميزة (على سبيل المثال، وتجهيز مرئي أو التخطيط للعمل عندما يكون الشخص يرى الأشياء من صنع الإنسان)، ويمكن لها أيضا مناطق متميزة مستويات مماثلة (ومتزامنة) من لقاح التهاب السحايا discriminability في حين أنها معالجة ظروف مختلفة. أظهر التحقيق الأخيرة التي يمكن أن تكشف عن IC الربط بين المناطق التي لا يمكن كشفها مع FC نهج موحد 7. وبالتالي يمكن استخدام IC المحققين للتحقيق التفاعل بين مناطق الدماغ كما تستجيب لظروف المشاركين أو المحفزات التي لديها أنماط توزيع مميزة. IC تتميز عن العديد من التطبيقات اتصال حديثة أن فحص التقلبات في تفعيل وحيد المتغير بالنسبة للنتائج تصنيف 8، 9. خلافا لهذه المناهج، IC بالكشف متزامن متعددة فوكسل نمط discriminability بين المناطق.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="585">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">MATLAB software package</td>
			<td style="width:83px;">MathWorks</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:216px;">AFNI software package</td>
			<td style="width:83px;">NIMH</td>
			<td style="width:119px;"></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

using informational connectivity to measure the synchronous emergence of fmri multi-voxel information across time

هو محل تقدير الآن أن المعلومات ذات الصلة حالة يمكن أن تكون موجودة ضمن أنماط توزيعها من التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) نشاط الدماغ، حتى بالنسبة للظروف مع مستويات مماثلة من التنشيط وحيد المتغير. وقد استخدم نمط متعدد فوكسل (MVP) تحليل لفك هذه المعلومات مع نجاحا كبيرا. المحققون FMRI أيضا غالبا ما تسعى إلى فهم كيفية تفاعل مناطق الدماغ في شبكات مترابطة، واستخدام اتصال وظيفية (FC) لتحديد المناطق التي ترتبط الاستجابات مع مرور الوقت. تماما كما تحليلات حيد المتغير يمكن أن يكون غير حساس إلى المعلومات في مفبس، FC قد لا تميز بشكل كامل شبكات الدماغ التي تعالج الظروف مع التوقيعات MVP مميزة. الطريقة الموصوفة هنا، والربط المعلوماتي (IC)، ويمكن تحديد المناطق التي التغييرات المترابطة في MVP-discriminability عبر الزمن، وكشف عن الاتصال التي لا يمكن الوصول إلى FC. الأسلوب يمكن أن يكون استكشافية، وذلك باستخدام الكشافات لتحديد البذور كونالمناطق ected، أو المخطط لها، وبين المناطق من الفائدة المحددة مسبقا. النتائج يمكن توضيح شبكات المناطق التي معالجة الظروف المرتبطة MVP، يمكن انهيار نشاطهم البدني عنهن بنحو خرائط كشاف في شبكات منفصلة، ​​أو يمكن مقارنة عبر المهام ومجموعات المرضى.

