NIH-NINDS K23 Hibe NS044936 (JMS), bu araştırma için fon Amerika Epilepsi Vakfı, Tıp Hesaplamalı ve Bütünleştirici Biyomedikal Araştırma Merkezi (CIBR) Tohum Hibe Ödülleri (ZH) Baylor College tarafından sağlandı; . Elizabeth Pierce (UCLA): ve Leff Aile Vakfı (JMS) Veri toplama Asisti.

1.. Konular <ol><li> 36 denek çalışma nüfusu 3 grupları içerir: sağ TLE (n = 11), (= 12 n) TLE sol ve sağlıklı kontrol (n = 13). Tüm deneklerden yazılı bilgilendirilmiş olurunu. Çalışma Kaliforniya Üniversitesi, Los Angeles (UCLA) Kurumsal Değerlendirme Kurulu yönergeleri takip eder. </li><li> Epilepsi konu grupları Video-EEG monitorizasyonu, beyin MR, PET görüntüleme ve nöropsikolojik testlerle belirlenen anterior temporal lob rezeksiyonu için aday olan hastalar olmalıdır. Hastalar fMRI tarama sırasında her zamanki ilaç devam etmeli ve bir nöbetten sonra hemen taranmış edilmemelidir. Tüm denekler normal beyin MR görüntülerini ve (hasta gruplarında epilepsi dışındaki) nörolojik hastalık ücretsiz veya nörolojik ilaçlar kullanarak emin olun. </li></ol> 2. Görüntüleme <ol><li> Görüntüleme için 3 Tesla MR sistemi kullanın. Bir yankı düzlemsel imag kullanarak fonksiyonel görüntüler için eksenel dilimler eldeing (EPI) sekansı ve şımarık bir gradyan kullanılarak anatomik görüntüler için (SPGR) dizisini hatırlattı. </li><li> Aşağıdaki parametreleri kullanarak fonksiyonel görüntüleme gerçekleştirin: TR = 2.000 msn, TE = 30 msn, FOV = 210 mm, matriks = 64 x 64, dilim kalınlığı 4 mm, 34 dilim. TR = 20 msn, TE = 3 msn, FOV = 256 mm, matriks = 256 x 256, kesit kalınlığı 1 mm, 160 dilimler: Yüksek çözünürlüklü yapısal görüntüleme için aşağıdaki parametreleri kullanın. </li><li> Her görüntüleme oturumu 20 dakika sürmelidir. Gözleri kapalı dinlenmek isteyin. Hiç özel işitsel girdi gereklidir. </li></ol> BOLD Verilerin 3. Önişlemesi <ol><li> Preprocess FSL (fMRIB Yazılım Kütüphanesi) yazılım sürümü 4.1.6 (Oxford, İngiltere, www.fmrib.ox.ac.uk / fsl) 13,14 kullanılarak fMRI verileri. Baş hareketi objeyi 15 kaldırmak için kullanın FSL MCFLIRT: Ön işleme adımlar şunlar olmalıdır. BOLD dosyalar için BET seçeneği-F ile nonbrain dokuyu 16 kaldırmak için FSL BET kullanın. Bu bir çalışma f oluryalnız beyin dokusu üzerinde urther analizi adımları. </li><li> FEAT yılında tescil ile minimal işlenmiş analizi çalıştırın. &quot;Birinci düzey analizi&quot; seçeneğini seçin ve &quot;Tam analizi&quot; üst iki düğmelerinden &quot;Pre-istatistikleri&quot; olarak değiştirin. <ol><li> Pre-istatistikleri sekmesinde, &quot;BET beyin çıkarma&quot; işaretini kaldırın ve &quot;Motion düzeltme&quot; için &quot;None&quot; (Bunları zaten yukarıda yapmış gibi) seçin. Sonra anatomik (SPGR) görüntüler ve bir standart (MNI) görüntü için fonksiyonel (BOLD) görüntüleri kayıt ol. Bu deneğin beyin alanı içine alan standart seçilen tohum bükülmesine analizi sırasında daha sonra kullanılan transformasyon matrisler, üretimi ile sonuçlanır. </li></ol></li><li> (&quot;Standard2example_func.mat&quot; adlı) oluşturulan dönüşüm matrisi kullanın ve bireysel BOLD uzaya CSF ve beyaz madde İB&#39;leri dönüşümü. <ol><li> Fslmeants komutunu kullanarak CSF ve beyaz cevher ROI gelen zaman serisi Özü,Bir maske gibi bireysel konu uzayda ROI kullanarak. Yazılımı &quot;R&quot; ile ekstre zaman serisi normalleştirmek. Bu zaman serileri daha sonra analiz karşılık gelen suni sinyallerini çıkarmak için GLM içinde regressors olarak kullanılır. </li></ol></li><li> Bir sonraki adım, özne hareketi ile ilgili eserler çıkarılmasıdır. Hareket parametrelerin regresyon için, çalıştırmadan önce FSL FEAT içinde aşağıdaki ayarlayın. <ol><li> Veri sekmesinde içinde, senin kümesi karşılık TR değerini ayarlamak, girdi olarak hareket-düzeltilmiş ve beyin-ekstre dosyasını kullanın. 100 saniye filtre kullanılarak filtreleme yüksek geçiren ayarlayın. Yüksek geçiren filtreleme çok düşük frekanslı hiçbir ilgi sinyalleri kaldıracaktır. Yüksek frekans sinyallerini çıkarmak için bir düşük geçiş filtresi aşama 4.1 &#39;de, daha sonra uygulanacaktır. </li><li> Pre-istatistikleri sekmesinde içinde, zaten bitti gibi &quot;Hareket düzeltme&quot; başlığı altında &quot;Hiçbiri&quot; seçeneğini seçin. Zaten yapıldığı gibi &quot;BET beyin çıkarma&quot; işaretini kaldırın. Uzaysal yumuşatma gerçekleştirin5 mm tam genişlikte yarı maksimum (FWHM) kullanarak. </li><li> Istatistikler sekmesinde içinde, 6 hareket parametreleri ve bunların zamansal türevleri geriler. Konvolüsyonunun için &quot;Hiçbiri&quot; seçeneğini seçin ve onay &quot;zamansal filtreleme uygula.