Bu çalışma Ruh Sağlığı Ulusal Enstitüsü (MH060668 ve MH069558) tarafından desteklenmiştir.

Farkındalık engellemek için maskeleme geriye kullanarak bir iz klima paradigma Tasarımı 1. Tasarım Uyarılar <ol><li> Iki grup için uyaranlara tasarlayın. </li><li> Farklı kişilerden 4 nötr ifadeler seçin. </li><li> Her yüz göz bölgesi aynı yerde olacak şekilde yüzleri aynı hizaya getirin. </li><li> Saç, kulak ve diğer çevresel özellikleri artık görünür olacak şekilde oval kullanarak yüzleri kırpma. </li><li> Derece 12 başına 5 devir daha az olduğunu tüm bilgileri kaldırarak, yüksek geçiren filtre görüntüler oluşturmak için Matlab sinyal işleme araç kutusu (deneme çalıştırmak için gerekli yazılım için Tablo 1&#39;e bakınız) kullanın. </li><li> Birlikte birkaç nötr ifadeler birleştirme ve görüntü yüksek uzaysal frekanslı gürültü ekleyerek maske oluşturun. </li><li> Eşit parlaklık var ki tüm görüntüleri Normale. </li></ol> 2. Sunum kullanarak Programı Deney <ol><li> Parametreleri kullanarak Sunum Programı eğitim ve test aşamaları (Bakınız Şekil 1) aşağıda açıklanan. </li><li> Buna ek olarak, programı Sunum tetiklediği şok sunmak için, eğitim ve test sırasında PSYLAB veri toplama yazılım paketi tarafından kullanılacak ayrı bir dosya (PCC). </li><li> Eğitim oturumu program bloğu başına CS başına 15 çalışmalarda, ile diferansiyel iz korku klima 4 blok için. </li><li> Her yargılanan 30 msn için olgu sunumu mevcut. </li><li> Her bir deneme 970 msn için maske sunuyoruz. </li><li> Her CS + yargılanan bu maske ile coterminates böylece, 100 msn için şok UCS sunuyoruz. </li><li> Rastgele 1 4 kadranda görünecek şekilde CS / maske kombinasyonu yerini değiştirin. </li><li> Bir değişken intertrial aralığı kullanarak 1 deneme her 6 ± 2 sn sunuyoruz. </li><li> Her yüz CS, ve 5 denemeler iki yeni yüzü olgu sunumu her 5 denemeleri ile yeniden kazanımı ve test oturumu programı 1 blok için. </li&gt; <li> Test çalışmalar sırasında deri iletkenliği yanıtları (SCR) kaydetmek için yeteneğinizi en üst düzeye çıkarmak için, 8 saniye için CS sunuyoruz. </li><li> Her CS + deneme üzerine CS + ile coterminates böylece, 100 msn için şok UCS sunuyoruz. </li><li> Bir değişken intertrial aralığı kullanarak 1 deneme her 20 ± 4 sn sunuyoruz. </li><li> Her iki oturumları sırasında UCS beklentisi rapor etmek konularda eğitim ve MRI / MEG uyumlu eksen cihazı kullanarak yanıtları kayıt (joystick, kaymak, arama; Bölüm 7). </li><li> Katılımcıların altına yapıştırılan elektrotlar yoluyla test oturumu sırasında kayıt SCR (Bölüm 9&#39;a bakın) ayak bıraktı. </li></ol> Manyetoensefalografi kullanarak görevi sırasında beyin aktivitesini Kaydı 3. MEG Suite (Bakınız Şekil 2) de Eğitim için donatım Kur. <ol><li> (Bkz. Tablo 2 standart DB25 çoklu konektör şerit kablo ile MEG toplama sistemine uyaran sunum bilgisayara bağlayın </stroDeney.) yapmak için gerekli ekipman için ng&gt;. </li><li> 2-bit izolasyon adaptörü ve senkronizasyon kablosu için 8-bit kullanarak PSYLAB tek başına monitör (SAM) için uyaran sunum bilgisayara bağlayın. </li><li> Onlar SAM gönderilir eğer uyaran sunum işaretlemek için kullanılan transistör-transistör mantığı (TTL) bakliyat MEG veri eserler neden olabilir. Bu eserler önlemek için, yalıtım bağdaştırıcı tarafından bloke sadece bit kullanarak uyaranların başlangıç ​​işareti. </li><li> Ünite ile birlikte verilen kabloyu kullanarak SAM için şok stimülatörü (SHK1) bağlayın. </li><li> Dalga kılavuzu ile korumalı uzatma kablosu geçmek ve şok uyarıcı bağlayın. </li><li> Standart bir USB kablosu kullanarak PSYLAB veri toplama yazılımı çalıştıran bir bilgisayara SAM bağlayın. </li><li> Gameport-to-gameport/BNC splitter ve noktasıdoğru-to-USB adapte kullanarak uyaran sunum bilgisayar (USB) ve MEG toplama sistemi (BNC) için döner arama bağlayıner. </li><li> Odada nesne olmadan sensör verileri iki dakika kaydedin. </li></ol> 4. MRI Suite Test için Kurulum Ekipmanları <ol><li> Senkronizasyon kablosunu kullanarak SAM için uyaran sunum bilgisayara bağlayın. </li><li> Ünite ile verilen kabloları kullanarak SAM için şok stimülatörü (SHK1) ve deri iletkenliği amplifikatör (SC5) bağlayın. </li><li> Dalga kılavuzu ile korumalı uzatma SCR için kabloları ve şok geçmek ve kendi birimlerine bağlayın. </li><li> Standart bir USB kablosu kullanarak PSYLAB veri toplama yazılımı çalıştıran bir bilgisayara SAM bağlayın. </li><li> USB adaptöre noktasıdoğru kullanarak uyaran sunum bilgisayara döner kadran bağlayın. </li></ol> 5. MEG Suite Eğitim Kurulum Konu (Şekil 3) <ol><li> Bir kılavuz olarak, Şekil 3&#39;te şematik görüntü kullanılarak konusu elektrotlar ve sensörler takın. </li><li> Için tek kullanımlık elektrotlar takınöznenin sağ gözünün üstünde ve altında monitör eyeblinks. </li><li> Sadece kalp altında öznenin sol tarafına ve sadece köprücük kemiği altında sağ göğüs kalp atışlarının izlenmesi için tek kullanımlık elektrotlar takın. </li><li> Öznenin sol omuz arkasına bir referans olarak bir tek elektrot takın. </li><li> Şok yönetmek için medial malleol üzerinde sağ tibial sinir içinde konuyla sağ bacağına iki fincan elektrotlar takın. </li><li> Konu ile 4 baş pozisyonu göstergesi (HPI) bobinler, her bir gözün üzerinde bir ve her bir kulak arkasında bir takın. </li><li> Dijital ortama konvansiyonel indirgeme noktalarını kullanarak HPI bobinleri göre konu başının konumunu. </li><li> Haritayı öznenin nasion yerini ve sol ve sağ tragi, Polhemus sistemi kullanarak. </li><li> Noktaları simetrik olduğundan emin fiducial noktaları göre öznenin dijital baş pozisyonu, aynı hizaya getirin. </li><li> Sonraki harita öznenin HPI bobinleri konumunu. </li><li> Son olarak, basamaköznenin kafa derisi boyunca 50-100 puan ize. </li><li> MEG sistemine tabi eşlik ve uygun arayüz için elektrotlar ve sensörler bağlayın. </li><li> Tek elektrodu MEG sistemi amplifikatör açar. </li><li> MEG sisteme HPI kablo demeti takın. </li><li> Şok elektrodu korumalı uzatma kablosu doğru yöneltir. </li><li> Konu kafası MEG kask üst dokunmadan böylece sandalye kaldırın. </li><li> Yansıtılan görüntünün odakta olacak şekilde ekrana yerleştirin. </li></ol> 6. Şok Çalıştırma <ol><li> Bir seviyeye şok ayarladığınız acı ama tolere edilebilir gibi konu raporları. </li><li> 0 mA pozisyonu 5 mA konumundan kadranı çevirerek Kol şok uyarıcı. </li><li> PSYLAB veri toplama yazılım paketinden uyaran kontrol penceresini kullanarak çarpması çeşitli sunumlar yönetmek. </li><li> Her sunum konuda oranı üzerindeki şok yoğunluğu aldıktan sonra0 (hiç acı de) 10 (acı ama tolere edilebilir) için ölçek. </li><li> Konu bir 10 olarak oranları kadar yavaş yavaş şok yoğunluğunu artırır. </li><li> Konu ayrıntıları penceresinde parametre değeri kutusuna ölçekten değerini kaydedin; şoklara Bu kutuda belirtilen değer deney sırasında tatbik edilecektir. </li></ol> 7. Tepki Cihaz <ol><li> Örnek Sunum senaryo kullanarak arama uygun kullanımı ile ilgili konu söyleyin. </li><li> . Talimatlar: Eğer yakın gelecekte stimülasyon bir sunum alacaksınız kesinlikle emin iseniz eminseniz &quot;imleci sağa (100) için tüm yol getirin imleci sola tüm yol (0) Taşı size yakın gelecekte bir uyarı almayacaksınız. Eğer yakın gelecekte uyarılması alacak olup olmadığını bilmiyorsanız, orta (50) için götür. &quot; </li></ol> 8. Eğitim sırasında kayıt MEG <ol><li> Recor2 kHz ham veri d iki dakika, konu açık gözlerini aittir süre. </li><li> Önce eğitim PSYLAB veri toplama yazılımı kullanarak kayıt olay