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

Bu çalışmada Benesse Corporation, Japonya toplum bilim promosyon (JSP'ler) finansman programı için sonraki nesil dünyanın önde gelen araştırmacılar (LZ008), organizasyon teşvik araştırma nörogelişimsel bozukluklar için fon tarafından desteklenmiştir, ve JSP'ler KAKENHI (15K 04185; 18K 03174).

Bizim çalışma yerel Kurumsal Etik Komitesi tarafından kabul edildi.
1. temel bilgiler
Not: Belirli katılımcılar, elektrotlar, başvuru yöntemleri veya elektrot konumlar olarak herhangi bir kısıtlama olmadan veri türleri için analitik iletişim kuralları uygulanır. Bizim örneğimizde, biz altı hastalarda farmakolojik zorlu odak epilepsi test. İlgi bölgelerde yok epileptik foci olan hastalar test ettik.
<ol><li>Kayıt intrakranial EEG veri hedef el...

<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>

Burada tanıtılan SPM yazılım kullanarak intrakranial EEG verileri analitik protokollerde fonksiyonel MRI ile karşılaştırıldığında birçok avantajı var. İlk olarak, iletişim kurallarını yüksek zamansal çözünürlükte sinir harekete geçirmek tasvir. Bu nedenle, sonuçlar sinir harekete geçirmek bilişsel ilişkilendirir erken veya geç işleme aşamalarında uygulanan olup olmadığını gösterir. Örneğimizde, yüz etkisi görsel işleme (Yani, 110 msn) çok erken evrelerinde tespit edilm...

Sinirsel aktivite ve yüksek zamansal ve mekansal çözünürlükte bilişsel fonksiyonları ile ilişkili bağlantı ölçme kognitif Nörobilim birincil amaçlarından biridir. Ancak, bu hedefi gerçekleştirmek kolay değildir. Sinirsel aktivite kaydetmek için kullanılan bir popüler fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (MRG) yöntemidir. Fonksiyonel MRI temiz bir dezavantajı düşük zamansal çözünürlüğü olsa da fonksiyonel MRI milimetre düzeyinde ve non-invaziv kayıt, yüksek uzaysal çözünürlük gibi birçok avantaj sunar. Buna ek olarak, fonksiyonel MRI sadece dolaylı olarak elektrik sinir etkinliği yansıtan kan oksijen düzeyi bağlı sinyalleri ölçer. Elektroansefalografi (EEG) ve magnetoencephalography (MEG), dahil olmak üzere popüler elektrofizyolojik yöntemleri yüksek zamansal milisaniyelik düzeyinde sahiptir. Ancak, sahip oldukları nispeten düşük uzamsal çözünürlük, çünkü onlar kafa derisi, Elektrik/manyetik sinyaller kaydetmek ve beyin aktivitesi tasvir zor ters problemler çözmek gerekir.
EEG intrakraniyal doğrudan yüksek zamansal (milisaniye) ve kayma (santimetre) çözünürlük1elektrik sinir etkinliğini kaydedebilirsiniz. Bu açık sınırlamalar olmasına rağmen bu ölçü sinirsel aktivite ve bağlantı, anlamak için değerli fırsatlar sağlayabilir (Örneğin, ölçülebilir bölgeler için klinik kriterleri sınırlı). Birkaç İntrakraniyal EEG Araştırmalar sinirsel aktivite tasvir için geleneksel ortalama çözümlemesi başvurdum. Her ne kadar analiz ortalama hassas zaman kilitli ve düşük frekans bandı harekete geçirmek algılayabilir, faz kilitli olmayan algılayamaz ve/veya yüksek frekanslı (Örneğin, GAMA Grup) etkinleştirme. Buna ek olarak, işlevsel sinir kancası edebiyat intrakranial EEG kayıtları üzerinde derinlemesine değerlendirilmemiş. Birkaç yeni teknikler son zamanlarda sinirsel aktivite ve içi ve arası regional bağlantısı intrakranial EEG verileri çözümlemek için uygulanan fonksiyonel MRI ve EEG/MEG kayıtları'nda tasvir için geliştirilmiştir.
Burada, biz son zamanlarda istatistiksel parametrik eşleme (SPM) yazılımını kullanarak intrakranial EEG verileri çözümlemek için uyguladığınız analitik iletişim kuralları tanıtmak. İlk ne zaman ve hangi sıklıkta ortaya çıkarmak için beynin aktif, biz zaman-frekans SPM analiz2gerçekleştirilen. Bu analiz zaman ve frekans etki aynı anda sürekli dalgacık dönüşüm kullanarak çözer ve uygun şekilde rasgele alan teorisi kullanarak zaman-frekans haritalar family-wise hata (FWE) ücretine düzeltir. İkinci olarak, nasıl beyin bölgeleri iletişim ortaya çıkarmak için biz dinamik nedensel modelleme (DCM) indüklenen yanıtları4uygulanır. DCM sağlar etkili bağlantı incelenmesi (Yani, beyin bölgeleri5arasında nedensel ve yönlü etkiler). DCM aslında fonksiyonel MRI veri5analiz etmek için bir araç olarak önerilmiş rağmen DCM indüklenen tepkilerin elektrofizyolojik sinyalleri4zaman değişen güç spectra analiz etmek için uzatıldı. Bu analiz her iki içi ve arası regional sinirsel bağlantı tasviri sağlar. Birkaç nörofizyolojik çalışmalar yerel içi bölgesel hesaplamaları ve uzun mesafe Bölgelerarası iletişim ağırlıklı olarak Gama ve Teta bandı titreşimler, sırasıyla kullanın ve ilişkileri (Örneğin, entrainments) olabilir tavsiye ettiler Teta-gama çapraz-frekans kaplin3,6,7,8tarafından yansıtılması. Bu rapor veri analitik protokolü üzerinde odaklanmaktadır; Genel arka plan bilgileri9,10 ve kayıt protokolleri11 EEG intrakraniyal için lütfen edebiyat için bakın.

