차동열 감각에 대한 집중주의 제안 중 동시 fMRI/EEG 데이터 수집 방법

EEG/fMRI 데이터의 동시 수집을 위한 프로토콜을 제시하고, MR 클럭 신호 기록을 동기화합니다. 우리는 피험자가 스캔 하는 동안 '콜드 글러브'지침을 수신 하는 독특한 패러다임을 사용 하 여이 방법을 설명 하 고 EEG/fMRI 데이터는 최면 유도 전후 모두 손 온도 측정과 함께 기록 됩니다.

본 작업에서 EEG/fMRI 데이터의 동시 수집 방법을 시연합니다. 설정에서 EEG 데이터는 고밀도 256채널 센서 그물을 사용하여 수집됩니다. EEG 증폭기 자체는 필드 절연 봉쇄 시스템(FICS)에 포함되어 있으며 MRI 클럭 신호는 후속 MR 아티팩트 특성화 및 제거를 위해 EEG 데이터 수집과 동기화됩니다. 상태 데이터 수집을 쉬기 위해 먼저 이 메서드를 보여 줍니다. 그 후, 우리는 EEG / fMRI 데이터 녹음을위한 프로토콜을 시연하고, 피험자는 왼손이 차가운 물 욕조에 침지되어 콜드 글러브 패러다임이라고 불리는 것을 시각화하도록 요청하는 테이프를 듣습니다. 이러한 목적을 위해 개발한 MR 호환 온도 센서를 사용하여 각 손 간의 열 차동은 EEG/fMRI 데이터 수집 전반에 걸쳐 측정됩니다. 우리는 최면 유도 전후의 동시 차동 손 온도 측정과 함께 콜드 글러브 EEG / fMRI 데이터를 수집합니다. 사전 세션과 사후 세션 사이에 최면 유도 및 깊이 평가 과정에서 단일 양식 EEG 데이터가 수집됩니다. 우리의 대표적인 결과는 최면 유도 중에 EEG 전력 스펙트럼의 중요한 변화를 측정할 수 있으며, 콜드 글러브 패러다임 동안 손 온도 변화가 MR 호환 차동 온도측정 장치를 사용하여 빠르게 감지될 수 있음을 보여줍니다.

그것의 시작 부터, 최 면이 무엇에 관해서는 상당한 논쟁이 있다, 그리고 얼마나 정확 하 게 측정 가능한 생리 변화 취약 한 개인에 생산. 최면 제안에 최면과 응답의 신경 상관 관계를 이해하기위한 연구는 일반적으로 다양한 결과^1을생산하고있다, 이는 적어도 부분적으로, 최면 유도 및 제안 기술의^차이에기인 할 수있다 2, 따라서 상세한 방법론 및 프로토콜 설명에 대한 동기 를 제공.

최면은 종래 내농도 의 상태로 정의되고 집중주의^1,3,보다 완전한 작동 정의도 포함: 외인성 자극^4의인식 감소, 흡수^{증가 5,}또는 실험자의 단어에 쉽게 주의 및 감소 된 자발적인 생각^6. 최면 유도는 일반적으로 최면 과 흡수^6을용이하게 하는 구두 지침의 집합으로 정의됩니다. 최면성은 개인마다 크게 다르지만, 일반적으로 시간이 지남에 따라 개인 내에서 안정적입니다^7,8; 제안성은 일반적으로 가장 일반적으로 적용된 메트릭이 스탠포드 최면 감수성 척도, (SHSS) 양식 C^9-12인제안에 대한 행동 반응의 관점에서 측정된다.

최면의 신경 상관 관계를 검사 하는 연구 일반적으로 두 가지 범주로 가을. 그들은 '휴식 상태'최면 동안 본질적으로 활성화 된 활동의 네트워크를 검사하거나 최면 제안^6에대한 응답으로 발생하는 신경 활동의 변화를 연구합니다. 최근 EEG 연구에서, 매우 암시적인 개인은 낮은 제안 과목^4에비해 최면 동안 알파-2 대역에서 전두엽 네트워크의 더 높은 이벤트 관련 비동기를 표시하는 것으로 나타났다. 최근에는 기능성 자기 공명 영상(fMRI)이 다른 뇌 영역에서의 활성증가 없이 '휴식 상태' 최면 동안 전방 기본 모드 네트워크의 변화를 밝혀내고^{있다 2.} 수렴 증거는 최면이 해리 된 전방 주의 제어^(13)와연관되어 있음을 시사한다.