&quot; Genel Lineer Model (GLM) bu gerileme FEAT analiz modeli içine girdi sonra olabilir, hangi hareketi parametrelerinin metin dosyaları almak için FSL MCFLIRT çıkışını kullanın </li><li> Ayrıca GLM ayıklanır ve önceki adımlarda normalize edildi CSF ve beyaz cevher sinyalleri ekleyin. , Konvolüsyonunun için &quot;Hiçbiri&quot; seçeneğini seçin zamansal türevi ekleyebilir ve &quot;zamansal filtreleme Uygula&quot; işaretini kaldırın. </li></ol></li></ol> 4. İstatistiksel Yöntemler <ol><li> Yukarıda tarif edilen ön işleme gelen kalıntılar tohum bazlı korelasyon için kullanılmalıdır. Bu kalıntılar ilk 0.1 Hz&#39;lik bir alçak geçirgen filtre geçirilmelidir, daha sonra standart sapmasına bölünerek, ortalama çıkarılarak, ve sonra ekleyerek ölçekli tarafından aşağılanmak100. Tohumlar MRICron yazılımı kullanılarak standart MNI boşlukta 6 mm&#39;lik bir çap ile tanımlanmalıdır. </li><li> Posterior ve anterior tohum şu koordinatlara uygun olmalıdır: (1) Rsp / PCUN region (x = 2, y -60, z = = 36) ve (2) ventromedial prefrontal korteks (vmPFC, x = 3, y = 60, z = 1). Bu tohum yerleri sağlıklı içinde tanımlanmıştır ve bir sonraki aşamada 17-19 konu alan dönüşürler. <ol><li> Tohumlar daha sonra standart MNI alan her deneğin ayrı işlevsel beyin boşluğa transforme edilmelidir. Bunun için, tek tek işlevsel (KALIN) alanı standart (MNI) uzaydan tohum dönüştürmek için (&quot;standard2example_func.mat&quot; olarak adlandırılır), yukarıda elde edilen dönüşüm matris kullanın. </li><li> Fslmeants önceden aşağılanmak ve bir maske olarak bireysel konu uzayda tohum kullanarak, artık ölçekli gelen zaman serisi ayıklamak için komut kullanın. Yumuşak kullanarak ekstre zaman serisi Normaleware &quot;R&quot;. </li></ol></li><li> Tohum voksellerden ve diğer tüm beyin voksellerden arasında kısmi korelasyonlar her çalıştırmak için her konu için ayrı ayrı hesaplanması gerekmektedir. Bunun için, FSL FEAT GUI içinde, &quot;İlk seviye analizi&quot; seçin ve sonra &quot;Stats + Post-istatistikleri&quot;. Veri sekmesinde içinde, önceden aşağılanmak ve ölçekli artık FEAT girdi olarak kullanılmalıdır. </li><li> Artık zaten yüksek 100 sn geçirilir gibi, 10.000 Yüksek geçiren filtre cutoff ayarlayın. İstatistikler sekmesinde, &quot;FİLM prewhitening kullan&quot; Seçimi kaldırmak ve GLM de daha önce çıkarılan ve normalize tohum zaman serisi kullanırız. Post-istatistikleri sekmesinde içinde, 2.0 değerine istenen Z-istatistik eşiğini ayarlayın. </li><li> Önceki konularda içinde çalışır birleştiren grup analizi çalıştıran, bir Fisher&#39;in Z dönüşümü önceden çalıştırılan korelasyon analizi (adım 4.3) üretilen (Parametre Tahminleri Kontrast) COPE dosya üzerinde yapılmalıdır. Kopya kayıt verileri from FEAT analizi &quot;Tescil&quot; dizin adım 4.3 korelasyon çalışma içine adım 3.1 yapılır. </li><li> Her konu içinde çalışır birleştirerek daha yüksek bir seviye analizi çalıştırın. Bunun için, FSL FEAT GUI içinde, &quot;yüksek-seviye analizi&quot; seçin ve sonra &quot;Stats + Post-istatistikleri&quot;. &quot;Veri&quot; sekmesinde içinde, seçim &quot;Girişler alt düzey FEAT dizinleri&quot; ve adım 4,4 deneğin çalışır girin. &quot;Stats&quot; sekmesinde, &quot;: Basit EKK Karışık etkileri&quot; seçin. Modeli olarak ortalama etkisi kurmak; öznenin vadede her biri için 1 değerini girin. </li><li> Konularda, bir, En Küçük Kareler (EKK) arasında ishal üzerinden veri birleştirmek için basit karışık etkileri analizi kullanılmalıdır. Bunun için, FSL FEAT GUI içinde, &quot;Üst düzey analizini&quot; seçin ve &quot;İstatistikler + Post-istatistikleri&quot;. Veri sekmesinde içinde, seçim &quot;Girişler alt düzey FEAT dizinleri&quot; ve adım 4.5 den deneklerin kombine çalışır girin. </li><li> İstatistikler sekmesinde, &quot;Karışık etkiler: Basit EKK&quot; seçim &quot;3 grup olarak bir model kurma; her konu ait olduğu grubun, aksi halde 0 için 1 değerini girin. Grup analizi üç gruba (sağ TLE, sol TLE ve sağlıklı kontrol) karşılık üç seviyeleri ile bir tek-yönlü ANOVA kullanarak her vokselden yapılmalıdır. </li><li> Eşiğine Z istatistik görüntüleri Z&gt; 2,0 eşik oluşturan küme kullanımı ve p küme önemli eşik = 0.05 20 düzeltildi. Korelasyon haritada doğru z-değerleri elde etmek için, bir ters Fisher&#39;in Z dönüşümü sonuçlarına yapılmalıdır. </li><li> Aşağıdaki özel tezat (1) sağ TLE&gt; kontrolleri karşılaştırıldığında olmalıdır; (2) TLE&gt; kontrolleri yaptı; (3) sağ TLE&gt; TLE bıraktı; (4) TLE&gt; sağ TLE yaptı; (5) kontrol&gt; sağ TLE; TLE sol (6) kontrol&gt;; (7) TLE (kombine sağ ve sol)&gt; kontrolü; ve (7) kontrol&gt; TLE (sol kombine sağa ve). </li></ol>

