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

本研究は次世代の世界最先端研究者 (LZ008)、神経発達障害の研究の推進のための組織の科学振興 (JSPS) 資金調達プログラムの日本社会株式会社ベネッセコーポレーションからの資金によって支えられました。・日本学術振興会科研費 (15 K 04185; 18 K 03174)。

我々 の研究は、制度、倫理委員会で承認されました。
1. 基本情報
注: 分析のプロトコルは、特定の参加者、電極、参照方法、または電極の場所に関して制限なしデータの様々 なタイプに適用できます。例では、薬理学的難治性てんかんに苦しんで 6 人の患者をテストしました。関心領域のてんかん焦点がなかった患者をテストしました。
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	<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. 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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. 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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>

本導入した SPM のソフトウェアを使用して頭蓋内脳波データの分析のプロトコルには、機能的 MRI と比較していくつかの利点があります。まず、プロトコルは、高時間分解能での神経活動を描写できます。したがって、結果は神経活性化の認知相関処理の早いか遅い段階で実装するかどうかを示します。例では、視覚情報処理の非常に早い段階 (すなわち、 110 ms) 顔効果が確認されまし?...

神経活動と高時空間分解能で認知機能に関連付けられている接続の測定は、認知神経科学の主な目標の 1 つです。しかし、この目標を達成するは容易ではないです。神経活動を記録するために使用 1 つの人気のあるメソッドは機能磁気共鳴イメージ投射 (MRI です)。機能的 MRI は、ミリ波レベルおよび非侵襲的な記録で高空間解像度などのいくつかの利点を提供していますが、機能的 MRI の明確な不利な点は、低時間分解能です。さらに、機能的 MRI は、電気神経活動を直接反映する血液酸素レベル依存信号を測定します。脳波と脳磁図 (MEG) などを含む、一般的な電気生理学的方法ミリ秒レベルの高時空間解像度があります。ただし、彼らは頭皮で電気/磁気信号を記録し、脳の活動を描写する困難な逆問題を解く必要がありますので彼らは空間解像度が比較的低いがあります。
頭蓋内脳波記録は、高い時間 (ミリ秒) と空間 (センチ) 解像度1で電気的神経活動を直接記録できます。明確な制限がありますが、この測定は神経活動との接続性を理解する貴重な機会を提供できる (例えば、測定可能な領域は臨床基準に制限されます)。いくつかの頭蓋内脳波の研究は、神経活動を表現する伝統的な平均分析を適用しています。非位相を検出できない分析を平均敏感に時間ロックおよび低周波数バンドの活性化を検出できるが活性化高周波 (例えば、ガンマ バンド) および/または。さらに、機能的な神経結合頭蓋内脳波記録の文献で詳しく分析されていません。いくつかの新しい技術は、頭蓋内脳波データ分析に適用することができます機能 MRI ・脳波・脳磁図記録の神経活動と内間 regional 接続を描写する最近開発されています。
最近統計的パラメトリック マッピング (SPM) ソフトウェアを使用して頭蓋内脳波データを分析に用いている分析のプロトコルを紹介します。最初は、時とその頻度を明らかにする脳の領域が活性化、時間-周波数 SPM 解析2を行った。この分析は、同時に連続ウェーブレット変換を用いた時間・周波数ドメインを分解し、適切にランダム フィールド理論を用いた時間周波数マップで family-wise エラー (FWE) 率を修正します。第二に、脳が通信する方法を明らかにする誘導的応答4動的因果モデリング (DCM) を適用されます。DCM により、効果的な連結性の調査 (すなわち、脳領域の5の間で因果と指向性の影響)。DCM もともと機能的 MRI データ5を分析するためのツールとして提案されたが誘導的応答の DCM を電気生理学的信号4の時間変化スペクトルを分析する拡張されています。この分析では、両イントラ間 regional 神経接続の描写をことができます。ガンマ ・ シータ ・ バンド振動使用, 主にローカルで域内の計算と長距離の地域間コミュニケーション、それらの相互作用 (例えばentrainments) にすることができますいくつかの神経生理学的研究が示唆しています。シータ ガンマ クロス周波のカップリング3,6,7,8によって反映されます。このレポートは、データ分析のプロトコルに焦点を当ててください。バック グラウンド情報9,10の概要と頭蓋内脳波記録プロトコル11文献を参照してください。

