Magnetoencephalography (MEG) ist eine Technik, um Gehirntätigkeit durch die Aufnahme magnetischer Felder kartografisch darzustellen, die durch elektrische Ströme erzeugt sind, die natürlich im Gehirn mit sehr empfindlichen Magnetometern vorkommen. Die Reihe von TINTENFISCHEN (Quant-Einmischungsgeräte superführend), ist zurzeit das allgemeinste Magnetometer und der LEIBEIGENE, der für zukünftige Maschinen wird untersucht. Anwendungen von MEG schließen Grundlagenforschung in perceptual und kognitive Gehirnprozesse ein, Gebiete lokalisierend, die durch Pathologie vor der chirurgischen Eliminierung betroffen sind, die Funktion von verschiedenen Teilen des Gehirns und neurofeedback bestimmend.

Geschichte von MEG

MEG Signale wurden zuerst von der Universität des Physikers von Illinois David Cohen 1968 vor der Verfügbarkeit des TINTENFISCHS mit einer Kupferinduktionsrolle als der Entdecker gemessen. Um das magnetische Nebengeräusch zu reduzieren, wurden die Maße in einem magnetisch beschirmten Zimmer gemacht. Der Rolle-Entdecker war kaum empfindlich genug, auf schlechte, laute MEG Maße hinauslaufend, die schwierig waren zu verwenden. Später hat Cohen ein besseres beschirmtes Zimmer an MIT gebaut, und hat einen der ersten TINTENFISCH-Entdecker verwendet, die gerade von James E. Zimmerman, einem Forscher an Ford Motor Company entwickelt sind, um wieder MEG-Signale zu messen. Dieses Mal waren die Signale fast so klar wie diejenigen des EEGS. Das hat das Interesse von Physikern stimuliert, die nach Gebrauch von TINTENFISCHEN gesucht hatten. Nachher haben verschiedene Typen von spontanem und herbeigerufenem MEGs begonnen, gemessen zu werden.

Zuerst wurde ein einzelner TINTENFISCH-Entdecker verwendet, um das magnetische Feld an mehreren Punkten um den Kopf des Themas nacheinander zu messen. Das, war und in den 1980er Jahren beschwerlich, MEG Hersteller haben begonnen, vielfache Sensoren in die Reihe einzuordnen, um ein größeres Gebiet des Kopfs zu bedecken. Heutige MEG-Reihe wird in dewar in der Form von des Helms gesetzt, die normalerweise 300 Sensoren enthalten, den grössten Teil des Kopfs bedeckend. Auf diese Weise kann MEGs eines Themas oder Patienten jetzt schnell und effizient angesammelt werden.

Die Basis des MEG-Signals

Synchronisierte neuronal Ströme veranlassen schwache magnetische Felder. An 10 femtotesla (fT) für die cortical Tätigkeit und 10 fT für den menschlichen Alpha-Rhythmus ist das magnetische Feld des Gehirns beträchtlich kleiner als das umgebende magnetische Geräusch in einer städtischen Umgebung, die auf der Ordnung von 10 fT oder 0.1 µT ist. Das wesentliche Problem von biomagnetism ist so die Schwäche des Signals hinsichtlich der Empfindlichkeit der Entdecker, und zum konkurrierenden Umweltgeräusch.

Die MEG (und EEG) Signale sind auf die Nettowirkung von ionischen Strömen zurückzuführen, die in den Dendriten von Neuronen während der synaptic Übertragung fließen. In Übereinstimmung mit den Gleichungen von Maxwell wird jeder elektrische Strom ein orthogonal orientiertes magnetisches Feld erzeugen. Es ist dieses Feld, das gemessen wird. Von den Nettoströmen kann als elektrische Dipole, d. h. Ströme mit einer Position, Orientierung, und Umfang, aber keinem Raumausmaß gedacht werden. Gemäß der rechten Regel verursacht ein aktueller Dipol ein magnetisches Feld, das um die Achse seines Vektor-Bestandteils fließt.

Um ein Signal zu erzeugen, das feststellbar ist, sind etwa 50,000 aktive Neurone erforderlich. Da aktuelle Dipole ähnliche Orientierungen haben müssen, um magnetische Felder zu erzeugen, die einander verstärken, ist es häufig die Schicht von pyramidalen Zellen, die Senkrechte zur Cortical-Oberfläche gelegen sind, die messbare magnetische Felder verursachen. Bündel dieser Neurone, die tangential zur Kopfhaut-Oberfläche orientiert werden, planen messbare Teile ihrer magnetischen Felder außerhalb des Kopfs, und diese Bündel werden normalerweise im sulci gelegen. Forscher experimentieren mit verschiedenen Signalverarbeitungsmethoden in der Suche nach Methoden, die tiefes Gehirn (d. h., non-cortical) Signal entdecken, aber keine klinisch nützliche Methode ist zurzeit verfügbar.