<ol>
	<li>Biswal, B. B., Yetkin, F. Z., Haughton, V. M., Hyde, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+connectivity+in+the+motor+cortex+of+resting+human+brain+using+echo-planar+MRI.">Functional connectivity in the motor cortex of resting human brain using echo-planar MRI.</a> Magn. Reson. Med. 34, 537-541 (1995).</li><li>Fox, M. D., Greicius, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Clinical+applications+of+resting+state+functional+connectivity.">Clinical applications of resting state functional connectivity.</a> Front. Syst. Neurosci. 4, 1-13 (2010).</li><li>Laufs, H., 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=Electroencephalographic+signatures+of+attentional+and+cognitive+default+modes+in+spontaneous+brain+activity+fluctuations+at+rest.">Electroencephalographic signatures of attentional and cognitive default modes in spontaneous brain activity fluctuations at rest.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 100, 11053-11058 (1073).</li><li>Shmuel, A., Leopold, D. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neuronal+correlates+of+spontaneous+fluctuations+in+fMRI+signals+in+monkey+visual+cortex:+Implications+for+functional+connectivity+at+rest.">Neuronal correlates of spontaneous fluctuations in fMRI signals in monkey visual cortex: Implications for functional connectivity at rest.</a> Hum. Brain Mapp. 29, 751-761 (2008).</li><li>Margulies, D. S., 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=Resting+developments:+a+review+of+fMRI+post-processing+methodologies+for+spontaneous+brain+activity.">Resting developments: a review of fMRI post-processing methodologies for spontaneous brain activity.</a> Magn. Mater. Phys. Biol. 23, 289-307 (2010).</li><li>Biswal, B. 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=Toward+discovery+science+of+human+brain+function.">Toward discovery science of human brain function.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 107, 4734-4739 (2010).</li><li>Haneef, Z., Lenartowicz, A., Yeh, H. J., Engel, J., Stern, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effect+of+lateralized+temporal+lobe+epilepsy+on+the+default+mode+network.">Effect of lateralized temporal lobe epilepsy on the default mode network.</a> Epilepsy Behav. 25, 350-357 (2012).</li><li>Pillai, J. J., Williams, H. T., Faro, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+imaging+in+temporal+lobe+epilepsy.">Functional imaging in temporal lobe epilepsy.</a> Semin. Ultrasound. CT MR. 28, 437-450 (2007).</li><li>Blumenfeld, H., 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=Positive+and+negative+network+correlations+in+temporal+lobe+epilepsy.">Positive and negative network correlations in temporal lobe epilepsy.</a> Cereb. Cortex. 14, 892-902 (2004).</li><li>Dupont, P., 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=Dynamic+perfusion+patterns+in+temporal+lobe+epilepsy.">Dynamic perfusion patterns in temporal lobe epilepsy.</a> Eur. J. Nucl. Med. Imaging. 36, 823-830 (2009).</li><li>Fransson, P., Marrelec, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+precuneus/posterior+cingulate+cortex+plays+a+pivotal+role+in+the+default+mode+network:+Evidence+from+a+partial+correlation+network+analysis.">The precuneus/posterior cingulate cortex plays a pivotal role in the default mode network: Evidence from a partial correlation network analysis.</a> Neuroimage. 42, 1178-1184 (2008).</li><li>Buckner, R. L., Andrews-Hanna, J. R., Schacter, D. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+brain's+default+network.">The brain's default network.</a> Ann. N. Y. Acad. Sci. 1124, 1-38 (2008).</li><li>Woolrich, M. W., Ripley, B. D., Brady, M., Smith, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Temporal+autocorrelation+in+univariate+linear+modeling+of+FMRI+data.">Temporal autocorrelation in univariate linear modeling of FMRI data.</a> Neuroimage. 14, 1370-1386 (2001).</li><li>Forman, S. D., 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=Improved+assessment+of+significant+activation+in+functional+magnetic+resonance+imaging+(fMRI):+use+of+a+cluster+size+threshold.">Improved assessment of significant activation in functional magnetic resonance imaging (fMRI): use of a cluster size threshold.</a> Magn. Reson. Med. 33, 636-647 (1995).</li><li>Jenkinson, M., Bannister, P., Brady, M., Smith, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Improved+optimization+for+the+robust+and+accurate+linear+registration+and+motion+correction+of+brain+images.">Improved optimization for the robust and accurate linear registration and motion correction of brain images.</a> Neuroimage. 17, 825-841 (2002).</li><li>Smith, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fast+robust+automated+brain+extraction.">Fast robust automated brain extraction.</a> Hum. Brain Mapp. 17, 143-155 (2002).</li><li>Raichle, M. E., 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=A+default+mode+of+brain+function.">A default mode of brain function.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 98, 676-682 (2001).</li><li>Uddin, L. Q., Kelly, A. M., Biswal, B. B., Castellanos, F. X., Milham, M. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+connectivity+of+default+mode+network+components:+correlation.">Functional connectivity of default mode network components: correlation.</a> Hum. Brain Mapp. 30, 625-637 (2009).</li><li>Singh, K. D., Fawcett, I. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Transient+and+linearly+graded+deactivation+of+the+human+default-mode+network+by+a+visual+detection+task.">Transient and linearly graded deactivation of the human default-mode network by a visual detection task.</a> Neuroimage. 41, 100-112 (2008).</li><li>Worsley, K. J., Evans, A., Marrett, S., Neelin, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+three-dimensional+statistical+analysis+for+CBF+activation+studies+in+human+brain.">A three-dimensional statistical analysis for CBF activation studies in human brain.</a> J. Cereb. Blood Flow Metab. 12, 900-918 (1992).</li><li>Spencer, S. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neural+networks+in+human+epilepsy:+evidence+of+and+implications+for+treatment.">Neural networks in human epilepsy: evidence of and implications for treatment.</a> Epilepsia. 