Nous tenons à remercier David Pitcher pour sa précieuse contribution à cette expérience de TMS. Cette recherche a été financée par une bourse de l&#39;Institut Levie-Edersheim-Gitter pour la cartographie du cerveau de BS, une subvention de la Fondation Wolfson; accorde 65/08 et de 1657 à 1608 de la Fondation israélienne des sciences et une subvention de Voyage du chercheur British Council programme d&#39;échange de GY L&#39;expérience a été réalisée à l&#39;Institut Wohl pour Advanced Imaging, Tel-Aviv Sourasky Medical Center.

L&#39;expérience se déroule en deux sessions distinctes. Au cours de la première session d&#39;une expérience d&#39;IRM fonctionnelle (par exemple, un alignement de piste fonctionnelle) est effectuée dans le but de définir les zones cibles désirées TMS sur un objet de façon individuelle. Les résultats IRMf sont ensuite introduits dans un système de navigation stéréotaxique pour un TMS précis de ciblage. La deuxième session a lieu suite à l&#39;analyse des données d&#39;IRMf, EEG au cours de laquelle est enregistré simultanément avec TMS. Le protocole décrit ici a été approuvé par le comité d&#39;éthique de la Tel-Aviv Sourasky Medical Center. Dans l&#39;exemple donné dans le présent document, les données ont été analysées avec MATLAB Version 7.7 (R2008b). Le Parametric Mapping statistique (SPM 5) logiciel MATLAB et MarsBar boîte à outils pour SPM 23 ont été utilisés pour le traitement des données IRMf. 1. IRMf session et l&#39;analyse des données IRMf <ol><li> Exécuter une tâche en utilisant l&#39;IRM fonctionnelle d&#39;imagerie écho planar (EPI) de séquençagee afin de déterminer les foyers d&#39;activation souhaitée à être ciblés par TMS. Pour une meilleure dissociation entre les zones adjacentes, telles que l&#39;OFA et l&#39;EBA dans l&#39;exemple ci-dessous, la numérisation haute résolution est recommandée. Voxels de 3 mm 3 ou moins, obtenu avec une IRM tête-bobine de 8 voies ou plus, sont suffisantes pour délimiter les régions adjacentes. </li><li> Exécuter une analyse structurelle T1 pour obtenir des données neuroanatomiques. Assurez-vous que la face du participant est entièrement inclus dans le champ de vision de cette analyse, car les marqueurs externes sur l&#39;image (par exemple, la pointe du nez) seront utilisés plus tard pour COREGISTER la tête du sujet avec son analyse. </li><li> Après la collecte de données, utilisez la boîte à outils MarsBar pour SPM pour définir les régions du cerveau souhaités d&#39;intérêt basé sur les contrastes entre les conditions expérimentales. Utilisez les contrastes sont confrontés&gt; objets pour définir la zone de visage occipital (OFA), et organismes&gt; objets pour définir la zone du corps Extrastirate (EBA). Pour assurer davantage èmeles deux cibles corticales sont fonctionnellement distinctes, l&#39;utilisation &quot;conjonction&quot; (en MarsBar) pour masquer de chaque ROI des voxels ayant répondu à l&#39;autre condition expérimentale (exclure face-voxels de l&#39;EBA, et le corps-voxels de l&#39;OFA). </li><li> Corregister les images structurelles T1 avec les analyses fonctionnelles, en utilisant SPM. </li><li> Copiez les fichiers de l&#39;analyse structurelle, ainsi que les fichiers de contraste fonctionnelles pertinentes, à un disque dur portable afin de télécharger le système de navigation. </li></ol> 2. Préparation d&#39;un paradigme pour l&#39;expérience EEG-TMS qui permettra l&#39;extraction ERP Décrit dans la section ci-dessous est une méthode de collecte de données de l&#39;EEG lors de l&#39;application de TMS d&#39;une manière qui permet l&#39;extraction des ERP fiable et reproductible 19. L&#39;avantage de cette technique est qu&#39;elle gère facilement le secondaire de longue durée, TMS artefact, et est assez robuste, même pour permettre la restauration des données à des électrodes situées juste