Bu yöntem, nesneler görüntülenmeden önce beyin bağlantısındaki hızlı ve geçici değişikliklerin yakalanmasını ve bu değişikliklerin nesne algısı üzerindeki etkisine olanak tanır. EEG üzerinde MEG en büyük avantajı beynin manyetik alan baş tarafından tedirgin olmasıdır, daha yüksek çözünürlüklü kaynak rekonstrüksiyonu ve daha iyi bağlantı tahminleri sağlayan. Bir kilohertz boş oda MEG veri bir dakika kaydederek başlayın.
102 manyetometre ve 204 ortogonal yerleştirilmiş düzlemsel gradiometreleri, tüm sinyalleri satın alma bilgisayarında gerçek zamanlı olarak görselleştirerek 102 farklı konumda izleyin. Bizi dava etmeyecek misin? Ve burada-Sonraki, Helsinki beyanı uyarınca katılımcıdan bilgilendirilmiş onay almak ve onlara kişisel verilerin işlenmesine izin veren bir beyan içeren formu imzalamak var.
Vücudunda metal bir nesne var mı? Ama bunu içerideyken de yapabilirsin. Daha sonra, onlara manyetik olmayan giysiler sağlayın ve vücutlarında veya vücutlarında metal nesneler olmadığından emin olun.
Bunu sağlamak ve başka bir dışlama kriterleri olmadığından emin olmak ve teslim ve dinlenme düzeyi gibi ayrıntıları belgelemek için anonim bir anket doldurmalarını isteyin. Tamam, mükemmel, teşekkürler. Burada. Katılımcıyı ferromanyetik olmayan bir sandalyeye oturtun ve sonra yapıştırıcıile başın başına beş baş pozisyonu göstergesi bobini takın, bir gözün üzerinde iki, diğer gözün üzerinde ve her kulağın arkasına bir tane.
Dijitalleşme sistemi için izci sensörünü katılımcının kafasına sıkıca yerleştirin ve maksimum stabilite için gözlüklere sabitle. Daha sonra, anatomik işaretleri sayısallaştırmak, sol ve sağ ön auriküler noktaları ve nasion, ve ön auriküler noktaları simetrik olduğundan emin olun. Ayrıca, 3B sayısallaştırıcı kalem kullanarak beş HPI bobin pozisyonlarını sayısallaştırın.
Şimdi, kafa derisi boyunca 300 noktaya kadar sayısallaştırmak ve kafa şekli kapsama maksimize. MR görüntüleri üzerinde kafa derisi iyi tanımlanmış alanları kapak, arka ve ön nasion üzerinde, yanı sıra burun köprüsü. Bu noktalar anatomik bir görüntüye ortak kayıt için kullanılacaktır.
Bu noktada, monitör sensörü ile gözlük çıkarın ve dikey göz hareketlerini izlemek için sağ göz altında ve altında tek kullanımlık elektrotlar takın. Ayrıca yatay göz hareketlerini izlemek için sağ gözün sağına ve sol gözün soluna elektrotlar takın. Kalp hızını izlemek için sağ köprücük kemiğinin altına ve kalbin altına ek elektrotlar takın.
Bu alanlardasinyal sağlam, bu nedenle empedans kontrol gerekli değildir. Ayrıca, boyun altında bir zemin olarak bir elektrot takın. Lütfen. Şimdi, katılımcıya MEG korumalı odaya kadar eşlik edin ve meg sandalyesinde oturmalarını emretin.
HPI kablo kayışını ve TEK kullanımlık elektrotları MEG sistemine takın. Daha sonra katılımcının kafası kaskın üstüne değecek şekilde sandalyeyi kaldırın ve katılımcının rahat olduğundan emin olun. Şimdi sorun yok mu?
Yes.Perfect.Begin bir kilohertz de dinlenme durumu MEG verileri kaydederken beş dakika boyunca boş bir ekrana pasif bakmak için katılımcı talimat vererek. Deneme boyunca örnekleme hızını bir kilohertz'de tutun. Daha sonra katılımcıya görev gereksinimlerini öğretin ve 20 alıştırma denemesi yapmalarını söyle.
Şimdi gidip bir antrenman yapacağız ve her şeyin yolunda olduğundan emin olacağız. Tamam. Anlaşıldı? Önce yönergeleri göstererek, katılımcıya yüzleri gördüklerinde hangi düğmeye basacağını ve vazoyu gördüklerinde hangi düğmeye basacağını söyleyerek denemeyi başlatın.
