我々はこの仕事の生産に自社の機器、専門知識と援助を提供するために脳の製品GmbH社に感謝したいと思います。また、ビデオの制作を支援にグリンスペンサー、ノッティンガム大学、感謝したいと思います。また、この研究に資金を供給するための工学物理科学研究評議会（EPSRC）、EP/J006823/1とノッティンガム大学に感謝します。

1。実験のセットアップの準備<ol><li>対象者の到着前に、スキャナのオペレータが座ります制御室にEEG機器を設定します。 図1に示すようにEEGハードウェアにラップトップコンピュータを接続注：すべての周辺機器からのトリガとMRスキャナがEEGシステムによって検出される200以上のマイクロ秒の持続時間を持っている必要があります。 </li><li>刺激コンピュータをセットアップし、この研究では、視覚刺激を使用し、マーカーは各刺激期間の最初と最後にブレインビジョンレコーダーに読み込まれます。 </li><li>データを記録するためのワークスペースが利用できる最高の時間分解能と正しいフィルタ設定に設定されていることを確認してください。超低または高周波数神経信号が対象である場合にDC結合以上（1kHz）をローパスフィルタがそれぞれ、必要とされるかもしれない研究の大半を0.016から250 [Hz]のフィルターでAC結合が最適である。 </li><li> Mをチェックスキャナとそれらが正しくEEGシステムによって記録されていることを確認するための刺激提示からarkers。ブレインビジョンレコーダーコントロールパネルを使用してスキャナとEEGクロックの同期をオンにします。同期が成功した場合、次にチェックしてください。セットアップは緑のアイコンとドットが表示されます &quot;で同期&quot;正しいかどうか。 </li><li>従来の方法ではMRスキャナを設定し、ここでは身体送信RFコイルと32チャンネルヘッドがRF受信コイルを使用している。可能な場合、それは脳波キャップとそれに接続しているケーブルの高周波加熱のリスクを最小限に抑えるために、ヘッドサイズの送信コイルを使用するのが最適です。しかしほとんどのスキャナで、頭部​​送信コイルは、fMRIのデータの取得（特にパラレルイメージングスピードアップでは不可能である）のために設定次善につながる多素子受信コイルとの併用はできません。我々は、それが脳波キャップからのケーブルはストレートPに沿って実行することができ、アクセスポートが組み込まれていますので、この特定のヘッドはコイルを受信して​​いるスキャナから出アテローム。 </li><li>実行されるMRシーケンスが設定されていることを確認してください。 fMRIのシーケンスは、EEGクロック周期（200マイクロ秒）の倍数であるスライスTRを使用する必要があります。フィリップスMRシステムを使用している場合はフィリップスタイミング算出部は、可能なスライスTRの組み合わせを決定することができる。 </li><li>予想通りすべての機器が記録しているものの最終チェックを行う。 </li></ol> 2。件名到着<ol><li>きれいな髪と快適な身に着けていること、非金属衣服と到着する件名を頼む。 </li><li>被験者に実験と何が起こるでしょうの目的を説明。 </li><li> MRスキャン用、実験への参加の対象と同意という禁忌がないことを確立するために使用されるフ​​ォームに必要事項を記入するために件名を頼む。先に進む前に、フォームをチェックしてください。本研究では地元の倫理委員会の承認を得て、すべての被験者は、インフォームドコンセントを与えてきた。 </li><li>頭囲を測定しますndは適切なサイズのキャップ（ つまり、頭の大きさより大きい最小の可能なキャップ）を選択します。頭部の前面に開始し、後方に引い頭の上にキャップを置きます。正しくキャップを置き、その結果Czの電極は[後]とイニオン間の半分の方法を土地を選定し、また左右中央に配置されます。 </li><li>によって頭部に電極を接続し、邪魔にならないように髪を移動した後、アルコールAbralyteゲルを適用する。キャップ電極に用いるものと同様の方法を用いて裏のベースにECG電極を取り付けます。この電極は、心拍を測定するために使用される。バックのベースに位置決めがECGトレースに同様に主題の快適さのためのR-ピークのノイズに信号を最大にすることをお勧めします。 </li><li>未満は10kΩ（各電極における内部抵抗の抵抗値を除く）を頭の上に電極のインピーダンスを低減するように連絡先に取り組んでいます。信号が強いとしてECGとEOG抵抗が高くなる可能性がERと良い接続が実現するのは難しいことができますが、50kΩの下に保たれなければならない。 </li><li> EEGデータの品質を視覚的にモニター画面にデータを検査することによって十分であることを確認します。 </li></ol> 3。 MRスキャナの外で記録 （オプション：あなたは内側からとMRスキャナ外EEGデータ品質を比較したい場合にのみ必要） <ol><li>スキャナ（磁場が低い場所にある）外提示装置とEEG機器を設定します。セットアップはMRスキャナ（特に被験者が仰臥位でなければならず、刺激提示の同様のプロセスが使用されるべきである）の内部で使用されているものとできるだけ類似していることを確認してください。 </li><li>実験を行うとスキャナ（セクション4を参照）の内部で使用されるものと同様の方法でデータを記録します。 </li></ol> 4。 MRスキャナの中に被写体を設定する<ol><li>あなたSEながら着座する件名を頼むMRスキャナ室でEEG機器上へt。 </li><li>シールドルームにアンプを取ると、スキャナの背面にテーブルの上に置きます。長い光ファイバケーブルにアンプを接続します。導波路を光ファイバケーブルを渡し、制御室のBrainAmp USBアダプタ（ 図1）に取り付けます。 </li><li> MRスキャナ患者データベースで患者を登録します。 </li><li>部屋に対象を取るとスキャナベッドに横にそれらを求める。 </li><li>主題耳栓、ヘッドフォンと通話ボタンを与え、彼らが快適であることを確認してください。 </li><li>対象者の頭の上にヘッドコイルを置く。 EEGケーブルは最短経路に沿ってヘッドコイルを残しておく必要があります。今パッドは、被験者の頭部ヘッドの移動を最小限に抑えるため。 </li><li>電極FP1とFp2もがz方向にMRスキャナのアイソセンターにあることを確認し、ボアスキャナに対象を移動します。これは通常、uのある光がこれら2つの電極を整列させることによって達成される彼らは穴に入る前に被写体を配置するためにsedは。 </li><li>スキャナの背面にアンプに脳波キャップを取り付けます。ここで我々は片持ち梁を使用し、全く線がEEGリードでループしない（これらはRF加熱につながるとも誘導されることが大きいEEGのアーチファクトを引き起こす可能性がありますように）とケーブルを極力MRスキャナの振動から分離されていることをされていることを確認この分離を達成する。 </li></ol> 5。スキャナ内部記録<ol><li>彼らはスキャナオペレータを聞いてOKでできることを確認するためにコンソール室から被写体までの話。 </li><li>第二の実験者はトレースにうるさい電極のチェックだけでなく、画面の下にあるドットグリーン &quot;で同期&quot;のため、EEG監視を開始します。 </li><li>記録上のクライオポンプの明確な効果は、（ 図2参照） を見ることができる。そのため、メーカーのガイドラインに従って、データ収集時にこれらのポンプのスイッチを切る。 </li><li>目を移動する被写体を頼む少量でEIRヘッド。ヘッドを維持することの重要性は依然としてEEG記録の大きな電圧から分かるように、小さな頭の動きに起因する。 </li><li>彼らの目を開いたり閉じたり、被写体を尋ねることによって神経活動の記録をテストします。後頭部アルファの活動を探してください。これは、むしろノイズより生理学的信号を測定しているかどうかをテストします。アルファ信号が対象（一部の被験者において発生する）で見ることができない場合、それはMRスキャナの実行せずに実験パラダイムの短期を実行することによって、神経活動のためにテストするために、平均誘発電位を探すことが可能です。 </li><li>パルスアーチファクトが明確特に寺院上電極上に（ 図2を参照）、生データで見ることができます。 RecView（または後処理ソフトウェアパッケージ）を使用してリアルタイムでこのアーティファクトを修正するためにECGトレースを使用してください。 </li><li>とすぐに各MRIスキャンが始まると勾配はEEGデータに大きなアーチファクトの原因となります。&lt;/ em&gt;の</li><li> fMRIの実験は、開始する準備ができたら-レディ状態で刺激提示システムと-次に示す手順を実行して、EEGデータの保存を開始します。 </li><li>今刺激提示とMRスキャナからマーカーはブレインビジョンレコーダーで見ることができることを確認し、実験を開始します。ここで刺激された100％のコントラストで、フルフィールドラジアルチェッカーで構成されています。反転率は誘発反応はすべて500ミリとマーカーは、各画像反転でEEGファイルに配置され発生するような2 Hzです。 </li><li> EEGデータの品質が非常に悪いように見えますが、それがオンラインでRecViewや後処理中にどちらか、クリーンアップすることができます。神経信号の記録を損なうことなく動作するように勾配アーチファクト補正のためには、刺激提示はTRにロックされてはならないし、刺激の繰り返しの周波数は、スライス繰り返し周波数に等しくてはなりません。 </li><li>勾配アーチファクト補正メートルUSTは、パルスアーチファクト補正（ 図3および図4を参照）に先立って行われてもよい。データは、多数の技術と刺激提示と分析によるとセグメント化されたかもしれません。そのうち最も簡単な誘発反応の調査のために平均化されます（ 図6を参照）。 </li></ol> 6。ブリーフィング件名<ol><li>スキャンが完了すると、スキャナの件名を取り出し、それらをEEGキャップを脱ぐのに役立ちます。 </li><li>彼らは自分の髪を洗うことができます。 </li><li>彼らは今のままにして自由である。 </li></ol> 7。実験終了時までのクリア<ol><li>あなたの研究室で必要とされるEEG機器をパック。 MRメーカーがそれを必要とする場合、同期のハードウェアは、各セッションの終了時に抜かれ、スキャナの電子回路に接続され残っていないことを確認してください。 </li><li>最後に、EEGキャップを洗浄しなければならない。これを行うには、（通常はグラムAppr用水にキャップを浸すoximately 5分）、または水と消毒剤混合物（消毒、キャップメーカーの関連病原体スペクトルと消毒勧告に従って選択されるべきである。露光時間と消毒剤の濃度は消毒剤メーカーのガイドラインに従う必要があります）。その後、残留ゲルを離れてきれいにする歯ブラシを使用しています。続いて、使用時にキャップの適切な性能を維持するために完全にキャップをきれいにすることが非常に重要である。 </li></ol> 8。分析<ol><li>ここで、即座EEG分析が実証されている、しかし、それはまた可能と後処理EEGデータを正常に望ましい。これは、脳の商品アナライザ2又はEEGLABなどの分析パッケージの数で行うことができる。 </li><li>平均アーティファクト減算18,19（一般に勾配補正に使用され、多くの場合、パルスアーチファクト補正に使用）、独立成分肛門：勾配とパルスアーチファクト補正は、次のような様々な方法を用いて行うことができるysis 20,21または最適な基礎は22（パルスアーチファクト補正用）を設定します。 </li><li>その後、データは誘発反応と進行中の振動活性を見て時間または周波数領域で分析することができる。 </li><li>ここでは、パルスアーチファクト補正に必要な情報を得るために、脳製品システムを用いてECGトレースを記録した。標準的なセットアップではECGトレースは、被験者の背面に配置された個別電極によって記録される。私たちの研究室では、我々はまた、（このソリューションは唯一フ​​ィリップス生理学的監視装置で使用可能です）心臓のトレースを生成するvectrocardiogramを採用し、非標準のソリューションを使用しています。我々は、クリーントレースは、従来の心電図をセットアップ使用して得ることができない場合、これは便利なことができます発見した。 </li></ol>

