우리는 그들의 장비, 전문 지식을 제공하기 위해 브레인 제품 GmbH에 감사하고이 작품 제작에 도움을 드리고자합니다. 우리는 또한 비디오의 제작과 지원에 그린 스펜서, 노팅엄 대학교, 감사드립니다. 우리는 또한이 연구 자금에 대한 공학 및 물리 과학 연구위원회 (EPSRC), EP/J006823/1 노팅엄 대학교 감사합니다.

1. 실험 장치 준비 <ol><li> 피사체의 도착 이전에는 스캐너 운영자가 앉을 컨트롤 룸에서 EEG 장비를 설정합니다. 그림 1과 같이 EEG 하드웨어 노트북 컴퓨터를 연결합니다. 주 : 모든 주변 장치의 트리거 및 MR 스캐너 EEG 시스템에 의해 감지 할 200 개 이상의 마이크로 초의 기간이 있어야합니다. </li><li> 자극 컴퓨터를 설정하고,이 연구에서, 우리는 시각적 인 자극을 사용하고 마커는 각 자극 기간의 시작과 끝에 BrainVision 레코더로 읽습니다. </li><li> 데이터가 사용 가능한 가장 높은 시간적 해상도와 정확한 필터 설정으로 설정되어 녹음 작업 공간을 확인합니다. 매우 높거나 낮은 주파수 신경 신호에 관심이 있다면 DC-커플 링 또는 이상 (1 kHz에서) 로우 패스 필터는 각각 요구 될 수 있지만, 연구의 대부분 0.016-250 Hz의 필터 AC 커플 링이 최적입니다. </li><li> M를 확인스캐너가 올바르게 EEG 시스템에 의해 기록되고 있는지 확인하는 자극 프레 젠 테이션에서 arkers. BrainVision 레코더 컨트롤 패널을 사용하여 스캐너와 EEG 시계의 동기화를 켜십시오. 동기화가 성공하면 다음 확인, 세트까지 녹색 아이콘과 도트 나타납니다 &quot;에서 조정&quot;올바른 정보입니다. </li><li> 기존의 방법으로 MR 스캐너를 설정하고, 여기에 우리 몸이 RF 코​​일을 전송하고 32 채널 헤드 RF 코​​일을받을 사용하고 있습니다. 가능하면, 그것은 EEG 모자 및 연결된 케이블의 RF 난방의 위험을 최소화하기 위해 머리 크기의 전송 코일을 사용하는 것이 가장 좋은 방법입니다. 그러나 대부분의 스캐너에, 머리 송신 코일은 fMRI를 데이터 수집 (특히 병렬 영상 속도 업을 할 수 없습니다)로 설정 차선에 이르게 다중 요소 수신기 코일과 함께 사용할 수 없습니다. 그것은 EEG 모자의 케이블은 직선 P에 따라 실행할 수 있도록 액세스 포트를 통합하기 때문에 우리는이 특정 머리 코일을받을 수 사용스캐너에서 ath를. </li><li> 실행되는 MR 시퀀스가​​ 설정되어 있는지 확인합니다. fMRI를 순서 EEG 클럭주기 (200 마이크로 초)의 배수 인 슬라이스 TR을 사용해야합니다. 필립스 MR 시스템을 사용하는 경우 필립스 타이밍 계산기 가능한 조각과 TR의 조합을 결정하는 데 사용할 수 있습니다. </li><li> 예상대로 모든 장비가 기록되는 하나의 최종 점검을한다. </li></ol> 2. 제목 도착 <ol><li> 깨끗한 머리와 편안한 착용, 비금속 옷에 도착하는 피사체를 부탁드립니다. </li><li> 제목 실험 무슨 일이 일어날의 목적에 대해 설명합니다. </li><li> MR 검사에 대한 금기가 없음을 수립하는 데 사용되는 양식을 채울 제목을 물어 실험에 참여하는 주체 동의.에게 계속 진행하기 전에 양식을 확인합니다. 본 연구에서는 지역 윤리위원회의 승인을 얻어 모든 과목 동의를 주었다되었습니다. </li><li> 머리 둘레 a를 측정ND는 적절한 크기의 캡 (즉, 머리 크기보다 큰 가장 작은 캡)을 선택합니다. 머리의 앞쪽에서 시작하여 뒤로 당겨 머리에 뚜껑을 놓습니다. 제대로 캡을 위치 등이의 Cz 전극 nasion 및 inion 사이에 절반 방법을 팅도 좌우 중앙에있다. </li><li> 에 의해 머리에 전극을 연결, 길에서 머리를 이동 알코올과 다음 Abralyte 젤을 적용. 캡 전극에 사용되는 것과 유사한 방법을 사용하여 뒤의 기초에 ECG 전극을 연결합니다. 이 전극은 심장 박동을 측정하는 데 사용됩니다. 뒤의 기초에서 위치는 ECG 추적에서뿐만 아니라 주제 편안함 R-피크 잡음 신호를 최대화하는 것이 좋습니다. </li><li> 10 이하 KΩ (각 전극 내부 저항의 저항 제외) 머리에 전극의 임피던스를 줄이기 위해만큼 상대에 작동합니다. 신호가 강한만큼 ECG와 EOG 저항이 높을 수어 좋은 연결을 달성하기 어려울 수 있지만, 50kΩ의 이하로 유지해야합니다. </li><li> EEG 데이터 품질을 시각적으로 모니터 화면에서 데이터를 검사하여 만족 확인합니다. </li></ol> 3. MR 스캐너의 외부에서의 녹음 (선택 사항 : 내부 및 MR 스캐너 외부 EEG 데이터 품질을 비교하려는 경우에만 필요) <ol><li> 스캐너 (자기장이 낮은 위치에) 외부 프리젠 테이션 기기 및 EEG 장비를 설정합니다. 설치가 MR 스캐너 (특히 피사체가 앙와위해야하며 자극 프레 젠 테이션의 유사한 프로세스가 사용되어야한다) 내에서 사용되는 것과 최대한 비슷하다는 것을 확인하십시오. </li><li> 실험을 수행하고 스캐너 (제 4 장 참조) 내에서 사용되는 것과 유사한 방식으로 데이터를 기록합니다. </li></ol> 4. MR 스캐너 내부의 제목을 설정 <ol><li> 당신이 SE 동안 장착 할 피사체를 부탁드립니다t 최대 MR 스캐너 방에있는 EEG 장비를. </li><li> 차폐 된 방으로 앰프를 가지고 스캐너 뒷면에서 테이블에 놓습니다. 긴 광섬유 케이블로 앰프를 연결합니다. 도파관을 통해 광섬유 케이블을 전달하고 컨트롤 룸 BrainAmp USB 어댑터 (그림 1)에 연결합니다. </li><li> MR 스캐너 환자 데이터베이스에서 환자를 등록합니다. </li><li> 방으로 주제를 가지고 스캐너 침대에 누워하도록 요청합니다. </li><li> 제목 귀마개, 헤드폰 및 통화 버튼을 제공하고, 그들이 편안하게 있는지 확인합니다. </li><li> 피사체의 머리 위에 머리 코일을 넣어. EEG 케이블은 최단 경로를 따라 머리 코일을 남겨해야합니다. 