Wir danken Dr. D. Chen und Dr. C. Yen für die Bereitstellung des AFNI-Skripts zur Einrichtung der Echtzeit-fMRT für PV 5 und dem AFNI-Team für die Softwareunterstützung. Diese Forschung wurde durch die Förderung der NIH Brain Initiative (RF1NS113278-01, R01 MH111438-01) und den S10-Instrumentenzuschuss (S10 RR023009-01) an das Martinos Center, die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) Yu215/3-1, das BMBF 01GQ1702 und die interne Förderung der Max-Planck-Gesellschaft unterstützt.

Diese Studie wurde in Übereinstimmung mit dem Tierschutzgesetz (TierSchG) und der Tierschutz-Versuchstierverordnung (TierSchVersV) durchgeführt. Das hier beschriebene Versuchsprotokoll wurde von der Ethikkommission (§15 TierSchG) geprüft und von der Landesbehörde (Regierungspräsidium Tübingen, Baden-Württemberg, Deutschland) genehmigt.
1. Vorbereitung des BOLD-fMRT-Versuchsaufbaus für Kleintierversuche
<ol></ol>2. Katheter- und Beatmungschirurgie
<ol><li>Richten Sie ein Beatmungsgerät und physiologische Statusüberwachungssysteme wie Thermometer, Blutdruck- und Atemaufzeichnung ein, wie in Abbildung 1 dargestellt. Stellen Sie mit dem Beatmungsgerät eine konstante Frequenz von 60 ± 1 Atemzug/min und eine Temperatur von 37 °C mit einem MR-kompatiblen Heizkissen mit Feedback-Regelsatz ein.</li>
	<li>Betäuben Sie eine erwachsene männliche Sprague-Dawley-Ratte (300-600 g) in einer Kammer mit 5% Isofluran für die Induktion und geben Sie 2-2,5% Isofluran für die Operation aus einem Vaporizer ab. Überprüfen Sie die Tiefe der Anästhesie, indem Sie die Hintersähe kneifen und das Fehlen einer Entzugsreaktion bestätigen.</li>
	<li>Intubieren Sie das Tier mit einer 14 g Kunststoffkanüle zur Beatmung (60 ± 1 Atemzug/min mit einem Gemisch aus 70 % Luft und 30 % Sauerstoff). Das endtidale Kohlendioxid (CO2) wird so eingestellt, dass es im Bereich von 25 ± 5 mmHg29 liegt. HINWEIS: Die Intubation ist entscheidend für die Aufrechterhaltung des richtigen CO2 -Spiegels durch fMRT-Experimente.</li>
	<li>Legen Sie das Tier in Rückenlage auf einen Operationstisch und rasieren Sie einen Oberschenkel mit einem Elektrorasierer. Und dann machen Sie einen Schnitt auf der rasierten Haut mit einer chirurgischen Schere. HINWEIS: Die Länge des Schnittes beträgt ca. 1-2 cm in Längsrichtung.</li>
	<li>Finden Sie eine Oberschenkelarterie und eine Vene unter der Schnittregion für die Katheterisierung und trennen Sie die einzelne Oberschenkelarterie und Vene vom umgebenden Gewebe.</li>
	<li>Befestigen Sie eine Seite der abgetrennten Oberschenkelarterie mit einer chirurgischen Naht und halten Sie die andere Seite mit einer Mikro-Bulldoggenzange fest. Dann machen Sie einen kleinen Schnitt zwischen den gebundenen Regionen an der Oberschenkelarterie.</li>
	<li>Führen Sie einen Katheter durch den kleinen Schnitt in die Oberschenkelarterie ein und binden Sie den Katheter und die Arterie mit chirurgischen Nähten zusammen. Überwachen Sie den arteriellen Blutdruck ständig mit dem physiologischen Überwachungssystem, um im Bereich von 80-120 mmHg zu liegen, und messen Sie das arterielle Blutgas regelmäßig, um pO 2 von mindestens 90 mmHg und pCO2 von 30-45 mmHg während des Scannens aufrechtzuerhalten. HINWEIS: Diese Katheterisierung ist entscheidend für die Überwachung des arteriellen Blutdrucks während fMRT-Experimenten.</li>
	<li>Befestigen Sie beide Enden der Oberschenkelvene mit seidengeflochtenen chirurgischen Nähten. Dann machen Sie einen kleinen Schnitt zwischen den gebundenen Regionen an der Oberschenkelvene. Verwenden Sie eine Pinzette, um das Nähen durchzuführen. HINWEIS: Die Größe der Naht beträgt ca. 1-2 cm.</li>
	<li>Führen Sie einen Katheter in die Oberschenkelvene ein. Binden Sie den Katheter und die Vene mit chirurgischen Nähten zusammen. HINWEIS: Diese Katheterisierung ist entscheidend für die Verabreichung von Alpha-Chloralose durch die Vene und die Anpassung der Anästhesiespiegel während fMRT-Experimenten. Wenn das Tier nicht gut betäubt ist, beginnt es spontan zu atmen. In diesem Fall muss mehr Alpha-Chloralose verabreicht werden, um Atembewegungsartefakte zu vermeiden.</li>
	<li>Vernähen Sie den chirurgischen Schnitt auf der rasierten Haut. Sobald die chirurgischen Eingriffe abgeschlossen sind, halten Sie das Tier anästhesiert, indem Sie einen Bolus von Alpha-Chloralose mit einer Dosierung von ~ 80 mg / kg durch den Katheter infundieren, der mit der Oberschenkelvene verbunden ist, und gleichzeitig die Isofluran-Verabreichung stoppen.</li>
</ol>3. Einsetzen des Tieres in den MRT-Scanner
<ol><li>Übertragen Sie das betäubte Tier in den MRT-Scanner, sobald der 2.10-Schritt abgeschlossen ist, und befestigen Sie es auf einer speziell angefertigten Halterung.</li>
	<li>Führen Sie ein Echtzeit-Rektalthermometer in das Tier ein, um die Temperatur des Tieres zu überwachen. Legen Sie ein Heizkissen unter den Oberkörper des Tieres, um die Temperatur zu kontrollieren. Halten Sie die Körpertemperatur während der MRT-Untersuchung bei 37,0 ± 0,5 °C.</li>
	<li>Geben Sie Alpha-Chloralose mit ~ 25 mg / kg / h Lösung in einer Mischung aus Pancuronium (~ 2 mg / kg / h), einem Muskelrelaxans, kontinuierlich ab, während das Tier anästhesiert bleibt und Bewegungsartefakte in fMRT-Bildern reduziert werden. Überwachen Sie den Blutdruck und die Atmung, indem Sie die Menge des Medikaments und die Beatmungsrate entsprechend dem physiologischen Status anpassen.</li>
	<li>Verabreichen Sie ophthalmologische Salbe auf die Augen des Tieres, um Trockenheit während fMRT-Experimenten zu verhindern. Befestigen Sie den Kopf des Tieres sicher mit zwei Ohrstangen, um Artefakte der Kopfbewegung zu vermeiden.</li>
	<li>Befestigen Sie eine Transceiver-Oberflächenspule am Kopf. Stellen Sie die Spule vor den MRT-Messungen auf die Larmorfrequenz (z. B. 599 MHz auf 14,1 T) am Kopf ein und passen Sie sie an. HINWEIS: Hier wird eine Spule mit einem Durchmesser von 22 mm verwendet, um das gesamte Gehirn einer Ratte zu bedecken.</li>
	<li>Führen Sie ein Paar Nadelelektroden in die Haut der Vorderpfote zwischen den Fingern 1 und 4 ein und fixieren Sie sie mit chirurgischem Klebeband. Und dann bestätigen Sie, dass die Stimulation ordnungsgemäß funktioniert, nachdem Sie ein Stimulationseingangskabel an diese Elektroden30 angeschlossen haben.</li>
	<li>Setzen Sie das Tier in die MRT-Bohrung ein und platzieren Sie es ungefähr im Isozentrum.</li>
</ol>4. Messung von anatomischen MRT-Bildern
<ol><li>Klicken Sie in der Hauptbenutzeroberfläche auf die Schaltfläche im Kalibrierungsmenü. Führen Sie die Kalibrierungen des MRT-Systems durch, indem Sie auf die folgenden Punkte in der Benutzeroberfläche der Anpassungsplattform klicken (siehe Hilfemenü in der Konsolensoftware): Ermitteln der grundlegenden Resonanzfrequenz, Kalibrieren der HF-Impulsleistung, Einstellen der optimalen Empfängerverstärkung, Messen der B0-Karte im Tier für das Shimming, Ausführen globaler linearer Unterlegscheiben basierend auf dem nicht lokalisierten Integral des freien Induktionszerfalls (FID). HINWEIS: Dieser Schritt dauert weniger als 2 Minuten.</li>
	<li>Führen Sie eine Positionssequenz durch, indem Sie auf die Schaltfläche "Scannen" klicken, um die Kopfposition des Tieres in der MRT-Bohrung zu finden. Wenn sich der Kopf nicht in der Isomitte befindet, passen Sie die Position des Kopfes an, während Sie die Halterung hin und her bewegen, bis sich der Kopf in der Isomitte befindet.</li>