다양한 최면 제안에 대응하여 fMRI 혈액 산소화 수준 의존성(BOLD) 신호의 변화도 최근^14-23으로보고되고 있다. 제안 응답 연구의 대부분은 변경 된 지각의 주관적인 등급과 뇌 신호 변화를 상관. 그러나 최면 제안은 또한^{반응(24)에서}혈압, 심박수 및 피사체 손 온도와 같은 생리학적 매개변수를 변경하는 데 사용되어 왔다.

여기서, 우리는 실험적인 패러다임을 개발하여 이러한 이전 연구 결과를 확장, 여기에 '콜드 글러브'패러다임으로 언급, 이는 과목이 온도의 외부 물리적 조작의 부재, 자신의 손 중 하나가 다른 것보다 온도에서 추울 것을 인식하도록 지시된다. 이러한 구두 지침은 데이터 녹음 중에 MR 호환 헤드폰을 통해 전달됩니다.

본 작업에서, 우리는 먼저 동시 EEG / fMRI 데이터 녹음에 대한 우리의 방법을 보여줍니다. 그런 다음 최면 유도 전후의 손 온도 측정과 함께 EEG/fMRI 데이터 수집을 포함하는 콜드 글러브 패러다임을 시연합니다. 최면 유도에 대한 우리의 방법은^1에의해 설명 된 ideomotor 제안을 포함하고, SSHS를 사용하여 깊이 평가, 양식 C. 우리는 최면 유도 에 따라 발생하는 EEG 전력 스펙트럼의 신뢰할 수있는 변화를 감지합니다. 또한 MRI 호환 차동 온도측정 장치는 동시 EEG/fMRI 데이터 수집 세션에서 손 온도 변화를 측정할 수 있음을 입증합니다. 이 절차는 본질적인 '휴식 상태' 최면 동안 발생하는 뇌 신호 변화를 평가하고 변경된 열 지각에 대한 최면 제안에 대한 응답신호 변화를 측정하는 데 중요한 정량적 EEG/fMRI 측정을 제공할 수 있습니다.

다음 실험 프로토콜은 UCLA 기관 검토 위원회에 의해 검토되고 승인되었습니다. 실험을 시작되기 전에, 과목은 잠재적으로 임신한 주제를 제외하는 전화 사전 검사를 받았다, 18 세 미만, 또는 기계 쇼에서 일했거나 그렇지 않으면 금속 임플란트를 했다. 왼손잡이 피험자, 또는 정신 질환의 병력을 가진 사람도 주제 풀에서 제외되었습니다. 포함 된 참가자는 다음 카페인에서 기권 하도록 지시 했다, 마약, 그리고 실험의 날에 알코올. 서면 통보 된 동의 및 동의의 이해는 실험 당일 각 참가자로부터 얻어졌다.

1. EEG 센서 순 애플리케이션

EEG 데이터는 256채널 MRI 호환 측지 센서 넷을 사용하여 기록됩니다. 전극의 임피던스 수준은 전극이 건조되지 않았는지, 임피던스가 임계값 이하로 유지되도록 실험 전반에 걸쳐 약 20분 간격으로 모니터링되어야 합니다.

1. 글레벨라 눈썹 능선에서 약 2.5cm 이상으로 머리 둘레를 측정하여 적절한 그물 크기를 결정합니다.
2. 하이드로셀 살린 칼륨 염화물 전해질 용액은 EGI 지침에 따라 이루어졌다. EEG 전광주식 256 센서 넷은 10분 동안 전해질 용액에 담근 후 전해질 용액에 담그었다.
3. 정점 또는 Cz, 헤드의 점은 나침과 이온 사이의 중간점을 측정하고 이를 사전 측점의 해부하는 중간점과 정렬하여 결정되었다. 그런 다음 EEG 그물을 배치하여 Cz 기준 전극이 정점점과 정렬됩니다.
4. EEG 소스 분석에 사용되는 센서 공간을 보정하기 위해 EGI 측지 광측량 시스템(GPS)을 사용하여 헤드 및 전극의 사진 이미지를 수집했습니다.
5. 그런 다음 전극 임피던스를 측정했습니다. 두피와의 접촉은 임계값 이상의 임피던스 수준을 가진 전극을 검사했습니다. 전극 배치가 조정되고 임피던스를 줄이기 위해 필요에 따라 추가 전해질 용액이 전극에 추가되었습니다.

