Biz bize Gelişim MRG veritabanı ve yararlı tartışmalar erişim verilmesi için Prof John Richards, Güney Carolina Üniversitesi, teşekkür etmek istiyorum. Biz de bizim maliyeciler Great Ormond Street Çocuk Charity, UCL Etki &amp; Grand Zorluklar teşekkür etmek istiyorum.

1 çocuk. Tasarımı EEG ve olaya ilişkin potansiyel deneyleri Not: Basit bir deney küçük çocuklarda yüz işleme araştırmak için kullanılan olabilir, bu makalenin amaçları için tasarlanmıştır. Aşağıdaki bölümde, deney tanımlamak ve MATLAB R2012b ve Psychtoolbox V3.0.11 23,24 kullanarak uygulamak için nasıl açıklayacağız. Duygusal yüz ifadesi 25&#39;in NimStim kümesinden alınan Resimlerde, bu örnekte kullanılmıştır. Bu uyarıcı set istek üzerine araştırma amaçlı kullanılabilir ( <a href="http://www.macbrain.org/resources.htm">http://www.macbrain.org/resources.htm</a> ). <ol><li> Uyaranlar arasındaki farklılıkları azaltmak için gri skala RGB resim transfer. Bakınız Tablo 1 Not:. Bu komutlar İşleme Toolbox (Görüntü gerektirir <a href="http://www.mathworks.co.uk/products/image/">http://www.mathworks.co.uk/products/image/</a> ). Ücretsiz alternatifler t bulunabilirDosya Değişimi hrough ( <a href="https://www.mathworks.co.uk/matlabcentral/fileexchange">https://www.mathworks.co.uk/matlabcentral/fileexchange</a> ). </li><li> Komutları bir dizi (bir örnek için bakınız Tablo 1) kullanılarak uyaran sunum tetikleyiciler için hassas zamanlama ile deney uygulamak için deneysel kontrol yazılımı kullanın. </li></ol> 2.. Veri Toplama <ol><li> Çocuk test ortamı ile rahat olduğundan emin olun. Küçük çocukların bakıcı kucağında ya da rahat bir çocuk koltuğuna oturmak için izin verin. Çocuğun çocuğun kafasına uygulamadan önce sensör net görmek ve hissetsin. Ekstra net varsa, ebeveyn de bir tane deneyin, ya da bir bebek üzerinde bir ya da doldurulmuş oyuncak bir yere sahip. </li><li> Çocuk için doğru net boyutunu seçmek için maksimum baş çevresi ölçümü. Bir ölçüm bandı kullanın ve nasion onu tutun. Daha sonra en yüksek çevresi etrafında başının etrafında ölçmek (~ 1inion yukarıdaki cm). Not: Ölçülen baş çevresi bir kayıt ve daha sonra analiz 26 için kullanılan sensör net tutun. Ebeveynlerin kafası aynı durumla çocukların daha rahat yapmak için ölçülür eğer yardımcı olur. </li><li> Nasion ve inion ve sol ve sağ kulak çevresidir nokta arasındaki orta mesafe kesiştiği başın tepe belirlemek. Net uygularken köşe kanal doğru şekilde yerleştiğinden emin olmak için bir çin kalem ile bu noktayı işaretlemek. </li><li> Sensör net uygulayın ve anahtar kanallar anatomik yerlerinden (nasion, inion, köşe ve sağ / sol mastoid) ile uyumlu olduğundan emin olun. Not: En doğru sonuçlar için, kafasına kanallarının pozisyonu dijital özel sayısallaştırma ekipmanlar kullanılarak elde edilebilir. Sensör pozisyonunu elde etmek isteyen araştırmacılar, uygun yazılım ve donanım el kitaplarına bakmalıdır. Alternatif olarak, anatomik lan boyunca elektrotların standart yerleştirme üstlenecek elektrot haritalarıdmarks kullanılabilir. Bu haritalar analiz bölümünde anlatıldığı gibi uygun kafa modellerini yaş için örülebilmektedirler. </li><li> Kanal ayrı ayrı sensörler yerleştirerek kafa derisi ile iyi temas sağlamak; yavaşça yolumdan saç taşımak için yan yana gelen her sensörü bükün. </li><li> Kanal kazançları ve kanal empedanslarını ölçün. NetStation EEG kayıt yazılımı kayıt başlar ve kazanç ve empedans ölçümü başlatmak için &quot;Başlat&quot; düğmesini tıklayın. Ölçüm otomatik olarak başlamazsa, &quot;Kalibre Amplifikatör&quot; ve &quot;Net Empedansları ölçün&quot; düğmesini kullanın. </li><li> Kırmızı görünecektir 50 kÊ daha yüksek empedanslarla kanallar için kayıt yazılımı kontrol edin. Kanal empedanslarını düşürmek için bir pipet ile ek elektrolit solüsyonu uygulayın. Çevre kanalları (düz hat kanal) daha düşük empedans veya önemli ölçüde daha az faaliyet rağmen yüksek frekanslı aktivite göstermek kanallar için EEG ekranını kontrol edin. Bu kanallar olabilir havkafa derisi ve ayar gerektiren e gevşek temas. </li><li> EEG hazırlanması sırasında rahat çocukları korumak için, çocuk çocuklar için sabun baloncukları üfleme, örneğin, müzik dinlemek bir yaşa uygun çizgi film izlemek ya da başka bir deneyci kullanarak onları rahatsız etmek için izin verir. </li></ol> 3. Analizi <ol><li> Önişleme <ol><li> Dijital kanal 27 (Tablo 1) sürükleniyor kaldırmak için 0.1 Hz&#39;lik bir kesilme ile yüksek geçiren filtre ile verileri filtre. </li><li> ERP analiz için, 30 Hz 27 (Tablo 1) bir kesme ile bir alçak geçiş filtresi uygulayın. </li><li> Kayıt sırasında belirlenen tetik kodlarına göre sürekli veri Epoch. Çoğu deneyler için, ilgi (Tablo 1) zaman aralığını kapsayacak şekilde başlamasını ve 600 msn bir uyarıcı sonrası aralığını uyaran önce 200 msn bir temel kullanın. </li><li> Hareket veya yanıp eserler içeren dönemini kaldır: mark cgenlik daha yüksek 150 mV tepe bir zirve ile hannels - katılımcı grubu ve veri kalitesine bağlı olarak bu eşiği ayarlayın. Tutarlılık için, bir çalışmada tüm katılımcılar için aynı eşik kullanın. Bir kanal dönemleri arasında en fazla% 30, bu eşiğin üstünde ise, (bu açıdan kabul edilebilir verisi içeren kanal aktivitesi, Çevre kanallardan ara değer olabilir) kanalı çıkarın. Kanalların% 20&#39;den fazla bir çağdayız hatalı olarak işaretlenmiş ise, çağı çıkarın. Kanalları% 20&#39;den fazla algoritması tarafından reddedilir ya da dönemleri arasında en az% 50 muhafaza edilir, daha fazla analiz (Tablo 1) için veri kümesi kaldırma düşünün. Not: çağ ve kanal ret yüzdesi eşikler deneyim gürültü yeterli miktarda kaldırmak yuvarIak rakamlardır. Kayıtta dışlayıcı tutarı diğer katılımcı grupları, deneysel paradigmalar veya EEG sistemleri kullanarak farklı olması muhtemeldir. Deneyci yüzdesini ayarlamak isteyebilirsinizeşikleri ve artefakt reddi memnun olup olmadığını kontrol edin. Alternatif olarak, deneyci görsel muayene yoluyla objeyi içeren denemeler reddedebilirsiniz. </li><li> Her bir kanal (Tablo 1) için kanallar arasında ortalama aktivitesi çıkarılarak ortalama referans değini Re. Not: tepe elektrot genellikle NetStation bu yöntemde, kayıt referansı olarak kullanılır. </li></ol></li><li> Bağımsız Bileşen Analizi ile Buluntu Düzeltme <ol><li> HIZLI araç kutusu 28 içine veri almak ve verileri otomatik artefakt ret algoritması (Tablo 1) çalıştırın. </li><li> HIZLI için Grafik Kullanıcı Arayüzü (GUI) kullanın; Komut satırında GUI, tipi FASTER_GUI açmak için. </li><li> Veriler zaten epoching önce filtre edilmiş olarak filtreleme menüsünde filtreleme seçeneklerini kaldırın. </li><li> 2 electrooculagram (EOG) kanalı ile 126 EEG kanalları: kanallarının sayısını belirtin. </li><li> EnterBir hücre dizide dizeleri olarak verileri epoching için kullanılan belirteçler. Sunulan olguda için girin: {&#39;yüz&#39;, &#39;scra&#39;} yüz ve şifreli yüz koşulları için. </li><li> Bağımsız bileşen analizi (ICA) için kanalları seçin. Tipik olarak tüm kayıt kanallar dahil seçin. dış olmayan EEG kanalları. </li><li> GUI sağ bölmesinde giriş ve çıkış klasörü belirtin. </li><li> Kayıtlar için uygun kanal dosyasını seçin. Not: Kanal Dosyaları en EEG sistemi için üretici indirilebilir ya da EEGLAB web sitesinden indirilebilir. </li><li> HIZLI işlem başlatmak için Çalıştır&#39;ı tıklatın. Kayıtları ve dosyalarının sayısının uzunluğuna bağlı olarak, bu işlem birkaç saat sürebilir. </li><li> Görme işlendikten sonra kayıtları, bağımsız bileşen haritalar ve Erps inceleyin. </li></ol></li><li> Olaya ilişkin Potansiyeller Veri Kanal Düzeyi Analizi <ol><li> Sanal c oluşturulması için birkaç kanal Kombinegürültü oranı daha iyi bir sinyal ile hannel (Tablo 1). Not: kanal seçimi veya literatürdeki önsel hipotezler önceki raporlarda dayanmalıdır. Belirli bir zaman penceresi içinde en yüksek genlik göstermek seçme kanalları 29 tavsiye edilmez. </li><li> , Tepe genlik gibi önlemler elde dalga şeklini karakterize ve istatistiksel testler (Tablo 1) gerçekleştirmek için genlik ve zirve gecikme demek. </li></ol></li><li> Sınır Eleman modeller oluşturma (BEM) <ol><li> Segment anatomik MRG FreeSurfer ile tarayın. Not: En doğru sonuçlar için, her bir katılımcı için ayrı MRI taramalarında sınır eleman modelini temel. Bu mümkün değilse, mümkün olduğunca yakından katılımcıların yaş ortalaması maç MRI şablonlar kullanılmalıdır. BEMS 24 aydan küçük çocuklar için kullanılamaz unutmayın. Sınır eleman modelleri her kabuk (beyin, kafatası, deri) kapalı bir kabuk oluşur varsayalım. Bununla birlikte, yKafatasında oung çocukların fontanelleri kapalı kabuk varsayımını ihlal eden, kapalı değildir. <ol><li> FreeSurfer yazılımını yüklemek için, ilk FreeSurfer web sitesinden (indirebilirsiniz <a