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

이 연구는 Benesse 공사, 다음 세대 세계 최고의 연구원 (LZ008), Neurodevelopmental 장애 연구 추진 조직에 대 한 과학 진흥 (JSP) 자금 프로그램에 대 한 일본 사회에서에서 자금에 의해 지원 되었다 그리고 JSP KAKENHI (15 K 04185; 18 K 03174).

우리의 연구는 현지 기관 윤리 위원회에 의해 승인 되었다.
1. 기본 정보
참고: 분석 프로토콜은 다양 한 유형의 특정 참가자, 전극, 참조 방법, 또는 전극 위치 어떤 제한 없이 데이터에 적용할 수 있습니다. 우리의 예제에서 우리는 6 환자 약리학 다루기 힘든 초점 간 질에서 고통 테스트. 아무 간 질 foci 관심 영역에 있던 환자 테스트.
<ol><li>대상 전극에?...

<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>

여기 소개 하는 SPM 소프트웨어를 사용 하 여 intracranial 뇌 파 데이터 분석 프로토콜 기능 MRI에 비해 몇 가지 장점이 있다. 첫째, 프로토콜 높은 시간 해상도에서 신경 활성화를 묘사할 수 있다. 따라서, 결과 처리의 이른 또는 늦은 단계에서 신경 활성화의 인지 상관 관계는 구현 여부를 나타냅니다. 우리의 예제에서는 얼굴 효과 시각적 처리의 매우 초기 단계 (즉, 110 ms) 확인 되었다. 또한, 다...

신경 활동과 연결 관련 된 높은 공간과 시간 해상도에서 인지 기능 측정 인지 신경 과학의 주 목표 중 하나입니다. 그러나,이 목표 달성은 쉽지 않다입니다. 신경 활동을 기록 하는 데 사용 하는 하나의 인기 있는 방법은 기능 자기 공명 영상 (MRI) 이다. 기능적 MRI 밀리미터 수준 및 비-침략 적 기록, 높은 공간 해상도 같은 몇 가지 장점을 제공 하지만 기능 MRI의 명확한 불리는 낮은 시간적 해상도입니다. 또한, 기능적 MRI만 직접으로 전기 신경 활동을 반영 하는 혈액 산소 수준 종속 신호를 측정 합니다. Electroencephalography (뇌 파) 등 magnetoencephalography (멕), 인기 있는 electrophysiological 방법 밀리초 수준에서 높은 시간 해상도가지고. 그러나 그들은 두 피에서 전기/자기 신호를 기록 하 고 두뇌 활동을 묘사 하기 위해 어려운 역 문제를 해결 해야 하기 때문에, 그들은 상대적으로 낮은 공간 해상도, 있다.
Intracranial 뇌 파 직접 높은 시간 (밀리초)와 공간 (센티미터) 해상도1전기 신경 활동을 기록할 수 있다. 그것은 분명 한계를가지고 있지만이 측정 신경 활동과 연결, 이해 하는 귀중 한 기회를 제공할 수 있습니다 (예를 들어, 측정 지역 임상 기준으로 제한 됩니다). 여러 intracranial 뇌 파 연구는 신경 활동을 묘사 하기 위해 전통적인 평균 분석을 적용 했습니다. 평균 분석 민감하게 시간 동기 및 낮은 주파수 밴드 활성화를 검색할 수 있습니다, 하지만 그것은 비 위상 동기를 검색할 수 없습니다 또는 높은-주파수 (예: 감마 밴드) 활성화. 또한, 기능 신경 결합 하지 intracranial 뇌 파 기록 문학에 깊이 분석 되었습니다. 몇 가지 새로운 기술은 신경 활동와 내 통해 regional 연결 intracranial 뇌 파 데이터 분석에 적용 될 수 있는 기능성 MRI와 EEG/멕 녹음을 묘사 하기 위해 최근에 개발 되었습니다.
여기, 우리가 최근 통계적 파라미터 매핑 (SPM) 소프트웨어를 사용 하 여 intracranial 뇌 파 데이터 분석에 적용 분석 프로토콜을 소개 합니다. 첫째, 언제, 그리고 어느 주파수에서 공개 뇌 영역 활성화 될 수 있는, 우리가 수행 시간-주파수 SPM 분석2. 이 분석 시간 및 주파수 도메인을 동시에 사용 하 여 연속 웨이 블 릿 변환 분해 및 임의 필드 이론을 사용 하 여 시간-주파수 지도 family-wise 오류 (FWE) 속도 적절 하 게 수정. 둘째, 뇌 영역 통신 하는 방법을 공개, 우리 유도 응답4의 동적 인과 모델링 (DCM) 적용. DCM의 효과적인 연결 조사 수 있습니다 (즉, 뇌 영역5중 인과 및 방향 영향). DCM 기능 MRI 데이터5를 분석 하기 위한 도구로 원래 제안 되었다, 비록 유도 응답의 DCM electrophysiological 신호4시간 가변 파워 스펙트럼 분석을 확장 되었습니다. 이 분석 두 내부 및 남북 regional 신경 연결의 묘사를 허용 한다. 지역 내 지역 계산 및 장거리 간 지역 통신 주로 사용 하 여 감마 세타 밴드 진동, 각각, 그리고 그들의 상호 작용 (예, entrainments) 수 여러 신경 생리학 연구 제안 세타 감마 주파수 크로스 커플링3,6,,78에 의해 반영 됩니다. 이 보고서는 데이터 분석 프로토콜;에 초점을 맞추고합니다 배경 정보9,10 의 개요 및 기록 프로토콜11 intracranial 뇌 파의 문학을 참조 하십시오.

