Как обнаружить активность миндалевидного магнитоэнцефалографии с использованием источника изображения

Резюме

В этой статье описывается, как записать с активностью миндалины магнитоэнцефалографии (МЭГ). Кроме того, это статья описывает, как вести следа страха кондиционирования без осознания, задача, которая активирует миндалину. Она будет охватывать 3 темы: 1) разработка парадигмы след кондиционирования использованием обратной маскировки манипулировать осознания. 2) запись активности мозга в задачу с помощью магнитоэнцефалографии. 3) Использование источника изображения для восстановления сигнала от подкорковых структур.

Аннотация

В след условного рефлекса страха условного стимула (CS) предсказывает возникновение безусловный раздражитель (UCS), который представлен после краткого периода без стимула (следовой паузы) ^1. Поскольку CS и UCS не сотрудничают происходят временно, субъект должен поддерживать представление, что CS во время трассировки интервала. У людей этого типа обучения требует осознания стимула дополнительные обстоятельства, чтобы ликвидировать следы интервалом ^2-4. Однако, если лицо используется как CS, предметы могут неявно научатся бояться лице даже при отсутствии явных * осознание. Это означает, что могут быть дополнительные нейронных механизмов, способных поддерживать определенные типы "биологически значимых" стимулов в течение короткого интервала следа. Учитывая, что миндалины участвует в следовых воздуха, и чувствителен к лицам, вполне возможно, что эта структура может поддерживать представлением лица CS в течение короткого интервала следа.

5. Презентация маска оказывает целевую невидимым ^6-8. Во-вторых, маскирующие требует очень быстрого и точного времени, что делает его трудно исследовать нервные реакции вызванные масках раздражители с использованием множества общих подходов. Кровь-оксигенации в зависимости от уровня (жирный) ответов решить на шкалу слишком медленный для этого типа методологии, в режиме реального времени записи методы, как electroencephalography (ЭЭГ) и магнитоэнцефалографии (МЭГ) испытывают трудности восстановления сигнала от глубоких источников.

Тем не менее, были последними достижениями в методах, используемых для локализации нейронных источников сигнала ^9-11 MEG. Собрав высоким разрешением изображения МРТ головного мозга субъекта, можно создать источник модели, основанной на отдельных нейронных анатомии. Используя эту модель, чтобы "образ" источники сигнала MEG, можно восстановить сигнал от глубокого подкорковые структуры, как и миндалины и гиппокампа *.

протокол

Проектирование парадигмы след кондиционирования использованием обратной маскировки, чтобы блокировать осведомленности

1. Дизайн Стимулы

1. Дизайн стимулы для двух групп.
2. Выберите 4 нейтральных выражений из разных людей.
3. Совместите лицо так, что область глаз каждого лица в том же месте.
4. Растениеводство лиц, используя овальные так, что волосы, уши и другие периферийные функции больше не будут видны.
5. Используйте Signal Processing Toolbox в Matlab (см. таблицу 1 для программного обеспечения, необходимого для запуска эксперимента) для создания высоких частот отфильтрованные изображения, удалив всю информацию, которая является менее 5 циклов в степени ^12.
6. Создайте маску путем слияния нескольких нейтральных выражениях вместе, и добавление высоким пространственным шумов на изображении.
7. Нормализовать все изображения, так что они имеют равные яркости.