href="http://freesurfer.net/fswiki/DownloadAndInstall">http://freesurfer.net/fswiki/DownloadAndInstall</a> ). Sonraki, kabuk ortamı FreeSurfer şunlardır kurmak; .. bashrc için, Bashrc dosyasında aşağıdaki komutları içerir: <ol><li> İhracat FREESURFER_HOME = / Uygulamalar / FreeSurfer / </li><li> Kaynak $ FREESURFER_HOME / FreeSurferEnv.sh Not: Bu komutlar FreeSurfer klasörü bir Unix sisteminde Uygulamalar klasöründe olduğunu varsayalım. Alternatif kabuk ortamlarda, örneğin csh / tcsh veya FreeSurfer web sitesinde işletim sistemleri ile (kurulum nasıl FreeSurfer için daha fazla ayrıntı vardır <a href="http://freesurfer.net/fswiki/DownloadAndInstall">http://freesurfer.net/fswiki/DownloadAndInstall</a> ). </li></ol></li><li> Sonraki, Konu Direc tanımlamakTory, çıkış aşağıdaki komutu kullanarak yazılır klasörü yani: <ol><li> ihracat SUBJECTS_DIR = / ... / BEMS / Not: Sonuçlar sistem üzerinde herhangi bir klasöre yazılmış olabilir. </li></ol></li><li> Sonra, aşağıdaki komutu kullanarak Sınır Eleman Modeli için MRG dosyayı içeren klasöre çalışma dizinini değiştirmek: <ol><li> cd / Users / joebathelt / Neurodevelopmental_MRI_database / Çocuklar / Beyin / Not: sistem üzerinde herhangi bir klasör cd komutunun sözdizimi kullanılarak belirtilebilir. Bu, birincil araştırmacılar dosya yapısının bir örneğidir. </li></ol></li><li> Son olarak, aşağıdaki komutları kullanarak yeniden başlatın: <ol><li> Recon Tüm-i &lt;mri_file&gt;-subjid &lt;subject_id&gt; </li><li> Recon Tüm-all-subjid &lt;subject_id&gt; Not: Geçerli dizinde istenen MR taraması dosya ile değiştirilmesi gerekiyor &lt;mri_file&gt;. &lt;subject_id&gt; temsilcisi olabilirherhangi bir isim ile bezenmiş. FreeSurfer konu dizininde bu isimde bir klasör oluşturacaktır. Kullanılan sisteme bağlı olarak, son komutları çalıştırmak için biraz zaman gerekebilir. </li></ol></li></ol></li><li> Örneğin, yanlış segmentasyon için FreeSurfer segmentasyon edin. çakışan küreler, anatomik olası bölmeler vb. beyin fırtınası içine segmentleri ithal ve GUI ekran araçlarını kullanın göre: <ol><li> Beyin fırtınası olarak, anatomi bölmesini seçin. Sağ konuyla tıklayarak ve &quot;Import Anatomi Klasör&quot; seçerek bölümlü MR İthalat. FreeSurfer çıkışı ile klasörü seçili olduğundan emin olun. Sağ tıklayarak ve seçme &quot;Ekran&quot; ile görsel segmentasyonu inceleyin. Not: Alternatif olarak, FreeSurfer komutları kullanılabilir. Ayrıntılı bir açıklama FreeSurfer web sitesinde bulunabilir: <a href="http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/RecommendedReconstruction">http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/RecommendedR</a>econstruction. Anatomik parselinin göre ilgi analiz bölgesi isteniyorsa, FreeSurfer fonksiyonları <a href="https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/mris_ca_label?action=fullsearch&amp;context=180&amp;value=linkto%3A%22mris_ca_label%22">mris_ca_label</a> , <a href="https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/mri_annotation2label?action=fullsearch&amp;context=180&amp;value=linkto%3A%22mri_annotation2label%22">mri_annotation2label</a> ve <a href="https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/fswiki/mri_mergelabels?action=fullsearch&amp;context=180&amp;value=linkto%3A%22mri_mergelabels%22">mri_mergelabels</a> kullanılabilir. FreeSurfer yayınlar ve daha ayrıntılı bilgi için çevrimiçi yardım sayfalarına bakın. </li></ol></li></ol></li><li> Beyin fırtınası olarak kaynak etkinlik tahmin <ol><li> Komut penceresinde &quot;beyin fırtınası&quot; yazarak BrainStorm başlayın. </li><li> Dosya menüsünden Yeni Protokolünü seçerek yeni bir protokol oluşturmak. </li><li> Yeni subj ekleEKT Dosya menüsünden Yeni Konu seçerek protokol. </li><li> Konuyla ilgili sağ tıklayarak katılımcı ve &quot;İthalat MEG / EEG&quot; seçmek için ithalat EEG verileri. </li><li> Sağ tıklayarak ve &quot;Import kanal dosyası&quot; seçerek bir kanal dosyasını içe aktarın. Not: kanal dosyası kaynak rekonstrüksiyon için MRG uyumlu hale getirilmesi gerekmektedir. Beyin fırtınası kullanıcı MRG işaretlemek için gereken 4 anatomik referans noktaları bir sistem kullanır. Daha fazla bilgi için (beyin fırtınası öğreticiler bakınız <a href="http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/CoordinateSystems">http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/CoordinateSystems</a> ). Belirli bir EEG sistemi veya, ideal, önce EEG kaydı için dijitalize edildi baş pozisyonları kullanılabilecek bir kanal dosyası tarafından tanımlanan standart pozisyon. </li><li> Sağ &quot;konu için kanal dosyasını tıklayın ve&quot; MR tescil &quot;gidin ve: beklendiği gibi BEM ve kanalları hizaya olmadığını kontrol edin, &quot;Kontrol edin. Not: modeli içinde küreler örtüşen veya kanallar BEM içinde ise, kaynak imar yanlış sonuçlar üretmek olacaktır. &quot;MR segmentasyon&quot; menüsünden &quot;Düzenle&quot; seçeneğini kullanarak hizalamasını ayarlayın. </li><li> Katılımcı üzerinde sağ tıklayarak her çağın başlangıca gürültü kovaryans matrisi hesaplamak ve &quot;Gürültü Kovaryans Matrisi&quot; seçme ve &quot;Kayıt hesaplayın.&quot; Not: beyin fırtınası araç kutusunun yazarları kısa kayıtlar için diyagonal bir gürültü kovaryans matrisi (~ kanalları daha az zaman noktaları) ve daha uzun kayıtlar için tam bir birini kullanmanızı öneririz. : Daha fazla bilgi için beyin fırtınası Kaynak Tahmini öğretici bakın <a href="http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/TutSourceEstimation">http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/TutSourceEstimation</a> . </li><li> Konu ve seçme &quot;yüklü bilgisayar üzerinde sağ tıklayarak Source Model hesaplayıne kaynak modeli &quot;. </li><li> Konuyla sağ tıklayarak derinlik ağırlıklı Minimum Norm Tahmini kullanan ve &quot;Compute Kaynak&quot; ve &quot;Minimum norm tahminini&quot; seçerek ters çözüm hesaplayın. Not: Diğer seçenekler (DSPM, sLORETA) bulunmaktadır. Her seçenek farklı avantajları ve dezavantajları vardır. Algoritma, literatürde önsel hususlar ve daha önceki raporlara göre seçilmelidir. Diğerleri yaygın aktivasyonu için daha uygun iken Dahası, bazı algoritmalar, belirli alanlarda odak aktivasyonunu çözümünde daha iyi. MEB literatürde 16 önceki raporlara dayanarak bu çalışma için kullanılmıştır. Tutarlılık için, ters bir çözüm için aynı algoritma bir çalışmada tüm katılımcılar için kullanılmalıdır. Araştırmacılar aynı zamanda farklı ters çözüm algoritmaları uygulama sağlam bulgular nasıl karşılaştırmak isteyebilirsiniz. </li><li> Çalışmada, tüm katılımcılara Bölüm 3 tekrarlayın. Not: gra kullanın Yaphical karıştırma arabirimi veya katılımcılar için işlem adımlarını tekrarlayın komut. Talimatlar için beyin fırtınası belgelerine (Bkz. <a href="http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/TutRawScript">http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/TutRawScript</a> ). </li><li> İşlem Menüsü kayıtları sürükleyerek ve &quot;durum (tabi ortalama) tarafından&quot; &quot;Ortalama&quot; ve seçerek katılımcı başına çalışmalarda üzerinde ortalama kaynak etkinlik. </li><li> &quot;Süreçler 2&quot; seçerek ve tek bir pencerede her koşul sürükleyerek durumunu Kontrast. Sonra, tasarımına bağlı olarak &quot;Test&quot; ve &quot;Student t-testi&quot; ya da &quot;Student t-testi (eşleştirilmiş)&quot; seçeneğini seçin. &quot;Stat&quot; menüsünde çıkan istatistiksel harita ekranında çoklu karşılaştırmalar, set genlik ve alan eşikleri gerçekleştirmek için. Not: Alternatif olarak, aktivasyon haritalar SPM (ihraç edilebilir <a href="http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/">http://www.fil.</a>ion.ucl.ac.uk / dak /) daha derinlemesine istatistiksel analiz için ( <a href="http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/ExportSpm12%20HYPERLINK%20%22http:/neuroimage.usc.edu/brainstorm/ExportSpm12%22)">http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/ExportSpm12 HYPERLINK &quot;http://neuroimage.usc.edu/brainstorm/ExportSpm12&quot;)</a> . </li><li> Ilgi bir bölge için olay ile ilgili tepkisini hesaplayın. Parselasyon bazlı ROI&#39;ler için, anatomi menüsünde korteks yüzeyinde sağ tıklayarak FreeSurfer Parselasyon yüklemek ve &quot;Import etiketleri&quot; seçeneğini seçin. Ilgili dosyayı gidin ve yükleyin. Şimdi, fonksiyonel veri menüsünün &quot;Scout&quot; bölmesinde bir ROI seçin. </li><li> Süreç 1 pencerede dosya sürükleyerek ROI olay ilişkili aktivite elde ve Kaynaklar menüden &quot;Scout Zaman Serileri Extract&quot; seçeneğini seçin. Not: Birkaç ROI&#39;ler aynı anda seçilebilir ve ROI zaman serisi izci zaman sağ tıklayarak ileri komplo ve analiz için ihraç edilebilirserisi verileri ve seçme &quot;Matlab Aktar&quot;. </li></ol></li></ol>