지금 패드 피사체의 머리는 머리의 움직임을 최소화합니다. </li><li> 스캐너로 피사체를 이동 전극 FP1과 FP2는 Z-방향으로 MR 스캐너의 isocentre에 있음을 보장 구멍. U는이 일반적으로 빛이 두 전극을 정렬하여 달성됩니다그들은 구멍에 들어가기 전에 피사체의 위치를​​ 나오지. </li><li> 스캐너의 뒷면에 앰프에 EEG 캡을 부착합니다. (이러한 RF 가열로 이어질 또한 큰 EEG 유물이 유발 될 수 있습니다로) 더 와이어 EEG 리드에서 반복되지가 있다는 것을 확인하고있는 케이블은 최대한 MR 스캐너 진동 절연되어, 여기에 우리가 캔틸레버 빔을 사용 이 격리를 달성하기 위해. </li></ol> 5. 스캐너 내부 기록 <ol><li> 그들은 스캐너 연산자를 듣고 OK입니다 수 있는지 확인하기 위해 콘솔 방에서 피사체에게 문의하십시오. </li><li> 두 번째 실험에서는 추적에 잡음이 전극에 대한 검사뿐만 아니라, 화면의 하단에있는 점 그린 &quot;에 동기화&quot;를 위해, 뇌파 모니터링을 시작합니다. </li><li> 기록에 극저온 펌프의 명확한 효과는 (그림 2 참조) 볼 수 있습니다. 따라서, 제조 업체의 지침에 따라, 데이터 수집 동안 이러한 펌프를 끄십시오. </li><li> 일을 이동하는 피사체를 부탁드립니다적은 양으로 EIR 머리. 머리를 유지의 중요성은 여전히​​ 뇌파 기록에 큰 전압에서 볼 수있는 작은 머리의 움직임의 결과. </li><li> 눈을 열고 닫으려면 피사체를 요청하여 신경 활동의 기록을 테스트합니다. 후두 알파 활동을보십시오. 이것은 오히려 소음보다 생리 신호를 측정 여부를 테스트합니다. 알파 신호가 주제 (일부 과목에서 발생하는)에서 볼 수없는 경우는 MR 스캐너 실행하지 않고 실험 패러다임의 짧은 실행을 수행하여 신경 세포의 활동을 테스트하고 평균을 유발 전위를 찾을 수 있습니다. </li><li> 펄스 유물은 명확 사원에 특히 전극의 원시 데이터 (그림 2 참조)에서 볼 수 있습니다. RecView (또는 후 처리 소프트웨어 패키지)를 사용하여 실시간으로이 이슈를 해결하기 위해 ECG 트레이스를 사용합니다. </li><li> 즉시 각 MRI 스캔을 시작으로 그라데이션 EEG 데이터가 큰 유물의 원인이됩니다. &lt;/ EM&gt; </li><li> 준비 상태의 자극 프레 젠 테이션 시스템 - - fMRI를 실험 시작 할 준비가되면 다음과 같이 단계를 수행하여 EEG 데이터를 저장하기 시작. </li><li> 이제 자극 프레 젠 테이션 및 MR 스캐너에서 마커 BrainVision 기록에서 볼 수있는 것을 확인하고, 실험을 시작합니다. 여기에 자극 100 % 대비의 전체​​ 필드 방사형 바둑판으로 구성되어 있습니다. 반전 속도가 유발 반응마다 500 밀리 초와 마커가 각 이미지 반전에 EEG 파일에 배치됩니다 발생하는 등 2 Hz입니다. </li><li> EEG 데이터 품질은 매우 가난한 것으로 나타납니다 있지만 RecView 또는 후 처리시에 라인 하나, 정리할 수 있습니다. 신경 신호의 기록을 손상시키지 않고 작업 그라데이션 가공품 수정하기 위해서는, 자극 프레 젠 테이션은 TR에 고정되지 않아야하고 자극 반복 주파수는 슬라이스 반복 주파수와 동일해서는 안됩니다. </li><li> 그라데이션 가공품 교정 mUST는 (그림 3, 4 참조) 펄스 가공품 수정하기 전에 수행 할. 데이터는 자극 프레 젠 테이션에 따라 다양한 기술을 분석 분할 할 수 있으며, 간단한 어느 (그림 6 참조) 유발 반응의 조사를 위해 평균한다. </li></ol> 6. 브리핑 제목 <ol><li> 스캔이 완료되면 스캐너에서 주제를 가지고 그들을 EEG 모자를 벗을하는 데 도움이됩니다. </li><li> 그들의 머리를 세척 할 수 있습니다. </li><li> 그들은 지금 떠날 무료입니다. </li></ol> 7. 실험의 끝에 정리 <ol><li> 실험실에서 요구하는 EEG 장비를 포장합니다. MR 제조업체가 요구하는 경우, 동기화 하드웨어가 각 세션의 끝에 분리 및 스캐너 전자 제품에 부착 된 남아 있지 않은지 확인합니다. </li><li> 마지막으로, EEG 캡을 청소해야합니다. 이 작업을 수행하려면 (일반적으로 APPR 물에 뚜껑을 흡수oximately 5 분) 또는 물과 살균제 혼합물 (소독제는 캡 제조업체의 관련 병원체 스펙트럼 살균제 권고에 따라 선택해야합니다. 노출 시간과 소독제의 농도는 소독제 제조업체의 지침을 따라야합니다.). 다음 잔류 젤을 닦아냅니다 칫솔을 사용합니다. 그 이후에 사용될 때 캡의 적절한 성능을 보장하기 위해 완전히 캡을 청소하는 것이 매우 중요합니다. </li></ol> 8. 분석 <ol><li> 여기에 실시간으로 EEG 분석이 입증되었습니다, 그러나 그것은 또한 가능한 사후 처리 EEG 데이터를 일반적으로 바람직하다. 이 같은 뇌 제​​품 분석기 2 EEGLAB 같은 분석 패키지의 번호를 수행 할 수 있습니다. </li><li> 평균 유물 빼기 18,19 (일반적으로 기온 보정에 사용되며 종종 펄스 이슈 수정에 사용), 독립적 인 구성 요소 항문 : 그라데이션 및 펄스 이슈 보정 등 다양한 방법을 사용하여 수행 할 수 있습니다ysis 20,21 또는 최적의 기준은 22 (펄스 이슈 보정)을 설정합니다. </li><li> 데이터는 유발 반응과 계속적인 진동 활동을 보는 시간이나 주파수 영역에서 분석 할 수 있습니다. </li><li> 여기, 우리는 펄스 이슈 수정에 필요한 정보를 얻기 위하여 두뇌 제품 시스템을 사용하여 ECG 트레이스를 기록했다. 표준 셋업에서 ECG 트레이스는 피사체의 뒷면에 배치 전용 전극에 의해 기록됩니다. 우리 실험실에서 우리는 또한 (이 솔루션은 필립스 생리적 모니터링 장비와 함께 사용할 수 있습니다) 심장 추적을 생성하는 vectrocardiogram을 고용 비 표준 용액을 사용합니다. 우리는 깨끗한 추적이 기존의 ECG를 셋업 사용하여 얻을 수없는 경우에 유용 할 수 있습니다 발견했습니다. </li></ol>

