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要約

統計的パラメトリック マッピング (SPM) ソフトウェアを使用して頭蓋内脳波データを分析するために使用できる 2 つの分析のプロトコルを提案する: 時間周波数統計的パラメトリック マッピング解析神経活動と動的因果関係内間 regional 接続のための誘導の応答のモデリング。

要約

神経活動と高時空間分解能で認知機能に関連付けられている接続の測定は認知神経科学の重要な目標です。頭蓋内脳波 (EEG) は直接神経の電気的活動を記録することができ、この目標を達成するためにユニークな可能性を秘めています。伝統的に、頭蓋内脳波データを解析に適用されている分析の平均ただし、いくつかの新しい技術、神経活動と内間 regional 接続を表したりすることがあります。ここで、我々 は最近統計的パラメトリック マッピング (SPM) ソフトウェアを使用して頭蓋内脳波データを分析に適用される分析の 2 つのプロトコルを紹介: 神経活動との因果関係の動的モデリングのための時間-周波数 SPM 解析による応答内間 regional 接続。代表的な結果として顔の観察の間に頭蓋内脳波データの我々 の分析を報告します。結果では、劣って後頭回 (IOG) が顔への応答の非常に早い段階 (110 ms) と IOG と急速なイントラ間 regional を使用した接続さまざまな種類の振動を示した扁桃体でガンマ バンド活動を示したことを明らかにしました。これらの分析のプロトコルには、高い空間的で、一時的なプロファイルと認知機能の基礎となる神経のメカニズムを識別するために可能性があります。

概要

神経活動と高時空間分解能で認知機能に関連付けられている接続の測定は、認知神経科学の主な目標の 1 つです。しかし、この目標を達成するは容易ではないです。神経活動を記録するために使用 1 つの人気のあるメソッドは機能磁気共鳴イメージ投射 (MRI です)。機能的 MRI は、ミリ波レベルおよび非侵襲的な記録で高空間解像度などのいくつかの利点を提供していますが、機能的 MRI の明確な不利な点は、低時間分解能です。さらに、機能的 MRI は、電気神経活動を直接反映する血液酸素レベル依存信号を測定します。脳波と脳磁図 (MEG) などを含む、一般的な電気生理学的方法ミリ秒レベルの高時空間解像度があります。ただし、彼らは頭皮で電気/磁気信号を記録し、脳の活動を描写する困難な逆問題を解く必要がありますので彼らは空間解像度が比較的低いがあります。

頭蓋内脳波記録は、高い時間 (ミリ秒) と空間 (センチ) 解像度1で電気的神経活動を直接記録できます。明確な制限がありますが、この測定は神経活動との接続性を理解する貴重な機会を提供できる (例えば、測定可能な領域は臨床基準に制限されます)。いくつかの頭蓋内脳波の研究は、神経活動を表現する伝統的な平均分析を適用しています。非位相を検出できない分析を平均敏感に時間ロックおよび低周波数バンドの活性化を検出できるが活性化高周波 (例えば、ガンマ バンド) および/または。さらに、機能的な神経結合頭蓋内脳波記録の文献で詳しく分析されていません。いくつかの新しい技術は、頭蓋内脳波データ分析に適用することができます機能 MRI ・脳波・脳磁図記録の神経活動と内間 regional 接続を描写する最近開発されています。

最近統計的パラメトリック マッピング (SPM) ソフトウェアを使用して頭蓋内脳波データを分析に用いている分析のプロトコルを紹介します。最初は、時とその頻度を明らかにする脳の領域が活性化、時間-周波数 SPM 解析2を行った。この分析は、同時に連続ウェーブレット変換を用いた時間・周波数ドメインを分解し、適切にランダム フィールド理論を用いた時間周波数マップで family-wise エラー (FWE) 率を修正します。第二に、脳が通信する方法を明らかにする誘導的応答4動的因果モデリング (DCM) を適用されます。DCM により、効果的な連結性の調査 (すなわち、脳領域の5の間で因果と指向性の影響)。DCM もともと機能的 MRI データ5を分析するためのツールとして提案されたが誘導的応答の DCM を電気生理学的信号4の時間変化スペクトルを分析する拡張されています。この分析では、両イントラ間 regional 神経接続の描写をことができます。ガンマ ・ シータ ・ バンド振動使用, 主にローカルで域内の計算と長距離の地域間コミュニケーション、それらの相互作用 (例えばentrainments) にすることができますいくつかの神経生理学的研究が示唆しています。シータ ガンマ クロス周波のカップリング3,6,7,8によって反映されます。このレポートは、データ分析のプロトコルに焦点を当ててください。バック グラウンド情報9,10の概要と頭蓋内脳波記録プロトコル11文献を参照してください。

