약물 내성 간질이 있는 소아의 수술 전 평가에서 전자기 소스 이미징

여기에 적용된 실험 절차는 North Texas Regional Institutional Review Board(2019-166; 수석 연구원: Christos Papadelis). 다음 섹션에서는 우리 실험실에서 수행된 동시 MEG 및 HD-EEG 기록을 사용하여 IED, ictal 발병 및 이벤트 유발 반응(즉, 시각, 운동, 청각 및 체성 감각)의 비침습적 소스 국소화를 위한 실험 프로토콜에 대해 설명합니다. 국제임상신경생리학연맹(International Federation of Clinical Neurophysiology)43 및 미국임상MEG학회(American Clinical MEG Society)44 는 자발적 MEG 및 EEG 데이터의 일상적인 임상 기록 및 분석을 위한 “최소 표준”을 제공하였다. 여기에 설명된 HD-EEG 기록 절차는 스펀지 기반 EEG 전극 시스템에만 적용됩니다. 각 주제에 대한 전체 준비 과정은 약 2-3시간이며 ~1.5시간의 실제 녹음으로 구성됩니다. 1. MEG 시스템 준비 피험자가 도착하기 전에 몇 분 동안 빈 방에서 MEG 녹음을 수행하여 배경 소음 수준과 자기 인공물을 캡처하고 모든 MEG 센서가 제대로 작동하는지 확인합니다. MEG 센서 튜닝 프로그램을 사용하여 모든 MEG 센서의 평균 백색 잡음 값이 2에서 5fT/√Hz(그래디오미터의 경우 fT/cm√Hz 사이인지 확인합니다). 2. 피험자의 준비 피험자가 환경에 편안함을 느끼는지 확인하십시오. 어린이의 경우 기록실(MSR(Magnetically Shielded Room) 포함)을 탐색하고 데이터 수집에 사용할 테스트 장비를 볼 수 있도록 합니다.심사 동의서를 사용하여 주제 지침을 선별하고 제공합니다. 필요한 경우, 각 연령 그룹에 맞게 개발된 특별한 단어, 장난감 및 게임을 사용하여 어린 아이들에게 절차를 설명하십시오. 피험자(또는 피험자의 부모)에게 방문 전 마지막 ~2시간 이내에 발작이 있었는지 물어보십시오.참고: 선별 동의서에는 검사에 대한 설명, 검사의 안전성, 검사를 수행하는 이유 및 연구에 대한 전반적인 설명이 포함됩니다. 피험자로부터 금속 및/또는 자성 물질을 제거하고 피험자에게 병원에서 지급한 적절한 의복(예: 병원 가운, 수술복)을 제공합니다. 또한, 자성 먼지가 MSR에 유입되는 것을 방지하기 위해 피험자에게 신발을 벗도록 요청하십시오. 치과 공사 또는 이식된 의료 기기와 같은 다른 강자성 요소를 제거할 수 없는 경우 소자(즉, 소자)를 사용하여 MEG 기록 중에 간섭 또는 높은 노이즈 수준을 유발할 수 있는 잔류 자기 아티팩트를 제거합니다. 모든 자기 노이즈 소스가 제거되었는지 확인한 후, 피험자에게 다음 측정 절차가 적용될 나무 의자에 앉아서 편안하게 앉도록 요청하십시오.알림: 디가우저는 이식된 전자 장치(예: 심박 조율기, 신경 조절 장치)에 직접 적용해서는 안 됩니다. 피험자의 머리 둘레를 측정하여 적절한 EEG 그물 크기(보통 32-34cm에서 최대 58-61cm)를 선택합니다. 측정 테이프의 센티미터 쪽을 사용하여 피험자의 내열에서 이니온 위로 ~1cm까지 테이프를 잡은 다음 다시 니온으로 이동하여 머리 둘레를 측정합니다.참고: 비온(nasion)은 눈 사이의 두개골점(craniometric point)인 반면, 이온(inion)은 외부 후두부 돌출부(external occipital protuberance)의 끝부분입니다.피험자의 머리 둘레에 맞는 올바른 그물 크기를 선택하고 따뜻한 수돗물 1qt, 전해질(즉, 염화칼륨) 1tsp, 베이비 샴푸 1tbsp로 구성된 액체 혼합 용액에 최소 5분(최대 10분) 동안 담그십시오. 이 담그는 과정에서 스폰지가 바깥쪽을 향하도록 그물을 뒤집고 걸쇠를 완전히 풀어 용액이 들어있는 플라스틱 통 내부의 센서를 완전히 담그도록 합니다.알림: 그물의 ampliifier가 용액 근처에 오지 않고 항상 건조한 상태를 유지하려면 선택한 그물의 플러그를 수건으로 감고 바람직한 경우 플라스틱 양동이가 있는 싱크대 가까이의 의자나 지지대에 놓습니다. 미세기공 종이 테이프를 사용하여 피험자의 두피에 직접 알려진 위치에 머리 위치 지시자(HPI) 코일 역할을 하는 5개의 자기 코일을 배치합니다: 헤어라인 근처 이마의 양쪽에 하나씩, 각 유양돌기 뼈에 하나씩, 머리 꼭대기에 하나씩 놓습니다.참고: HPI 코일은 스캔 중에 국소화될 수 있는 알려진 자기장을 방출하여 MEG 시스템 내부에 배치된 초전도 양자 간섭 장치(SQUID)에 대한 헤드의 위치를 정의합니다. HPI 코일의 수는 MEG 시스템에 따라 다르지만 일반적으로 3-5 HPI 코일 범위입니다. 심박수(심전도, ECG), 안구 움직임 또는 깜박임(전기 안구 검사, EOG) 및 근육 활동(근전도, EMG)을 측정하기 위해 테이프를 사용하여 추가 전극을 배치합니다. 이러한 전극을 배치하면 피험자의 건강 상태를 모니터링 할 수도 있습니다.쇄골 아래 가슴의 오른쪽과 왼쪽에 각각 두 개의 ECG 전극을 배치하여 피험자의 심장 박동을 기록하고 오른쪽 눈의 위쪽과 아래쪽에 각각 두 개의 EOG 전극을 배치하여 수직 안구 움직임 또는 깜박임을 기록합니다.시각 운동 작업 중 근육 활동을 측정하려면 테이프가 피부에 더 잘 접착되도록 알코올 패드로 피험자의 손가락을 닦고 각 손에 총 두 쌍의 일회용 컵 전극을 테이프로 붙입니다: 하나는 첫 번째 등쪽 골간(FDI)에, 다른 하나는 외전근 폴리시스 브레비스(APB)에 있습니다. 이 모든 전극을 테이프로 붙이기 전에 전도성 페이스트를 전극 컵 내부에 약간 과도하게 채워 피부 임피던스를 줄이고 접착력과 전도성의 최적 혼합을 보장합니다. 촉각 자극을 위해 얇은 탄성막을 양손의 세 자리 손가락(즉, 엄지[D1], 중지[D3], 새끼손가락[D5])의 원위부에 직접 부착합니다. 