Magnetoensefalografi ile nesne algısında ön Stimulus kaynak düzeyinde etkileri tespit etme

Açıklanan protokol, Salzburg Üniversitesi ‘nde insan araştırma etiği komitesinin yönergelerine uyur ve Helsinki Bildirgesi uyarınca yer almaktadır. 1. uyarıcı malzemesi hazırlayın Rubin yüz/vazo yanılsama14bir görüntü indirin. Bu, katılımcıların yarısına gösterilecektir. Orijinal görüntüye (siyah arka plan yerine beyaz arka plan) göre çevrilmiş siyah ve beyaz renklerle ikinci bir Rubin yüz/vazo negatif görüntü oluşturmak için orijinal siyah beyaz ikili Rubin görüntüsünü tersine çevirmek için MATLAB komutunu kullanın. Bu, katılımcıların diğer yarısında gösterilecektir. Rubin görüntüsünün piksel bloklarını rasgele karıştırarak bir maske oluşturun. Belirgin kontur özelliklerini gizlemek için yeterince küçük olan kare bloklarda resmi bölün, örneğin orijinal görüntünün boyutunun% 2 ve% 5 ‘ i (250 tarafından 250 bir görüntünün 5 ‘ i 5 piksel), sonra da rasgele maskeleme oluşturmak için onları shuffle. Beyaz bir arka planda siyah bir fiktasyon haç oluşturun, böylece sabitleme haç Rubin görüntüsünden daha küçüktür (5 ° ‘ den az görsel açı). 2. MEG ve stimülasyon ekipmanlarını ayarlayın Uyarıcı sunum bilgisayarını Projektöre bağlayın. DLP LED projektör kumandasını USB optoyalıtılmış bir uzantıyla (veriler için) ve dijital görsel arayüz (DVı) kablosuyla (uyaranlara) bağlayın. MEG edinme bilgisayarını, Tetikleyicileri gönderip almasına izin vermek için uyarıcı sunum bilgisayarına bağlayın. Entegre uyarıcı sunum sisteminin dijital giriş/çıkış (VıO) sistemini (düğmeler ve Tetikleyiciler, 2x standart D24 konnektörleri) optoyalıtılmış BNC Breakout kutusundaki MEG konektörüne takın. 1 kHz ‘de boş oda MEG veri 1 dakika kaydedin. 102 magnetometre ve 204 ortogonal olarak yerleştirilmiş düzlemsel gradiometrelerden gelen sinyalleri 102 farklı konumlarda izleyerek, tüm sinyalleri edinme bilgisayarında gerçek zamanlı olarak görselleştirin. 3. MEG deneyi için katılımcının hazırlanması Not: MEG veri edinme ayrıntıları daha önce15açıklanmıştır. Katılımcının Helsinki bildirimine uygun olarak bilgilendirilmiş rızayı anlamasını ve kişisel verilerin işlenmesi için bir onay beyanı içeren formu imzalamasını sağlayın. Katılımcı manyetik olmayan giysiler ile sağlamak ve onların vücutlarında ya da hiçbir metalik nesneleri olduğundan emin olun. Katılımcıların bunu sağlamak için başka bir anonim anket doldurmasını isteyin ve katılımcı nörolojik bozukluklar gibi başka bir dışlama kriterleri yok, ve ellilik ve dinlenme düzeyi gibi diğer kişisel verileri belgelemek için. Katılımcıyı Ferromagnetic olmayan (ahşap) bir sandalyeye oturur. 5 baş pozisyon göstergesi (HPı) bobinleri kafasına yapışkan sıva ile, iki gözün üzerinde, biri diğer gözün üstünde, diğeri ise her kulağın arkasına takın. Dijitalleştirme sisteminin izci sensörünü katılımcının kafasına sıkıca yerleştirin ve maksimum stabilite için gözlükler olarak düzeltin.Not: 3D çizim tablası (malzeme tablosu) kullanıldı. Anatomik simgeleri, sol ve sağ ön-auriküler noktaları ve nasion dijiize ve sol ve sağ ön-auriküler noktaları simetrik olduğundan emin olun. Bu işaretlemiştir 3B koordinat çerçevesini tanımlar. 