Es lohnt sich zu bemerken, dass Handlungspotenziale kein erkennbares Feld hauptsächlich gewöhnlich erzeugen, weil die Ströme, die mit dem Handlungspotenzial-Fluss in entgegengesetzten Richtungen und den magnetischen Feldern vereinigt sind, annullieren. Jedoch sind Handlungsfelder von peripherischen Nerven gemessen worden.

Magnetische Abschirmung

Da die magnetischen durch das Gehirn ausgestrahlten Signale auf der Ordnung von einigen femtoteslas sind, vor magnetischen Außensignalen einschließlich des magnetischen Feldes der Erde beschirmend, ist notwendig. Passende magnetische Abschirmung kann durch das Konstruieren von Plätzen erhalten werden, die Aluminiums und Mu-Metalls gemacht sind, um niederfrequentes und Hochfrequenzgeräusch beziehungsweise zu reduzieren.

Magnetisch beschirmtes Zimmer (MSR)

Ein Modell des magnetisch beschirmten Zimmers (MSR) besteht aus drei verschachtelten Hauptschichten. Jede dieser Schichten wird aus einer reinen Aluminiumschicht, plus eine hohe Durchdringbarkeit eisenmagnetische Schicht gemacht, die in der Zusammensetzung zu Molybdän permalloy ähnlich ist. Die eisenmagnetische Schicht wird als 1-Mm-Platten geliefert, während die innerste Schicht aus vier Platten im nahen Kontakt zusammengesetzt wird, und die zwei Außenschichten aus drei Platten jeder zusammengesetzt werden. Magnetische Kontinuität wird durch Bedeckungsstreifen aufrechterhalten. Isolierende Waschmaschinen werden in den Schraube-Bauteilen verwendet, um sicherzustellen, dass jede Hauptschicht elektrisch isoliert wird. Das hilft, Radiofrequenzradiation zu beseitigen, die TINTENFISCH-Leistung erniedrigen würde. Die elektrische Kontinuität des Aluminiums wird auch durch Aluminiumbedeckungsstreifen aufrechterhalten, um AC Wirbelstrom-Abschirmung zu sichern, die an Frequenzen wichtig ist, die größer sind als 1 Hz. Die Verbindungspunkte der inneren Schicht werden häufig mit Silber oder Gold elektroplattiert, um Leitvermögen der Aluminiumschichten zu verbessern.

Aktives Abschirmungssystem

Aktive Systeme werden für die dreidimensionale Geräuschannullierung entworfen. Um ein aktives System durchzuführen, werden rauscharme fluxgate Magnetometer am Zentrum jeder Oberfläche bestiegen und orthogonal dazu orientiert. Das füttert negativ einen Gleichstrom-Verstärker durch ein Netz des niedrigen Passes mit einer langsamen Verminderung, um positives Feed-Back und Schwingung zu minimieren. Eingebaut ins System schütteln und entmagnetisieren Leitungen. Das Schütteln von Leitungen vergrößert die magnetische Durchdringbarkeit, während die dauerhaften Entmagnetisieren-Leitungen auf alle Oberflächen der inneren Hauptschicht angewandt werden, um die Oberflächen zu entmagnetisieren. Außerdem können Geräuschannullierungsalgorithmen sowohl niederfrequentes als auch Hochfrequenzgeräusch reduzieren. Moderne Systeme haben einen Geräuschpegel von ungefähr 2-3 fT/Hz über 1 Hz.

Quelllokalisierung

Das umgekehrte Problem

Die durch MEG aufgestellte Herausforderung soll die Position der elektrischen Tätigkeit innerhalb des Gehirns von den veranlassten magnetischen Feldern außerhalb des Kopfs bestimmen. Probleme wie das, wovon Musterrahmen (die Position der Tätigkeit) Messwerten geschätzt werden müssen (die TINTENFISCH-Signale) werden umgekehrte Probleme genannt (im Gegensatz, um Probleme nachzuschicken, wo die Musterrahmen (z.B Quellposition) bekannt sind und die Daten (z.B das Feld in einer gegebenen Entfernung) geschätzt werden soll.) Besteht die primäre Schwierigkeit darin, dass das umgekehrte Problem keine einzigartige Lösung hat (d. h. es gibt unendliche mögliche "richtige" Antworten), und das Problem, die "beste" Lösung zu definieren, ist selbst das Thema der intensiven Forschung. Mögliche Lösungen können mit Modellen abgeleitet werden, die vorherige Kenntnisse der Gehirntätigkeit einschließen.

Die Quellmodelle können entweder überbestimmt werden oder unter-entschlossenem. Ein überentschlossenes Modell kann aus einigen einem Punkt ähnlichen Quellen bestehen ("gleichwertige Dipole"), wessen Positionen dann von den Daten geschätzt werden. Unter-entschlossenem können Modelle in Fällen verwendet werden, wo viele verschiedene verteilte Gebiete ("verteilte Quelllösungen") aktiviert werden: Es gibt ungeheuer vielen möglichen aktuellen Vertrieb, der die Maß-Ergebnisse erklärt, aber das wahrscheinlichste wird ausgewählt. Lokalisierungsalgorithmen machen von der gegebenen Quelle und den Hauptmodellen Gebrauch, um eine wahrscheinliche Position für einen zu Grunde liegenden im Brennpunkt stehenden Feldgenerator zu finden.