43, 219-227 (2002).</li><li>Greicius, M. D., Srivastava, G., Reiss, A. L., Menon, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Default-mode+network+activity+distinguishes+Alzheimer's+disease+from+healthy+aging:+evidence+from+functional+MRI.">Default-mode network activity distinguishes Alzheimer's disease from healthy aging: evidence from functional MRI.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 101, 4637-4642 (2004).</li><li>Kennedy, D. P., Redcay, E., Courchesne, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Failing+to+deactivate:+resting+functional+abnormalities+in+autism.">Failing to deactivate: resting functional abnormalities in autism.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 103, 8275-8280 (2006).</li><li>Garrity, A. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Aberrant+&amp;#34;default+mode&amp;#34;+functional+connectivity+in+schizophrenia.">Aberrant &amp;#34;default mode&amp;#34; functional connectivity in schizophrenia.</a> Am. J. Psychiatry. 164, 450-457 (2007).</li><li>Mannell, M. V., 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=Resting+state+and+task-induced+deactivation:+A+methodological+comparison+in+patients+with+schizophrenia+and+healthy+controls.">Resting state and task-induced deactivation: A methodological comparison in patients with schizophrenia and healthy controls.</a> Hum. Brain Mapp. 31, 424-437 (2010).</li><li>Jones, D., 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=Age-related+changes+in+the+default+mode+network+are+more+advanced+in+Alzheimer+disease.">Age-related changes in the default mode network are more advanced in Alzheimer disease.</a> Neurology. 77, 1524-1531 (2011).</li><li>Kobayashi, Y., Amaral, D. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Macaque+monkey+retrosplenial+cortex+II.+Cortical+afferents.">Macaque monkey retrosplenial cortex II. Cortical afferents.</a> J. Comp. Neurol. 466, 48-79 (2003).</li><li>Dupont, P., 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=Dynamic+perfusion+patterns+in+temporal+lobe+epilepsy.">Dynamic perfusion patterns in temporal lobe epilepsy.</a> Eur. J. Nuclear Med. Mol. Imaging. 36, 823-830 (2009).</li><li>Laufs, H., 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=Temporal+lobe+interictal+epileptic+discharges+affect+cerebral+activity+in+&#8220;default+mode&#8221;+brain+regions.">Temporal lobe interictal epileptic discharges affect cerebral activity in &#8220;default mode&#8221; brain regions.</a> Hum. Brain Mapp. 28, 1023-1032 (2007).</li><li>Morgan, V. L., Gore, J. C., Abou-Khalil, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+epileptic+network+in+left+mesial+temporal+lobe+epilepsy+detected+using+resting+fMRI.">Functional epileptic network in left mesial temporal lobe epilepsy detected using resting fMRI.</a> Epilepsy Res. 88, 168-178 (2010).</li><li>Gotman, 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=Generalized+epileptic+discharges+show+thalamocortical+activation+and+suspension+of+the+default+state+of+the+brain.">Generalized epileptic discharges show thalamocortical activation and suspension of the default state of the brain.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 102, 15236-15240 (2005).</li><li>Hamandi, K., 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=EEG-fMRI+of+idiopathic+and+secondarily+generalized+epilepsies.">EEG-fMRI of idiopathic and secondarily generalized epilepsies.</a> Neuroimage. 31, 1700-1710 (2006).</li><li>Pittau, F., Grova, C., Moeller, F., Dubeau, F., Gotman, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Patterns+of+altered+functional+connectivity+in+mesial+temporal+lobe+epilepsy.">Patterns of altered functional connectivity in mesial temporal lobe epilepsy.</a> Epilepsia. 53, 1013-1023 (2012).</li><li>Liao, W., 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=Default+mode+network+abnormalities+in+mesial+temporal+lobe+epilepsy:+a+study+combining+fMRI+and+DTI.">Default mode network abnormalities in mesial temporal lobe epilepsy: a study combining fMRI and DTI.</a> Hum. Brain Mapp. 32, 883-895 (2011).</li><li>Pereira, F. R., 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=Asymmetrical+hippocampal+connectivity+in+mesial+temporal+lobe+epilepsy:+evidence+from+resting+state+fMRI.">Asymmetrical hippocampal connectivity in mesial temporal lobe epilepsy: evidence from resting state fMRI.</a> BMC Neurosci. 11, 1-13 (2010).</li><li>Dupont, S., 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=Bilateral+hemispheric+alteration+of+memory+processes+in+right+medial+temporal+lobe+epilepsy.">Bilateral hemispheric alteration of memory processes in right medial temporal lobe epilepsy.</a> J. Neurol. Neurosurg. Psychiatr. 73, 478-485 (2002).</li><li>Vlooswijk, M. C., 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=Functional+MRI+in+chronic+epilepsy:+associations+with+cognitive+impairment.">Functional MRI in chronic epilepsy: associations with cognitive impairment.</a> Lancet Neurol. 9, 1018-1027 (2010).</li><li>McCormick, C., Quraan, M., Cohn, M., Valiante, T. A., McAndrews, M. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Default+mode+network+connectivity+indicates+episodic+memory+capacity+in+mesial+temporal+lobe+epilepsy.">Default mode network connectivity indicates episodic memory capacity in mesial temporal lobe epilepsy.</a> Epilepsia. 54, (2013).</li><li>Zhang, Z., 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=Altered+spontaneous+neuronal+activity+of+the+default-mode+network+in+mesial+temporal+lobe+epilepsy.">Altered spontaneous neuronal activity of the default-mode network in mesial temporal lobe epilepsy.</a> Brain Res. 1323, 152-160 (2010).</li><li>Horovitz, S. G., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Decoupling+of+the+brain's+default+mode+network+during+deep+sleep.">Decoupling of the brain's default mode network during deep sleep.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 106, 11376-11381 (2009).</li><li>Deshpande, G., Kerssens, C., Sebel, P. S., Hu, X. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Altered+local+coherence+in+the+default+mode+network+due+to+sevoflurane+anesthesia.">Altered local coherence in the default mode network due to sevoflurane anesthesia.</a> Brain Res. 1318, 110-121 (2010).</li></ol>