3 boyutlu çizim tablası Stylus kullanarak 5 HPI bobin konumlarını Digitize. Kafa derisi boyunca 300 puana kadar Digitize ve baş şeklin kapsama maksimize. Manyetik rezonans (MR) görüntülerde kafa derisinin iyi tanımlanmış alanlarını, arkasındaki Trinitron üzerinde ve ön tarafta bulunan nazion ‘un yanı sıra burun köprüsünü de kapsar.Not: Bu puanlar, daha iyi bireysel kaynak yeniden yapılanma için anatomik bir görüntü ile ortak kayıt için kullanılacaktır. İzleyici sensörüyle gözlükler çıkarın. Üstte tek kullanımlık elektrotları (superciliary Arch) ve aşağıda (zigomatik maksiller kemiğine medial) sağ gözün dikey göz hareketlerini izlemek için takın. Yatay göz hareketlerini izlemek için sol gözün solunda ve sağ gözün sağında (zigomatik maksiller kemiğine dorsal) tek kullanımlık elektrotları takın. Kalp hızını izlemek için sağ köprücük kemiğinin altında ve kalbin altına tek kullanımlık elektrotları takın.Not: gözler ve kalp sinyalleri nispeten sağlam, bu nedenle tek kullanımlık elektrotların empedansı kontrol etmek gerekli değildir. Boyun altında bir zemin olarak tek kullanımlık bir elektrot takın. Katılımcı MEG korumalı odaya eskort ve MEG sandalyede oturmak için talimat. HPı kablo demetini ve tek kullanımlık elektrotları MEG sistemine takın. Katılımcının kafası MEG kask üst dokunur ve katılımcı bu pozisyonda rahat emin olun sandalye kaldırın. Korumalı odanın kapısını kapatın ve koruma altındaki odanın içinde ve dışındaki interkom sistemi aracılığıyla katılımcıyla iletişim kurun. Katılımcının, 1 kHz ‘de dinlenme durumu MEG verilerini kaydederken 5 dakika boyunca boş bir ekrana (Merkezi sabitleme haç dışında boş) pasif bir şekilde bakmasını isteyin. Deneme süresince 1 kHz ‘de örnekleme hızını tutun. Görev gereksinimlerinin katılımcıını bildirin ve 20 uygulama denemeleri gerçekleştirin.Not: örnek yönergeler: “her zaman ekran merkezinde sabitleme tutun. Bir çapraz görünür ve çapraz kaybolur sonra, bir görüntü şifreli görüntüsünün ardından görürsünüz. En kısa sürede şifreli görüntü kaybolur, Eğer bir vazo görmüşseniz yüzler ve yeşil düğme gördüm eğer sarı düğmeye tıklayın. ” Katılımcılar arasında yanıt düğmelerini alternatif (örneğin, yüzler için sağ, vazo için sol, ya da tersi).Not: Yanıt düğmelerinin rengi önemli değildir. 4. Psychtoolbox16 kullanarak deneme mevcut Katılımcılar için talimatları görüntüleyin, ne zaman onlar yüzleri ve hangi düğmeye bir vazo görmek basın görmek basın onlara söylemek. Bu sırada tüm denemeler için geçerli olacak 4 olay ile tek bir deneme oluşturun: fiksasyon Cross, Rubin görüntü, maske ve yanıt istemi (Şekil 1). Her deneme başlangıcı, 1 s ve 1,8 s arasında değişken bir süre için sabitleme haç görüntüler. Bu süre sonunda, sabitleme haç çıkarın ve 150 MS için Rubin görüntü görüntüler. 150 MS sonunda, Rubin görüntü çıkarın ve 200 ms için maske görüntüler. 200 MS ‘nin sonunda, maskeyi kaldırın ve katılımcıların en fazla 2 s yanıt süresi ile yanıt vermesini istemeye yönelik bir soru görüntüleyin. Katılımcılar 2 s içinde yanıt vermezse, bir sonraki deneme (sabitleme çapraz ile başlayarak) bunu yaparken başlar gibi yanıt süresini program. Aksi takdirde, 2 s sonra sonraki deneme başlatın. Tüm 4 olayların zamanlaması yanı sıra yanıt seçimi ve zamanlamasını kaydedin. Katılımcıların kısaca dinlenmesine yönelik bir yönerge görüntülemeden önce 100 kez aynı deneme yapısını yineleyin. Bu bir deneysel blok oluşturmaktadır. 400 toplam denemeler için blok yapısını 4 kez yineleyin. 5. deney sırasında MEG sinyalini ve katılımcısı izleyin Katılımcı video üzerinden izleyin. Her bloğun başlangıcında, görev başlamadan önce, MEG verilerini ölçmeye başlayın ve katılımcıların baş konumunun MEG ile ilgili ilk konumunu kaydedin. Kullanılan MEG sisteminde Başlat ‘a Git ‘i tıklatın. Bir iletişim kutusu HPı verilerinin kayıt için atlanacak veya eklenip kaydedilmediğini sorduğunda, HPı bobinleri sinyalini inceleyin ve ilk kafa pozisyonunu kaydetmek için kabul et ‘i tıklatın. Bundan sonra, MEG verilerini kaydetmeye başlamak için RAW kaydet ‘i tıklatın. Deney boyunca herhangi