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

신경 활동과 연결 관련 된 높은 공간과 시간 해상도에서 인지 기능을 측정 하는 것은 인지 신경 과학에서 중요 한 목표입니다. Intracranial electroencephalography (뇌 파) 직접 전기 신경 활동을 기록할 수 있으며이 목표를 달성 하기 위해 독특한 잠재력. 전통적으로, 평균 분석에 적용 된 분석 intracranial 뇌 파 데이터; 그러나, 몇 가지 새로운 기술을 묘사 신경 활동 및 내부와 남북 regional 연결 사용할 수 있습니다. 우리가 최근 통계적 파라미터 매핑 (SPM) 소프트웨어를 사용 하 여 intracranial 뇌 파 데이터 분석에 적용 하는 두 개의 분석 프로토콜 소개: 신경 활동 및 동적 인과 모델링의 시간-주파수 SPM 분석에 대 한 응답을 유도 내 고 남북 regional 연결입니다. 우리 대표 결과 얼굴의 관찰 동안 intracranial 뇌 파 데이터 분석 보고. 결과 밝혀 열 등 후 두 이랑 (IOG) 얼굴에 아주 초기 단계 (110 ms) 모두 IOG와 편도 빠른 내부 및 남북 regional 연결 진동의 다양 한 종류를 사용 하 여 보였다에서 감마 밴드 활동을 보였다. 이러한 분석 프로토콜 기본 높은 공간 및 시간 프로필 인지 기능 신경 메커니즘을 식별 하기 위해 가능성이 있다.

우리 얼굴18,19응답에서 intracranial 뇌 파 데이터 분석 여기에 소개 하는 프로토콜을 사용 하 여. 우리 얼굴, 모자이크, 및 직 립에 집의 수동 보는 동안 6 환자에서 데이터를 기록 하 고 방향 반전. 똑바로 모자이크 대 수직 얼굴 및 직 립 집 대 똑바로 얼굴 대조 얼굴 효과를 (즉, 다른 개체를 기준으로 얼굴 특정 ...

