Name: analyzing neural activity and connectivity using intracranial eeg data with spm software
Uploaded: 2018-10-30T13:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Analyzing Neural Activity and Connectivity Using Intracranial EEG Data with SPM Software at JoVE.com

هذه الدراسة كانت تدعمها أموال من شركة بينيسي، "جمعية اليابان" "برنامج تمويل تعزيز العلوم" (JSPS) "الباحثين" الرائدة في "العالم الجيل القادم" (LZ008)، المنظمة "تعزيز البحوث" في "الاضطرابات النمائية"، وكاكينهي JSPS (15 ك 04185؛ 18 ك 03174).

دراستنا أقرته لجنة الأخلاقيات المؤسسية المحلية.
1. المعلومات الأساسية
ملاحظة: يمكن تطبيق البروتوكولات التحليلية لأنواع مختلفة من البيانات دون أية قيود فيما يتعلق بالمشاركين محددة، أو أقطاب أو أساليب مرجعية، أو مواقع القطب. في هذا المثال، قمنا باختبار ستة مرض...

<ol>
	<li>Lachaux, J. P., Rudrauf, D., Kahane, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Intracranial+EEG+and+human+brain+mapping.">Intracranial EEG and human brain mapping.</a> Journal of Physiology - Paris. 97 (4-6), 613-628 (2003).</li><li>Kilner, J. M., Kiebel, S. J., 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=Applications+of+random+field+theory+to+electrophysiology.">Applications of random field theory to electrophysiology.</a> Neuroscience Letters. 374 (3), 174-178 (2005).</li><li>Canolty, R. T., Knight, R. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+functional+role+of+cross-frequency+coupling.">The functional role of cross-frequency coupling.</a> Trends in Cognitive Sciences. 14 (11), 506-515 (2010).</li><li>Chen, C. 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=A+dynamic+causal+model+for+evoked+and+induced+responses.">A dynamic causal model for evoked and induced responses.</a> Neuroimage. 59 (1), 340-348 (2012).</li><li>Friston, K. J., Harrison, L., Penny, W. <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.">Dynamic causal modelling.</a> Neuroimage. 19 (4), 1273-1302 (2003).</li><li>Canolty, R. T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High+gamma+power+is+phase-locked+to+theta+oscillations+in+human+neocortex.">High gamma power is phase-locked to theta oscillations in human neocortex.</a> Science. 313, 1626-1628 (2006).</li><li>Tort, A. 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=Dynamic+cross-frequency+couplings+of+local+field+potential+oscillations+in+rat+striatum+and+hippocampus+during+performance+of+a+T-maze+task.">Dynamic cross-frequency couplings of local field potential oscillations in rat striatum and hippocampus during performance of a T-maze task.</a> Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 105 (51), 20517-20522 (2008).</li><li>Voytek, 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=Shifts+in+gamma+phase-amplitude+coupling+frequency+from+theta+to+alpha+over+posterior+cortex+during+visual+tasks.">Shifts in gamma phase-amplitude coupling frequency from theta to alpha over posterior cortex during visual tasks.</a> Frontiers in Human Neuroscience. 4, 191 (2010).</li><li>Mukamel, R., Fried, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Human+intracranial+recordings+and+cognitive+neuroscience.">Human intracranial recordings and cognitive neuroscience.</a> Annual Review of Psychology. 63, 511-537 (2012).</li><li>Parvizi, J., Kastner, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Promises+and+limitations+of+human+intracranial+electroencephalography.">Promises and limitations of human intracranial electroencephalography.</a> Nature Neuroscience. 21, 474-483 (2018).</li><li>Hill, N. 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=Recording+human+electrocorticographic+(ECoG)+signals+for+neuroscientific+research+and+real-time+functional+cortical+mapping.">Recording human electrocorticographic (ECoG) signals for neuroscientific research and real-time functional cortical mapping.</a> Journal of Visualized Experiments. (64), 3993 (2012).</li><li>Herrmann, C. S., Rach, S., Vosskuhl, J., Str&#252;ber, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Time-frequency+analysis+of+event-related+potentials:+A+brief+tutorial.">Time-frequency analysis of event-related potentials: A brief tutorial.</a> Brain Topography. 27 (4), 438-450 (2014).</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, 852961 (2011).</li><li>Mihara, T., Baba, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Combined+use+of+subdural+and+depth+electrodes.">Combined use of subdural and depth electrodes.</a> Epilepsy Surgery. , 613-621 (2001).</li><li>Kilner, J., Bott, L., Posada, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Modulations+in+the+degree+of+synchronization+during+ongoing+oscillatory+activity+in+the+human+brain.">Modulations in the degree of synchronization during ongoing oscillatory activity in the human brain.</a> European Journal of Neuroscience. 21, 2547-2554 (2005).</li><li>Lachaux, J. P., Rodriguez, E., Martinerie, J., Varela, F. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measuring+phase+synchrony+in+brain+signals.">Measuring phase synchrony in brain signals.</a> Human Brain Mapping. 8 (4), 194-208 (1999).</li><li>Stephan, K. E., Penny, W. D., Daunizeau, J., Moran, R. J., 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=Bayesian+model+selection+for+group+studies.">Bayesian model selection for group studies.</a> Neuroimage. 46 (4), 1004-1017 (2009).</li><li>Sato, 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=Rapid,+high-frequency,+and+theta-coupled+gamma+oscillations+in+the+inferior+occipital+gyrus+during+face+processing.">Rapid, high-frequency, and theta-coupled gamma oscillations in the inferior occipital gyrus during face processing.</a> Cortex. 60, 52-68 (2014).