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

מחקר זה נתמך על ידי קרנות של חברת Benesse, החברה יפן עבור התוכנית מימון של קידום המדע (JSPS) עבור חוקרים מובילים בעולם הדור הבא (LZ008), הארגון לקידום מחקר בהפרעות התפתחותיות, את KAKENHI JSPS (15K 04185; 18K 03174).

המחקר שלנו אושרה על ידי ועדת האתיקה מוסדיים מקומיים.
1. מידע בסיסי
הערה: ניתן להחיל את הפרוטוקולים אנליטי לסוגים שונים של נתונים ללא כל מגבלות לגבי המשתתפים ספציפיים, אלקטרודות, שיטות של אסמכתא או מיקומים אלקטרודה. בדוגמה שלנו, בדקנו שישה חולים שסובלים מאפילפס?...

<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>

הפרוטוקולים אנליטי עבור נתוני EEG תוך-גולגולתי שימוש בתוכנה SPM הציג בזאת יש מספר יתרונות בהשוואה MRI פונקציונלי. ראשית, הפרוטוקולים יכול מתארים הפעלה עצבית ברזולוציה הטמפורלית גבוהה. לכן, התוצאות מצביעות על ה"מפה קוגניטיבית של הפעלה עצבית מיושמים בשלבים מוקדם או מאוחר של עיבוד. בדוגמה שלנו, ?...

מדידת פעילות עצבית וקישוריות המשויכים פונקציות קוגניטיביות ברזולוציות גבוהות יכולות היא אחת המטרות של מדעי המוח הקוגניטיביים. עם זאת, השגת מטרה זו אינה קלה. אחת השיטות הפופולריות שישמשו להקלטת פעילות עצבית הוא פונקציונלי תהודה מגנטית (MRI). למרות MRI פונקציונלי מציע מספר יתרונות, כגון רזולוציה מרחבית גבוהה מילימטר ברמה, ההקלטה לא פולשנית, בעמדת נחיתות ברורה של MRI פונקציונלי הוא שלה ברזולוציה הטמפורלית נמוכה. בנוסף, MRI פונקציונלי מודד דם חמצן-רמת-תלויי-אותות, אשר רק בעקיפין משקפים פעילות עצבית חשמלי. שיטות אלקטרופיזיולוגיות פופולריות, כולל אלקטרואנצפלוגרם (EEG) ועל מגנטואנצפלוגרפיה (מג), יש ברזולוציות גבוהות טמפורלית ברמת אלפיות השנייה. עם זאת, יש להם רזולוציות המרחבי נמוך יחסית, משום שהם להקליט אותות חשמליים/מגנטי הקרקפת חייב לפתור בעיות קשות הפוך כדי לתאר את פעילות המוח.
EEG תוך-גולגולתי ניתן להקליט ישירות חשמל פעילות עצבית גבוהה טמפורלית (אלפית שנייה), החלטות מרחביות (סנטימטר)1. אמצעי זה יכול לספק הזדמנויות יקרי ערך להבין פעילות עצבית, קישוריות, למרות שיש לו גבולות ברורים (למשל, מדיד אזורים מוגבלים קריטריונים קליניים). מספר מחקרים EEG תוך-גולגולתי החלת ניתוח מסורתי חישוב ממוצע רגיל כדי לתאר פעילות עצבית. למרות בממוצע ניתוח יכול לזהות ברגישות להקת בתדר נמוך נעול זמן ההפעלה, הוא אינו יכול לזהות הלא-נעילת פאזה ו/או הפעלת בתדירות גבוהה (למשל, פס גמא). בנוסף, צימוד עצבית תפקודית שלא נותחה לעומק הספרות על הקלטות EEG תוך-גולגולתי. מספר טכניקות חדשות פותחו לאחרונה כדי לתאר את קישוריות פעילות של "אינטרה" בין regional עצבית בהקלטות פונקציונלי MRI ו- EEG/מג, אשר יכול להיות מיושם כדי לנתח נתונים EEG תוך-גולגולתי.
כאן, אנחנו מציגים את הפרוטוקולים אנליטי אנחנו התקינו לאחרונה כדי לנתח נתונים EEG תוך-גולגולתי באמצעות תוכנה סטטיסטית פרמטרית מיפוי (SPM). ראשית, כדי לחשוף את מתי, באיזו תדירות, האזורים במוח יכול להיות מופעל, ביצענו ניתוח SPM זמן-תדר2. ניתוח זה מפרקת את זמן ותדירות תחומים בו זמנית באמצעות המרה אדוה רציפה ומתקנת בהתאם שיעור שגיאה family-wise (FWE) ב המפות זמן-תדר באמצעות התיאוריה שדה אקראי. שנית, כדי לחשוף כמה אזורים במוח לתקשר, והגשנו בקשה מידול סיבתי דינמי (DCM) של תגובות המושרה4. DCM מאפשר החקירה של קישוריות יעיל (קרי, השפעות סיבתי כיוונית בין אזורי המוח5). למרות DCM הוצע במקור ככלי לניתוח נתונים MRI פונקציונלי5, DCM תגובות המושרה הוארך כדי לנתח את ספקטרום כוח משתנה הזמן של אותות אלקטרופיזיולוגיות4. ניתוח זה מאפשר תיאור של שני regional אינטרה בין עצביים קישוריות. Neurophysiological מספר מחקרים הראו כי חישובי אינטרה-אזורית מקומית ותקשורת בין-אזורית ארוכי טווח משתמשים בעיקר גמא-תטה-להקת תנודות, בהתאמה, האינטראקציות שלהם (למשל, entrainments) יכול יבואו לידי ביטוי על ידי תטא-גמא צימוד בין תדר3,6,7,8. דו ח זה מתמקד פרוטוקול אנליטי של נתונים; מבט כולל על רקע מידע9,10 , פרוטוקולי ההקלטה11 של EEG תוך גולגולתי, נא עיין בספרות.