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この記事の生産は脳プロダクト社が主催した。ピエルルイジCastelloneは、この記事で使用されるいくつかの機器やソフトウェアを製造して脳プロダクト社の社員です。

すべてのスキャナ室の物理的なレイアウト以来、 一般的なアドバイスは、我々 はあなたが磁石のボア外にあなたの脳波アンプを配置することができない場合があることを認識とは異なります。この場合、適切な妥協点は、できるだけスキャナ振動からそれらを分離するように厚いゴム製のパッドの上にアンプを配置することです。あなたは勾配アーチファクト補正がうまく機能していないことが判明した場合、それはMRコンソールに入力されたTRが正確に生成されているTRではないことを、この場合に可能性があるように、ボリュームまたはスライスマーカー間の時間を確認。このケースでは、それ以上の援助のために、関連するMRスキャナの製造元に連絡する必要があります。 同時fMRIの中のEEGデータ収集の過程で最も重要なステップは、すべての外部ノイズ源が（cyrocoolerポンプおよびEEG機器の振動など ）が最小化されていることを確認するために取られたものである。アロへそれはEEGとMRスキャナクロックが同期していることを確認することが重要であるwの最適な勾配アーチファクト補正、スライスTRは、スキャナクロック周期の倍数であり、被写体が最適に位置決めされる。それは十分に位置するECGリード線でも可能であることを確認するために、最適なパルスアーチファクト補正多くの技術がクリーン心臓のトレースを必要とするR-ピークを検出することができるから、我々は、これが最良VCGを用いて達成され得ることを示唆している。 ECGを使用している場合、それは、これが心臓23に近い位置よりもアクセスしやすく、サイトであることの利点を持つR-ピークの信号対雑音比を最大化するためにバックのベースにこれを配置することを推奨します。このリードからのトレースと同様、勾配アーティファクトが経時的に変化させるに追加されている呼吸によるモーションアーチファクトで胸の結果についてのECGリードを配置。これが原因でテンプレート変動に動作していないトレース飽和および/または勾配アーチファクト補正をもたらすことができしたがって、推奨されません。 EEGの高い時間分解能がfMRIの高空間分解能と組み合わせることができますようにEEG-fMRIの総合討論では 、脳機能を研究するための強力なツールです。今日まで、多くの研究は、脳機能の理解を深めるために、このマルチモーダルアプローチを使用している。 EEG-fMRIの振動リズム（EEGを用いて測定）、および血液酸素応答（fMRIのBOLDを使用して）、例えば 2,3間の相関関係を調査するために、健常ボランティアに適用されている。また、誘発された信号の特性が4,5トライアル·バイ·試験的にBOLD信号の差異を説明することができるかどうかを研究するために使用されている。臨床試験で技術の主な用途は、非侵襲的に6,7をローカライズするために本質的に困難である発作てんかん放電の巣を調査してきました。これらの例では、このマルチモーダルIMAGの力を発揮るツールです。しかしながら、このような現象の研究を可能にするためには、EEGとMRIデータの最良の品質へのアクセスを有することが重要である。 MRスキャナの内部にこれを達成するには、最高の実験的なセットアップし、また最も適切な分析方法を選択することが重要である。補正方法は、アーチファクトの除去に使用するように最適な分析方法は、ある程度、関心のある研究課題に依存するであろう。例えば、記録時に発生した動きの大きさと数は、グラデーションのアーチファクトを除去するためのアルゴリズムの最も効果的な組み合わせを決定する。しかし、EEGとfMRIのハードウェアのセットアップに最適な実験は、特定の研究課題は比較的独立しています。ここで説明するガイドラインは、一般的な価値のゆえであり、我々が使用するものとは異なる脳波とMRスキャナのハードウェアを用いた実験で追跡することができる。 ここでは、shoul取得方法を実証している高品質EEGとfMRIのデータを取得するために従うべきと思います。我々は以前に採用刺激パラダイム24に基づいて視覚刺激を使用していました。しかし、データ取得のための同じ技術は、関心のある脳活動を刺激するために使用パラダイムに関わらず適用することができる。あなたのパラダイムを選択する際には、MR環境内で記録するときに、ユーザー（とここで説明）に、現在利用可能な技術で達成できるEEGデータの品質は、まだ勉強することが脳の活動に、いくつかの制約を置いていることに注意すべきである：ローに脳波を記録中の特定の難しさ（&lt;5 Hz）で、高周波（&gt; 80 Hz）の残留パルスと勾配のアーティファクトが存在する可能性があるバンドがあります。パラダイムを選択する際にタスクに関連する被写体の動きの可能性が最小化されるように、また、注意が必要である。 EEGデータにおけるモーションアーチファクトが頻繁に補正することが困難であり、小さなアーティファクトができるため、これは問題である彼らはまだ神経シグナルを支配するかもしれないが、明確に特定することは困難。これらのモーションアーチファクトは、fMRIのデータ17とスプリアスが、もっともらしい相関を引き起こす可能性があります。 同時EEG-fMRIのための後処理方法は数多くあり、そのような彼らの議論として、この仕事の範囲を超えています。前述のように勾配パルスアーティファクトが平均アーチファクト減算18,19、独立成分分析20,21を含む多数の技法を用いて除去することができ、最適な基礎は、ビームフォーマ22および25を設定する。しばしば、これらの方法の組み合わせが23を採用し及び方法の性能は、このような磁場の強さおよび使用さパラダイムなどの要因に依存することができる。特定の研究のための最適な後処理方法はまた、経口に影響を与える可能性があり、これらは振動リズム又は誘発電位であるかどうか、データから抽出する信号に依存する採用ST-処理方法。 同時EEG-fMRIのための改善されたデータ収集と分析方法をターゲット相当に進行中の研究がある一方で、それはfMRIのと、高空間分解能の組み合わせを必要とする重要な神経科学の質問に答えるために、ここで説明した技術を使用して、すでに可能です。 EEGの優れた時間分解能。