</li><li>Sato, 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=Bidirectional+electric+communication+between+the+inferior+occipital+gyrus+and+the+amygdala+during+face+processing.">Bidirectional electric communication between the inferior occipital gyrus and the amygdala during face processing.</a> Human Brain Mapping. 38 (2), 4511-4524 (2017).</li><li>Bartlett, J. C., Searcy, J., Abdi, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=What+are+the+routes+to+face+recognition?.">What are the routes to face recognition?.</a> Perception of faces, objects, and scenes: Analytic and holistic processing. , 21-52 (2003).</li><li>Bouvier, S. E., Engel, S. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Behavioral+deficits+and+cortical+damage+loci+in+cerebral+achromatopsia.">Behavioral deficits and cortical damage loci in cerebral achromatopsia.</a> Cerebral Cortex. 16 (2), 183-191 (2006).</li><li>Pitcher, D., Walsh, V., Duchaine, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+role+of+the+occipital+face+area+in+the+cortical+face+perception+network.">The role of the occipital face area in the cortical face perception network.</a> Experimental Brain Research. 209 (4), 481-493 (2011).</li><li>Latini, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=New+insights+in+the+limbic+modulation+of+visual+inputs:+The+role+of+the+inferior+longitudinal+fasciculus+and+the+Li-Am+bundle.">New insights in the limbic modulation of visual inputs: The role of the inferior longitudinal fasciculus and the Li-Am bundle.</a> Neurosurgical Review. 38 (1), 179-189 (2015).</li><li>Davies-Thompson, J., Andrews, T. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Intra-+and+interhemispheric+connectivity+between+face-selective+regions+in+the+human+brain.">Intra- and interhemispheric connectivity between face-selective regions in the human brain.</a> Journal of Neurophysiology. 108 (11), 3087-3095 (2012).</li><li>Jerbi, 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=Saccade+related+gamma-band+activity+in+intracerebral+EEG:+dissociating+neural+from+ocular+muscle+activity.">Saccade related gamma-band activity in intracerebral EEG: dissociating neural from ocular muscle activity.</a> Brain Topography. 22, 18-23 (2009).</li><li>Buzs&#225;ki, G., Silva, F. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=High+frequency+oscillations+in+the+intact+brain.">High frequency oscillations in the intact brain.</a> Progress in Neurobiology. 98, 241-249 (2012).</li><li>Benayoun, M., Kohrman, M., Cowan, J., van Drongelen, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG,+temporal+correlations,+and+avalanches.">EEG, temporal correlations, and avalanches.</a> Journal of Clinical Neurophysiology. 27 (6), 458-464 (2010).</li><li>Herrmann, C. S., Grigutsch, M., Busch, N. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=EEG+oscillations+and+wavelet+analysis.">EEG oscillations and wavelet analysis.</a> Event-related potentials: A methods handbook. , 229-259 (2005).</li><li>Pigorini, 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=Time-frequency+spectral+analysis+of+TMS-evoked+EEG+oscillations+by+means+of+Hilbert-Huang+transform.">Time-frequency spectral analysis of TMS-evoked EEG oscillations by means of Hilbert-Huang transform.</a> Journal of Neuroscience Methods. 198 (2), 236-245 (2011).</li><li>Holdgraf, C. 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=Rapid+tuning+shifts+in+human+auditory+cortex+enhance+speech+intelligibility.">Rapid tuning shifts in human auditory cortex enhance speech intelligibility.</a> Nature communications. 7, 13654 (2016).</li><li>Aru, 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=Untangling+cross-frequency+coupling+in+neuroscience.">Untangling cross-frequency coupling in neuroscience.</a> Current Opinion in Neurobiology. 31, 51-61 (2015).</li><li>Gerber, E. M., Sadeh, B., Ward, A., Knight, R. T., Deouell, L. Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Non-sinusoidal+activity+can+produce+cross-frequency+coupling+in+cortical+signals+in+the+absence+of+functional+interaction+between+neural+sources.">Non-sinusoidal activity can produce cross-frequency coupling in cortical signals in the absence of functional interaction between neural sources.</a> PLoS One. 11 (12), e0167351 (2016).</li><li>Cole, S. R., Voytek, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Brain+oscillations+and+the+importance+of+waveform+shape.">Brain oscillations and the importance of waveform shape.</a> Trends in Cognitive Sciences. 21 (2), 137-149 (2017).</li><li>Mikulan, 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=Intracranial+high-&#947;+connectivity+distinguishes+wakefulness+from+sleep.">Intracranial high-&#947; connectivity distinguishes wakefulness from sleep.</a> Neuroimage. 169, 265-277 (2018).</li><li>Zheng, 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=Amygdala-hippocampal+dynamics+during+salient+information+processing.">Amygdala-hippocampal dynamics during salient information processing.</a> Nature communications. 8, 14413 (2017).</li><li>Maris, E., Oostenveld, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Nonparametric+statistical+testing+of+EEG-+and+MEG-data.">Nonparametric statistical testing of EEG- and MEG-data.</a> Journal of Neuroscience Methods. 164 (1), 177-190 (2007).</li><li>Stolk, 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=Integrated+analysis+of+anatomical+and+electrophysiological+human+intracranial+data.">Integrated analysis of anatomical and electrophysiological human intracranial data.</a> Nature Protocols. 13, 1699-1723 (2018).</li><li>Friston, K. 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=Dynamic+causal+modelling+revisited.">Dynamic causal modelling revisited.</a> NeuroImage. , (2017).</li></ol>