Dr Engel NIH Grants P01 NS02808, R01 NS33310 ve U01 NS42372 tarafından finanse edilen, patent WO 2009/123734A1 vardır ve 2009/123735A1, Medlink, Wolters Kluwer&#39;e, Blackwell ve Elsevier gelen telif alır WO ve Medtronics honoraria aldı Wolters Kluwer ve En İyi Doktorlar. Dr Stern UCB ve Lundbeck için ücretli danışman olarak görev yapmıştır. Dr Stern Medlink Nöroloji bir editörü ve Wolters Kluwer&#39;e gelen ve McGraw-Hill telif aldı. Kalan Yazarlar bildirmek için hiçbir açıklama veya çıkar çatışması var.

Epilepsi bir ağ hastalık olduğu düşünülen ve ilgili ağların anormallikleri nöbetler sırasında ve interiktal devlet 21 mevcut olmasıdır. Görev tabanlı fMRI TLE&#39;de 8 dil ve bellek ağları anormallikleri analiz etmek için kullanılır olmuştur. FcMRI bu dinlenme durumunda özellikle aktif bir ağ olarak DMN 12 okuyan doğasında avantajları vardır. DMN rahatsız edilmeden bırakılır ve spontan düşünceler yapan uyanık bireylerde aktif olduğu bulunmuştur beyin...

Fonksiyonel Bağlantı MRG (fcMRI) kan oksijenlenme düzeyi bağımlı (BOLD) sinyal zaman serisi benzerliğe göre farklı beyin bölgeleri arasındaki ilişkiyi nicelleştiren fMRI veri görece yeni bir analitik yaklaşım - bu &quot;işlevsel&quot; bağlantısı denir, ve bir bölgeleri (örneğin, beyaz madde lifler) arasındaki fiziksel bağlantıların varlığını tarif anatomik bağlantı ayırt. Katılımcı bir görev yapan ya da sözde &quot;dinlenme devlet&quot; değil zaman bu yaklaşımın bir özel uygulama olarak, zaman serisi toplanır. İlk olarak 1995 1 tarif olmasına rağmen, fcMRI 2012 yılında teknikle ilgili yaklaşık 1.000 yayınlarda sonuçlanan büyük ilgi olmuştur. FcMRI (, (1) yapılması gereken özel bir görev olduğunu görev odaklı fMRI üzerinde içsel faydaları vardır 2) konu işbirliğigerekli değildir, (3) veri setleri birkaç farklı ağları sorgulamak için kullanılabilir, gürültü oranı (4) daha iyi sinyal nedeniyle ilgili serebral enerjetiklerine farklılıklar, ve görevle ilgili karıştırıcılar 2 (5) atlanması ihtimali mevcut. Anlayışı bir kanıtı olarak, fcMRI değişiklikler beyinde EEG 3 değişiklikler ve yerel alan potansiyelleri 4, karşılık gelecek şekilde gösterilmiştir. FcMRI analiz teknikleri ROI / tohum tabanlı teknikler, bağımsız bileşen analizi (ICA), grafik teorisi analizi, Granger nedensellik analizi, yerel yöntemler (düşük frekanslı dalgalanmalar, bölgesel homojenlik analizi genlik), ve diğerleri 5 sayılabilir. En popüler yöntem tohum temelli ve ICA yöntemleri 6 olmasına rağmen tek bir teknik, henüz başka bir yere açık bir üstünlük göstermiştir. Tohum bazlı fcMRI çalışma kapsamında, varsayılan ağın önceden seçilmiş bir kısmından KALIN sinyali zamansal dalgalanmalar ilişkilendirir &quot;Tohum olarak adlandırılan1; ya da beynin diğer bölgelerine &quot;ilgi bölgesi (ROI)&quot;. Tohum alanına KALIN sinyal korele gösteren beyin alanları dahil olan ağda ağın kısımlarını ayırmak düşünülmektedir. Buna karşılık, ICA tüm beyinde 5 hemodinamik sinyal özelliklerini analiz ederek uzay-zamansal olarak ilişkili beyin alanları (Bağımsız Bileşenleri, IC) ayıklamak için bir model ücretsiz veri odaklı analiz kullanır. Mevcut yazıda, TLE en DMN dinlenme durumu tohum bazlı bağlantı analizi, daha önce yayınlanan çalışmada kullanılan yöntemlerin bir tarifi 7 sunulmuştur. TLE yetişkin epilepsi en sık görülen şeklidir. Nöbetlere ek olarak, TLE hafıza, davranış, düşünce ve duyusal fonksiyon 8 dahil olmak üzere birden beyin ağlarının disfonksiyon neden olur. DMN bilinçli, dinlenme-devlet biliş subserving beyin bölgelerinde oluşmaktadır. DMN azaltılmış consc ile ilişkili nöbet dahil olmak üzere bildirilmiştiriousness 9,10. Buna ek olarak, hipokampus TLE katılan önemli bir yapıdır ve DMN bileşeni olduğu düşünülmektedir. Ancak, hipokampal oluşumuna PCC bağlantısı gibi medial prefrontal ve parietal korteks gibi diğer DMN bileşenler ile daha zayıftır. Bu, hipokampus DMN alt ağ ya da bir etkileşen bir ağ ya da 11,12 olduğunu göstermektedir. TLE ve DMN arasındaki bu benzerlikleri fonksiyonel bağlantı TLE&#39;de değişmiş DMN&#39;ye ihtimalini yükseltmek. Bu analiz TLE&#39;de DMN&#39;nin katılımı içgörü kazanmak için sağlıklı kontrollere TLE deneklerin DMN karşılaştırır. DMN baş hub yerleştirilen tohum bağlantısı - ön ve arka merkez bölgeleri 12, analiz edilmiştir. Tohumlar retrosplenium / precuneus (Rsp / PCUN) yanı sıra, TLE olan hastalarda ve ventromedial prefrontal korteks (vmPFC) &#39;den oluşan ön göbek oluşan posterior merkezi olarak yerleştirildiSağlıklı DMN&#39;nin posterior ve anterior subnetworks belirlemek için kontrol eder.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0">
	<tbody>
		<tr>
			<td>MRI machine</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Linux workstation with image analysis software installed</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

network analysis of the default mode network using functional connectivity mri in temporal lobe epilepsy

Fonksiyonel bağlantı MRG (fcMRI) zamanla BOLD sinyal dalgalanmalar korelasyon göre farklı beyin bölgelerinin bağlantısını inceleyen bir fMRI yöntemdir. Temporal Lob Epilepsi (TLE) erişkin epilepsi en sık görülen tipidir ve çoklu beyin ağları içerir. Varsayılan mod ağ (DMN) bilinçli, dinlenme devlet biliş katılır ve nöbetler bilinç bozukluğu neden nerede TLE&#39;de etkilendiği düşünülmektedir. Epilepside DMN tohum fcMRI dayalı kullanılarak incelenmiştir. DMN ön ve arka göbekler bu analizde tohum olarak kullanılmıştır. Sonuçlar bazal devlet sırasında anterior ve TLE&#39;de DMN&#39;nin arka hub arasında bir kopukluk gösterir. Buna ek olarak, birlikte sol TLE diğer beyin bölgelerine artan DMN bağlantısı sağ TLE içinde bağlılık azalma ortaya çıkar. Analiz tohum bazlı fcMRI gibi TLE gibi beyin bozukluklarında beyin ağları araştırmak için nasıl kullanılabileceğini göstermektedir.

