Magnetoencefalografie - Magnetoencephalography

Magnetoencefalografie
Osoba podstupující MEG
Pletivo	D015225

Magnetoencefalografie ( MEG ) je funkční neuroimagingová technika pro mapování mozkové aktivity zaznamenáváním magnetických polí vytvářených elektrickými proudy vyskytujícími se přirozeně v mozku pomocí velmi citlivých magnetometrů . Pole SQUIDů (supravodivých kvantových interferenčních zařízení) jsou v současné době nejběžnějším magnetometrem, zatímco magnetometr SERF (bez spinové výměny) je zkoumán pro budoucí stroje. Aplikace MEG zahrnují základní výzkum percepčních a kognitivních mozkových procesů, lokalizaci oblastí postižených patologií před chirurgickým odstraněním, určení funkce různých částí mozku a neurofeedback . To lze použít v klinickém prostředí k nalezení míst abnormalit, stejně jako v experimentálním prostředí pro jednoduché měření mozkové aktivity.

Dějiny

Stíněná místnost doktora Cohena na MIT, ve které byl změřen první MEG pomocí SQUID

První MEG měřeno pomocí SQUID, v místnosti Dr. Cohena na MIT

Signály MEG byly poprvé měřeny fyzikem University of Illinois Davidem Cohenem v roce 1968, před dostupností SQUID , za použití měděné indukční cívky jako detektoru. Aby se snížil hluk magnetického pozadí, byla měření prováděna v magneticky stíněné místnosti. Detektor cívek byl sotva dostatečně citlivý, což mělo za následek špatné, hlučné měření MEG, které bylo obtížné použít. Později Cohen postavil na MIT mnohem lépe stíněnou místnost a k opětovnému měření signálů MEG použil jeden z prvních detektorů SQUID, který právě vyvinul James E. Zimmerman , výzkumný pracovník společnosti Ford Motor Company. Tentokrát byly signály téměř stejně jasné jako signály EEG . To podnítilo zájem fyziků, kteří hledali využití SQUIDů. Následně se začaly měřit různé druhy spontánních a vyvolaných MEG.

Nejprve byl k postupnému měření magnetického pole v několika bodech kolem hlavy subjektu použit jeden detektor SQUID. To bylo těžkopádné a v 80. letech začali výrobci MEG uspořádávat více senzorů do polí, aby pokryli větší oblast hlavy. Současná pole MEG jsou zasazena do vakuové baňky ve tvaru helmy, která obvykle obsahuje 300 senzorů pokrývajících většinu hlavy. Tímto způsobem lze nyní rychle a efektivně akumulovat MEG subjektu nebo pacienta.

Nedávný vývoj se pokouší zvýšit přenositelnost skenerů MEG pomocí magnetometrů bez relaxace (SERF). Magnetometry SERF jsou relativně malé, protože k provozu nevyžadují objemné chladicí systémy. Současně mají citlivost ekvivalentní SQUIDům. V roce 2012 bylo prokázáno, že MEG může pracovat s atomovým magnetometrem v měřítku čipu (CSAM, typ SERF). Nověji, v roce 2017, výzkumníci postavili fungující prototyp, který používá magnetometry SERF instalované do přenosných individuálně 3D vytištěných přileb, které, jak poznamenali v rozhovorech, lze v budoucnu nahradit něčím jednodušším na použití, například cyklistickou helmou.

Základ signálu MEG

Synchronizované neuronové proudy indukují slabá magnetická pole. Magnetické pole mozku, měření při 10 Femto tesla (FT) pro kortikální aktivity a 10 ³ fT pro lidský alfa rytmu , je podstatně menší, než je okolní magnetické hluku v městském prostředí, které je v řádu 10 ⁸ ft nebo 0,1 μT. Zásadním problémem biomagnetismu je tedy slabost signálu vzhledem k citlivosti detektorů a ke konkurenčnímu hluku prostředí.

Původ magnetického pole mozku. Elektrický proud také produkuje signál EEG.

Signály MEG (a EEG) pocházejí z čistého účinku iontových proudů proudících v dendritech neuronů během synaptického přenosu. V souladu s Maxwellovými rovnicemi jakýkoli elektrický proud vytvoří magnetické pole a právě toto pole se měří. O čistých proudech lze uvažovat jako o proudových dipólech , tj. Proudech s polohou, orientací a velikostí, ale bez prostorového rozsahu. Podle pravidla pravé ruky proudový dipól vytváří magnetické pole, které ukazuje kolem osy jeho vektorové složky.