kodları ve şok teslim başlayacak. </li><li> Bilgisayar tetiklediği zaman şok gönderir, böylece PSYLAB doğru PCC kod çalışır durumda olduğundan emin olun. </li><li> Dört eğitim çalışır her birinde 2 kHz ham veri kaydedin. </li><li> Görsel gürültü sistematik kaynakları için gerçek zamanlı verileri incelemek için bir yol olarak çevrimiçi ortalamaları kaydedin. </li><li> Alışkanlık değerlendirmek için her çalıştırdıktan sonra şok yoğunluğu oranı için konu isteyin. </li></ol> 9. MRI Suite Test için Kurulum Konu <ol><li> MEG takımından MRI paketi için konu Escort. </li><li> Şok elektrotlar takın ve şok yoğunluğunu yeniden kalibre. </li><li> SCR izlemek için konu sol ayağının altına iki fincan elektrotlar takın. </li><li> Konu hala t nasıl kullanılacağını anladığından emin olundiye yanıt cihaz. </li><li> MR masaya konu yerleştirin, baş güvenli ve SCR ve şok elektrot ilgili korumalı kablolar yol açar bağlayın. </li><li> Katılımcı baş bobin arkasına yerleştirilen ekranda görebilmeniz için baş bobinine bağlı ayna yerleştirin. </li></ol> 10. Test sırasında kayıt fMRI <ol><li> Yüksek çözünürlüklü anatomik görüntüleri (SPGR) toplayın. </li><li> Standart görüntüleme parametreleri kullanarak test oturumu sırasında kayıt kan-oksijen seviyesi bağımlı tepkiler (TR = 2 sn; TE = 25 msn; view = 24 cm fleld; çevirme açısı = 90 °). </li><li> Testten sonra konu bir yazı deneysel anket tamamladık. </li></ol> Subkortikal yapılar sinyal kurtarmak için kaynak görüntüleme kullanarak. 11. Davranış ve fMRI Veri Analiz <ol><li> Konular uyaranlara arasında ayrım başardık olmadığını belirlemek için UCS beklentisi kullanın. </li><li> OrtalamaUCS beklentisi her deneme için 900 msn iz aralığı ve önceki 900 msn temel süre boyunca veri. </li><li> Konu uyaran sunum sonra arama taşındı belirlemek için iz aralığı için değerinden başlangıç ​​dönemi için değer çıkarın. </li><li> Konular arasında deneme tekrarlayan ölçümler ANOVA bir CS tipi gerçekleştirin. </li><li> Daha önce yayınlanmış standartlar 5,13-15 kullanarak test oturumu davranış ve fMRI verileri analiz. </li></ol> 12. Preprocess MRI Ses <ol><li> Bir parçalı subkortikal birim oluşturmak ve korteks, dış deri ve dış kafatasının yüzeylerine FreeSurfer 16 kullanın. </li><li> AFNI okunabilir bir biçime hacimleri ve yüzeyleri dönüştürün. </li><li> Importsurfaces.csh Run - size her konuda en segmentasyon klasöründe yeni bir &#39;MODEL&#39; klasörüne ihtiyacınız olan tüm dosyaları kopyalar programı çalıştırmak ilk kez. Ayrıca, sörf oluşturmak için kullanılan bir &quot;importsurface.mrml &#39;dosya yaratıramigdala ve hipokampus as modelleri. </li><li> Slicer3 ve ParaView kullanarak yüzeyleri içine amigdala ve hipokampus hacimleri oluşturmak ve dönüştürmek. <ol><li> Öznenin &#39;MODEL&#39; dizinden Slicer3 importsurface.mrml çalıştırın. Bu 3dslicer içine alan ve hacim yükleyecektir. </li><li> Amigdala ve hipokampus modelleri oluşturmak, {yapısı}. Vtk gibi modelleri kaydedin. </li><li> İthalat. Vtk dosyaları ParaView içine. </li><li> Filtre Çalıştır &quot;yüzey normalleri oluşturmak.&quot; </li><li> {Yapısı}. Kat (ASCII) dosyaları olarak amy ve hipp için yüzey normalleri ihracat. </li></ol></li><li> Beyin fırtınası içine yüzeyleri ve MRG ses alın. </li><li> Tekrar importsurfaces.csh çalıştırın - bu matlab tarafından okunabilir ve tess_ {yapısı} tüm kopyalar dosyaları içine yüzeyler dönüştürür mat dosyaları veritabanı dizini beyin fırtınası içine.. </li><li> Zaten tess_ {yapısı} kopyalama önce beyin fırtınası bu konuyu oluşturduğunuz emin olun. (Adım 14.1) klasörüne beyin fırtınası için mat dosyaları. </li><li> OVeritabanı yenilemek için emin olun beyin fırtınası içine yüzeyler elde nce. </li><li> Fiducial noktaları belirleyerek standart uzaya MRG ses çözgü. </li><li> El MR ile kafa derisi yüzeyine uyum, ardından diğer tüm yüzeylere çözgü geçerlidir. </li><li> İki pial yüzey birleştirme ve 15.000 köşeler toplam sayısını azaltmak. </li><li> İki hipokampal yüzey birleştirme ve 2.000 köşeler toplam sayısını azaltmak. </li><li> Iki amigdala yüzey birleştirme ve 1.000 köşeler toplam sayısını azaltmak. </li><li> , Pial hipokampal ve amigdala yüzeyleri birleştirme. </li><li> Amigdala ve hipokampus için ilgi alanları (izcileri) oluşturun. </li></ol> 13. Beyin fırtınası 11 ile önişlem MEG Kayıtlar <ol><li> Beyin fırtınası veritabanında yeni konu oluşturun. </li><li> Her eğitim oturumu için MEG kayıt dosyasını alın. </li><li> Sinyal alanı kullanarak manyetik ekranlı oda (MSR) dış kaynaklardan kaynaklanan eserler çıkarmakayırma 17. </li><li> Elektrokardiyografi (EKG) ve elektrookülografi (EOG) kanallarda tespit olaylardan sinyal alan projeksiyonları kullanılarak kalp atım ve göz hareketlerinin neden olduğu eserler çıkarın. </li><li> Doğru tespit kalp atışı ve eyeblinks olaylar Beyin Fırtınası sağlamak için kayıtları kontrol edin. </li><li> Gürültü diğer olası kaynakları için kayıtları kontrol edin. </li><li> Eser sistematik kaynakları için çevrimiçi ortalamalarından oluşturulan uyarılmış verileri kontrol edin. <ol><li> PSYLAB SAM ünitesine gönderirse uyaranların başlangıç ​​işareti için kullanılan TTL darbe kayıtlarında eserler neden olabilir unutmayın. </li><li> TTL darbe SAM ünitesine şok yönetmek ve 2-bit izolasyon adaptöre 8-bit kullanarak kalan bakliyat kaynak birimi izole etmek için yalnızca gerekli gönder. </li></ol></li></ol> 14. Beyin fırtınası ile Uyarılmış Yanıtlar analiz <ol><li> İlgili dönemini (900 msn -200 msn) belirlemek için olay kanal kullanınDeneysel çalışmalarda her biri için. </li><li> Baş noktalarını kullanarak MR kaydı daraltın. </li><li> Kayıtları gürültü kovaryans hesaplayın. </li><li> Girdi olarak korteks ile örtüşen alanlarda yöntemi kullanılarak kafa modeli hesaplayın. </li><li> Minimum norm tahmin yöntemi 10 kullanarak kaynakları hesaplayın. </li><li> Kaynaklarına analizi devam edin. </li><li> Bireysel denemeleri için bant-geçişli filtreye kaynaklar (1 Hz ila 20 Hz). </li><li> Bant geçiren filtre kaynaklarının mutlak değerini alır ve temel değişkenlik dayalı z-skorları için bu değerleri dönüştürmek. </li><li> Mekansal kaynakları (sigma = 5 mm) pürüzsüz. </li><li> Çalışmalar boyunca ortalama kaynakları. </li><li> Deney için varsayılan anatomi üzerine ortalamaları proje. </li><li> Farklı koşullar karşısında kaynaklarına t-testi hesaplayın. </li><li> Aile-bilge hata düzeltmek için mekansal ve zamansal eşikleri kullanarak Filtre önemli t-testi sonuçları. </li><li> Önemli ölçüde aktif bölgeleri belirlemek ve ac zaman ders ihracather konu için tivasyon. </li><li> Her bir zaman noktasında denekler arasında ortalama bir ortalama ve standart hatayı hesaplamak. </li></ol> 15. ROI beyin fırtınası kullanarak Zaman-frekans Ayırma gerçekleştirin <ol><li> Deney için varsayılan anatomi üzerine bireysel çalışmalardan elde edilen ham veri proje. </li><li> Belirlenmesi ve uyarılmış yanıt analizinden veya anatomo-fonksiyonel önsel hipotez gelen ilgi alanları oluşturun. </li><li> Standart parametreleri kullanarak her deneme için yatırım getirisi elde edilen verilerin zaman-frekans ayrıştırma hesaplayın (merkez frekansı = 1 Hz; zaman çözünürlüğü [FWHM] = 3 sn; frekans aralığı = 10:90 Hz; frekansı çözünürlüğü = 1 Hz). </li><li> Z-skorları için zaman-frekans ayrışma haritalar çıkan dönüştürün. </li><li> Ortalama her konu için çalışmalar boyunca ortaya çıkan haritalar. </li><li> Farklı koşullar karşısında haritalar üzerinde t-testi yapın. </li></ol>