공기 분풍 자극 장치를 사용하여 단단한 플라스틱 튜브를 통해 압축 공기 펄스로 멤브레인을 팽창시킵니다. 의사 난수 순서에 따라 1.5 ± 0.5초의 자극 간 간격으로 압축 공기 펄스를 방출합니다. 촉각 자극기의 압력을 50psi로 조정합니다. 피험자가 금속 물체에서 멀리 떨어진 나무 의자에 앉아 있는 동안, 디지타이저를 사용하여 기준의 해부학적 랜드마크, 5개의 HPI 코일 및 기타 머리 모양 점의 3차원(3D) 위치를 결정합니다. 이 머리 디지털화 과정 동안, 피험자에게 편안하게 앉아서 앞을 똑바로 바라보고, 작은 움직임이 위치 파악 정확도에 영향을 미칠 수 있으므로 거의 움직이지 않도록 요청하십시오.피사체의 머리에 있는 플라스틱 고글(즉, 기준 큐브가 한쪽에 부착된 안경)을 통해 기준 수신기를 놓고 걸쇠를 조정하여 전체 측정 동안 상대적으로 가만히 있어야 하는 피사체에 대한 고정 기준 프레임을 보장합니다. 기본 스타일러스 수신기를 통해 기준 해부학적 랜드마크(즉, 비강 및 좌/오른쪽 귓바퀴 지점)와 HPI 코일의 위치를 찾고 추가 두피 지점(최소 100개, 바람직하게는 ~500에 가까움)을 균일하게 샘플링하여 머리 표면의 고품질 재구성을 향상시킵니다.참고: 기준 해부학적 랜드마크는 피사체 좌표계를 정의합니다. 디지타이저는 하나의 송신기(일반적으로 나무 의자 등받이의 피사체 뒤에 장착)와 두 개의 수신기(즉, 스타일러스 및 참조 수신기)를 사용하여 3D 공간에서 센서의 좌표를 생성합니다. 디지털화가 완료되면 스타일러스 수신기를 피사체와 송신기에서 ~15cm 떨어진 곳에 놓고 임의의 지점을 디지털화하여 디지털화 프로세스를 완료합니다.참고: 디지털화 프로세스의 이 마지막 단계는 다른 상용 제품과 다를 수 있습니다. EEG 그물을 적용하기 전에 피험자에게 EEG 증폭기에 가까운 의자에 앉도록 요청하고 가슴과 어깨에 수건을 올려 그물의 적용으로 인해 최종적으로 떨어지는 물방울을 흡수하도록 요청합니다. 플라스틱 양동이에서 EEG 그물을 제거하고 스폰지가 안쪽을 향하도록 뒤집은 다음 수건으로 부드럽게 감싸서 혼합 용액을 과도하게 흡수시킵니다.피험자를 의자에 앉히고 이 단계에서 눈을 감고 있으라는 지시를 받은 후, 두 손을 그물 안에 넣고 손가락을 펴서 마지막으로 피험자의 머리에 올려놓는다. HPI 코일의 위치를 움직이지 않고 손가락을 사용하여 피험자의 머리에 있는 늘어난 그물을 조정하여 기준 채널과 비강 채널이 각각 두피 중앙과 피험자의 눈 사이에 올바르게 위치하도록 하고 마지막으로 그물이 올바른 위치에 오면 턱끈을 조입니다. EEG 임피던스 미터를 사용하여 신호 왜곡을 방지하기 위해 모든 두피 전극 임피던스가 0-50kΩ 범위(값 ˂5kΩ 권장)에 있는지 확인하십시오. 두피 전극 임피던스를 줄이려면 나무 면봉을 사용하여 전극과 두피 사이의 피험자의 머리카락을 제거하거나 일회용 플라스틱 피펫을 사용하여 필요한 경우 전도성이 더 높은 혼합 용액을 전극의 스폰지로 전달하여 각 전극이 두피와 기계적, 전기적 접촉이 양호한지 확인하십시오.모든 임피던스가 이상적으로 최대 50kΩ이 되면 증폭기를 분리하고 EEG 전극 디지털화를 위해 피사체를 준비합니다.알림: MSR 외부에서 EEG 전극 디지털화를 수행하고 스캐닝 프로세스를 관리할 수 있는 충분한 공간을 확보하십시오. 휴대용 광학 스캐너를 사용하여 EEG 전극의 3D 위치를 결정합니다. 이 과정에서, 피험자에게 달리 지시되지 않는 한 편안하게 앉아서 앞을 똑바로 보도록 요청한다.먼저 광학 스캐너 소프트웨어를 열고 녹화 중에 사용된 EEG 센서 레이아웃과 일치하는 센서 템플릿을 선택한 다음 스캔 프로세스를 시작합니다. 스캔하는 동안 스캐너를 EEG 그물에서 일정 거리(보통 ~45cm)를 유지하고 스캔 구멍이 센서 표면에 수직이 되도록 하고 상단(머리 중앙)에서 하단(목을 따라 마지막 센서 열)까지 아치형 띠를 따라 피사체의 머리 주위로 천천히 움직여 모든 센서의 물리적 위치를 기록합니다.참고: 광학 스캐너는 피험자의 머리에 있는 EEG 전극 위치를 디지털화하여 3D 좌표 파일로 변환합니다. 일반적으로 적외선(IR) 광원을 방출하는 두 개의 광학 센서가 특징입니다. 스캔된 각 위치는 일반적으로 3D 센서 클라우드에 나타납니다. 3D 센서 클라우드는 센서 위치의 스캐닝, 프로빙 및 정렬에 대한 피드백을 제공하는 반면, 2D 센서 맵은 이러한 센서 위치의 라벨링에 대한 피드백을 제공합니다. EEG 전극 위치의 스캐닝 과정에는 기준점 프로빙을 포함하여 총 5-10분이 필요합니다. 그러나 스캐닝 시간은 때때로 전극 위치를 감지하는 광학 스캐너의 성능에 따라 달라질 수 있습니다. 모든 EEG 전극이 스캔되면(최소 95%) 무선 광학 프로브를 사용하여 기준점(즉, 비강 및 왼쪽/오른쪽 귓바퀴 지점)과 4개의 정렬 센서(즉, 전면, 왼쪽 및 오른쪽 정렬 노드 및 REF 노드)를 프로브하여 3D 센서 클라우드를 선택한 센서 템플릿에 정렬합니다.알림: 정렬 센서는 EEG 센서 네트 구성에 따라 번호가 매겨집니다.기준점을 조사하려면 스캐너의 스캐닝 조리개가 프로브의 반사 디스크를 가리키도록 하여 광학 프로브의 팁을 관심 기준점의 중앙에 있는 피사체의 피부에 놓습니다. 마찬가지로, 광학 프로브의 팁을 관심 있는 정렬 센서의 중앙에 배치하여 정렬 센서를 프로브합니다. 모든 센서를 스캔하고 프로브한 후에는 실제 EEG 네트를 기준으로 3D 센서 클라우드 및 2D 센서 맵에서 센서의 위치와 라벨을 검토하여 가능한 오류를 확인하고 최종적으로 수정합니다. 스캔 프로세스 중에 오류가 발생하지 않으면 3D 좌표 .txt 파일을 내보내고 원하는 형식으로 변환합니다.참고: 3D 전극 좌표는 일반적으로 .txt 형식으로 저장되며 광학 스캐너 소프트웨어를 통해 여러 형식(예: .xml, .sfp, .elp 또는 .nsi)으로 변환할 수 있습니다. EEG 전극 디지털화 과정(2.9-2.11단계)이 완료된 후 휴식/수면 데이터(2.13단계), 시운동 작업(2.14단계), 청각 자극(2.15단계) 및 체성 감각 자극(2.16단계)을 수행하기 위해 피험자를 MSR 내부로 전송할 준비를 합니다. 