<ol>
	<li>Michel, C. M., Murray, M. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Towards+the+utilization+of+EEG+as+a+brain+imaging+tool.">Towards the utilization of EEG as a brain imaging tool.</a> NeuroImage. 61 (2), 371-385 (2012).</li><li>Brodbeck, 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=EEG+microstates+of+wakefulness+and+NREM+sleep.">EEG microstates of wakefulness and NREM sleep.</a> NeuroImage. 62 (3), 2129-2139 (2012).</li><li>Sanchez, C. E., Richards, J. E., Almli, C. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Age-specific+MRI+templates+for+pediatric+neuroimaging.">Age-specific MRI templates for pediatric neuroimaging.</a> Developmental Neuropsychology. 37 (5), 379-399 (2012).</li><li>Umutlu, L., Ladd, M. E., Forsting, M., Lauenstein, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=7+Tesla+MR+Imaging:+Opportunities+and+Challenges.">7 Tesla MR Imaging: Opportunities and Challenges.</a> RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin. 186 (2), 121-129 (2014).</li><li>Logothetis, N. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bold+claims+for+optogenetics.">Bold claims for optogenetics.</a> Nature. 468 (7323), (2010).</li><li>Logothetis, N. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=What+we+can+do+and+what+we+cannot+do+with+fMRI.">What we can do and what we cannot do with fMRI.</a> Nature. 453 (7197), 869-878 (2008).</li><li>Roche-Labarbe, N., 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=High-resolution+electroencephalography+and+source+localization+in+neonates.">High-resolution electroencephalography and source localization in neonates.</a> Human Brain Mapping. 29 (2), 167-176 (2008).</li><li>Johnson, M. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Interactive+Specialization:+A+domain-general+framework+for+human+functional+brain+development.">Interactive Specialization: A domain-general framework for human functional brain development.</a> Developmental cognitive neuroscience. 1, 7-21 (2010).</li><li>Nelson, C. A., McCleery, J. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Use+of+Event-Related+Potentials+in+the+Study+of+Typical+and+Atypical+Development.">Use of Event-Related Potentials in the Study of Typical and Atypical Development.</a> Journal of the American Academy of Child &amp; Adolescent Psychiatry. 47 (11), (2008).</li><li>Michel, C. M., Murray, M. M., Lantz, G., Gonzalez, S., Spinelli, L., Grave de Peralta, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG+source+imaging.">EEG source imaging.</a> Clinical neurophysiology : official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology. 115 (10), 2195-2222 (2004).</li><li>Bathelt, J., O'Reilly, H., Clayden, J. D., Cross, J. H., de Haan, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Functional+brain+network+organisation+of+children+between+2+and+5years+derived+from+reconstructed+activity+of+cortical+sources+of+high-density+EEG+recordings.">Functional brain network organisation of children between 2 and 5years derived from reconstructed activity of cortical sources of high-density EEG recordings.</a> NeuroImage. 82, 595-604 (2013).</li><li>David, O., Cosmelli, D., Friston, K. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Evaluation+of+different+measures+of+functional+connectivity+using+a+neural+mass+model.">Evaluation of different measures of functional connectivity using a neural mass model.</a> NeuroImage. 21 (2), 659-673 (2004).</li><li>Grech, 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=Review+on+solving+the+inverse+problem+in+EEG+source+analysis.">Review on solving the inverse problem in EEG source analysis.</a> Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 5 (1), 25 (2008).</li><li>Wendel, 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/MEG+source+imaging:+methods,+challenges,+and+open+issues.">EEG/MEG source imaging: methods, challenges, and open issues.</a> Computational Intelligence and Neuroscience. 2009, 13 (2009).</li><li>Richards, J. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Localizing+cortical+sources+of+event-related+potentials+in+infants'+covert+orienting.">Localizing cortical sources of event-related potentials in infants' covert orienting.</a> Developmental Science. 8 (3), 255-278 (2005).</li><li>Hauk, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Keep+it+simple:+a+case+for+using+classical+minimum+norm+estimation+in+the+analysis+of+EEG+and+MEG+data.">Keep it simple: a case for using classical minimum norm estimation in the analysis of EEG and MEG data.</a> NeuroImage. 21 (4), 1612-1621 (2004).</li><li>Pascual-Marqui, R. 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=Low+resolution+brain+electromagnetic+tomography+(LORETA)+functional+imaging+in+acute,+neuroleptic-naive,+first-episode,+productive+schizophrenia.">Low resolution brain electromagnetic tomography (LORETA) functional imaging in acute, neuroleptic-naive, first-episode, productive schizophrenia.</a> Psychiatry Research. 90 (3), 169-179 (1999).</li><li>Pascual-Marqui, R. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Standardized+low-resolution+brain+electromagnetic+tomography+(sLORETA):+technical+details.+Methods+and+findings+in+experimental+and+clinical+pharmacology.">Standardized low-resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA): technical details. Methods and findings in experimental and clinical pharmacology.</a> 24 Suppl D. , 5-12 (2002).</li><li>Phillips, C., Rugg, M. D., Friston, K. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Systematic+regularization+of+linear+inverse+solutions+of+the+EEG+source+localization+problem.">Systematic regularization of linear inverse solutions of the EEG source localization problem.</a> NeuroImage. 17 (1), 287-301 (2002).</li><li>Yao, J., Dewald, J. 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=Evaluation+of+different+cortical+source+localization+methods+using+simulated+and+experimental+EEG+data.">Evaluation of different cortical source localization methods using simulated and experimental EEG data.</a> NeuroImage. 25 (2), 369-382 (2005).</li><li>Tandonnet, C., Burle, B., Hasbroucq, T., Vidal, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spatial+enhancement+of+EEG+traces+by+surface+Laplacian+estimation:+Comparison+between+local+and+global+methods.">Spatial enhancement of EEG traces by surface Laplacian estimation: Comparison between local and global methods.</a> Clinical Neurophysiology. 116 (1), 18-24 (2005).</li><li>Tenke, C. E., Kayser, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Generator+localization+by+current+source+density+(CSD):+implications+of+volume+conduction+and+field+closure+at+intracranial+and+scalp+resolutions.">Generator localization by current source density (CSD): implications of volume conduction and field closure at intracranial and scalp resolutions.</a> Clinical neurophysiology : official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology. 123 (12), 2328-2345 (2012).</li><li>Brainard, D. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+psychophysics+toolbox.">The psychophysics toolbox.</a> Spatial vision. , (1997).</li><li>Kleiner, M., Brainard, D., Pelli, D., Ingling, A., Murray, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=What's+new+in+Psychtoolbox-3.">What's new in Psychtoolbox-3.</a> Perception. , (2007).</li><li>Tottenham, N., 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=The+NimStim+set+of+facial+expressions:+judgments+from+untrained+research+participants.">The NimStim set of facial expressions: judgments from untrained research participants.</a> Psychiatry Research. 168 (3), 242-249 (2009).</li><li>Chaste, 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=Adjusting+head+circumference+for+covariates+in+autism:+Clinical+correlates+of+a+highly+heritable+continuous+trait.">Adjusting head circumference for covariates in autism: Clinical correlates of a highly heritable continuous trait.</a> Biological Psychiatry. 74 (8), 576-584 (2013).</li><li>Delorme, A., 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=EEGLAB,+SIFT,+NFT,+BCILAB,+and+ERICA:+New+tools+for+advanced+EEG+processing.">EEGLAB, SIFT, NFT, BCILAB, and ERICA: New tools for advanced EEG processing.</a> Computational Intelligence and Neuroscience. 2011, 130714 (2011).</li><li>Nolan, H., Whelan, R., Reilly, R. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=FASTER:+Fully+Automated+Statistical+Thresholding+for+EEG+artifact+Rejection.">FASTER: Fully Automated Statistical Thresholding for EEG artifact Rejection.</a> Journal of Neuroscience Methods. 192 (1), 152-162 (2010).</li><li>Kilner, 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=Bias+in+a+common+EEG+and+MEG+statistical+analysis+and+how+to+avoid+it.">Bias in a common EEG and MEG statistical analysis and how to avoid it.</a> Clinical Neurophysiology. , (2013).</li><li>DeBoer, T., Scott, L. S., Nelson, C. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=12+ERPs+in+Developmental+Populations.">12 ERPs in Developmental Populations.</a> Event-related Potentials: A. , (2005).</li><li>Sanchez, C. E., Richards, J. E., Almli, C. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neurodevelopmental+MRI+brain+templates+for+children+from+2+weeks+to+4+years+of+age.">Neurodevelopmental MRI brain templates for children from 2 weeks to 4 years of age.</a> Developmental Psychobiology. 54 (1), 77-91 (2011).</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 (2011).</li><li>Haan, M., Johnson, M. H., Halit, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Development+of+face-sensitive+event-related+potentials+during+infancy:+a+review.">Development of face-sensitive event-related potentials during infancy: a review.</a> International Journal of Psychophysiology. 51, 45-58 (2003).</li><li>Earp, B. D., Everett, J. A. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Is+the+N170+face+specific?+Controversy,+context,+and+theory.">Is the N170 face specific? Controversy, context, and theory.</a> Neuropsychological Trends. 13 (1), 7-26 (2013).</li><li>Taylor, M. J., McCarthy, G., Saliba, E., Degiovanni, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=ERP+evidence+of+developmental+changes+in+processing+of+faces.">ERP evidence of developmental changes in processing of faces.</a> Clinical neurophysiology : official journal of the International Federation of Clinical Neurophysiology. 110 (5), 910-915 (1999).</li><li>Ment, L. 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=Longitudinal+brain+volume+changes+in+preterm+and+term+control+subjects+during+late+childhood+and+adolescence.">Longitudinal brain volume changes in preterm and term control subjects during late childhood and adolescence.</a> PEDIATRICS. 123 (2), 503-511 (2009).</li><li>Courchesne, 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=Impairment+in+shifting+attention+in+autistic+and+cerebellar+patients.">Impairment in shifting attention in autistic and cerebellar patients.</a> Behavioral Neuroscience. 108 (5), 848-865 (1994).</li><li>Litvak, 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=EEG+and+MEG+data+analysis+in+SPM8.">EEG and MEG data analysis in SPM8.</a> Computational Intelligence and Neuroscience. (2011), (2011).</li><li>Daunizeau, J., David, O., Stephan, K. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Dynamic+causal+modelling:+A+critical+review+of+the+biophysical+and+statistical+foundations.">Dynamic causal modelling: A critical review of the biophysical and statistical foundations.</a> NeuroImage. 58 (2), 312-322 (2011).</li></ol>