ويمكن الآن نتائج IC يتم عرضها باستخدام الرنين المغناطيسي الوظيفي المفضل حزمة برامج التحليل المحقق. الشكل 2 يوضح نتائج IC، وتحسب من كتل من رجل قدم بصريا جعلت الكائنات (التفاصيل الكاملة في المنشور المرتبطة 7). تحليل IC هو قيمة خاصة لظروف المعروف أن يرتبط المتميزين: شروط مع المتميزين مميزة، ولكن من دون اختلافات في استجابات حيد المتغير، هي أكثر عرضة للإصابة التمييز بين IC وFC (يتضح مع البيانات التي تم تسجيلها كمشاركين شوهدت أنواع مختلفة من الرجل جعلت الكائنات في الشكل 3). الشكل 4 يبين أن الكشافات مع معلومات هامة متعددة فوكسل يمكن أن تحتوى على نسبة عالية IC، ولكن يتم تمثيل أقل بشكل جيد في نتائج FC. <img alt="الشكل 1" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51226/51226fig1highres.jpg" wiالبيوت = &quot;500&quot; /&gt; . الشكل 1 أمثلة على نمط discriminability على مر الزمن الأعلى: إن ركائز من MVP discriminability حسابها من الموضوع في Haxby وآخرون (2001) 2، كما تم تحليلها في Coutanche وتومسون Schill (2013) 7. ويبين الخط الأزرق العلاقة، وسجل ض بين &#39;المتميزين ومتوسط ​​الوقت نقطة (&#39; التدريب &#39;) نمط الطبقة الصحيحة. خطوط خضراء تمثل الارتباطات والمتميزين &#39;مع ثلاثة فصول غير صحيحة. القاع: نمط discriminability هو الفرق بين الارتباط لفئة الصحيح والطبقة العليا غير صحيحة. سيكون الوقت نقاط مع القيم نمط discriminability إيجابية يمكن تصنيفها بشكل صحيح من قبل المصنف على أساس الارتباط. الرقم نشرت أصلا في Coutanche وتومسون Schill (2013) 7. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51226/51226fig1highres.jpg" target="_blank">الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم</a>. <img alt="الرقم 2" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51226/51226fig2highres.jpg" width="500" /> الشكل 2. خرائط الربط مثال. يظهر كل صف مناطق مرتبطة إلى حد كبير في البذور (كما هو موضح باللون الأزرق). يتم تحديد الأهمية من قبل مجموعة اختبار t (ع &lt;0.001) مع الحد الأدنى من حجم الكتلة من اختبار التقليب. يتم عرض النتائج IC باستخدام AFNI 1 1 على الخرائط السطحية المنتجة مع FreeSurfer 1 2. تم تعديل الرقم من Coutanche وتومسون Schill (2013) 7. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51226/51226fig2highres.jpg" target="_blank">الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم.</a> <img alt="الرقم 3" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51226/51226fig3highres.jpg" width="500" /> شخصية3 المتزامنة MVP discriminability مقارنة يعني تفعيل أمثلة MVP discriminability في منطقتين مع متزامن discriminability MVP (أي الربط المعلوماتي) دون متوسط ​​تفعيل متزامن (أي اتصال الوظيفية)؛ يأتي البيانات من الموضوع من Haxby وآخرون (2001) 2، كما تم تحليلها في Coutanche وتومسون Schill (2013) 7. وقد تم جمع بيانات هذه النقاط في حين أن موضوع شوهدت العروض المرئية من صنع الإنسان الأشياء، التي يمكن تمييزها من قبل أنماط متعددة فوكسل، ولكن لا يعني الاستجابات. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51226/51226fig3highres.jpg" target="_blank">الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم.</a> <img alt="الرقم 4" fo:content-width="5in" src="/files/ftp_upload/51226/51226fig4highres.jpg" width="500" /> الشكل 4. مثال IC والقيم FC بين البذور في LEF. ترد التلفيف ر مغزلي والكشافات عبر الدماغ إخبارية والقوة الربط الوظيفية (Z-محاور) بين البذور والكشافات، فيما يتعلق يعني استجابة كل كشاف في (محور س) ودقة التصنيف نشاطهم البدني عنهن بنحو (المحور الصادي) إلى أربعة أنواع الأجسام من صنع الانسان (فرصة = 25٪). أزيلت الكشافات تقاسم voxels مع المنطقة البذور. يتضمن الرسم البياني IC أمثلة الكشافات مع اتصال قوي بأن يكون الأداء تصنيف عالية ولكن انخفاض مستويات استجابة المتوسط، والتي لا يتم انتقاؤها في نهج FC النموذجية (التي اطلعت عليها الفجوة في ثمن محيط الدائرة العلوية اليسرى من الرسم البياني على اليمين). الرقم نشرت أصلا في Coutanche وتومسون Schill (2013) 7. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/51226/51226fig4highres.jpg" target="_blank">الرجاء انقر هنا لمشاهدة نسخة أكبر من هذا الرقم.</a>

Watch this Scientific Journal Video about Using Informational Connectivity to Measure the Synchronous Emergence of fMRI Multi-voxel Information Across Time at JoVE.com

Using Informational Connectivity to Measure the Synchronous Emergence of fMRI Multi-voxel Information Across Time

Informational connectivity measures the correspondence between time courses of multi-voxel information across different brain regions. Multi-voxel pattern discriminability time series are extracted from regions and compared, revealing networks that are not identified in a typical functional connectivity approach.