	<li>Führen Sie eine Localizer-Sequenz aus, indem Sie auf die Schaltfläche "Scannen" klicken, um einen ROI im Kopf zu identifizieren. Wählen Sie "Shim zuordnen" und definieren Sie den ROI des Shim-Volumens, um das gesamte Gehirn im Lokalisierungsbild abzudecken, und führen Sie dann ein Shimming hoher Ordnung (z. B. 2. oder 3. Ordnung) mit der Option "Shim bis zu" durch, um die Inhomogenitäten des Hauptmagnetfelds (B0) beim ROI zu reduzieren. HINWEIS: Das Shimming höherer Ordnung ist ein entscheidender Schritt, um die Qualität von BOLD-fMRT-Daten zu verbessern, wenn EPI-Sequenzen verwendet werden.</li>
	<li>Führen Sie eine T2-gewichtete RARE-Sequenz durch, indem Sie auf die Schaltfläche "Scannen" klicken, um anatomische Bilder zu erfassen, die das gesamte Gehirn in einer koronalen Ansicht abdecken (z. B. werden die folgenden Sequenzparameter verwendet): Wiederholzeit (TR) 4000 ms, effektive Echozeit (TE) 36,1 ms, Matrix 128 x 128, Sichtfeld (FOV) 19,2 x 19,2 mm2, Anzahl der Schichten 32, Schichtdicke 0,3 mm, SELTENHEITSFAKTOR 8). HINWEIS: Im folgenden Schritt der Echtzeit-fMRT-Visualisierung werden die anatomischen Bilder verwendet, um 3D-EPI-Bilder als Vorlage zu registrieren.</li>
</ol>5. Einrichtung der fMRT-Software in Echtzeit und Visualisierung der fMRT-Reaktion
<ol><li>Öffnen Sie ein Terminalfenster und gehen Sie mit dem folgenden Befehl zum Echtzeit-AFNI-Plugin-Pfad: cd /home/(Benutzername)/rt_afni HINWEIS: Das AFNI-Plugin-Skript "afni_rt" ist in den Zusatzdateien enthalten.</li>
	<li>Führen Sie die AFNI-Software mit dem Echtzeit-Plugin aus, indem Sie den folgenden Befehl und die folgenden Optionen verwenden. afni -rt -yestplugouts -DAFNI_REALTIME_MP_HOST_PORT=localhost:(Portnummer) -DAFNI_REALTIME_Graph=Echtzeit -DAFNI_FIM_IDEAL=(Paradigma) HINWEIS: Im ersten Fall erlaubt der Code externen Programmen, Daten mit AFNI auszutauschen, während im zweiten Fall das Echtzeit-Plugin versucht, einen TCP-Socket für den benutzerdefinierten localhost und Port zu öffnen. Im dritten und vierten Fall zeichnen die Codes den Zeitverlauf der fMRT-Daten in Echtzeit auf und zeichnen den Zeitverlauf des benutzerdefinierten Paradigmas im fMRT-Zeitverlauf auf, wenn Echtzeit-fMRT-Daten erfasst werden. Weitere Informationen finden Sie https://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/README.environment.html.</li>
	<li>Überwachen Sie bevorstehende AFNI BRIK-Dateien, die mit dem Befehl "Dimon" definiert wurden, wie in Abbildung 2 dargestellt, mit den folgenden Optionen: Dimon -tr (TR von EPI) -nt (NRepetitionen von EPI) -rt -quit -infile_pattern Echtzeit*. BRIK -file_type AFNI HINWEIS: "Dimon" ist ein Befehl, um die Echtzeiterfassung von AFNI-Bilddateien mit den folgenden Optionen zu überwachen: "-rt", das das Echtzeit-Plugin ausführt, und "-infile_pattern (Datenname). BRIK -file_type AFNI", das es dem Plugin ermöglicht, die spezifischen BRIK-Dateien zu lesen und zur Anzeige und Formatierung an AFNI zu senden. Weitere Informationen finden Sie https://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/Dimon.html.</li>
	<li>Verwenden Sie den Befehl "pvcmd" mit den folgenden Optionen: pvcmd -a JMacroManager JMMExecuteMacro -category $USER -macro Feed2AFNI_rt3DEPI HINWEIS: Dieser Code ist im Makroskript "Setup_rt3DEPI" vorhanden, um das Hintergrundmakroskript "Feed2AFNI_rt3DEPI" direkt nach dem Klicken auf die Schaltfläche "Scannen" für die EPI-Erfassung auszuführen.</li>
	<li>Verwenden Sie den Befehl "exec pvcmd" mit den folgenden Optionen, um EPI-Erfassungsparameter abzurufen. exec pvcmd -a ParxServer -r ParamGetValue -psid $ParSpaceId -param (PVM-Parameter von EPI) -id 10 -args $AcqKey $ParSpaceId $ProcnoPath</li>
	<li>Verwenden Sie den Befehl "exec to3d" mit den folgenden Optionen, um EPI-Rohdaten in Echtzeit im Hintergrundmakroskript "Feed2AFNI_rt3DEPI" in AFNI-Dateien zu konvertieren. exec to3d -omri -xFOV $FOV_X -yFOV $FOV_Y -zFOV $FOV_Z -prefix $LastVolName $ImgFormat$Path2dseq</li>
	<li>Stellen Sie sicher, dass die geometrischen EPI-Informationen mit der anatomischen Ausrichtung übereinstimmen. HINWEIS: Der AFNI-Befehl "to3d" wird automatisch mit den geometrischen Informationen wie dem Sichtfeld (FOV) und der Matrixgröße ausgeführt, um die fMRT-Rohdaten in eine AFNI-BRIK-Daten umzuwandeln, wenn alle 3D-Volumendaten nach jedem einzelnen TR gespeichert werden, wie in Abbildung 2 gezeigt. Die Bildausrichtung kann mit den geometrischen Informationsparametern von "to3d" verändert werden. Weitere Informationen finden Sie https://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/to3d.html.</li>
	<li>Schalten Sie einen elektrischen Stimulus-Isolator ein und führen Sie eine elektrische Vorpfotenstimulation für eine evozierte fMRT-Studie (z. B. 3 Hz, 4 s Pulsbreite 300 us, 2,5 mA) unter Verwendung von Stimulationsblöcken durch. HINWEIS: Hier besteht das Blockdesign-Paradigma aus 10 Prästimulationsscans, 3 Stimulationsscans und 12 Interstimulationsscans (15 Scans pro Epoche).</li>
	<li>Führen Sie eine T2*-gewichtete 3D-EPI-Sequenz durch, indem Sie auf die Schaltfläche "Scannen" für die BOLD-fMRT-Studie klicken (z. B. werden die folgenden Parameter verwendet: TR/TE 1500/14 ms, Matrix 64 x 64 x 32, FOV 19,2 x 19,2 x 9,6 mm 3 und Auflösung 300 x 300 μm3). HINWEIS: Sobald Sie auf die Schaltfläche "Scannen" klicken, werden die Rohdaten mithilfe der vordefinierten Makroskripte in Echtzeit überwacht und verarbeitet. Sobald ein AFNI BRIK-Datensatz konvertiert ist, werden voxelweise Zeitverlaufsdiagramme für 3D-EPI-Bilder in der AFNI-Software angezeigt und automatisch für jeden einzelnen TR aktualisiert.</li>
	<li>Um die EPI-Bilder über die anatomischen RARE-Bilder zu legen, konvertieren Sie die RARE-Bilder mit dem Befehl "to3d" wie in Schritt 5.6 in einen AFNI-BRIK-Datensatz und registrieren Sie dann die EPI-Bilder mit dem AFNI-Skript "align_epi_anat.py" mit den folgenden Optionen in den anatomischen Bildern: align_epi_anat.py -anat anatomy_template_al+orig -epi epi.$(epi-Datennummer)+orig -epi_base 1 -Suffix _volreg -rat_align -cost lpa -epi2anat HINWEIS: Weitere Informationen finden Sie https://afni.nimh.nih.gov/pub/dist/doc/program_help/ align_epi_anat.py.html.</li>
	<li>Um funktionale Karten der BOLD-Antworten zu verarbeiten, berechnen Sie die Dekonvolution des 3D+Zeit-Datensatzes mit einer bestimmten Stimulus-Zeitreihe mit dem Befehl "3dDeconvolve" mit den folgenden Optionen: 3dDeconvolve -input (Name der Eingabedatei)+orig. -nfirst 0 -polort 3 -num_stimts 1 -stim_times 1 (Dateiname des Stimulationsparadigmas) 'BLOCK(4,1)' -stim_label 1 Vorderpfote -tout -fout -rout HINWEIS: Bildverarbeitungsschritte wie räumliche Glättung oder zeitliche Filterung wurden in ein angepasstes AFNI-Datenverarbeitungsskript integriert. Weitere Informationen finden Sie https://afni.nimh.nih.gov/afni/doc/help/3dDeconvolve.html.</li>
	<li>Um funktionale Karten der BOLD-Signale zu visualisieren, verwenden Sie ein interaktives Clustering in der AFNI-Software. Öffnen Sie die Option "Overlay definieren" und verwenden Sie die Funktion "Cluster" aus dem Menü der AFNI-Benutzeroberfläche.</li>
	<li>Nehmen Sie das Tier nach der letzten fMRT-Untersuchung aus dem MRT-Scanner und euthanasieren Sie es gemäß den genehmigten Protokollen. HINWEIS: Zur Verarbeitung der Echtzeit-fMRT-Daten wurden Bildverarbeitungsfunktionen von AFNI und Makrofunktionen in der neuesten Konsolensoftware verwendet. Detaillierte Informationen und Beschreibungen der Makrofunktionen finden Sie im Hilfemenü der Konsolensoftware. Die AFNI-Software ist eine Freeware, die direkt über die NIMH-AFNI-Website heruntergeladen werden kann. Die zugehörigen Skripte zum Erstellen der Verbindung zwischen AFNI und dem Konsolensystem sind angehängt.</li>
</ol>