البروتوكولات التحليلية لبيانات التخطيط الدماغي داخل الجمجمة باستخدام البرمجيات SPM عرض هذه الوثيقة بالعديد من المزايا مقارنة مع التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي. أولاً، يمكن تصور البروتوكولات التنشيط العصبية في عالية دقة زمنية. ولذلك، تشير النتائج عما إذا كان يرتبط المعرفي للتنشيط ال...

قياس نشاط العصبية والاتصال المرتبطة بالوظائف المعرفية في عالية الدقة المكانية والزمانية واحد من الأهداف الأساسية لعلم الأعصاب المعرفي. غير أن تحقيق هذا الهدف ليس من السهل. هو أسلوب شعبية واحد يستخدم لتسجيل النشاط العصبي الفنية التصوير بالرنين المغناطيسي (التصوير بالرنين المغناطيسي). على الرغم من أن التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي يوفر العديد من المزايا، مثل عالية دقة مكانية على مستوى ملليمتر وتسجيل غير الغازية، وهو عيب واضح من التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي قرارها الزمانية منخفضة. وباﻹضافة إلى ذلك، التدابير الفنية التصوير بالرنين المغناطيسي الدم الأكسجين-المستوى-تعتمد على إشارات، والتي تعكس النشاط العصبي الكهربائي غير مباشر فقط. الطرق الكهربية شعبية، بما في ذلك المخ (EEG) وماجنيتونسيفالوجرافي (MEG)، بقرارات مؤقتة عالية على الصعيد ميلي ثانية. ومع ذلك، لديهم قرارات المكاني منخفضة نسبيا، لأنها تسجل الإشارات الكهربائية/المغناطيسية في فروة الرأس ويجب حل المشاكل الصعبة معكوس لتصوير نشاط الدماغ.
ويمكن تسجيل EEG داخل الجمجمة مباشرة النشاط العصبي الكهربائية العالية الزمانية (مللي ثانية) والمكانية (سنتيمتر) القرارات1. وهذا التدبير يمكن أن توفر فرصاً قيمة لفهم النشاط العصبي، والاتصال، وعلى الرغم من أنها قيود واضحة (مثلالمناطق القابلة للقياس تقتصر على المعايير السريرية). وقد طبقت عدة دراسات التخطيط الدماغي داخل الجمجمة التحليل المتوسط التقليدي لتصوير النشاط العصبي. على الرغم من أن متوسط تحليل حساسية الكشف عن التنشيط الفرقة تأمين الوقت والتردد المنخفض، فإنه لا يمكن الكشف عن تأمين المرحلة غير و/أو تنشيط عالية التردد (مثلاً، الفرقة غاما). وبالإضافة إلى ذلك، لم تم تحليل اقتران العصبية الوظيفية في العمق في الأدب على تسجيلات التخطيط الدماغي داخل الجمجمة. العديد من التقنيات الجديدة قد وضعت مؤخرا لتصوير العصبية اتصال النشاط وفيما بين الأقاليم وداخلها في تسجيلات التصوير بالرنين المغناطيسي والتخطيط الدماغي/ميج الوظيفية، التي يمكن تطبيقها على تحليل بيانات التخطيط الدماغي داخل الجمجمة.
