Eşzamanlı MEG / EEG ve Anatomik-kısıtlı Minimum norm Tahminleri Kullanarak Eşleme Kortikal Dinamiği: Bir İşitsel Dikkat Örneği
Summary
Biz manyetik rezonans görüntüleme (MRG) tarafından yakalanır anatomik bilgi ile kombine manyeto ve elektroensefalografi (MEG / EEG), işitsel dikkat ile ilişkili kortikal ağ dinamikleri eşlemek için kullanabilirsiniz.
Abstract
Magneto-ve elektroensefalografi (MEG / EEG) böyle bir kokteyl parti içinde farklı sesler olarak katılıyor dinamik algısal ve bilişsel görevler, yer kortikal ağları araştırmak için uygundur, yüksek temporal çözünürlük sağlamak nörogörüntüleme teknikleri uygulanır. Birçok geçmiş çalışmalardan yalnızca, genellikle uyaran sunum için zaman-kilitli olduğu aktivite yani., Manyetik alanlar ya da dışında ve kafa derisi üzerinde kaydedilen elektrik potansiyelleri ve odaklanmış sensör seviyesinde kaydedilen verileri istihdam var. Izole ve uzay ve zaman içinde tespit edilebilir ayrı dipolar desenler sadece az sayıda olduğunda olay ile ilgili alanda potansiyel / Bu analiz türü, özellikle yararlıdır. Alternatif olarak, anatomik bilgi kullanarak, bu farklı alan desenleri korteks üzerinde akım kaynağı olarak lokalize edilebilir. Bununla birlikte, daha uzun süreli bir tepki için o (örn.., Belirli bir uyarıcı için zaman-kilitli olmayabilircued işitsel özelliği dayalı iki eş zamanlı olarak konuşulan basamak) birini dinlerken ya da önsel bilinmeyen birden mekansal konumlara dağıtılmış olabilir hazırlık, dağıtılmış kortikal ağ işe yeterince sınırlı sayıda kullanarak yakalanan olabilir fokal kaynaklar.
Burada, sensör bilgileri ve minimum-norm tahminleri (MEB) aracılığıyla korteks üzerinde dipol aktivasyonu arasında bir ilişki kurmak için bireysel anatomik MRG verileri kullanan bir prosedür tanımlamaktır. Bu ters görüntüleme yaklaşım bize dağıtılmış kaynak analizi için bir araç sağlar. Amaçlıdır, biz FreeSurfer ve MEB yazılımı, hem serbestçe kullanılabilir kullanarak tüm prosedürleri anlatacağız. Biz bize EEG / M sensörler üzerine korteks üzerinde dağıtılan dipoller sonucunda oluşması beklenen alan desen ilişki sağlayan bir ileri modeli üretmek için gerekli MRG sekansları ve analizi adımları özetleyeceğim. Next, çevresel ve fizyolojik kirleticilerden uzak sensör verileri denoising bize kolaylaştıracak gerekli süreçler yoluyla adım olacaktır. Biz o zaman böylece her deneysel durumu ile ilgili beyin yüzeyinin (ya da "beyin filmler") kortikal dipol aktivasyon zaman serisi bir aile üreten, kortikal alan üzerine MEG / EEG sensör verileri birleştirerek ve haritalama için prosedürü özetleyecek. Son olarak, bize ortak bir kortikal koordinat alanından dayalı bir konu nüfusta (örn., Grup düzeyinde analiz) arasında bilimsel bir çıkarım yapmak için izin birkaç istatistiksel teknikler vurgulayacaktır.
Protocol
Discussion
Edinilen MEG / EEG verilerinden korteks üzerinde dipol aktivasyon tahmin etmek amacıyla, uygun anatomik ve fizyolojik ses kısıtlamaları uygulanır sürece benzersiz bir istikrarlı çözüm bulunmamış ters bir sorunu çözmek gerekir. MRG kullanarak ve tahmini kriter olarak minimum norm benimseyerek bireysel konular için alınan anatomik kısıtlaması kullanarak, sensör ölçümleri ile hemfikir olduğunu bir ters kortikal akım kaynağı tahmine ulaşmak olabilir. Bu yaklaşım sadece işitsel işleme 14…
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Yazarlar yararlı yorumlar için Matti S. Hämäläinen, Lilla Zöllei ve üç anonim değerlendirenler teşekkür etmek istiyorum. Finansman Kaynakları: R00DC010196 (AKCL); T32DC000018 (EDS); T32DC005361 (RKM).