باستخدام الربط المعلوماتي لقياس ظهور متزامن من الرنين المغناطيسي الوظيفي متعدد فوكسل معلومات عبر الزمن

It is now appreciated that condition-relevant information can be present within distributed patterns of functional magnetic resonance imaging (fMRI) brain ...

using-informational-connectivity-to-measure-synchronous-emergence

Research

JoVE Journal

Neuroscience

12.2K Views.  University of Pennsylvania. Informational connectivity measures the correspondence between time courses of multi-voxel information across different brain regions. Multi-voxel pattern discriminability time series are extracted from regions and compared, revealing networks that are not identified in a typical functional connectivity approach.

Video: Using Informational Connectivity to Measure the Synchronous Emergence of fMRI Multi-voxel Information Across Time

Combining Transcranial Magnetic Stimulation and fMRI to Examine the Default Mode Network

The default mode network is a group of brain regions that are active when an individual is not focused on the outside world and the brain is at "wakeful rest."1,2,3 It is thought the default mode network corresponds to self-referential or "internal mentation".2,3
It has been hypothesized that, in humans, activity within the default mode network is correlated with certain pathologies (for instance, hyper-activation has been linked to schizophrenia 4,5,6 and autism spectrum disorders 7 whilst hypo-activation of the network has been linked to Alzheimer's and other neurodegenerative diseases 8). As such, noninvasive modulation of this network may represent a potential therapeutic intervention for a number of neurological and psychiatric pathologies linked to abnormal network activation. One possible tool to effect this modulation is Transcranial Magnetic Stimulation: a non-invasive neurostimulatory and neuromodulatory technique that can transiently or lastingly modulate cortical excitability (either increasing or decreasing it) via the application of localized magnetic field pulses.9
In order to explore the default mode network's propensity towards and tolerance of modulation, we will be combining TMS (to the left inferior parietal lobe) with functional magnetic resonance imaging (fMRI). Through this article, we will examine the protocol and considerations necessary to successfully combine these two neuroscientific tools.

In this article, we examine the methodology and considerations relevant to the combination of TMS and fMRI to examine the effects of brain stimulation on the default network.

الجمع بين التنشيط المغناطيسي عبر الجمجمة والرنين المغناطيسي الوظيفي لدراسة وضع الشبكة الافتراضية

The default mode network is a group of brain regions that are active when an individual is not focused on the outside world and the brain is at "wakeful ...

Correlating Behavioral Responses to fMRI Signals from Human Prefrontal Cortex: Examining Cognitive Processes Using Task Analysis

The aim of this methods paper is to describe how to implement a neuroimaging technique to examine complementary brain processes engaged by two similar tasks. Participants' behavior during task performance in an fMRI scanner can then be correlated to the brain activity using the blood-oxygen-level-dependent signal. We measure behavior to be able to sort correct trials, where the subject performed the task correctly and then be able to examine the brain signals related to correct performance. Conversely, if subjects do not perform the task correctly, and these trials are included in the same analysis with the correct trials we would introduce trials that were not only for correct performance. Thus, in many cases these errors can be used themselves to then correlate brain activity to them. We describe two complementary tasks that are used in our lab to examine the brain during suppression of an automatic responses: the stroop1 and anti-saccade tasks. The emotional stroop paradigm instructs participants to either report the superimposed emotional 'word' across the affective faces or the facial 'expressions' of the face stimuli1,2. When the word and the facial expression refer to different emotions, a conflict between what must be said and what is automatically read occurs. The participant has to resolve the conflict between two simultaneously competing processes of word reading and facial expression. Our urge to read out a word leads to strong 'stimulus-response (SR)' associations; hence inhibiting these strong SR's is difficult and participants are prone to making errors. Overcoming this conflict and directing attention away from the face or the word requires the subject to inhibit bottom up processes which typically directs attention to the more salient stimulus. Similarly, in the anti-saccade task3,4,5,6, where an instruction cue is used to direct only attention to a peripheral stimulus location but then the eye movement is made to the mirror opposite position. Yet again we measure behavior by recording the eye movements of participants which allows for the sorting of the behavioral responses into correct and error trials7 which then can be correlated to brain activity. Neuroimaging now allows researchers to measure different behaviors of correct and error trials that are indicative of different cognitive processes and pinpoint the different neural networks involved.