Ke generování detekovatelného signálu je zapotřebí přibližně 50 000 aktivních neuronů. Vzhledem k tomu, že současné dipóly musí mít podobnou orientaci, aby generovaly magnetická pole, která se navzájem posilují, často to je vrstva pyramidových buněk , které jsou umístěny kolmo na kortikální povrch, kde vzniká měřitelná magnetická pole. Svazky těchto neuronů, které jsou tangenciálně orientovány k povrchu pokožky hlavy, promítají měřitelné části jejich magnetických polí mimo hlavu a tyto svazky jsou obvykle umístěny v sulci . Vědci experimentují s různými metodami zpracování signálu při hledání metod, které detekují hluboký mozkový (tj. Ne-kortikální) signál, ale v současné době není k dispozici žádná klinicky užitečná metoda.

Stojí za zmínku, že akční potenciály obvykle nevytvářejí pozorovatelné pole, zejména proto, že proudy spojené s akčními potenciály proudí v opačných směrech a magnetická pole se ruší. Akční pole však byla měřena z periferních nervů.

Magnetické stínění

Protože magnetické signály vyzařované mozkem jsou řádově několik femtoteslas, je nutné stínění před vnějšími magnetickými signály, včetně magnetického pole Země . Příslušného magnetického stínění lze dosáhnout výstavbou místností z hliníku a mu-kovu pro snížení vysokofrekvenčního a nízkofrekvenčního šumu .

Vstup do MSR, zobrazující oddělené stínící vrstvy

Magneticky stíněná místnost (MSR)

Model magneticky stíněné místnosti (MSR) se skládá ze tří vnořených hlavních vrstev. Každá z těchto vrstev je vyrobena z čisté hliníkové vrstvy a feromagnetické vrstvy s vysokou propustností , která je svým složením podobná permalloy molybdenu . Feromagnetická vrstva je dodávána jako plechy 1 mm, zatímco nejvnitřnější vrstva je tvořena čtyřmi listy v těsném kontaktu a vnější dvě vrstvy jsou složeny po třech listech. Magnetická kontinuita je udržována překryvnými proužky. Ve šroubových sestavách se používají izolační podložky, které zajišťují, že každá hlavní vrstva je elektricky izolována. To pomáhá eliminovat vysokofrekvenční záření, které by snížilo výkon SQUID. Elektrická kontinuita hliníku je také udržována hliníkovými překryvnými pásy, aby bylo zajištěno stínění vířivými proudy AC , což je důležité při frekvencích větších než 1 Hz. Spoje vnitřní vrstvy jsou často galvanicky pokoveny stříbrem nebo zlatem, aby se zlepšila vodivost hliníkových vrstev.

Aktivní stínící systém

Aktivní systémy jsou navrženy pro trojrozměrné potlačení hluku. Pro implementaci aktivního systému jsou magnetometry s nízkošumovým fluxgate namontovány ve středu každého povrchu a orientovány k němu kolmo. To negativně přivádí stejnosměrný zesilovač přes nízkoprůchodovou síť s pomalým spadem, aby se minimalizovala pozitivní zpětná vazba a oscilace. V systému jsou zabudovány třepací a demagnetizační dráty. Třepací dráty zvyšují magnetickou propustnost, zatímco permanentní odmagnetovací dráty jsou aplikovány na všechny povrchy vnitřní hlavní vrstvy k odmagnetování povrchů. Algoritmy pro potlačení šumu navíc mohou snížit nízkofrekvenční i vysokofrekvenční hluk. Moderní systémy mají hladinu hluku kolem 2–3 fT/Hz ^0,5 nad 1 Hz.

Lokalizace zdroje

Inverzní problém

Výzvou, kterou představuje MEG, je určit umístění elektrické aktivity v mozku z indukovaných magnetických polí mimo hlavu. Problémy, jako je tento, kdy je třeba odhadnout parametry modelu (umístění aktivity) z naměřených dat (signály SQUID), se označují jako inverzní problémy (na rozdíl od problémů vpřed, kde jsou známy parametry modelu (např. Umístění zdroje) a data (např. pole v dané vzdálenosti) je třeba odhadnout.) Primární obtíž spočívá v tom, že inverzní problém nemá jedinečné řešení (tj. existuje nekonečné množství možných „správných“ odpovědí) a problém definování „nejlepší“ řešení je samo o sobě předmětem intenzivního výzkumu. Možná řešení lze odvodit pomocí modelů zahrnujících předchozí znalosti mozkové aktivity.