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

선물이 intracranial electroencephalography 데이터 통계 파라미터 매핑 (SPM) 소프트웨어를 사용 하 여 분석 하는 데 사용할 수 있는 두 개의 분석 프로토콜: 신경 활동, 및 동적 인과 관계에 대 한 시간-주파수 통계적 파라미터 매핑 분석 내부 및 남북 regional 연결에 대 한 유발된 반응의 모델링.

신경 활동과 연결 Intracranial 뇌 파 데이터를 사용 하 여 SPM 소프트웨어 분석

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

이 방법은 인지 신경 과학 분야의 주요 질문에 대답하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기술의 주요 장점은 신경 활동과 고공간 측두성 진화에 대한 연결을 분석할 수 있다는 것입니다. 두개 내 EEG 데이터 분석을 시작하려면 SPM12를 설정하고 MEG EEG 분석 메뉴를 선택합니다.먼저 미리 정의된 매개 변수를 기반으로 모레 웨이블릿을 사용하여 연속 웨이블릿 분해를 사용하여 각 시험의 전처리된 두개내 EEG 데이터에 대한 시간 주파수 분석을 수행합니다. 스펙트럼 성분의 시간적 진화를 밝히기 위해, 4~300 헤르츠의 주파수 범위를 사용하여 전체 1, 000 ~ 2, 000 밀리초의 전체 시대에 7사이클 모렛 웨이블릿을 사용하여 웨이블릿 분해를 실시한다. 다음으로, 마더 웨이블릿과 사이클 수를 결정하고 사이클 수가 시간 주파 해상도를 제어하고 추정 안정성을 보장하기 위해 5 개 이상이어야한다는 점에 유의하십시오.시간 및 주파수 범위를 결정합니다. 그런 다음 결과 시간 주파수 맵을 자동으로 자르면 가장자리 효과를 제거합니다. 여기서 맵은 200밀리초에서 500밀리초로 자른다.시간 주파수 맵의 시간 주파수 재축을 선택하여 이벤트 관련 전원 변경을 더 잘 시각화하고 정상성을 개선하여 원하는 경우 데이터 변환을 수행하고 기준 수정을 수행합니다. 다음으로 시간 주파수 맵을 2차원 이미지로 변환합니다. 또한 미리 정의된 전체 너비 반최대 값의 가우시안 커널을 사용하여 피사체 간 가변성을 보정하고 무작위 필드 이론의 가정을 준수합니다.이제 SPM 메뉴에서 두 번째 레벨을 지정하고 분석할 2D 이미지를 입력합니다. 그런 다음 모델 추정을 선택하여 일반 선형 모델을 실행합니다. 마지막으로 임의 필드 이론에 따라 시간 주파 데이터에 대한 통계 적 추론을 수행하도록 결과를 선택합니다.여기에 있는 임계값과 같이 미리 정의된 임계값을 가진 현저하게 활성화된 시간 주파수 클러스터를 감지합니다. SPM 메뉴에서 DCM을 선택하여 동적 인과 모델링 분석을 시작합니다. 그런 다음 IND 옵션을 선택하고 새 데이터를 선택하여 미리 처리된 두개내 EEG 데이터를 가져옵니다.그런 다음 MEG EEG 메뉴를 사용하여 관심 있는 시간 창, 관심 빈도 창, 사용할 웨이블렛 주기 수, 관심 조건 및 조건에 대한 대비를 지정합니다. 시간 창을 1~500밀리초로 설정합니다. 헤르츠 계단에서 4~100 헤르츠의 5주기 모렛 웨이브를 사용하십시오.웨이블렛 주기의 기본 설정을 사용합니다. 연구 관심에 따라 시간 주파 범위를 결정합니다. 계산 중에 512밀리초를 추가로 사용할 수 있는 시간 창을 사용하여 가장자리 효과를 제거할 수 있습니다.DCM 프레임워크를 기반으로 신경 상태에 대한 감각 입력과 신경 상태 간의 기준연결내의 연결을 나타내는 구동 입력을 정의합니다. 또한 null 및 가설 모델에 대한 실험 적 조작을 통해 본질적인 연결에 대한 변조 효과를 정의합니다. 변조 유형을 선형 또는 비선형으로 정의합니다.이제 본질적인 선형 및 비선형 연결, 구동 입력 및 변조 입력을 지정합니다. 사전 자극 개시 시간 및 기간과 같이 필요한 경우 관련 매개 변수의 기본 설정을 수정합니다. 그런 다음 모델을 추정하기 위해 반전 DCM을 선택합니다.그런 다음 결과를 이미지로 저장하여 주파수 주파수 조절 커플링 매개 변수 이미지를 저장합니다. 