プロトコル

我々 の研究は、制度、倫理委員会で承認されました。

1. 基本情報

注: 分析のプロトコルは、特定の参加者、電極、参照方法、または電極の場所に関して制限なしデータの様々 なタイプに適用できます。例では、薬理学的難治性てんかんに苦しんで 6 人の患者をテストしました。関心領域のてんかん焦点がなかった患者をテストしました。

  1. ターゲット電極で認知の実験中にレコードの頭蓋内脳波データ。
    1. インプラントの定位法12を使用して深度電極.
    2. 硬膜下のプラチナ電極を使用 (直径: 2.3 mm) および深さのプラチナ電極 (直径: 0.8 mm) 同時に皮質と皮質下の活動をそれぞれ測定します。
    3. 12参照活性化を避けるために頭蓋骨から離れて直面して電極の接点と正中線背側頭部の頭蓋骨の表面に参照電極を配置します。
    4. データを増幅する、オンライン フィルター (帯域通過: 0.5-300 Hz)、および 1,000 Hz でサンプル。
    5. 記録して統計的に眼球運動に関連付けられている成果物を削除するには、さらに electrooculograms を記録します。理論的関心に基づくターゲット電極を選択します。さらに、電極の位置を確認するのに個々 の MRI、コンピューター断層撮影データを使用します。
  2. サンプルし、前処理試験頭蓋内脳波データ (図 1)。
    注: 分析のプロトコルは、様々 な種類の特定データの長さまたは前処理方法に制限なしのデータに適用できます。
    1. 3,000 の ms の中にここでは、サンプル データ (前刺激: 1,000 ms; 後刺激: 2,000 ms) 各試験のため。
    2. 参加者は、ここで異常を示したいくつかの試験で高振幅の活動はおそらく、てんかんに関連定義済みのしきい値を使用してこれらの外れ値試験を除外するため (> 800 μ V と > 5 SD)。目視検査と独立成分分析などを含む、その他の前処理手順実験的な目的や条件に応じて必要があります。
  3. (Cf. SPM12 マニュアル 12.1 および 12.2) 脳波システムのネイティブ フォーマットを SPM の MATLAB ベースの形式に変換します。
    注: ほとんどの脳波データ形式直接インポートできる spm に SPM バッチ エディター インターフェイスに変換を選択して、すべての必要な入力パラメーターを指定することによって。もう一つの可能な方法は、SPM プログラム ディレクトリの男/example_scripts サブディレクトリにスクリプト"spm_eeg_convert_arbitrary_data.m"の例を使用します。このスクリプトでは、ASCII ファイルまたは多く脳波を用いた SPM の形式で書き出すことができるマットのファイルを変換する便利な方法を提供します。

2 時間-周波数 SPM 解析

  1. SPM12 のセットアップ (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/) M/脳波分析メニュー13 (図 2) を使用します。
  2. 定義済みパラメーター (に基づいて Morlet ウェーブレットと連続ウェーブレット分解を用いた各試験の前処理された頭蓋内脳波データの SPM メニューで「時間-周波数解析」を選択して時間-周波数 SPM 解析2を実行します。図 3)。
    注: ウェーブレット変換は複数の周波数14のウェーブレットを頭蓋内脳波データをたたみ込むことによりスペクトル成分の時間変化を明らかにします。
    1. ここでは、全体の新紀元のセブン サイクル Morlet ウェーブレットを用いたウェーブレット分解を実施 (-1,000-2,000 ms) と 4-300 Hz の周波数範囲。
    2. マザーウェーブレットと以前の研究15に基づくサイクル数を決定します。メモのウェーブレット変換サイクル数が時間-周波数解像度を制御し、13推定の安定性を確保するため 5 より大きいことをお勧めします。
    3. 研究関心に基づいた時間と周波数の範囲を決定します。
  3. エッジ効果を削除する SPM メニューで「作物」を選択して測定結果の時間-周波数マップを自動的にトリミングします。ここで、-200 に時間-周波数マップをトリミング-500 ms。
  4. 良いイベント関連の電力変化を視覚化し、データの正規性を向上させるために時間-周波数マップの SPM メニューで「時間-周波数サイズ変更」を選択して (省略可能) データ変換、基線補正を実行します。
    注: ここでは、時間-周波数マップされたログ変換およびベースライン (-200-0 ms)-修正します。
  5. SPM メニューで"Convert2Images"を選択して、二次元 (2 D) 画像に時間-周波数マップを変換します。
    1. 滑らかな被験者間変動を補うためし、統計的推論の2,13 で使用されるランダムな場の理論の前提条件に準拠して定義済みのフル幅半分最大 (半値幅) 値の使用のガウス カーネル.
      注: ここでは、時間-周波数マップは 96 ms 時間領域での半値幅と以前の研究2に基づく周波数領域で 12 Hz のガウス カーネルで滑らかだった。
  6. SPM メニューで「指定第 1 レベル」を選択して一般的な線形モデルに 2 D 画像を入力します。
  7. SPM メニューで「推定」を選択して一般的な線形モデルを推定します。
  8. SPM メニューで「結果」を選択してランダム フィールド理論2に基づく時間-周波数 SPM {T} データの統計的推測を実行します。定義済みのしきい値 (おそらく複数の比較のため修正) で有意の亢進の時間-周波数クラスターを検出します。
    注: ここでは、 pの範囲しきい値 < 0.05、多重比較、 pの高さしきい値の FWE 修正された < 0.001 (裸眼) が使用されました。