sous la TMS chuile, où l&#39;artefact est de la tension la plus élevée et la plus longue durée. <ol><li> Organisation du paradigme <ol><li> Exécutez les différentes conditions TMS (les différentes zones cible du cerveau, ainsi que d&#39;une condition de non-TMS) dans des blocs distincts. </li><li> Au sein de chaque bloc présenter le participant à toutes les conditions de relance (par exemple, des visages, des objets, des scènes, etc) au hasard dans une conception liée à l&#39;événement. </li><li> Pour une meilleure qualité de l&#39;ERP et le modèle TMS-bruit (ci-dessous) assurez-vous d&#39;avoir au moins 50 essais par condition. </li></ol></li><li> Définir la durée des impulsions / TMS impulsions à la latence désirée image après l&#39;apparition. Cela se fait par l&#39;intermédiaire de l&#39;écriture sur un port parallèle, à partir de laquelle passe un câble de l&#39;appareil de stimulation TMS. Cette fonction est disponible dans la plupart des logiciels pour des expériences psychologiques, comme PsychToolBox (versions 2 ou 3) pour MATLAB 24 ou E-Prime (voir le tableau des matériaux). Gigue l&#39;intervalle de relance entre (ISI) pour réduire stimulus (et impulsion) prévisibilité (par exemple ajouter une valeur aléatoire entre 0 et 500 ms à chaque ISI). </li><li> Préparer une condition vide-écran supplémentaire: <ol><li> Préparer essais au cours de laquelle TMS sera appliquée avec la même intensité, mais sans la présentation du stimulus sur l&#39;écran. Ces essais de TMS blanc-écran seront servis à calculer un modèle d&#39;artefact TMS en l&#39;absence de stimulation visuelle. </li><li> Régler le nombre de répétitions des essais en blanc pour être identique au nombre de répétitions de l&#39;une quelconque des conditions expérimentales dans le bloc. </li><li> Pour une représentation exacte de la forme de l&#39;artefact résiduel TMS, au hasard les essais vierges à travers l&#39;ensemble du bloc plutôt que de les présenter tous au début ou à la fin. </li></ol></li></ol> 3. Mise en place de l&#39;EEG et le système de neuronavigation, et la conduite de l&#39;expérience TMS ciblage précis de ROI définies individuellement est possible avec l&#39;utilisation d&#39;une navigation stéréotaxiqueSystème de gation, constitué d&#39;une caméra infrarouge, capteurs à infrarouge monté sur la tête du participant, et un logiciel spécialisé. <ol><li> participants d&#39;écran basés sur des critères de sécurité de TMS. Exclure des sujets de participation avec une auto ou des antécédents familiaux d&#39;épilepsie, les sujets avec d&#39;autres troubles neurologiques ou de migraines fréquentes, et les sujets sur les drogues psychoactives. Bien que généralement pas projeté pour, les sujets avec suspicion de troubles végétatifs tels que syncopes vaso-vagales (manifeste surtout comme une tendance à s&#39;évanouir facilement) peuvent également être exclus. Demandez aux participants d&#39;éviter les boissons alcoolisées à partir le soir avant et boissons contenant de la caféine au moins 2 heures avant l&#39;expérience. Pour de plus amples instructions et discussion de la sécurité voir Rossi et al 25, et l&#39;examen de la sécurité Magstim ( <a href="http://joedevlin.psychol.ucl.ac.uk/tms/docs/magstim_safety.pdf">http://joedevlin.psychol.ucl.ac.uk/tms/docs/magstim_safety.pdf</a> ). </li><li> Préparer til neuronavigation système: <ol><li> Avant la séance commence, nourrir les fichiers numérisés structurelles dans le logiciel du système de navigation. </li><li> Superposition des résultats fonctionnels IRM (les contrastes) sur les images structurelles. </li><li> Utilisation du logiciel de neuronavigation, marquer les cibles désirées sur les images, ainsi que les marqueurs anatomiques externes qui serviront pour coregistration: le bout du nez, la partie la plus profonde du pont de nez souvent désigné comme nasion et le