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J., Mullinger, K. J., Stevenson, C. M., Morris, P. G., Bowtell, R. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Simultaneous+EEG+source+localisation+and+artifact+rejection+during+concurrent+fMRI+by+means+of+spatial+filtering.">Simultaneous EEG source localisation and artifact rejection during concurrent fMRI by means of spatial filtering.</a> NeuroImage. 40, 1090-1104 (2008).</li></ol>

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모든 스캐너 객실의 물리적 레이아웃 때문에 일반적인 조언은 우리가 당신은 자석의 구멍 밖에서 EEG 증폭기를 배치 할 수 없다는 인식이 다릅니다. 가능한 스캐너 진동에서 그들을 분리하는이 경우에 좋은 타협 너무 두꺼운 고무 패드에 앰프를 배치하는 것입니다. 당신은 그라디언트 이슈 수정 잘 작동하지 않는 것을 발견한다면, 그것은 MR 콘솔에 입력 된 TR 정확하게 생성되는 TR 아니라는 것을이 경우 가능성으로, 볼륨이나 슬라이스 마커 사이의 시간을 확인 . 이 경우 추가 지원에 대한 관련 MR 스캐너 제조업체에 문의해야합니다. 동시에 fMRI를하는 동안 EEG 데이터 수집의 과정에서 가장 중요한 단계는 모든 외부 노이즈 소스가 (EEG 장비의 예 cyrocooler 펌프 및 진동)을 최소화되었는지 확인하는 데 걸리는 것들이다. 알로로W 최적의 그라데이션 이슈 보정 EEG 및 MR 스캐너 시계가 동기화되어 있는지 확인하는 것이 중요합니다, 슬라이스 TR은 스캐너 클럭주기의 다양하고 피사체가 최적의 위치 때문입니다. 최적의 펄스 이슈 보정 많은 기술이 R-피크를 감지 할 수있는 깨끗한 심장 추적을 필요로 보장하기 위해, 우리는 좋은 위치 ECG 리드로도 가능하지만 이것은 최선 VCG를 사용하여 얻을 수있는 것이 좋습니다. ECG를 사용하는 경우 다음이가 마음 23에 가까운 위치에 액세스 할 때보다 쉽게 사이트되는 추가 혜택과 함께 R-피크 신호 대 노이즈 비율을 극대화하기 위해 뒤의 기초에서이 문제를 배치하는 것이 좋습니다. 뿐만 아니라 시간을 통해 변화하는 그라데이션 이슈를 일으키는 등이 선두에서 추적에 추가 된 호흡으로 인한 움직임 인공물의 가슴 결과에 ECG 리드를 배치. 이 때문에 템플릿 변동에 작동하지 추적 포화 및 / 또는 그라데이션 이슈 수정 될 수 있습니다따라서 권장하지 않습니다. 일반 토론 EEG-fMRI를가 높은 시간적 EEG의 해상도를 fMRI를의 높은 공간 해상도와 결합 할 수있는 뇌 기능 연구를위한 강력한 도구입니다. 지금까지 많은 연구는 뇌 기능의 더 나은 이해를 얻기 위해이 멀티 모달 접근법을 사용했습니다. EEG-fMRI를가 진동 리듬 (EEG 측정)와 혈액 산소 반응 (BOLD fMRI를 사용) 예를 들어 2,3 사이의 상관 관계를 조사하기 위해 건강한 지원자에 적용되었습니다. 또한 유발 신호의 특성은 4,5 시험 별 시험 기준에 BOLD 신호 변화를 설명 할 수 있는지 여부를 연구하는 데 사용되었습니다. 임상 연구에서 기술의 주요 사용은 비 침습적 6,7 현지화 본질적으로 어려운 발작 간질 방전의 병소를 조사하고있다. 이 예제에서는이 멀티 모달 IMAG의 힘을 보여ING 도구입니다. 그러나, 이러한 현상의 연구를 활성화하기 위해서는 뇌파 및 MRI 데이터의 최상의 품질에 액세스 할 수 있습니다하는 것이 중요합니다. 이 작업을 수행하려면 MR 스캐너 내부는 최고의 실험 설정 및 또한 가장 적절한 분석 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 보정 방법은 아티팩트의 제거에 사용되므로 최적의 분석 방법에 다소 관심의 연구 문제에 따라 달라집니다. 예를 들어, 녹음 중에 발생한 운동의 크기와 수는 그라데이션 아티팩트를 제거하는 알고리즘의 가장 효과적인 조합을 결정합니다. 그러나 EEG와 fMRI를 하드웨어 셋업 최적의 실험은 특정 연구 질문 상대적으로 독립적입니다. 여기에 설명 된 지침은 일반적으로 가치 그러므로이며, 우리가 사용하는 것보다 다른 EEG 및 MR 스캐너 하드웨어를 사용하여 실험에서 추구 할 수 있습니다. 여기에서 우리는 말아야 취득 방법을 설명했습니다D는 고품질 EEG와 fMRI를 데이터를 수집하기 위해 따라야 할. 우리는 이전에 고용 자극 패러다임 24에 따라 시각적 자극을 사용 하였다. 그러나 데이터 수집을위한 동일한 기술이 관심의 두뇌 활동을 자극하는 데 사용되는 패러다임에 관계없이 적용 할 수 있습니다. 귀하의 패러다임을 선택할 때 그것이 주목되어야하는 사용자가 현재 사용 가능한 기술 (여기에서 설명) 계속 연구 할 수있는 뇌 활동에 일부 제한을 장소 MR 환경 내에서 녹음 할 때 얻을 수있는 EEG 데이터의 품질 : 로우 EEG 활동을 기록하는 특정 장애 (&lt;5 Hz에서) 높은 주파수 (&gt; 80 Hz에서) 잔류 펄스 및 그라데이션 아티팩트가있을 수 있습니다 밴드가 있습니다. 작업과 관련된 피사체의 움직임의 가능성이 최소화되도록 패러다임를 선택할 때 또한주의해야한다. EEG 데이터 모션 아티팩트는 종종 정확하고 작은 유물하기 어려운 수 있기 때문에이 문제가그들은 여전히​​ 신경 신호를 지배 수도 있지만, 명확하게 파악하기 어렵다. 이러한 모션 아티팩트는 fMRI를 데이터 17와 의사 만 그럴듯한 상관 관계가 발생할 수 있습니다. 동시에 EEG-fMRI를위한 후 처리 방법은 수많은 등 자신의 논의로이 작품의 범위를 벗어납니다. 이전에 그라데이션을 언급 펄스 이슈가 평균 유물 뺄셈 18,19, 독립 성분 분석 20,21 등 기술의 번호를 사용하여 제거 할 수있는 최적의 기초는 22 beamformers 25를 설정합니다. 종종 이러한 방법의 조합은 23 고용 및 방법의 성능은 자기장의 강도와 사용 패러다임과 같은 요인에 따라 달라집니다 수 있습니다. 특정 연구를위한 최적의 사후 처리 방법은 PO에 영향을 미칠 수 이러한 진동 리듬이나 유발 전위 여부, 데이터를 추출하는 신호에 따라 달라집니다세인트 처리 방법을 채택했다. 상당한이 동안 진행하는 동시에 EEG-fMRI를위한 향상된 데이터 수집 및 분석 방법을 대상으로 연구를, 그것은 높은 공간 fMRI를의 해상도와의 조합을 요구하는 중요한 신경 과학 질문에 대답하기 위해, 여기에서 설명한 기술을 사용하여, 이미이 가능합니다 EEG의 우수한 시간 해상도.