Bu sırada tüm denemeler için geçerli olacak dört olaylı tek bir deneme oluşturun: fiksasyon çaprazı, Rubin görüntüsü, maske ve yanıt istemi. Her bloğun başında, görev başlamadan önce, MEG verilerini ölçmeye başlayın ve katılımcının baş pozisyonunun MEG ile ilgili ilk konumunu kaydedin. Deneme sırasında katılımcıyı video aracılığıyla izlediğinden emin olun.
MEG sisteminde, başlamak için Git'i tıklatın. İletişim, HPI verilerinin atlanıp atlanıp atlanmadı veya kayda eklenmek üzere olup olmadığını sorduğunda, HPI bobinleri sinyalini inceleyin ve ilk kafa konumunu kaydetmek için Kabul et'i tıklatın. Bundan sonra, MEG verilerini kaydetmeye başlamak için Ham Kaydet'i tıklatın.
Her denemenin başında, fiksasyon çaprazını 1 ila 1,8 saniye arasında değişken bir süre için görüntüleyin. Ardından Rubin görüntüsünü 150 milisaniye boyunca görüntüleyin. Ardından, Rubin görüntüsünü çıkarın ve maskeyi 200 milisaniye boyunca görüntüleyin ve ardından katılımcının iki saniye içinde yanıt vermesi için bir soru yöneltin.
Yanıt süresini, katılımcılar iki saniye içinde yanıt verirse, bir sonraki denemenin başlamasını programlayın. Aksi takdirde, iki saniye sonra bir sonraki deneme başlatın. Dört olayın da zamanlamasını, yanıt seçimini ve zamanlamasını kaydedin.
Meg sinyallerini satın alma bilgisayarında gerçek zamanlı olarak görüntüleyerek izleyin. Deney tamamlandığında, katılımcıyı kalkanlı odadan çıkarve sensörleri ayırmalarına yardımcı olun. Burada ekranda görülen kodu kullanarak, her iki ilgi alanı için de zaman frekansı analizi yaparak elde edilen verileri analiz edin.
İlk olarak, frekans etki alanında çarpma dayalı çok konik zaman frekansı dönüşümü uygulayın. Ayrıca, ayrı bir prolate splat küresel dizileri işlev konik kullanmak ve sekiz den 13 hertz ilgi frekanslarını tanımlamak için dpss konik seçeneği ayarlayın. Ardından, zaman penceresinin genişliğini 200 milisaniyeye, düzgünleme parametresini ise dört hertz'e ayarlayın.
Tek denemelerin zaman frekansı tahminlerini döndürmek için denemeleri evet olarak ayarlayın. Karmaşık Fourier spektrumlarını döndürmek için çıkışı fourier'e ayarlayın. Burada ekranda görülen kodu kullanarak, tutarlılığın hayali kısmını döndürmek için gösterilen ayarları kullanarak, elde edilen zaman frekansı verileri üzerinde bir bağlantı analizi gerçekleştirin.
Frekanslar ve katılımcılar arasında tutarlılık spektrumlarının ortalamasını almadan ve zaman fonksiyonu olarak elde edilen büyük ortalama hayali tutarlılık değerlerini çizmeden önce her katılımcı için yordamı tekrarlayın. Burada örnek bir deneme yapısı ve ham veri görüyoruz. Deneme, bir fiksasyon haçı ile başlar.
1 ila 1,8 saniye sonra Rubin uyaranı 150 milisaniye, ardından 200 milisaniye lik bir maske görünür. Daha sonra katılımcıların yüz veya vazoyla yanıt vermelerini istemine bir yanıt ekranı görünür. Yukarıda, bir örnek katılımcıdan çok kanallı ham veri görüyoruz, zaman ayarı uyaran başlangıcına kilitlenmiş ve denemeler arasında ortalama.
Ön uyaran analiz penceresindeki bu veriler analiz için hedef aralığı olacaktır. Burada, yüz ve vazo denemelerinde kaynak lokalize fusiform yüz alanı sinyallerinden spektral güç tahminleri görüyoruz. Bu şekil, 8-13 hertz frekans aralığında, yüz ve vazo denemelerde kaynak lokalize görsel korteks ve fusiform yüz alanı sinyalleri arasındaki tutarlılık hayali kısmını gösterir.
Gölgeli bölgeler, özneler içinde tasarım için ortalamanın standart hatasını temsil eder. MEG pasif bir yöntemdir, çok bir elektrik gitar pikap gibi. Makine aynı zamanda diğer yöntemlerin aksine, katılımcılar tarafından hasar görme riskini de taşımaktadır.