<ol>
	<li>Knight, D. C., Cheng, D. T., Smith, C. N., Stein, E. A., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neural+substrates+mediating+human+delay+and+trace+fear+conditioning.">Neural substrates mediating human delay and trace fear conditioning.</a> Journal of Neuroscience. 24, 218-228 (2004).</li><li>Knight, D. C., Nguyen, H. T., Bandettini, P. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+role+of+awareness+in+delay+and+trace+fear+conditioning+in+humans.">The role of awareness in delay and trace fear conditioning in humans.</a> Cognitive, Affective, &amp; Behavioral Neuroscience. 6, 157-162 (2006).</li><li>Manns, J. R., Clark, R. E., Squire, L. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Parallel+acquisition+of+awareness+and+trace+eyeblink+classical+conditioning.">Parallel acquisition of awareness and trace eyeblink classical conditioning.</a> Learning &amp; Memory. 7, 267-272 (2000).</li><li>Weike, A. I. I., Schupp, H. T. T., Hamm, A. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fear+acquisition+requires+awareness+in+trace+but+not+delay+conditioning.">Fear acquisition requires awareness in trace but not delay conditioning.</a> Psychophysiology. 44, 170-180 (2007).</li><li>Balderston, N. L., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Conditioning+with+masked+stimuli+affects+the+timecourse+of+skin+conductance+responses.">Conditioning with masked stimuli affects the timecourse of skin conductance responses.</a> Behavioral Neuroscience. 124, 478-489 (2010).</li><li>Flykt, A., Esteves, F., &#214;hman, A., Ohman, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Skin+conductance+responses+to+masked+conditioned+stimuli:+phylogenetic/ontogenetic+factors+versus+direction+of+threat.">Skin conductance responses to masked conditioned stimuli: phylogenetic/ontogenetic factors versus direction of threat.</a> Biological Psychology. 74, 328-336 (2007).</li><li>&#214;hman, A., Carlsson, K., Lundqvist, D., Ingvar, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=On+the+unconscious+subcortical+origin+of+human+fear.">On the unconscious subcortical origin of human fear.</a> Physiology &amp; Behavior. 92, 180-185 (2007).</li><li>Whalen, P. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Masked+presentations+of+emotional+facial+expressions+modulate+amygdala+activity+without+explicit+knowledge.">Masked presentations of emotional facial expressions modulate amygdala activity without explicit knowledge.</a> Journal of Neuroscience. 18, 411 (1998).</li><li>Huang, M. X., Mosher, J. C., Leahy, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+sensor-weighted+overlapping-sphere+head+model+and+exhaustive+head+model+comparison+for+MEG.">A sensor-weighted overlapping-sphere head model and exhaustive head model comparison for MEG.</a> Physics in Medicine and Biology. 44, 423-440 (1999).</li><li>H&#228;m&#228;l&#228;inen, M. S., Ilmoniemi, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Interpreting+magnetic+fields+of+the+brain:+minimum+norm+estimates.">Interpreting magnetic fields of the brain: minimum norm estimates.</a> Medical &amp; Biological Engineering &amp; Computing. 32, 35-42 (1994).</li><li>Tadel, F., Baillet, S., Mosher, J. C., Pantazis, D., Leahy, R. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Brainstorm:+A+User-Friendly+Application+for+MEG/EEG+Analysis.">Brainstorm: A User-Friendly Application for MEG/EEG Analysis.</a> Computational Intelligence and Neuroscience. 2011, 879716-87 (2011).</li><li>Rotshtein, P., Vuilleumier, P., Winston, J., Driver, J., Dolan, R. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Distinct+and+convergent+visual+processing+of+high+and+low+spatial+frequency+information+in+faces.">Distinct and convergent visual processing of high and low spatial frequency information in faces.</a> Cerebral Cortex. 17, 2713-2724 (2007).</li><li>Cheng, D. T., Richards, J., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Activity+in+the+human+amygdala+corresponds+to+early,+rather+than+late+period+autonomic+responses+to+a+signal+for+shock.">Activity in the human amygdala corresponds to early, rather than late period autonomic responses to a signal for shock.</a> Learning &amp; Memory. 14, 485-490 (2007).</li><li>Knight, D. C., Smith, C. N., Stein, E. A., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+MRI+of+human+Pavlovian+fear+conditioning:+patterns+of+activation+as+a+function+of+learning.">Functional MRI of human Pavlovian fear conditioning: patterns of activation as a function of learning.</a> Neuroreport. 10, 3665-3670 (1999).</li><li>Schultz, D. H., Helmstetter, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Classical+conditioning+of+autonomic+fear+responses+is+independent+of+contingency+awareness.">Classical conditioning of autonomic fear responses is independent of contingency awareness.</a> Journal of Experimental Psychology Animal Behavior Processes. 36, 495-500 (2010).</li><li>Fischl, B., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sequence-independent+segmentation+of+magnetic+resonance+images.">Sequence-independent segmentation of magnetic resonance images.</a> NeuroImage. 23, 69-84 (2004).</li><li>Taulu, S., Kajola, M., Simola, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Suppression+of+interference+and+artifacts+by+the+Signal+Space+Separation+Method.">Suppression of interference and artifacts by the Signal Space Separation Method.</a> Brain Topography. 16, 269-275 (2004).</li><li>Dumas, T., 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=MEG+study+of+amygdala+responses+during+the+perception+of+emotional+faces+and+gaze.">MEG study of amygdala responses during the perception of emotional faces and gaze.</a> , (2010).</li><li>Reinhard, G., Lachnit, H., K&#246;nig, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Tracking+stimulus+processing+in+Pavlovian+pupillary+conditioning.">Tracking stimulus processing in Pavlovian pupillary conditioning.</a> Psychophysiology. 43, 73-83 (2006).</li><li>Reinhard, G., Lachnit, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Differential+conditioning+of+anticipatory+pupillary+dilation+responses+in+humans.">Differential conditioning of anticipatory pupillary dilation responses in humans.</a> Biological Psychology. 60, 51-68 (2002).</li></ol>