tragus de chaque oreille. </li></ol></li><li> Monter le bouchon EEG sur la tête du participant et connecter les électrodes: <ol><li> Essayez de garder impédance de l&#39;électrode n&#39;est pas supérieure à 5 k. </li><li> Pour éviter un échauffement lié TMS-des électrodes, utiliser aussi peu que possible gel. Pour obtenir une bonne impédance avec peu de quantité de gel effectuer une préparation minutieuse de la peau. Éventuellement, demander aux participants de se laver les cheveux avant de venir à l&#39;expérience. </li><li> Assurez-vous que les fils d&#39;électrodes ne traversent pas each autre et sont orientés à une distance entre l&#39;emplacement de la bobine. Eviter les boucles dans les fils. </li><li> Utilisez un taux d&#39;échantillonnage élevé pour une meilleure représentation de l&#39;artefact de bruit. Il est recommandé d&#39;utiliser 1 kHz ou plus, comme la plupart des études précédentes utilisant cette méthode ont fait 7,26-28. </li><li> Placer la référence et des électrodes de masse aussi loin de la bobine que possible. Dans cet exemple, les zones du cortex occipital ont été ciblés en utilisant une référence de nez et un rez-de-Fz 7. Pour d&#39;autres exemples, voir 3,4,27,29,30. A noter que les données peuvent être re-référencées hors ligne dans une nouvelle référence en fonction des besoins, tels que la moyenne courante. Remarque: Pour une revue sur l&#39;optimisation de l&#39;installation TMS-EEG, voir Veniero et al 31. </li></ol></li><li> COREGISTER la tête du sujet avec l&#39;analyse, de la façon suivante: <ol><li> Monter les détecteurs infrarouges sur la tête du participant. </li><li> COREGISTER l&#39;emplacement de la tête avec le système de navigation à l&#39;aide des marqueurs prédéfinis (tipdu nez, etc voir la figure 3). Il est conseillé de répéter le recalage entre les blocs pour assurer le placement de la bobine précis à toutes les étapes. </li></ol></li><li> Repérez les zones cibles: <ol><li> Avez-sujet assis, le menton reposant sur une mentonnière à la distance désirée de l&#39;écran. </li><li> Assurez-vous que les participants sont à l&#39;aise lors de leur chaise, car ils sont priés de s&#39;abstenir de mouvements pendant les blocs expérimentaux (important pour une mesure de bruit modèle précis). </li><li> Choisir une cible de TMS à partir du système de navigation de la figure 3. </li><li> Utilisation de l&#39;outil pointeur (voir le tableau des matériaux), laisser le système de navigation de guider l&#39;utilisateur à l&#39;emplacement optimal de la bobine et marquer avec un petit autocollant sur ​​le capuchon de l&#39;électrode. Il est important de maintenir le pointeur perpendiculaire à la tête. Répétez cette étape avant chaque bloc. Notez qu&#39;il n&#39;est pas recommandé d&#39;utiliser la navigation en ligne pendant le bloc (navigation de la bobinelui-même tout en le maintenant) car tout mouvement de la bobine doit être évitée pour une meilleure mesure du modèle d&#39;artefact TMS. Il a été constaté que la prédéfinition et marquant l&#39;emplacement des TMS est la meilleure façon d&#39;obtenir une stimulation stable. </li><li> Guide centre précis de la bobine au marqueur, alors qu&#39;il était détenu par un titulaire. Assurez-vous qu&#39;il est tangent à la tête. </li></ol></li><li> Régler l&#39;intensité de TMS à la valeur désirée. Administrer une impulsion de test pour l&#39;approbation du participant. </li><li> Exécutez le bloc expérimental. </li><li> Non-TMS condition: si une bobine simulacre de TMS spécialisé n&#39;est pas disponible, placez la bobine de TMS à côté de la tête du sujet et l&#39;incliner de 90 °. Exécutez le bloc comme d&#39;habitude, y compris les essais à blanc. Le lecteur peut également se référer au document de vidéo JoVE par Andon et Zatorre 32 pour de plus amples démonstration du système de navigation. </li></ol> 4. Analyse