Bu yazı için yayın masrafları Elektrik Geodezikler, Inc tarafından sponsor edildi

Bu makale yaş çocuklar için uygun standart bir ERP paradigma uygun ortalama MRG şablonlar ve derinlik ağırlıklı asgari norm tahmin dayalı sınır eleman modelleri kullanılarak kortikal jeneratörler yeniden inşası için yüksek yoğunluklu EEG kayıt ve analizini açıklar. Bu paradigmada, yüzleri ve şifreli yüzler resimleri sunulmaktadır. Farklı yazarlar gelişme üzerinde 35 yüz işleme mekanizmalarının geliştirilmesini araştırmak için bu paradigma kullandı. Kanal düzeyde, geçici ...

Başkan Barack Obama, sağlık ve ekonomi 3 (http://www.whitehouse.gov/share/brain-initiative) için yüksek öneme sahip bilimsel keşif sonraki sınır olarak insan beynini nitelendirdi. Ancak, doğal bilimlerde herhangi bir diğer alan gibi, nörolojik ilerleme için metodolojiler ve analiz tekniklerindeki gelişmeler bağlıdır. İnsanlarda beyin fonksiyonu hakkında çalışmalarda yaygın olarak kullanılan iki non invaziv araçlar, manyetik rezonans görüntüleme (MRG) ve elektroensefalografi (EEG) vardır. Bu aracı farklı fiziksel özellikleri istismar ve benzersiz avantaj ve dezavantajları ile beyin fonksiyon farklı bakış açıları sağlamak. MRG yaşayan dokuların görüntüleri elde etmek için manyetik alanlar içindeki su molekülleri manyetik özelliklerini kullanır. Söz konusu yüksek alan gücüne sahip bir mıknatısın yerleştirilmiş olması gerekir. Katılımcının hareketi bu işlemler sırasında sınırlı ve katılımcı manyetik hızlı değişikliklerin neden olduğu gürültü tahammül vardıralan. Yapısal görüntülere ek olarak, MRI ayrıca beyin fonksiyonu (fMRI) araştırmak için kan oksijenlenme değişiklikleri ölçmek için imkanı sağlar. Özetle, MRG modern yüksek alanlar tarayıcılar ve parametrelerinin optimize 4 ile 0.5 mm 3 nispeten yüksek uzaysal çözünürlük sunuyor. Bunun aksine, fonksiyonel MR zamansal çözünürlüğü sadece dolaylı olarak nöral faaliyet 5,6 yüksek zamansal dinamikleri yansıtan BOLD yanıt yavaş kinetik ile sınırlıdır. Öte yandan, EEG kafa derisi üzerine yerleştirilen elektrotlar yoluyla nöron aktivitesinin sebep olduğu elektriksel aktivitesinde değişiklikleri ölçer. EEG teknolojisindeki son gelişmeler, kısa vadeli veya uzun vadeli ve kırtasiye gibi ayaktan kayıtları için sensörler hızlı ve kolay uygulama sağlar. EEG az kısıtlayıcı olduğundan, o da iyi gibi MRG çevreyi tahammül yok bazı katılımcı nüfus için tercih edilen yöntemdir pediatrik ve bazıGeriatrik ve psikiyatrik nüfus. EEG özellikleri MRG bu ters bir desen göstermektedir: zamansal çözünürlük milisaniyelik hassasiyetle çok yüksek, ancak uzaysal çözünürlüğü sınırlıdır. Elektrik akımı kafa derisi yüzeyinde kendi jeneratör ve EEG elektrotlar arasında farklı dokular içinden geçmektedir. Bu, karıştırma ve ses iletim etkisi olarak bilinen bir kaynak aktivitenin uzaysal bulaşması yol açar. Bu nedenle, kafa derisi yüzeyine elektrotlar ile ölçülen etkinlik baş 1,7 ilgili elektrotun konuma uzak olabilir, birden çok kaynaktan gelen aktivitesini yansıtır. Son yıllarda çok iş kendi güçlerinden yararlanmak için MRI ve EEG birleştirilmesi ithaf edilmiştir. Işin bir satır işlevsel çalışmalarda EEG ve MR eş zamanlı olarak satın adamıştır. Başka bir yaklaşım hacmi c hesaba çekmek için yapısal MRG tarafından sağlanan uzamsal bilgiyi kullanmaktıronduction biyofizik modelleme yoluyla etkisi. EEG kayıtlarının kaynağı yeniden yapısal bilginin kullanımı bir pediatrik içeren çalışmalar için özellikle yararlıdır. Beyin fonksiyonlarının gelişiminin incelenmesi karmaşık bilişsel beceriler basit öncüleri 8 üstüne inşa nasıl anlamak için merkezi. Bu soruşturmalar davranış performansında değişiklikler ile ilişkili nöral substratlar ve yanıt özellikleri değişiklikleri vurgulamak için yardımcı olur. Ancak, gelişimi sırasında beyin fonksiyonu ve biliş soruşturma da belirli zorlukları teşkil etmektedir. Özellikle, fonksiyonel MRI çalışmaları için fırsat küçük çocuklar ve bebeklerde uykuda veya hareket eserler ve katılımcı sağlığı üzerinde olumsuz etkisi olmadan MRI verilerini elde etmek sakinleşmiş olması ya olarak sınırlıdır. Ayrıca, EEG araştırmaya katılanların işe kolaylaştırır veliler, daha az riskli ve invaziv olarak algılanmaktadır. Therefore, EEG küçük çocuklarda beyin fonksiyonunun bir çok araştırmalar için tercih edilen bir yöntemdir. EEG sistemlerde metodolojik gelişmeler dakika içinde 128 veya daha fazla kanal ile yüksek yoğunluklu elektrot diziler uygulama sağlar. Uygulama ve taşıma konforu kolaylığı hatta genç bebeklerde EEG kaydına izin vermek yeterlidir. Ancak, çoğu araştırmacı yalnızca belirli uyaranlara tepkiler zamansal dinamikleri ilgilenen, aynı zamanda tepkilerin nöral substratları karşılaştırmak istiyorum. Farklı yaş grupları karşılaştırarak kanal seviye ERP analizinde bir hakim varsayım aynı nöral substratlar tepki olduğunu, ancak zamanlama veya yanıt genliği yaşları 9 arasında değişir. Benzer kafa derisi topografya genellikle benzer altta yatan nöral aktivitenin bir göstergesi olarak kullanılır. Ancak, birçok farklı kaynak konfigürasyonları benzer saç derisi 10 topografyalarının yol açabilir. Kaynak tahmin uygulayarak, bu Uncertainty azalır ve sayısal olabilir. Gözlemlerin bağımsızlığı beyin fonksiyon ağ hesapları için önemlidir: kaynaklar karışık ise, korelasyon yüksek yerel bağlantı karşı önyargılı olacaktır. Kaynak rekonstrüksiyon bu önyargı 11 azaltmak için uygulanabilir. Alternatif olarak, zamanlama ve faz farkları bağlantı analizi için de kullanılabilir, ancak bu matematiksel modeller olmayan taklit veriler 12 değerlendirmek zor olan varsayımlar gerektirir. Özetle, kaynak tahmini anatomi ve doku biyofiziksel özellikleri hakkında bilgiye dayalı kanal seviyesi EEG ve ERP analizine ek bilgi sağlar. Farklı algoritmalar ters soruna çözüm bulmak için icat edilmiştir. Parametrik ve parametrik olmayan 13: Bu algoritmalar iki kategoriye ayrılır geniş düşmek. Parametrik modeller birini veya konumu, yönlendirme ve gücü değişebilir birden dipolleri varsayalım. Bunun aksine, parametrik olmayan model konteynerina büyük sabit bir yerde ve yönelimi ile dipollerin sayısı. Bu modellerde, kafa derisi elektriksel aktivite sabit dipollerin bilir 10,13,14 içinde aktivasyon bir kombinasyonu olarak açıklanmıştır. Parametrik olmayan, dağıtılan kaynak modelleri, farklı ortamlarda anatomi ve iletkenliği ile ilgili bilgiye dayalı olabilir. Sınır eleman modelleri beyin, beyin omurilik sıvısı ve kafatası için farklı kabuklar ile başın ana dokular için iletkenlik değerleri içermektedir. Bu iletkenlik her bir bölme içinde çok sabit olmakla birlikte, bu belirgin değişiklikler farklı bölmelerin sınır meydana varsayımına dayanmaktadır. Iletkenlik değerleri her vokselden 15 atanabilir, böylece sonlu eleman modelleri gri ve beyaz madde içine MR taramaları daha fazla segmentasyon dayanmaktadır. Pratik açıdan, parametrik olmayan model, karmaşık bilişsel görev aldığı kaynak yeniden yapılanma için özellikle yararlı olan ilgili alanların sayısı olabilir hangi10 bilinemez. Daha doğru Sonlu Elemanlar Modeli nispeten yüksek hesaplama taleplerini poz