Yazarlar ifşa hiçbir şey yok.

Bu yazıda bir iz korku klima paradigma sırasında hedef olgu sunumu konuları &#39;bilincini işlemek için yöntemler 1) açıklar. 2) ve farkında olmadan iz korku klima sırasında amigdala gelen MEG sinyal kurtarmak için. Bu yöntemler kullanarak, yüzler UCS tahmin etmek kullanıldığında farkındalık mümkündür olmadan iz klima göstermek başardık. Bu sonuç, algısal algılama eşiği * aşağıda sunulmuştur bile yüzü özel bir işlem alma olduğunu göstermektedir. Bu sonuç ile uyumlu olarak biz bu geniş yelpazede iz aralığında sağlam amigdala yanıtları ve gama salınım patlamaları uyandırmak karşı karşıya bulundu. Bu sonuç, amigdala kısa bir iz aralığında bir yüz CS bir temsilidir koruma yeteneğine sahip olduğunu göstermektedir. Birlikte sunulan olsa da, bu iki yöntem de bağımsız olarak kullanılabilir. Örneğin bu hedef işlemek için maskeleme geri kullanmak mümkündür görünürlükdavranış bilinçli farkındalık 5,6,8 * seviyesinin altında işlenmiş duygusal ipuçları etkilenebilir diğer paradigmaları içinde Sığ. Buna ek olarak, kaynak görüntüleme yaklaşımı kullanarak diğer subkortikal yapıların 3 boyutlu modeller oluşturmak mümkün olduğunu ve bölgeler belirli görevleri sırasında bu yapıların sinyal kurtarmak mümkün olabilir burada açıklanan. Örneğin, model hipokampal aktivite için kaynak görüntüleme kullanarak, bu mekansal navigasyon gibi görevleri sırasında hipokampal kaynaklardan MEG sinyal kurtarmak mümkün olabilir. 1) blok hedef uyaranlar, 2) bilinci ve MEG kullanarak uyaran uyarılmış amigdala yanıtları tespit yeteneği en üst düzeye çıkarmak: Burada anlatılan yöntemler göz önünde iki gol ile tasarlanmıştır. Bu tasarım kısıtlamaları zor uyaran şarta deneklerin örtülü bilgi ölçmek için yapmak. Örneğin, SCR birkaç saniye 5,13 boyunca çözmek, ancak CSS yalnızca sunulmuştur~ 30 eğitim sırasında msn, ve şok kısa bir süre (~ 900 msn) sonra sunulmuştur. Bu zaman kısıtlamaları göz önüne alındığında, CR ifade kaçınılmaz olarak eğitim sırasında UCR ifade tarafından eleştirilmiştir edilecektir. Bu nedenle colinearity nedeniyle, bir sonraki maskesiz test oturumu kullanarak uyaran şarta konularda bilgilerini test etmek için gereklidir. SCR deney 1 boyunca alışmalarına eğilimindedir Ancak, deney sonunda bir test oturumu optimal değildir. MEG ile güvenilir uyarılmış yanıtları göstermek için gerekli çalışmaların sayısı göz önüne alındığında, bu SCR alışkanlık eğitim bir davranış etkisi tespit etmek oldukça güç azalacaktır. Gelecek çalışmalar maskeli olgu sunumu ile korku klima sırasında indeksi örtük öğrenme için daha iyi yollar bulmaya odaklanmalıdır. Bu da eğitim (yani öğrenci dilatasyon 19,20) sırasında korku alternatif bir dizin bulma ya da admini olabilir korku daha duyarlı bir ölçü bulmak tarafından yapılabilirantrenmandan sonra stered.