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

Sinirsel aktivite ve yüksek zamansal ve mekansal çözünürlükte bilişsel fonksiyonları ile ilişkili bağlantı ölçme önemli bir hedefi kognitif Nörobilim var. Kafa içi elektroansefalografi (EEG) doğrudan elektrik sinirsel aktivite kaydedebilirsiniz ve bu amacı gerçekleştirmek için benzersiz bir potansiyele sahiptir. Geleneksel olarak, intrakranial EEG verileri çözümlemek için analiz ortalama uygulanmış; Ancak, bazı yeni teknikler sinirsel aktivite ve içi ve arası regional bağlantıyı gösteren için kullanılabilir. Burada, biz son zamanlarda uygulanan istatistiksel parametrik eşleme (SPM) yazılımını kullanarak intrakranial EEG verileri çözümlemek için iki analitik protokol tanıtmak: zaman-frekans SPM analizi için sinirsel aktivite ve dinamik nedensel modellenmesi indüklenen yanıt için içi ve arası regional bağlantı. Biz bizim analiz intrakranial EEG veri yüzler gözlem sırasında temsilcisi rapor-den sonuçlanmak. Sonuçları ortaya koydu aşağı oksipital gyrus (kütük) çok erken aşamalarında (110 msn) yanıt-e doğru yüz ve seyir defteri hem salınım türleri kullanarak hızlı içi ve arası regional bağlantı gösterdi amigdala GAMA-Grup faaliyet gösterdi. Bu analitik protokoller yüksek kayma ve zamansal profilleri ile bilişsel işlevler altında yatan sinirsel mekanizmalar belirlemek potansiyeline sahip.

Burada sunulan iletişim kuralını kullanarak, intrakranial EEG veri yüzler18,19yanıt olarak analiz ettik. Biz altı hasta verilerden yüzler, mozaik ve dik evlerde pasif görüntüleme sırasında kayıt ve yönelimleri tersine. Dik yüzleri karşı dik mozaik ve dik yüzleri karşı dik evleri tezat yüz etkisi (Yani, diğer nesnelere göre yüz özgü beyin aktivitesi) saptandı. Ters karşı</...

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

Biz istatistik parametrik eşleme (SPM) yazılımını kullanarak kafa içi elektroansefalografi verileri çözümlemek için kullanılan iki analitik protokol mevcut: zaman-frekans istatistiksel parametrik eşleme analizi için sinirsel aktivite ve dinamik nedensel içi ve arası regional bağlantısı için indüklenen tepkilerin modelleme.