3. 誘導的応答の DCM

  1. SPM12 のセットアップ (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/) M/脳波分析メニュー13 (図 4) を使用します。
    1. SPM メニューで"DCM"ボタンをクリックしてには、DCM の分析を開始します。リスト ボックスに「IND」を選択することによって誘導的応答 DCM アクティブにします。前処理された頭蓋内脳波データをインポートするには、DCM M/脳波メニューで「新規追加」をクリックします。
  2. 興味、関心、コントラストの条件 (これはネットワーク仕様で後で使用される変調入力を定義) 選択した条件、関心の周波数ウィンドウと M/脳波メニュー (DCM のウェーブレットのサイクル数のタイム ウィンドウを指定します。図 5)。
    1. 5 サイクル Morlet ウェーブレット (1 Hz ステップで 4-100 Hz) を使用し、1-500 ms にタイム ウィンドウを設定します。
    2. 既定の設定に従ってウェーブレット サイクルを決定します。ソフトウェア推薦13推定の安定性を確保するため 5 より大きい値であることに注意してください。我々 の研究の関心に基づく時間-周波数範囲を求めた.追加 ± 512 ms とタイム ウィンドウがエッジ効果を削除する自動的に計算中に使用された注意してください。
  3. DCM フレームワーク4,5に基づいて、定義 (1) 神経の状態の感覚入力を表す入力運転(神経の状態と自己の接続間の接続のベースラインを具現化 2) 本質的な接続(3) の変調作用は null と仮説モデルの実験的操作を介して組み込み接続に。また線形 (内周波数) または非線形 (間周波数) として変調の種類を定義します。
    1. M/脳波メニューの DCM で本質的な (線形・非線形) 接続、運転入力、および変調入力を指定します。
    2. 必要な場合は、いくつか関連するパラメーター (例えば、前の刺激発症時間と期間) の既定の設定を変更します。M/脳波メニューの DCM で「DCM を反転」を選択して、モデルを推定します。その後 [ img として結果を保存周波数周波数変調を保存するパラメーター画像を結合します。
  4. ネットワークの最適なモデルを識別する M/脳波メニューの DCM で「BMS」をクリックして、ランダム効果ベイズ的モデル選択 (BMS) 解析17を行います。モデル予想確率および/または超過確率を評価尺度として使用します。
  5. SPM のメニューを使用して勝利のモデル パラメーターを使用して変調接続のクロス周波数パターンに関する推論 (手順 2 を参照)。
    1. SPM メニューで"Convert2Images"を選択することで変調結合パラメーター画像を滑らかに。
    2. 一般的な線形モデル分析を実行するには、SPM メニューの「第 2 レベルの指定」を選択します。
    3. 2 D の SPM {T} の値を計算するには、SPM のメニューで「結果」を選択します。
      注: ここでは、半値幅は、前研究48 Hz に設定しました。重要な値は exploratorily pの高さしきい値を使用して識別された < 0.05 (裸眼)。

結果

ここに提示されたプロトコルを使用して、面18,19に応えて頭蓋内脳波を行った。面、モザイク、直立で住宅の受動的視聴中に 6 人の患者からのデータを記録し、向きを反転します。直立したモザイク対正立顔と直立住宅対直立面のコントラストは、顔効果 (つまり、他のオブジェクトを基準にして顔固有?...

ディスカッション

本導入した SPM のソフトウェアを使用して頭蓋内脳波データの分析のプロトコルには、機能的 MRI と比較していくつかの利点があります。まず、プロトコルは、高時間分解能での神経活動を描写できます。したがって、結果は神経活性化の認知相関処理の早いか遅い段階で実装するかどうかを示します。例では、視覚情報処理の非常に早い段階 (すなわち、 110 ms) 顔効果が確認されまし?...

開示事項

著者が明らかに何もありません。

謝辞

本研究は次世代の世界最先端研究者 (LZ008)、神経発達障害の研究の推進のための組織の科学振興 (JSPS) 資金調達プログラムの日本社会株式会社ベネッセコーポレーションからの資金によって支えられました。・日本学術振興会科研費 (15 K 04185; 18 K 03174)。

資料

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none

参考文献

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