وهنا، نقدم البروتوكولات التحليلية المطبقة لدينا مؤخرا لتحليل بيانات التخطيط الدماغي داخل الجمجمة باستخدام برامج رسم الخرائط حدودي الإحصائية (SPM). أولاً، تكشف فيه، والذي تردد، يمكن تنشيط مناطق الدماغ، وأجرينا وقت التردد SPM تحليل2. هذا التحليل تتحلل المجالات الوقت والتردد في وقت واحد باستخدام تحويل المويجات مستمر، وعلى نحو مناسب بتصحيح نسبة الخطأ فاميليويسي (إنشاء) في خرائط الوقت-تواتر استخدام نظرية الحقل عشوائي. وثانيا، للكشف عن كيفية التواصل مناطق الدماغ، طبقنا النمذجة السببية الديناميكية (DCM) من ردود فعل4. DCM تمكن تحقيق الاتصال الفعال (أي، التأثيرات السببية والاتجاه بين مناطق الدماغ5). على الرغم من أن DCM اقترح أصلاً كأداة لتحليل بيانات التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي5، قد مددت DCM ردود فعل لتحليل الأطياف السلطة اختلاف الوقت من الإشارات الكهربية4. هذا التحليل يسمح تصوير لكل اتصال العصبية فيما بين الأقاليم وداخلها. وقد اقترح العديد من الدراسات العصبية أن العمليات الحسابية داخل المنطقة المحلية والاتصالات بين المناطق البعيدة المدى تستخدم أساسا ذبذبات غاما--النطاق وثيتا، على التوالي، وتفاعلاتها (مثلاً، انترينمينتس) ويمكن تنعكس ثيتا-غاما التردد عبر اقتران3،6،،من78. ويركز هذا التقرير على بروتوكول البيانات التحليلية؛ لمحة عامة عن خلفية المعلومات9،10 وتسجيل البروتوكولات11 من التخطيط الدماغي داخل الجمجمة، يرجى الرجوع إلى الأدب.

analyzing neural activity and connectivity using intracranial eeg data with spm software

قياس نشاط العصبية والاتصال المرتبطة بالوظائف المعرفية في عالية الدقة المكانية والزمانية هدف هام في علم الأعصاب المعرفي. يمكن مباشرة لتسجيل النشاط العصبي الكهربائية داخل الجمجمة المخ (EEG) وينطوي على إمكانية فريدة لتحقيق هذا الهدف. تقليديا، تم تطبيق متوسط تحليل لتحليل بيانات التخطيط الدماغي داخل الجمجمة؛ ومع ذلك، العديد من التقنيات الجديدة متوفرة يصور العصبية اتصال النشاط وفيما بين الأقاليم وداخلها. هنا، نحن نقدم اثنين من البروتوكولات التحليلية طبقنا مؤخرا لتحليل بيانات التخطيط الدماغي داخل الجمجمة باستخدام برامج رسم الخرائط حدودي الإحصائية (SPM): فعل الوقت التردد SPM تحليل للنشاط العصبي والنمذجة الديناميكية المسببة للاستجابات ل الربط فيما بين الأقاليم وداخلها. نحن تقرير تحليلنا للبيانات التخطيط الدماغي داخل الجمجمة أثناء مراقبة وجوه كنتائج تمثيلية. وكشفت النتائج أن المغزلي والقفويه أدنى (الرقابة الداخلية) وأظهرت النشاط غاما-الفرقة في المراحل المبكرة جداً (110 مللي ثانية) ردا على وجوه، وكل من الرقابة الداخلية واللوزة أظهرت السريع فيما بين الأقاليم وداخلها الاتصال باستخدام أنواع مختلفة من الذبذبات. هذه البروتوكولات التحليلية لديها القدرة على تحديد الآليات العصبية الكامنة وراء الوظائف المعرفية مع ارتفاع الملامح المكانية والزمانية.