Sinirsel aktivite ve bağlanırlığı İntrakraniyal EEG veri SPM yazılım programıyla analiz

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

Bu yöntem bilişsel nörobilim alanında anahtar sorulara cevap yardımcı olabilir. Bu tekniğin en büyük avantajı, yüksek uzamsal zamansal evrimler üzerinde nöral aktivite ve bağlantı analiz edebilirsiniz. İntrakraniyal EEG verilerinin analizine başlamak için SPM12'yi ayarlayın ve MEG EEG analitik menüsünü seçin.İlk olarak, önceden tanımlanmış parametrelere dayalı Morlet dalgacıkları ile sürekli dalgaayrış ayrışması kullanarak her bir deneyin önceden işlenmiş intrakranial EEG verileri için zaman frekansı analizini yapın. Spektral bileşenlerin zamansal evrimini ortaya çıkarmak için, dört ila 300 hertz frekans aralığını kullanarak 1, 000 ila 2, 000 milisaniye tüm dönem için yedi döngülü Morlet dalgacıkları kullanarak dalgacık ayrışma yapın. Daha sonra, ana dalga dalgacıkını ve döngü sayısını belirleyin ve döngü sayısının zaman frekansı çözümlerini kontrol ettiğini ve tahmin kararlılığını sağlamak için beşten büyük olması gerektiğini unutmayın.Zaman ve frekans aralıklarını belirleyin. Ardından, kenar efektlerini kaldırmak için ortaya çıkan zaman frekansı eşlemlerini otomatik olarak kırpın. Burada, haritalar 200 ila 500 milisaniye kırpılır.Olayla ilgili güç değişikliklerini daha iyi görselleştirmek ve normalliği iyileştirmek için zaman frekansı haritaları için zaman frekansı yeniden ölçeğini seçerek istenirse veri dönüşümü ve temel düzeltme gerçekleştirin. Ardından, zaman frekansı eşlemlerini iki boyutlu görüntülere dönüştürün. Ayrıca, denekler arası değişkenliği telafi etmek ve rasgele alan teorisi varsayımlarına uymak için önceden tanımlanmış tam genişlikte yarım maksimum değere sahip bir Gauss çekirdeği ni kullanarak da pürüzsüz.Şimdi SPM menüsünde ikinci düzeyi belirt'i seçin ve analiz edilecek 2B görüntüleri girin. Daha sonra model tahminini seçerek genel doğrusal modeli çalıştırın. Son olarak, rasgele alan teorisine dayalı zaman frekansı verileri üzerinde istatistiksel çıkarımlar gerçekleştirmek için sonuçları seçin.Burada görülenler gibi önceden tanımlanmış eşiklere sahip önemli ölçüde etkinleştirilmiş zaman frekansı kümelerini algıla. SPM menüsünde DCM seçerek dinamik nedensel modelleme çözümlemesi başlatın. Ardından IND seçeneğini seçin ve önceden işlenmiş intrakranial EEG verilerini almak için yeni veriler seçin.Ardından, ilgi süresi penceresini, ilgi sıklığını, kullanılacak dalgacık döngülerinin sayısını, ilgi koşullarını ve koşullara yönelik kontrastları belirtmek için MEG EEG menüsünü kullanın. Zaman penceresini 1 ila 500 milisaniye olarak ayarlayın. Bir hertz adımda dört ila 100 hertz beş döngülü Morlet dalgacıkları kullanın.Dalgacık döngüsü için varsayılan ayarı kullanın. Araştırma ilgi alanına göre zaman-frekans aralıklarını belirleyin. Kenar efektlerini kaldırmak için hesaplama sırasında 512 milisaniye lik bir zaman penceresinin otomatik olarak kullanılabileceğini unutmayın.DCM çerçevesine dayanarak, nöral durumlar üzerindeki duyusal girdileri temsil eden sürüş girdileri ve nöral durumlar arasında temel bağlantıyı somutlaştıran içsel bağlantıları tanımlayın. Ayrıca, null ve varsayımsal modeller için deneysel manipülasyonlar yoluyla içsel bağlantılar üzerinde modüler etkileri tanımlayın. Modülasyon türünü doğrusal veya doğrusal olmayan olarak tanımlayın.Şimdi içsel doğrusal ve doğrusal olmayan bağlantıları, sürüş girişlerini ve modülasyon girişlerini belirtin. Önceki uyarıcı başlangıç süresi ve süresi gibi gerekirse ilgili parametrelerin varsayılan ayarlarını değiştirin. Ardından modelleri tahmin etmek için DCM'yi tersine çevirin.Bundan sonra, frekans-frekans modüler bağlantı parametresi görüntülerini kaydetmek için sonuçları görüntü olarak kaydet'i seçin. Ardından, en uygun ağ modelini belirlemek için BMS'yi seçerek rastgele bir etki Bayesian Model Seçimi analizi gerçekleştirin. Değerlendirme ölçütleri olarak modeli beklenen olasılıkları ve katılım olasılıklarını kullanın.Daha sonra kazanan model parametrelerini kullanarak modüler bağlantıların çapraz frekans desenleri ile ilgili çıkarımlar yapın. Şimdi, görüntülere dönüştür'ü seçerek modüler bağlantı parametresi görüntülerini düzleştirin. Sonra genel doğrusal model çözümlemesi gerçekleştirmek için ikinci düzey belirtin kullanın.Son olarak, 2B SPMT değerlerini hesaplamak için sonuçları seçin. Burada, tam genişlikyarı maksimum sekiz hertz olarak ayarlanmış ve önemli değerler 0,05'ten az P düzeltilmemiş yükseklik eşiği kullanılarak araştırmacı olarak tanımlanmıştır. Fazların işlenmesi sırasında Inferior Oksipital Girus veya IOG aktivitesinin zamansal ve frekans profillerini araştırmak için zaman frekansı analizleri yapılmıştır.Burada dik faz ve dik mozaik koşulları için doğru IOG aktivitesinin zaman-frekans haritalarını görüyoruz. Dik faz ve dik mozaik için SPMT verileri de gösterilmiştir. İşlevsel ağ modelleri burada gösterilmiştir.IOG ve amigdala arasındaki bağlantılara dik faz karşı dik mozaik modüler giriş ve her bölgeye kendi kendine bağlantı sekiz olası kombinasyonları araştırıldı. Sıklık modülatör kaplin parametreleri ve Dik faz için SPMT değerleri karşı Dik mozaik IOG karşı amigdala ve amigdala karşı IOG modülasyonu burada gösterilmiştir. Mavi-siyan alanları inhibitör bağlantı gösterirken kırmızı-sarı alanlar önemli uyarıcı bağlantı gösterir.Bu videoyu izledikten sonra, SPM yazılımını kullanarak nöral aktivite ve bağlantı tespit etmek için intrakranial EEG verilerini analiz etmek için iyi bir anlayışa sahip olmalısınız.