휴식/수면 데이터의 경우 MEG 시스템의 갠트리를 누운 자세로 설정하고(그림 1A) 탈착식 머리 받침대가 듀어 하단의 헬멧 모양 개구부와 정렬되도록 비자성 및 호환 가능한 침대를 배치합니다. 침대를 올바른 위치로 조정한 후 침대의 브레이크 밸브를 꺼짐 잠금 위치로 설정하십시오. 침대 위에 시트나 담요를 깔고 탈착식 머리 받침대에 작은 폼 패드 베개를 놓아 녹음하는 동안 머리를 고정하고 편안하게 합니다.참고: 듀어는 액체 헬륨으로 채워진 극저온 저장 용기로, 센서 어레이는 피사체의 머리를 둘러싸도록 설계된 헬멧 모양의 구멍을 통해 바닥에 공간적으로 배열되어 있습니다. 헬멧은 머리 둘레가 최대 59-61cm에 맞습니다. 갠트리는 듀어를 지원하는 기계 시스템으로, 측정 위치(즉, 앉은 자세 또는 누운 자세)에 따라 고도와 각도를 수정할 수 있습니다.피험자를 MSR 안으로 옮기고 침대 가장자리에 앉거나 눕도록 도와줍니다. 피험자의 몸에 담요를 여러 장 덮어 녹음하는 동안 전극의 케이블에 쉽게 접근할 수 있도록 하고, 안전 벨트를 가볍게 조이고(또는 난간이 있는 경우 난간을 당겨 올리며), 이 단계는 피험자가 자는 동안 침대에서 굴러 떨어지는 것을 방지하기 위한 것임을 설명한다. 필요한 경우, 피험자의 목과 어깨를 지지할 수 있도록 목 아래에 돌돌 말아 놓는다. 침대의 브레이크 밸브를 열어 피험자의 머리를 부드럽게 움직인 다음, 듀어의 헬멧 모양 개구부 아래에 있는 탈착식 머리 받침대에 올려 헬멧 안쪽에 닿을 때까지 움직입니다. 신호 대 잡음비(SNR)를 높이려면 피험자의 머리를 헬멧에 최대한 가깝게 가져오세요. MEG 시스템의 해당 패널에 HPI 코일, ECG 및 EOG 전극을 연결하고, EEG 네트를 MSR 내부의 증폭기 장치에 연결하고, MSR 외부의 획득 워크스테이션에서 머리 좌표 측정값을 확인하여 피험자의 머리가 듀어 아래에 적절하게 위치했는지 평가합니다. 피험자의 동의하에 MSR 내부의 빛의 강도를 줄여 이완과 수면을 자극합니다. 피험자가 편안하고 편안하다고 느끼면 녹음 중에 피험자에게 눈을 감고 쉬거나 잠을 자도록 지시하십시오. 전체 녹화 동안 MSR 벽에 장착된 무선 주파수 차폐 컬러 카메라를 통해 MSR 외부의 모니터에서 관찰될 것이라고 피험자를 안심시킵니다. 시각 운동 작업을 위해 MEG 시스템의 갠트리를 수직 위치로 설정하고(그림 1B) MEG 의자를 배치하여 피험자의 머리가 듀어 하단의 헬멧 모양 개구부에 가깝게 갠트리 아래에 오도록 합니다. 의자를 올바른 위치로 조정한 후 의자의 브레이크 밸브를 잠금 해제 위치(“0”)로 설정하십시오.MSR 내부로 피사체를 전송합니다. 그/그녀가 비자성적이고 호환 가능한 의자에 앉아서 편안하고 편안한 자세를 찾도록 도와주세요. 피험자의 몸에 담요를 여러 장 깔아 전극의 케이블에 쉽게 접근할 수 있도록 하여 녹음하는 동안 피험자를 따뜻하게 하고, 작업 중에 피험자가 손을 얹을 수 있도록 탈착식 테이블을 배치합니다. 필요한 경우, 앉은 자세를 유지하는 데 도움이 되도록 피험자의 무릎 아래에 수건을 놓고, 아래로 미끄러지지 않도록 한다.참고: 피험자는 시각 운동 작업 중에 긴장을 풀어 처음 자세보다 낮은 자세를 취할 수 있으므로, 각 작업 세션이 끝날 때 엘리에이트 페달(있는 경우)을 통해 의자를 조심스럽게 들어 올리거나 의자 위에 수건이나 담요를 올려 피험자의 머리가 헬멧 안쪽에 다시 닿도록 한다. 필요한 경우, 피험자의 머리 뒤에 수건이나 담요를 추가로 놓아 편안함을 더할 뿐만 아니라 피험자가 머리를 가능한 한 곧게 유지할 수 있도록 돕는다. Visuomotor 자극은 녹음 세션 중간에 듀어가 움직이지 않도록 앙와위 자세에서 번갈아 수행할 수 있습니다. 피험자가 올바른 위치에 놓이면, MEG 기계의 오른쪽 패널에 있는 HPI 코일, ECG, EOG, FDI 및 APB 전극을 꽂고, EEG 네트를 MSR 내부의 증폭기 장치에 연결하고, 작은 움직임으로 상승 페달(있는 경우)을 통해 의자를 들어 올리거나 피험자의 머리가 헬멧 안쪽에 가볍게 닿을 때까지 의자에 추가 수건이나 담요를 놓습니다(헬멧 내부의 측정값 확인). MSR 외부의 획득 워크스테이션에서 가져온 head의 좌표). MSR 외부에 위치한 프로젝터 미러 시스템을 통해 시각적 자극이 투사되는 프로젝션 스크린을 피사체 앞에 배치하고(그림 1B) 녹화 중에 수행해야 할 시운동 작업을 설명합니다. 특히, 피험자에게 오른손과 왼손에 각각 시각적 자극(예: 이미지)이 화면에 나타날 때만 검지 손가락으로 테이블을 두드리도록 지시합니다. 피험자가 작업을 이해하거나 혼자 수행하는 데 편안함을 느끼는지 확인하십시오. 필요한 경우, 피험자가 과제에 익숙해질 수 있도록 피험자와 함께 과제를 여러 번 연습한다.알림: 시운동 자극 세션이 누운 자세에서 수행되는 경우 거울은 프로젝터의 시각적 자극을 반사하기 위해 피사체의 얼굴보다 멀리 배치됩니다. MSR의 문을 닫기 전에, 피험자에게 방 안에 혼자 있는 것이 편한지 물어본다. 그렇지 않은 경우, 팀 중 한 명 또는 부모님은 녹음 세션 동안 MSR 내에 남아 있습니다. 더욱이, 피험자가 전체 녹화 동안 MSR 외부의 모니터에서 관찰될 것이라고 안심시킨다. 청각 자극을 위해 2.14단계에서 설명한 설정을 앉아 있는 피험자 앞에 투사 스크린을 사용합니다. 피험자가 사운드 트리거(예: 변조된 짹짹거리는 소리)가 전달되는 헤드폰(또는 이어폰)을 착용하도록 도와줍니다.피험자에게 소리 트리거를 듣는 동안 화면에 투사된 자극(예: 검은색 배경의 녹색 점)을 고정하도록 지시합니다. 필요한 경우, 피험자가 절차를 더 잘 이해할 수 있도록 훈련 세션을 수행한다. MSR의 도어를 닫기 전에 앞에서 설명한 대로 안전 절차를 반복하십시오. 