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

מדידת פעילות עצבית וקישוריות המשויכים פונקציות קוגניטיביות ברזולוציות גבוהות יכולות הוא מטרה חשובה והקוגניציה. תוך-גולגולתי אלקטרואנצפלוגרם (EEG) ניתן להקליט ישירות חשמל פעילות עצבית, יש את הפוטנציאל הייחודי כדי להשיג מטרה זו. באופן מסורתי, בממוצע ניתוח הוחל לניתוח נתונים תוך-גולגולתי EEG; עם זאת, מספר טכניקות חדשות זמינות עבור המתארים קישוריות פעילות של "אינטרה" בין regional עצבית. . כאן, אנחנו מציגים שני פרוטוקולים אנליטי לאחרונה הוספנו כדי לנתח נתונים EEG תוך-גולגולתי באמצעות תוכנה סטטיסטית פרמטרית מיפוי (SPM): זמן-תדר SPM ניתוח של פעילות עצבית ועיצוב דינמי סיבתי המושרה תגובות עבור "אינטרה" בין regional קישוריות. מדווחים שלנו ניתוח של נתוני EEG תוך-גולגולתי במהלך הצפיה פרצופים כתוצאות נציג. התוצאות חשף כי הכישור העורפית נחות (הלוגו) הראו פעילות גמא-band-בשלבים מוקדמים מאוד (110 ms) בתגובה פרצופים, הן את הלוגו ואת אמיגדלה הראה מהירה "אינטרה" בין regional קישוריות באמצעות סוגים שונים של תנודות. פרוטוקולים אנליטי אלה יש הפוטנציאל לזיהוי המנגנונים העצביים תפקודים קוגניטיביים עם פרופילים יכולות גבוהות.

באמצעות פרוטוקול שהוצגו במסמך זה, ניתחנו את הנתונים תוך-גולגולתי EEG בתגובה פרצופים18,19. אנו שנרשם נתונים מתוך שישה חולים במהלך צפייה פסיבית של פרצופים, פסיפסים, בתים זקוף, כיוונים הפוכים. הניגודים פרצופים זקוף מול פסיפסים זקוף ובתים פר?...

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

אנו מציגים שני פרוטוקולים אנליטי שיכול לשמש לניתוח נתונים אלקטרואנצפלוגרם תוך-גולגולתי שימוש בתוכנה פרמטרית סטטיסטי-מיפוי (SPM): מיפוי פרמטרית סטטיסטי זמן-תדר ניתוח פעילות עצבית, הסיבתי דינמי מידול המושרה תגובות עבור קישוריות "אינטרה" בין regional.