2. Программа эксперимента с использованием презентации

1. Программа обучения и тестирования в презентации с использованием параметров, описанных ниже (см. Рисунок 1).
2. Кроме того, программа в отдельном файле (PCC), которые будут использованы на приобретение PSYLAB программного пакета данных во время обучения и тестирования, с тем чтобы доставить шока вызванного презентации.
3. Для программы тренировки 4 блока дифференциального следа страха кондиционирования с 15 исследований в CS, на блок.
4. На каждом испытании представить сотовых станций в течение 30 мс.
5. На каждом испытании представить маску для 970 мс.
6. В каждом испытании CS + представить шок UCS в течение 100 мс, так что он coterminates с маской.
7. Изменять расположение сочетание CS / маску так, чтобы она случайно появляется в 1 из 4 квадрантах.
8. Представить 1 исследование каждые 6 ± 2 с использованием переменной Интервал между.
9. Для тестирования программы сессии 1 блок с 5 повторного испытания каждой грани CS и 5 испытаний каждой из двух новых КИ лицо.
10. Для того, чтобы максимизировать возможность записи ответов проводимости кожи (SCR) во время тестирования испытаний, представляют CS на 8 сек.
11. На каждом испытании CS + подарок шок UCS для 100 мс, так что она с coterminates + CS.
12. Представить 1 исследование каждые 20 ± 4 с использованием переменной Интервал между.
13. Поручить субъектов сообщить UCS продолжительность во время обеих сессий, и записать свои ответы с помощью МРТ / MEG совместимое устройство оси (джойстик, слайдер, связь; см. раздел 7).
14. Запись тиристоров во время тестирования сеанса с помощью электродов, прикрепленных к нижней части участников левой ноги (см. раздел 9).

Запись активности мозга в задачу с помощью магнитоэнцефалографии

3. Комплект оборудования для обучения за MEG Люкс (см. Рисунок 2).

1. Подключите компьютер предъявления стимула к системе MEG приобретения с использованием стандартного DB25 многофункциональный разъем ленточного кабеля (см. таблицу 2 для оборудования, необходимого для проведения эксперимента.).
2. Подключение компьютера стимул представления PSYLAB автономный монитор (SAM) с использованием 8-битных до 2-битный адаптер изоляции и кабель синхронизации.
3. Транзисторно-транзисторной логики (ТТЛ) импульсы используются для обозначения стимула презентации могут привести к появлению артефактов в данных MEG, если они направляются в SAM. Чтобы избежать этих артефактов, знак начала раздражители с использованием только биты заблокирован изоляции адаптера.
4. Подключите шок стимулятор (SHK1) к SAM помощью кабеля, поставляемого вместе с устройством.
5. Пропустите экранированный кабель-удлинитель через волновод и подключить его к ударной стимулятора.
6. Подключите SAM к компьютеру под управлением приобретение PSYLAB данных программного обеспечения с помощью стандартного кабеля USB.
7. Подключите с помощью поворотного регулятора к компьютеру предъявления стимула (USB) и система приобретения MEG (BNC) с помощью gameport-to-gameport/BNC сплиттер и гейм-порта к USB адаптироватьсяER.
8. Запись двух минут датчик данных без предмета в комнате.

4. Установка оборудования для тестирования на МРТ Люкс

1. Подключите компьютер предъявления стимула к SAM с помощью средства синхронизации кабель.
2. Подключите шок стимулятор (SHK1) и усилитель проводимости кожи (SC5) к SAM помощью кабелей поставляется вместе с устройством.
3. Пропустите экранированный кабель расширения для SCR и ударам через волновод и подключить их к их соответствующие подразделения.
4. Подключите SAM к компьютеру под управлением приобретение PSYLAB данных программного обеспечения с помощью стандартного кабеля USB.
5. Подключите с помощью поворотного регулятора к компьютеру стимул презентации с использованием игрового порта для USB адаптера.

5. Настройка Тема для обучения за MEG Люкс (см. Рисунок 3)

1. Приложить электродов и датчиков для объекта с помощью схемы на рисунке 3 в качестве руководства.
2. Наденьте одноразовую электродовМонитор eyeblinks выше и ниже правого глаза субъекта.
3. Приложить одноразовые электроды для контроля частоты сердечных сокращений в левую сторону субъекта чуть ниже сердца и вправо груди чуть ниже ключицы.
4. Приложить один одноразовый электрод в качестве ссылки на задней левое плечо субъекта.
5. Приложите два электрода чашку правой ноге субъекта над правой большеберцовой нерва выше медиальной лодыжки управлять током.
6. Прикрепите 4 индикатора положения головы (HPI) Катушки к теме, одной над каждым глазом и за ушами.
7. Оцифровка должность главы субъекта по отношению к HPI катушки использованием опорных точек.
8. Использование Polhemus системы, карты назион положение субъекта, и левую и правую трагикомические.
9. Совместите цифровые головы объекта положение относительно координатных точек, убедившись, что точки симметричны.
10. Следующая карта позицию HPI катушки субъекта.
11. Наконец, цифраИзе 50-100 пунктов по коже головы испытуемого.
12. Проводите подпадает под действие системы МЭГ и подсоединения электродов и датчиков на соответствующий интерфейс.
13. Подключите одноразовых электродов ведет в системе усилителя MEG.
14. Подключите жгут проводки HPI в систему MEG.
15. Подключите электрод шока ведет в экранированный кабель расширения.
16. Поднимите стул так, чтобы человека голова касалась верхней части шлема MEG.
17. Разместите экран так, чтобы проецируемое изображение находится в фокусе.