The goal of our research is to correlate behavior to brain activity. Accurate behavioral measures and imaging techniques allow us to elucidate brain-behavior relationships.

ربط الاستجابات السلوكية لإشارات الرنين المغناطيسي الوظيفي من قشرة الفص الجبهي الإنسان: دراسة العمليات المعرفية عن طريق تحليل المهمة

The aim of this methods paper is to describe how to implement a neuroimaging technique to examine complementary brain processes engaged by two similar ...

Co-analysis of Brain Structure and Function using fMRI and Diffusion-weighted Imaging

The study of complex computational systems is facilitated by network maps, such as circuit diagrams. Such mapping is particularly informative when studying the brain, as the functional role that a brain area fulfills may be largely defined by its connections to other brain areas. In this report, we describe a novel, non-invasive approach for relating brain structure and function using magnetic resonance imaging (MRI). This approach, a combination of structural imaging of long-range fiber connections and functional imaging data, is illustrated in two distinct cognitive domains, visual attention and face perception. Structural imaging is performed with diffusion-weighted imaging (DWI) and fiber tractography, which track the diffusion of water molecules along white-matter fiber tracts in the brain (Figure 1). By visualizing these fiber tracts, we are able to investigate the long-range connective architecture of the brain. The results compare favorably with one of the most widely-used techniques in DWI, diffusion tensor imaging (DTI). DTI is unable to resolve complex configurations of fiber tracts, limiting its utility for constructing detailed, anatomically-informed models of brain function. In contrast, our analyses reproduce known neuroanatomy with precision and accuracy. This advantage is partly due to data acquisition procedures: while many DTI protocols measure diffusion in a small number of directions (e.g., 6 or 12), we employ a diffusion spectrum imaging (DSI)1, 2 protocol which assesses diffusion in 257 directions and at a range of magnetic gradient strengths. Moreover, DSI data allow us to use more sophisticated methods for reconstructing acquired data. In two experiments (visual attention and face perception), tractography reveals that co-active areas of the human brain are anatomically connected, supporting extant hypotheses that they form functional networks. DWI allows us to create a "circuit diagram" and reproduce it on an individual-subject basis, for the purpose of monitoring task-relevant brain activity in networks of interest.

We describe a novel approach for simultaneous analysis of brain function and structure using magnetic resonance imaging (MRI). We assess brain structure with high-resolution diffusion-weighted imaging and white-matter fiber tractography. Unlike standard structural MRI, these techniques allow us to directly relate anatomical connectivity to functional properties of brain networks.

شارك في تحليل بنية الدماغ والدالة باستخدام الرنين المغناطيسي الوظيفي وانتشارها المرجحة التصوير

The study of complex computational systems is facilitated by network maps, such as circuit diagrams. Such mapping is particularly informative when ...

A Simple Way to Measure Alterations in Reward-seeking Behavior Using Drosophila melanogaster

We describe a protocol for measuring ethanol self-administration in fruit flies (Drosophila melanogaster) as a proxy for changes in reward states. We demonstrate a simple way to tap into the fly reward system, modify experiences related to natural reward, and use voluntary ethanol consumption as a measure for changes in reward states. The approach serves as a relevant tool to study the neurons and genes that play a role in experience-mediated changes of internal state. The protocol is composed of two discrete parts: exposing the flies to rewarding and nonrewarding experiences, and assaying voluntary ethanol consumption as a measure of the motivation to obtain a drug reward. The two parts can be used independently to induce the modulation of experience as an initial step for further downstream assays or as an independent two-choice feeding assay, respectively. The protocol does not require a complicated setup and can therefore be applied in any laboratory with basic fly culture tools.