<ol>
	<li>Ogawa, S., Lee, T. M., Kay, A. R., Tank, D. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Brain+magnetic+resonance+imaging+with+contrast+dependent+on+blood+oxygenation.">Brain magnetic resonance imaging with contrast dependent on blood oxygenation.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences U.S.A. 87 (24), 9868-9872 (1990).</li><li>Belliveau, J. W., 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+mapping+of+the+human+visual+cortex+by+magnetic+resonance+imaging.">Functional mapping of the human visual cortex by magnetic resonance imaging.</a> Science. 254 (5032), 716-719 (1991).</li><li>Stehling, M. K., Turner, R., Mansfield, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Echo-planar+imaging:+magnetic+resonance+imaging+in+a+fraction+of+a+second.">Echo-planar imaging: magnetic resonance imaging in a fraction of a second.</a> Science. 254 (5028), 43-50 (1991).</li><li>Bandettini, P. A., Wong, E. C., Hinks, R. S., Tikofsky, R. S., Hyde, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Time+course+EPI+of+human+brain+function+during+task+activation.">Time course EPI of human brain function during task activation.</a> Magnetic Resonance in Medicine. 25 (2), 390-397 (1992).</li><li>Kwong, K. K., 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=Dynamic+magnetic+resonance+imaging+of+human+brain+activity+during+primary+sensory+stimulation.">Dynamic magnetic resonance imaging of human brain activity during primary sensory stimulation.</a> Proceedings of the National Academy of Science U. S. A. 89 (12), 5675-5679 (1992).</li><li>Ogawa, S., 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=Intrinsic+signal+changes+accompanying+sensory+stimulation:+functional+brain+mapping+with+magnetic+resonance+imaging.">Intrinsic signal changes accompanying sensory stimulation: functional brain mapping with magnetic resonance imaging.</a> Proceedings of the National Academy of Science U. S. A. 89 (13), 5951-5955 (1992).</li><li>Biswal, B., Yetkin, F. Z., Haughton, V. M., Hyde, J. S. <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> Magnetic Resonance in Medicine. 34 (4), 537-541 (1995).</li><li>Logothetis, N. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=What+we+can+do+and+what+we+cannot+do+with+fMRI.">What we can do and what we cannot do with fMRI.</a> Nature. 453 (7197), 869-878 (2008).</li><li>Kim, S. G., Ogawa, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Biophysical+and+physiological+origins+of+blood+oxygenation+level-dependent+fMRI+signals.">Biophysical and physiological origins of blood oxygenation level-dependent fMRI signals.</a> Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 32 (7), 1188-1206 (2012).</li><li>Peltier, S. 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=Functional+connectivity+changes+with+concentration+of+sevoflurane+anesthesia.">Functional connectivity changes with concentration of sevoflurane anesthesia.</a> Neuroreport. 16 (3), 285-288 (2005).</li><li>Dopfel, D., Zhang, N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mapping+stress+networks+using+functional+magnetic+resonance+imaging+in+awake+animals.">Mapping stress networks using functional magnetic resonance imaging in awake animals.</a> Neurobiology of Stress. 9, 251-263 (2018).</li><li>Hu, X. P., Le, T. H., Parrish, T., Erhard, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Retrospective+Estimation+and+Correction+of+Physiological+Fluctuation+in+Functional+Mri.">Retrospective Estimation and Correction of Physiological Fluctuation in Functional Mri.</a> Magnetic Resonance in Medicine. 34 (2), 201-212 (1995).</li><li>Birn, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+role+of+physiological+noise+in+resting-state+functional+connectivity.">The role of physiological noise in resting-state functional connectivity.</a> Neuroimage. 62 (2), 864-870 (2012).</li><li>Caballero-Gaudes, C., Reynolds, R. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Methods+for+cleaning+the+BOLD+fMRI+signal.">Methods for cleaning the BOLD fMRI signal.</a> Neuroimage. 154, 128-149 (2017).</li><li>Pais-Roldan, P., Biswal, B., Scheffler, K., Yu, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Identifying+Respiration-Related+Aliasing+Artifacts+in+the+Rodent+Resting-State+fMRI.">Identifying Respiration-Related Aliasing Artifacts in the Rodent Resting-State fMRI.</a> Frontiers in Neuroscience. 12, 00788 (2018).</li><li>Glover, G. H., Li, T. Q., Ress, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Image-based+method+for+retrospective+correction+of+physiological+motion+effects+in+fMRI:+RETROICOR.">Image-based method for retrospective correction of physiological motion effects in fMRI: RETROICOR.</a> Magnetic Resonance in Medicine. 44 (1), 162-167 (2000).</li><li>Chang, C., Cunningham, J. P., Glover, G. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Influence+of+heart+rate+on+the+BOLD+signal:+The+cardiac+response+function.">Influence of heart rate on the BOLD signal: The cardiac response function.</a> Neuroimage. 44 (3), 857-869 (2009).</li><li>Birn, R. M., Diamond, J. B., Smith, M. A., Bandettini, P. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Separating+respiratory-variation-related+neuronal-activity-related+fluctuations+in+fluctuations+from+fMRI.">Separating respiratory-variation-related neuronal-activity-related fluctuations in fluctuations from fMRI.</a> Neuroimage. 31 (4), 1536-1548 (2006).</li><li>Golestani, A. M., Chang, C., Kwinta, J. B., Khatamian, Y. B., Chen, J. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mapping+the+end-tidal+CO2+response+function+in+the+resting-state+BOLD+fMRI+signal:+Spatial+specificity,+test-retest+reliability+and+effect+of+fMRI+sampling+rate.">Mapping the end-tidal CO2 response function in the resting-state BOLD fMRI signal: Spatial specificity, test-retest reliability and effect of fMRI sampling rate.</a> Neuroimage. 104, 266-277 (2015).</li><li>Lu, H. 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=Real-time+animal+functional+magnetic+resonance+imaging+and+its+application+to+neurophamacological+studies.">Real-time animal functional magnetic resonance imaging and its application to neurophamacological studies.