6. Шок Workup

1. Установите шока до уровня, предметом докладов, болезненный, но терпимый.
2. Arm шок стимулятором посредством вращения диска от 0 мА позиции 5 мА положение.
3. Администрирование несколько презентаций ударной помощью окна управления стимул от приобретения пакета программ PSYLAB данных.
4. После каждой презентации иметь предметом скорость интенсивность ударной ошкале от 0 (совсем не болезненная) до 10 (болезненная но терпимо).
5. Постепенно увеличивают интенсивность ударной пока объект не оценивает его как 10.
6. Рекорд стоимости от масштаба в поле значения параметра в теме окне результатов; потрясения будут вводиться в ходе эксперимента на значение, указанное в этом поле.

7. Отвечающего устройства

1. Попросите модель на соответствующую использование набора с помощью пример сценария презентации.
2. Инструкции:. "Переместите курсор на всем пути направо (100), если вы абсолютно уверены, что вы получите презентация стимуляции в ближайшем будущем переместите курсор все до упора влево (0), если вы уверены, что Вы не будете получать стимуляцию в ближайшем будущем. Подведите курсор к середине (50), если вы не уверены, действительно ли вы получите стимуляции в ближайшем будущем ".

8. Запись MEG в процессе обучения

1. RecorD две минуты необработанных данных с 2 кГц, в то время как предмет лежит с открытыми глазами.
2. До тренировки начать запись кодов событий и ударных доставки с помощью приобретения PSYLAB данных программного обеспечения.
3. Будьте уверены, что PSYLAB работает правильный код PCC так что он посылает шок, когда вызванный компьютером.
4. Запись необработанных данных с 2 кГц в течение каждого из четырех опытов обучения.
5. Запись онлайн средние как способ визуально контролировать данные в реальном времени для систематических источников шума.
6. Попросите его, чтобы оценить интенсивность ударной после каждого запуска для оценки привыкания.

9. Тема установки для тестирования в МРТ Люкс

1. Проводите тему из сюиты MEG к МРТ люкс.
2. Снова шок электродов и калибровку интенсивности ударной.
3. Установить два электрода чашки в нижней части левой ноги субъекта контролировать тиристоров.
4. Убедитесь в том, что субъект еще понимает, как использовать тОн ответа устройства.
5. Поместите объект на МРТ стола, обеспечить их головы, и подключить SCR и ударных электрода приводит к соответствующим экранированный кабель.
6. Расположите зеркало, приложенные к голове катушку так, что участник может видеть экран, расположенный позади головы катушку.

10. Запись МРТ во время тестирования

1. Сбор высоким разрешением анатомические изображения (SPGR).
2. Запись оксигенации крови в зависимости от уровня реакции во время сессии тестирования с использованием стандартных параметров изображения (TR = 2 сек; TE = 25 мс; fleld зрения = 24 см; флип угол = 90 °).
3. После тестирования были предметом завершить пост экспериментальной анкеты.

Использование источника изображения для восстановления сигнала от подкорковых структур.

11. Поведенческий анализ и МРТ данных

1. Использование UCS продолжительность определить, является ли испытуемые, способных различать раздражители.
2. СреднееОжидаемая UCS данные для 900 мс след интервала и предыдущего 900 мс базового периода для каждого испытания.
3. Вычтите значение, за базовый период от значения для следовой паузы, чтобы определить, как объект съемки смещается набора после предъявления стимула.
4. Выполните типа CS методом проб повторных измерений ANOVA по субъектам.
5. Анализ поведенческих и МРТ данные из сессии тестирования с использованием ранее опубликованных стандартов ^5,13-15.

