بروتوكول "الإدارة في الوقت الحقيقي" في الرنين المغناطيسي الوظيفي Neurofeedback التدريب
Summary
القدرة على حمل و/أو مراقبة اللدونة العصبية قد تكون حاسمة في العلاجات المستقبلية للشفاء من إصابة في الدماغ واضطرابات الجهاز العصبي. في هذه الورقة، نقدم بروتوكول بشأن استخدام التدريب neurofeedback مع التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي تعدل وظيفة المخ البشري.
Abstract
تتميز اضطرابات عصبية قبل الشاذ الخلوية، الجزيئية-، والدوائر-مستوى الوظائف في المخ. أساليب جديدة للحث ومراقبة العمليات نيوروبلاستيك والدالة الصحيحة غير طبيعي، أو المهام حتى تحول من الأنسجة التالفة إلى مناطق المخ السليمة من الناحية الفسيولوجية، يعقد الإمكانات تحسين الصحة العامة بشكل كبير. التدخلات نيوروبلاستيك الحالية في التنمية، التدريب neurofeedback (NFT) من التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (الرنين المغناطيسي الوظيفي) له المزايا غير الغازية تماما وغير دوائية والمترجمة مكانياً للدماغ المستهدف المناطق، فضلا عن وجود أي آثار جانبية معروفة. وعلاوة على ذلك، كثيرا ما يمكن أن يترجم تقنيات NFT، وضعت في البداية باستخدام الرنين المغناطيسي الوظيفي، للتمارين التي يمكن القيام بها خارج الماسح الضوئي دون المساعدة من المهنيين الطبيين أو المعدات الطبية المتطورة. في الرنين المغناطيسي الوظيفي NFT، يقاس من مناطق محددة من الدماغ إشارة الرنين المغناطيسي الوظيفي، ومعالجتها، وتقدم إلى المشارك في الوقت الحقيقي. من خلال التدريب، ويتم تطوير تقنيات المعالجة النفسية الموجهة ذاتيا، التي تنظم هذه الإشارات وما يرتبط نيوروفيسيولوجيك الكامنة،. وقد استخدمت NFT الرنين المغناطيسي الوظيفي لتدريب مداركه السيطرة على طائفة واسعة من مناطق الدماغ التي تترتب عليها آثار لعدة مختلف النظم المعرفية والسلوكية والحركية. بالإضافة إلى ذلك، الرنين المغناطيسي الوظيفي NFT قد أظهرت وعد في طائفة واسعة من التطبيقات مثل علاج اضطرابات الجهاز العصبي وزيادة الأداء البشري خط الأساس. في هذه المقالة، نقدم بروتوكولا NFT الرنين المغناطيسي الوظيفي المتقدمة في مؤسستنا للتحوير على حد سواء صحية ووظيفة الدماغ الشاذة، فضلا عن أمثلة لاستخدام الأسلوب لاستهداف المناطق الإدراكية والسمعية للدماغ.
Introduction
اضطرابات الجهاز العصبي الحالي معوقات رئيسية على الأفراد المتضررين وأسرهم، والمجتمع. علاجات لاضطرابات الجهاز العصبي يمكن أن تكون غير موجودة أو فعالية مشكوك فيها، وغالباً فقط الهدف أعراض الاضطراب. هذا هو الحال بالنسبة لطنين – تصور فانتوم الصوت – الذي لم يقم معاملة التي وافقت عليها “الولايات المتحدة للأغذية” والدواء (FDA). يمكن أن يكون طنين تأثيراً عميقا في حياة الشخص، التدخل في المهام اليومية بتناقص تركيز أو تغيير تصور الصوت الفعلي. وعلاوة على ذلك، كما قد يتعرض الأفراد المتأثرين بطنين التعب، والإجهاد، ومشاكل النوم، ومشاكل في الذاكرة، والاكتئاب والقلق والتهيج1. العلاجات الموجودة، مثل الاكتئاب والأدوية أنتيانكسيتي، المساعدة في إدارة الأعراض المرتبطة بها فقط ولا يمكن علاج السبب الكامن وراء. وهذا يخلق فجوة حرجة للعلاجات المبتكرة لهذه الاضطرابات.