muhtemelen çünkü sınır eleman modelleri en yaygın, mevcut literatürde kullanılmaktadır. Fems bireysel MRI taramaları dayanması gerektiğini, böylece daha fazla, beyaz ve gri cevherde önemli arası bireysel farklılıklar bulunmaktadır. Parametrik olmayan modeller öne modelin tahminlere derisi ölçülen aktivitesini eşleşen için ikinci bir adım gerektirir. Yine, farklı avantajları ve dezavantajları ile farklı yaklaşımlar (genel bir bakış için Michel ve ark. 2004 bakınız) literatürde tartışılmıştır. En yaygın olarak kullanılan algoritmalar, en düşük toplam yoğunluk 16 ile ileri modelinde bir akım dağılımı için kafa derisi ölçülen etkinlik ile eşleşen en az norm tahmini (MEB) dayanmaktadır. MEB zayıf ve yüzeysel kaynaklardan doğru itilir. Derinlik ağırlıklı MEB algoritmaları ağırlık getirerek yüzey önyargı azaltmak için çalışacağızmatematiksel varsayımlara dayalı 10 matrisleri. Yaygın olarak kullanılan LORETA yaklaşım da ağırlıklı MEB dayalı, ama ayrıca yumuşak çözümler 17,18 yol açan kaynakların laplası, minimize edilir. LORETA simülasyon çalışmalarında 19,20 tek kaynağa için en iyi performansı bulunmuştur. Ancak, LORETA çözümleri yumuşatma üzerinde yol açabilir. Kaynakları bilinmeyen veya birden kaynaklar 13, 16 mevcut olması muhtemeldir zaman derinlik ağırlıklı MEB tercih edilir. Farklı model varsayımlarının etkisini değerlendirmek için farklı algoritmalar sonuçlarını karşılaştırarak tavsiye edilir. Özet olarak, modellenmesi yöntemlerle kaynak yeniden yakın zamana kadar çocuklar için sınırlı kalmıştır. En EEG analiz yazılımı esas çocuklarda 2,8 kaynak çözümleri doğruluğunu sınırlar yetişkin anatomisine dayanan kafa modellerine dayanır çünkü bu. Hesaplama gücü ve sunumunun ucuz erişimkaynak yeniden inşası için kullanıcı dostu bir yazılım mümkün bu sınırlamaları aşmak için yapmak. EEG kaynak tahmin uygulanması yalnız kanal seviye gözlemlerine dayalı analizler üzerinde iki önemli avantajlar sağlamaktadır: uzaysal çözünürlüğü ve gözlemlerin bağımsızlığını geliştirilmiş. Kaynak kestirimi, bazı durumlarda bilgi olabilir: başının iyi bir kapsama kaynaklarını ayırmak için gereklidir. 128 veya daha fazla elektrodun sahip yüksek yoğunluklu sistemleri 10,15 tavsiye edilir; Bir sparser kapsama alanı daha geniş yayılır kaynak aktivasyonu veya yanlış negatif sonuçların 10 önde gelen bir uzamsal filtre gibi hareket edecektir. Ayrıca, bu makalede tarif edilen yönteme göre yeniden kaynağı sadece kortikal jeneratörler için rapor edilmiştir. Bu nedenle, subkortikal yüzeylerde veya kortikal subkortikal etkileşimleri hakkındaki hipotezleri için daha az uygundur. Son olarak, kaynak analizi, kortikal alt-tabakalar ile ilgili ayrıntılı önce hipotez dayanmalıdırdikkate diğer görüntüleme yöntemlerinden mevcut literatürü alarak. Mekansal filtreleme teknikleri, aynı zamanda kafa derisi düzeyde mekansal karıştırma azaltarak EEG sinyalin uzaysal çözünürlüğü geliştirmek için kullanılabilir. Kafa modelleme yapmadan hacim iletim etkileri etkisini azaltmak için alternatif yöntemler, kullanılan örneğin, Laplasyen filtreleme 21 veya Akım Kaynağı Yoğunluk analizi 22. Ses iletim etkileri değil, sadece yakın mekansal yakınlığı 1 sensörleri sınırlı Ancak, bu yöntemler nöral jeneratörler hakkında daha fazla bilgi vermemektedir. Aşağıdaki bölümlerde, makale beyin ve 2 yaşından itibaren çocuklarda bilişsel işlev soruşturma için deneyler Londra Bebek Lab tasarlanmıştır anlatıyor. Sonraki, çocuklu, yüksek yoğunluklu, düşük empedanslı sistemlerin EEG veri toplama tartışılmıştır. Ardından, kanal düzeyde EEG ön işleme ve analiz sunulmaktadır. Lastly, makale kortikal kaynak rekonstrüksiyonu ve kaynak düzey sinyallerin analizi için yapısal MRG verilerinin işlenmesi üzerinde duruluyor.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="1256">
	<tbody>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;width:473px;">High-density EEG sensor net (128 or 256 channels)</td>
			<td style="width:448px;">HydroCel Geodesic Sensor Net 128</td>
			<td style="width:247px;">Electrical Geodesic Inc., Oregon, US</td>
			<td style="width:88px;"></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">EEG high impendance amplifier</td>
			<td>NetAmps 200</td>
			<td>Electrical Geodesic Inc., Oregon, US</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Data Acquisition Computer&#160;</td>
			<td>PowerMac G4</td>
			<td>Apple Inc, California, US</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Stimulus Presentation Computer</td>
			<td>Optiplex 745</td>
			<td>Dell Computers Inc., Texas, US</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Stimulus Presentation Software</td>
			<td>Matlab R2012b with PsychToolBox</td>
			<td>Brainard et al. 1997</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">EEG recording software</td>
			<td>NetStation 4.5.1</td>
			<td>Electrical Geodesic Inc., Oregon, US</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">EEG analysis software</td>
			<td>Matlab R2012b</td>
			<td>The Mathworks Inc.,&#160;</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;"></td>
			<td>EEGLAB</td>
			<td>Delorme et al. 2004</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;"></td>
			<td>BrainStorm</td>
			<td>Sylvain et al. 2001</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">MRI processing software</td>
			<td>FreeSurfer</td>
			<td>Fischl et al. 2004</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;"></td>
			<td>OpenMEEG</td>
			<td>Gramfort et al. 2010</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;"></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;"></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">References</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td colspan="4" height="21" style="height:21px;">Delorme, A., &#38; Makeig, S. (2004). EEGLAB: an open source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics including independent component analysis. Journal of Neuroscience Methods, 134(1), 9&#8211;21.</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td colspan="3" height="21" style="height:21px;">Sylvain, B., John, C., Dimitrios, P., &#38; Richard, M. (2011). Brainstorm: A User-Friendly Application for MEG/EEG Analysis. Computational Intelligence and Neuroscience, 2011, 1&#8211;13.</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td colspan="3" height="21" style="height:21px;">Fischl, B., Van Der Kouwe, A., Destrieux, C., Halgren, E., S&#233;gonne, F., Salat, D. H., et al. (2004). Automatically parcellating the human cerebral cortex. Cerebral Cortex, 14(1), 11&#8211;22.</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td colspan="4" height="21" style="height:21px;">Gramfort, A., Papadopoulo, T., Olivi, E., &#38; Clerc, M. (2010). OpenMEEG: opensource software for quasistatic bioelectromagnetics. BioMedical Engineering OnLine, 9(1), 45. doi:10.1186/1475-925X-9-45</td>
		</tr>
		<tr height="21">
			<td height="21" style="height:21px;">Brainard, D. H. (1997). The psychophysics toolbox. Spatial vision.</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