동시에 뇌파 (EEG)와 기능성 자기 공명 영상 (fMRI)은 EEG의 우수한 시간 해상도는 fMRI를의 높은 공간 정밀도와 결합 할 수 있습니다. 이 두 양식의 데이터가 1 결합 할 수있는 여러 가지 방법이 있지만, 모두 높은 품질의 EEG와 fMRI를 데이터 수집에 의존하고 있습니다. 현재까지 동시 EEG-fMRI를가 예를 들어 2,3 (종속 혈액 산소 수준 (BOLD) fMRI를 사용) 진동 리듬 (EEG 측정)와 혈액 산소 반응의 상관 관계를 연구하는 데 사용되었습니다. 또한 유발 신호의 특성은 4,5 시험 별 시험 기준에 BOLD 신호 변화를 설명 할 수 있는지 여부를 연구하는 데 사용되었습니다. 임상 연구에서 기술의 주요 사용은 비 침습적 지역화하는 수술 계획에 도움이 될 수 있습니다 간기 간질 방전의 병소를 조사하고 현재 어렵습니다6,7. 원하는 EEG와 fMRI를 데이터의 융합을 달성하기 위해, 그것은 두 양식의 고품질 데이터를 가지고 필수적입니다. 그러나 동시에 fMRI를하는 동안 획득 EEG 데이터는 그라데이션 가공품 (fMRI를 위해 필요한 변화 자기장 때문에), 펄스 가공품 (심장주기에 연결)와 움직임 아티팩트 (강한 변동으로 인한 포함한 여러 유물에 의해 영향을받는 스캐너뿐만 아니라, 근육 활동)의 자기장. 이러한 아티팩트 (후 처리를 통해) 둘 다 동시에 EEG-fMRI를 성공적으로 구현을 가능하게하기 위해 필요합니다. 관심 때문에 감소 (소스에서)와 유물의 보정 신경 활동보다 훨씬 큰 그라디언트 및 펄스 아티팩트를 수정하는 현재 후 처리 방법은 높은 품질의 EEG 데이터를 생성하기 위해 데이터를 수집하는 동안 만족해야하는 조건의 번호를 필요로합니다. 이전 10 년간 OPTimal 고품질의 데이터를 기록하기위한 셋업 실험은 8-10이 향상되었습니다 유물의 원인에 대한 우리의 이해로 발전하고 우리는 소스 11,12에서 아티팩트를 줄일 수 있도록 같은 실험 방법을 수정하는 방법을 학습하고을 개선하기 위해 후 처리 보정 알고리즘의 성능을 제공합니다. 이러한 발전은 스캐너 시계 13,14의 동기화를 통해 그라데이션 파형의 샘플링을 개선 포함 전통적인 ECG보다 청소기 심장 추적을 제공하는 vectocardiogram 15, 16 중 하나를 사용하십시오. vectocardiogram 추적이 14-16를 고용 엄격한 로우 패스 필터를 가슴에 배치 개의 전극에서 파생됩니다. 결과적으로 추적 그라데이션 유물에 의해 상대적으로 영향을받지 않고 R-피크 검출은 쉽게 혈류 이슈에 민감하다. 그러나 vectocardiogram를 기록하는 기능은 모두 MRI 스캐너에서 사용할 수 없습니다 따라서는이 s에 간략하게 언급 될 것입니다Tudy에. 극도의주의가 걸쳐 촬영하지 않은 경우, 아티팩트 및 데이터의 엄격한 청소 최소화의 중요성이 EEG 데이터에 기록 된 모션 아티팩트가 가짜 결과를 생산하고, 그 작업에 관련 BOLD 활동과 연관 할 수있는 최근의 시위에 의해 강조되었다 실험 과정 17. 여기에 제시된 방법은 상업적으로 공급 된 EEG 장비와 함께 널리 사용할 수 있습니다 MR 하드웨어 및 펄스 시퀀스를 사용하여 동시에 고품질 EEG와 fMRI를 데이터를 얻기위한 현재의 최​​적 방법을 나타냅니다. 제안 된 취득 방법의 구현은 적절한 사후 처리 방법의 사용과 함께, 중요한 신경 과학 질문에 대답하는 데 사용할 수있는 EEG와 fMRI를 데이터를 얻을 것입니다.

<table border="1">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Name of Reagent/Material</td>
			<td>Company</td>
			<td>Catalog Number</td>
			<td>Comments</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>3T MR scanner</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>&nbsp;</td>
			<td>Here we use a Philips Achieva but any MR scanner should work.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BrainVision Recorder</td>
			<td>Brain Products GmbH</td>
			<td>BP-00010</td>
			<td>1st License item</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BrainVision RecView</td>
			<td>Brain Products GmbH</td>
			<td>BP-00051</td>
			<td>basis module</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BrainAmp MR plus</td>
			<td>Brain Products GmbH</td>
			<td>BP-01840</td>
			<td>single amplifier</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BrainAmp USB Adapter</td>
			<td>Brain Products GmbH</td>
			<td>BP-02041</td>
			<td>BUA64</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>SyncBox</td>
			<td>Brain Products GmbH</td>
			<td>BP-02675</td>
			<td>SyncBox complete</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Fibre Optic cables and USB connectors</td>
			<td>Brain Products GmbH</td>
			<td>BP-02300 (FOC5) BP-02310 (FOC20) BP-02042 USB2 Cable)</td>
			<td>These come with the above listed equipment.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>BrainCap MR</td>
			<td>EASYCAP GmbH</td>
			<td>BP-03000-MR</td>
			<td>32 channel EEG cap for use in MR</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Abralyte 2000 conductive Gel</td>
			<td>Brain Products GmbH</td>
			<td>FMS-060219</td>
			<td>Conductive and abrasive gel to connect electrodes to scalp</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Isopropyl Alcohol BP</td>
			<td>Brain Products GmbH</td>
			<td>FMS-060224</td>
			<td>To be applied before Abralyte Gel. Isopropylalcohol 70% (60 ml)-for degreasing the skin</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Cotton tipped swab</td>
			<td>Brain Products GmbH</td>
			<td>FMS-060234</td>
			<td>For application of Abralyte and Isopropyl Alcohol. Cotton Swabs Non-sterile, 100 pieces</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

best current practice for obtaining high quality eeg data during simultaneous fmri