تحسينات في اكتساب التقنيات والقوة الحسابية والخوارزميات قد أحدثت ثورة في السرعة التي يمكن قياسها الفنية التصوير بالرنين المغناطيسي (الرنين المغناطيسي الوظيفي) البيانات ومعالجتها. وقد مكن هذا ظهور الرنين المغناطيسي الوظيفي في الوقت الحقيقي، حيث يمكن معالجة البيانات كما يتم جمعها. وكانت التطبيقات المبكرة للرنين المغناطيسي الوظيفي في الوقت الحقيقي محدودة2، أعاق أساسا بعدم القدرة على سرعة إكمال الخطوات السابقة التجهيز نموذجية لتحليلات دون اتصال مثل تصحيح الحركة. التحسينات في مجال الحوسبة خوارزميات والتكنولوجيا زادت الآن سرعة وحساسية وبراعة في الوقت الحقيقي الرنين المغناطيسي الوظيفي3 مما يتيح معالجة مسبقة دون اتصال مماثلة لتطبيقها في الوقت الحقيقي. وقد أدت هذه التطورات إلى 4 مجالات التطبيق الرئيسية للرنين المغناطيسي الوظيفي في الوقت الحقيقي: توجيه العمليات الجراحية الموضعية4، الدماغ-الكمبيوتر واجهات5،6، تكييف المحفزات للدماغ الحالية الدول7، و neurofeedback التدريب8.
NFT، على الرغم من عدم تركيز الأصلي في الوقت الحقيقي الرنين المغناطيسي الوظيفي، هو مجال المتنامي للبحوث حيث يتعلم الأفراد تعدل نشاط الدماغ فوليتيونالي من خلال تنفيذ الاستراتيجيات العقلية (أي يتصور المهام). NFT هو شكل من أشكال تكييف هواء فعال9، التي أظهرت زيادة معدلات إطلاق الخلايا العصبية ونشاط الخلايا العصبية في القرود10. أيضا، الرنين المغناطيسي الوظيفي NFT ارتبط سبايك تعتمد على توقيت اللدونة، وهي التغيرات العصبية التي تحدث أثناء التعلم النقابي11. آثار أخرى تشير إلى الرنين المغناطيسي الوظيفي NFT يستحث اللدونة عن طريق التقوية الطويلة الأجل (الكمونية)، مما أدى إلى تعزيز الكفاءة متشابك12. الترشيحات آخر ينطوي على الآليات الخلوية لمهارة التعلم، مثل مداركه السيطرة على نشاط الدماغ، وقد تنطوي على تغييرات في الغشاء تعتمد على الجهد الموصلية-معبراً عنها بإجراء تغيير في استثارة العصبية13. على أي حال، يبدو أن الرنين المغناطيسي الوظيفي NFT يؤثر في الدماغ على مستوى العصبية. هذه النظريات توفر حجة قوية لاستخدام الرنين المغناطيسي الوظيفي NFT في علاج اضطرابات الجهاز العصبي.
NFT الرنين المغناطيسي الوظيفي، على عكس التقليدية الرنين المغناطيسي الوظيفي، يتيح الفرصة لبحث العلاقة بين نشاط الدماغ والسلوك11،14. في الآونة الأخيرة، كان هناك تصاعد في الدراسات التي تشمل الرنين المغناطيسي الوظيفي NFT مع تقريبا ضعف عدد المقالات المنشورة في 2011-2012 (ن = 30) مقارنة بالسنوات العشر السابقة (n = 16)11. واحدة من أولى الدراسات NFT الرنين المغناطيسي الوظيفي أجرى ويسكوبف وزملاؤه في عام 20038. أظهرت هذه الدراسة بنجاح جدوى ردود الفعل على الإنترنت والتنظيم الذاتي لإشارة الرنين المغناطيسي الوظيفي في الأمامي Cingulate قشرة (لجنة التنسيق الإدارية) باستخدام أحد المشاركين. تم عرض ردود الفعل مع تأخير ثانيتين تقريبا، أكثر من أمر من حجم أسرع قليل من الدراسات السابقة. أجريت الدراسة الكاملة الأولى في عام 2004 حيث أطلع المشاركون 6 للتحكم في نشاط قشرة سوماتوموتور15. واكتمل NFT الرنين المغناطيسي الوظيفي عبر 3 جلسات العمل المنجز في اليوم نفسه. لوحظ زيادة النشاط الانتقائي مكانياً إلى المنطقة المستهدفة في قشرة سوماتوموتور من خلال الدورة للتدريب على الصعيدين موضوع واحد والمجموعة. لم يلاحظ هذا التأثير للسيطرة على المجموعة التي تلقت معلومات حقيقية الرنين المغناطيسي الوظيفي من منطقة خلفية (لا يرتبط بالمهمة التي يؤديها) في وقت سابق من التشغيل. منذ ذلك الحين أثبتت الباحثون أن البشر يمكن أن تتعلم السيطرة مداركه على إشارة الرنين المغناطيسي الوظيفي يقاس من العديد من مناطق المخ بما في ذلك لجنة التنسيق الإدارية16، اللوزة17، insula الأمامي18،19، السمعية و الاهتمام المتصلة بشبكات20، روسترولاتيرال الثنائية قشرة prefrontal21، قشرة dorsolateral prefrontal12،،من2223، كورتيسيس موتور24، 2526،،،من2728،29،القشرة السمعية الأولية30، المناطق المرتبطة بشبكة العاطفي المناطق31،32 ، المغزلي أمامي أدنى حق33و34،كورتيسيس البصرية35.