Zdrojové modely mohou být buď nadměrně určené, nebo podhodnocené. Přehnaně určený model se může skládat z několika bodově podobných zdrojů („ekvivalentních dipólů“), jejichž umístění se pak odhaduje z dat. Podhodnocené modely mohou být použity v případech, kdy je aktivováno mnoho různých distribuovaných oblastí („distribuovaná zdrojová řešení“): existuje nekonečně mnoho možných distribucí proudu vysvětlujících výsledky měření, ale je vybrána nejpravděpodobnější. Lokalizační algoritmy využívají daný zdrojový a hlavový model k nalezení pravděpodobného umístění základního generátoru ohniskového pole.

Jeden typ lokalizačního algoritmu pro přeurčené modely funguje na základě maximalizace očekávání : systém je inicializován prvním odhadem. Spustí se smyčka, ve které se pomocí dopředného modelu simuluje magnetické pole, které by vyplynulo z aktuálního odhadu. Odhad je upraven tak, aby se snížil nesoulad mezi simulovaným polem a měřeným polem. Tento proces se opakuje až do konvergence.

Další běžnou technikou je tvarování paprsků , kde se jako předchozí používá teoretický model magnetického pole vytvářeného daným proudovým dipólem, spolu se statistikami druhého řádu dat ve formě kovarianční matice , pro výpočet lineárního vážení pole senzorů (the beamformer) přes inverzi Backus-Gilbert . Toto je také známé jako tvarovač paprsků s lineárně omezeným minimálním rozptylem (LCMV). Když je paprskový modul aplikován na data, produkuje odhad výkonu ve „virtuálním kanálu“ ve zdrojovém místě.

Nelze příliš zdůraznit, do jaké míry je špatně postavený inverzní problém MEG bez omezení. Pokud je cílem někoho odhadnout aktuální hustotu v lidském mozku, řekněme 5 mm rozlišení, pak je dobře známo, že drtivá většina informací potřebných k provedení jedinečné inverze nesmí pocházet z měření magnetického pole, ale spíše z aplikovaných omezení. k problému. Kromě toho, i když je za přítomnosti takových omezení možná jedinečná inverze, uvedená inverze může být nestabilní. Tyto závěry lze snadno odvodit z publikovaných prací.

Zobrazování magnetického zdroje

Umístění zdroje lze kombinovat s obrazy zobrazováním magnetickou rezonancí (MRI) a vytvářet obrazy magnetického zdroje (MSI). Tyto dvě sady dat jsou kombinovány měřením polohy společné sady výchozích bodů označených během MRI lipidovými markery a označených během MEG elektrifikovanými cívkami drátu, které vydávají magnetická pole. Umístění výchozích bodů v každé datové sadě se pak použije k definování společného souřadnicového systému, takže je možné superponování funkčních dat MEG na strukturální data MRI (" koregistrace ").

Kritika použití této techniky v klinické praxi je, že vytváří barevné oblasti s určitými hranicemi překrývajícími se na vyšetření MRI: netrénovaný divák si nemusí uvědomovat, že barvy nepředstavují fyziologickou jistotu, vzhledem k relativně nízkému prostorovému rozlišení MEG, ale spíše oblak pravděpodobnosti odvozený ze statistických procesů. Když však obraz magnetického zdroje potvrzuje jiná data, může mít klinickou užitečnost.

Lokalizace zdroje dipólového modelu

Široce přijímaná metoda modelování zdroje pro MEG zahrnuje výpočet sady ekvivalentních proudových dipólů (ECD), které předpokládají, že základní neuronální zdroje jsou ohniskové. Tento postup montáže dipólů je nelineární a nadměrně určený, protože počet neznámých parametrů dipólu je menší než počet měření MEG. Na analýzu reakcí MEG se používají automatizované algoritmy více dipólových modelů, jako je klasifikace vícenásobných signálů (MUSIC) a vícestartové prostorové a časové modelování (MSST). Omezeními dipólových modelů pro charakterizaci neuronálních reakcí jsou (1) potíže s lokalizací rozšířených zdrojů s ECD, (2) problémy s přesným odhadem celkového počtu dipólů předem a (3) závislost na umístění dipólů, zejména hloubka v mozku .