동시에 EEG-fMRI를가 EEG의 우수한 시간 해상도는 fMRI를의 높은 공간 정밀도와 결합 할 수 있습니다. 이 두 양식의 데이터가 여러 가지 방법으로 결합하지만, 모두 높은 품질의 EEG와 fMRI를 데이터 수집에 의존 할 수 있습니다. 동시에 fMRI를하는 동안 획득 EEG 데이터는 그라데이션 가공품 (fMRI를 위해 필요한 변화하는 자기장 구배에 의한), 펄스 가공품 (심장주기에 연결)와 움직임 아티팩트 (강한 자석의 운동의 결과 등 여러 가지 유물에 의해 영향을받는 스캐너의 필드와 근육 활동). 성공적으로 그라데이션 및 펄스 아티팩트를 수정하는 후 처리 방법은 데이터 수집 동안 만족해야하는 조건의 번호를 필요로합니다. EEG-fMRI를하는 동안 머리의 움직임을 최소화하면 유물의 생성을 제한하기위한 필수적입니다. MRI와 일에 필요한 무선 주파수 사이의 상호 작용 (RF)는 펄스전자 EEG 하드웨어가 발생할 수 있고 난방을 일으킬 수 있습니다. 이 안전 지침을 만족하지 않는 경우에만 큰 위험입니다. MR 시퀀스가​​ 존재하는 EEG 하드웨어와 함께 실행되는 하드웨어의 설계 및 설정뿐만 아니라, 엄선 따라서 고려되어야한다. 동시에 EEG-fMRI를 실험을 수행 할 때 위의 문제는 고용 실험 프로토콜의 선택의 중요성을 강조 표시합니다. 이전의 연구를 기반으로 우리는 최적의 실험을 셋업 설명합니다. 최소 피사체 안전 위험과, 상업 EEG와 fMRI를 시스템을 사용할 때 동시에 fMRI를하는 동안 고품질의 EEG 데이터를 제공합니다. 우리는 단순한 시각적 자극을 사용하여 EEG-fMRI를 실험에이 세트 업을 보여줍니다. 그러나, 훨씬 더 복잡한 자극을 사용할 수 있습니다. 여기에서 우리는 뇌 제품 GmbH의 (Gilching, 독일) 필립스 Achieva (최고, 네덜란드) 3T MR 스캐너와 함께 MRplus, 32 채널 EEG 시스템을 사용하여 EEG-fMRI를 셋업 보여 주지만기술의 많은 다른 시스템에 양도 할 수 있습니다.

그림 3은 이슈 보정이 수행되지 않은 경우 예상 할 수있는 신호 품질을 보여줍니다. 그것은 어떤 신경 세포의 활동이 가려 분명하다. 그림 3C 쇼는 그라데이션 이슈 녹음의 전체 주파수 범위에 걸쳐 fMRI를 순서대로 슬라이스 인수 주파수의 고조파이다 별개의 주파수에서 발생합니다. 그림 4는 펄스 이슈를 보여줍니다 그라데이션 이슈가 분석 2 (버전 2.0.2)의 평균 유물 뺄셈의 사후 처리 방법을 사용하여 제거 된 후 어떤 현상이 발견된다. 그것은 상당한 공간이 유물의 변화 및 ​​O1,이 시각적 인 실험에 대한 관심의 채널 중 하나가, 특히 대규모 펄스 이슈를 표시하는이 분명하다. 이 유물은 그라데이션 이슈 (주로 10 Hz 이하 - 그림 4C)보다 낮은 주파수를 가지고 있으며, 심장 활동에 연결되어 그림 5는 보여줍니다.<html> 그라디언트 및 펄스 이슈 수정 후 얻을 수있는 EEG 데이터 품질 여기 펄스 이슈는 분석기 2와 심장 파형의 R-봉우리 평균 유물 빼기를 사용하여 수정되었습니다는 ECG 트레이스에서 발견되었다. 그것은 나머지 신호의 진폭이 훨씬 작고 따라서 신경 세포의 신호로 그림 6과 7에서 얻은 유발 반응으로 표시, 더 이상 가려진없는 것이 분명하다. 그림 6은 모두 300 자극에 걸쳐 평균에 의해 생성 된 전형적인 유발 반응을 보여줍니다. 그러나 블록에서이 반응의 변화는 그림 7에서 볼 수와 동시 녹음이 수행되었을 때 BOLD와 EEG 반응 사이의 상관 관계를 심문하는 데 사용할 수 있습니다 신경 반응이 자연스럽고 예측할 수없는 변형 할 수 있습니다. s/ftp_upload/50283/50283fig1highres.jpg &quot;SRC =&quot;/ files/ftp_upload/50283/50283fig1.jpg &quot;/&gt; 그림 1. EEG 장비와 같은 프로토콜에 설명 된 하드웨어 사이에 필요한 연결의 셋업의 도식 다이어그램. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/50283/50283fig1large.jpg" target="_blank">큰 그림을 보려면 여기를 클릭하십시오</a> . <img alt="그림 2" fo:content-width="4.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50283/50283fig2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50283/50283fig2.jpg" /> 그림 2. 푸리에에 (빨강) 및 대표 채널 (P7)에 대한 해제 (검정) 극저온 펌프 여전히 누워 주제에 수집 된 신호를 변환 할 수 있습니다. <img alt="그림 3" fo:content-width="2.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50283/50283fig3highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50283/50283fig3.jpg" /> <stronG&gt; 그림 3 원시 EEG 데이터를 10 개 초 16 개 채널 (A)에 동시 MRI 동안 기록;. 오즈 (B)의 데이터 오초에 초점;. 관련 푸리에 변환 (C)과는 <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/50283/50283fig3large.jpg" target="_blank">큰 그림을 보려면 여기를 클릭하십시오</a> . <img alt="그림 4" fo:content-width="2.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50283/50283fig4highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50283/50283fig4.jpg" /> 그림 4 16 개 채널 (A)에서 AAS를 사용하여 그라데이션 가공품 보정 후와 같이 동시 MRI 동안 16 개의 다른 채널에 기록 된 EEG 데이터 10 개 초;. 오즈 (B)의 데이터 오초에 초점을 맞추고, 관련 푸리에 변환 (Fourier transform)와 (C </stroNG&gt;). <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/50283/50283fig4large.jpg" target="_blank">큰 그림을 보려면 여기를 클릭하십시오</a> . <img alt="그림 5" fo:content-width="2.4in" fo:src="/files/ftp_upload/50283/50283fig5highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50283/50283fig5.jpg" /> 그림 5. 열 EEG 데이터의 초 그라데이션 및 AAS (A)를 사용하여 펄스 가공품 보정 후와 같이 동시 fMRI를하는 동안 on16 다른 채널을 녹화, 오즈 (B)의 데이터 오초에 초점을 맞추고, 관련 푸리에 변환 (C)로. <a href="https://www-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/50283/50283fig5large.jpg" target="_blank">보려면 여기를 클릭하십시오 큰 그림</a> . <p class="jove_content" fo:keep-together.wit힌 페이지 = &quot;항상&quot;&gt; <img alt="그림 6" fo:content-width="4.5in" fo:src="/files/ftp_upload/50283/50283fig6highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50283/50283fig6.jpg" /> 그림 6. 채널 01과 02 (왼쪽)과 P120 (오른쪽)에 대한 관련 지형도의 평균 EEG 유발 반응 (300 평균). <img alt="그림 7" fo:content-width="4in" fo:src="/files/ftp_upload/50283/50283fig7highres.jpg" src="/files/ftp_upload/50283/50283fig7.jpg" /> 그림 7. 채널 O1 (응답이 30 초 블록 내에서 평균 된)에 대한 블록에 걸쳐 유발 반응의 변화.