الآليات الأساسية للعديد من الاضطرابات العصبية غير معروفة. في المثال من طنين الإذن، هناك لا مصدر واضح للصوت الوهمية في معظم الحالات36،،من3738. وعلى الرغم من ذلك، تشير الأدلة إلى إليه مركزية قد تكون مسؤولة عن الإدراك طنين في بعض الأفراد، كما يتبين من عدم وجود أعراض القرار بعد تشريح كامل ل العصب السمعي39. قد وجد فرط النشاط المرتبطة بطنين في41،،من40القشرة السمعية الأولية42. كذلك تشير الدلائل إلى أن آثار طنين تقديم المزيد في مجالات المشاركة في تجهيز العاطفة وأتينتيونال43دولة. استناداً إلى هذه التشوهات، يمكن وضع نماذج NFT الرنين المغناطيسي الوظيفي للحث والتحكم آليات نيوروبلاستيك التي تشجع الأنماط العصبية المعتادة.
Protocol
Representative Results
Discussion
بروتوكول NFT الرنين المغناطيسي الوظيفي نوقش هنا يمكن تكييفها لاستهداف أي منطقة من الدماغ، ويناقش وحيد المتغير، والنهج القائم على عائد الاستثمار إلى neurofeedback. هذا يمكن أن يتحقق ببرمجة المهام المترجم وظيفية إضافية لتنشيط المناطق الأخرى. من خلال دمج هذه المهام إلى البرنامج neurofeedback مخصصة، قمنا بتطوير عملية بسيطة جداً. ومع ذلك، هناك حد واحد: يجب تحديد المنطقة المستهدفة وظيفيا. في هذا الوقت، عدم تنفيذ البرامج التي وضعت فريقنا أي التسجيل بين الصور التشريحية والوظيفية. ولذلك، لا يمكن تنفيذ الأساليب تحديد عائد الاستثمار الأخرى، مثل رويس المستندة إلى نظام أطلس، في هذا الوقت. وبالإضافة إلى ذلك، يمكن بسهولة التلاعب المعلمات للمنبهات و neurofeedback (مثلاً، كتلة المدة، عدد القطع، ومعلمات التصوير بما في ذلك TR) بالمشغل. بالإضافة إلى ذلك، يتم تشغيل نقل لتقييم القدرة على تنظيم ذاتي الهدف يمكن تنفيذها عائد الاستثمار في غياب neurofeedback. لا يقدم البرنامج أننا طورنا neurofeedback استخدام أنماط متعددة35،48 أو الاتصال بين مناطق الدماغ49.
ويوفر مزايا هامة على أشكال أخرى من neurofeedback NFT الرنين المغناطيسي الوظيفي لكن أيضا حدودها. والميزة الرئيسية للرنين المغناطيسي الوظيفي NFT هو القرار المكاني الذي يتفوق على جميع الأشكال الأخرى ل NFT مثل للالكهربائي (EEG)-على أساس neurofeedback. يمكن القرار المكانية تعزيز الهياكل/وظائف المخ محددة عبر الدماغ الكامل أن يكون المستهدف50. حاليا، وهذا لا يمكن تحقيقه مع العلاجات الأخرى مثل العلاج الصيدلاني، ومنهجية. ومع ذلك، هو العيب الرئيسي للرنين المغناطيسي الوظيفي NFT وقت التأخير. لا فقط أخذ العينات معدلات أبطأ بكثير من التخطيط الدماغي (ما يصل إلى 3 أوامر من حجم أبطأ)، يضيف الفارق الفسيولوجية المرتبطة بالرنين المغناطيسي الوظيفي إشارة أخرى إلى هذا التأخير. وعلى الرغم من ذلك، هناك أدلة دامغة أن المشاركين يمكن التغلب على هذا التأخير، ومع الممارسة، تعلم كيفية التحكم في نشاط المخ (مثلاً، استعراض انظر Sulzer et al. 11 وشارنووسكي et al. 50).