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

神経活動と高時空間分解能で認知機能に関連付けられている接続の測定は認知神経科学の重要な目標です。頭蓋内脳波 (EEG) は直接神経の電気的活動を記録することができ、この目標を達成するためにユニークな可能性を秘めています。伝統的に、頭蓋内脳波データを解析に適用されている分析の平均ただし、いくつかの新しい技術、神経活動と内間 regional 接続を表したりすることがあります。ここで、我々 は最近統計的パラメトリック マッピング (SPM) ソフトウェアを使用して頭蓋内脳波データを分析に適用される分析の 2 つのプロトコルを紹介: 神経活動との因果関係の動的モデリングのための時間-周波数 SPM 解析による応答内間 regional 接続。代表的な結果として顔の観察の間に頭蓋内脳波データの我々 の分析を報告します。結果では、劣って後頭回 (IOG) が顔への応答の非常に早い段階 (110 ms) と IOG と急速なイントラ間 regional を使用した接続さまざまな種類の振動を示した扁桃体でガンマ バンド活動を示したことを明らかにしました。これらの分析のプロトコルには、高い空間的で、一時的なプロファイルと認知機能の基礎となる神経のメカニズムを識別するために可能性があります。

ここに提示されたプロトコルを使用して、面18,19に応えて頭蓋内脳波を行った。面、モザイク、直立で住宅の受動的視聴中に 6 人の患者からのデータを記録し、向きを反転します。直立したモザイク対正立顔と直立住宅対直立面のコントラストは、顔効果 (つまり、他のオブジェクトを基準にして顔固有?...

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

統計的パラメトリック マッピング (SPM) ソフトウェアを使用して頭蓋内脳波データを分析するために使用できる 2 つの分析のプロトコルを提案する: 時間周波数統計的パラメトリック マッピング解析神経活動と動的因果関係内間 regional 接続のための誘導の応答のモデリング。