同時脳波（EEG）と機能的磁気共鳴画像（fMRI）は、EEGの優れた時間分解能は、fMRIの高空間精度と組み合わせることができるようになります。そこにこれら二つのモダリティからのデータを組み合わせることができる方法1の数がありますが、すべてが高品質EEGとfMRIのデータの取得に依存しています。現在までに、EEG-fMRIの同時は振動リズム（脳波で測定）と血液酸素応答との間の相関（血液酸素化レベル依存（BOLD）fMRIのを使用して） 例えば 2,3を研究するために使用されています。また、誘発された信号の特性が4,5トライアル·バイ·試験的にBOLD信号の差異を説明することができるかどうかを研究するために使用されている。臨床試験で技術の主な用途は、手術計画に役立ちます発作てんかん放電の巣を調査するためにされて、現在は非侵襲的に局在することが困難であるた6,7。所望されるEEGとfMRIのデータの融合を達成するためには、両方のモダリティからの高品質なデータを有することが不可欠である。しかし、同時fMRIの中に取得した脳波データが強いの動きに起因する勾配アーチファクト（fMRIのために必要な変化磁場に起因する）、パルスアーチファクト（心周期にリンク）と動きのアーチファクト（含む、いくつかのアーティファクトの影響を受けている磁気スキャナの分野だけでなく、筋活動など）。これらの成果物は、関心のあるニューロンの活動よりもかなり大きいので、縮小（ソースで）とアーチファクトの補正（後処理経由）の両方EEG-fMRIの同時の実装を成功を可能にするために必要とされる。 勾配パルスアーチファクトを補正するための現在利用​​可能な後処理方法は、高品質EEGデータを生成するために、データ収集中に満たすべき基準の数を必要とする。以前の十年間OPTimal高品質なデータを記録するためのセットアップの実験は8-10が改善されているアーティファクトの原因の我々の理解として発展してきたと我々はソース11,12でアーチファクトを低減するように実験方法を変更する方法を学びましたし、改善するために後処理補正アルゴリズムの性能。これらの開発は、スキャナクロック13,14と伝統的なECGよりクリーン心臓トレースを提供するvectocardiogram 15,16の使用の同期を通じて勾配波形のサンプリングを改善しています。 vectocardiogramトレースは14-16を採用厳しいローパスフィルタと胸に置か四つの電極から導出されます。その結果、トレースは勾配のアーティファクトによって相対的に影響を受けず、Rピークの検出が容易に血流アーチファクトに鈍感である。しかし、vectocardiogramを記録する機能は、すべてのMRIスキャナでは利用できませんので、これだけSで簡単に言及されますtudy。アーティファクトとデータの厳しいクリーニングの最小化の重要性は、細心の注意が全体にとられていない場合は偽の成果を、EEGデータに記録されているモーションアーチファクトが目的のタスクに無関係BOLD活性と相関させることができるという最近のデモで強調されている実験のプロセス17。 ここに示された方法は、商業的に供給されたEEG機器とともに、広く入手可能であるMRハードウェアおよびパルスシーケンスを使用して、同時に高品質EEGとfMRIのデータを得るための現在の最適なアプローチを表す。示唆取得方法の実装では、適切な後処理方法の使用に関連して、重要な神経の質問の数に答えるために使用することができるEEGとfMRIのデータが得られます。

<table border="1">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Name of Reagent/Material</td>
			<td>Company</td>
			<td>Catalog Number</td>
			<td>Comments</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>3T MR scanner</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>Here we use a Philips Achieva but any MR scanner should work.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BrainVision Recorder</td>
			<td>Brain Products GmbH</td>
			<td>BP-00010</td>
			<td>1st License item</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BrainVision RecView</td>
			<td>Brain Products GmbH</td>
			<td>BP-00051</td>
			<td>basis module</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BrainAmp MR plus</td>
			<td>Brain Products GmbH</td>
			<td>BP-01840</td>
			<td>single amplifier</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BrainAmp USB Adapter</td>
			<td>Brain Products GmbH</td>
			<td>BP-02041</td>
			<td>BUA64</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SyncBox</td>
			<td>Brain Products GmbH</td>
			<td>BP-02675</td>
			<td>SyncBox complete</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Fibre Optic cables and USB connectors</td>
			<td>Brain Products GmbH</td>
			<td>BP-02300 (FOC5) BP-02310 (FOC20) BP-02042 USB2 Cable)</td>
			<td>These come with the above listed equipment.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BrainCap MR</td>
			<td>EASYCAP GmbH</td>
			<td>BP-03000-MR</td>
			<td>32 channel EEG cap for use in MR</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Abralyte 2000 conductive Gel</td>
			<td>Brain Products GmbH</td>
			<td>FMS-060219</td>
			<td>Conductive and abrasive gel to connect electrodes to scalp</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Isopropyl Alcohol BP</td>
			<td>Brain Products GmbH</td>
			<td>FMS-060224</td>
			<td>To be applied before Abralyte Gel. Isopropylalcohol 70% (60 ml)-for degreasing the skin</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cotton tipped swab</td>
			<td>Brain Products GmbH</td>
			<td>FMS-060234</td>
			<td>For application of Abralyte and Isopropyl Alcohol. Cotton Swabs Non-sterile, 100 pieces</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

best current practice for obtaining high quality eeg data during simultaneous fmri