12. Объем Preprocess МРТ

1. Использование FreeSurfer ¹⁶ для создания сегментированных подкорковых объема и поверхности коры, наружную оболочку и внешнюю черепа.
2. Конвертировать объем и поверхности AFNI для чтения формате.
3. Выполнить importsurfaces.csh - первый раз, когда вы запускаете программу он будет копировать все файлы, которые нужно в папку «модели» в новой папке сегментации каждого субъекта. Это также создаст 'importsurface.mrml' файл, который используется для создания прибояAce моделей миндалины и гиппокампа.
4. Создание и конвертировать миндалины и гиппокампа в объемах поверхностей с использованием Slicer3 и Paraview.
   1. Выполнить Slicer3 importsurface.mrml от субъекта "модель" каталог. Это позволит загрузить поверхностей и объемов в 3dslicer.
   2. Создание моделей миндалины и гиппокампа, сохраните моделей как {} структуры. ВТК.
   3. Импорт. ВТК файлов в ParaView.
   4. Выполнить фильтрацию "генерировать нормали к поверхности."
   5. Экспорт поверхность нормалей для Эми и Hipp как {} структуры. Слойные (ASCII) файлов.
5. Импорт поверхностей и МРТ в объеме Brainstorm.
6. Выполнить importsurfaces.csh снова - это будет преобразовывать поверхности в файлы, которые можно читать MATLAB и скопировать все tess_ {} структуру мата файлы в каталоге базы данных Brainstorm..
7. Убедитесь, что вы уже создали тему в мозговой штурм перед копированием tess_ {} структуры. Мат файлы в папку Мозговой штурм (см. шаг 14.1).
8. ONce вы получите поверхностей в мозговой штурм, не забудьте обновить базу данных.
9. Деформация МРТ объема в стандартном пространстве путем определения опорных точек.
10. Вручную выравнивания поверхности кожи головы с помощью МРТ, а затем применить основы для всех других поверхностей.
11. Слияние двух поверхностей мягкой мозговой оболочки и уменьшить общее число вершин до 15000.
12. Слияние двух гиппокампа поверхности и уменьшить общее число вершин до 2000.
13. Слияние двух миндалины поверхностей и уменьшить общее число вершин до 1000.
14. Слияние мягкой мозговой оболочки, гиппокампа и миндалины поверхностей.
15. Создать регионах, представляющих интерес (разведчиков) для миндалины и гиппокампа.

13. Preprocess MEG записи на основе Brainstorm ¹¹

1. Создать новую тему в Мозговой штурм базы данных.
2. Импорт файла MEG записи для каждой тренировки.
3. Удалить артефакты, вызванные источников за пределами магнитно-экранированной комнате (MSR), используя пространство сигналовразделения ^17.
4. Удалить артефакты, вызванные ударами сердца и движения глаз с помощью проекций пространства сигналов от событий определены на электрокардиографии (ЭКГ) и электроокулографии (EOG) каналов.
5. Проверьте записи, чтобы правильно определить Brainstorm сердцебиение и eyeblinks событий.
6. Проверьте записи для других возможных источников шума.
7. Осмотрите вызвали данные, созданные в интернет-средних для систематических источников артефакт.
   1. Обратите внимание, что TTL импульсы используются для обозначения начала стимулы могут привести к появлению артефактов в записи, если отправлен блок PSYLAB SAM.
   2. Отправить только TTL импульсы необходимых для администрирования шоком для блока SAM и изолировать устройство от оставшихся импульсов использованием 8-битных до 2-битовый изолированный адаптер.

14. Анализ вызвали ответы использовании Мозговой штурм

1. Используйте событие канала для выявления эпох (-200 мс до 900 мс), соответствующеедля каждой из экспериментальных испытаний.
2. Уточните МРТ головы регистрацию с использованием очков.
3. Вычислить шумовой ковариационной из записей.
4. Вычислить голове модель, используя перекрывающиеся сферы методом с корой качестве входных данных.
5. Вычислить источников с использованием минимальной нормы оценки методом ^10.
6. Продолжить анализ источников.
7. Полосовой фильтр источников для отдельных испытаний (1 Гц до 20 Гц).
8. Возьмите абсолютное значение полосовой фильтрации источников и конвертировать эти значения в Z-оценки на основе базовых изменчивости.
9. Пространственно сгладить источников (сигма = 5 мм).
10. Средний источников в испытаниях.
11. Проект среднем на анатомию умолчанию для эксперимента.
12. Вычислить т-тестов на источников в различных условиях.
13. Фильтр значительным т-тест результаты, используя пространственные и временные пороги для коррекции семейных мудрый ошибку.
14. Определить заметно активизировались регионы и экспорт временного хода ACактиваций для каждого предмета.
15. Вычислить среднее значение и стандартное отклонение от среднего по субъектам в каждый момент времени.