Şekil 1 DMN posterior tohum (Rsp / PCUN, kırmızı-sarı renkler) ve anterior tohum (vmPFC, mavi-yeşil renkler) ile bağlantısı ortaya gösterir ve farklı konu gruplarında bulunan ağları karşılaştırır (Şekil 1A-C) ve birbirleri arasındaki, yani sağlıklı kontroller daha sonra tüm TLE&#39;de (Şekil 1D ve 1E) olan hastalarda ve sağlıklı kontrol sol TLE (Şekil 1F ve 1G) ve sağ TLE (Şekil 1...

Watch this Scientific Journal Video about Network Analysis of the Default Mode Network Using Functional Connectivity MRI in Temporal Lobe Epilepsy at JoVE.com

Network Analysis of the Default Mode Network Using Functional Connectivity MRI in Temporal Lobe Epilepsy

Temporal Lob Epilepsi Varsayılan Mod Ağı (DMN) (TLE) tohum-tabanlı fonksiyonel bağlantı MRI (fcMRI) kullanarak beynin dinlenme durumu analiz edilir.

Temporal Lob Epilepsi Fonksiyonel Bağlantı MRI kullanarak Varsayılan Mod Ağı Ağ Analizi

Functional connectivity MRI (fcMRI) is an fMRI method that examines the connectivity of different brain areas based on the correlation of BOLD signal ...

network-analysis-default-mode-network-using-functional-connectivity

Research

JoVE Journal

Medicine

17.8K Görüntüleme.  Baylor College of Medicine.  Temporal Lob Epilepsi Varsayılan Mod Ağı (DMN) (TLE) tohum-tabanlı fonksiyonel bağlantı MRI (fcMRI) kullanarak beynin dinlenme durumu analiz edilir. 

Video: Network Analysis of the Default Mode Network Using Functional Connectivity MRI in Temporal Lobe Epilepsy

Generation of Subcutaneous and Intrahepatic Human Hepatocellular Carcinoma Xenografts in Immunodeficient Mice

In vivo experimental models of hepatocellular carcinoma (HCC) that recapitulate the human disease provide a valuable platform for research into disease pathophysiology and for the preclinical evaluation of novel therapies. We present a variety of methods to generate subcutaneous or orthotopic human HCC xenografts in immunodeficient mice that could be utilized in a variety of research applications. With a focus on the use of primary tumor tissue from patients undergoing surgical resection as a starting point, we describe the preparation of cell suspensions or tumor fragments for xenografting. We describe specific techniques to xenograft these tissues i) subcutaneously; or ii) intrahepatically, either by direct implantation of tumor cells or fragments into the liver, or indirectly by injection of cells into the mouse spleen. We also describe the use of partial resection of the native mouse liver at the time of xenografting as a strategy to induce a state of active liver regeneration in the recipient mouse that may facilitate the intrahepatic engraftment of primary human tumor cells. The expected results of these techniques are illustrated. The protocols described have been validated using primary human HCC samples and xenografts, which typically perform less robustly than the well-established human HCC cell lines that are widely used and frequently cited in the literature. In comparison with cell lines, we discuss factors which may contribute to the relatively low chance of primary HCC engraftment in xenotransplantation models and comment on technical issues that may influence the kinetics of xenograft growth. We also suggest methods that should be applied to ensure that xenografts obtained accurately resemble parent HCC tissues.

Human tumor xenografts in immunodeficient mice are valuable tools to study cancer biology. Specific protocols to generate subcutaneous and intrahepatic xenografts from human hepatocellular carcinoma cells or tumor fragments are described. Liver regeneration induced by partial hepatectomy in recipient mice is presented as a strategy to facilitate intrahepatic engraftment.

Bağışıklık yetersizliği olan farelere subkutan olarak ve intrahepatik insan hepatoselüler karsinoma ksenograftlarının Üretimi

In  vivo experimental models of hepatocellular carcinoma (HCC) that recapitulate  the human disease provide a valuable platform for research into disease  ...

Tıp

Developing Neuroimaging Phenotypes of the Default Mode Network in PTSD: Integrating the Resting State, Working Memory, and Structural Connectivity

Complementary structural and functional neuroimaging techniques used to examine the Default Mode Network (DMN) could potentially improve assessments of psychiatric illness severity and provide added validity to the clinical diagnostic process. Recent neuroimaging research suggests that DMN processes may be disrupted in a number of stress-related psychiatric illnesses, such as posttraumatic stress disorder (PTSD).
Although specific DMN functions remain under investigation, it is generally thought to be involved in introspection and self-processing. In healthy individuals it exhibits greatest activity during periods of rest, with less activity, observed as deactivation, during cognitive tasks, e.g., working memory. This network consists of the medial prefrontal cortex, posterior cingulate cortex/precuneus, lateral parietal cortices and medial temporal regions.
Multiple functional and structural imaging approaches have been developed to study the DMN. These have unprecedented potential to further the understanding of the function and dysfunction of this network. Functional approaches, such as the evaluation of resting state connectivity and task-induced deactivation, have excellent potential to identify targeted neurocognitive and neuroaffective (functional) diagnostic markers and may indicate illness severity and prognosis with increased accuracy or specificity. Structural approaches, such as evaluation of morphometry and connectivity, may provide unique markers of etiology and long-term outcomes. Combined, functional and structural methods provide strong multimodal, complementary and synergistic approaches to develop valid DMN-based imaging phenotypes in stress-related psychiatric conditions. This protocol aims to integrate these methods to investigate DMN structure and function in PTSD, relating findings to illness severity and relevant clinical factors.

This protocol describes the complementary neuroimaging techniques of resting state structural connectivity, task-induced deactivation, and structural connectivity analyses to examine the default network in post-traumatic stress disorder. The use of synergistic methods could potentially lead to improved diagnostics and assessments of severity, outcome, and other relevant clinical factors.

TSSB&#39;de Varsayılan Mod Ağı&#39;nın Neuroimaging fenotipleri Geliştirilmesi: Dinlenme Devlet, Çalışma Bellek ve Yapısal Bağlantı Entegrasyonu

Complementary structural and functional neuroimaging techniques used to examine the Default Mode Network (DMN) could potentially improve assessments of ...