2. 최면 전에 동시 EEG / fMRI 및 온도 기록 프로토콜

EEG 그물을 적절하게 적용한 후 피사체는 MR 스캐너 실로 진행됩니다. 모든 금속 물체가 제거됩니다. 구조 MRI 및 기능 MRI 스캔은 지멘스 알레그라 3T 스캐너에서 수집됩니다. 동시 EEG/fMRI 데이터는 각 주제에 대한 기능적 기준을 확립하기 위해 최면 유도 전에 수집됩니다.

1. MPRAGE 구조 스캔
2. T2 일치 대역폭 - 이미지 등록에 대한 좋은 대비를 제공하도록 설계된 특수 스캔 시퀀스로서 다음 기능 검사와 동일한 메트릭 왜곡을 공유합니다.
3. 기능 스캔 - TR=2.5초, TE=40msec, 시야=200mm x 200mm, 플립 앵글=90°, 해상도=64 x 64 x 28, 복셀^{크기=3mm 3로}전체 뇌 이미지를 수집하는 T2*가중 에코-평면 펄스 시퀀스. 데이터는 총 5분 동안 수집됩니다.
4. EEG 데이터는 최면 유도 전에 기준 EEG를 확립하기 위해 5분 기능 MRI 레코딩 동안 MR 호환 전기 측지전지(EGI) 256 채널 시스템을 사용하여 동시에 기록된다. 우리 연구소는 실시간으로 MR 아티팩트와 발리스토카디오그램 노이즈를 제거하는 소프트웨어 및 하드웨어를 사용하여 동시에 fMRI/EEG 수집을 위한 방법을 개척했습니다(자세한 내용은 참조²⁵ 참조).
5. 휴식 상태 스캔 후, 피사체는 왼손이 차가운 얼음 물 양동이에 침지된다는 것을 시각화하도록 지시하는 테이프를 듣습니다. 각 손 간의 온도 차이는 아래에 설명된 차동 온도 측정 장치를 사용하여 정량화됩니다.

3. 최면 유도

그런 다음 피사체는 어둡고 조용한 방에 편안하게 앉았습니다. EEG 데이터는 최면 유도 및 점진적 이완 심화 기술의 기간 내내 기록되었다.

1. 최면 유도는 이완을 일으키는 원인이 되는 특정 공간 단서를 결정하기 위하여 최면 치료사에 의해 간략한 인터뷰로 시작되었습니다. 그런 다음 과목에서 시각화할 수 있는지 여부를 결정하기 위해 여러 가지 질문을 받았습니다.
2. 최면 술사는 그 때 무기 올리기 기술로 알려져 있는 ideomoter 제안을 사용하여 유도를 시작했습니다. 이 시간 동안, 최면 술사는 지속적으로 피사체에게 팔이 점점 더 가볍고 있는 것처럼 느껴졌으며, 어떤 시점에서 팔은 의지로 자동으로 공중에 떠오를 것이라는 제안을 주었습니다. 피사체의 팔이 높아진 후, 그들은 팔을 구부리고 손끝으로 이마를 만지라는 지시를 받았습니다. 피사체가 준수하자마자 최면 치료사는 피사체에게 눈을 감고 깊은 수면을 취하는 것처럼 휴식을 취하도록 요청했습니다.
3. 최면 감수성의 수준은 다음 최면 감수성의 12 점 스탠포드 규모를 통해 평가되었다, 형성 C 테스트.
4. 점진적 인 휴식의 형태로 심화 기술은 피사체를 최면 깊이의 더 큰 수준으로 가져 오는 데 사용되었습니다.
5. EEG 데이터는 최면 유도 중에 희미한 구리 차폐실에서 최면 유도 전체에 기록됩니다.

4. EEG/fMRI 데이터 수집 및 차동 온도측정제 포스트 최면 유도

1. 최면 유도 및 점진적 휴식에 따라, 피사체는 MR 호환 EEG 센서 그물을 지속적으로 제자리에 두고 MRI 스캐닝 룸에 다시 들어갑니다. 이 때 온도 센서는 두 손목의 내측 부분에 테이프로 테이프를 붙였습니다. 그런 다음 손목 밴드를 테이핑된 온도 센서 위에 배치하여 배치를 안정화했습니다.
2. 온도 센서는 도 2의회로도에 따라 구성되어야 한다. 교정은 실험 전에 수행되었으며, 다양한 온도(37°C± 5)의 두 가지 솔루션에 센서 팁을 몰입시킴으로써 수행하였다. 온도계 판독값에 대해 센서 출력을 검사했습니다.
3. 피사체는 MR 호환 헤드폰을 통해 최면 치료사가 만든 미리 녹음 된 프로그레시브 이완 테이프를 듣습니다. 이 기간 동안, fMRI 데이터는 동시 EEG 기록과 함께 1.1단계에서 설명된 펄스 서열에 따라 수집된다.
4. 최면 유도 다음 휴식 상태 EEG/fMRI 데이터의 수집은 단계 2.2-2.4에 따라 진행됩니다.
5. 최면 술사는 다음 EEG / fMRI 데이터 수집에 대한 '콜드 글러브'제안을 관리, 이는 다시 단계 2.2-2.5에 따라 진행. 제안 하는 동안, 최면 치료사 반복적으로 그들의 손을 시각화 하 고 그들의 왼손은 손목에 손 끝에서 점진적으로 차가운 성장 했다 상상 하는 피사체를 요청 합니다. 차동 온도측정측정은 이 블록 전체에 걸쳐 기록됩니다.