15. Выполнения длительных частоты разложения на рентабельности использования Мозговой штурм

1. Проект необработанные данные из индивидуальных испытаний на анатомию умолчанию для эксперимента.
2. Выявление и создания областей интереса с анализа вызвала отклик или от анатомо-функциональных априорных гипотез.
3. Вычислить частотно-временного разложения данные с вашего ROI для каждого испытания с использованием стандартных параметров (центральная частота = 1 Гц; временным разрешением [FWHM] = 3 сек; диапазон частот = 10:90 Гц; разрешение по частоте 1 Гц).
4. Преобразование в результате частотно-временной карты разложения Z-баллы.
5. Средний полученный карт через испытания для каждого предмета.
6. Выполнение т-тестов на картах по различным условиям.

Результаты

Используя методы, описанные здесь, наши исследования привели к двум основным результатам: 1) Можно манипулировать осознания визуального сотовыми во время выдержки следа, и до сих пор существуют доказательства обучения. 2) можно восстановить МЭГ сигналов с использованием миндалины * источник изображений.

В разделе 2 мы описали, как манипулировать осознания визуального СУ с обратной маскировки. При воздействии на масках стимул, который отображается в течение ~ 30 мс, субъекты, как правило, не знают о предъявления стимула ^5,6,8 *. Один из способов проверки успешности этой манипуляции заключается в измерении способности субъектов для прогнозирования возникновения ПСК. Если маскировка манипуляции успешными, предметы должны быть не в состоянии точно предсказать возникновение UCS в зависимости от типа CS (см. рисунок 4).

Хотя сроки в этом типе обучения делает его трудным для непосредственного измерения леАрнинг во время тренировки. Вполне возможно, для косвенного измерения обучения, подвергая их последующего разоблачения повторного тестирования сессии с новыми и старыми стимулы ⁵ *. Если субъекты способны узнать о непредвиденных обстоятельств на этапе обучения, они должны показать большую величину дифференциала (CS +> CS-) тиристоров к старому стимулов по отношению к новым стимулам. Этот эффект проявляется в нефильтрованное группы, когда мы смотрим на стадии тестирования испытаний после субъектов были вновь подвергается CS-UCS условные обязательства (т.е. испытания 2-5, см. рисунок 4).

В разделе 8 мы описали, как для записи MEG масках во время сессии кондиционирования следа. Использование источника изображений для обработки этих записей, то можно восстановить MEG сигнал от подкорковые структуры, такие как миндалины ¹⁸ *. Показанных объектах нефильтрованное лицо (N = 9) сотовыми проявляют большую миндалину ответов (рис. 5) и гамма колебаний (рис. 6) по сравнению с субъектами показано высоких частот фильтруется лица (n = 9). Кроме того, эти предметы также показывают больше ответов в сети регионов, как лицо обработки затылочной области лица (рис. 7 и дополнительные Video).

Рисунок 1. Схема изображающий типичный тренировки. Настоящее 60 испытаний + CS и 60 испытаний CS-, для того псевдослучайных, например, что существует 4 блоков 15 испытаний в каждой. Представить сотовых станций в течение 30 мс, сразу после 970 мс, что маска coterminates с шоком UCS на CS + испытаниях.

Рисунок 2. Схематическое depictiнг оборудование, используемые в типичном эксперименте кондиционирования Эта установка позволяет: 1.) настоящее визуальных стимулов через презентации программного обеспечения, 2) управление электрической стимуляции UCS с помощью аппаратных Psylab (SAM), 3) продолжительность записи UCS использованием оси Устройство (DIAL), прикрепленной к компьютерная презентация, и 4) синхронизировать стимулом в выступлениях и ответах с записями MEG через системный интерфейс приобретения MEG.