باستخدام بروتوكول المعروضة هنا، قمنا بتحليل بيانات التخطيط الدماغي داخل الجمجمة ردا على وجوه18،19. ونحن تسجيل البيانات من ستة مرضى أثناء العرض السلبي من وجوه، والفسيفساء، والمنازل في تستقيم ومقلوب التوجهات. وكشف التناقضات وجوه تستقيم م?...

Watch this Scientific Journal Video about Analyzing Neural Activity and Connectivity Using Intracranial EEG Data with SPM Software at JoVE.com

Analyzing Neural Activity and Connectivity Using Intracranial EEG Data with SPM Software

نقدم اثنين من البروتوكولات التحليلية التي يمكن استخدامها لتحليل البيانات المخ داخل الجمجمة باستخدام برامج رسم الخرائط حدودي الإحصائية (SPM): تحليل الخرائط وقت التردد حدودي الإحصائية للنشاط العصبي، ودينامية السببية نماذج من ردود فعل للربط فيما بين الأقاليم وداخلها.

تحليل النشاط العصبي والاتصال باستخدام بيانات التخطيط الدماغي داخل الجمجمة مع برنامج الحركة الوطنية الصومالية

Measuring neural activity and connectivity associated with cognitive functions at high spatial and temporal resolutions is an important goal in cognitive ...