神経活動と Spm と頭蓋内脳波データを使用した接続の分析

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

この方法は、認知神経科学分野の重要な質問に答えるのに役立ちます。この手法の主な利点は、高空間的時間的進化に関する神経活動と接続性を分析できることです。頭蓋内脳細胞データの分析を開始するには、SPM12 を設定し、MEG EEG 分析メニューを選択します。まず、事前定義されたパラメータに基づいて、モレットウェーブレットを用いた連続ウェーブレット分解を用いて、各試験の前処理された頭蓋内脳波データの時間頻度解析を行う。スペクトル成分の時間的進化を明らかにするために、4〜300ヘルツの周波数範囲を使用して、1,000〜2,000ミリ秒のエポック全体に対して7サイクルのモーレットウェーブレットを使用してウェーブレット分解を行います。次に、母波の波形とサイクル数を決定し、サイクル数が時間周波数分解能を制御し、推定安定性を確保するために5より大きくする必要があることに注意してください。時間と周波数の範囲を決定します。次に、結果の時間頻度マップを自動的にトリミングして、エッジエフェクトを削除します。ここでは、マップは 200 ~ 500 ミリ秒で切り取られます。イベント関連の電力変化を視覚化し、正規性を改善するために、時間周波数マップの時間周波数再スケールを選択して、必要に応じてデータ変換を実行し、ベースライン補正を実行します。次に、時間頻度マップを 2 次元画像に変換します。また、ガウスカーネルを使用して、対象間の変動性を補正し、ランダムフィールド理論の仮定に準拠するために、事前定義された全角半最大値を使用して滑らか。SPM メニューで 2 番目のレベルを指定し、分析する 2D イメージを入力します。次に、モデル推定を選択して一般線形モデルを実行します。最後に、ランダムフィールド理論に基づいて時間頻度データに対する統計的推論を実行する結果を選択します。ここで見られるような事前定義されたしきい値を持つ、有意に活性化された時間頻度クラスターを検出します。SPM メニューで DCM を選択して、動的因果モデリング分析を開始します。次に、IND オプションを選択し、前処理された頭蓋内脳のデータをインポートする新しいデータを選択します。次に、MEG の EEG メニューを使用して、対象のタイム ウィンドウ、対象の頻度ウィンドウ、使用するウェーブレット サイクルの数、対象の条件、条件のコントラストを指定します。時間枠を 1 ~ 500 ミリ秒に設定します。1つのヘルツステップで4〜100ヘルツの5サイクルのモレットウェーブレットを使用してください。ウェーブレット サイクルの既定の設定を使用します。研究の関心に基づいて、時間周波数範囲を決定します。さらに 512 ミリ秒のタイム ウィンドウを計算時に自動的に使用してエッジ効果を削除できることに注意してください。DCM フレームワークに基づいて、神経状態の感覚入力を表す駆動入力と、神経状態間のベースライン接続を具体化する組み込み接続を定義します。また、null モデルと仮説モデルの実験操作を使用して、組み込み接続に対する変調効果を定義します。変調のタイプを線形または非線形として定義します。次に、固有の線形および非線形接続、駆動入力および変調入力を指定します。必要に応じて、関連するパラメータのデフォルト設定(以前の刺激の発症時間や持続時間など)を変更します。次に、モデルを推定するために反転DCMを選択します。その後、結果を画像として保存を選択して、周波数周波数変調結合パラメータの画像を保存します。次に、BMS を選択して最適なネットワーク モデルを特定して、ランダム効果ベイジアン モデル選択解析を実行します。モデルの予想される確率と確率確率を評価メジャーとして使用します。次に、受賞モデルパラメータを使用して、変調接続のクロス周波数パターンに関する推論を行います。[イメージへの変換] を選択して、変調結合パラメータの画像をスムーズにします。次に、第 2 レベルを指定して一般的な線形モデル解析を実行します。最後に、結果を選択して 2D SPMT 値を計算します。ここでは、全角半最大を8ヘルツに設定し、有意な値を、0.05未満のPの未補正の高さ閾値を使用して探索的に同定した。時間頻度分析は、フェーズの処理中に下方の後頭回またはIOG活性の時間および周波数プロファイルを調査するために行われた。ここでは、直立段階と直立モザイク条件に対する適切なIOGアクティビティの時間頻度マップを見ます。直立位相と直立モザイクの SPMT データも示されています。機能ネットワーク モデルを次に示します。IOGと扁桃体の間の接続と各領域への自己接続に直立相と直立モザイクの変調入力の8つの可能な組み合わせを調査した。IOG対扁桃体および扁桃体対IOG変調の直立位相対直立モザイクの周波数周波数変調結合パラメータとSPMT値をここに示す。赤黄色の領域は重要な励起接続性を示し、青いシアン領域は阻害的な接続性を示します。このビデオを見た後、SPMソフトウェアを使用して神経活動と接続性を検出するための頭蓋内脳体データを分析する方法についてよく理解する必要があります。

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Functional Mapping with Simultaneous MEG and EEG

同時MEGおよびEEGとの機能的マッピング

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

生物発光イメージングを使用して腫瘍の成長や治療に対する反応のその後の分析では頭蓋内脳の腫瘍異種移植片の確立

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

ポリイミドベースのマイクロ電極を用いて自由に動くマウスの高密度脳波録音

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

単一セルと単スパイク分解能で閾値上神経活動の光記録

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

EEGニューロイメージングデータの応用：事象関連電位、スペクトルパワー、およびマルチスケールエントロピー

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

半無傷でレーザー照射による神経活動のOptogeneticの摂動<em&gt;ショウジョウバエ</emイン·モーション&gt;幼虫

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

地中マイクロ電極アレイと非折り畳み海馬準備神経活動の伝播

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

覚醒マウスにおける神経活性物質のMicroiontophoreticアプリケーションと組み合わせることで神経活動の細胞外記録

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

のシナプス変調を分析<em&gt;キイロショウジョウバエ</em&gt;長時間の光照射後の感光体

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

列およびレイヤーで樹状形態を分析します

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 ...