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

how to detect amygdala activity with magnetoencephalography using source imaging

Iz korku klima bir koşullu uyaran (CS) kısa bir uyaran ücretsiz süre (iz aralığı) 1 sonra sunulan koşulsuz uyaran (UCS), oluşumu tahmin. CS ve UCS geçici olarak birlikte meydana gelmez, çünkü bu konuda iz aralığında olduğunu CS bir temsili tutmalıdır. İnsanlarda, öğrenme bu tür iz aralığı 2-4 köprü için uyarıcı şarta bilincini gerektirir. Bir yüz CS olarak kullanılan ancak ne zaman, konu üstü kapalı bile açık farkındalık * yokluğunda yüz korku öğrenebilirsiniz. Bu kısa bir iz aralığı boyunca, &quot;biyolojik olarak ilgili&quot; uyaranlara bazı türleri muhafaza edebilen ek nöral mekanizmalar olabileceğini göstermektedir. Amigdala iz klima dahil, ve yüzleri duyarlı olduğu göz önüne alındığında, bu yapının kısa bir iz aralığı sırasında bir yüz CS bir temsil koruyabilirsiniz mümkündür. <p class = &quot;jove_content&quot;&gt; Bu iki uyaranlara zaman ayrılmış olsa bile beyin, caydırıcı bir sonuç ile bir anlaşılmamış yüz ilişkilendirmek nasıl anlamak zordur. Ayrıca bu olay hakkında soruşturma iki özel zorluklar ile zor yapılır. İlk olarak, bu görsel uyaranlara maruz bilinç işlemek oldukça zordur. Görsel farkındalık işlemek için bir ortak yol geri maskeleme kullanmaktır. Geri maskeleme, bir hedef uyaran bir örtüşen maskeleme uyaran 5 bir sunum ile kısaca sunulan (&lt;30 msn) ve hemen takip ediyor. Maskenin sunumu 6-8 görünmez hedef vermektedir. İkincisi, maskeleme zor pek çok ortak yaklaşımlar kullanarak maskeli bir uyarıya cevabın sinir yanıtları araştırmak için yapım çok hızlı ve hassas zamanlama gerektirir. Kan-oksijen seviyesi bağımlı (BOLD) yanıtları electroen gibi bir zaman ölçeği çok yöntem bu tür yavaş, ve gerçek zamanlı kayıt teknikleri çözmekensefalografi (EEG) ve manyetoensefalografi (MEG) derin kaynaklardan sinyal kurtarma zorluklar var. Ancak, MEG sinyal 9-11 sinir kaynakları lokalize için kullanılan yöntemler son gelişmeler olmuştur. Öznenin beynin yüksek çözünürlüklü MR görüntüleri toplayarak, tek tek sinir anatomisi dayalı bir kaynak modeli oluşturmak mümkündür. MEG sinyal kaynakları &quot;görüntü&quot; için bu modeli kullanarak, amigdala ve hipokampus * gibi, derin subkortikal yapılardan sinyal kurtarmak mümkündür.

Bu eser klima sırasında görsel olgu sunumu bilincini manipüle mümkündür 1), ve hala öğrenme kanıtlar gösteriyor: yöntemleri kullanarak burada açıklanan, bizim araştırmalar iki önemli bulgular yol açmıştır. 2) Bu kaynak görüntüleme * kullanarak amigdala gelen MEG sinyalleri kurtarmak mümkündür. Bölüm 2, biz geri maskeleme ile görsel olgu sunumu bilincini işlemek için nasıl tarif. ~ 30 msn için görüntülenen bir maskeli uyarana maruz kaldığında, konu genel olarak uyaran sunum 5,6,8 * habersiz. Bu manipülasyon başarısı doğrulamak için bir yolu UCS oluşumunu tahmin konular yeteneğini ölçmektir. Maskeleme manipülasyon başarılı olursa, konu doğru CS tipi (Bakınız Şekil 4) dayalı UCS oluşumunu tahmin etmek mümkün olmalıdır. Eğitim bu tip zamanlama zor doğrudan le ölçmek için yapar rağmeneğitim oturumu sırasında UYARI. Bu dolaylı olarak eski ve yeni uyaranlara ile bir sonraki maskesiz yeniden kazanımı test oturumu için 5 * onları teşhir ederek öğrenme ölçmek mümkündür. Konularda eğitim aşamasında yükümlülükler hakkında bilgi sahibi iseniz, daha büyük büyüklüğü diferansiyel göstermelidir (CS +&gt; CS-) yeni uyaranlara göre eski uyaranlara SCR. Biz konular CS-UCS şarta (; Bkz. Şekil 4 yani Denemeler 2-5) yeniden maruz sonra faz denemeleri test baktığımızda Bu etki Filtrelenmemiş grubunda belirgindir. Bölüm 8, biz maskeli iz Klima oturumu sırasında MEG kayıt nasıl tarif. Bu kayıtları işlemek için kaynak görüntüleme kullanarak, amigdala 18 * gibi subkortikal yapılardan MEG sinyal kurtarmak mümkündür. Konularda filtresiz yüz gösterilir (N = 9) olgu sunumu büyük amigdala yanıtları (Şekil 5) ve gam sergiyüksek geçiren filtre yüzleri (N = 9) gösterilmiştir grubuna göre ma salınımlar (Şekil 6). Buna ek olarak, bu konularda da oksipital yüz alanı (Şekil 7 ve Ek Video) gibi yüz işleme bölgelerin bir ağ daha büyük tepkiler gösterir. <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig1.jpg" alt="Şekil 1"/> Şekil 1. Şematik tipik bir eğitim oturumu tasvir. Mevcut bir CS + 60 çalışma ve 60 denemeler bir CS-, yalancı rasgele sırayla, 15 çalışmaların her biri 4 blok vardır böyle. Hemen CS + çalışmalar hakkında şok UCS ile coterminates bir 970 msn maskesi takip, 30 msn için olgu sunumu mevcut. <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig2.jpg" alt="Şekil 2," fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/50212/50212fig2highres.jpg" /> Şekil 2. Şematik depictiTipik bir klima deneyde kullanılan ng ekipman Bu kurulum mümkün yapar:. 1) Sunum yazılımı, 2) ile mevcut görsel uyaranlara kayıt UCS beklentisi Psylab donanım (SAM), 3) ile bir elektrik stimülasyonu UCS yönetmek bir eksen kullanılarak cihazı (çevirmeli) sunum bilgisayara bağlı ve 4) MEG toplama sistemi arayüzü üzerinden MEG kayıtları ile uyaran sunum ve yanıtları senkronize. <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig3.jpg" alt="Şekil 3," fo:content-width="4.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50212/50212fig3highres.jpg"/> Şekil 3,. Bölüm 5&#39;te tarif edilen sensörler ve indirgeme noktaların her yerini gösteren çizim. Ekli hatları ile nokta etiketli sensörler ve potansiyel karşılık gelmektedir. Mavi oklar MRG anatomik hacmi ile MEG kayıtları kaydetmek için kullanılan fiducial noktalarını temsil eder. Mor noktasıs daha MEG-MR coregistration rafine için kullanılan dijital kafa derisi noktalarını temsil eder. <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig4.jpg" alt="Şekil 4," fo:content-width="6in" fo:src="/files/ftp_upload/50212/50212fig4highres.jpg"/> Şekil 4. Tipik bir klima çalışma Davranış sonuçları. Soldaki grafik eğitim oturumu boyunca UCS beklentisi gösterir, Filtrelenmemiş ve Filtreli grupları arasında çöktü. Konular maskeleme işlemi olgu sunumu (p = 0.16 F (1,17) = 2.19) arasında ayrım yeteneğini bloke düşündüren, CS + ve CS-boyunca 60 denemeler için UCS beklentisi benzer seviyelerde gösteren dikkat edin. Sağdaki grafik test oturumu sırasında diferansiyel SCR gösterir. Filtrelenmemiş değil, Filtre grubu yeni bir çekim gücü (Filtrelenmemiş daha eski uyaranlara daha büyük diferansiyel SCR gösteren gibi görünüyor dikkat edin Yeni / Old x CS + / CS-etkileşim: F (1,7) = 5.94, p = 0.045; Filtreli Eski / Yeni x CS + / CS-etkileşim: F (1,7) = 1.13, p = 0.32), düşündüren bu eğitim Bu konular için CS-UCS derneklerin daha iyi yeniden kazanımı yol açar. (* P &lt;0.05). <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig5.jpg" alt="Şekil 5," fo:content-width="6in" fo:src="/files/ftp_upload/50212/50212fig5highres.jpg"/> Şekil 5,. Tipik bir klima deney MEG sonuçları. Soldaki şekil amigdala (turuncu), hipokampus (yeşil) ve MEG sinyal kaynaklarını modellemek için kullanılan serebral korteksin 3d modelleri gösterir. Sağdaki grafik MEG kayıtları modellenmiş bir amigdala kümeden faaliyet gösteren. Koyu renkli çizgi Filtreli yüzler tarafından uyarılmış faaliyet gösteren ise açık renkli çizgi, Filtresiz yüzler tarafından uyarılmış faaliyet gösteren. Ettikrtical gri gölgeli bölümleri Filtrelenmemiş yüzleri Filtreli yüzleri (F (1,17)&gt; 3.44, p &lt;0.05) önemli ölçüde daha büyük tepkiler uyandırmak zaman aralıklarında temsil eder. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50212/50212fig5large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> . <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig6.jpg" alt="Şekil 6," fo:content-width="6in" fo:src="/files/ftp_upload/50212/50212fig6highres.jpg"/> 6 Şekil. Tipik bir klima deneyden amigdala zaman frekans sonuçları. Soldaki şekil amigdala (turuncu), hipokampus (yeşil) ve MEG sinyal kaynaklarını modellemek için kullanılan serebral korteksin 3d modelleri gösterir. Sağdaki grafik zaman ve frekans göre ayrılmış amigdala kaydedilen MEG sinyali temsil eder. Sıcak renkler unfiltere için önemli ölçüde daha fazla güç göstermek spektrograf bölgeleri temsilD süzüldü yüzler için daha karşı karşıyadır. Soğuk renkler tam tersi temsil eder. Çizgili kalıbı ile Bölgeler gruplarında önemli farklılıklar göstermektedir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50212/50212fig6large.jpg" target="_blank">büyük rakam görmek için buraya tıklayın</a> . <img src="/files/ftp_upload/50212/50212fig7.jpg" alt="Şekil 7" fo:content-width="3.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50212/50212fig7highres.jpg"/> Şekil 7. Tipik bir klima deneyde oksipital yüz alanı aktivasyonunu gösteren. Renkler ilgili dipol de Filtresiz&gt; Filtreli t-testi büyüklüğünü temsil Şekil. Sıcak renkler Filtreli yüzü daha Filtresiz yüzleri daha büyük tepkiler gösterir. Soğuk renkler Filtrelenmemiş yüzü daha Filtreli yüzleri daha büyük tepkiler gösterir. Ek Video. Video tipik bir Conditi kortikal yanıtları gösterendeney oning. Renkler ilgili dipol de Filtresiz&gt; Filtreli t-testi büyüklüğünü temsil eder. Sıcak renkler Filtreli yüzü daha Filtresiz yüzleri daha büyük tepkiler gösterir. Soğuk renkler Filtrelenmemiş yüzü daha Filtreli yüzleri daha büyük tepkiler gösterir. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/50212/50212supplementalmovie1.pptx" target="_blank">tamamlayıcı filmi görmek için buraya tıklayın</a> .