도 1은 최면유도(도1b)에앞서 경고 깨어있는 기간 동안 단일 피사체에서 평균 1,000msec 이상의 EEG 전력 스펙트럼을 나타낸다. 여기에 패턴은 힘과 주파수 (f) 사이의 특성 역 관계를 따르는 것을 주목해야한다, 1/f. 도 1c에서 폴오프와 최면 유도 및 심화 기술에 따라이 동일한 주제에서 가져온 전력 스펙트럼을 보여줍니다. 전력의 감쇠는 EEG 테타 및 베타 서브밴드에서 볼 수 있으며, 전체 플롯은 더 이상 1/f. 도 2를 따르지 않는 것은 Arduino 장치에 결합된 LM34/LM35 정밀 온도 센서를 사용하는 MRI 호환 온도 센서에 대한 우리의 회로도를 보여줍니다.

그림 1. 대표적인 전극 채널에 대한 단일 피험체에서 뇌전도(EEG) 전력 스펙트럼. (a)255 채널 EEG 전극 어레이는 최면 유도 전에 파란색(b)EEG 전력 스펙트럼으로 표시된 전력 분석을 위한 채널 선택의 공간 위치를 가지며,(c)최면 유도 및 심화 기술에 따라 동일한 전극 채널에서 전력 스펙트럼을 형성한다. 도 1c의 상단, 오른쪽 모서리의 막대는 주파수가 있는 각 EEG 서브밴드의 범례를 나타냅니다: 델타(0.1-4Hz), 세타(4-8Hz), 알파(8-12Hz), 베타(12-20Hz), 감마(20Hz 이상의 주파수).

그림 2. MRI 호환 차동 온도 센서 구성의 회로도. (위) 차동 온도측정 회로,(아래)열측정 측정 공정개요.

최면^1의상태로 과목을 유도하는 데 사용되는 제안 방법에는 넓은 가변성이 있는 것으로 보인다. 우리는 SHSS, 양식 C에 이어 비volitional 모터 운동에 대한 제안이 EEG 전력 스펙트럼을 변경하는 데 사용할 수 있음을 여기에서 보여줍니다. 우리는 이 연구 결과에 사용된 주제가 과거에 최면되었더라도, 하버드 그룹 제안 규모 또는 높게 영향을 받기 쉬운 주제를 찾아내기 위하여 그밖 기계장치를 통해 시도한 아무 시도도 없었다는 것을 주의합니다. 4가^보고된바와 같이 EEG 주파수 서브밴드의 변화의 크기는 대상 감수성에 따라 달라질 가능성이 있다고 가설을 4.

또한 동시 EEG/fMRI 세션 중에 발생할 수 있는 손 온도 변동을 측정하는 설정을 시연했습니다. 과목은 결국 바이오 피드백 단서를 사용하여 최면없이 손 온도 변화를 달성하는 법을 배울 수 있지만, 이것은 일반적으로 많은 교육 세션^{26걸립니다.} 프리슈홀츠와^{트라이온(26)은} 다른 사람들이 보고한 것과는 달리, 차가운 장갑 제안 패러다임을 사용하여 손 온도변화와 최면 깊이의 변화 사이의 연관성을 복제할 수^없었다. 이 논란을 해결하기 위해서는 추가 작업이 필요합니다. 그럼에도 불구하고, 기능성 신경 이미징 세션 중 손 온도 변화를 측정하는 방법은 최면 유도 에 따른 최면 '콜드 글러브' 제안의 신경 상관 관계를 평가하는 데 유용할 수 있다.

수락 및 출판에 이어 전기 측지학, Inc.는 이 기사에 대한 공개 액세스 수수료를 인수했습니다.

이 작품은 한국기초과학원(KBSI) 교부금, 최면적 기만의 신경영상연구기금으로 지원되었다.