cortical source analysis of high-density eeg recordings in children

EEG geleneksel olarak yüksek zamansal ve uzaysal çözünürlüğü ile bir beyin tekniği olarak tarif edilir. Biyofizik modelleme ve sinyal işleme son gelişmeler mümkün bu kısıtlamayı 1 aşmak için yüksek uzaysal çözünürlüğü sağlamak yapısal MR gibi diğer görüntüleme yöntemlerinin bilgi istismar yapmak. Bu temporal yüksek çözünürlük hem de uzamsal gerekli araştırmalar için özellikle yararlıdır. Buna ek olarak, nedeniyle kolay uygulama ve EEG kayıtları düşük maliyet, EEG gibi fonksiyonel MRI tahammül yok küçük çocuklar gibi nüfus, çalışan iyi tarar sık ​​sık tercih edilen yöntemdir. Ancak, nöral substratlar yapısal MR dan, anatomik bilgi yer aldığı araştırmak için hala gereklidir. En EEG analiz paketleri yetişkin anatomi dayalı standart kafa modelleri ile çalışır. Çocuklar için kullanılan bu modellerin doğruluğu, 2 sınırlı olduğu için eşkompozisyon, ve baş mekansal yapılandırma gelişimi üzerinde 3 dramatik değişiklikler dokular. Bu yazıda, yüksek yoğunluklu EEG kortikal jeneratörleri yeniden bireysel yapısal MRI taramaları ya da yaşa özel kafa modellere dayalı kafa modelini kullanan son bizim işin bir bakış sağlar. Bu makalede, EEG kayıtları işlenmiş ve laboratuar kurulumu, görev tasarımı, EEG ön işleme, MRI işleme ve EEG kanal seviyesi ve kaynak analizi de dahil olmak üzere Londra Bebek Lab pediatrik nüfus, analiz, nasıl elde edildiğini açıklar.