Distribuované zdrojové modely

Na rozdíl od modelování s více dipóly rozdělují distribuované zdrojové modely zdrojový prostor do mřížky obsahující velký počet dipólů. Inverzním problémem je získání dipólových momentů pro uzly mřížky. Jelikož počet neznámých dipólových momentů je mnohem větší než počet senzorů MEG, je inverzní řešení velmi podhodnoceno, takže ke snížení nejednoznačnosti řešení jsou zapotřebí další omezení. Primární výhodou tohoto přístupu je, že není nutná žádná předchozí specifikace zdrojového modelu. Výsledné distribuce však mohou být obtížně interpretovatelné, protože odrážejí pouze „rozmazaný“ (nebo dokonce zkreslený) obraz skutečné distribuce neuronálního zdroje. Věc je komplikována skutečností, že prostorové rozlišení silně závisí na několika parametrech, jako je oblast mozku, hloubka, orientace, počet senzorů atd.

Analýza nezávislých komponent (ICA)

Analýza nezávislých komponent (ICA) je dalším řešením zpracování signálu, které odděluje různé signály, které jsou časově statisticky nezávislé. Primárně se používá k odstranění artefaktů, jako je mrkání, pohyby očních svalů, artefakty obličejových svalů, srdeční artefakty atd. Ze signálů MEG a EEG, které mohou být kontaminovány vnějším hlukem. ICA má však špatné rozlišení vysoce korelovaných mozkových zdrojů.

Použití v terénu

Ve výzkumu je MEG primárním využitím měření časových průběhů činnosti. MEG dokáže vyřešit události s přesností 10 milisekund nebo rychleji, zatímco funkční zobrazování magnetickou rezonancí (fMRI), které závisí na změnách průtoku krve, může v nejlepším případě vyřešit události s přesností několika stovek milisekund. MEG také přesně určuje zdroje v primárních sluchových, somatosenzorických a motorických oblastech. Pro vytváření funkčních map lidské kůry během složitějších kognitivních úkolů je MEG nejčastěji kombinován s fMRI, protože se metody navzájem doplňují. Neuronální (MEG) a hemodynamická fMRI data nemusí nutně souhlasit, a to navzdory těsnému vztahu mezi potenciály místního pole (LFP) a signály závislými na úrovni okysličení krve (BOLD). Signály MEG a BOLD mohou pocházet ze stejného zdroje (ačkoli signály BOLD jsou filtrovány přes hemodynamickou odezvu).

MEG se také používá k lepší lokalizaci reakcí v mozku. Otevřenost nastavení MEG umožňuje snadné zavedení vnějších sluchových a zrakových podnětů. Určitý pohyb subjektu je také možný, pokud nezvedá hlavu subjektu. Odpovědi v mozku před, během a po zavedení takových podnětů/pohybu lze poté mapovat s větším prostorovým rozlišením, než bylo dříve možné u EEG. Psychologové také využívají výhody MEG neuroimagingu, aby lépe porozuměli vztahům mezi funkcí mozku a chováním. Byla například provedena řada studií porovnávajících reakce MEG pacientů s psychologickými potížemi při kontrole pacientů. Bylo dosaženo velkého úspěchu při izolování jedinečných reakcí u pacientů se schizofrenií, jako jsou deficity sluchových bran na lidské hlasy. MEG se také používá ke korelaci standardních psychologických reakcí, jako je emoční závislost porozumění jazyku.

Nedávné studie uvádějí úspěšnou klasifikaci pacientů s roztroušenou sklerózou , Alzheimerovou chorobou , schizofrenií , Sjögrenovým syndromem , chronickým alkoholismem , bolestmi obličeje a thalamokortikálními arytmiemi . MEG lze použít k odlišení těchto pacientů od zdravých kontrolních subjektů, což naznačuje budoucí roli MEG v diagnostice.

Mozková konektivita a neurální oscilace

Na základě svého dokonalého časového rozlišení je nyní magnetoencefalografie (MEG) ve velké míře využívána ke studiu oscilační aktivity v mozku, a to jak z hlediska místní neurální synchronizace, tak synchronizace napříč oblastmi. Jako příklad pro místní neurální synchronii byl MEG použit ke zkoumání alfa rytmů v různých cílených oblastech mozku, například ve zrakové nebo sluchové kůře. Jiné studie používají MEG ke studiu nervových interakcí mezi různými oblastmi mozku (např. Mezi frontální kůrou a zrakovou kůrou). Magnetoencefalografii lze také použít ke studiu změn nervových oscilací v různých fázích vědomí, například ve spánku.