</a> Magnetic Resonance Imaging. 26 (9), 1266-1272 (2008).</li><li>Cox, R. W., Jesmanowicz, A., Hyde, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Real-time+functional+magnetic+resonance+imaging.">Real-time functional magnetic resonance imaging.</a> Magnetic Resonance Medicine. 33 (2), 230-236 (1995).</li><li>Lee, C. C., Jack, C. R., Rossman, P. J., Riederer, S. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Real-time+reconstruction+and+high-speed+processing+in+functional+MR+imaging.">Real-time reconstruction and high-speed processing in functional MR imaging.</a> American Journal of Neuroradiology. 19 (7), 1297-1300 (1998).</li><li>Voyvodic, J. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Real-time+fMRI+paradigm+control,+physiology,+and+behavior+combined+with+near+real-time+statistical+analysis.">Real-time fMRI paradigm control, physiology, and behavior combined with near real-time statistical analysis.</a> Neuroimage. 10 (2), 91-106 (1999).</li><li>Cohen, 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=Real-time+functional+magnetic+resonance+imaging.">Real-time functional magnetic resonance imaging.</a> Methods. 25 (2), 201-220 (2001).</li><li>Posse, S., 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=A+new+approach+to+measure+single-event+related+brain+activity+using+real-time+fMRI:+Feasibility+of+sensory,+motor,+and+higher+cognitive+tasks.">A new approach to measure single-event related brain activity using real-time fMRI: Feasibility of sensory, motor, and higher cognitive tasks.</a> Human Brain Mapping. 12 (1), 25-41 (2001).</li><li>Decharms, R. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Reading+and+controlling+human+brain+activation+using+real-time+functional+magnetic+resonance+imaging.">Reading and controlling human brain activation using real-time functional magnetic resonance imaging.</a> Trends in Cognitive Sciences. 11 (11), 473-481 (2007).</li><li>Bruhl, A. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Making+Sense+of+Real-Time+Functional+Magnetic+Resonance+Imaging+(rtfMRI)+and+rtfMRI+Neurofeedback.">Making Sense of Real-Time Functional Magnetic Resonance Imaging (rtfMRI) and rtfMRI Neurofeedback.</a> International Journal of Neuropsychopharmacology. 18 (6), (2015).</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> Computers and Biomedical Research. 29 (3), 162-173 (1996).</li><li>Liou, W. W., Goshgarian, H. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantitative+assessment+of+the+effect+of+chronic+phrenicotomy+on+the+induction+of+the+crossed+phrenic+phenomenon.">Quantitative assessment of the effect of chronic phrenicotomy on the induction of the crossed phrenic phenomenon.</a> Experimental Neurology. 127 (1), 145-153 (1994).</li><li>Shih, Y. Y., 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=Ultra+high-resolution+fMRI+and+electrophysiology+of+the+rat+primary+somatosensory+cortex.">Ultra high-resolution fMRI and electrophysiology of the rat primary somatosensory cortex.</a> Neuroimage. 73, 113-120 (2013).</li><li>Masamoto, K., Kim, T., Fukuda, M., Wang, P., Kim, S. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Relationship+between+neural,+vascular,+and+BOLD+signals+in+isoflurane-anesthetized+rat+somatosensory+cortex.">Relationship between neural, vascular, and BOLD signals in isoflurane-anesthetized rat somatosensory cortex.</a> Cerebral Cortex. 17 (4), 942-950 (2007).</li><li>van Alst, T. M., 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=Anesthesia+differentially+modulates+neuronal+and+vascular+contributions+to+the+BOLD+signal.">Anesthesia differentially modulates neuronal and vascular contributions to the BOLD signal.</a> Neuroimage. 195, 89-103 (2019).</li><li>Wu, T. L., 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=Effects+of+isoflurane+anesthesia+on+resting-state+fMRI+signals+and+functional+connectivity+within+primary+somatosensory+cortex+of+monkeys.">Effects of isoflurane anesthesia on resting-state fMRI signals and functional connectivity within primary somatosensory cortex of monkeys.</a> Brain and Behavior. 6 (12), 00591 (2016).</li><li>Liu, X., Zhu, X. H., Zhang, Y., Chen, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+change+of+functional+connectivity+specificity+in+rats+under+various+anesthesia+levels+and+its+neural+origin.">The change of functional connectivity specificity in rats under various anesthesia levels and its neural origin.</a> Brain Topography. 26 (3), 363-377 (2013).</li><li>Liu, X. P., 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=Multiphasic+modification+of+intrinsic+functional+connectivity+of+the+rat+brain+during+increasing+levels+of+propofol.">Multiphasic modification of intrinsic functional connectivity of the rat brain during increasing levels of propofol.</a> Neuroimage. 83, 581-592 (2013).</li><li>Hutchison, R. M., Hutchison, M., Manning, K. Y., Menon, R. S., Everling, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Isoflurane+induces+dose-dependent+alterations+in+the+cortical+connectivity+profiles+and+dynamic+properties+of+the+brain's+functional+architecture.">Isoflurane induces dose-dependent alterations in the cortical connectivity profiles and dynamic properties of the brain's functional architecture.</a> Human Brain Mapping. 35 (12), 5754-5775 (2014).</li><li>He, Y., 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=Ultra-Slow+Single-Vessel+BOLD+and+CBV-Based+fMRI+Spatiotemporal+Dynamics+and+Their+Correlation+with+Neuronal+Intracellular+Calcium+Signals.">Ultra-Slow Single-Vessel BOLD and CBV-Based fMRI Spatiotemporal Dynamics and Their Correlation with Neuronal Intracellular Calcium Signals.</a> Neuron. 97 (4), 925-939 (2018).</li><li>Yoshida, K., 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=Physiological+effects+of+a+habituation+procedure+for+functional+MRI+in+awake+mice+using+a+cryogenic+radiofrequency+probe.">Physiological effects of a habituation procedure for functional MRI in awake mice using a cryogenic radiofrequency probe.</a> Journal of Neuroscience Methods. 274, 38-48 (2016).</li></ol>