Bebekler ve çocuklar için Tasarımı ERP deneyler sık sık uzun tekrarlı deneyler 30 tahammül sınırlı kapasitesi, meydan okuyor. Doğru kaynak rekonstrüksiyon 1. 1. görüntüler çok küçük çocuklar ile birlikte kullanılabilir yüz işleme mekanizmalarının araştırılması için bir deney protokolü Şekil gürültü oranı yüksek bir sinyal gerektirir çünkü deneyci, kaynak yeniden başvurmayı planlıyor Bu sorun daha da ağırlaşmaktadır. P...

Watch this Scientific Journal Video about Cortical Source Analysis of High-Density EEG Recordings in Children at JoVE.com

Cortical Source Analysis of High-Density EEG Recordings in Children

Son yıllarda, bilişsel nörobilim deneyler için elektriksel aktivitesinin kafa derisi ölçülen kortikal kaynaklarını tahmin artan bir ilgi olmuştur. Bu makalede, Londra Bebek Lab 2 yaşından yüksek yoğunluklu EEG elde edilir ve nasıl kayıtları çocuklarda kortikal kaynak tahmini için nasıl işlendiğini açıklar.

Çocuklarda Yüksek Yoğunlukta EEG Recordings kortikal Kaynak Analizi

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

cortical-source-analysis-of-high-density-eeg-recordings-in-children

Research

JoVE Journal

Behavior

21.2K Görüntüleme.  UCL Institute of Child Health.  Son yıllarda, bilişsel nörobilim deneyler için elektriksel aktivitesinin kafa derisi ölçülen kortikal kaynaklarını tahmin artan bir ilgi olmuştur. Bu makalede, Londra Bebek Lab 2 yaşından yüksek yoğunluklu EEG elde edilir ve nasıl kayıtları çocuklarda kortikal kaynak tahmini için nasıl işlendiğini açıklar. 

Video: Cortical Source Analysis of High-Density EEG Recordings in Children

Quantitative Assessment of Cortical Auditory-tactile Processing in Children with Disabilities

Objective and easy measurement of sensory processing is extremely difficult in nonverbal or vulnerable pediatric patients. We developed a new methodology to quantitatively assess children&#39;s cortical processing of light touch, speech sounds and the multisensory processing of the 2 stimuli, without requiring active subject participation or causing children discomfort. To accomplish this we developed a dual channel, time and strength calibrated air puff stimulator that allows both tactile stimulation and sham control. We combined this with the use of event-related potential methodology to allow for high temporal resolution of signals from the primary and secondary somatosensory cortices as well as higher order processing. This methodology also allowed us to measure a multisensory response to auditory-tactile stimulation.

Objective and easy measurement of sensory processing is extremely difficult in nonverbal or vulnerable pediatric patients. We developed a new methodology to quantitatively assess infants and children&#39;s cortical processing of light touch, speech sounds, and the multisensory processing of the 2 stimuli, without requiring active subject participation or causing discomfort in vulnerable patients.

Engelli Çocuklarda Kortikal İşitsel-dokunsal İşleme Kantitatif Değerlendirilmesi

Objective and easy measurement of sensory processing is extremely difficult in nonverbal or vulnerable pediatric patients. We developed a new methodology ...

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 ...

Measuring Attentional Biases for Threat in Children and Adults

Investigators have long been interested in the human propensity for the rapid detection of threatening stimuli. However, until recently, research in this domain has focused almost exclusively on adult participants, completely ignoring the topic of threat detection over the course of development. One of the biggest reasons for the lack of developmental work in this area is likely the absence of a reliable paradigm that can measure perceptual biases for threat in children. To address this issue, we recently designed a modified visual search paradigm similar to the standard adult paradigm that is appropriate for studying threat detection in preschool-aged participants. Here we describe this new procedure. In the general paradigm, we present participants with matrices of color photographs, and ask them to find and touch a target on the screen. Latency to touch the target is recorded. Using a touch-screen monitor makes the procedure simple and easy, allowing us to collect data in participants ranging from 3 years of age to adults. Thus far, the paradigm has consistently shown that both adults and children detect threatening stimuli (e.g., snakes, spiders, angry/fearful faces) more quickly than neutral stimuli (e.g., flowers, mushrooms, happy/neutral faces). Altogether, this procedure provides an important new tool for researchers interested in studying the development of attentional biases for threat.

Here we describe a touch-screen visual search paradigm that can be used to study threat detection across the lifespan. The paradigm has already been used in various studies demonstrating that both children and adults detect threatening stimuli like snakes, spiders, and angry faces faster than non-threatening stimuli.

Çocuklarda ve Yetişkinlerde Tehdit Dikkat eksikliği önyargıları Ölçme

Investigators have long been interested in the human propensity for the rapid detection of threatening stimuli. However, until recently, research in this ...

Testing Sensory and Multisensory Function in Children with Autism Spectrum Disorder

In addition to impairments in social communication and the presence of restricted interests and repetitive behaviors, deficits in sensory processing are now recognized as a core symptom in autism spectrum disorder (ASD). Our ability to perceive and interact with the external world is rooted in sensory processing. For example, listening to a conversation entails processing the auditory cues coming from the speaker (speech content, prosody, syntax) as well as the associated visual information (facial expressions, gestures). Collectively, the &#8220;integration&#8221; of these multisensory (i.e., combined audiovisual) pieces of information results in better comprehension. Such multisensory integration has been shown to be strongly dependent upon the temporal relationship of the paired stimuli. Thus, stimuli that occur in close temporal proximity are highly likely to result in behavioral and perceptual benefits &#8211; gains believed to be reflective of the perceptual system&#39;s judgment of the likelihood that these two stimuli came from the same source. Changes in this temporal integration are expected to strongly alter perceptual processes, and are likely to diminish the ability to accurately perceive and interact with our world. Here, a battery of tasks designed to characterize various aspects of sensory and multisensory temporal processing in children with ASD is described. In addition to its utility in autism, this battery has great potential for characterizing changes in sensory function in other clinical populations, as well as being used to examine changes in these processes across the lifespan.

We describe how to implement a battery of behavioral tasks to examine the processing and integration of sensory stimuli in children with ASD. The goal is to characterize individual differences in temporal processing of simple auditory and visual stimuli and relate these to higher order perceptual skills like speech perception.

Otizm Spektrum Bozukluğu Olan Çocuklarda Duyu ve Multisensör Fonksiyon Test

In addition to impairments in social communication and the presence of restricted interests and repetitive behaviors, deficits in sensory processing are ...

Automatic Detection of Highly Organized Theta Oscillations in the Murine EEG

Theta activity is generated in the septohippocampal system and can be recorded using deep intrahippocampal electrodes and implantable electroencephalography (EEG) radiotelemetry or tether system approaches. Pharmacologically, hippocampal theta is heterogeneous (see dualistic theory) and can be differentiated into type I and type II theta. These individual EEG subtypes are related to specific cognitive and behavioral states, such as arousal, exploration, learning and memory, higher integrative functions, etc. In neurodegenerative diseases such as Alzheimer&#39;s, structural and functional alterations of the septohippocampal system can result in impaired theta activity/oscillations. A standard quantitative analysis of the hippocampal EEG includes a Fast-Fourier-Transformation (FFT)-based frequency analysis. However, this procedure does not provide details about theta activity in general and highly-organized theta oscillations in particular. In order to obtain detailed information on highly-organized theta oscillations in the hippocampus, we have developed a new analytical approach. This approach allows for time- and cost-effective quantification of the duration of highly-organized theta oscillations and their frequency characteristics.

Theta activity in the hippocampus is related to specific cognitive and behavioral stages. Here, we describe an analytical method to detect highly-organized theta oscillations within the hippocampus using a time-frequency (i.e., wavelet analysis)-based approach.