شعبية من الرنين المغناطيسي الوظيفي NFT يتزايد ولكنها لا تزال في مرحلة الطفولة. ونتيجة لهذا، لم الممارسات المشتركة اعتمادها. البروتوكول وصف تفاصيل الأساليب التي مقبولة من الناحية العلمية. على سبيل المثال، استخدمت نماذج متعددة لعرض الملاحظات عبر دراسات مختلفة، بما في ذلك حرارة على غرار شريط الأرض18،،من1921،34. وعلاوة على ذلك، قدمت إشارة التغذية مرتدة كما تم تغيير إشارة النسبة المئوية مع خط أساس المحسوب من المنطقة المستهدفة كما نفذت على نطاق واسع12،،من1921،25 , 30 , 51 , 52.
مراقبة تأثيرات البلاستيك في الدماغ يوفر أسلوب علاجية مبتكرة لعلاج اضطرابات عصبية أو إصابات الدماغ بنشاط الدماغ غير طبيعية، مثل تلك المرتبطة بطنين الإذن التي نوقشت أعلاه. على الرغم من أن آليات الضبط ترجمة نيورومودوليشن إلى الآثار السلوكية لا تزال غير معروفة، الرنين المغناطيسي الوظيفي NFT ارتبط LTP11. من خلال عملية التعلم، ويعزز السلوك عند أحد بنشاط ينظم نشاط الدماغ في الدماغ المهمة المتصلة الشبكات. وهذه التعزيزات يؤدي إشراك آليات نيوروبلاستيك مما تسبب في الشبكة لتنفيذ أكثر كفاءة. ويتفق ذلك مع غيرها من تقنيات NFT مثل neurofeedback القائم على التخطيط الدماغي حيث يتم تدريب الأفراد التحكم في نطاقات التردد من إشارات كهربائية تقاس من المناطق المحلية في فروة الرأس53،54،55 . وقد أشار آخرون إلى الكمونية من اللدونة متشابك، مما أدى إلى تعزيز الكفاءة متشابك12. تقترح الترشيحات آخر الآليات الخلوية للتعلم قد تنطوي على تغييرات في الموصلية الغشاء تعتمد على الجهد الذي يتم التعبير عنها كتغيير في استثارة العصبية13. على أي حال، يبدو أن الرنين المغناطيسي الوظيفي NFT يسبب تغييرات على المستوى الخلوي، وأن الفرد قد تعلم بعض السيطرة على هذه العمليات. هذه القدرة وهذه التغييرات قد تكون حاسمة في تعلم وتطوير علاجات لإصابات الدماغ واضطرابات الجهاز العصبي.
جانبا مهما من الرنين المغناطيسي الوظيفي NFT لقياس التغيرات في السلوك. هذا أمر حتمي للعديد من الفرضيات والتنبؤ بالتغيرات السلوكية مدفوعا بالتغيرات العصبية التي يسببها NFT. وكحد أدنى، ينبغي أن تجمع هذه التقييمات في نقطتين الوقت: قبل وبعد NFT. في حالة طنين الإذن، يمكن أن تتألف هذه التقييمات السلوكية من الاستبيانات التي ذاتية فقط كما يوجد أي إجراء مباشر لطنين الإذن. لاضطرابات عصبية أخرى، ينبغي إجراء استعراض الأدبيات لتحديد الأنصبة المقررة مناسبة ومعقولة، وموثقة ل hypothesis(es) المحددة التي يجري التحقيق فيها. وتتطلب بعض الفرضيات القياسات في نقاط زمنية إضافية، مثل تلك استكشاف آثار الرنين المغناطيسي الوظيفي NFT القريب، قصيرة وطويلة الأجل. قد تتطلب بعض التقييمات التدريب قبل NFT للحد من آثار التعلم. وقد تتطلب الفرضيات الأخرى حتى اختبار الجهاز العصبي مثل المهتمين بمستويات من نواتج الأيض الدماغ، التروية الدماغية، أو الشبكات الفنية.