체성 감각 자극의 경우 2.14단계에서 설명한 설정을 사용합니다. 피험자에게 자신 앞에 있는 프로젝터 스크린에서 어떤 비디오(또는 영화)를 보고 싶은지 물어보십시오.피험자에게 눈을 뜨고 긴장을 풀고, 선택한 비디오를 보고, 가능한 한 가만히 있으고, 녹화 중 손가락에 전달되는 촉각 자극을 무시하도록 지시합니다. 피험자에게 각 손의 손가락 끝에서 각각 피부를 부드럽게 두드리는 것을 느낄 것이라고 설명하십시오. 피험자가 불편함을 느끼면 그를 안심시키기 위해 훈련 세션을 수행하십시오.참고: 시각적 대상에 눈을 고정하는 것은 녹음 품질에 영향을 미치고 데이터 수집 중에 전달되는 촉각 자극으로부터 피사체의 주의를 산만하게 할 수 있는 생물학적 아티팩트를 최소화하기 위한 잘 정립된 기술입니다. 3. 데이터 수집 참고: 동시 MEG 및 EEG 데이터 수집은 Cook Children’s Medical Center(CCMC)의 MEG 시설에서 수행됩니다. 간질이 있는 소아 소아에 대한 MEG의 임상적 사용에 대한 자세한 내용은 다른 곳에서 찾을 수 있습니다 8,27,45. 1개의 자력계와 2개의 직교 평면 그래디오미터가 있는 102개의 동일한 트리플 센서 요소로 그룹화된 306개의 채널이 특징인 전체 헤드 MEG 시스템(센서 범위: 1,220cm2)을 사용하여 MEG 신호를 기록합니다. 샘플링 주파수를 1kHz 이상으로 설정합니다.알림: 단일 코일 자력계는 MEG 헬멧 표면에 수직인 자기장의 구성 요소를 측정합니다. 평면 그래디오미터는 서로 사이의 작은 거리에 배치된 한 쌍의 자력계를 특징으로 하는 “8자형” 코일 구성으로 구성되며 위치 사이의 자기장 차이(즉, “8”의 두 루프 간의 차이)를 측정하며 공간 구배라고도 합니다. 자력계와 비교했을 때, 평면 그래디오미터는 뇌 심부 소스에 덜 민감하지만 환경 소음을 억제하여 표면 소스를 감지하는 데 더 강력합니다. 이 306 채널은 -296 ° C (4.2 K)의 액체 헬륨에 담그고 냉각되어 초전도체가됩니다. 두피, 뺨 및 목 뒤쪽에 균일한 간격으로 배치된 Ag/AgCl 전극 센서가 있는 비자기 256채널 EEG 네트를 사용하여 EEG 신호를 동시에 기록합니다. 샘플링 주파수를 1kHz 이상으로 설정합니다. MSR의 도어를 닫아 녹음을 시작합니다. 음성 인터콤 시스템을 통해 피험자와 의사소통을 하고, 피험자가 MSR 안에 혼자 있는 것이 편한지 확인한다. 비디오에서 피사체를 지속적으로 모니터링하고 응급 상황 시에는 즉시 MSR에 진입하십시오.참고: 환자가 불편함을 느끼거나 육중한 MSR 문이 위협적으로 느껴지는 경우, 팀원 중 한 명이나 부모님이 녹음 세션 동안 피험자 가까이의 나무 의자에 앉아 MSR 내부에 머물 수 있습니다. 방에 들어가기 전에 모든 금속 물체가 제거되었는지 확인하십시오. 각 녹음 전에 음성 인터콤 시스템을 통해 피험자에게 작업을 시작하기 전에 ~30초 동안 위치를 움직이지 않도록 지시합니다. 시각 운동 작업의 경우 첫 번째 녹음 세션에 사용할 검지(오른쪽 또는 왼쪽)를 인터콤을 통해 추가로 통신합니다.피사체가 가만히 있는 이 시간 동안, MEG 데이터 수집 시스템의 HPI 측정 대화 상자에서 측정 버튼을 눌러 HPI 코일에 공급되는 전류에 의해 생성된 자기장을 측정하고 MEG 센서 어레이에 대한 헤드 측정 위치를 결정합니다. 따라서 피사체가 올바른 위치에 있는지 확인하고(머리 |z 좌표| ˂ 75mm) 각 세션에 대한 3D 측정값을 기록하십시오. 피험자의 머리와 헬멧 사이에 아직 공간이 남아 있다면, MSR 내부로 다시 들어가 상승 페달(있는 경우)을 통해 의자의 높이를 조정하거나, 의자 위에 수건이나 담요를 놓거나, 인터콤을 통해 피험자에게 머리를 헬멧에 더 가까운 위치로 옮기는 방법을 지시한다(피험자가 앉아 있는 경우). 마지막으로 머리 측정 위치를 다시 확인하십시오. 휴식/수면 녹음의 경우 MSR에 다시 들어가 침대를 헬멧에 더 가깝게 가져와 머리와 헬멧의 공간 간격을 줄입니다. 피험자가 MEG 헬멧에 잘 배치되고 시작할 준비가 되면 정확한 MEG 및 EEG 동기화(3.12단계 참조)를 위해 정확한 순서(3.5.1단계 참조)에 따라 첫 번째 녹음 세션(지속 시간 ~10분)을 시작합니다.참고: 고품질 녹음을 보장하기 위해 첫 번째 녹음 세션은 피사체의 움직임 또는 외부 환경으로 인해 데이터에 존재하는 아티팩트를 캡처하는 데 중요합니다. 필요한 경우, MSR 내부로 다시 들어가 최종 채널 연결 또는 MEG 의자에서 피험자의 위치를 조정한다. 녹음 중에 비정상적인 아티팩트나 이벤트를 기록해 두었다가 나중에 다시view필요한 경우 필요한 경우.EEG 데이터 수집 소프트웨어의 기록 버튼을 눌러 EEG 기록을 시작합니다. MEG 데이터 수집 소프트웨어의 녹음 버튼을 눌러 MEG 녹음을 시작합니다. 마지막으로 자극 컴퓨터의 소프트웨어에서 시작 버튼을 눌러 시각적 자극을 표시하거나 청각 자극을 전달합니다.알림: 시각(또는 청각) 자극 소프트웨어를 실행하는 자극 컴퓨터는 MSR 외부의 프로젝터 미러 시스템에 연결되어 수행된 녹화 유형에 따라 켜거나 끌 수 있습니다. 휴식/수면 녹음 중에는 피험자가 쉬고 있거나 잠을 자고 있기 때문에 시스템이 꺼지지만, 자극 컴퓨터에서 시각 자극 소프트웨어를 실행하면 각 녹음 세션의 타이밍을 맞추는 데 도움이 됩니다. 시각 운동 과제 동안, 청각 및 체성 감각 자극 동안, 피험자가 소프트웨어가 실행되는 동안 자신 앞에 놓인 화면에 투사된 자극 또는 비디오를 관찰할 수 있도록 함으로써 시스템이 켜집니다. 이 연구를 위해 총 (i) 시각 운동 작업을 위해 각 자극 사이에 ~ 4 초 간격으로 총 107 개의 자극 (즉, 바둑판 배경과 22 개의 바둑판 배경에 오버레이 된 85 개의 이미지)을 선택했습니다. (ii) 청각 자극을 위해 3초의 자극 간 간격으로 200개의 변조된 짹짹 소리; (iii) 체성 감각 자극에 대해 ~1.5초의 자극 간 간격을 가진 반 무작위 시퀀스를 따르는 각 손가락(즉, D1, D3 및 D5)에 대한 200개의 촉각 자극. 