Fare EEG yüksek Organize Teta Titreşim Otomatik Algılama

Theta activity is generated in the septohippocampal system and can be recorded using deep intrahippocampal electrodes and implantable ...

Assessing Working Memory in Children: The Comprehensive Assessment Battery for Children &#8211; Working Memory (CABC-WM)

The Comprehensive Assessment Battery for Children - Working Memory (CABC-WM) is a computer-based battery designed to assess different components of working memory in young school-age children. Working memory deficits have been identified in children with language-based learning disabilities, including dyslexia1,2 and language impairment3,4, but it is not clear whether these children exhibit deficits in subcomponents of working memory, such as visuospatial or phonological working memory. The CABC-WM is administered on a desktop computer with a touchscreen interface and was specifically developed to be engaging and motivating for children. Although the long-term goal of the CABC-WM is to provide individualized working memory profiles in children, the present study focuses on the initial success and utility of the CABC-WM for measuring central executive, visuospatial, phonological loop, and binding constructs in children with typical development. Immediate next steps are to administer the CABC-WM to children with specific language impairment, dyslexia, and comorbid specific language impairment and dyslexia.

Working memory predicts a significant amount of variance for a variety of cognitive tasks, including speaking, reading, and writing. However, few tools are available to assess working memory in children. We present an innovative, computer-based battery that comprehensively assesses different components of working memory in school-age children.

Çocuklarda Çalışma Belleğinin Değerlendirilmesi: Çocuklar için Kapsamlı Değerlendirme Aküsü - Çalışma Belleği (CABC-WM)

The Comprehensive Assessment Battery for Children - Working Memory (CABC-WM) is a computer-based battery designed to assess different components of ...

Reversible Cooling-induced Deactivations to Study Cortical Contributions to Obstacle Memory in the Walking Cat

On complex, naturalistic terrain, sensory information about an environmental obstacle can be used to rapidly adjust locomotor movements for avoidance. For example, in the cat, visual information about an impending obstacle can modulate stepping for avoidance. Locomotor adaptation can also occur independent of vision, as sudden tactile inputs to the leg by an expected obstacle can modify the stepping of all four legs for avoidance. Such complex locomotor coordination involves supraspinal structures, such as the parietal cortex. This protocol describes the use of reversible, cooling-induced cortical deactivation to assess parietal cortex contributions to memory-guided obstacle locomotion in the cat. Small cooling loops, known as cryoloops, are specially shaped to deactivate discrete regions of interest to assess their contributions to an overt behavior. Such methods have been used to elucidate the role of parietal area 5 in memory-guided obstacle avoidance in the cat.

Complex locomotion in naturalistic environments requiring careful coordination of the limbs involves regions of the parietal cortex. The following protocol describes the use of reversible cooling-induced deactivation to demonstrate the role of parietal area 5 in memory-guided obstacle avoidance in the walking cat.

Kortikal katkıları engel bellek yürüyen kedi içinde çalışmaya geri dönüşümlü soğutma kaynaklı deaktivasyon

On complex, naturalistic terrain, sensory information about an environmental obstacle can be used to rapidly adjust locomotor movements for avoidance. For ...

Classical Short-Delay Eyeblink Conditioning in One-Year-Old Children

Classical eyeblink conditioning (EBC) refers to the learned association between a conditioned stimulus (an auditory tone) and an unconditioned stimulus (a puff of air to the cornea). Eyeblink conditioning is often used experimentally to detect abnormalities in cerebellar-dependent learning and memory that underlies this type of associative learning. While experiments in adults and older children are relatively simple to administer using commercial equipment, eyeblink conditioning in infants is more challenging due to their poor compliance, which makes correct positioning of the equipment difficult. To achieve conditioning in one-year-old infants, a custom-made or an adapted commercial system can be used to deliver the air puff to the infant's cornea. The main challenge lies in successfully detecting and classifying the behavioral responses. We report that automated blink detection methods are unreliable in this population, and that conditioning experiments should be analyzed using frame-by-frame analysis of supplementary video camera recordings. This method can be applied to study developmental changes in eyeblink conditioning and to examine whether this paradigm can detect children with neurological disorders.

This protocol describes an eyeblink conditioning paradigm appropriate for experiments with one-year-old infants. Commercial or custom-made equipment can be used to deliver the stimuli, and data collection and analysis should be performed on the video recordings.

Bir yaşındaki çocuklarda klasik kısa gecikme Eyeblink Klima

Classical eyeblink conditioning (EBC) refers to the learned association between a conditioned stimulus (an auditory tone) and an unconditioned stimulus (a ...

An Electrophysiology Protocol to Measure Reward Anticipation and Processing in Children

We present a protocol designed to measure the neural correlates of reward in children. The protocol allows researchers to measure both reward anticipation and processing. Its purpose is to create a reward task that is appropriate for young children with and without autism while controlling reward properties between two conditions: social and nonsocial. The current protocol allows for comparisons of brain activity between social and nonsocial reward conditions while keeping the reward itself identical between conditions. Using this protocol, we found evidence that neurotypical children demonstrate enhanced anticipatory brain activity during the social condition. Furthermore, we found that neurotypical children anticipate social reward more robustly than children with autism diagnoses. As the task uses snacks as a reward, it is most appropriate for young children. However, the protocol may be adapted for use with adolescent or adult populations if snacks are replaced by monetary incentives. The protocol is designed to measure electrophysiological events (event-related potentials), but it may be customized for use with eye-tracking or fMRI.

This protocol is designed to measure reward anticipation and processing in young children with and without autism. Specifically, the protocol is designed to study the neural correlates of reward during social and nonsocial conditions while controlling for reward between conditions.

Elektrofizyoloji Protokolü ölçü ödül beklenti ve çocuklarda işleme için

We present a protocol designed to measure the neural correlates of reward in children. The protocol allows researchers to measure both reward anticipation ...

Simultaneous Recordings of Cortical Local Field Potentials and Electrocorticograms in Response to Nociceptive Laser Stimuli from Freely Moving Rats

Electrocortical responses, elicited by laser heat pulses that selectively activate nociceptive free nerve endings, are widely used in many animal and human studies to investigate the cortical processing of nociceptive information. These laser-evoked brain potentials (LEPs) consist of several transient responses that are time-locked to the onset of laser stimuli. However, the functional properties of the LEP responses are still largely unknown, due to the lack of a sampling technique that can simultaneously record neural activities at the surface of the cortex (i.e., electrocorticogram [ECoG] and scalp electroencephalogram [scalp EEG]) and inside the brain (i.e., local field potential [LFP]). To address this issue, we present here an animal protocol using freely moving rats. This protocol is composed of three main procedures: (1) animal preparation and surgical procedures, (2) a simultaneous recording of ECoG and LFP in response to nociceptive laser stimuli, and (3) data analysis and feature extraction. Specifically, with the help of a 3D-printed protective shell, both ECoG and LFP electrodes implanted on the rat&#39;s skull were securely held together. During data collection, laser pulses were delivered on the rat&#39;s forepaws through gaps in the bottom of the chamber when the animal was in spontaneous stillness. Ongoing white noise was played to avoid the activation of the auditory system by the laser-generated ultrasounds. As a consequence, only nociceptive responses were selectively recorded. Using the standard analytical procedures (e.g., band-pass filtering, epoch extraction, and baseline correction) to extract stimulus-related brain responses, we obtained results showing that LEPs with a high signal-to-noise ratio were simultaneously recorded from ECoG and LFP electrodes. This methodology makes the simultaneous recording of ECoG and LFP activities possible, which provides a bridge of electrocortical signals at the mesoscopic and macroscopic levels, thereby facilitating the investigation of nociceptive information processing in the brain.

We developed a technique that simultaneously records both electrocorticography and local field potentials in response to nociceptive laser stimuli from freely moving rats. This technique helps establish a direct relationship of electrocortical signals at the mesoscopic and macroscopic levels, which facilitates the investigation of nociceptive information processing in the brain.

Kortikal yerel alan potansiyelleri ve Electrocorticograms fareler serbestçe hareket nosiseptif lazer uyaranlara yanıt olarak eşzamanlı kayıt

Electrocortical responses, elicited by laser heat pulses that selectively activate nociceptive free nerve endings, are widely used in many animal and ...