同時は、EEG-fMRIのEEGの優れた時間分解能がfMRIの高空間精度と組み合わせることができるようになります。これら二つのモダリティからのデータは、多くの方法で組み合わせが、すべて高品質EEGとfMRIのデータの取得に依存することができる。同時fMRIの中に取得した脳波データは、強力な磁場の変動に起因する勾配アーチファクト（fMRIのために必要な変化磁場勾配に起因する）、パルスアーチファクト（心周期にリンク）と動きのアーチファクト（含むいくつかのアーティファクトの影響を受けているスキャナ、筋活動）の分野。正常勾配パルスアーチファクトを補正するための後処理方法は、データ取得時に満たすべき基準の数を必要とする。 EEG-fMRIの中に頭部の動きを最小限に抑えることも、アーティファクトの生成を制限するために不可欠です。 MRIと目に必要な無線周波数（RF）パルス間の相互作用電子EEGハードウェアが発生し、発熱を引き起こす可能性があります。安全上の注意事項が満たされていない場合はこれが唯一の重要なリスクである。 MRシーケンスは、本EEGハードウェアで実行されるハードウェアの設計とセットアップだけでなく、慎重に選択することは、したがって、考慮する必要があります。 上記の問題は、同時EEG-fMRIの実験を行う際に使用される実験的なプロトコルの選択の重要性を強調する。以前の研究に基づいて、私たちは、最適な実験のセットアップについて説明します。これは最小限に被写体までの安全上のリスクと、商業EEGとfMRIのシステムを使用して同時fMRIの中に高品質脳波データを提供します。我々は、単純な視覚刺激を用いたEEG-fMRIの実験でこのセットアップを示しています。しかし、はるかに複雑な刺激を使用することができる。ここではあるが、フィリップスAchievaで（ベスト、オランダ）3T MRスキャナと一緒に脳製品GmbH（以下Gilchingの、ドイツ）MRplus、32チャネルEEGシステムを使用して、EEG-fMRIのセットアップを示して技術の多くは、他のシステムに転送されています。

図3はアーチファクト補正が行われていない場合に期待される信号の品質を示している。任意のニューロンの活動が隠されていることは明らかである。勾配アーティファクトは記録の全周波数範囲にまたがる、fMRIのシーケンスのスライス獲得の周波数の高調波である異なる周波数で発生することを図3Cショーは。 図4に示すパルスアーチファクト勾配アーティファクトがアナライザ2（バージョン2.0.2）における平均アーティファクト減算後の処理方法を用いて除去された後、これらは明らかにされる。それを、そこにこのアーティファクトのかなりの空間的な変動があり、そのO1ことは明らかで、この視覚的な実験のために興味のあるチャンネルの一つで、特に大きなパルスアーティファクトが表示されます。このアーティファクトは、勾配アーティファクト（主に10 Hz以下- 図4C）より低い周波数を持っており、心臓活動にリンクされている図5に示しています。<html>勾配とパルスアーチファクト補正後に達成することができEEGデータ品質、ここパルスアーティファクトがアナライザ2に平均アーティファクト減算を用いて補正され、心臓の波形のRピークはECGトレースから検出された。これは、残りの信号の振幅がはるかに小さく、したがって、神経信号は、 図6および7で得られた誘発反応に示されるように、もはや覆い隠されていないことは明らかである。 図6は、全て300の刺激にわたって平均することによって生成される典型的な誘発反応を示している。しかし、ブロックの両端この応答の変動は、 図7に見られるように、それは、同時録画が行われたときに太字およびEEG応答間の相関を調べるために使用され得る神経応答のこの自然かつ予測できない変化であることができる。 s/ftp_upload/50283/50283fig1highres.jpg &quot;SRC =&quot; / files/ftp_upload/50283/50283fig1.jpg &quot;/&gt; EEG機器とハードウェアの間で必要な接続のアップセットの1。概略図図は 、プロトコルに記載されているように。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50283/50283fig1large.jpg" target="_blank">より大きい数字を表示するには、ここをクリックしてください</a> 。 <img alt="図2" fo:content-width="4.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50283/50283fig2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50283/50283fig2.jpg" /> 図2：フーリエ変換に（赤）と、代表チャンネル（P7）がオフ（黒）クライオポンプと依然として横たわっ被写体に収集された信号のフーリエ。 <img alt="図3" fo:content-width="2.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50283/50283fig3highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50283/50283fig3.jpg" /> <stronG&gt;図3の16の異なるチャネル（）に同時MRI中に記録された生EEGデータの10秒、。オズ（B）からのデータを5秒に焦点を当てた、。関連したフーリエ変換（C）との<a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50283/50283fig3large.jpg" target="_blank">より大きい数字を表示するにはここをクリック</a> 。 <img alt="図4" fo:content-width="2.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50283/50283fig4highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50283/50283fig4.jpg" /> 図4に、16の異なるチャネル（）にAASを使用してグラデーションアーチファクト補正後示さ同時MRI中に16の異なるチャンネルに記録された脳波データの10秒、。オズ（B）からのデータを5秒に焦点を当て、関連するフーリエ変換で（C </stroNG&gt;）。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50283/50283fig4large.jpg" target="_blank">大きい数字を表示するには、ここをクリックしてください</a> 。 <img alt="図5" fo:content-width="2.4in" fo:src="/files/ftp_upload/50283/50283fig5highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50283/50283fig5.jpg" /> 図5。テン EEGデータの秒は、 勾配と AAS（A）を用いたパルスアーチファクト補正後に示すように、同時fMRIの中on16異なるチャネルを記録し、オズ（B）からのデータを5秒に焦点を当て、関連するフーリエ変換（C）で。 <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50283/50283fig5large.jpg" target="_blank">表示するにはここをクリック大きい数字</a> 。 <p class="jove_content" fo:keep-together.witホアヒン·ページ= &quot;常に&quot;&gt; <img alt="図6" fo:content-width="4.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50283/50283fig6highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50283/50283fig6.jpg" /> 図6チャネル01および02（ 左 ）とP120（ 右 ）のための関連する地形図の平均EEG誘発反応（300平均）。 <img alt="図7" fo:content-width="4in" fo:src="/files/ftp_upload/50283/50283fig7highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50283/50283fig7.jpg" /> 図7。チャンネルO1ためのブロックを越え誘発反応（応答が30秒ブロック内に平均化されています）の変化。

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Best Current Practice for Obtaining High Quality EEG Data During Simultaneous fMRI

同時脳波（EEG）と機能的磁気共鳴画像（fMRI）は、強力な神経画像ツールです。しかし、MRIスキャナの内部には、スキャナ内部のEEG機器を操作するたびに、EEGデータ記録と安全性を考慮しなければならないため困難な環境を形成している。ここでは、最適化されたEEG-fMRIのデータ収集プロトコルを提示します。