Watch this Scientific Journal Video about How to Detect Amygdala Activity with Magnetoencephalography using Source Imaging at JoVE.com

How to Detect Amygdala Activity with Magnetoencephalography using Source Imaging

Bu makale manyetoensefalografi (MEG) ile amigdala aktivite kayıt açıklamaktadır. Ayrıca bu yazı farkında olmadan iz korku klima, amigdala aktive bir görev yapmak için nasıl anlatacağız. Farkındalık işlemek için maskeleme geriye kullanarak bir iz klima paradigma Tasarımı 1): 3 konuları kapsamaktadır. Manyetoensefalografi kullanarak görevi sırasında 2) Kayıt beyin aktivitesi. 3) subkortikal yapılardan sinyal kurtarmak için kaynak görüntüleme kullanma.

Kaynak Görüntüleme kullanarak Manyetoensefalografi ile amigdala Aktivitesi Algılama nasıl

In trace fear conditioning a conditional  stimulus (CS) predicts the occurrence of the unconditional stimulus (UCS),  which is presented after a brief ...

how-to-detect-amygdala-activity-with-magnetoencephalography-using

Research

JoVE Journal

Behavior

22.0K Görüntüleme.  University of Wisconsin-Milwaukee. Bu makale manyetoensefalografi (MEG) ile amigdala aktivite kayıt açıklamaktadır. Ayrıca bu yazı farkında olmadan iz korku klima, amigdala aktive bir görev yapmak için nasıl anlatacağız. Farkındalık işlemek için maskeleme geriye kullanarak bir iz klima paradigma Tasarımı 1): 3 konuları kapsamaktadır. Manyetoensefalografi kullanarak görevi sırasında 2) Kayıt beyin aktivitesi. 3) subkortikal yapılardan sinyal kurtarmak için kaynak görüntüleme kul...

Video: How to Detect Amygdala Activity with Magnetoencephalography using Source Imaging

Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) with Auditory Stimulation in Songbirds

The neurobiology of birdsong, as a model for human speech, is a pronounced area of research in behavioral neuroscience. Whereas electrophysiology and molecular approaches allow the investigation of either different stimuli on few neurons, or one stimulus in large parts of the brain, blood oxygenation level dependent (BOLD) functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) allows combining both advantages, i.e. compare the neural activation induced by different stimuli in the entire brain at once. fMRI in songbirds is challenging because of the small size of their brains and because their bones and especially their skull comprise numerous air cavities, inducing important susceptibility artifacts. Gradient-echo (GE) BOLD fMRI has been successfully applied to songbirds 1-5 (for a review, see 6). These studies focused on the primary and secondary auditory brain areas, which are regions free of susceptibility artifacts. However, because processes of interest may occur beyond these regions, whole brain BOLD fMRI is required using an MRI sequence less susceptible to these artifacts. This can be achieved by using spin-echo (SE) BOLD fMRI 7,8 . In this article, we describe how to use this technique in zebra finches (Taeniopygia guttata), which are small songbirds with a bodyweight of 15-25 g extensively studied in behavioral neurosciences of birdsong. The main topic of fMRI studies on songbirds is song perception and song learning. The auditory nature of the stimuli combined with the weak BOLD sensitivity of SE (compared to GE) based fMRI sequences makes the implementation of this technique very challenging.

Functional Magnetic Resonance Imaging fMRI with Auditory Stimulation in Songbirds

This article shows an optimized procedure for imaging of the neural substrates of auditory stimulation in the songbird brain using functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI). It describes the preparation of the sound stimuli, the positioning of the subject and the acquisition and subsequent analysis of the fMRI data.

Songbirds İşitsel Uyarım ile Fonksiyonel Manyetik Rezonans Görüntüleme (fMRI)

The neurobiology of birdsong, as a model for human speech, is a pronounced area of research in behavioral neuroscience. Whereas electrophysiology and ...

Davranış

Measurement of Fronto-limbic Activity Using an Emotional Oddball Task in Children with Familial High Risk for Schizophrenia

Adolescence is a critical developmental period where the early symptoms of schizophrenia frequently emerge. First-degree relatives of people with schizophrenia who are at familial high risk (FHR) may show similar cognitive and emotional changes. However, the neurological changes underlying the emergence of these symptoms remain unclear. This study sought to identify differences in frontal, striatal, and limbic regions in children and adolescents with FHR using functional magnetic resonance imaging. Groups of 21 children and adolescents at FHR and 21 healthy controls completed an emotional oddball task that relied on selective attention and the suppression of task-irrelevant emotional information. The standard oddball task was modified to include aversive and neutral distractors in order to examine potential group differences in both emotional and executive processing. This task was designed specifically to allow for children and adolescents to complete by keeping the difficulty and emotional image content age-appropriate. Furthermore, we demonstrate a technique for suitable fMRI registration for children and adolescent participants. This paradigm may also be applied in future studies to measure changes in neural activity in other populations with hypothesized developmental changes in executive and emotional processing.