Рисунок 3. Рисунок, показывающий расположение каждого из датчиков и опорных пунктов описаны в разделе 5. Точки с прикрепленными линии соответствуют меченого датчиков и проводов. Синие стрелки показывают опорные точки используются для регистрации MEG записей с МРТ объема анатомической. Фиолетовая точкаы представляют оцифрованных точек головы используются для дальнейшего совершенствования MEG-МРТ Корегистрация.

Рисунок 4. Поведенческие результаты типичного исследования воздуха. График слева показывает UCS продолжительность всей тренировки, рухнул через нефильтрованного и фильтрованного групп. Обратите внимание, что субъекты показывают сходные уровни продолжительности UCS для CS + и CS-60 через испытания, предполагая, что процедура маскирования преградили им способность различать базовые станции (F (1,17) = 2,19, р = 0,16). График справа показывает дифференциальное тиристоров во время тестирования сессии. Обратите внимание, что без фильтра, но не фильтрованной группы, кажется, показывает большие тиристоры дифференциала к стимулам, чем Старый Новый раздражители (нефильтрованный Новая / OLD X + CS / CS-взаимодействия: F (1,7) = 5,94, р = 0,045; Фильтр новых / старых X + CS / CS-взаимодействия: F (1,7) = 1,13, р = 0,32), что говорит о том, что обучение приводит к лучшему нового приобретения CS-UCS ассоциаций по этим предметам. (* Р <0,05).

Рисунок 5. MEG Результаты типичного эксперимента кондиционирования. Рисунке слева показана 3d модели миндалине (оранжевый), гиппокампа (зеленый), и кора головного мозга используется для моделирования источников сигнала MEG. График справа представляет собой деятельность из кластера миндалины смоделирован по записям MEG. Светлая линия представляет активность вызвана нефильтрованное лица, а темная линия представляет активность вызвана фильтром лица. Vertical серым разделов представляют временные интервалы, где нефильтрованный лица вызывают значительно больше, чем ответов фильтром лица (F (1,17)> 3,44, р <0,05). Нажмите здесь, чтобы увеличить рисунок .

Рисунок 6. Миндалевидного частотно-временные результаты типичного эксперимента кондиционирования. Рисунке слева показана 3d модели миндалине (оранжевый), гиппокампа (зеленый), и кора головного мозга используется для моделирования источников сигнала MEG. График справа представляет собой сигнал MEG записанных с миндалину с разбивкой по времени и частоты. Теплые цвета представляют регионы в спектрограф, которые показывают значительно большую мощность для unfiltereD чем сталкивается с фильтром лица. Холодные цвета представляют противоположные. Регионы с полосатой наложения представляют значительные различия между группами. Нажмите здесь, чтобы увеличить рисунок .

Рисунок 7. Рисунок показывает затылочной области активации лицо в типичном эксперименте кондиционирования. Цвета представляют величины нефильтрованное> фильтрованное Т-тест на соответствующей диполь. Теплые цвета представляют большую ответов на нефильтрованное лица, чем фильтром лица. Холодные цвета представляют большую ответов на лицах фильтром, чем без фильтра лицах.

Справочная видео. Видео, показывающее корковых ответов в типичном conditioning эксперимента. Цвета представляют величины нефильтрованное> фильтрованное Т-тест на соответствующей диполь. Теплые цвета представляют большую ответов на нефильтрованное лица, чем фильтром лица. Холодные цвета представляют большую ответов на лицах фильтром, чем без фильтра лицах. Щелкните здесь для просмотра дополнительных фильма .

Обсуждение

В этой статье мы описываем методы 1) манипулировать осведомленности субъектов целевых базовых станций во время кондиционирования парадигмы страха следа. 2) и восстановить MEG сигнал от миндалины во время следа страха кондиционирования без осознания. Используя эти методики, мы смогли показать, что след кондиционирования без осознания возможно, когда лица используются для прогнозирования ПСК. Этот результат показывает, что лица получают специальную обработку, даже если представлены ниже порога восприятия * обнаружения. В соответствии с этим выводом мы обнаружили, что широкий спектр надежных сталкивается вызывают ответы миндалины и вспышки гамма колебаний во время трассировки интервала. Этот результат позволяет предположить, что миндалины способна поддерживать представлением лица CS в течение короткого интервала следа.