bir noktada katılımcı deneyi durdurmak, deneyi sonlandırmak ve MEG sisteminden tüm sensörleri çıkarın ve sandalyeden katılımcı serbest bırakmak için korumalı odanın içine gitmek istiyor. Satın alma bilgisayarında gerçek zamanlı olarak görselleştirerek MEG sinyallerini izleyin. Bloklar arasında, onlar iyi ve devam etmeye hazır olduğundan emin olmak için hoparlör sistemi aracılığıyla katılımcı ile iletişim ve istedikleri takdirde onların ekstremite taşımak için talimat, ama onların kafa değil. Bloklar arasında, bu bloğun alınan MEG sinyalleri kaydedin. Deney bittikten sonra, korumalı odanın içine gidin, MEG sisteminden tüm sensörleri çıkarın ve sandalyeden katılımcı bırakın. Katılımcı korumalı odanın dışına eskort ve onlara kendi yüz ve vücut kendilerini tüm sensörleri ayırmak veya onlar için sensörleri ayırmak için seçim teklif. Katılımcı teşekkür ve parasal tazminat sağlamak. 6. ön proses ve segment MEG sinyalleri Maxfilter programında uygulanan sinyal alanı ayırma algoritmasını kullanın (MEG üreticisi tarafından sağlanan), sürekli MEG sinyallerinden harici gürültüyü kaldırmak için varsayılan parametre değerlerine sahiptir. Fieldtrip Toolbox17 işlevi ft_preprocessing kullanarak sürekli verilere 0,1 Hz yüksek geçiş filtresi uygulayın.Not: ‘ ft_ ‘ ile önekli tüm sonradan bildirilen işlevler fieldtrip araç kutusunun bir parçasıdır. Her deneme üzerinde uyarıcı sunum önceki 1 saniye ayıklayarak Meg verileri segment. Bu dönemler her deneme adresindeki katılımcıların davranışsal yanıtlarına göre bir ‘ yüz ‘ veya ‘ vazo ‘ deneme türü etiketi atayın. Ft_rejectvisual kullanarak, eserlerin doğası ne olursa olsun, gürültüyü veya eserleri aşan göstermeyi belirlemek ve kaldırmak için denemeler ve kanalları görsel olarak inceleyin. Zscore ‘a tıklayarak ve var’ı tıklattıktan sonra gösterilen aykırı değerleri kaldırarak aşırı varyans ile 3 veya deneme değerini aşan denemeler ve kanallar seçerek, z-skorları olan denemeleri ve kanalları 3 ‘ ün üzerinde reddet. Bu prosedürden önce veya sonra tüm denemeler için MEG sinyalini inceleyin. 7. kaynak yeniden yapılanma Fieldtrip ‘te uygulanan beamonforming yordamında ortak doğrusal kısıtlı minimum varyans12 uzamsal filtreleri elde etmek için kaynak lokalizasyonu gerçekleştirmek üzere her iki deneme türünü de ekleyin. Bant-Pass bu durumda 1 ve 40 Hz arasında, faiz frekansları için epoched veri filtre. Bu durumda 1 saniyelik prestimulus döneminde, Kovaryans matrisini hesaplamak için ilgi süresini seçin.Not: elde edilen veri segmentleri (-1 ile 0 s ve 1 ila 40 Hz arasında seçilir) veri girişi gerektiren tüm aşağıdaki adımlarda kullanılır. Ft_volumesegment ile bireysel yapısal MR görüntüleri dışında beyin ve kafa derisi segment. Mevcut değilse, standart T1 kullanın (istatistiksel parametrik eşleme [SPM] araç kutusundan) Montreal Nöroloji Enstitüsü (MNı, Montreal, Quebec, Kanada) beyin taraması yerine. Her katılımcı için ft_prepare_headmodel kullanarak gerçekçi tek kabuk kafa modeli oluşturun. Bireysel MR görüntülerinde, ft_volumerealign ile kaba bir ortak kayıt başlatmak için görüntüde konumunuzu tıklayarak fiducial simgeler bulun. Daha ince bir ortak kayıt için baş şekil noktalarını kafa derisi ile hizalayın. Ft_prepare_sourcemodel ile her katılımcı beyin hacmine morphed MNı şablon beyin dayalı 1,5 cm çözünürlükte bireysel bir 3D ızgara hazırlayın. MEG kanalları ve ft_prepare_leadfield ile kılavuz konumları için ileriye dönük modeli hesaplayın. Yapılandırma fixedori leadfield yalnızca bir en iyi dipol oryantasyon hesaplamak için kullanın. Her deneme için Kovaryans matrisini hesaplayın ve tüm denemeler boyunca ortalama. İleriye dönük modeli ve ft_sourceanalysis ile ortalama Kovaryans matrisini kullanarak uzamsal filtreleri hesaplayın. Izgaradaki her kaynak konumu için ve her deneme sürümü için zaman serisini elde etmek üzere sensör düzeyi sinyalini LCMV filtrelerine çarpın. 