同時fMRIの中の高品質脳波データの取得のための最も良い現在の習慣

Simultaneous  EEG-fMRI allows the excellent temporal resolution of EEG to be combined with the  high spatial accuracy of fMRI. The data  from these two ...

best-current-practice-for-obtaining-high-quality-eeg-data-during

Research

JoVE Journal

Behavior

32.2K ビュー.  University of Nottingham. 同時脳波（EEG）と機能的磁気共鳴画像（fMRI）は、強力な神経画像ツールです。しかし、MRIスキャナの内部には、スキャナ内部のEEG機器を操作するたびに、EEGデータ記録と安全性を考慮しなければならないため困難な環境を形成している。ここでは、最適化されたEEG-fMRIのデータ収集プロトコルを提示します。

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Method for Simultaneous fMRI/EEG Data Collection during a Focused Attention Suggestion for Differential Thermal Sensation

In the present work, we demonstrate a method for concurrent collection of EEG/fMRI data. In our setup, EEG data are collected using a high-density 256-channel sensor net. The EEG amplifier itself is contained in a field isolation containment system (FICS), and MRI clock signals are synchronized with EEG data collection for subsequent MR artifact characterization and removal. We demonstrate this method first for resting state data collection. Thereafter, we demonstrate a protocol for EEG/fMRI data recording, while subjects listen to a tape asking them to visualize that their left hand is immersed in a cold-water bath and referred to, here, as the cold glove paradigm. Thermal differentials between each hand are measured throughout EEG/fMRI data collection using an MR compatible temperature sensor that we developed for this purpose. We collect cold glove EEG/fMRI data along with simultaneous differential hand temperature measurements both before and after hypnotic induction. Between pre and post sessions, single modality EEG data are collected during the hypnotic induction and depth assessment process. Our representative results demonstrate that significant changes in the EEG power spectrum can be measured during hypnotic induction, and that hand temperature changes during the cold glove paradigm can be detected rapidly using our MR compatible differential thermometry device.

We present a protocol for concurrent collection of EEG/fMRI data, and synchronized MR clock signal recording. We demonstrate this method using a unique paradigm whereby subjects receive &#x2018;cold glove&#x2019; instructions during scanning, and EEG/fMRI data are recorded along with hand temperature measurements both before and after hypnotic induction.

差動熱感覚に対する注目の注意提案時における同時fMRI/EEGデータ収集の方法

In the present work, we demonstrate a method for concurrent collection of EEG/fMRI data. In our setup, EEG data are collected using a high-density ...

行動学

Simultaneous EEG Monitoring During Transcranial Direct Current Stimulation

Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a technique that delivers weak electric currents through the scalp. This constant electric current induces shifts in neuronal membrane excitability, resulting in secondary changes in cortical activity. Although tDCS has most of its neuromodulatory effects on the underlying cortex, tDCS effects can also be observed in distant neural networks. Therefore, concomitant EEG monitoring of the effects of tDCS can provide valuable information on the mechanisms of tDCS. In addition, EEG findings can be an important surrogate marker for the effects of tDCS and thus can be used to optimize its parameters. This combined EEG-tDCS system can also be used for preventive treatment of neurological conditions characterized by abnormal peaks of cortical excitability, such as seizures. Such a system would be the basis of a non-invasive closed-loop device. In this article, we present a novel device that is capable of utilizing tDCS and EEG simultaneously. For that, we describe in a step-by-step fashion the main procedures of the application of this device using schematic figures, tables and video demonstrations. Additionally, we provide a literature review on clinical uses of tDCS and its cortical effects measured by EEG techniques.

Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a non-invasive brain stimulation technique that has shown initial therapeutic effects in several neurological conditions. The main mechanism underlying these therapeutic effects is the modulation of cortical excitability. Therefore, online monitoring of cortical excitability would help guide stimulation parameters and optimize its therapeutic effects. In the present article we review the use of a novel device that combines simultaneous tDCS and EEG monitoring in real time.

経頭蓋直流刺激中同時脳波モニタリング

Transcranial  direct current stimulation (tDCS) is a technique that delivers weak electric  currents through the scalp. This constant electric current ...

Simultaneous Scalp Electroencephalography (EEG), Electromyography (EMG), and Whole-body Segmental Inertial Recording for Multi-modal Neural Decoding

Recent studies support the involvement of supraspinal networks in control of bipedal human walking. Part of this evidence encompasses studies, including our previous work, demonstrating that gait kinematics and limb coordination during treadmill walking can be inferred from the scalp electroencephalogram (EEG) with reasonably high decoding accuracies. These results provide impetus for development of non-invasive brain-machine-interface (BMI) systems for use in restoration and/or augmentation of gait- a primary goal of rehabilitation research. To date, studies examining EEG decoding of activity during gait have been limited to treadmill walking in a controlled environment. However, to be practically viable a BMI system must be applicable for use in everyday locomotor tasks such as over ground walking and turning. Here, we present a novel protocol for non-invasive collection of brain activity (EEG), muscle activity (electromyography (EMG)), and whole-body kinematic data (head, torso, and limb trajectories) during both treadmill and over ground walking tasks. By collecting these data in the uncontrolled environment insight can be gained regarding the feasibility of decoding unconstrained gait and surface EMG from scalp EEG.

Simultaneous Scalp Electroencephalography EEG, Electromyography EMG, and Whole-body Segmental Inertial Recording for Multi-modal Neural Decoding

Development of an effective brain-machine-interface (BMI) system for restoration and rehabilitation of bipedal locomotion requires accurate decoding of user's intent. Here we present a novel experimental protocol and data collection technique for simultaneous non-invasive acquisition of neural activity, muscle activity, and whole-body kinematics during various locomotion tasks and conditions.

同時頭皮脳波（EEG）、筋電図（EMG）、およびマルチモーダル神経復号化するための全身分節慣性録音

Recent  studies support the involvement of supraspinal networks in control of bipedal  human walking. Part of this evidence  encompasses studies, ...