Хотя представлены вместе, эти два метода могут быть использованы как самостоятельно, так. Например, можно использовать обратную маскировки манипулировать целевой visibilности в других парадигмах, где поведение могут быть затронуты эмоциональные сигналы обрабатываются ниже уровня осознания ^5,6,8 *. Кроме того, используя подход, источник изображений, описанные здесь, можно создать 3d модели других подкорковые структуры, и это может быть возможно восстановить сигнал от этих структур в другие области конкретных задач. Например, при использовании источника изображений для модели гиппокамп активности, то можно восстановить MEG сигнала от гиппокампа источников во время таких задач, как пространственной навигации.

Методы, описанные здесь были разработаны с двумя целями: 1) блок информированности целевых стимулов, 2) и максимально расширить возможности для обнаружения стимула вызвала миндалины ответы с помощью MEG. Эти конструктивные ограничения затрудняют для измерения субъектов неявного знания стимула непредвиденных обстоятельств. Например, тиристоры решения в течение нескольких секунд ^5,13, ​​однако базовые станции представлены тольков течение ~ 30 мс во время тренировки, и ударная представлен вскоре после (~ 900 мсек). С учетом этих временных ограничений, CR выражение будет неизбежно путали УЦР выражения во время тренировки. По этой причине коллинеарности, необходимо для проверки знаний субъектов стимула непредвиденные использованием последующего разоблачен сессии тестирования. Однако сеанс тестирования в конце эксперимента не является оптимальным, поскольку, как правило тиристоров для привыкания в течение эксперимента ^1. Учитывая количество испытаний нужно было показать надежную вызванных ответов с Мэг, это привыкание SCR значительно уменьшится мощность для выявления поведенческих эффект обучения. Будущие исследования должны сосредоточиться на поиске более эффективных способов неявного изучения индекса во время страха кондиционирования с маской станций. Это может быть сделано либо путем обнаружения альтернативного индекса страха во время обучения (т.е. расширение зрачков ^19,20) или найти более чувствительной мерой опасение, что может быть администраstered после тренировки.

Материалы

Name	Company	Catalog Number	Comments
			Software
Matlab	Mathworks		mathworks.com/products/matlab
Presentation	Neurobehavioral Systems		neurobs.com
Psylab	Contact Precision Instruments		psychlab.com
AFNI	NIMH - Scientific and Statistical Computing Core		afni.nimh.nih.gov/afni
Freesurfer	Martinos Center for Biomedical Imaging		surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki
MNE	Martinos Center for Biomedical Imaging		nmr.mgh.harvard.edu/martinos/userInfo/data/sofMNE.php
Brainstorm	open-source collaboration		neuroimage.usc.edu/brainstorm
3d Slicer	open-source collaboration		slicer.org
Paraview	Kitware		paraview.org
			Table 1. Software used Software used.
			Equipment
			Physiological Monitoring System
Psylab stand alone monitor (x2)	Contact Precision Instruments	SAM
Skin conductance amplifier	Contact Precision Instruments	SC5
Shock stimulator (x2)	Contact Precision Instruments	SHK1
			Additional Components
8-bit synchronization cable (x2)	Contact Precision Instruments	Included with SAM
8-bit to 2-bit isolation adapter	N/A	Custom
DB25 ribbon cable (x2)	N/A	Standard
Shielded extension cable (x3)	Contact Precision Instruments	CL41
Radiotranslucent cup electrodes for SCR and shock (x6)	Biopac	EL258-RT
Signa Gel	Parker Laboratories	15-250
			Response Device
Rotary dial with gameport connector (x2)	N/A	Custom
Gameport-to-gameport/BNC splitter	N/A	Custom
BNC cable	N/A	Standard
Gameport-to-USB adapter (x2)	Rockfire	RM203U
			Additional Components for MEG Setup
HPI coils and wiring harness	N/A	Custom
HPI positioning system	Inition	Polhemus Isotrak
			Table 2. Equipment used.