This paper describes how to use the emotional oddball task and fMRI to measure brain activation in children and adolescents at familial high risk for schizophrenia (FHR).&#160;FMRI was used to measure differences in fronto-striato-limbic regions during an emotional oddball task. Children with FHR exhibited abnormal functional activation during adolescence.

Şizofreni ailesel Riskli Çocuklarda Duygusal Oddball Görev Kullanımı Fronto-limbik Faaliyet Ölçümü

Adolescence is a critical developmental period where the early symptoms of schizophrenia frequently emerge. First-degree relatives of people with ...

Uncovering Beat Deafness: Detecting Rhythm Disorders with Synchronized Finger Tapping and Perceptual Timing Tasks

A set of behavioral tasks for assessing perceptual and sensorimotor timing abilities in the general population (i.e., non-musicians) is presented here with the goal of uncovering rhythm disorders, such as beat deafness. Beat deafness is characterized by poor performance in perceiving durations in auditory rhythmic patterns or poor synchronization of movement with auditory rhythms (e.g., with musical beats). These tasks include the synchronization of finger tapping to the beat of simple and complex auditory stimuli and the detection of rhythmic irregularities (anisochrony detection task) embedded in the same stimuli. These tests, which are easy to administer, include an assessment of both perceptual and sensorimotor timing abilities under different conditions (e.g., beat rates and types of auditory material) and are based on the same auditory stimuli, ranging from a simple metronome to a complex musical excerpt. The analysis of synchronized tapping data is performed with circular statistics, which provide reliable measures of synchronization accuracy (e.g., the difference between the timing of the taps and the timing of the pacing stimuli) and consistency. Circular statistics on tapping data are particularly well-suited for detecting individual differences in the general population. Synchronized tapping and anisochrony detection are sensitive measures for identifying profiles of rhythm disorders and have been used with success to uncover cases of poor synchronization with spared perceptual timing. This systematic assessment of perceptual and sensorimotor timing can be extended to populations of patients with brain damage, neurodegenerative diseases (e.g., Parkinson&#8217;s disease), and developmental disorders (e.g., Attention Deficit Hyperactivity Disorder).

Behavioral tasks that allow for the assessment of perceptual and sensorimotor timing abilities in the general population (i.e., non-musicians) are presented. Synchronization of finger tapping to the beat of an auditory stimuli and detecting rhythmic irregularities provides a means of uncovering rhythm disorders.

The Beat Sağırlık Uncovering: Algılama Ritim Bozuklukları Vurma Senkronize Finger ve algısal Zamanlama Görevleri ile

A set of behavioral tasks for assessing perceptual and sensorimotor timing abilities in the general population (i.e., non-musicians) is presented here ...

How to Study Placebo Responses in Motion Sickness with a Rotation Chair Paradigm in Healthy Participants

Placebo responses occur in every medical intervention when patients or participants expect to receive an effective treatment to relieve symptoms. However, underlying mechanisms of placebo responses are not fully understood. It has repeatedly been shown that placebo responses are associated with changes in neural activity but for many conditions it is unclear whether they also affect the target organ, such as the stomach in motion sickness. Therefore, we present a methodology for the multivariate assessment of placebo responses by subjective, behavioral and objective measures in motion sickness with a rotation chair paradigm. The physiological correlate of motion sickness is a shift in gastric myoelectrical activity towards tachygastria that can be recorded with electrogastrography. The presented study applied the so-called balanced placebo design (BPD) to investigate the effects of ginger compared to placebo and the effects of expectations by verbal information. However, the study revealed no significant main or interactional effects of ginger (as a drug) or information on outcome measures but showed interactions when sex of participants and experimenters are taken into considerations. We discuss limitations of the presented study and report modifications that were used in subsequent studies demonstrating placebo responses when rotation speed was lowered. In general, future placebo studies have to identify the appropriate target organ for the studied placebo responses and to apply the specific methods to assess the physiological correlates.

An experimental rotation chair paradigm is used to investigate whether a placebo intervention on motion sickness affects subjective outcome measures only or also affects behavioral and objective measures in a balanced placebo design.

Sağlıklı Katılımcılar bir Rotasyon Başkanı Paradigma Hareket Hastalığı Placebo Cevapları Eğitim Nasıl

Placebo responses occur in every medical intervention when patients or participants expect to receive an effective treatment to relieve symptoms. However, ...

Using the Activity-based Anorexia Rodent Model to Study the Neurobiological Basis of Anorexia Nervosa

Anorexia nervosa (AN) is a psychiatric illness characterized by excessively restricted caloric intake and abnormally high levels of physical activity. A challenging illness to treat, due to the lack of understanding of the underlying neurobiology, AN has the highest mortality rate among psychiatric illnesses. To address this need, neuroscientists are using an animal model to study how neural circuits may contribute toward vulnerability to AN and may be affected by AN. Activity-based anorexia (ABA) is a bio-behavioral phenomenon described in rodents that models the key symptoms of anorexia nervosa. When rodents with free access to voluntary exercise on a running wheel experience food restriction, they become hyperactive &#8211; running more than animals with free access to food. Here, we describe the procedures by which ABA is induced in adolescent female C57BL/6 mice. On postnatal day 36 (P36), the animal is housed with access to voluntary exercise on a running wheel. After 4 days of acclimation to the running wheel, on P40, all food is removed from the cage. For the next 3 days, food is returned to the cage (allowing animals free food access) for 2 hr daily. After the fourth day of food restriction, free access to food is returned and the running wheel is removed from the cage to allow the animals to recover. Continuous multi-day analysis of running wheel activity shows that mice become hyperactive within 24 hr following the onset of food restriction. The mice run even during the limited time during which they have access to food. Additionally, the circadian pattern of wheel running becomes disrupted by the experience of food restriction. We have been able to correlate neurobiological changes with various aspects of the animals&#8217; wheel running behavior to implicate particular brain regions and neurochemical changes with resilience and vulnerability to food-restriction induced hyperactivity.

Here we present a protocol to induce activity-based anorexia (ABA) in female adolescent mice. ABA is a condition of hyperactivity evoked by imposing food restriction on rodents with access to a running wheel. This phenomenon is being used as a model to study the underlying neurobiology of anorexia nervosa.

Faaliyet tabanlı Anoreksiya Kemirgen Modeli Kullanılarak Anoreksiya Nervoza nörobiyolojik temellerinin Eğitim için

Anorexia nervosa (AN) is a psychiatric illness characterized by excessively restricted caloric intake and abnormally high levels of physical activity. A ...

Experimental Research Examining How People Can Cope with Uncertainty Through Soft Haptic Sensations

Human beings are constantly surrounded by uncertainty and change. The question arises how people cope with such uncertainty. To date, most research has focused on the cognitive strategies people adopt to deal with uncertainty. However, especially when uncertainty is due to unpredictable societal events (e.g., economical crises, political revolutions, terrorism threats) of which one is unable to judge the impact on one&#8217;s future live, cognitive strategies (like seeking additional information) is likely to fail to combat uncertainty. Instead, the current paper discusses a method demonstrating that people might deal with uncertainty experientially through soft haptic sensations. More specifically, because touching something soft creates a feeling of comfort and security, people prefer objects with softer as compared to harder properties when feeling uncertain. Seeking for softness is a highly efficient and effective tool to deal with uncertainty as our hands are available at all times. This protocol describes a set of methods demonstrating 1) how environmental (un)certainty can be situationally activated with an experiential priming procedure, 2) that the quality of the softness experience (what type of softness and how it is experienced) matters and 3) how uncertainty can be reduced using different methods.