ניתוח פעילות עצבית וקישוריות באמצעות נתוני EEG תוך-גולגולתי בתוכנה SPM

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

שיטה זו יכולה לעזור לענות על שאלות מפתח בתחום מדעי המוח הקוגניטיביים. היתרון העיקרי של טכניקה זו הוא שהיא יכולה לנתח פעילות עצבית וקישוריות על אבולוציות זמניות מרחביות גבוהות. כדי להתחיל בניתוח של נתוני EEG תוך גולגולתיים, הגדר את SPM12 ובחר בתפריט האנליטי MEG EEG.תחילה, בצע ניתוח תדר זמן עבור נתוני EEG תוך גולגולתיים שנוצרו מראש של כל ניסוי באמצעות פירוק גל רציף עם גלים Morlet בהתבסס על פרמטרים מוגדרים מראש. כדי לחשוף את האבולוציה הזמנית של רכיבים ספקטרליים, לנהל פירוק גלים באמצעות גלים מורלט שבעה מחזורים עבור התקופה כולה של 1, 000 עד 2, 000 אלפיות שנייה באמצעות טווח התדרים של ארבעה עד 300 הרץ. לאחר מכן, קבע את גל האם ואת מספר המחזורים ושים לב שמספר המחזורים שולט ברזולוציות תדירות הזמן וצריך להיות גדול מחמישה כדי להבטיח יציבות הערכה.קבע טווחי זמן ותדירות. לאחר מכן חתוך את מפות תדירות הזמן המתקבלות באופן אוטומטי כדי להסיר אפקטי קצה. כאן, המפות נחתכות ב 200 עד 500 אלפיות שנייה.בצע המרה בנתונים אם תרצה ותיקון בסיסי על-ידי בחירת שינוי קנה מידה של תדירות הזמן עבור מפות תדירות הזמן כדי להמחיש טוב יותר שינויי חשמל הקשורים לאירועים ולשפר את הנורמליות. לאחר מכן, המר את מפות תדירות הזמן לתמונות דו-ממדיות. כמו כן, חלק באמצעות ליבה גאוסיאנית עם ערך חצי מרבי מוגדר מראש ברוחב מלא כדי לפצות על השונות בין-נושאית ולתאים להנחות של תורת השדות האקראית.כעת בחרו 'ציין רמה שנייה' מתפריט SPM והזינו את התמונות הדו-מימדיות שינותחו. לאחר מכן הפעל את המודל ליניארי כללי על-ידי בחירת הערכת מודל. לבסוף, בחר תוצאות כדי לבצע מסקנות סטטיסטיות על נתוני תדירות הזמן בהתבסס על תורת השדות האקראית.זהה אשכולות תדר זמן שהופעלו באופן משמעותי עם סף מוגדר מראש כגון אלה שנראו כאן. התחל ניתוח מידול סיבתי דינאמי על-ידי בחירה ב- DCM בתפריט SPM. לאחר מכן בחרו באפשרות IND ובחרו נתונים חדשים לייבוא נתוני EEG תוך גולגולתיים שנוצרו מראש.לאחר מכן, השתמש בתפריט MEG EEG כדי לציין את חלון הזמן של עניין, חלון תדירות של עניין, מספר מחזורי wavelet שישמש, תנאי עניין, ואת הניגודים עבור התנאים. הגדר את חלון הזמן ל- 500 אלפיות שניה. השתמש בגלים מורלט חמישה מחזורים של ארבעה עד 100 הרץ בצעד אחד הרץ.השתמש בהגדרת ברירת המחדל עבור מחזור wavelet. קבע את טווחי תדירות הזמן בהתבסס על עניין מחקרי. שים לב שניתן להשתמש באופן אוטומטי בחלון זמן עם 512 אלפיות שניה נוספות במהלך החישוב כדי להסיר אפקטי קצה.בהתבסס על מסגרת DCM, הגדר את תשומות הנהיגה המייצגות תשומות חושיות על מצבי עצבי ואת הקשרים הפנימיים המגלמים קישוריות בסיסית בין מצבי עצב. כמו כן, להגדיר את ההשפעות המופנן על הקשרים המהותיים באמצעות מניפולציות ניסיוניות עבור מודלים null ו המשוערות. הגדר את סוג האפנן כליניארי או לא ליניארי.כעת ציין את החיבורים ליניאריים ולא ליניאריים פנימיים, כניסות נהיגה וקלט אפנון. שנה את הגדרות ברירת המחדל של פרמטרים קשורים במידת הצורך, כגון זמן ומשך הופעת גירוי קודם. לאחר מכן בחר הפוך את DCM כדי להעריך את המודלים.לאחר מכן, בחרו 'שמור תוצאות כתמונה' לשמירת תמונות פרמטרים מודולטוריות בתדר תדירות. לאחר מכן, לבצע ניתוח בחירת מודל ביזיאני אפקטים אקראיים על ידי בחירת BMS כדי לזהות את מודל הרשת האופטימלי. השתמש בהסתברויות הצפויות במודל ובהסתברויות ההיענות כאמצעי הערכה.לאחר מכן בצע מסקנות לגבי דפוסי התדרים הצולבים של החיבורים המופנמים באמצעות הפרמטרים של המודל המנצח. עכשיו להחליק את תמונות פרמטר צימוד מודולטורי על ידי בחירה להמיר לתמונות. לאחר מכן השתמש באפשרות ציין רמה שניה כדי לבצע ניתוח כללי של מודלים ליניאריים.לבסוף, בחר תוצאות כדי לחשב את ערכי ה- SPMT הדו-מימדיים. כאן, חצי המקסימום ברוחב מלא נקבע על שמונה הרץ וערכים משמעותיים זוהו באמצעות סף גובה לא מגובה של P פחות מ 0.05. ניתוחי תדירות זמן נערכו כדי לחקור את הפרופילים הזמניים והתדירות של פעילות Gyrus העורפית הנחותה או IOG במהלך עיבוד שלבים.כאן אנו רואים מפות תדר זמן של פעילות IOG הנכונה עבור השלב הזקוף ותנאי הפסיפס הזקוף. נתוני SPMT עבור שלב זקוף לעומת פסיפס זקוף מוצגים גם כן. דגמי רשת פונקציונליים מוצגים כאן.שמונה שילובים אפשריים של קלט מודולטורי של שלב זקוף לעומת פסיפס זקוף על קשרים בין IOG ואמיגדלה וחיבור עצמי לכל אזור נחקרו. פרמטרי צימוד מודולטוריים בתדר תדר וערכי SPMT עבור שלב זקוף לעומת פסיפס זקוף עבור IOG לעומת אמיגדלה ואמיגדלה לעומת אפנון IOG מוצגים כאן. האזורים האדומים-צהובים מצביעים על קישוריות סינפלורציה משמעותית בעוד שאזורי הציאן הכחולים מצביעים על קישוריות מעכבת.לאחר צפייה בסרטון זה, אתה צריך הבנה טובה על איך לנתח נתוני EEG תוך גולגולתי לזיהוי פעילות עצבית וקישוריות באמצעות תוכנת SPM.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Functional Mapping with Simultaneous MEG and EEG

