同時MEG / EEGおよび解剖学的に制約のある最小ノルム推定値を使用してマッピング皮質ダイナミクス：聴覚注意の例

磁気と脳波（MEG / EEG）は、カクテルパーティーの異なる音に通うように動的知覚と認知作業に関与皮質ネットワークを調査するために特に適した高時間分解能を提供する技術を神経画像診断されています。過去に多くの研究が、。 すなわち 、唯一のセンサレベルで記録されたデータを用いて磁場や外と頭皮上の電位が記録された、通常は刺激提示に時間ロックされている活動に焦点を当てている。た空間的にも時間的に単離·同定することができます異なる双極子パターンの数が少ないだけであるとき、事象関連フィールド/潜在的なこのタイプの分析は、特に有用である。あるいは、解剖学的情報を利用することによって、これらの異なるフィールドパターンは皮質上の電流源として定位させることができる。しかし、特定の刺激（ 例えば 。に時間ロックされない場合があり、より持続的な応答のために手掛かり聴覚機能に基づいて2つの同時提示音声の数字の1を聞くための準備中）、または未知のアプリオリ複数の空間の場所に分散してもよいし、分散した大脳皮質の補充は十分に、限られた数を使用してキャプチャされない場合がありますフォーカル源。

ここでは、センサ情報と最小ノルム推定（MNE）の使用を通して皮質上の双極子活性化との関係を確立するために、個々の解剖学的MRIデータを採用して手順を説明します。この逆イメージングアプローチは、私たちに分散ソース解析するためのツールを提供しています。例示的な目的のために、我々はFreeSurferと多国籍企業のソフトウェア、両方自由に利用できるを使用して、すべての手順を説明します。我々は、私たちは、M /脳波センサー上に皮質に分布する双極子によって引き起こされる予想されるフィールドパターンを関連付けることができフォワードモデルを生成するために必要なMRIシーケンスと分析手順を要約します。 NEXトンは、環境的および生理学的汚染物からセンサデータのノイズ除去で私たちを容易にするために必要なプロセスを通っていきます。我々は、それによって各実験条件に関連する脳表面上の皮質双極子活性化の時系列（または "脳の映画"）の家族を生産、皮質の空間にMEG / EEGセンサーデータを組み合わせると写像するための手順を概説します。最後に、私たちは、私たちは共通の皮質の座標空間に基づいて被験者集団（ すなわち 。、グループレベルの分析を行う）の向こう側に科学的な推論を作ることを可能にするいくつかの統計的手法をハイライト表示されます。