A Simple Way to Measure Alterations in Reward-seeking Behavior Using Drosophila melanogaster

We describe a protocol for inducing rewarding and nonrewarding experiences in fruit flies (Drosophila melanogaster) using voluntary ethanol consumption as a measure for changes in reward states.

طريقة بسيطة لقياس التغيرات في السلوك المكافأة التماس طريق<em&gt; ذبابة الفاكهة</em

We describe a protocol for measuring ethanol self-administration in fruit flies (Drosophila melanogaster) as a proxy for changes in reward states. We ...

Analyzing Dendritic Morphology in Columns and Layers

In many regions of the central nervous systems, such as the fly optic lobes and the vertebrate cortex, synaptic circuits are organized in layers and columns to facilitate brain wiring during development and information processing in developed animals. Postsynaptic neurons elaborate dendrites in type-specific patterns in specific layers to synapse with appropriate presynaptic terminals. The fly medulla neuropil is composed of 10 layers and about 750 columns; each column is innervated by dendrites of over 38 types of medulla neurons, which match with the axonal terminals of some 7 types of afferents in a type-specific fashion. This report details the procedures to image and analyze dendrites of medulla neurons. The workflow includes three sections: (i) the dual-view imaging section combines two confocal image stacks collected at orthogonal orientations into a high-resolution 3D image of dendrites; (ii) the dendrite tracing and registration section traces dendritic arbors in 3D and registers dendritic traces to the reference column array; (iii) the dendritic analysis section analyzes dendritic patterns with respect to columns and layers, including layer-specific termination and planar projection direction of dendritic arbors, and derives estimates of dendritic branching and termination frequencies. The protocols utilize custom plugins built on the open-source MIPAV (Medical Imaging Processing, Analysis, and Visualization) platform and custom toolboxes in the matrix laboratory language. Together, these protocols provide a complete workflow to analyze the dendritic routing of Drosophila medulla neurons in layers and columns, to identify cell types, and to determine defects in mutants.

Here, we show how to analyze dendritic routing of Drosophila medulla neurons in columns and layers. The workflow includes a dual-view imaging technique to improve the image quality and computational tools for tracing, registering dendritic arbors to the reference column array and for analyzing the dendritic structures in 3D space.

تحليل الجذعية الصرف في الأعمدة والطبقات

In many regions of the central nervous systems, such as the fly optic lobes and the vertebrate cortex, synaptic circuits are organized in layers and ...

A Protocol for the Administration of Real-Time fMRI Neurofeedback Training

Neurologic disorders are characterized by abnormal cellular-, molecular-, and circuit-level functions in the brain. New methods to induce and control neuroplastic processes and correct abnormal function, or even shift functions from damaged tissue to physiologically healthy brain regions, hold the potential to dramatically improve overall health. Of the current neuroplastic interventions in development, neurofeedback training (NFT) from functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) has the advantages of being completely non-invasive, non-pharmacologic, and spatially localized to target brain regions, as well as having no known side effects. Furthermore, NFT techniques, initially developed using fMRI, can often be translated to exercises that can be performed outside of the scanner without the aid of medical professionals or sophisticated medical equipment. In fMRI NFT, the fMRI signal is measured from specific regions of the brain, processed, and presented to the participant in real-time. Through training, self-directed mental processing techniques, that regulate this signal and its underlying neurophysiologic correlates, are developed. FMRI NFT has been used to train volitional control over a wide range of brain regions with implications for several different cognitive, behavioral, and motor systems. Additionally, fMRI NFT has shown promise in a broad range of applications such as the treatment of neurologic disorders and the augmentation of baseline human performance. In this article, we present an fMRI NFT protocol developed at our institution for modulation of both healthy and abnormal brain function, as well as examples of using the method to target both cognitive and auditory regions of the brain.