מיפוי פונקציונלית עם מג סימולטני EEG

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

הקמת גידול תוך גולגולתי xenografts המוח עם ניתוח בדיעבד של הגידול ואת התגובה לטיפול באמצעות הדמיה פליטת אור

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

בצפיפות גבוהה הקלטות EEG של העכברים לנוע בחופשיות באמצעות polyimide מבוססי 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

הקלטה אופטית של פעילות עצבית suprathreshold עם רזולוצית תא בודד ויחיד ספייק

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

יישומים של נתוני ה-EEG הדמייה: פוטנציאל הקשור לאירוע, כוח של רוח רפאים, וMultiscale אנטרופיה

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

הפרעות optogenetic של פעילות עצבית עם תאורת לייזר בחצי ללא פגע<em&gt; דרוזופילה</em&gt; זחלים בתנועה

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

עצבי פעילות הרבייה בהיפוקמפוס הכנה פרש בחודר מיקרו-אלקטרודה Array

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

הקלטה תאית של העצבית פעילות משולבת עם Microiontophoretic יישום של חומרי Neuroactive עכברי Awake

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

ניתוח Synaptic אפנון של<em&gt; תסיסנית</em&gt; קולטני אור לאחר חשיפה לאור ממושך

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

ניתוח מורפולוגיה דנדריטים ב עמודות שכבות

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 ...