الإجراء NFT الرنين المغناطيسي الوظيفي قد اثنين من المراحل الحرجة. الأول هو تحديد منطقة الدماغ لاستهداف ل neurofeedback. قبل القيام بأية إجراءات، ينبغي إجراء استعراض شامل أدب للتحقيق في المسارات العصبية وهياكل/الوظائف الهامة المرتبطة باضطرابات عصبية أو إصابة في الدماغ. من ذلك، يجب تحديد الهياكل/الوظائف الرئيسية بعناية كالهدف ل neurofeedback. المقبل، ينبغي إجراء استعراض الأدب آخر دراسة المهام المرتبطة بهذا الهيكل/الوظيفة. هذه المهمة قد تكون أو لا تكون مرتبطة بالاضطراب، ولكن ينبغي التأكد من أن المهمة تنشيط region(s) المطلوب في مكان مخصص السكان. خلال الإجراءات neurofeedback، سيتم تحديد هذه المنطقة المستهدفة كل على حدة سواء في الدورة الأولى أو في كل دورة. ولذلك، قد يكون تقلبه في جملة subject وداخلها من العوامل الهامة التي يمكن أن تؤدي إلى نتائج غير متوقعة. من الضروري إنشاء بروتوكول تحديد المنطقة المستهدفة، والقيام بتدريب عدد كاف من الموظفين. هناك طريقتين لتعريف هدف عائد الاستثمار: تشريحيا ووظيفيا. تعريفات التشريحية استخدام الرنين الهيكلية لتحديد المنطقة المستهدفة صارما من التشريح،وربما باستخدام أطلسا قياسية. يتم تسجيل الصور الفنية للصور الهيكلية، وتتحول المنطقة المستهدفة إلى الفضاء الوظيفية21،26. في أسلوب الوظيفية، يتم تحديد المنطقة المستهدفة من مخطط تنشيط التي تنتجها إجراء المترجم فنية11،،من1224،،من2944. وقد نوقش هذا الأسلوب هنا.
المرحلة الثانية الحاسمة في الرنين المغناطيسي الوظيفي NFT تحديد مجموعة عنصر التحكم. مجموعات مراقبة تشكل عاملاً حاسما في تحديد أثر الرنين المغناطيسي الوظيفي NFT، وينبغي النظر بعناية في اختيار مجموعات المراقبة. وقد استخدمت الدراسات السابقة مجموعة واسعة من عناصر التحكم. إجراء مشترك لمجموعة عنصر تحكم محاولة التحكم مداركه حضور الشام التغذية المرتدة. يمكن مسيحيين هذه الملاحظات من أحد المشاركين في المجموعة التجريبية21،44، قدمت من منطقة لا تشارك في هذه العملية المرجوة دون علم إلى33عدد المشتركين17،، 44، أو مقلوب52. واستخدمت دراسات أخرى مراقبة المجموعات التي تحاول التحكم مداركه ولكن لا تتوفر مع neurofeedback12،21،،من4456.
دراسة سابقة تشير إلى أنه عند مواضيع تحاول السيطرة على ردود الفعل الشام، هناك زيادة التنشيط في insula الثنائية والمحرك الأمامي cingulate، التكميلية، دورسوميديال والمناطق prefrontal الأفقي عند مشاهدة سلبية بالمقارنة مع عرض ردود الفعل57. توريط هذه النتائج عريضة فرونتو-الجداري وتنشيط شبكة سينجولو-أوبيركولار عندما يكون هناك نية لمراقبة نشاط الدماغ. وعلاوة على ذلك، توحي هذه النتائج سوف تستخدم مجموعات المراقبة التقليدية المستخدمة في التجارب NFT العصبية يرتبط متسقة مع التحكم المعرفي، حتى في وجود تغذية مرتدة الشام. كشف تحليل تلوي منفصلة عن النشاط في insula الأمامي و ganglia القاعدية، كلاهما من المناطق المعنية بمراقبة المعرفية وغيرها من المهام المعرفية أعلى، عناصر حاسمة لمحاولة التحكم مداركه58. أكدت نتائج التحليل التلوي الاستنتاج السابق57. أخذت معا، هذه الأدلة أن من المهم تحديد آثار السيطرة مداركه الناجحة وتلك المتصلة بمحاولة التنظيم الذاتي. ولذلك، قد يكون إدراج مجموعات التحكم التي لا تحاول التنظيم الذاتي هامة.
ومع ذلك، لوحظت الدراسات السابقة حيث كشفت مراقبة المجموعات تلقت الشام إشارات الرنين المغناطيسي الوظيفي الاختلافات في هدف النشاط العائد على الاستثمار من أولئك الذين تلقوا ردود الفعل الحقيقية15،،من1617، 18 , 20 , 21 , 25 , 26 , 28 , 33 , 34 , 44، تنطوي استراتيجيات التدريب التي لا تتضمن ردود الفعل ليست فعالة في تحوير المنطقة المستهدفة. بالإضافة إلى ذلك، لا يحمل مراقبة المجموعات التي تلقت تعليمات متطابقة ونفس فترة التدريب، لكنها لم تتلق أي ردود فعل على المستوى الحالي لنشاط الدماغ النتائج السلوكية مماثلة كمجموعات تجريبية الذين منحوا neurofeedback12،،من1821،32،،من4459. وتوحي هذه النتائج آثار التجريبية تعزى إلى الرنين المغناطيسي الوظيفي الناجم عن NFT التعلم بدلاً من التعلم الأخرى أو تغييرات غير محدد. ولذلك، يجب وضع أنظمة التدريب المحددة التي تستهدف نظم العصبية محددة للحصول على النتائج المرجوة. وتبين نتائج دراسة مع مجموعة متنوعة من مجموعات مراقبة التدريب السلوكي، والممارسة وردود الفعل الحسية، والارتجاع البيولوجي وحدها لا تنتج ما يعادل التأثيرات السلوكية كأولئك الذين يتلقون الرنين المغناطيسي الوظيفي NFT44.