MRI-guided dmPFC-rTMS as a Treatment for Treatment-resistant Major Depressive Disorder

Here we outline the protocol for magnetic resonance imaging (MRI) guided repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) to the dorsal medial prefrontal cortex (dmPFC) in patients with major depressive disorder (MDD). Technicians used a neuronavigation system to process patient MRIs to generate a 3-dimensional head model. The head model was subsequently used to identify patient-specific stimulatory targets. The dmPFC was stimulated daily for 20 sessions. Stimulation intensity was titrated to address scalp pain associated with rTMS. Weekly assessments were conducted on the patients using the Hamilton Rating Scale for Depression (HamD17) and Beck Depression Index II (BDI-II). Treatment-resistant MDD patients achieved significant improvements on both HAMD and BDI-II. Of note, angled, double-cone coil rTMS at 120% resting motor threshold allows for optimal stimulation of deeper midline prefrontal regions, which results in a possible therapeutic application for MDD. One major limitation of the rTMS field is the heterogeneity of treatment parameters across studies, including duty cycle, number of pulses per session and intensity. Further work should be done to clarify the effect of stimulation parameters on outcome. Future dmPFC-rTMS work should include sham-controlled studies to confirm its clinical efficacy in MDD.

Here we outline the procedure for MRI-guided repetitive transcranial magnetic stimulation to the dorsomedial prefrontal cortex as an experimental treatment for major depressive disorder.

Tedaviye dirençli Majör Depresif Bozukluk için bir tedavi olarak dmPFC-shamı MRI kılavuzluğunda

Here we outline the protocol for magnetic resonance imaging (MRI) guided repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) to the dorsal medial ...

Network Analysis of Foramen Ovale Electrode Recordings in Drug-resistant Temporal Lobe Epilepsy Patients

Approximately 30% of epilepsy patients are refractory to antiepileptic drugs. In these cases, surgery is the only alternative to eliminate/control seizures. However, a significant minority of patients continues to exhibit post-operative seizures, even in those cases in which the suspected source of seizures has been correctly localized and resected. The protocol presented here combines a clinical procedure routinely employed during the pre-operative evaluation of temporal lobe epilepsy (TLE) patients with a novel technique for network analysis. The method allows for the evaluation of the temporal evolution of mesial network parameters. The bilateral insertion of foramen ovale electrodes (FOE) into the ambient cistern simultaneously records electrocortical activity at several mesial areas in the temporal lobe. Furthermore, network methodology applied to the recorded time series tracks the temporal evolution of the mesial networks both interictally and during the seizures. In this way, the presented protocol offers a unique way to visualize and quantify measures that considers the relationships between several mesial areas instead of a single area.

This protocol describes a procedure to track the evolution of mesial network measures in temporal lobe epilepsy (TLE) patients. It is based on the combination of intracranial recordings with a novel numerical technique for data analysis. Specifically, we present a protocol for network analyses of foramen ovale recordings.

İlaca dirençli Temporal Lob Epilepsi Hastalarında Foramen Ovale Elektrot Kayıtları Ağ Analizi

Approximately 30% of epilepsy patients are refractory to antiepileptic drugs. In these cases, surgery is the only alternative to eliminate/control ...

The Pilocarpine Model of Temporal Lobe Epilepsy and EEG Monitoring Using Radiotelemetry System in Mice

Temporal lobe epilepsy (TLE) is a common neurological disorder in adulthood. For translational studies of chronic epilepsy, pilocarpine-induced status epilepticus (SE) is frequently selected to recapitulate spontaneous recurrent seizures (SRS). Here we present a protocol of SE induction by intraperitoneal (i.p.) injection of pilocarpine and monitoring of chronic recurring seizures in live animals using a wireless telemetry video and electroencephalogram (EEG) system. We demonstrated notable behavioral changes that need attention after pilocarpine injection and their correlation with hippocampal neuronal loss at 7 days and 6 weeks post-pilocarpine. We also describe the experimental procedures of electrode implantation for video and EEG recording, and analysis of the frequency and duration of chronic recurrent seizures. Finally, we discuss the possible reasons why the expected results are not achieved in each case. This provides a basic overview of modeling chronic epilepsy in mice and guidelines for troubleshooting. We believe this protocol can serve as a baseline for suitable models of chronic epilepsy and epileptogenesis.

This manuscript describes a method of inducing status epilepticus by systemic pilocarpine injection and of monitoring spontaneous recurrent seizures in live animals using a wireless telemetry video and electroencephalogram system. This protocol can be utilized for studying the pathophysiologic mechanisms of chronic epilepsy, epileptogenesis, and acute seizures.

Temporal LOB epilepsi ve EEG farelerde Radiotelemetry sistemini kullanarak izleme Pilokarpin modeli

Temporal lobe epilepsy (TLE) is a common neurological disorder in adulthood. For translational studies of chronic epilepsy, pilocarpine-induced status ...

Whole-brain Segmentation and Change-point Analysis of Anatomical Brain MRI&#8212;Application in Premanifest Huntington's Disease

Recent advances in MRI offer a variety of useful markers to identify neurodegenerative diseases. In Huntington&#39;s disease (HD), regional brain atrophy begins many years prior to the motor onset (during the &#34;premanifest&#34; period), but the spatiotemporal pattern of regional atrophy across the brain has not been fully characterized. Here we demonstrate an online cloud-computing platform, &#34;MRICloud&#34;, which provides atlas-based whole-brain segmentation of T1-weighted images at multiple granularity levels, and thereby, enables us to access the regional features of brain anatomy. We then describe a regression model that detects statistically significant inflection points, at which regional brain atrophy starts to be noticeable, i.e. the &#34;change-point&#34;, with respect to a disease progression index. We used the CAG-age product (CAP) score to index the disease progression in HD patients. Change-point analysis of the volumetric measurements from the segmentation pipeline, therefore, provides important information of the order and pattern of structural atrophy across the brain. The paper illustrates the use of these techniques on T1-weighted MRI data of premanifest HD subjects from a large multicenter PREDICT-HD study. This design potentially has wide applications in a range of neurodegenerative diseases to investigate the dynamic changes of brain anatomy.