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Best Current Practice for Obtaining High Quality EEG Data During Simultaneous fMRI

동시에 뇌파 (EEG)와 기능성 자기 공명 영상 (fMRI)은 강력한 신경 영상 도구입니다. 그러나, MRI 스캐너의 내부는 스캐너 내부 EEG 장비를 작동 할 때마다 EEG 데이터 기록과 안전성이 고려되어야합니다에 대한 어려운 환경을 형성한다. 여기, 우리는 최적화 된 EEG-fMRI를 데이터 수집 프로토콜을 제시한다.

동시 fMRI를하는 동안 고품질 EEG 데이터를 얻기위한 가장 좋은 현재의 관행

Simultaneous  EEG-fMRI allows the excellent temporal resolution of EEG to be combined with the  high spatial accuracy of fMRI. The data  from these two ...

best-current-practice-for-obtaining-high-quality-eeg-data-during

Nanyang Technological University

Research

JoVE Journal

Behavior

32.3K 조회수.  University of Nottingham. 동시에 뇌파 (EEG)와 기능성 자기 공명 영상 (fMRI)은 강력한 신경 영상 도구입니다. 그러나, MRI 스캐너의 내부는 스캐너 내부 EEG 장비를 작동 할 때마다 EEG 데이터 기록과 안전성이 고려되어야합니다에 대한 어려운 환경을 형성한다. 여기, 우리는 최적화 된 EEG-fMRI를 데이터 수집 프로토콜을 제시한다.

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Method for Simultaneous fMRI/EEG Data Collection during a Focused Attention Suggestion for Differential Thermal Sensation

In the present work, we demonstrate a method for concurrent collection of EEG/fMRI data. In our setup, EEG data are collected using a high-density 256-channel sensor net. The EEG amplifier itself is contained in a field isolation containment system (FICS), and MRI clock signals are synchronized with EEG data collection for subsequent MR artifact characterization and removal. We demonstrate this method first for resting state data collection. Thereafter, we demonstrate a protocol for EEG/fMRI data recording, while subjects listen to a tape asking them to visualize that their left hand is immersed in a cold-water bath and referred to, here, as the cold glove paradigm. Thermal differentials between each hand are measured throughout EEG/fMRI data collection using an MR compatible temperature sensor that we developed for this purpose. We collect cold glove EEG/fMRI data along with simultaneous differential hand temperature measurements both before and after hypnotic induction. Between pre and post sessions, single modality EEG data are collected during the hypnotic induction and depth assessment process. Our representative results demonstrate that significant changes in the EEG power spectrum can be measured during hypnotic induction, and that hand temperature changes during the cold glove paradigm can be detected rapidly using our MR compatible differential thermometry device.

We present a protocol for concurrent collection of EEG/fMRI data, and synchronized MR clock signal recording. We demonstrate this method using a unique paradigm whereby subjects receive &#x2018;cold glove&#x2019; instructions during scanning, and EEG/fMRI data are recorded along with hand temperature measurements both before and after hypnotic induction.

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

In the present work, we demonstrate a method for concurrent collection of EEG/fMRI data. In our setup, EEG data are collected using a high-density ...

연구

행동분석학

Simultaneous EEG Monitoring During Transcranial Direct Current Stimulation

Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a technique that delivers weak electric currents through the scalp. This constant electric current induces shifts in neuronal membrane excitability, resulting in secondary changes in cortical activity. Although tDCS has most of its neuromodulatory effects on the underlying cortex, tDCS effects can also be observed in distant neural networks. Therefore, concomitant EEG monitoring of the effects of tDCS can provide valuable information on the mechanisms of tDCS. In addition, EEG findings can be an important surrogate marker for the effects of tDCS and thus can be used to optimize its parameters. This combined EEG-tDCS system can also be used for preventive treatment of neurological conditions characterized by abnormal peaks of cortical excitability, such as seizures. Such a system would be the basis of a non-invasive closed-loop device. In this article, we present a novel device that is capable of utilizing tDCS and EEG simultaneously. For that, we describe in a step-by-step fashion the main procedures of the application of this device using schematic figures, tables and video demonstrations. Additionally, we provide a literature review on clinical uses of tDCS and its cortical effects measured by EEG techniques.

Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a non-invasive brain stimulation technique that has shown initial therapeutic effects in several neurological conditions. The main mechanism underlying these therapeutic effects is the modulation of cortical excitability. Therefore, online monitoring of cortical excitability would help guide stimulation parameters and optimize its therapeutic effects. In the present article we review the use of a novel device that combines simultaneous tDCS and EEG monitoring in real time.

경 두개 직류 자극하는 동안 동시 EEG 모니터링

Transcranial  direct current stimulation (tDCS) is a technique that delivers weak electric  currents through the scalp. This constant electric current ...