des données EEG et Informatique ERP <ol><li> Retirez le artif immédiate des impulsionsacte, comme suit: <ol><li> Si un dispositif d&#39;écrêtage n&#39;est pas disponible (voir ci-dessus), la première étape dans le traitement de données EEG serait de couper la TMS impulsion immédiate artefact lui-même à partir des données. Notez que cette étape peut être sautée si les filtres ne sont pas souhaitées. Mais si les filtres sont appliqués, la forme pointue de pointe de l&#39;artefact va créer des distorsions dans les données. Une étroite fenêtre de temps de 10 à 15 ms après l&#39;impulsion apparition devrait suffire, mais assurez-vous de vérifier ce par inspection visuelle des données. </li><li> Relier les deux extrémités coupées créées après le retrait de l&#39;impulsion. Deux principales méthodes pour y parvenir ont été proposées dans les rapports précédents: 1 rejoindre tout simplement les deux extrémités restantes après l&#39;enlèvement d&#39;impulsion (voir Fuggetta et al 26 et la figure 1.);. 2. Interpoler une ligne entre les extrémités des deux coupe en générant des valeurs également réparties entre les 7. L&#39;équation utilisée pour cette interpolation est la suivante: pour chaque point de données manquantes y à échantillon x,calculer y = y 0 + ((y 1-y 0) * (xx 0)) / (x 1-x 0) dans laquelle x 0 et y 0 sont les coordonnées du dernier point de données avant que le segment de coupe, et x 1 et y 1 sont les coordonnées du premier point de données après que le segment de coupe. Les deux techniques assurent que les filtres peuvent être appliqués sur les données sans produire des ondulations dues à des mesures de tension pointus, comme le montre la figure 1. Reportez-vous à l&#39;ouvrage de Reichenbach et ses collègues 27 pour un 3 ème ordre interpolation polynomiale plus complexe. </li></ol></li><li> Appliquer la méthode de soustraction: <ol><li> Pour chaque bloc expérimental, y compris une condition de contrôle sans TMS cas échéant, de calculer une moyenne ERP pour les essais de l&#39;écran vide par temps de verrouillage pour les début de l&#39;essai (comme si une image a été présentée). </li><li> Soustraire ce modèle moyenne de l&#39;essai de toutes les autres conditions de relance. Si plusieurs blocs ont été exécutéspour le même site de stimulation, cela séparément pour chaque bloc, en tant que matrice sera légèrement différente entre les blocs. </li></ol></li><li> Toutes les autres étapes de prétraitement et de traitement sont réalisées comme dans tout autre essai ERP. </li></ol>

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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+after-effects+of+theta+burst+stimulation+on+the+human+auditory+cortex+with+functional+imaging.">Mapping the after-effects of theta burst stimulation on the human auditory cortex with functional imaging.</a> J Vis Exp. , (2012).</li><li>Thierry, G., 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=An+event-related+potential+component+sensitive+to+images+of+the+human+body.">An event-related potential component sensitive to images of the human body.</a> Neuroimage. 32, 871-879 (2006).</li><li>Pitcher, D., Charles, L., Devlin, J. T., Walsh, V., Duchaine, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Triple+dissociation+of+faces,+bodies,+and+objects+in+extrastriate+cortex.">Triple dissociation of faces, bodies, and objects in extrastriate cortex.</a> Curr Biol. 19, 319-324 (2009).</li><li>Pitcher, D., Walsh, V., Yovel, G., Duchaine, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=TMS+evidence+for+the+involvement+of+the+right+occipital+face+area+in+early+face+processing.">TMS evidence for the involvement of the right occipital face area in early face processing.</a> Curr Biol. 17, 1568-1573 (2007).</li></ol>

Les auteurs déclarent qu&#39;ils n&#39;ont aucun intérêt financier concurrents.