Sascha Köhler ist Mitarbeiter bei der Bruker BioSpin MRI GmbH.

Die Echtzeitüberwachung des fMRT-Signals hilft den Experimentatoren, die Physiologie der Tiere anzupassen, um die funktionelle Kartierung zu optimieren. Bewegungsartefakte bei wachen Tieren sowie die anästhetische Wirkung sind wichtige Faktoren, die die Variabilität von fMRT-Signalen vermitteln und die biologische Interpretation des Signals an sich verwirren 31,32,33,34,35,36,37,38 </su...

Die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) ist eine nicht-invasive Methode zur Messung der hämodynamischen Reaktionen 1,2,3,4,5,6,7,8,9, z. B. des Blutsauerstoffspiegel-abhängigen (BOLD), des zerebralen Blutvolumens und des Flusssignals, die mit der neuronalen Aktivität im Gehirn verbunden sind. In tierexperimentellen Studien können hämodynamische Signale durch die Anästhesie 10, das Stressniveau wacher Tiere11 sowie die potenziellen nicht-physiologischen Artefakte, z. B. Herzpulsation und Atembewegungen 12, 13, 14, 15, beeinflusst werden. Obwohl viele Post-Processing-Methoden entwickelt wurden, um eine retrospektive Analyse des fMRT-Signals für die aufgabenbezogene und ruhende funktionelle Dynamik und Konnektivitätskartierung16,17,18,19 zu ermöglichen, gibt es nur wenige Techniken, um eine Echtzeit-Lösung für die Kartierung der Gehirnfunktion und sofortige Auslesungen im Tiergehirnbereitzustellen 20 (von denen die meisten hauptsächlich für die Kartierung des menschlichen Gehirns verwendet werden 21). 22,23,24,25,26,27). Insbesondere fehlt diese Art von Echtzeit-fMRT-Mapping-Methode in Tierversuchen. Es ist notwendig, eine fMRT-Plattform einzurichten, um die Untersuchung von Echtzeit-Gehirnzustands-abhängigen physiologischen Stadien zu ermöglichen und ein Echtzeit-Biofeedback-Stimulationsparadigma für tierische Gehirnfunktionsstudien bereitzustellen.
In der vorliegenden Arbeit veranschaulichen wir einen Echtzeit-fMRT-Versuchsaufbau mit den kundenspezifischen Makrofunktionen der MRT-Konsolensoftware, der die Echtzeitüberwachung der evozierten BOLD-fMRT-Reaktionen im primären somatosensorischen Vorderpfotenkortex (FP-S1) der anästhesierten Ratten demonstriert. Dieser Echtzeit-Aufbau ermöglicht die Visualisierung der laufenden Gehirnaktivierung in funktionellen Karten sowie in individuellen Zeitverläufen voxelweise unter Verwendung der bestehenden Neurobild-Analysesoftware Analysis of Functional NeuroImages (AFNI)28. Die Vorbereitung des Echtzeit-fMRT-Versuchsaufbaus für die Tierstudie ist im Protokoll beschrieben. Neben dem Aufbau der Tiere bieten wir detaillierte Verfahren an, um die Visualisierung und Analyse der Echtzeit-fMRT-Signale mit der neuesten Konsolensoftware parallel zu den Bildverarbeitungsskripten einzurichten. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der vorgeschlagene Echtzeit-fMRT-Aufbau für Tierstudien ein leistungsfähiges Werkzeug zur Überwachung der dynamischen fMRT-Signale im Tiergehirn mit dem MRT-Konsolensystem ist.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>14.1T Bruker MRI system</td>
			<td>Bruker BioSpin MRI GmbH</td>
			<td>N/A</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>A365 Stimulus Isolator</td>
			<td>World Precision Instruments</td>
			<td>N/A</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>AcqKnowledge Software</td>
			<td>Biopac</td>
			<td>RRID:SCR_014279, http://www.biopac.com/product/acqknowledge-software/</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>AFNI</td>
			<td>Cox, 1996</td>
			<td>RRID:SCR_005927, http://afni.nimh.nih.gov</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>CO2SMO (ETCO2/SpO2 Monitor), Model 7100</td>
			<td>Novametrix Medical Systems Inc</td>
			<td>N/A</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Isoflurane</td>
			<td>CP-Pharma</td>
			<td>Cat# 1214</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Master-9</td>
			<td>A.M.P.I</td>
			<td>N/A</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Nanoliter Injector</td>
			<td>World Precision Instruments</td>
			<td>Cat# NANOFIL</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Pancuronium Bromide</td>
			<td>Inresa Arzneimittel</td>
			<td>Cat# 34409.00.00</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ParaVision 6</td>
			<td>Bruker BioSpin MRI GmbH</td>
			<td>RRID:SCR_001964</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Phosphate Buffered Saline (PBS)</td>
			<td>Gibco</td>
			<td>Cat# 10010-023</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Rat: Sprague Dawley rat</td>
			<td>Charles River Laboratories</td>
			<td>Crl:CD(SD)</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SAR-830/AP Ventilator</td>
			<td>CWE</td>
			<td>N/A</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>&#945;-chloralose</td>
			<td>Sigma-Aldrich</td>
			<td>Cat# C0128-25G;RRID</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

real-time fmri brain mapping in animals

Dynamische fMRT-Reaktionen variieren stark in Abhängigkeit von den physiologischen Bedingungen der Tiere entweder unter Narkose oder im Wachzustand. Wir haben eine Echtzeit-fMRT-Plattform entwickelt, um Experimentatoren dabei zu helfen, fMRT-Reaktionen sofort während der Aufnahme zu überwachen, die verwendet werden kann, um die Physiologie von Tieren zu modifizieren, um die gewünschten hämodynamischen Reaktionen im Tiergehirn zu erreichen. Der Echtzeit-fMRT-Aufbau basiert auf einem präklinischen 14,1-T-MRT-System, das die Echtzeit-Kartierung dynamischer fMRT-Reaktionen im primären somatosensorischen Vorderpfotenkortex (FP-S1) von anästhesierten Ratten ermöglicht. Anstelle einer retrospektiven Analyse zur Untersuchung von Störquellen, die zur Variabilität von fMRT-Signalen führen, bietet die Echtzeit-fMRT-Plattform ein effektiveres Schema zur Identifizierung dynamischer fMRT-Reaktionen mit benutzerdefinierten Makrofunktionen und einer gemeinsamen Neurobildanalyse-Software im MRT-System. Darüber hinaus bietet es eine sofortige Fehlerbehebung und ein Echtzeit-Biofeedback-Stimulationsparadigma für Gehirnfunktionsstudien an Tieren.