녹음을 중지하려면 MEG 데이터 수집 소프트웨어의 중지 버튼을 누른 다음 EEG 데이터 수집 소프트웨어의 중지 버튼을 누릅니다. 각 녹음 세션이 끝나면 인터콤을 통해 피험자와 의사 소통하여 피험자를 안심시키고 MSR 내부의 채널 연결이나 위치 조정이 필요하지 않은 경우 다음 세션을 진행합니다.시각 운동 작업의 경우 각 세션에 대해 다른 시각적 자극을 선택하여 녹음하는 동안 피험자에게 동기를 부여하고 즐겁게 유지합니다. 시각 운동 또는 휴식/수면 데이터의 경우 1-5개의 세션으로 특징지어지는 총 ~6시간의 동시 MEG 및 EEG 기록을 기록합니다. 그러나 세션 수는 과목마다 다를 수 있습니다. 또한 청각 및 체성 감각 자극 데이터에 대해 각각 총 ~20분(각 ~10분씩 1-2개 세션) 및 ~14분(각 ~7분씩 1-2개 세션)의 동시 MEG 및 EEG 기록을 기록합니다.참고: 이 연구에서 MEG 및 EEG 데이터는 CCMC의 IT 저장 시스템에 각각 .fif 및 .mff 형식으로 녹음의 끝에 자동으로 저장됩니다. 녹음이 끝나면 MSR을 입력하여 피험자가 의자나 침대에서 일어설 수 있도록 돕고 MSR 외부의 의자에 앉도록 요청하여 EEG 그물과 전극을 모두 제거합니다.다른 지시가 있을 때까지 피험자에게 눈을 감으라고 지시하고, 턱끈을 완전히 풀고 두 손(이마에서 머리 뒤쪽으로)을 사용하여 그물이 완전히 벗겨질 때까지 부드럽게 잡아당겨 EEG 그물을 제거하는 데 도움을 줍니다. 이 단계에서 그물을 제거하는 동안 피사체의 머리카락을 잡아당기지 않도록 하십시오. 또한 피험자가 이전에 피부에 테이프로 붙인 나머지 전극(즉, 시각 운동 작업의 경우 ECG, EOG 및 EMG)을 부드럽게 제거하도록 돕습니다. EEG 그물과 전극을 제거한 후 피험자(및 부모)에게 모든 절차가 최종적으로 완료되었음을 알립니다. 피험자가 방을 나간 후에는 광학 스캐너를 조심스럽게 청소하고(사용 설명서에 설명된 대로) 보호 케이스 안에 보관하십시오.녹음 중에 사용된 모든 장비(예: 의자, 침대, 책상)의 표면을 병원에서 승인한 과산화수소 물티슈 또는 소독 스프레이 및 종이 타월로 세척 및 소독하고, 사용한 담요와 수건을 병원에서 제공한 용기에 넣고, 사용한 테이프 조각은 버리십시오. 측정 도구를 보관 캐비닛 내부에 보관하고 흐르는 수돗물에 나무 면봉을 사용하여 전도성 페이스트로 채워진 전극 컵 내부를 청소합니다. EEG 그물을 헹구려면 싱크대의 플라스틱 통에 깨끗하고 따뜻한 수돗물을 채우고 다음 단계를 총 4회 반복합니다.EEG 그물을 물에 담그고 EEG 그물을 10-20초 동안 부드럽게 저어줍니다(또는 양동이 안팎에 ~25회 담그십시오). 양동이에서 물을 빼내고 깨끗하고 따뜻한 수돗물로 양동이에 다시 채우십시오. EEG 그물을 소독하려면 싱크대의 플라스틱 양동이에 미지근한 수돗물 2qt와 소독제 1tbsp로 구성된 소독 용액을 채우고 그 안에 있는 EEG 그물을 10분 동안 담그십시오. 소독 용액에서 버킷을 헹구고 헹굼 및 배수 과정을 세 번 수행하여 EEG 그물에서 잔류 용액을 제거합니다. 헹굼 또는 소독 과정을 위해 양동이에서 담근 EEG 그물을 제거하고 깨끗하고 마른 수건으로 과도한 물을 제거하여 건조시킨 다음 싱크대 가까이에 걸어 보관하십시오. MEG 데이터에서 내부 및 외부 자기 간섭 및 측정/이동 아티팩트를 억제하려면 tSSS(Signal Space Separation) 방법의 시간 확장을 원시 데이터 MEG .fif 파일에 적용합니다.알림: tSSS(Spatiotemporal Maxwell Filtering)는 MEG 센서 어레이 내부 또는 매우 가까운 간섭원, 즉 내부 간섭을 억제하는 데 이상적입니다. MEG 및 EEG 동시 기록을 수행할 때 피사체 머리의 해부학적 랜드마크를 기준으로 두 수집 장치의 좌표계를 공간적으로 정렬하고(그림 2A) 가능한 다른 샘플링 속도로 인해 발생하는 신호 간의 선형 클럭 드리프트를 수정합니다(그림 2B).참고: 레코딩 중에 MEG 및 EEG 신호는 시작 및 종료 버튼을 누를 때 발생할 수 있는 지연과 트리거가 MEG 및 EEG 데이터 수집 소프트웨어로 전송될 때 발생하는 내부 클럭 드리프트로 인해 시간이 지남에 따라 느린 이동의 영향을 받을 수도 있습니다. 이러한 신호 간의 정확한 동기화를 보장하기 위해 데이터 수집 중에 두 시스템에서 전송된 트리거 이벤트를 공통 트리거 신호로 사용하는 Python으로 사내 코드를 개발했습니다. 이 코드에는 MNE-Python 소프트웨어 라이브러리에서 사용할 수 있는 세 가지 기능, 즉 MEG 및 EEG 신호를 읽는 두 가지 기능과 채널 이름 및 타임스탬프(즉, 이벤트 발생 날짜 및 시간)와 같은 신호에서 트리거 이벤트 정보를 추출하는 한 가지 기능이 포함되어 있습니다. 각 신호(즉, 델타)에서 트리거 이벤트가 발생하는 시점 간의 시간 차이는 시간 경과에 따른 선형 클럭 드리프트를 정의합니다(그림 2B). 개발된 코드에 대한 자세한 설명은 다음 단계에서 제공됩니다(3.12.1-3.12.4 참조).각 신호에서 발생하는 첫 번째 트리거 이벤트 간의 차이를 오프셋 값(즉, 두 신호 중 하나에서 트리밍할 부분)으로 사용하여 녹음을 정렬합니다.참고: mne.io.read_raw_fif 및 mne.io.read_raw_egi 기능은 MEG 및 EEG 기록을 2D 어레이 형식으로 변환하는 반면, mne.find_events 기능은 원시 신호에서 이벤트 정보를 추출합니다. 이러한 첫 번째 트리거가 정렬되면 Pearson의 상관 계수를 계산하여 신호 간의 상관 정도를 평가합니다. 완벽한 정렬을 위해 1 x 10-6< p-값이 권장됩니다.