Avoir la capacité unique de perturber momentanément l&#39;activité neuronale normale dans les régions corticales sélectionnés, dans des moments précis et avec une assez bonne précision spatiale, TMS permet de relier causalement une zone du cerveau stimulées par un comportement ou une mesure neurophysiologique. Dans cet article, nous avons décrit une méthode de mesure EEG lors de l&#39;application TMS concurrente, en ciblant les zones corticales fonctionnelles définies, et l&#39;application d&#39;une analyse ...

La stimulation magnétique transcrânienne (TMS) génère des interférences momentanée de l&#39;activité neuronale normale dans les zones cibles du cerveau. En créant cette interférence neurale transitoire et la mesure d&#39;un changement de comportement ou physiologique, nous pouvons établir un lien de causalité entre la zone cible et l&#39;effet expérimental mesurée (pour une revue voir Pascual-Leone et al. Et Taylor et al. 1,2). Un tel effet expérimental peut être, par exemple, une performance sur une tâche cognitive ou un changement de (EEG) activité électrophysiologique. En effet, au cours des dernières années, les chercheurs ont commencé à utiliser TMS en combinaison avec EEG de relier directement les aires corticales avec les potentiels évoqués (ERP) ou les modèles d&#39;activité oscillatoires (par exemple 2-7). Dans ce document méthodologique, nous allons décrire un cadre particulier et utile pour combiner des TMS et l&#39;EEG: TMS IRMf guidée lors d&#39;une expérience de l&#39;ERP. Tout d&#39;abord, nous allons détailler comment appliquer TMS dans les zones prédéfinies par fMRI, lors de l&#39;enregistrement des données de l&#39;EEG. Nous décrirons ensuite un modèle expérimental qui permet l&#39;extraction de l&#39;ERP fiable. L&#39;objectif d&#39;une telle expérience est de causalité zones du cerveau de liaison révélées par l&#39;IRM fonctionnelle des composants ERP d&#39;intérêt. Enfin, nous allons donner un exemple précis d&#39;une étude relative visage et le corps ERP sélective avec le visage et le corps des zones sélectives qui sont révélées par l&#39;IRMf. Quel est l&#39;avantage de relier les signaux EEG avec activations IRMf? EEG et IRMf sont couramment utilisés des outils pour mesurer les réponses corticales à l&#39;entrée visuelle. Par exemple, la catégorie-sélectivité dans la voie visuelle a été évaluée pour les différentes catégories d&#39;objets visuels tels que des visages, parties du corps, et les mots écrits, à la fois au moyen d&#39;ERP extraites de 8,9 EEG de données, et l&#39;IRM fonctionnelle 10-12. Les signaux mesurés par ces deux outils de recherche communs sont, cependant, de nature fondamentalement différente. EEG comporte des informations sur l&#39;activité électrique de neurones avec une grande temporelleprécision, mais très faible résolution spatiale et peuvent refléter un mélange de plusieurs sources sous-jacentes distinctes. L&#39;IRM permet une mesure indirecte de l&#39;activité neuronale se basant sur les changements hémodynamiques lentes qui se produisent au cours de la présentation du stimulus ou / et de l&#39;exécution de la tâche, mais présente cette activité avec une résolution spatiale plus élevée. Établir une corrélation entre les deux mesures peut donc être d&#39;un grand intérêt, mais est limité en ce qu&#39;il n&#39;implique pas un lien de causalité entre la réponse électrophysiologique cuir chevelu enregistrées et les zones révélées par l&#39;IRM fonctionnelle. Même lorsqu&#39;elle est mesurée simultanément (par exemple 13-15), une relation de causalité bidirectionnelle entre l&#39;EEG et l&#39;activité dans les zones corticales fonctionnellement définis ne peut être déterminée. TMS est un outil qui peut aider la réalisation de la mise en place d&#39;un tel lien de causalité. Une étude EEG-TMS simultanée est méthodologiquement difficile, principalement en raison de l&#39;artefact à haute tension introduite au signal EEG by la stimulation magnétique (voir la figure 1, pour une revue voir Ilmoniemi et al. 16). Cet artefact est constitué d&#39;une perturbation liée à l&#39;impulsion transitoire courte vie, souvent suivi par un artefact secondaire (ou résiduelle) plus lente qui peut durer de quelques centaines de millisecondes après l&#39;impulsion est livré Figure 2A, remplaçant ainsi la plupart des composants ERP