Materials
| Name of equipment / software | Company / source | ||
| 306-channel Vectorview MEG system | Eleka-Neuromag Ltd, | ||
| 1.5-T Avanto MRI scanner | Siemens Medical Solutions | ||
| FreeSurfer | http://freesurfer.net/ | ||
| MNE software | http://www.nmr.mgh.harvard.edu/martinos/userInfo/data/sofMNE.php | ||
| EEG electrodes | Brain Products, Easycap GmbH | ||
| 3Space Fastrak system | Polhemus | ||
| Optical button box (FIU-932) | Current Designs |
References
- Fischl, B. Automatically parcellating the human cerebral cortex. Cerebral Cortex. 14, 11-22 (2004).
- Dale, A., Sereno, M. Improved localization of cortical activity by combining EEG and MEG with MRI cortical surface reconstruction: A linear approach. Journal of Cognitive Neuroscience. 5, 162-176 (1993).
- Fischl, B., Sereno, M. I., Dale, A. M. Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system. NeuroImage. 9, 195-207 (1999).
- Liu, H. Functional Mapping with Simultaneous MEG and EEG. Journal of Visualized Experiments. (40), e1668 (2010).
- Brainard, D. H. The Psychophysics Toolbox. Spatial Vision. 10, 433-436 (1997).
- Uusitalo, M. A., Ilmoniemi, R. J. Signal-space projection method for separating MEG or EEG into components. Med. Biol. Eng. Comput. 35, 135-140 (1997).
- Taulu, S., Simola, J., Kajola, M. Applications of the signal space separation method. IEEE Transactions on Signal Processing. 53, 3359-3372 (2005).
- Urbach, T. P., Kutas, M. Interpreting event-related brain potential (ERP) distributions: Implications of baseline potentials and variability with application to amplitude normalization by vector scaling. Biological Psychology. 72, 333-343 (2006).
- Lin, F. -. H., Belliveau, J. W., Dale, A. M., Hämäläinen, M. S. Distributed current estimates using cortical orientation constraints. Human Brain Mapping. 27, 1-13 (2006).
- Dale, A. Dynamic statistical parametric mapping: combining fMRI and MEG for high-resolution imaging of cortical activity. Neuron. 26, 55-67 (2000).
- Nichols, T., Hayasaka, S. Controlling the familywise error rate in functional neuroimaging: a comparative review. Statistical Methods in Medical Research. 12, 419-446 (2003).
- Nichols, T. E., Holmes, A. P. Nonparametric permutation tests for functional neuroimaging: a primer with examples. Human Brain Mapping. 15, 1-25 (2001).
- Pantazis, D., Leahy, R. M., Hansen, P., Kringelbach, M., Salmelin, R. Statistical Inference in MEG Distributed Source Imaging. MEG: An Introduction to Methods. , 245-272 (2010).
- Ahveninen, J. Attention-driven auditory cortex short-term plasticity helps segregate relevant sounds from noise. Proceedings of the National Academy of Sciences. , 1-6 (2011).
- Sharon, D. The advantage of combining MEG and EEG: comparison to fMRI in focally stimulated visual cortex. Neuroimage. 36, 1225-1235 (2007).
- Herrmann, B., Maess, B., Hasting, A. S., Friederici, A. D. Localization of the syntactic mismatch negativity in the temporal cortex: An MEG study. NeuroImage. 48, 590-600 (2009).
- Baillet, S., Hansen, P., Kringelbach, M., Salmelin, R. The Dowser in the Fields: Searching for MEG Sources. MEG: An Introduction to Methods. , 83-123 (2010).
- Gutschalk, A., Micheyl, C., Oxenham, A. J. Neural correlates of auditory perceptual awareness under informational masking. PLoS Biology. 6, e138 (2008).