Ohnisková epilepsie

Klinické využití MEG spočívá v detekci a lokalizaci patologické aktivity u pacientů s epilepsií a v lokalizaci výmluvné kůry pro chirurgické plánování u pacientů s mozkovými nádory nebo neřešitelnou epilepsií. Cílem chirurgie epilepsie je odstranit epileptogenní tkáň a šetřit zdravé oblasti mozku. Znalost přesné polohy základních oblastí mozku (jako je primární motorická kůra a primární smyslová kůra , zraková kůra a oblasti zapojené do produkce a porozumění řeči) pomáhá vyhnout se chirurgicky vyvolaným neurologickým deficitům. Přímá kortikální stimulace a somatosenzoricky vyvolané potenciály zaznamenané na elektrokortikografii (ECoG) jsou považovány za zlatý standard pro lokalizaci esenciálních oblastí mozku. Tyto postupy lze provádět buď intraoperačně, nebo z chronicky pobývajících subdurálních mřížkových elektrod. Oba jsou invazivní.

Neinvazivní MEG lokalizace centrálního sulku získaná ze somatosenzoricky vyvolaných magnetických polí vykazují silnou shodu s těmito invazivními záznamy. Studie MEG pomáhají objasnit funkční organizaci primární somatosenzorické kůry a vymezit prostorový rozsah ruční somatosenzorické kůry stimulací jednotlivých číslic. Tato dohoda mezi invazivní lokalizací kortikální tkáně a záznamy MEG ukazuje účinnost analýzy MEG a naznačuje, že MEG může v budoucnu nahradit invazivní postupy.

Fetální

MEG byl použit ke studiu kognitivních procesů, jako je vidění , konkurz a zpracování jazyka u plodů a novorozenců.

Porovnání se souvisejícími technikami

MEG se vyvíjí od šedesátých let minulého století, ale výrazně mu pomohly nedávné pokroky ve výpočetních algoritmech a hardwaru a slibuje lepší prostorové rozlišení ve spojení s extrémně vysokým časovým rozlišením (lepším než 1 ms ). Vzhledem k tomu, že signál MEG je přímým měřítkem neuronální aktivity, je jeho časové rozlišení srovnatelné s intrakraniálními elektrodami.

MEG doplňuje další techniky měření aktivity mozku, jako je elektroencefalografie (EEG), pozitronová emisní tomografie (PET) a fMRI . Jeho silné stránky spočívají v nezávislosti geometrie hlavy ve srovnání s EEG (pokud nejsou přítomny feromagnetické implantáty ), neinvazivnosti, použití bez ionizujícího záření na rozdíl od PET a vysokém časovém rozlišení na rozdíl od fMRI.

MEG ve srovnání s EEG

Přestože signály EEG a MEG pocházejí ze stejných neurofyziologických procesů, existují důležité rozdíly. Magnetická pole jsou méně zkreslená než elektrická pole lebkou a pokožkou hlavy, což má za následek lepší prostorové rozlišení MEG. Zatímco skalp EEG je citlivý na tangenciální i radiální složky zdroje proudu ve sférickém objemovém vodiči, MEG detekuje pouze jeho tangenciální složky. Skalpový EEG může tedy detekovat aktivitu jak v sulcích, tak v horní části kortikálního gyra, zatímco MEG je nejcitlivější na aktivitu pocházející z sulci. EEG je tedy citlivý na aktivitu ve více oblastech mozku, ale aktivitu, která je viditelná v MEG, lze také lokalizovat s větší přesností.

Skalp EEG je citlivý na extracelulární objemové proudy produkované postsynaptickými potenciály. MEG detekuje intracelulární proudy spojené primárně s těmito synaptickými potenciály, protože složky pole generované objemovými proudy mají tendenci se rušit v sférickém objemovém vodiči. Rozpad magnetických polí jako funkce vzdálenosti je výraznější než u elektrických polí. Proto je MEG citlivější na povrchovou kortikální aktivitu, což je užitečné pro studium neokortikální epilepsie. Nakonec je MEG bez odkazů, zatímco skalp EEG se spoléhá na referenci, která když je aktivní, ztěžuje interpretaci dat.

Viz také

Reference

Další čtení