Cortical Source Analysis of High-Density EEG Recordings in Children

EEG is traditionally described as a neuroimaging technique with high temporal and low spatial resolution. Recent advances in biophysical modelling and signal processing make it possible to exploit information from other imaging modalities like structural MRI that provide high spatial resolution to overcome this constraint1. This is especially useful for investigations that require high resolution in the temporal as well as spatial domain. In addition, due to the easy application and low cost of EEG recordings, EEG is often the method of choice when working with populations, such as young children, that do not tolerate functional MRI scans well. However, in order to investigate which neural substrates are involved, anatomical information from structural MRI is still needed. Most EEG analysis packages work with standard head models that are based on adult anatomy. The accuracy of these models when used for children is limited2, because the composition and spatial configuration of head tissues changes dramatically over development3.&#160;
In the present paper, we provide an overview of our recent work in utilizing head models based on individual structural MRI scans or age specific head models to reconstruct the cortical generators of high density EEG. This article describes how&#160;EEG recordings are acquired, processed, and analyzed with pediatric populations at the London Baby Lab, including laboratory setup, task design, EEG preprocessing, MRI processing, and EEG channel level and source analysis.&#160;

In recent years, there has been increasing interest in estimating the cortical sources of scalp measured electrical activity for cognitive neuroscience experiments. This article describes how high density EEG is acquired and how recordings are processed for cortical source estimation in children from the age of 2 years at the London Baby Lab.

子供高密度脳波記録の皮質ソース解析

EEG is traditionally described as a neuroimaging technique with high temporal and low spatial resolution. Recent advances in biophysical modelling and ...

Transcranial Direct Current Stimulation and Simultaneous  Functional Magnetic Resonance Imaging

Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a noninvasive brain stimulation technique that uses weak electrical currents administered to the scalp to manipulate cortical excitability and, consequently, behavior and brain function. In the last decade, numerous studies have addressed short-term and long-term effects of tDCS on different measures of behavioral performance during motor and cognitive tasks, both in healthy individuals and in a number of different patient populations. So far, however, little is known about the neural underpinnings of tDCS-action in humans with regard to large-scale brain networks. This issue can be addressed by combining tDCS with functional brain imaging techniques like functional magnetic resonance imaging (fMRI) or electroencephalography (EEG).
In particular, fMRI is the most widely used brain imaging technique to investigate the neural mechanisms underlying cognition and motor functions. Application of tDCS during fMRI allows analysis of the neural mechanisms underlying behavioral tDCS effects with high spatial resolution across the entire brain. Recent studies using this technique identified stimulation induced changes in task-related functional brain activity at the stimulation site&#160;and also in more distant brain regions, which were associated with behavioral improvement. In addition, tDCS administered during resting-state fMRI allowed identification of widespread changes in whole brain functional connectivity.
Future studies using this combined protocol should yield new insights into the mechanisms of tDCS action in health and disease and new options for more targeted application of tDCS in research and clinical settings. The present manuscript describes this novel technique in a step-by-step fashion, with a focus on technical aspects of tDCS administered during fMRI.

Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a noninvasive brain stimulation technique. It has successfully been used in basic research and clinical settings to modulate brain function in humans. This article describes the implementation of tDCS and simultaneous functional magnetic resonance imaging (fMRI), to investigate the neural basis of tDCS effects.

経頭蓋直流電気刺激と同時機能的磁気共鳴画像

Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a noninvasive brain stimulation technique that uses weak electrical currents administered to the scalp ...

Topographical Estimation of Visual Population Receptive Fields by fMRI

Visual cortex is retinotopically organized so that neighboring populations of cells map to neighboring parts of the visual field. Functional magnetic resonance imaging allows us to estimate voxel-based population receptive fields (pRF), i.e., the part of the visual field that activates the cells within each voxel. Prior, direct, pRF estimation methods1 suffer from certain limitations: 1) the pRF model is chosen a-priori and may not fully capture the actual pRF shape, and 2) pRF centers are prone to mislocalization near the border of the stimulus space. Here a new topographical pRF estimation method2 is proposed that largely circumvents these limitations. A linear model is used to predict the Blood Oxygen Level-Dependent (BOLD) signal by convolving the linear response of the pRF to the visual stimulus with the canonical hemodynamic response function. PRF topography is represented as a weight vector whose components represent the strength of the aggregate response of voxel neurons to stimuli presented at different visual field locations. The resulting linear equations can be solved for the pRF weight vector using ridge regression3, yielding the pRF topography. A pRF model that is matched to the estimated topography can then be chosen post-hoc, thereby improving the estimates of pRF parameters such as pRF-center location, pRF orientation, size, etc. Having the pRF topography available also allows the visual verification of pRF parameter estimates allowing the extraction of various pRF properties without having to make a-priori assumptions about the pRF structure. This approach promises to be particularly useful for investigating the pRF organization of patients with disorders of the visual system.

It is important to obtain unbiased estimates of visual population receptive fields (pRFs) by functional magnetic resonance imaging. We use mild regularization constraints to estimate pRF topography without a-priori assumptions about pRF shape, allowing us to choose specific pRF models post-hoc. This is particularly advantageous in subjects with visual-pathway lesions.

fMRIのことで視覚人口受容野の地形の推定

Visual cortex is retinotopically organized so that neighboring populations of cells map to neighboring parts of the visual field. Functional magnetic ...