d&#39;intérêt. Cet artefact secondaire peut comprendre des sources mécaniques tels que des courants induits par l&#39;impulsion magnétique dans le câblage et la décroissance lente de ces courants dans la peau, et les sources physiologiques tels que l&#39;activité musculaire sur le cuir chevelu et auditif ou les potentiels évoqués somesthésiques provoquée par l&#39;opération de la bobine 17-20. Bien que les sources d&#39;interférences mécaniques produisent probablement plus grande amplitude des artefacts que ceux physiologiques, ces différents artefacts ne peuvent pas être séparés, et l&#39;existence de l&#39;un d&#39;eux dans le signal peuvent brouiller les résultats. Un possible afinlution est l&#39;application d&#39;impulsions de TMS répétitives avant EEG enregistrement («hors ligne TMS&quot;), par opposition aux simultané EEG-TMS. L&#39;effet inhibiteur d&#39;un tel protocole sur l&#39;activité corticale persiste pendant plusieurs minutes (et jusqu&#39;à une demi-heure), après la stimulation, et l&#39;EEG peut être mesurée au cours de ce laps de temps efficace et par rapport à la ligne de base, de pré-TMS, des données EEG. Stimulation répétitive, cependant, est, par définition, manque la haute résolution temporelle que TMS en ligne peut offrir, où des impulsions peuvent être administrés à un moment précis par rapport à un procès début à la résolution d&#39;une milliseconde. L&#39;effet de la stimulation répétitive peut aussi se propager via des connexions corticales dans une zone plus large que souhaité et donc de réduire de manière significative la résolution spatiale ainsi. Pour profiter à la fois la résolution spatiale et temporelle qui TMS peut fournir une combinaison simultanée EEG-TMS peut être appliquée. Cependant, cela nécessite des procédés pour l&#39;élimination d&#39;artefactsgénérée par la stimulation magnétique sur le signal EEG. Très peu de solutions mathématiques hors ligne pour artefact enlèvement TMS ont été proposées 16,21,22, même si aucune méthode n&#39;est convenu, et aucune méthode ne peut être optimale pour tous les modèles expérimentaux. Un système de «clipping», constitué d&#39;un circuit d&#39;échantillonnage et de maintien, a également été développé pour arrêter momentanément acquisition EEG pendant TMS livraison d&#39;impulsions 20. Cette technique ne nécessite pas de matériel spécialisé, mais ne peut pas supprimer complètement l&#39;artefact TMS résiduelle. Dans cet article, nous allons décrire une adaptation d&#39;une méthodologie EEG-TMS développé par Thut et ses collègues 19, particulièrement adapté pour les études ERP. Cette technique permet l&#39;extraction fiable de l&#39;ERP tout en éliminant toutes les composantes de bruit résiduels causés par l&#39;impulsion de TMS Figure 2. Nous allons continuer à fournir une orientation générale vers un dispositif expérimental EEG-TMS succès. Un autre défi dans les études de TMS adressée in ce document méthodologique est de trouver la meilleure position de la bobine et de l&#39;angle pour un ciblage précis de la zone corticale souhaitée. Nous allons décrire l&#39;utilisation d&#39;un système de navigation stéréotactique COREGISTER à la tête du sujet avec les images IRM fonctionnelle pré-acquises. Bien que le système de navigation peut être utilisé pour localiser les structures du cerveau anatomiquement définies, un ciblage IRMf guidée est particulièrement utile, car pour de nombreuses fonctions et effets expérimentaux l&#39;emplacement précis de l&#39;activation ne peut être déduite de la seule marqueurs anatomiques. Pour ces régions fonctionnelles d&#39;intérêt (ROI), la définition d&#39;une zone est faite pour chaque participant individuellement. Pour illustrer ce qui précède, nous allons donner un exemple d&#39;une étude que nous avons effectué précédemment, dans lequel EEG a été enregistré simultanément avec TMS guidée par activations IRMf 7. Dans cette étude, une double dissociation a été faite entre les ERP visage sélectifs et corps sélectif: bien que le visage et le corps ERP de poisk autour des mêmes latence et électrodes des sites, en ciblant les zones visage sélectifs et corps sélective définis individuellement dans le lobe occipital latéral nous a permis de dissocier les réseaux neuronaux qui sous-tendent chaque réponse ERP. Enfin, nous allons essayer de donner plus de conseils général pour optimiser l&#39;enregistrement EEG lors de l&#39;application de TMS.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="596">