To date research has focused on cognitive strategies people adopt to cope with uncertainty. This research examines instead an experiential way of dealing with uncertainty and introduces a set of experimental methods showing how the experience of haptic softness can serve as a tool to deal with uncertainty.

İnsanlar Yumuşak Haptic Sensations sayesinde Belirsizlik Cope Nasıl incelenmesi Deneysel Araştırma

Human beings are constantly surrounded by uncertainty and change. The question arises how people cope with such uncertainty. To date, most research has ...

Using Fiberless, Wearable fNIRS to Monitor Brain Activity in Real-world Cognitive Tasks

Functional Near Infrared Spectroscopy (fNIRS) is a neuroimaging technique that uses near-infrared light to monitor brain activity. Based on neurovascular coupling, fNIRS is able to measure the haemoglobin concentration changes secondary to neuronal activity. Compared to other neuroimaging techniques, fNIRS represents a good compromise in terms of spatial and temporal resolution. Moreover, it is portable, lightweight, less sensitive to motion artifacts and does not impose significant physical restraints. It is therefore appropriate to monitor a wide range of cognitive tasks (e.g., auditory, gait analysis, social interaction) and different age populations (e.g., new-borns, adults, elderly people). The recent development of fiberless fNIRS devices has opened the way to new applications in neuroscience research. This represents a unique opportunity to study functional activity during real-world tests, which can be more sensitive and accurate in assessing cognitive function and dysfunction than lab-based tests. This study explored the use of fiberless fNIRS to monitor brain activity during a real-world prospective memory task. This protocol is performed outside the lab and brain haemoglobin concentration changes are continuously measured over the prefrontal cortex while the subject walks around in order to accomplish several different tasks.

Monitoring brain activity outside the lab without physical constraints presents methodological challenges. A fiberless, wearable functional Near Infrared Spectroscopy (fNIRS) system was used to measure brain activity during an ecological prospective memory task. It was demonstrated that this system could be used to monitor brain activity during non-lab based experiments.

Gerçek dünya Bilişsel Görevler Beyin Aktivite Monitör lifsiz, Giyilebilir fNIRS kullanma

Functional Near Infrared Spectroscopy (fNIRS) is a neuroimaging technique that uses near-infrared light to monitor brain activity. Based on neurovascular ...

How to Use the H1 Deep Transcranial Magnetic Stimulation Coil for Conditions Other than Depression

Deep transcranial magnetic stimulation (dTMS) is a relatively new technique that uses different coils for the treatment of different neuropathologies. The coils are made of soft copper windings in multiple planes that lie adjacent to the skull. They are located within a special helmet so that their magnetic fields combine and improve depth penetration. The H1 dTMS coil is designed to stimulate bilateral prefrontal cortices with greater effective stimulation over the left than the right. By positioning the left side of the coil close to the left dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), the H1 coil was used in a multisite study, leading to FDA approval for treatment-resistant depression. In this same position, the H1 coil was also explored as a possible treatment for negative symptoms of schizophrenia, bipolar depression, and migraine. When moved to different positions over the subject's skull, the H1 coil was also explored as a possible treatment for other conditions. Such manipulation of the H1 coil was demonstrated for PTSD and alcohol dependence by positioning it over the medial prefrontal cortex (mPFC), for anxiety by positioning it over the right prefrontal cortex (rPFC), for auditory hallucinations and tinnitus by positioning it over the temporoparietal junction (TPJ), and for Parkinson's and fatigue from multiple sclerosis (MS) by positioning it over the motor cortex (MC) and PFC. Corresponding electrical field diagrams measured with an oscilloscope through a saline-filled head are included.

The H1 deep transcranial magnetic stimulation coil is FDA-cleared for the treatment of depression. We demonstrate how to utilize the H1 for other conditions, such as auditory hallucinations and PTSD, by moving the helmet to different locations over the subject's skull.

Nasıl Depresyon dışında şartlar için H1 Derin Transkraniyal Manyetik Uyarım Coil Kullanılır

Deep transcranial magnetic stimulation (dTMS) is a relatively new technique that uses different coils for the treatment of different neuropathologies. The ...

Using Wavelet Entropy to Demonstrate how Mindfulness Practice Increases Coordination between Irregular Cerebral and Cardiac Activities

In both the East and West, traditional teachings say that the mind and heart are somehow closely correlated, especially during spiritual practice. One difficulty in proving this objectively is that the natures of brain and heart activities are quite different. In this paper, we propose a methodology that uses wavelet entropy to measure the chaotic levels of both electroencephalogram (EEG) and electrocardiogram (ECG) data and show how this may be used to explore the potential coordination between the mind and heart under different experimental conditions. Furthermore, Statistical Parametric Mapping (SPM) was used to identify the brain regions in which the EEG wavelet entropy was the most affected by the experimental conditions. As an illustration, the EEG and ECG were recorded under two different conditions (normal rest and mindful breathing) at the beginning of an 8-week standard Mindfulness-based Stress Reduction (MBSR) training course (pretest) and after the course (posttest). Using the proposed method, the results consistently showed that the wavelet entropy of the brain EEG decreased during the MBSR mindful breathing state as compared to that during the closed-eye resting state. Similarly, a lower wavelet entropy of heartrate was found during MBSR mindful breathing. However, no difference in wavelet entropy during MBSR mindful breathing was found between the pretest and posttest. No correlation was observed between the entropy of brain waves and the entropy of heartrate during normal rest in all participants, whereas a significant correlation was observed during MBSR mindful breathing. Additionally, the most well-correlated brain regions were located in the central areas of the brain. This study provides a methodology for the establishment of evidence that mindfulness practice (i.e., mindful breathing) may increase the coordination between mind and heart activities.

This manuscript describes how to use the wavelet entropy index to analyze high-density electroencephalography (EEG) and electrocardiography (ECG) data. We show that the irregularity of cerebral and cardiac activities became more coordinated during mindfulness-based stress reduction practice.

Dikkatlilik Uygulamasının Düzensiz Beyin ve Kardiyak Aktiviteler Arasındaki Koordinasyonu Arttırdığını Göstermek için Wavelet Entropisini Kullanma

In both the East and West, traditional teachings say that the mind and heart are somehow closely correlated, especially during spiritual practice. One ...

A Computational Method to Quantify Fly Circadian Activity

In most animals and plants, circadian clocks orchestrate behavioral and molecular processes and synchronize them to the daily light-dark cycle. Fundamental mechanisms that underlie this temporal control are widely studied using the fruit fly Drosophila melanogaster as a model organism. In flies, the clock is typically studied by analyzing multiday locomotor recording. Such a recording shows a complex bimodal pattern with two peaks of activity: a morning peak that happens around dawn, and an evening peak that happens around dusk. These two peaks together form a waveform that is very different from sinusoidal oscillations observed in clock genes, suggesting that mechanisms in addition to the clock have profound effects in producing the observed patterns in behavioral data. Here we provide instructions on using a recently developed computational method that mathematically describes temporal patterns in fly activity. The method fits activity data with a model waveform that consists of four exponential terms and nine independent parameters that fully describe the shape and size of the morning and evening peaks of activity. The extracted parameters can help elucidate the kinetic mechanisms of substrates that underlie the commonly observed bimodal activity patterns in fly locomotor rhythms.

A method to quantify the main temporal features seen in fly circadian locomotor rhythms is presented. The quantification is achieved by fitting fly activity with a multi-parametric model waveform. The model parameters describe the shape and size of the morning and evening peaks of daily activity.