fMRI Validation of fNIRS Measurements During a Naturalistic Task

We present a method to compare brain activity recorded with near-infrared spectroscopy (fNIRS) in a dance video game task to that recorded in a reduced version of the task using fMRI (functional magnetic resonance imaging). Recently, it has been shown that fNIRS can accurately record functional brain activities equivalent to those concurrently recorded with functional magnetic resonance imaging for classic psychophysical tasks and simple finger tapping paradigms. However, an often quoted benefit of fNIRS is that the technique allows for studying neural mechanisms of complex, naturalistic behaviors that are not possible using the constrained environment of fMRI. Our goal was to extend the findings of previous studies that have shown high correlation between concurrently recorded fNIRS and fMRI signals to compare neural recordings obtained in fMRI procedures to those separately obtained in naturalistic fNIRS experiments. Specifically, we developed a modified version of the dance video game Dance Dance Revolution (DDR) to be compatible with both fMRI and fNIRS imaging procedures. In this methodology we explain the modifications to the software and hardware for compatibility with each technique as well as the scanning and calibration procedures used to obtain representative results. The results of the study show a task-related increase in oxyhemoglobin in both modalities and demonstrate that it is possible to replicate the findings of fMRI using fNIRS in a naturalistic task. This technique represents a methodology to compare fMRI imaging paradigms which utilize a reduced-world environment to fNIRS in closer approximation to naturalistic, full-body activities and behaviors. Further development of this technique may apply to neurodegenerative diseases, such as Parkinson&#8217;s disease, late states of dementia, or those with magnetic susceptibility which are contraindicated for fMRI scanning.

We present a method to compare functional brain activity recorded during a naturalistic task using fNIRS with activity recorded during fMRI.

自然主義タスク中fNIRS計測のfMRIの検証

We present a method to compare brain activity recorded with near-infrared spectroscopy (fNIRS) in a dance video game task to that recorded in a reduced ...

Concurrent Electroencephalography Recording During Transcranial Alternating Current Stimulation (tACS)

Oscillatory brain activities are considered to reflect the basis of rhythmic changes in transmission efficacy across brain networks and are assumed to integrate cognitive neural processes. Transcranial alternating current stimulation (tACS) holds the promise to elucidate the causal link between specific frequencies of oscillatory brain activity and cognitive processes. Simultaneous electroencephalography (EEG) recording during tACS would offer an opportunity to directly explore immediate neurophysiological effects of tACS. However, it is not trivial to measure EEG signals during tACS, as tACS creates a huge artifact in EEG data. Here we explain how to set up concurrent tACS-EEG experiments. Two necessary considerations for successful EEG recording while applying tACS are highlighted. First, bridging of the tACS and EEG electrodes via leaking EEG gel immediately saturates the EEG amplifier. To avoid bridging via gel, the viscosity of the EEG gel is the most important parameter. The EEG gel must be viscous to avoid bridging, but at the same time sufficiently fluid to create contact between the tACS electrode and the scalp. Second, due to the large amplitude of the tACS artifact, it is important to consider using an EEG system with a high resolution analog-to-digital (A/D) converter. In particular, the magnitude of the tACS artifact can exceed 100 mV at the vicinity of a stimulation electrode when 1 mA tACS is applied. The resolution of the A/D converter is of importance to measure good quality EEG data from the vicinity of the stimulation site. By following these guidelines for the procedures and technical considerations, successful concurrent EEG recording during tACS will be realized.

Concurrent Electroencephalography Recording During Transcranial Alternating Current Stimulation tACS

In this article we explain how to set up a concurrent transcranial alternating current stimulation and EEG experiment.

経頭蓋交流電流刺激中に同時脳波記録（TACS）

Oscillatory brain activities are considered to reflect the basis of rhythmic changes in transmission efficacy across brain networks and are assumed to ...

Simultaneous Transcranial Alternating Current Stimulation and Functional Magnetic Resonance Imaging

Transcranial alternating current stimulation (tACS) is a promising tool for noninvasive investigation of brain oscillations. TACS employs frequency-specific stimulation of the human brain through current applied to the scalp with surface electrodes. Most current knowledge of the technique is based on behavioral studies; thus, combining the method with brain imaging holds potential to better understand the mechanisms of tACS. Because of electrical and susceptibility artifacts, combining tACS with brain imaging can be challenging, however, one brain imaging technique that is well suited to be applied simultaneously with tACS is functional magnetic resonance imaging (fMRI). In our lab, we have successfully combined tACS with simultaneous fMRI measurements to show that tACS effects are state, current, and frequency dependent, and that modulation of brain activity is not limited to the area directly below the electrodes. This article describes a safe and reliable setup for applying tACS simultaneously with visual task fMRI studies, which can lend to understanding oscillatory brain function as well as the effects of tACS on the brain.

Transcranial alternating current stimulation (tACS) is a promising tool for noninvasive investigation of brain oscillations, though its effects are not completely understood. This article describes a safe and reliable setup for applying tACS simultaneously with functional magnetic resonance imaging, which can increase understanding oscillatory brain function and effects of tACS.

同時経頭蓋交流刺激および機能的磁気共鳴イメージング

Transcranial alternating current stimulation (tACS) is a promising tool for noninvasive investigation of brain oscillations. TACS employs ...

Using Electroencephalography Measurements and High-quality Video Recording for Analyzing Visual Perception of Media Content

This article explores a method to detect differences in visual perception in humans. The method used is based on the psychological (or "cognitive") function of eyeblinks. Participants' eyeblinks are detected and acquired while watching videos specifically created for the investigation. The detection and acquisition of eyeblinks are carried out with the help of a 20-channel electroencephalographic (EEG) wireless device. The international 10-20 system for electrode placement is followed. A high-definition (HD) video camera is used to record participants' facial expressions, for contrast purposes. Instead of using pre-existing media content, purpose-made video content has been created following specific criteria of interest for this investigation, with stimuli enabling researchers to manage the precise parameters of interest. Otherwise, results could be contaminated with uncontrolled variables. The synchronization of the presentation of video stimuli with EEG recordings needs to be done in milliseconds. Analysis of collected data is performed with robust software for working with big matrices. Statistically significant differences in eyeblink rate related to media professionalization and editing style are found with the reported experimental procedures.

We present detection, acquisition, and analysis of eyeblink rates while watching media content.

脳波測定と高品質のビデオ録画を使用して、メディア コンテンツの視覚認識を分析するため

This article explores a method to detect differences in visual perception in humans. The method used is based on the psychological (or "cognitive") ...