	<colgroup>
		<col />
		<col />
		<col />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr height="43">
			<td height="43" style="height:43px;width:209px;">3.0T Signa MRI scanner</td>
			<td style="width:107px;">General Electric</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="42">
			<td height="63" rowspan="2" style="height:63px;width:209px;">BrainAmp&#160; amplifier&#160;</td>
			<td rowspan="2" style="width:107px;"><a name="RANGE!B3">Brain Products GmbH</a></td>
			<td rowspan="2" style="width:113px;">BP-01300</td>
			<td rowspan="2" style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
		</tr>
		<tr height="64">
			<td height="64" style="height:64px;width:209px;">Electrode input box</td>
			<td style="width:107px;">Brain Products GmbH</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:167px;">Optional</td>
		</tr>
		<tr height="64">
			<td height="64" style="height:64px;width:209px;">PowerPack - battery for amplifier</td>
			<td style="width:107px;">Brain Products GmbH</td>
			<td style="width:113px;">BP-02615</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="146">
			<td height="167" rowspan="2" style="height:167px;width:209px;">BrainCap - 32 flat electrodes on a flexible cap&#160;</td>
			<td rowspan="2" style="width:107px;">Brain Products GmbH</td>
			<td rowspan="2" style="width:113px;">BP-0300MR</td>
			<td rowspan="2" style="width:167px;">Flat electrodes should be used to assure a shorter distance beween coil and scalp. If larger (e.g. pin type) electrodes are used, remove the ones under the coil</td>
		</tr>
		<tr height="21">
		</tr>
		<tr height="43">
			<td height="43" style="height:43px;width:209px;">TMS Super Rapid2 stimulator</td>
			<td style="width:107px;">Magstim</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:209px;">50mm double coil</td>
			<td style="width:107px;">Magstim</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="169">
			<td height="169" style="height:169px;width:209px;">Coil holder&#160;</td>
			<td style="width:107px;"></td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:167px;">Any mechanical arm or tripod that can hold the coil, be adjusted to the right angle and location, and keep the coil steady during stimulation</td>
		</tr>
		<tr height="22">
			<td height="22" style="height:22px;width:209px;">Chinrest</td>
			<td style="width:107px;"></td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="43">
			<td height="43" style="height:43px;width:209px;">Polaris infrared camera</td>
			<td style="width:107px;">Rogue Research Inc</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="43">
			<td height="43" style="height:43px;width:209px;">Polaris trackers and pointer tool</td>
			<td style="width:107px;">Rogue Research Inc</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="43">
			<td height="43" style="height:43px;width:209px;">BrainSight workstation and software</td>
			<td style="width:107px;">Rogue Research Inc</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="64">
			<td height="64" style="height:64px;width:209px;">BrainVision Recorder software</td>
			<td style="width:107px;">Brain Products GmbH</td>
			<td style="width:113px;">BP-00010</td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="64">
			<td height="64" style="height:64px;width:209px;">MATLAB software</td>
			<td style="width:107px;">The MathWorks Icn.</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="106">
			<td height="106" style="height:106px;width:209px;">SPM for Matlab</td>
			<td style="width:107px;">Wellcome Department of Imaging Neuroscience, London, UK&#160;</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="43">
			<td height="43" style="height:43px;width:209px;">MarsBar region of interest toolbox for SPM</td>
			<td style="width:107px;"></td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
		<tr height="211">
			<td height="211" style="height:211px;width:209px;">Psychtoolbox for MATLAB</td>
			<td style="width:107px;"></td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:167px;">This toolbox and the E-prime software (below) are examples for stimulus presentation software capable of delivering commands to the TMS stimulator and to the EEG recorder with reliable timing</td>