Simultaneous Scalp Electroencephalography (EEG), Electromyography (EMG), and Whole-body Segmental Inertial Recording for Multi-modal Neural Decoding

Recent studies support the involvement of supraspinal networks in control of bipedal human walking. Part of this evidence encompasses studies, including our previous work, demonstrating that gait kinematics and limb coordination during treadmill walking can be inferred from the scalp electroencephalogram (EEG) with reasonably high decoding accuracies. These results provide impetus for development of non-invasive brain-machine-interface (BMI) systems for use in restoration and/or augmentation of gait- a primary goal of rehabilitation research. To date, studies examining EEG decoding of activity during gait have been limited to treadmill walking in a controlled environment. However, to be practically viable a BMI system must be applicable for use in everyday locomotor tasks such as over ground walking and turning. Here, we present a novel protocol for non-invasive collection of brain activity (EEG), muscle activity (electromyography (EMG)), and whole-body kinematic data (head, torso, and limb trajectories) during both treadmill and over ground walking tasks. By collecting these data in the uncontrolled environment insight can be gained regarding the feasibility of decoding unconstrained gait and surface EMG from scalp EEG.

Simultaneous Scalp Electroencephalography EEG, Electromyography EMG, and Whole-body Segmental Inertial Recording for Multi-modal Neural Decoding

Development of an effective brain-machine-interface (BMI) system for restoration and rehabilitation of bipedal locomotion requires accurate decoding of user's intent. Here we present a novel experimental protocol and data collection technique for simultaneous non-invasive acquisition of neural activity, muscle activity, and whole-body kinematics during various locomotion tasks and conditions.

동시에 두피 뇌파 (EEG), 근전도 (EMG), 멀티 모달 신경 디코딩을위한 전체 몸 분절 관성 기록

Recent  studies support the involvement of supraspinal networks in control of bipedal  human walking. Part of this evidence  encompasses studies, ...

Cortical Source Analysis of High-Density EEG Recordings in Children

EEG is traditionally described as a neuroimaging technique with high temporal and low spatial resolution. Recent advances in biophysical modelling and signal processing make it possible to exploit information from other imaging modalities like structural MRI that provide high spatial resolution to overcome this constraint1. This is especially useful for investigations that require high resolution in the temporal as well as spatial domain. In addition, due to the easy application and low cost of EEG recordings, EEG is often the method of choice when working with populations, such as young children, that do not tolerate functional MRI scans well. However, in order to investigate which neural substrates are involved, anatomical information from structural MRI is still needed. Most EEG analysis packages work with standard head models that are based on adult anatomy. The accuracy of these models when used for children is limited2, because the composition and spatial configuration of head tissues changes dramatically over development3.&#160;
In the present paper, we provide an overview of our recent work in utilizing head models based on individual structural MRI scans or age specific head models to reconstruct the cortical generators of high density EEG. This article describes how&#160;EEG recordings are acquired, processed, and analyzed with pediatric populations at the London Baby Lab, including laboratory setup, task design, EEG preprocessing, MRI processing, and EEG channel level and source analysis.&#160;

In recent years, there has been increasing interest in estimating the cortical sources of scalp measured electrical activity for cognitive neuroscience experiments. This article describes how high density EEG is acquired and how recordings are processed for cortical source estimation in children from the age of 2 years at the London Baby Lab.

아이들의 고밀도 EEG 레코딩의 대뇌 피질의 자료 분석

EEG is traditionally described as a neuroimaging technique with high temporal and low spatial resolution. Recent advances in biophysical modelling and ...

Transcranial Direct Current Stimulation and Simultaneous  Functional Magnetic Resonance Imaging

Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a noninvasive brain stimulation technique that uses weak electrical currents administered to the scalp to manipulate cortical excitability and, consequently, behavior and brain function. In the last decade, numerous studies have addressed short-term and long-term effects of tDCS on different measures of behavioral performance during motor and cognitive tasks, both in healthy individuals and in a number of different patient populations. So far, however, little is known about the neural underpinnings of tDCS-action in humans with regard to large-scale brain networks. This issue can be addressed by combining tDCS with functional brain imaging techniques like functional magnetic resonance imaging (fMRI) or electroencephalography (EEG).
In particular, fMRI is the most widely used brain imaging technique to investigate the neural mechanisms underlying cognition and motor functions. Application of tDCS during fMRI allows analysis of the neural mechanisms underlying behavioral tDCS effects with high spatial resolution across the entire brain. Recent studies using this technique identified stimulation induced changes in task-related functional brain activity at the stimulation site&#160;and also in more distant brain regions, which were associated with behavioral improvement. In addition, tDCS administered during resting-state fMRI allowed identification of widespread changes in whole brain functional connectivity.
Future studies using this combined protocol should yield new insights into the mechanisms of tDCS action in health and disease and new options for more targeted application of tDCS in research and clinical settings. The present manuscript describes this novel technique in a step-by-step fashion, with a focus on technical aspects of tDCS administered during fMRI.

Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a noninvasive brain stimulation technique. It has successfully been used in basic research and clinical settings to modulate brain function in humans. This article describes the implementation of tDCS and simultaneous functional magnetic resonance imaging (fMRI), to investigate the neural basis of tDCS effects.

경 두개 직류 자극과 동시에 기능성 자기 공명 영상

Transcranial direct current stimulation (tDCS) is a noninvasive brain stimulation technique that uses weak electrical currents administered to the scalp ...

Topographical Estimation of Visual Population Receptive Fields by fMRI

Visual cortex is retinotopically organized so that neighboring populations of cells map to neighboring parts of the visual field. Functional magnetic resonance imaging allows us to estimate voxel-based population receptive fields (pRF), i.e., the part of the visual field that activates the cells within each voxel. Prior, direct, pRF estimation methods1 suffer from certain limitations: 1) the pRF model is chosen a-priori and may not fully capture the actual pRF shape, and 2) pRF centers are prone to mislocalization near the border of the stimulus space. Here a new topographical pRF estimation method2 is proposed that largely circumvents these limitations. A linear model is used to predict the Blood Oxygen Level-Dependent (BOLD) signal by convolving the linear response of the pRF to the visual stimulus with the canonical hemodynamic response function. PRF topography is represented as a weight vector whose components represent the strength of the aggregate response of voxel neurons to stimuli presented at different visual field locations. The resulting linear equations can be solved for the pRF weight vector using ridge regression3, yielding the pRF topography. A pRF model that is matched to the estimated topography can then be chosen post-hoc, thereby improving the estimates of pRF parameters such as pRF-center location, pRF orientation, size, etc. Having the pRF topography available also allows the visual verification of pRF parameter estimates allowing the extraction of various pRF properties without having to make a-priori assumptions about the pRF structure. This approach promises to be particularly useful for investigating the pRF organization of patients with disorders of the visual system.

It is important to obtain unbiased estimates of visual population receptive fields (pRFs) by functional magnetic resonance imaging. We use mild regularization constraints to estimate pRF topography without a-priori assumptions about pRF shape, allowing us to choose specific pRF models post-hoc. This is particularly advantageous in subjects with visual-pathway lesions.