참고 : scipy 라이브러리의 pearsonr 함수는 MEG와 EEG 신호 간의 Pearson의 상관 계수와이 상관 관계의 p 값을 추정합니다. 이 상관 관계의 정확도를 검증하려면 1차 다항식 피팅을 수행하여 두 신호 간의 드리프트 속도를 추정하고 다항식 함수의 계수로 표시되는 결과적인 디스패리티 정도를 사용하여 다항식 피팅의 x축에서 신호를 다시 샘플링합니다(그림 2B).참고 : numpy 라이브러리의 polyfit 함수는 다항식 함수 내에서 MEG 및 EEG 신호를 피팅합니다. 이 함수는 두 신호 간의 차이 정도를 나타내는 계수를 반환합니다. mne.resample 함수는 다항식 함수의 계수에 따라 MEG 신호와 EEG 신호를 리샘플링합니다. 리샘플링이 완료된 후 각 신호에서 발생하는 마지막 트리거 이벤트의 타임스탬프를 비교하고 MEG 및 EEG 신호 모두에서 일반적이지 않은 시간 창을 제거합니다. 마지막으로, 동기화된 MEG 및 EEG 신호를 병합하여 추가 분석에 사용할 수 있는 MEG 및 EEG 센서를 모두 특징으로 하는 단일 기록을 만듭니다.알림: mne.add_channels 기능은 두 신호를 병합하여 단일 녹음을 만듭니다. 각 ~1.5시간 기록이 끝날 때 데이터 분석을 위해 시각 운동(및 휴식/수면), 청각 및 체성 감각 자극 데이터에 대해 각각 동기화된 MEG 및 EEG 기록의 총 5-6(각 ~10분), 1-2(각 ~10분) 및 1-2(각 ~7분) 세션을 사용합니다.참고: 이상적으로는, 피험자는 세 번의 시각 운동 녹음에 대해 오른쪽 손가락으로 두드리고, 나머지 세 번의 시각 운동 녹음에 대해 왼쪽 손가락으로 두드려야 합니다. 4. 데이터 분석 자극 영역의 매핑인간의 뇌 MR 이미지를 처리, 분석 및 시각화하기 위한 오픈 소스 신경 영상 도구인 FreeSurfer의 대뇌 피질 재구성 프로세스를 사용하여 피험자의 MRI에서 3D 피질 표면을 생성합니다46. MEG 및 EEG 데이터 시각화 및 처리47 전용 MATLAB 오픈 소스 응용 프로그램인 Brainstorm에서 재구성된 해부학적 구조를 가져와 대뇌 피질 재건 결과를 시각화합니다. Brainstorm에서 피사체 좌표계를 정의하는 가져온 MRI의 기준점(즉, nasion, left/right preauricular, anterior/posterior commissure 및 interhemispheric)을 설정합니다. 브레인스톰에서 동시 MEG 및 HD-EEG 신호를 가져오고 MRI 등록 프로세스를 사용하여 MEG 및 EEG 센서를 MRI에 등록하여 디지털화된 기준점에 대한 정렬을 조정합니다. 필요한 경우 EEG 센서를 피질 표면에 투영합니다. MEG 및 HD-EEG 동시 녹화를 열고 원시 데이터를 육안으로 검사하여 불량 채널을 제거합니다. 또한 브레인스톰 에서 사용할 수 있는 SSP(신호 공간 투영) 아티팩트 보정 기술을 적용하여 녹음에서 생물학적 아티팩트(예: 심장 박동, 눈 깜박임)를 거부합니다. 동시 MEG 및 HD-EEG 데이터에 노치(전력선 간섭에 따라 50 또는 60Hz) 및 대역 통과(1-70Hz) 필터를 적용합니다. 스파이크 및 날카로운 파도와 같은 빈번한 IED를 특징으로 하는 내부 활동이 포함되고 최소한의 모션 아티팩트(가능한 경우)가 있는 데이터 부분을 선택합니다.참고: IED는 50μV 진폭 및 1-70Hz 주파수 대역48의 배경 활동과 명확하게 구별할 수 있는 날카로운 모양을 특징으로 하는 과도 파형입니다. 그림 3A 는 동시 MEG 및 HD-EEG 신호에서 빈번한 IED를 볼 수 있는 부분의 예를 나타냅니다. 페이지당 10초의 표준 디스플레이 설정을 사용하여 MEG 및 EEG 기록(그림 3A)과 각 양식에서만 발생하는 각 IED의 음의 피크를 표시합니다. 각 IED를 표시하기 전에 MEG 및 EEG에 대한 지형 필드와 전위 지도를 각각 확인하십시오.주의: 각 IED의 상승 단계 동안의 추가 시점의 전압 분포는, 그 피크가 아니라, 가능한 전파 간질 활동49을 설명하기 위해 또한 확인되어야 한다. 브레인스톰 을 사용하여 간극 스파이크 이벤트를 표시하는 방법에 대한 자세한 내용은 다른 곳(https://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/Epilepsy)에서 확인할 수 있습니다. 브레인스톰에서 사용할 수 있는 OpenMEEG BEM(대칭 경계 요소 방법) 소프트웨어를 사용하여 3층(즉, 두피, 두개골 내부 및 외부 두개골) 기하학적 모델(그림 3B)로 정의된 사실적인 머리 모델을 계산합니다. MRI 볼륨을 소스 공간(공간 해상도가 5mm인 소스 포인트 그리드)으로 사용합니다.참고: OpenMEEG BEM 소프트웨어는 대칭 경계 요소 방법을 사용하여 두피(즉, 공기-두피 인터페이스), 외부 두개골(즉, 두피-두개골 인터페이스) 및 내부 두개골(두개골-뇌 인터페이스)을 특징으로 하는 사실적인 전방 모델을 계산합니다. 대안 솔루션으로, 유한요소법(FEM)은 헤드 체적 도체의 현실적인 주제별 표현을 허용하기 때문에 순방향 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. 두부 조직 전도도 값은 종종 문헌에서 추정되며 피험자(50)의 연령에 따라 달라질 수 있습니다. FEM을 사용하여 순방향 모델을 풀려면 Brainstorm47,50,51에서 사용할 수 있는 DUNEuro FEM 소프트웨어를 사용하여 3개에서 최대 5개(즉, 백질, 회백질, 뇌척수액, 두개골 및 피부) 기하학적 모델로 정의된 사실적인 머리 모델을 계산합니다. FEM을 사용한 순방향 모델 추정에 대한 자세한 내용은 다른 곳(https://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/Duneuro)에서 확인할 수 있습니다. MEG, EEG, 결합된 MEG 및 EEG 센서 어레이에서 개별적으로 제약되지 않은 ECD 방법을 사용하여 선택한 내부 스파이크의 기본 생성기를 국소화합니다. 