Whole-brain Segmentation and Change-point Analysis of Anatomical Brain MRI&amp;#8212;Application in Premanifest Huntington&#039;s Disease

This paper describes a statistical model for volumetric MRI data analysis, which identifies the &#34;change-point&#34; when brain atrophy begins in premanifest Huntington&#39;s disease. Whole-brain mapping of the change-points is achieved based on brain volumes obtained using an atlas-based segmentation pipeline of T1-weighted images.

Bütün beyin segmentasyon ve değişim noktası analizi anatomik beyin MR'ı — uygulama Premanifest Huntington hastalığı

Recent advances in MRI offer a variety of useful markers to identify neurodegenerative diseases. In Huntington&#39;s disease (HD), regional brain atrophy ...

Harvest of Endothelial Cells from the Balloon Tips of Swan-Ganz Catheters after Right Heart Catheterization

A variety of pathologies lead to pulmonary hypertension (PH), which is defined as a mean pulmonary artery pressure exceeding 25 mmHg at rest. To further diagnose and manage PH, patients undergo repeated right heart catheterizations (RHC) wherein a Swan-Ganz catheter is advanced into a branch of the pulmonary artery and a balloon is inflated to wedge the catheter tip. This article illustrates a protocol whereby pulmonary artery endothelial cells (PAECs) may be harvested from the balloon tips of Swan-Ganz catheters after RHC, and purified with an anti- CD146 affinity column technique to purify putative PAECs. These cells might be used to provide an in situ snapshot of the biological state of the pulmonary vasculature endothelium to complement hemodynamic measurements obtained during RHC. Harvested and purified PAECs may be used for either cell culture or for subsequent analytical assays such as flow cytometery.

This protocol describes the removal and purification of pulmonary artery endothelial cells (PAECs) that adhere to the balloon tips of Swan-Ganz catheters while they are wedged in the pulmonary artery during right heart catheterization and remain adherent to the deflated balloon following removal from the patient's body.

Swan-Ganz kateter sağ kalp kateterizasyonu sonra balon ipuçlarını endotel hücre hasat

A variety of pathologies lead to pulmonary hypertension (PH), which is defined as a mean pulmonary artery pressure exceeding 25 mmHg at rest. To further ...

Normothermic Ex Vivo Pancreas Perfusion for the Preservation of Pancreas Allografts before Transplantation

Pancreas transplantation (PTx) is a curative treatment for people who live with the burden of a diagnosis of diabetes mellitus (DM). However, due to organ shortages and increasing numbers of patients being listed for PTx, new strategies are needed to increase the number of available grafts for transplantation. 
Static cold storage (SCS) is considered the gold standard for standard criteria organs. However, standard criteria donors (SCD) are becoming scarce and new strategies that can increase the rate of organ acceptance from extended criteria donors (ECD) are urgently needed. 
Normothermic ex vivo perfusion (NEVP) is one of the strategies that has become increasingly popular over the past couple of decades. This preservation method has already been used successfully in other organs (liver, kidneys, and lungs) but has been minimally explored in pancreas transplantation. The few papers that describe the method for pancreas show little success, edema being one of the major issues. The following manuscript describes the successful NEVP method and setup developed by our group to perfuse swine pancreas.

Normothermic Ex Vivo Pancreas Perfusion for the Preservation of Pancreas Allografts before Transplantation

Normothermic ex vivo machine perfusion (NEVP) has scarcely been explored for the preservation of pancreas allografts. We present an innovative preservation technique for pancreas allografts before transplantation.

Transplantasyon Öncesi Pankreas Allogreftlerinin Korunması için Normothermic Ex Vivo Pankreas Perfüzyonu

Pancreas transplantation (PTx) is a curative treatment for people who live with the burden of a diagnosis of diabetes mellitus (DM). However, due to organ ...

Akciğer Nakillerinde Obliteratif Hava Yolu Hastalığının Araştırılması

Murine Intrapulmonary Tracheal Transplantation: A Model for Investigating Obliterative Airway Disease After Lung Transplantation

Murine intrapulmonary tracheal transplantation (IPTT) is used as a model of obliterative airway disease (OAD) following lung transplantation. Initially reported by our team, this model has gained use in the study of OAD due to its high technical reproducibility and suitability for investigating immunological behaviors and therapeutic interventions.
In the IPTT model, a rodent tracheal graft is directly inserted into the recipient's lung through the pleura. This model is distinct from the heterotopic tracheal transplantation (HTT) model, wherein grafts are transplanted into subcutaneous or omental sites, and from the orthotopic tracheal transplantation (OTT) model in which the donor trachea replaces the recipient's trachea. 
Successful implementation of the IPTT model requires advanced anesthetic and surgical skills. Anesthetic skills include endotracheal intubation of the recipient, setting appropriate ventilatory parameters, and appropriately timed extubation after recovery from anesthesia. Surgical skills are essential for precise graft placement within the lung and for ensuring effective sealing of the visceral pleura to prevent air leakage and bleeding. In general, the learning process takes approximately 2 months.
In contrast to the HTT and OTT models, in the IPTT model, the allograft airway develops airway obliteration in the relevant lung microenvironment. This allows investigators to study lung-specific immunological and angiogenic processes involved in airway obliteration after lung transplantation. Furthermore, this model is also unique in that it exhibits tertiary lymphoid organs (TLOs), which are also seen in human lung allografts. TLOs are comprised of T and B cell populations and characterized by the presence of high endothelial venules that direct immune cell recruitment; therefore, they are likely to play a crucial role in graft acceptance and rejection. We conclude that the IPTT model is a useful tool for studying intrapulmonary immune and profibrotic pathways involved in the development of airway obliteration in the lung transplant allograft.

Yazar Spotlight: Akciğer Nakli Sonrası Obliteratif Bronşiolitin Temel Faktörlerinin Araştırılması

The murine intrapulmonary tracheal transplantation (IPTT) model is valuable for studying obliterative airway disease (OAD) after lung transplantation. It offers insights into lung-specific immunological and angiogenic behavior in airway obliteration after allotransplantation with high reproducibility. Here, we describe the IPTT procedure and its expected results.

Murin İntrapulmoner Trakeal Transplantasyon: Akciğer Transplantasyonu Sonrası Obliteratif Hava Yolu Hastalığının Araştırılmasında Bir Model

Murine intrapulmonary tracheal transplantation (IPTT) is used as a model of obliterative airway disease (OAD) following lung transplantation. Initially ...