Research

JoVE Journal

Neuroscience

Functional Mapping with Simultaneous MEG and EEG

Eşzamanlı MEG ve EEG Fonksiyonel Haritalama

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

Biyoparlaklık Görüntüleme kullanarak Tümör Büyüme ve Terapi yanıt sonraki Analizi ile İntrakranial Beyin Tümörü Xenografts kurulması

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

Poliimid-temelli Mikroelektrod kullanarak Serbestçe Hareketli Fare Yüksek yoğunluklu EEG Kayıtlar

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

Tek hücreli ve tek başak çözünürlüğe sahip supratreshold nöral aktivitenin Optik kaydı

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

Olay İlişkili Potansiyeller, Spektral Güç ve Çok Ölçekli Entropi: EEG beyin görüntüleme Veri Uygulamaları

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

Yarı sağlam Lazer Aydınlatma ile Sinir Faaliyet optogenetic Pertürbasyon<em&gt; Drosophila</emMotion&gt; Larva

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

Bir Penetran Mikro-elektrot Array ile bir Kırımsız Hipokampal Hazırlık Sinir Faaliyet Yayılım

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

Uyanık Farelerde Nöroaktif Maddelerin Microiontophoretic Uygulaması ile birlikte Nöronal Faaliyet dışı Kaydı

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

Synaptic Modülasyon Analizi<em&gt; Drosophila melanogaster</em&gt; Uzun süreli ışığa maruz kaldıktan sonra Fotoreseptörler

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

Sütunlar ve Katmanlar dendritik Morfoloji Analizi

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 ...