이러한 쌍극자 소스의 위치를 파악하려면 빈 방 MEG 기록에서 잡음 공분산을 계산하거나 이를 항등 행렬로 설정하십시오.참고: IED의 SNR이12로 낮은 경우 대체 접근 방식으로 유사한 전압 분포를 가진 평균 IED에서 소스 위치 파악을 수행하는 것을 고려하십시오. 이전에 표시된 각 IED의 피크에서 Brainstorm 에서 사용할 수 있는 쌍극자 스캔 방법을 수행하여 전체 뇌 부피에서 가장 중요한 소스 쌍극자를 선택합니다. 적합도가 >60%인 소스 쌍극자만 선택하고 중심에서 15mm 떨어진 쌍극자의 수로 각 쌍극자에 대해 정의된 집집을 추정합니다(그림 3C).참고: ECD 클러스터니스에 대한 자세한 내용은52에서 확인할 수 있습니다. SOZ의 매핑FreeSurfer46의 대뇌 피질 재구성 프로세스를 사용하여 피험자의 MRI에서 3D 피질 표면을 생성합니다. Brainstorm47에서 재구성된 해부학을 가져와 대뇌 피질 재건 결과를 시각화합니다. 가져온 MRI에서 피사체 좌표계를 정의하는 기준점을 설정합니다. 브레인스톰에서 동시 MEG 및 HD-EEG 신호(ictal 이벤트 포함)를 가져오고 MRI 등록 프로세스를 사용하여 MEG 및 EEG 센서를 MRI에 등록하여 디지털화된 기준점에 대한 정렬을 조정합니다. 필요한 경우 EEG 센서를 피질 표면에 투영합니다.참고: 피험자가 녹음 중에 발작을 일으킨 경우, 다시view 녹음 중에 기록한 메모를 확인하여 ictal 사건이 어느 세션에서 녹음되었는지 평가하십시오. MEG 및 HD-EEG 동시 녹화를 열고 원시 데이터를 육안으로 검사하여 불량 채널을 제거합니다. 브레인스톰47 에서 사용할 수 있는 SSP 아티팩트 수정 기술을 적용하여 기록에서 생물학적 아티팩트(예: 심장 박동, 눈 깜박임)를 거부합니다. 동시 MEG 및 HD-EEG 데이터에 노치(전력선 간섭에 따라 50 또는 60Hz) 및 대역 통과(1-70Hz) 필터를 적용합니다. 녹음 노트에 따르면 발작의 시작과 종료(명시된 경우)를 식별하고 이러한 이벤트를 신호에 표시하여 ictal epileptiform disations를 포함하는 데이터의 올바른 부분을 식별합니다. 발작 시작의 예는 각각 MEG 및 HD-EEG에 대한 그림 4 에 표시되어 있습니다.참고: 피험자가 MEG 획득 중 발작을 일으키면 의료진은 즉시 피험자를 돕고 응급 치료를 제공해야 합니다. 따라서, ictal 이벤트가 있는 이러한 데이터 부분의 지속 시간은 짧을 수 있습니다. 페이지당 10초의 표준 디스플레이 설정을 사용하여 MEG 및 EEG의 ictal 이벤트 동안 발생하는 각 간질 방전(예: 반복적인 스파이크, 날카로운 파도 또는 스파이크-웨이브 복합체)의 음의 피크를 표시합니다. 각 피크 마킹 전에 MEG 및 EEG에 대한 지형 필드와 전위 맵을 각각 확인합니다(그림 4A).참고: 발작은 발병이 시작되는 위치에 따라 전신 발작 또는 국소 발작으로 분류됩니다. 간질 증후군에 따라 다르지만 발작은 빈도, 진폭 및 형태가 다를 수 있는 반복적인 전기 방전을 특징으로 하는 최소 10초의 현상입니다. 브레인스톰에서 사용할 수 있는 OpenMEEG BEM 소프트웨어를 사용하여 MEG 및 EEG 센서에 대한 3층(즉, 두피, 내부 두개골 및 외부 두개골)의 사실적인 머리 모델을 계산합니다. MRI 볼륨을 소스 공간(공간 해상도가 5mm인 소스 포인트 그리드)으로 사용합니다.참고: FEM을 사용하여 순방향 모델을 풀려면 Brainstorm 47,50,51에서 사용할 수 있는 DUNEuro FEM 소프트웨어를 사용하여 3층에서 최대 5층(즉, 백질, 회백질, 뇌척수액, 두개골 및 피부) 기하학적 모델로 정의된 사실적인 머리 모델을 계산합니다. FEM을 사용한 순방향 모델 추정에 대한 자세한 내용은 다른 곳(https://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/Duneuro)에서 확인할 수 있습니다. MEG, EEG, 결합된 MEG 및 EEG 센서 어레이에서 개별적으로 제약되지 않은 ECD 방법을 사용하여 선택한 ictal 방전의 기본 발생기를 국소화합니다. 이러한 쌍극자 소스의 위치를 파악하려면 빈 방 MEG 기록에서 잡음 공분산을 계산하거나 이를 항등 행렬로 설정하십시오. 이전에 표시된 각 ictal 파형의 피크에서 Brainstorm 에서 사용할 수 있는 쌍극자 스캔 방법을 수행하여 전체 뇌 부피에서 가장 중요한 소스 쌍극자를 선택합니다. 적합도가 >60%인 소스 쌍극자만 선택하고 클러스터니스를 추정합니다(각 쌍극자 중심에서 쌍극자까지의 거리는 15mm로 설정)52. 웅변 피질의 매핑시각 운동 작업 중과 청각 및 체성 감각 자극 중에 기록된 신호를 사용하여 앞에서 설명한 4.2.1-4.2.3 단계를 수행합니다. 동시 MEG 및 HD-EEG 기록을 열고 원시 데이터를 육안으로 검사하여 불량 채널을 제거합니다. 이와 별도로 각 세션에 대해 브레인스톰47 에서 사용할 수 있는 SSP 아티팩트 수정 기술을 적용하여 녹음에서 생물학적 아티팩트(예: 심장 박동, 눈 깜박임)를 거부합니다. 또한 추가 분석에 사용할 수 없는 아티팩트로 오염된 모든 데이터 세그먼트를 삭제하거나 “잘못된 간격”으로 표시합니다. 동시 MEG 및 HD-EEG 데이터에 노치(전력선 간섭에 따라 50 또는 60Hz) 및 대역 통과(1-100Hz) 필터를 적용합니다. 운동 피질을 매핑하기 위해 FDI 및 APB 전극에서 기록된 EMG 신호를 열고 FDI 쌍 전극의 기준선과 다른 근육 활성화의 첫 번째 피크를 선택하여 피험자가 수행한 두드리기 이벤트를 오른손과 왼손에 별도로 수동으로 표시합니다. Brainstorm47을 사용하여 각 세션에 대해 이 단계를 개별적으로 수행합니다.