자기 공명하여 Visual 인구 받아들이는 필드의 지형 평가

Visual cortex is retinotopically organized so that neighboring populations of cells map to neighboring parts of the visual field. Functional magnetic ...

fMRI Validation of fNIRS Measurements During a Naturalistic Task

We present a method to compare brain activity recorded with near-infrared spectroscopy (fNIRS) in a dance video game task to that recorded in a reduced version of the task using fMRI (functional magnetic resonance imaging). Recently, it has been shown that fNIRS can accurately record functional brain activities equivalent to those concurrently recorded with functional magnetic resonance imaging for classic psychophysical tasks and simple finger tapping paradigms. However, an often quoted benefit of fNIRS is that the technique allows for studying neural mechanisms of complex, naturalistic behaviors that are not possible using the constrained environment of fMRI. Our goal was to extend the findings of previous studies that have shown high correlation between concurrently recorded fNIRS and fMRI signals to compare neural recordings obtained in fMRI procedures to those separately obtained in naturalistic fNIRS experiments. Specifically, we developed a modified version of the dance video game Dance Dance Revolution (DDR) to be compatible with both fMRI and fNIRS imaging procedures. In this methodology we explain the modifications to the software and hardware for compatibility with each technique as well as the scanning and calibration procedures used to obtain representative results. The results of the study show a task-related increase in oxyhemoglobin in both modalities and demonstrate that it is possible to replicate the findings of fMRI using fNIRS in a naturalistic task. This technique represents a methodology to compare fMRI imaging paradigms which utilize a reduced-world environment to fNIRS in closer approximation to naturalistic, full-body activities and behaviors. Further development of this technique may apply to neurodegenerative diseases, such as Parkinson&#8217;s disease, late states of dementia, or those with magnetic susceptibility which are contraindicated for fMRI scanning.

We present a method to compare functional brain activity recorded during a naturalistic task using fNIRS with activity recorded during fMRI.

자연주의 작업하는 동안 fNIRS 측정의 fMRI 검증

We present a method to compare brain activity recorded with near-infrared spectroscopy (fNIRS) in a dance video game task to that recorded in a reduced ...

Concurrent Electroencephalography Recording During Transcranial Alternating Current Stimulation (tACS)

Oscillatory brain activities are considered to reflect the basis of rhythmic changes in transmission efficacy across brain networks and are assumed to integrate cognitive neural processes. Transcranial alternating current stimulation (tACS) holds the promise to elucidate the causal link between specific frequencies of oscillatory brain activity and cognitive processes. Simultaneous electroencephalography (EEG) recording during tACS would offer an opportunity to directly explore immediate neurophysiological effects of tACS. However, it is not trivial to measure EEG signals during tACS, as tACS creates a huge artifact in EEG data. Here we explain how to set up concurrent tACS-EEG experiments. Two necessary considerations for successful EEG recording while applying tACS are highlighted. First, bridging of the tACS and EEG electrodes via leaking EEG gel immediately saturates the EEG amplifier. To avoid bridging via gel, the viscosity of the EEG gel is the most important parameter. The EEG gel must be viscous to avoid bridging, but at the same time sufficiently fluid to create contact between the tACS electrode and the scalp. Second, due to the large amplitude of the tACS artifact, it is important to consider using an EEG system with a high resolution analog-to-digital (A/D) converter. In particular, the magnitude of the tACS artifact can exceed 100 mV at the vicinity of a stimulation electrode when 1 mA tACS is applied. The resolution of the A/D converter is of importance to measure good quality EEG data from the vicinity of the stimulation site. By following these guidelines for the procedures and technical considerations, successful concurrent EEG recording during tACS will be realized.

Concurrent Electroencephalography Recording During Transcranial Alternating Current Stimulation tACS

In this article we explain how to set up a concurrent transcranial alternating current stimulation and EEG experiment.

경 두개 교류 자극하는 동안 동시 뇌파 기록 (TACS)

Oscillatory brain activities are considered to reflect the basis of rhythmic changes in transmission efficacy across brain networks and are assumed to ...

Automatic Detection of Highly Organized Theta Oscillations in the Murine EEG

Theta activity is generated in the septohippocampal system and can be recorded using deep intrahippocampal electrodes and implantable electroencephalography (EEG) radiotelemetry or tether system approaches. Pharmacologically, hippocampal theta is heterogeneous (see dualistic theory) and can be differentiated into type I and type II theta. These individual EEG subtypes are related to specific cognitive and behavioral states, such as arousal, exploration, learning and memory, higher integrative functions, etc. In neurodegenerative diseases such as Alzheimer&#39;s, structural and functional alterations of the septohippocampal system can result in impaired theta activity/oscillations. A standard quantitative analysis of the hippocampal EEG includes a Fast-Fourier-Transformation (FFT)-based frequency analysis. However, this procedure does not provide details about theta activity in general and highly-organized theta oscillations in particular. In order to obtain detailed information on highly-organized theta oscillations in the hippocampus, we have developed a new analytical approach. This approach allows for time- and cost-effective quantification of the duration of highly-organized theta oscillations and their frequency characteristics.

Theta activity in the hippocampus is related to specific cognitive and behavioral stages. Here, we describe an analytical method to detect highly-organized theta oscillations within the hippocampus using a time-frequency (i.e., wavelet analysis)-based approach.

쥐 EEG에서 매우 조직 된 세타 진동의 자동 감지

Theta activity is generated in the septohippocampal system and can be recorded using deep intrahippocampal electrodes and implantable ...

Simultaneous Transcranial Alternating Current Stimulation and Functional Magnetic Resonance Imaging

Transcranial alternating current stimulation (tACS) is a promising tool for noninvasive investigation of brain oscillations. TACS employs frequency-specific stimulation of the human brain through current applied to the scalp with surface electrodes. Most current knowledge of the technique is based on behavioral studies; thus, combining the method with brain imaging holds potential to better understand the mechanisms of tACS. Because of electrical and susceptibility artifacts, combining tACS with brain imaging can be challenging, however, one brain imaging technique that is well suited to be applied simultaneously with tACS is functional magnetic resonance imaging (fMRI). In our lab, we have successfully combined tACS with simultaneous fMRI measurements to show that tACS effects are state, current, and frequency dependent, and that modulation of brain activity is not limited to the area directly below the electrodes. This article describes a safe and reliable setup for applying tACS simultaneously with visual task fMRI studies, which can lend to understanding oscillatory brain function as well as the effects of tACS on the brain.

Transcranial alternating current stimulation (tACS) is a promising tool for noninvasive investigation of brain oscillations, though its effects are not completely understood. This article describes a safe and reliable setup for applying tACS simultaneously with functional magnetic resonance imaging, which can increase understanding oscillatory brain function and effects of tACS.