Disclosures
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
وتستند هذه المواد البحوث تحت رعاية “القوات الجوية الأمريكية” تحت الاتفاق رقم FA8650-16-2-6702. الآراء التي أعرب عنها هي آراء المؤلفين ولا تعكس وجهات النظر الرسمية أو سياسة وزارة الدفاع ومكوناته. حكومة الولايات المتحدة مخولة باستنساخها وتوزيعها طبع لأغراض حكومية وبغض النظر عن أي تدوين حقوق التأليف والنشر في هذا الشأن. الطوعية، تماما من المواضيع التي استخدمت في هذا البحث تم الحصول على الموافقة المستنيرة كالمطلوبة قبل 32 CFR 219 ودودي 3216.02_AFI 40-402.
Materials
| 3T MRI | GE Medical | 750W Discovery | Data Acquisition Hardware |
| MR-Compatible Display System | InVivo | SensaVue | Visual Stimuli Hardware |
| MR-Compatible Auditory System | Resonance Technologies | CinemaVision | Auditory Stimuli Hardware |
| Experimental Stimulus Software | Neurobehavioral Systems | Presentation | Software to Control Stimuli Presentation |
| Experimental Processing Software | Mathworks | MATLAB | Software to Process Data |
| Data Processing Software | Microsoft | Visual Studio C++ | Software to Process Data |
| Response Pads | Cedrus Corporation | Lumina | Hardware to Receive Participant Input |
References
- Vanneste, S., Plazier, M., der Loo, E. V., de Heyning, P. V., Congedo, M., De Ridder, D. The neural correlates of tinnitus-related distress. NeuroImage. 52 (2), 470-480 (2010).
- Cox, R. W., Jesmanowicz, A., Hyde, J. S. Real-time functional magnetic resonance imaging. Magn Reson Med. 33 (2), 230-236 (1995).
- Weiskopf, N., et al. Real-time functional magnetic resonance imaging: methods and applications. P Int School Magn Reson Brain Funct. 25 (6), 989-1003 (2007).
- Hirsch, J., et al. An integrated functional magnetic resonance imaging procedure for preoperative mapping of cortical areas associated with tactile, motor, language, and visual functions. Neurosurgery. 47 (3), 711-722 (2000).
- Yoo, S. -. S., et al. Brain computer interface using fMRI: spatial navigation by thoughts. Neuroreport. 15 (10), 1591-1595 (2004).
- Sorger, B., Reithler, J., Dahmen, B., Goebel, R. A real-time fMRI-based spelling device immediately enabling robust motor-independent communication. Curr Biol. 22 (14), 1333-1338 (2012).
- Yoo, J. J., et al. When the brain is prepared to learn: Enhancing human learning using real-time fMRI. NeuroImage. 59 (1), 846-852 (2012).
- Weiskopf, N., et al. Physiological self-regulation of regional brain activity using real-time functional magnetic resonance imaging (fMRI): methodology and exemplary data. NeuroImage. 19 (3), 577-586 (2003).
- Fetz, E. E. Volitional control of neural activity: Implications for brain-computer interfaces. J Physiology. 579 (Pt 3), 571-579 (2007).
- Fetz, E. E. Operant Conditioning of Cortical Unit Activity. Science. 163 (3870), 955-958 (1969).
- Sulzer, J., et al. Real-time fMRI neurofeedback: Progress and challenges. NeuroImage. 76, 386-399 (2013).
- Sherwood, M. S., Kane, J. H., Weisend, M. P., Parker, J. G. Enhanced control of dorsolateral prefrontal cortex neurophysiology with real-time functional magnetic resonance imaging (rt-fMRI) neurofeedback training and working memory practice. NeuroImage. 124 (A), 214-223 (2016).
- Mozzachiodi, R., Byrne, J. H. More than synaptic plasticity: Role of nonsynaptic plasticity in learning and memory. Trends Neurosci. 33 (1), 17-26 (2010).
- Weiskopf, N., Scharnowski, F., Veit, R., Goebel, R., Birbaumer, N., Mathiak, K. Self-regulation of local brain activity using real-time functional magnetic resonance imaging (fMRI). J Physiology-Paris. 98 (4-6), 357-373 (2004).