8. ilgi bölgesinde ön Stimulus osilör gücünü analiz edin Önceki literatürden örneğin bir ilgi alanı (YG) tanımlayın18 (burada fusiform yüz alan [FFA]; MNı koordinatları: [28 -64 -4] mm). Ft_selectdata kullanarak, ROı için dağınık olarak karşılık gelen sanal sensörü tek dışarı. Bölünmüş yüz ve vazo denemeler ft_selectdata kullanarak. Ft_freqanalysis kullanarak, iki deneme türünden verileri ayrı olarak YG ‘de bir frekans analizi gerçekleştirin. Hızlı Fourier dönüşümü gerçekleştirmek için mtmfft için yöntem seçeneğini ayarlayın. Bir hann fonksiyon konik kullanmak için Hanning için konik seçeneğini ayarlayın. 1 Hz ‘den 40 Hz ‘ye kadar ilgi frekanslarını tanımlayın. Karmaşık Fourier spektrumdan güç değerlerini ayıklamak için POW çıkış seçeneğini ayarlayın. Katılımcılar arasında spektrumları ortalamadan önce her katılımcı için prosedürü tekrarlayın ve elde edilen büyük ortalamalar arasındaki güç değerlerini ilgi frekanslarının bir işlevi olarak çizebilirsiniz. 9. ilgi bölgeleri arasında ön Stimulus bağlantı analiz Daha önce seçilen YG ‘nin bağlı olduğu hipotez (veya daha fazla) YG ‘sini tanımlayın, örneğin önceki literatürden18 (burada v1; MNı koordinatları: [12 -88 0]). 8,2 ve 8,3 adımları yineleyin. Her iki ROI (aynı veri yapısı içinde 2 kanal veya ‘ sanal sensörler ‘ olarak temsil edilen) üzerinde zaman sıklığı analizi gerçekleştirin, ft_freqanalysis kullanarak, Iki deneme türlerinin verileri ayrı olarak. Yöntemi mtmconvol frekans etki alanında çarpma dayalı bir multitaper zaman sıklığı dönüşümü uygulamak için ayarlayın. Ayrık prolat küroidal dizileri fonksiyon konik kullanmak için DPSS için konik seçeneğini ayarlayın. 8 Hz ‘den 13 Hz ‘ye kadar ilgi frekanslarını tanımlayın. Saat penceresinin genişliğini 200 MS ve yumuşatma parametresine 4 Hz olarak ayarlayın. Tek denemelerin zaman sıklığı tahminlerini döndürmek için keepdenemeler seçeneğini Yes olarak ayarlayın. Karmaşık Fourier spektrumları döndürmek için Fourier çıktısını ayarlayın. Ft_connectivityanalysis kullanarak elde edilen zaman sıklığı verilerinde bir bağlantı analizi gerçekleştirin. Yöntemi coh ve karmaşık alanı için IMAG , tutarlı19sanal bölümünü döndürmek için ayarlayın. Frekansları ve katılımcılar arasında tutarlılık spektrumları ortalamadan önce her katılımcı için yordamı yineleyin ve zaman işlevi olarak ortaya çıkan büyük ortalamasını hayali tutarlılık değerlerini çizerek. 10. istatistiksel olarak yüz ve vazo ön Stimulus güç veya tutarlılık Spectra karşılaştırma Her bir konunun ön Stimulus güç veya tutarlılık verileri birleştirin, 2 koşulların her birinde, bir MATLAB değişken kullanarak ft_freqgrandaverage seçeneği ile keepbireysel set Yes. Küme tabanlı permutasyon testi gerçekleştirin20 ft_freqstatistics kullanarak sonuç değişkenleri karşılaştırma. Yöntem seçeneğini motecarloolarak ayarlayın. [8 13] için frekans seçeneğini ayarlayın ve avgoverfreq Evetolarak ayarlayın. Clusteralpha 0,05 olarak ayarlayın ve Düzeltme kuyruğu Alfaolarak ayarlayın. İstatistik seçeneğini ft_statfun_depsamplesTolarak ayarlayın. Bir tasarım matrisini bir ilk satır ile 20 iki kez takip 20 olanlar ve ardışık sayılar 1 ‘ den 20 ‘ den sonra ikinci bir satır oluşturun. Bu tasarım matrisini Tasarım seçeneğine geçirin.Not: veri 20 katılımcıdan toplanan çünkü tasarım matrisini 20 blokları ayrılır. Ivar seçeneğini 1 ve Uvar seçeneğini 2 olarak ayarlayın.