يمكن أن تساعد هذه الطريقة في الإجابة على الأسئلة الرئيسية في مجال علم الأعصاب المعرفي. الميزة الرئيسية لهذه التقنية هي أنه يمكن تحليل النشاط العصبي والاتصال على التطورات الزمنية المكانية العالية. لبدء تحليل بيانات EEG داخل الجمجمة، قم بإعداد SPM12 وحدد القائمة التحليلية MEG EEG.أولاً، إجراء تحليل تردد الوقت لبيانات EEG داخل الجمجمة المعالجة مسبقًا لكل تجربة باستخدام التحلل الموجي المستمر مع موجات مورليت استنادًا إلى معلمات محددة مسبقًا. للكشف عن التطور الزمني للمكونات الطيفية ، وإجراء التحلل الموجي باستخدام موجات مورليت سبع دورات لعصر كامل من 1، 000 إلى 2، 000 ميلي ثانية باستخدام نطاق تردد 4-300 هرتز. بعد ذلك، تحديد موجة الأم وعدد الدورات ونلاحظ أن عدد الدورات يتحكم في دقة التردد الزمني وينبغي أن يكون أكبر من خمسة لضمان استقرار التقدير.تحديد نطاقات الوقت والتردد. ثم قم بقص خرائط تكرار الوقت الناتجة تلقائيًا لإزالة تأثيرات الحافة. هنا، يتم اقتصاص الخرائط في 200 إلى 500 ميلي ثانية.تنفيذ تحويل البيانات إذا رغبت وتصحيح خط الأساس عن طريق تحديد تكرار الوقت تكرار خرائط الوقت لتصور أفضل التغييرات المتعلقة بالحدث السلطة وتحسين الوضع الطبيعي. بعد ذلك، قم بتحويل خرائط تردد الوقت إلى صور ثنائية الأبعاد. أيضا على نحو سلس باستخدام نواة جاوسي مع قيمة نصف أقصى عرض كامل محددة مسبقا للتعويض عن تقلب بين المواضيع ومطابقة لافتراضات نظرية الحقل العشوائي.الآن حدد تحديد المستوى الثاني في قائمة SPM وأدخل الصور 2D التي سيتم تحليلها. ثم قم بتشغيل النموذج الخطي العام عن طريق تحديد تقدير النموذج. وأخيراً، حدد النتائج لإجراء الاستدلالات الإحصائية على بيانات تردد الوقت استناداً إلى نظرية الحقل العشوائية.الكشف عن مجموعات تردد الوقت التي يتم تنشيطها بشكل كبير مع عتبات محددة مسبقاً مثل تلك التي تشاهد هنا. ابدأ تحليل النمذجة السببية الديناميكية عن طريق تحديد DCM في قائمة SPM. ثم اختر الخيار IND وحدد بيانات جديدة لاستيراد بيانات EEG داخل الجمجمة المعالجة مسبقًا.بعد ذلك ، استخدم قائمة MEG EEG لتحديد نافذة الوقت من الفائدة ، نافذة التردد من الفائدة ، وعدد من دورات الموجة التي سيتم استخدامها ، وظروف الفائدة ، وتناقضات للظروف. تعيين الإطار الزمني إلى 500 مللي ثانية. استخدام خمس دورات موجي مورليت من أربعة إلى 100 هيرتز في خطوات هرتز واحد.استخدم الإعداد الافتراضي لدورة الموجة. تحديد نطاقات تردد الوقت بناء على الاهتمام البحثي. لاحظ أنه يمكن استخدام إطار زمني مع 512 مللي ثانية إضافية تلقائياً أثناء حساب لإزالة تأثيرات الحافة.استنادًا إلى إطار DCM ، حدد مدخلات القيادة التي تمثل المدخلات الحسية على الحالات العصبية والاتصالات الجوهرية التي تجسد الاتصال الأساسي بين الدول العصبية. أيضا، تحديد الآثار التغييرية على الاتصالات الجوهرية عن طريق التلاعب التجريبية لنماذج فارغة ومفتين. تعريف نوع التشكيل الخطي أو غير الخطي.الآن تحديد الاتصالات الخطية وغير الخطية الجوهرية ، ودفع المدخلات والمدخلات التشكيل. تعديل الإعدادات الافتراضية للبارامترات ذات الصلة إذا لزم الأمر مثل وقت بدء التحفيز المسبق ومدته. ثم اختر عكس DCM لتقدير النماذج.بعد ذلك، حدد حفظ النتائج كصورة لحفظ تكرار التردد تردد الاقتران المتغير الصور المعلمة. بعد ذلك، إجراء تأثيرات عشوائية بايزيان نموذج تحليل التحديد عن طريق تحديد BMS لتحديد نموذج الشبكة الأمثل. استخدام الاحتمالات المتوقعة للنموذج واحتمالات الانضمام كمقاييس للتقييم.ثم إجراء الاستدلالات بشأن أنماط عبر الترددات للاتصالات المغير باستخدام معلمات النموذج الفائز. الآن على نحو سلس الصور المعلمة اقتران الاقتران المتغير عن طريق تحديد تحويل إلى الصور. ثم استخدم تحديد المستوى الثاني لإجراء تحليل نموذج خطي عام.وأخيراً، حدد النتائج لحساب قيم SPMT 2D. هنا، تم تعيين نصف الحد الأقصى العرض الكامل في ثمانية هرتز وتم تحديد قيم هامة استكشافية باستخدام عتبة ارتفاع غير مصححة من P أقل من 0.05. وأجريت تحليلات للترددات الزمنية لدراسة الملامح الزمنية والترددية لنشاط الجيروسكوبي الدوني أو نشاط مكتب الأخلاقيات الدولي أثناء معالجة المراحل.هنا نرى خرائط تردد الوقت لنشاط IOG الصحيح للمرحلة المستقيمة وظروف الفسيفساء المستقيمة. كما يتم عرض بيانات SPMT للمرحلة المستقيمة مقابل الفسيفساء المستقيمة. تظهر نماذج الشبكة الوظيفية هنا.وتم التحقيق في ثمانية تركيبات ممكنة من المدخلات المغيرة من مرحلة مستقيمة مقابل فسيفساء مستقيمة على الروابط بين مكتب الرقابة الداخلية و amygdala والاتصال الذاتي على كل منطقة. وتظهر هنا معلمات اقتران الاقتران المتغيرية للترددات والمعلمات SPMT للمرحلة المستقيمة مقابل الفسيفساء المستقيمة في IOG مقابل اللوزة واللوزة مقابل تشكيل IOG. تشير المناطق الحمراء الصفراء إلى اتصال مثير كبير في حين تشير المناطق الزرقاء السماوية إلى الاتصال المثبط.بعد مشاهدة هذا الفيديو ، يجب أن يكون لديك فهم جيد حول كيفية تحليل بيانات EEG داخل الجمجمة للكشف عن النشاط العصبي والاتصال باستخدام برنامج SPM.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Functional Mapping with Simultaneous MEG and EEG