Abbildung 3 und Abbildung 4 zeigen einen repräsentativen voxelweisen Echtzeit-BOLD-fMRT-Zeitverlauf und funktionelle Karten mit elektrischer Vorderpfotenstimulation (3 Hz, 4 s, Pulsbreite 300 us, 2,5 mA). Das fMRT-Design-Paradigma umfasst 10 Prästimulationsscans, 3 Stimulationsscans und 12 Interstimulationsscans mit insgesamt 8 Epochen (130 Scans). Die gesamte Scanzeit beträgt 3 min 15 sec (195 sec). Abbildung 3 zeigt den voxelwe...

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Real-Time fMRI Brain Mapping in Animals

Die funktionelle Kartierung des Tiergehirns kann vom Versuchsaufbau der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT) in Echtzeit profitieren. Mit der neuesten Software, die im Tier-MRT-System implementiert ist, haben wir eine Echtzeit-Überwachungsplattform für die fMRT von Kleintieren eingerichtet.

Echtzeit-fMRT-Kartierung des Gehirns bei Tieren

Dynamic fMRI responses vary largely according to the physiological conditions of animals either under anesthesia or in awake states. We developed a ...

Research

JoVE Journal

Neuroscience

3.4K Aufrufe.  Max Planck Institute for Biological Cybernetics. Die funktionelle Kartierung des Tiergehirns kann vom Versuchsaufbau der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT) in Echtzeit profitieren. Mit der neuesten Software, die im Tier-MRT-System implementiert ist, haben wir eine Echtzeit-Überwachungsplattform für die fMRT von Kleintieren eingerichtet.

Serie: Real-Time fMRI Brain Mapping in Animals

Simultaneous fMRI and Electrophysiology in the Rodent Brain

To examine the neural basis of the blood oxygenation level dependent (BOLD) magnetic resonance imaging (MRI) signal, we have developed a rodent model in which functional MRI data and in vivo intracortical recording can be performed simultaneously. The combination of MRI and electrical recording is technically challenging because the electrodes used for recording distort the MRI images and the MRI acquisition induces noise in the electrical recording. To minimize the mutual interference of the two modalities, glass microelectrodes were used rather than metal and a noise removal algorithm was implemented for the electrophysiology data. In our studies, two microelectrodes were separately implanted in bilateral primary somatosensory cortices (SI) of the rat and fixed in place. One coronal slice covering the electrode tips was selected for functional MRI. Electrode shafts and fixation positions were not included in the image slice to avoid imaging artifacts. The removed scalp was replaced with toothpaste to reduce susceptibility mismatch and prevent Gibbs ringing artifacts in the images. The artifact structure induced in the electrical recordings by the rapidly-switching magnetic fields during image acquisition was characterized by averaging all cycles of scans for each run. The noise structure during imaging was then subtracted from original recordings. The denoised time courses were then used for further analysis in combination with the fMRI data. As an example, the simultaneous acquisition was used to determine the relationship between spontaneous fMRI BOLD signals and band-limited intracortical electrical activity. Simultaneous fMRI and electrophysiological recording in the rodent will provide a platform for many exciting applications in neuroscience in addition to elucidating the relationship between the fMRI BOLD signal and neuronal activity.

We have developed a method for simultaneous functional magnetic resonance imaging and electrophysiological recording in the rodent brain, providing a platform for the investigation of the relationship between neural activity and the blood oxygenation level dependent (BOLD) MRI signal.

Gleichzeitige fMRI und Elektrophysiologie in der Nager Gehirn

To examine the neural basis of the blood oxygenation level dependent (BOLD) magnetic resonance imaging (MRI) signal, we have developed a rodent model in ...

Forschung

Neurowissenschaften

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.

Die Kombination TMS und fMRT dem Standard-Modus Netzwerk Untersuchen

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 ...

Recording Human Electrocorticographic (ECoG) Signals for Neuroscientific Research and Real-time Functional Cortical Mapping

Neuroimaging studies of human cognitive, sensory, and motor processes are usually based on noninvasive techniques such as electroencephalography (EEG), magnetoencephalography or functional magnetic-resonance imaging. These techniques have either inherently low temporal or low spatial resolution, and suffer from low signal-to-noise ratio and/or poor high-frequency sensitivity. Thus, they are suboptimal for exploring the short-lived spatio-temporal dynamics of many of the underlying brain processes. In contrast, the invasive technique of electrocorticography (ECoG) provides brain signals that have an exceptionally high signal-to-noise ratio, less susceptibility to artifacts than EEG, and a high spatial and temporal resolution (i.e., &lt;1 cm/&lt;1 millisecond, respectively). ECoG involves measurement of electrical brain signals using electrodes that are implanted subdurally on the surface of the brain. Recent studies have shown that ECoG amplitudes in certain frequency bands carry substantial information about task-related activity, such as motor execution and planning1, auditory processing2 and visual-spatial attention3. Most of this information is captured in the high gamma range (around 70-110 Hz). Thus, gamma activity has been proposed as a robust and general indicator of local cortical function1-5. ECoG can also reveal functional connectivity and resolve finer task-related spatial-temporal dynamics, thereby advancing our understanding of large-scale cortical processes. It has especially proven useful for advancing brain-computer interfacing (BCI) technology for decoding a user's intentions to enhance or improve communication6 and control7. Nevertheless, human ECoG data are often hard to obtain because of the risks and limitations of the invasive procedures involved, and the need to record within the constraints of clinical settings. Still, clinical monitoring to localize epileptic foci offers a unique and valuable opportunity to collect human ECoG data. We describe our methods for collecting recording ECoG, and demonstrate how to use these signals for important real-time applications such as clinical mapping and brain-computer interfacing. Our example uses the BCI2000 software platform8,9 and the SIGFRIED10 method, an application for real-time mapping of brain functions. This procedure yields information that clinicians can subsequently use to guide the complex and laborious process of functional mapping by electrical stimulation.
Prerequisites and Planning:
Patients with drug-resistant partial epilepsy may be candidates for resective surgery of an epileptic focus to minimize the frequency of seizures. Prior to resection, the patients undergo monitoring using subdural electrodes for two purposes: first, to localize the epileptic focus, and second, to identify nearby critical brain areas (i.e., eloquent cortex) where resection could result in long-term functional deficits. To implant electrodes, a craniotomy is performed to open the skull. Then, electrode grids and/or strips are placed on the cortex, usually beneath the dura. A typical grid has a set of 8 x 8 platinum-iridium electrodes of 4 mm diameter (2.3 mm exposed surface) embedded in silicon with an inter-electrode distance of 1cm. A strip typically contains 4 or 6 such electrodes in a single line. The locations for these grids/strips are planned by a team of neurologists and neurosurgeons, and are based on previous EEG monitoring, on a structural MRI of the patient's brain, and on relevant factors of the patient's history. Continuous recording over a period of 5-12 days serves to localize epileptic foci, and electrical stimulation via the implanted electrodes allows clinicians to map eloquent cortex. At the end of the monitoring period, explantation of the electrodes and therapeutic resection are performed together in one procedure.
In addition to its primary clinical purpose, invasive monitoring also provides a unique opportunity to acquire human ECoG data for neuroscientific research. The decision to include a prospective patient in the research is based on the planned location of their electrodes, on the patient's performance scores on neuropsychological assessments, and on their informed consent, which is predicated on their understanding that participation in research is optional and is not related to their treatment. As with all research involving human subjects, the research protocol must be approved by the hospital's institutional review board. The decision to perform individual experimental tasks is made day-by-day, and is contingent on the patient's endurance and willingness to participate. Some or all of the experiments may be prevented by problems with the clinical state of the patient, such as post-operative facial swelling, temporary aphasia, frequent seizures, post-ictal fatigue and confusion, and more general pain or discomfort.
At the Epilepsy Monitoring Unit at Albany Medical Center in Albany, New York, clinical monitoring is implemented around the clock using a 192-channel Nihon-Kohden Neurofax monitoring system. Research recordings are made in collaboration with the Wadsworth Center of the New York State Department of Health in Albany. Signals from the ECoG electrodes are fed simultaneously to the research and the clinical systems via splitter connectors. To ensure that the clinical and research systems do not interfere with each other, the two systems typically use separate grounds. In fact, an epidural strip of electrodes is sometimes implanted to provide a ground for the clinical system. Whether research or clinical recording system, the grounding electrode is chosen to be distant from the predicted epileptic focus and from cortical areas of interest for the research. Our research system consists of eight synchronized 16-channel g.USBamp amplifier/digitizer units (g.tec, Graz, Austria). These were chosen because they are safety-rated and FDA-approved for invasive recordings, they have a very low noise-floor in the high-frequency range in which the signals of interest are found, and they come with an SDK that allows them to be integrated with custom-written research software. In order to capture the high-gamma signal accurately, we acquire signals at 1200Hz sampling rate-considerably higher than that of the typical EEG experiment or that of many clinical monitoring systems. A built-in low-pass filter automatically prevents aliasing of signals higher than the digitizer can capture. The patient's eye gaze is tracked using a monitor with a built-in Tobii T-60 eye-tracking system (Tobii Tech., Stockholm, Sweden). Additional accessories such as joystick, bluetooth Wiimote (Nintendo Co.), data-glove (5th Dimension Technologies), keyboard, microphone, headphones, or video camera are connected depending on the requirements of the particular experiment.
Data collection, stimulus presentation, synchronization with the different input/output accessories, and real-time analysis and visualization are accomplished using our BCI2000 software8,9. BCI2000 is a freely available general-purpose software system for real-time biosignal data acquisition, processing and feedback. It includes an array of pre-built modules that can be flexibly configured for many different purposes, and that can be extended by researchers' own code in C++, MATLAB or Python. BCI2000 consists of four modules that communicate with each other via a network-capable protocol: a Source module that handles the acquisition of brain signals from one of 19 different hardware systems from different manufacturers; a Signal Processing module that extracts relevant ECoG features and translates them into output signals; an Application module that delivers stimuli and feedback to the subject; and the Operator module that provides a graphical interface to the investigator.
A number of different experiments may be conducted with any given patient. The priority of experiments will be determined by the location of the particular patient's electrodes. However, we usually begin our experimentation using the SIGFRIED (SIGnal modeling For Realtime Identification and Event Detection) mapping method, which detects and displays significant task-related activity in real time. The resulting functional map allows us to further tailor subsequent experimental protocols and may also prove as a useful starting point for traditional mapping by electrocortical stimulation (ECS).
Although ECS mapping remains the gold standard for predicting the clinical outcome of resection, the process of ECS mapping is time consuming and also has other problems, such as after-discharges or seizures. Thus, a passive functional mapping technique may prove valuable in providing an initial estimate of the locus of eloquent cortex, which may then be confirmed and refined by ECS. The results from our passive SIGFRIED mapping technique have been shown to exhibit substantial concurrence with the results derived using ECS mapping10.
The protocol described in this paper establishes a general methodology for gathering human ECoG data, before proceeding to illustrate how experiments can be initiated using the BCI2000 software platform. Finally, as a specific example, we describe how to perform passive functional mapping using the BCI2000-based SIGFRIED system.