The ability to induce and/or control neural plasticity may be critical in future treatments for neurologic disorders and the recovery from brain injury. In this paper, we present a protocol on the use of neurofeedback training with functional magnetic resonance imaging to modulate human brain function.

بروتوكول "الإدارة في الوقت الحقيقي" في الرنين المغناطيسي الوظيفي Neurofeedback التدريب

Neurologic disorders are characterized by abnormal cellular-, molecular-, and circuit-level functions in the brain. New methods to induce and control ...

Assay to Measure Nucleocytoplasmic Transport in Real Time within Motor Neuron-like NSC-34 Cells

Nucleocytoplasmic transport refers to the import and export of large molecules from the cell nucleus. Recently, a number of studies have shown a connection between amyotrophic lateral sclerosis (ALS) and impairments in the nucleocytoplasmic pathway. ALS is a neurodegenerative disease affecting the motor neurons and resulting in paralysis and ultimately in death, within 2-5 years on average. Most cases of ALS are sporadic, lacking any apparent genetic linkage, but 10% are inherited in a dominant manner. Recently, hexanucleotide repeat expansions (HREs) in the chromosome 9 open reading frame 72 (C9orf72) gene were identified as a genetic cause of ALS and frontotemporal dementia (FTD). Importantly, different groups have recently proposed that these mutants affect nucleocytoplasmic transport. These studies have mostly shown the final outcome and manifestations caused by HREs on nucleocytoplasmic transport, but they do not demonstrate nuclear transport dysfunction in real time. As a result, only severe nucleocytoplasmic transport deficiency can be determined, mostly due to high overexpression or exogenous protein insertion. 
This protocol describes a new and very sensitive assay to evaluate and quantify nucleocytoplasmic transport dysfunction in real time. The rate of import of a NLS-NES-GFP protein (shuttle-GFP) can be quantified in real time using fluorescent microscopy. This is performed by using an exportin inhibitor, thus allowing the shuttle GFP only to enter the nucleus. To validate the assay, the C9orf72 HRE translated dipeptide repeats, poly(GR) and poly(PR), which have been previously shown to disrupt nucleocytoplasmic transport, were used. Using the described assay, a 50% decrease in the nuclear import rate was observed compared to the control. Using this system, minute changes in nucleocytoplasmic transport can be examined and the ability of different factors to rescue (even partially) a nucleocytoplasmic transport defect can be determined.

This protocol describes a method to sensitively measure the nucleocytoplasmic transport rate within motor neuron-like NSC-34 cells by quantifying the real-time change in the nuclear import of a NLS-NES-GFP protein.

فحص لقياس نوكلوسيتوبلاسميك النقل في الوقت الحقيقي داخل موتور الخلايا العصبية مثل نسك-34 الخلايا

Nucleocytoplasmic transport refers to the import and export of large molecules from the cell nucleus. Recently, a number of studies have shown a ...

Quadruple Immunostaining of the Olfactory Bulb for Visualization of Olfactory Sensory Axon Molecular Identity Codes

The mouse olfactory system is often used to study mechanisms of neural circuit formation&#12288;because of its simple anatomical structure. An Olfactory Sensory Neuron (OSN) is a bipolar cell with a single dendrite and a single unbranched axon. An OSN expresses only one Olfactory Receptor (OR) gene, OSNs expressing a given type of OR converge their axons to a few sets of invariant glomeruli in the Olfactory Bulb (OB). A remarkable feature of OSN projection is that the expressed ORs play instructive roles in axonal projection. ORs regulate the expression of multiple axon-sorting molecules and generate the combinatorial molecular code of axon-sorting molecules at the OSN axon termini. Thus, to understand the molecular mechanisms of OR-specific axon guidance mechanisms, it is vital to characterize their expression profiles at the OSN axon termini within the same glomerulus. The aim of this article was to introduce methods for collecting as many glomeruli as possible on a single OB section and for performing immunostaining using multiple antibodies. This would allow the comparison and analysis of the expression patterns of axon-sorting molecules without staining variation between OB sections.