تعيين وظيفي مع MEG الفورية وEEG

We use magnetoencephalography (MEG) and electroencephalography (EEG) to locate and determine the temporal evolution in brain areas involved in the ...

Establishing Intracranial Brain Tumor Xenografts With Subsequent Analysis of Tumor Growth and Response to Therapy using Bioluminescence Imaging

إنشاء Xenografts استئصال ورم من الدماغ داخل الجمجمة والتحليل اللاحق للنمو الورم والاستجابة للعلاج باستخدام التصوير ضوء بارد

Transplantation models using human brain tumor cells have served an essential function in neuro-oncology research for many years. In the past, the most ...

High-density EEG Recordings of the Freely Moving Mice using Polyimide-based Microelectrode

عالية الكثافة تسجيلات EEG من الفئران تتحرك بحرية باستخدام بوليميد المستندة Microelectrode

Electroencephalogram (EEG) indicates the averaged electrical activity of the neuronal populations on a large-scale level. It is widely utilized as a ...

Optical Recording of Suprathreshold Neural Activity with Single-cell and Single-spike Resolution

بصري تسجيل النشاط العصبي للقرار suprathreshold وحيدة الخلية واحد مسمار-

Signaling of information in the vertebrate central nervous system is often carried by populations of neurons rather than individual neurons. Also ...

Applications of EEG Neuroimaging Data: Event-related Potentials, Spectral Power, and Multiscale Entropy

تطبيقات EEG البيانات تصوير الأعصاب: الإمكانيات ذات الصلة بالحدث، والسلطة، الطيفية، ومتعددة النطاقات الانتروبيا

When considering human neuroimaging data, an appreciation of signal variability represents a fundamental innovation in the way we think about brain ...

Optogenetic Perturbation of Neural Activity with Laser Illumination in Semi-intact Drosophila Larvae in Motion

Optogenetic Perturbation of Neural Activity with Laser Illumination in Semi-intact Drosophila Larvae in Motion

Optogenetic اضطراب النشاط العصبي مع إضاءة الليزر في شبه سليمة<em&gt; ذبابة الفاكهة</em&gt; اليرقات في الحركة

Drosophila larval locomotion is a splendid model system in developmental and physiological neuroscience, by virtue of the genetic accessibility of the ...

Neural Activity Propagation in an Unfolded Hippocampal Preparation with a Penetrating Micro-electrode Array

العصبية آخر نشر في إعداد الحصين تكشفت مع اختراق الصغرى، والقطب صفيف

This protocol describes a method for preparing a new in vitro flat hippocampus preparation combined with a micro-machined array to map neural activity in ...

Extracellular Recording of Neuronal Activity Combined with Microiontophoretic Application of Neuroactive Substances in Awake Mice

خارج الخلية تسجيل النشاط العصبية جنبا إلى جنب مع Microiontophoretic تطبيق المواد Neuroactive في الفئران مستيقظا

Differences in the activity of neurotransmitters and neuromodulators, and consequently different neural responses, can be found between anesthetized and ...

Analyzing Synaptic Modulation of Drosophila melanogaster Photoreceptors after Exposure to Prolonged Light

Analyzing Synaptic Modulation of Drosophila melanogaster Photoreceptors after Exposure to Prolonged Light

تحليل متشابك التحوير من<em&gt; ذبابة الفاكهة</em&gt; خلايا مستقبلة للضوء بعد التعرض للضوء لفترات طويلة

The nervous system has the remarkable ability to adapt and respond to various stimuli. This neural adjustment is largely achieved through plasticity at ...

Analyzing Dendritic Morphology in Columns and Layers

تحليل الجذعية الصرف في الأعمدة والطبقات

In many regions of the central nervous systems, such as the fly optic lobes and the vertebrate cortex, synaptic circuits are organized in layers and ...