- deCharms, R. C., Christoff, K., Glover, G. H., Pauly, J. M., Whitfield, S., Gabrieli, J. D. E. Learned regulation of spatially localized brain activation using real-time fMRI. NeuroImage. 21 (1), 436-443 (2004).
- Hamilton, J. P., Glover, G. H., Hsu, J. -. J., Johnson, R. F., Gotlib, I. H. Modulation of subgenual anterior cingulate cortex activity with real-time neurofeedback. Hum Brain Mapp. 32 (1), 22-31 (2011).
- Zotev, V., et al. Self-regulation of amygdala activation using real-time fMRI neurofeedback. PLoS ONE. 6 (9), e24522 (2011).
- Caria, A., et al. Regulation of anterior insular cortex activity using real-time fMRI. NeuroImage. 35 (3), 1238-1246 (2007).
- Veit, R., Singh, V., Sitaram, R., Caria, A., Rauss, K., Birbaumer, N. Using real-time fMRI to learn voluntary regulation of the anterior insula in the presence of threat-related stimuli. Soc Cogn Affect Neur. 7 (6), 623-634 (2012).
- Lee, J. -. H., Kim, J., Yoo, S. -. S. Real-time fMRI-based neurofeedback reinforces causality of attention networks. Neurosci Res. 72 (4), 347-354 (2012).
- McCaig, R. G., Dixon, M., Keramatian, K., Liu, I., Christoff, K. Improved modulation of rostrolateral prefrontal cortex using real-time fMRI training and meta-cognitive awareness. NeuroImage. 55 (3), 1298-1305 (2011).
- Sherwood, M. S., Weisend, M. P., Kane, J. H., Parker, J. G. Combining real-time fMRI neurofeedback training of the DLPFC with n-back practice results in neuroplastic effects confined to the neurofeedback target region. Front Behav Neurosci. 10 (138), 1-9 (2016).
- Zhang, G., Yao, L., Zhang, H., Long, Z., Zhao, X. Improved working memory performance through self-regulation of dorsal lateral prefrontal cortex activation using real-time fMRI. PLoS ONE. 8 (8), e73735 (2013).
- Sitaram, R., et al. Acquired control of ventral premotor cortex activity by feedback training: an exploratory real-time fMRI and TMS study. Neurorehab Neural Re. 26 (3), 256-265 (2012).
- Subramanian, L., et al. Real-time functional magnetic resonance imaging neurofeedback for treatment of Parkinson’s Disease. J Neurosci. 31 (45), 16309-16317 (2011).
- Yoo, S. -. S., Lee, J. -. H., O’Leary, H., Panych, L. P., Jolesz, F. A. Neurofeedback fMRI-mediated learning and consolidation of regional brain activation during motor imagery. Int J Imag Syst Tech. 18 (1), 69-78 (2008).
- Berman, B. D., Horovitz, S. G., Venkataraman, G., Hallett, M. Self-modulation of primary motor cortex activity with motor and motor imagery tasks using real-time fMRI-based neurofeedback. NeuroImage. 59 (2), 917-925 (2012).
- Chiew, M., LaConte, S. M., Graham, S. J. Investigation of fMRI neurofeedback of differential primary motor cortex activity using kinesthetic motor imagery. NeuroImage. 61 (1), 21-31 (2012).
- Haller, S., Birbaumer, N., Veit, R. Real-time fMRI feedback training may improve chronic tinnitus. Eur Radiol. 20 (3), 696-703 (2010).
- Haller, S., et al. Dynamic reconfiguration of human brain functional networks through neurofeedback. NeuroImage. 81, 243-252 (2013).
- Johnston, S. J., Boehm, S. G., Healy, D., Goebel, R., Linden, D. E. J. Neurofeedback: A promising tool for the self-regulation of emotion networks. NeuroImage. 49 (1), 1066-1072 (2010).
- Johnston, S., Linden, D. E. J., Healy, D., Goebel, R., Habes, I., Boehm, S. G. Upregulation of emotion areas through neurofeedback with a focus on positive mood. Cogn Affect Behav Ne. 11 (1), 44-51 (2011).
- Rota, G., et al. Self-regulation of regional cortical activity using real-time fMRI: The right inferior frontal gyrus and linguistic processing. Hum Brain Mapp. 30 (5), 1605-1614 (2009).
- Scharnowski, F., Hutton, C., Josephs, O., Weiskopf, N., Rees, G. Improving visual perception through neurofeedback. J Neurosci. 32 (49), 17830-17841 (2012).