Olfactory sensory neurons express a wide variety of axon-sorting molecules to establish proper neural circuitry. This protocol describes an immunohistochemical staining method to visualize combinatorial expressions of axon-sorting molecules at the axon termini of olfactory sensory neurons.

رباعية المناعية من لمبة الشمية لتصور رموز حسية أكسون الجزيئية الحسية

The mouse olfactory system is often used to study mechanisms of neural circuit formation&#12288;because of its simple anatomical structure. An Olfactory ...

Analyzing Neural Activity and Connectivity Using Intracranial EEG Data with SPM Software

Measuring neural activity and connectivity associated with cognitive functions at high spatial and temporal resolutions is an important goal in cognitive neuroscience. Intracranial electroencephalography (EEG) can directly record electrical neural activity and has the unique potential to accomplish this goal. Traditionally, averaging analysis has been applied to analyze intracranial EEG data; however, several new techniques are available for depicting neural activity and intra- and inter-regional connectivity. Here, we introduce two analytical protocols we recently applied to analyze intracranial EEG data using the Statistical Parametric Mapping (SPM) software: time-frequency SPM analysis for neural activity and dynamic causal modeling of induced responses for intra- and inter-regional connectivity. We report our analysis of intracranial EEG data during the observation of faces as representative results. The results revealed that the inferior occipital gyrus (IOG) showed gamma-band activity at very early stages (110 ms) in response to faces, and both the IOG and amygdala showed rapid intra- and inter-regional connectivity using various types of oscillations. These analytical protocols have the potential to identify the neural mechanisms underlying cognitive functions with high spatial and temporal profiles.

We present two analytical protocols that can be used to analyze intracranial electroencephalography data using the Statistical Parametric Mapping (SPM) software: time-frequency statistical parametric mapping analysis for neural activity, and dynamic causal modeling of induced responses for intra- and inter-regional connectivity.

تحليل النشاط العصبي والاتصال باستخدام بيانات التخطيط الدماغي داخل الجمجمة مع برنامج الحركة الوطنية الصومالية

Measuring neural activity and connectivity associated with cognitive functions at high spatial and temporal resolutions is an important goal in cognitive ...

Statistical Modelling of Cortical Connectivity Using Non-invasive Electroencephalograms

Non-invasive electrophysiological recordings are useful for the evaluation of nervous system function. These techniques are inexpensive, fast, replicable, and less resource-intensive than imaging. Further, the functional data produced have excellent temporal resolution, which is not achievable with structural imaging.
Current applications of electroencephalograms (EEG) are limited by data processing methods. Standard analysis techniques using raw time series data at individual channels are very limited methods of interrogating nervous system activity. More detailed information about cortical function can be achieved by examining relationships between channels and deriving statistical models of how areas are interacting, allowing visualization of connectivity between networks.
This manuscript describes a method for deriving statistical models of cortical network activity by recording EEG in a standard manner, then examining the interelectrode coherence measures to assess relationships between the recorded areas. Higher order interactions can be further examined by assessing the covariance between the coherence pairs, producing high-dimensional &#34;maps&#34; of network interactions. These data constructs can be examined to assess cortical network function and its relationship to pathology in ways not achievable with traditional techniques.
This approach offers greater sensitivity to network level interactions than is achievable with raw time series analysis. It is, however, limited by the complexity of drawing specific mechanistic conclusions about the underlying neural populations and the high volumes of data generated, requiring more advanced statistical techniques for evaluation, including dimensionality reduction and classifier-based approaches.

Standard EEG analysis techniques offer limited insight into nervous system function. Deriving statistical models of cortical connectivity offers far greater ability to investigate underlying network dynamics. Improved functional assessment opens new possibilities for diagnosis, prognostication, and outcome prediction in nervous system diseases.

النمذجة الاحصائيه للربط القشري باستخدام التصوير الكهربي غير الغازي

Non-invasive electrophysiological recordings are useful for the evaluation of nervous system function. These techniques are inexpensive, fast, replicable, ...