Recording Human Electrocorticographic ECoG Signals for Neuroscientific Research and Real-time Functional Cortical Mapping

We present a method for collecting electrocorticographic signals for research purposes from humans who are undergoing invasive epilepsy monitoring. We show how to use the BCI2000 software platform for data collection, signal processing and stimulus presentation. Specifically, we demonstrate SIGFRIED, a BCI2000-based tool for real-time functional brain mapping.

Aufnahme Menschliche Electrocorticographic (ECoG) Signale für neurowissenschaftliche Forschung und Real-time Funktionelle kortikale Mapping

Neuroimaging studies of human cognitive, sensory, and motor processes are usually based on noninvasive techniques such as electroencephalography (EEG), ...

Design and Assembly of an Ultra-light Motorized Microdrive for Chronic Neural Recordings in Small Animals

The ability to chronically record from populations of neurons in freely behaving animals has proven an invaluable tool for dissecting the function of neural circuits underlying a variety of natural behaviors, including navigation1 , decision making 2,3, and the generation of complex motor sequences4,5,6. Advances in precision machining has allowed for the fabrication of light-weight devices suitable for chronic recordings in small animals, such as mice and songbirds. The ability to adjust the electrode position with small remotely controlled motors has further increased the recording yield in various behavioral contexts by reducing animal handling.6,7
 Here we describe a protocol to build an ultra-light motorized microdrive for long-term chronic recordings in small animals. Our design evolved from an earlier published version7, and has been adapted for ease-of use and cost-effectiveness to be more practical and accessible to a wide array of researchers. This proven design 8,9,10,11 allows for fine, remote positioning of electrodes over a range of ~ 5 mm and weighs less than 750 mg when fully assembled. We present the complete protocol for how to build and assemble these drives, including 3D CAD drawings for all custom microdrive components.

The design, fabrication and assembly of an ultra-light motorized microdrive is described. The device provides a cost-effective and easy-to-use solution for chronic recordings of single units in small behaving animals.

Konstruktion und Montage eines Ultra-light Motorisierte Microdrive für chronische Neural Recordings in Kleintiere

The ability to chronically record from populations of neurons in freely behaving animals has proven an invaluable tool for dissecting the function of ...

Functional Imaging of Auditory Cortex in Adult Cats using High-field fMRI

Current knowledge of sensory processing in the mammalian auditory system is mainly derived from electrophysiological studies in a variety of animal models, including monkeys, ferrets, bats, rodents, and cats. In order to draw suitable parallels between human and animal models of auditory function, it is important to establish a bridge between human functional imaging studies and animal electrophysiological studies. Functional magnetic resonance imaging (fMRI) is an established, minimally invasive method of measuring broad patterns of hemodynamic activity across different regions of the cerebral cortex. This technique is widely used to probe sensory function in the human brain, is a useful tool in linking studies of auditory processing in both humans and animals and has been successfully used to investigate auditory function in monkeys and rodents. The following protocol describes an experimental procedure for investigating auditory function in anesthetized adult cats by measuring stimulus-evoked hemodynamic changes in auditory cortex using fMRI. This method facilitates comparison of the hemodynamic responses across different models of auditory function thus leading to a better understanding of species-independent features of the mammalian auditory cortex.

Functional studies of the auditory system in mammals have traditionally been conducted using spatially-focused techniques such as electrophysiological recordings. The following protocol describes a method of visualizing large-scale patterns of evoked hemodynamic activity in the cat auditory cortex using functional magnetic resonance imaging.

Funktionelle Bildgebung Auditory Cortex bei erwachsenen Katzen mit Hochfeld-fMRI

Current knowledge of sensory processing in the mammalian auditory system is mainly derived from electrophysiological studies in a variety of animal ...