다음으로 최적의 네트워크 모델을 식별하기 위해 BMS를 선택하여 Bayesian 모델 선택 분석을 임의로 효과 수행합니다. 모델 예상 확률 및 응력 확률을 평가 척도로 사용합니다.그런 다음 위닝 모델 매개 변수를 사용하여 변조 연결의 교차 주파수 패턴에 대해 추론합니다. 이제 이미지로 변환을 선택하여 변조 커플링 매개 변수 이미지를 부드럽게 합니다. 그런 다음 두 번째 레벨을 지정하여 일반 선형 모델 분석을 수행합니다.마지막으로 결과를 선택하여 2D SPMT 값을 계산합니다. 여기서 전체 폭 의 절반 최대값은 8 헤르츠로 설정되었으며 중요한 값은 0.05 미만의 P의 수정되지 않은 높이 임계값을 사용하여 탐색적으로 식별되었습니다. 시간 주파 분석은 단계의 처리 중에 열등한 Occipital Gyrus 또는 IOG 활동의 시간 적 및 주파수 프로파일을 조사하기 위해 수행되었다.여기에서는 직립 단계 및 직립 모자이크 조건에 대한 올바른 IOG 활동의 시간 주파 맵이 표시됩니다. 직립 상 대 직립 모자이크에 대한 SPMT 데이터도 표시됩니다. 기능성 네트워크 모델은 여기에 표시됩니다.IOG와 편도체 사이의 연결에 직립 모자이크 대 직립 위상의 변조 입력의 8 개의 가능한 조합을 조사하고 각 영역에 자체 연결. IOG 대 편도체 및 편도체 대 IOG 변조에 대한 직립 상 대 직립 모자이크에 대한 주파수 주파수 조절 커플링 파라미터 및 SPMT 값이 여기에 나와 있다. 빨간색-노란색 영역은 상당한 흥분성 연결을 나타내고 청색-시안 영역은 억제 연결을 나타냅니다.이 비디오를 시청한 후에는 SPM 소프트웨어를 사용하여 신경 활동 및 연결을 감지하기 위한 두개내 EEG 데이터를 분석하는 방법에 대해 잘 이해해야 합니다.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Functional Mapping with Simultaneous MEG and EEG

동시 MEG와 EEG와 기능 매핑

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

연구

신경과학

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

Bioluminescence 이미징을 사용하여 종양 성장과 치료에 반응 이후 분석 Intracranial 뇌종양의 Xenografts 구축

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

Polyimide 기반 Microelectrode를 사용하여 자유롭게 이동 마우스의 고밀도 뇌파 레코딩

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

단일 셀 및 단일 스파이크 해상도 suprathreshold 신경 활동의 광 기록

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

이벤트 관련 후보, 분광 및 멀티 스케일 엔트로피 : EEG 신경 영상 데이터의 응용

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

세미 그대로의 레이저 조명과 신경 활동의 Optogenetic 섭동<em&gt; 초파리</em모션&gt; 유충

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

관통 마이크로 전극 배열을 펼친 해마 준비에 신경 활동 전파

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

깨어 마우스의 신경 활성 물질의 Microiontophoretic 응용 프로그램과 결합하여 신경 활동의 세포 외 기록

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

의 시냅틱 변조 분석<em&gt; 노랑 초파리</em&gt; 장시간 빛에 노출 후 광수

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

열 및 레이어에 수지상 형태학 분석

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 ...