- Shibata, K., Watanabe, T., Sasaki, Y., Kawato, M. Perceptual learning incepted by decoded fMRI neurofeedback without stimulus presentation. Science. 334 (6061), 1413-1415 (2011).
- Fowler, E. Head noises in normal and in disordered ears: Significance, measurement, differentiation and treatment. Arch Otolaryngol. 39 (6), 498-503 (1944).
- Penner, M. J. An estimate of the prevalence of tinnitus caused by spontaneous otoacoustic emissions. Arch Otolaryngol. 116 (4), 418-423 (1990).
- Sismanis, A., Smoker, W. R. K. Pulsatile tinnitus: Recent advances in diagnosis. Laryngoscope. 104 (6), 681-688 (1994).
- Folmer, R. L., Griest, S. E., Martin, W. H. Chronic tinnitus as phantom auditory pain. Otolaryngology. 124 (4), 394-400 (2001).
- Gu, J. W., Halpin, C. F., Nam, E. -. C., Levine, R. A., Melcher, J. R. Tinnitus, diminished sound-level tolerance, and elevated auditory activity in humans with clinically normal hearing sensitivity. J Neurophysiol. 104 (6), 3361-3370 (2010).
- Schecklmann, M., et al. Neural correlates of tinnitus duration and distress: A positron emission tomography study. Hum Brain Mapp. 34 (1), 233-240 (2013).
- Geven, L. I., de Kleine, E., Willemsen, A. T. M., van Dijk, P. Asymmetry in primary auditory cortex activity in tinnitus patients and controls. Neurosci. 256, 117-125 (2014).
- Seydell-Greenwald, A., Leaver, A. M., Turesky, T. K., Morgan, S., Kim, H. J., Rauschecker, J. P. Functional MRI evidence for a role of ventral prefrontal cortex in tinnitus. Brain Res. 1485, 22-39 (2012).
- deCharms, R. C., et al. Control over brain activation and pain learned by using real-time functional MRI. P Natl Acad Sci USA. 102 (51), 18626-18631 (2005).
- Friston, K. J., et al. Analysis of fMRI time-series revisited. NeuroImage. 2 (1), 45-53 (1995).
- Ashby, F. G. . Statistical analysis of fMRI data. , (2011).
- Ruiz, S., et al. Acquired self-control of insula cortex modulates emotion recognition and brain network connectivity in schizophrenia. Hum Brain Mapp. 34 (1), 200-212 (2013).
- Papageorgiou, T. D., Curtis, W. A., McHenry, M., LaConte, S. M. Neurofeedback of two motor functions using supervised learning-based real-time functional magnetic resonance imaging. Eng Med Biol Soc Ann. , 5377-5380 (2009).
- Koush, Y., et al. Connectivity-based neurofeedback: Dynamic causal modeling for real-time fMRI. NeuroImage. 81, 422-430 (2013).
- Scharnowski, F., Weiskopf, N. Cognitive enhancement through real-time fMRI neurofeedback. Curr Opin Behav Sci. 4, 122-127 (2015).
- Sulzer, J., et al. Neurofeedback-mediated self-regulation of the dopaminergic midbrain. NeuroImage. 83, 817-825 (2013).
- Berman, B. D., Horovitz, S. G., Hallett, M. Modulation of functionally localized right insular cortex activity using real-time fMRI-based neurofeedback. Front Human Neurosci. 7 (638), 1-11 (2013).
- Birbaumer, N., Cohen, L. G. Brain-computer interfaces: Communication and restoration of movement in paralysis. J Physiol. 579 (3), 621-636 (2007).
- Daly, J. J., Wolpaw, J. R. Brain-computer interfaces in neurological rehabilitation. Lancet Neurol. 7 (11), 1032-1043 (2008).
- Ros, T., Munneke, M. A. M., Ruge, D., Gruzelier, J. H., Rothwell, J. C. Endogenous control of waking brain rhythms induces neuroplasticity in humans. Eur J Neurosci. 31 (4), 770-778 (2010).
- Linden, D. E. J., et al. Real-Time Self-regulation of emotion networks in patients with depression. PLoS ONE. 7 (6), e38115 (2012).
- Ninaus, M., et al. Neural substrates of cognitive control under the belief of getting neurofeedback training. Front Hum Neurosci. 7 (914), 1-10 (2013).
- Emmert, K., et al. Meta-analysis of real-time fMRI neurofeedback studies using individual participant data: How is brain regulation mediated?. NeuroImage. 124, 806-812 (2016).
- Linden, D. E. J., Turner, D. L. Real-time functional magnetic resonance imaging neurofeedback in motor neurorehabilitation. Curr Opin Neurol. 29 (4), 412-418 (2016).