Deep Brain Stimulation with Simultaneous fMRI in Rodents

In order to visualize the global and downstream neuronal responses to deep brain stimulation (DBS) at various targets, we have developed a protocol for using blood oxygen level dependent (BOLD) functional magnetic resonance imaging (fMRI) to image rodents with simultaneous DBS. DBS fMRI presents a number of technical challenges, including accuracy of electrode implantation, MR artifacts created by the electrode, choice of anesthesia and paralytic to minimize any neuronal effects while simultaneously eliminating animal motion, and maintenance of physiological parameters, deviation from which can confound the BOLD signal.&#160;Our laboratory has developed a set of procedures that are capable of overcoming most of these possible issues. For electrical stimulation, a homemade tungsten bipolar microelectrode is used, inserted stereotactically at the stimulation site in the anesthetized subject. In preparation for imaging, rodents are fixed on a plastic headpiece and transferred to the magnet bore. For sedation and paralysis during scanning, a cocktail of dexmedetomidine and pancuronium is continuously infused, along with a minimal dose of isoflurane; this preparation minimizes the BOLD ceiling effect of volatile anesthetics. In this example experiment, stimulation of the subthalamic nucleus (STN) produces BOLD responses which are observed primarily in ipsilateral cortical regions, centered in motor cortex. Simultaneous DBS and fMRI allows the unambiguous modulation of neural circuits dependent on stimulation location and stimulation parameters, and permits observation of neuronal modulations free of regional bias. This technique may be used to explore the downstream effects of modulating neural circuitry at nearly any brain region, with implications for both experimental and clinical DBS.

This protocol describes a standard method for simultaneous functional magnetic resonance imaging and deep brain stimulation in the rodent. The combined use of these experimental tools allows for the exploration of global downstream activity in response to electrical stimulation at virtually any brain target.

Deep Brain Stimulation mit gleichzeitiger fMRT in Nagetiere

In order to visualize the global and downstream neuronal responses to deep brain stimulation (DBS) at various targets, we have developed a protocol for ...

An Ex Vivo Laser-induced Spinal Cord Injury Model to Assess Mechanisms of Axonal Degeneration in Real-time

Injured CNS axons fail to regenerate and often retract away from the injury site. Axons spared from the initial injury may later undergo secondary axonal degeneration. Lack of growth cone formation, regeneration, and loss of additional myelinated axonal projections within the spinal cord greatly limits neurological recovery following injury. To assess how central myelinated axons of the spinal cord respond to injury, we developed an ex vivo living spinal cord model utilizing transgenic mice that express yellow fluorescent protein in axons and a focal and highly reproducible laser-induced spinal cord injury to document the fate of axons and myelin (lipophilic fluorescent dye Nile Red) over time using two-photon excitation time-lapse microscopy. Dynamic processes such as acute axonal injury, axonal retraction, and myelin degeneration are best studied in real-time. However, the non-focal nature of contusion-based injuries and movement artifacts encountered during in vivo spinal cord imaging make differentiating primary and secondary axonal injury responses using high resolution microscopy challenging. The ex vivo spinal cord model described here mimics several aspects of clinically relevant contusion/compression-induced axonal pathologies including axonal swelling, spheroid formation, axonal transection, and peri-axonal swelling providing a useful model to study these dynamic processes in real-time. Major advantages of this model are excellent spatiotemporal resolution that allows differentiation between the primary insult that directly injures axons and secondary injury mechanisms; controlled infusion of reagents directly to the perfusate bathing the cord; precise alterations of the environmental milieu (e.g., calcium, sodium ions, known contributors to axonal injury, but near impossible to manipulate in vivo); and murine models also offer an advantage as they provide an opportunity to visualize and manipulate genetically identified cell populations and subcellular structures. Here, we describe how to isolate and image the living spinal cord from mice to capture dynamics of acute axonal injury.

An Ex Vivo Laser-induced Spinal Cord Injury Model to Assess Mechanisms of Axonal Degeneration in Real-time

We present a protocol utilizing two-photon excitation time-lapse microscopy to simultaneously visualize the dynamics of axon and myelin injuries in real time. This proposed protocol permits studies of both intrinsic and extrinsic factors which can influence central myelinated axon fate after injury and contribute to permanent clinical disability.

Ein<em&gt; Ex vivo</em&gt; Laser-induzierte Rückenmarksverletzungen Modell zu Mechanismen der axonalen Degeneration Beurteilen Sie in Echtzeit

Injured CNS axons fail to regenerate and often retract away from the injury site. Axons spared from the initial injury may later undergo secondary axonal ...

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.

Ein Protokoll für die Verwaltung von Real-Time-fMRT Neurofeedback Training

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

Real-time Iontophoresis with Tetramethylammonium to Quantify Volume Fraction and Tortuosity of Brain Extracellular Space

This review describes the basic concepts and protocol to perform the real-time iontophoresis (RTI) method, the gold-standard to explore and quantify the extracellular space (ECS) of the living brain. The ECS surrounds all brain cells and contains both interstitial fluid and extracellular matrix. The transport of many substances required for brain activity, including neurotransmitters, hormones, and nutrients, occurs by diffusion through the ECS. Changes in the volume and geometry of this space occur during normal brain processes, like sleep, and pathological conditions, like ischemia. However, the structure and regulation of brain ECS, particularly in diseased states, remains largely unexplored. The RTI method measures two physical parameters of living brain: volume fraction and tortuosity. Volume fraction is the proportion of tissue volume occupied by ECS. Tortuosity is a measure of the relative hindrance a substance encounters when diffusing through a brain region as compared to a medium with no obstructions. In RTI, an inert molecule is pulsed from a source microelectrode into the brain ECS. As molecules diffuse away from this source, the changing concentration of the ion is measured over time using an ion-selective microelectrode positioned roughly 100 &#181;m away. From the resulting diffusion curve, both volume fraction and tortuosity can be calculated. This technique has been used in brain slices from multiple species (including humans) and in vivo to study acute and chronic changes to ECS. Unlike other methods, RTI can be used to examine both reversible and irreversible changes to the brain ECS in real time.

This protocol describes real-time iontophoresis, a method that measures physical parameters of the extracellular space (ECS) of living brains. The diffusion of an inert molecule released into the ECS is used to calculate the ECS volume fraction and tortuosity. It is ideal for studying acute reversible changes to brain ECS.

Echtzeit-Iontophorese mit Tetramethylammonium zur Quantifizierung der Volumenfraktion und Tortuosität des Gehirns extrazellulären Raumes

This review describes the basic concepts and protocol to perform the real-time iontophoresis (RTI) method, the gold-standard to explore and quantify the ...

Live-cell Measurement of Odorant Receptor Activation Using a Real-time cAMP Assay

The enormous sizes of the mammalian odorant receptor (OR) families present difficulties to find their cognate ligands among numerous volatile chemicals. To efficiently and accurately deorphanize ORs, we combine the use of a heterologous cell line to express mammalian ORs and a genetically modified biosensor plasmid to measure cAMP production downstream of OR activation in real time. This assay can be used to screen odorants against ORs and vice versa. Positive odorant-receptor interactions from the screens can be subsequently confirmed by testing against various odor concentrations, generating concentration-response curves. Here we used this method to perform a high-throughput screening of an odorous compound against a human OR library expressed in Hana3A cells and confirmed that the positively-responding receptor is the cognate receptor for the compound of interest. We found this high-throughput detection method to be efficient and reliable in assessing OR activation and our data provide an example of its potential use in OR functional studies.

Characterizing the function of odorant receptors serves an indispensable part in the deorphanization process. We describe a method to measure the activation of odorant receptors in real time using a cAMP assay.

Leben-Zelle Messung der Geruchsstoff Rezeptor Aktivierung mit einem Echtzeit-cAMP-Assay

The enormous sizes of the mammalian odorant receptor (OR) families present difficulties to find their cognate ligands among numerous volatile chemicals. ...