		</tr>
		<tr height="64">
			<td height="64" style="height:64px;width:209px;">E-Prime software</td>
			<td style="width:107px;">Psychology Software Tools, Inc.</td>
			<td style="width:113px;"></td>
			<td style="width:167px;"></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

extracting visual evoked potentials from eeg data recorded during fmri-guided transcranial magnetic stimulation

La stimulation magnétique transcrânienne (TMS) est une méthode efficace pour établir un lien de causalité entre une zone corticale et les effets cognitifs / neurophysiologiques. Plus précisément, en créant une atteinte transitoire avec l&#39;activité normale d&#39;une région cible et mesurer les changements dans un signal électrophysiologique, nous pouvons établir un lien de causalité entre la zone du cerveau stimulées ou réseau et le signal électrophysiologique que nous enregistrons. Si les zones cible du cerveau sont définies fonctionnellement avec scanner IRMf avant, TMS pourrait être utilisé pour relier les activations IRMf avec des potentiels évoqués enregistrés. Cependant, la réalisation de ces expériences présente des défis techniques importants, compte tenu des artefacts de grande amplitude introduites dans le signal EEG par l&#39;impulsion magnétique, et la difficulté de cibler avec succès les zones qui ont été fonctionnellement définis par IRMf. Nous décrivons ici une méthode pour combiner ces trois outils communs: TMS, EEG et IRMf. Nous expliquons comment guider le stimulateur &amp; #39; bobine à la zone cible souhaitée à l&#39;aide des données d&#39;IRM anatomiques ou fonctionnelles, comment enregistrer l&#39;EEG au cours concurrente TMS, comment concevoir une étude d&#39;ERP adapté à combinaison EEG-TMS et comment extraire ERP fiable à partir des données enregistrées. Nous allons fournir des résultats représentatifs d&#39;une étude publiée précédemment, dans lequel TMS IRMf guidée a été utilisé en même temps que l&#39;EEG pour montrer que le N1 de face-sélectif et la composante N1 corps sélectif de l&#39;ERP sont associés à des réseaux neuronaux distincts dans le cortex extrastrié. Cette méthode nous permet de combiner la haute résolution spatiale de l&#39;IRMf avec la haute résolution temporelle de TMS et EEG et donc obtenir une compréhension globale de la base neurale de divers processus cognitifs.

Une enquête EEG-TMS concurrente a été utilisé pour révéler si les réponses ERP des visages et des corps enregistrés sur le cuir chevelu occipito-temporale sont dissociés. Lorsque les stimuli visuels sont présentés, une composante N1 importante est enregistrée sur les sites d&#39;électrodes postéro-latérale. En particulier, la composante N1 est généralement plus importante pour les visages et les corps que pour d&#39;autres catégories de stimuli 8,33. En évaluant l&#39;effet de stimulation s...

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Extracting Visual Evoked Potentials from EEG Data Recorded During fMRI-guided Transcranial Magnetic Stimulation

Ce document décrit une méthode de collecte et d&#39;analyse de l&#39;électroencéphalographie (EEG) des données lors de la stimulation magnétique transcrânienne concurrente (TMS) guidée par activations révélées par imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). Une méthode pour TMS artefact enlèvement et l&#39;extraction des événements liés potentiels est décrite ainsi que les considérations en matière de conception de paradigme et expérimental.

Extraction Potentiels évoqués visuels de l&#39;EEG données enregistrées pendant l&#39;IRMf guidée stimulation magnétique transcrânienne

Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) is an effective method for establishing a causal link between a cortical area and cognitive/neurophysiological ...

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Neuroscience

13.7K vues.  Tel-Aviv University.  Ce document décrit une méthode de collecte et d'analyse de l'électroencéphalographie (EEG) des données lors de la stimulation magnétique transcrânienne concurrente (TMS) guidée par activations révélées par imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf). Une méthode pour TMS artefact enlèvement et l'extraction des événements liés potentiels est décrite ainsi que les considérations en matière de conception de paradigme et expérimen...