참고: 브레인스톰에서만 시각화를 위해 필터 탭을 사용하고 탭하는 동안 EMG 활동의 피크를 올바르게 표시하는 데 도움이 되는 주파수 범위(예: 고역 통과: 30Hz, 저역 통과: 300Hz, 노치: 60Hz)를 선택합니다. 이벤트의 이름은 세션 간에 동일해야 합니다. 예를 들어, 피험자가 오른쪽 손가락(또는 왼쪽 손가락)으로 탭할 때 발생하는 이벤트는 “Tap_right”(또는 “Tap_left”)로 명명될 수 있습니다. 이 단계를 통해 모든 세션에서 발생한 동일한 유형의 이벤트에 대해 고유한 분석을 수행할 수 있습니다. 각 세션에서 다음 매개변수를 선택하여 아티팩트가 없는 세그먼트에서 발생하는 이벤트를 가져옵니다: 시각적 자극: 자극 시작 전 [-200; 0] ms의 기준선을 포함한 [-200; +500] ms 시간 창; 탭핑 이벤트: [-1500; +1000]ms 시간 창, 시각적 자극 시작 전 [-1500; -1000]ms의 기준선을 포함합니다. 변조된 짹짹 소리: 자극 시작 전 [-500; 0] ms의 기준선을 포함한 [-500; +1000] ms 시간 창; 촉각 자극: 자극 시작 전 [-100; 0]ms의 기준선을 포함한 [-100; +500]ms 시간 창. 모든 세션에서 특정 작업의 이벤트를 가져오면 평균 참조 몽타주를 적용하여 EEG 데이터의 SNR을 늘리고 자극 전체의 평균을 추정하여 이벤트 유발 필드와 전위를 얻습니다. 운동 작업(예: 두드리기) 및 촉각 자극의 경우 이 마지막 단계는 각각 오른손과 왼손에 대해 수행됩니다.참고: 그림 5, 그림 6, 그림 7 및 그림 8의 패널 A와 B는 MEG 및 EEG에 대한 시각, 운동, 청각 및 체성 감각 유발 반응의 예를 보여줍니다. 특정 작업에 대한 총 자극 수는 완료된 세션의 수에 따라 엄격하게 달라집니다. 모터 작업의 경우 이 숫자는 올바르게 수행된 태핑 작업에 따라 달라집니다. 시각, 운동, 청각 또는 체성 감각 유발 필드 및 전위에 대해 Brainstorm에서 사용할 수 있는 OpenMEEG BEM 소프트웨어를 사용하여 MEG 및 EEG 센서에 대한 3층(즉, 두피, 내부 두개골 및 외부 두개골)의 사실적인 머리 모델을 계산합니다. 3D 피질 표면을 소스 공간으로 사용합니다.참고: FEM을 사용하여 순방향 모델을 풀려면 Brainstorm 47,50,51에서 사용할 수 있는 DUNEuro FEM 소프트웨어를 사용하여 3층에서 최대 5층(즉, 백질, 회백질, 뇌척수액, 두개골 및 피부) 기하학적 모델로 정의된 사실적인 머리 모델을 계산합니다. FEM을 사용한 순방향 모델 추정에 대한 자세한 내용은 다른 곳(https://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/Duneuro)에서 확인할 수 있습니다. 각 이벤트 유발 필드와 전위에 대해 MEG, EEG 및 결합된 MEG 및 EEG 센서 어레이에 대해 Brainstorm 도구 상자에 구현된 dSPM을 사용하여 평균 이벤트에 대한 피질 소스를 계산합니다. 각 작업에 특정한 사전 자극 기준선 기간을 사용하여 노이즈 공분산 행렬을 설정합니다(4.3.5단계 참조). 작업에 따라 아틀라스를 사용하거나 해당 위치에서 가상 센서(즉, 관심 영역, ROI)의 재구성을 통해 정의할 수 있는 관련 웅변 뇌 영역[일차 시각 피질(V1), 일차 운동 피질(M1), 일차 청각 피질(A1) 또는 일차 체성 감각 피질(S1)]에서 관찰된 최대 피질 소스를 추출합니다(그림 5C, 그림 6C, 그림 7C 및 그림 8C). 선형 스케일(주파수 범위: 1:1:100Hz)을 사용하여 관련된 웅변적인 뇌 영역(V1, M1, A1 또는 S1)에서 이벤트 유발 필드 및 잠재적 소스에 대해 Morlet 웨이블릿 시간-주파수 분해를 수행합니다.주의: 자극 시작에 시간-및 위상-고정되는 유발된 진동을 추정하기 위해, MEG/EEG 신호는 처음에 이벤트에 대해 평균화된 후 시간-주파수 분석(53,54)의 대상이 된다. Brainstorm에서 사용할 수 있는 이벤트 관련 섭동 방법을 사용하여 대뇌 피질 소스 맵의 표준화를 수행하여 각 이벤트(그림 5D, 그림 6D, 그림 7D 및 그림 8D)에 대해 개별적으로 기준선(4.3.5단계 참조)을 기준으로 정규화합니다.참고: 이벤트 관련 섭동을 사용한 소스 맵의 표준화는 기준선에 대한 평균과의 편차를 백분율로 추정하는 시간-주파수 전력 맵에 대한 정규화 측정입니다. 이 표준화 프로세스에 대한 자세한 내용은 다른 곳(https://neuroimage.usc.edu/brainstorm/Tutorials/TimeFrequency#Normalized_time-frequency_maps)에서 확인할 수 있습니다. 유효성 검사경막하 그리드 및/또는 깊이 전극의 이식을 통해 수술 외 iEEG 기록을 획득합니다. 두개내 전극의 수, 유형 및 배치는 수술 전 평가의 비침습적 진단 검사에서 얻은 정보의 합계에서 생성된 임상 가설을 기반으로 다학제 뇌전증 팀에 의해 결정됩니다.참고: 수술 전 평가의 일환으로 수술 외 iEEG는 1,024Hz 샘플링 속도를 사용하여 디지털 EEG 시스템을 통해 며칠에 걸쳐 기록됩니다. 각 피험자에 대해 사용할 수 있는 임상 정보를 기반으로 전문 간질 전문의가 정의한 SOZ를 식별합니다.참고: SOZ는 임상적으로 정의된 ictal 발병 전 또는 동시에 발생할 수 있는 배경 활동과 다른 첫 번째 명백한 ictal 전기 방전을 보여주는 뇌 영역으로 정의됩니다. 이 ictal 전기 방전에 관련된 모든 채널은 다른 뇌 영역에서 발생하는 발작을 포착하더라도 SOZ 접촉으로 간주됩니다. iEEG에 기록된 ictal 이벤트 동안 각 두개내 전극에서 발생하는 각 간질 방전의 피크를 표시하고 이전에 4.1.7-4.1.10단계에서 설명한 대로 ECD 방법을 사용하여 이러한 ictal 이벤트에 대한 소스 국소화를 수행합니다. 소스 국소화 결과의 황금 표준으로 임상적으로 정의된 SOZ와 관련하여 iEEG 국소화 결과를 비교합니다.