Lokalisierungsalgorithmen mit überentschlossenen Modellen funktionieren durch die Erwartungsmaximierung: Das System wird mit einer ersten Annahme initialisiert. Eine Schleife wird angefangen, in dem ein Vorwärtsmodell verwendet wird, um das magnetische Feld vorzutäuschen, das sich aus der aktuellen Annahme ergeben würde. Die Annahme wird angepasst, um die Diskrepanz zwischen dem vorgetäuschten Feld und dem gemessenen Feld zu reduzieren. Dieser Prozess wird bis zur Konvergenz wiederholt.

Das Ausmaß, in dem das MEG umgekehrte Problem ohne Einschränkungen schlecht-aufgestellt wird, kann nicht überbetont werden. Wenn jemandes Absicht ist einzuschätzen, dass die aktuelle Dichte innerhalb des menschlichen Gehirns damit eine 5-Mm-Entschlossenheit dann sagt, wird es gut gegründet, dass die große Mehrheit der Information leisten musste, muss eine einzigartige Inversion nicht aus dem magnetischen Feldmaß, aber eher aus den auf das Problem angewandten Einschränkungen kommen. Außerdem, selbst wenn eine einzigartige Inversion in Gegenwart von solchen Einschränkungen möglich ist, hat gesagt, dass Inversion nicht stabil sein kann. Diese Beschlüsse werden aus veröffentlichten Arbeiten leicht abgeleitet (sieh zum Beispiel)

Magnetische Quellbildaufbereitung

Die geschätzten Quellpositionen können mit Images der Kernspinresonanz-Bildaufbereitung (MRI) verbunden werden, um magnetische Quellimages (MSI) zu schaffen. Die zwei Sätze von Daten werden durch das Messen der Position eines Standardsets von Fiducial-Punkten verbunden, die während MRI mit lipid Anschreibern gekennzeichnet sind, und haben während MEG mit elektrisierten Rollen der Leitung gekennzeichnet, die magnetische Felder abgeben. Die Positionen der Fiducial-Punkte in jeder Datei werden dann verwendet, um ein allgemeines Koordinatensystem zu definieren, so dass, die funktionellen MEG Daten auf die MRI Strukturdaten superauferlegend ("coregistration") möglich ist.

Eine Kritik des Gebrauches dieser Technik in der klinischen Praxis besteht darin, dass es gefärbte Gebiete mit bestimmten nach einem MRI-Ansehen überlagerten Grenzen erzeugt: Der ungeschulte Zuschauer kann nicht begreifen, dass die Farben keine physiologische Gewissheit wegen der relativ niedrigen Raumentschlossenheit von MEG vertreten, aber eher ist eine Wahrscheinlichkeitswolke auf statistische Prozesse zurückzuführen gewesen. Jedoch, wenn das magnetische Quellimage andere Daten bekräftigt, kann es des klinischen Dienstprogrammes sein.

Dipolmusterquelllokalisierung

Eine weit akzeptierte quellmodellierende Technik für MEG ist mit dem Rechnen einer Reihe gleichwertiger aktueller Dipole (ECDs) verbunden, der die zu Grunde liegenden neuronal Quellen annimmt, im Brennpunkt stehend zu sein. Dieses Dipolanprobe-Verfahren ist nichtlinear und überentschlossen, da die Zahl von unbekannten Dipolrahmen kleiner ist als die Zahl von MEG Maßen. Automatisierte vielfache Dipolmusteralgorithmen wie MUSIK (Vielfache Signalklassifikation) und MSST (MultiStart Räumlich und Zeitlich) das Modellieren werden auf die Analyse von MEG Antworten angewandt. Die Beschränkungen von Dipolmodellen, um neuronal Antworten zu charakterisieren, sind (1) Schwierigkeiten, erweiterte Quellen mit ECDs, (2) Probleme mit dem genauen Schätzen der Gesamtzahl von Dipolen im Voraus, und (3) Abhängigkeit von der Dipolposition, besonders Tiefe im Gehirn zu lokalisieren.

Verteilte Quellmodelle

Verschieden vom Modellieren des vielfachen Dipols teilen verteilte Quellmodelle den Quellraum in einen Bratrost, der eine Vielzahl von Dipolen enthält. Das umgekehrte Problem ist, die Dipolmomente für die Bratrost-Knoten zu erhalten. Da die Zahl von unbekannten Dipolmomenten viel größer ist als die Zahl von MEG Sensoren, ist die umgekehrte Lösung hoch underdetermined, so sind zusätzliche Einschränkungen erforderlich, um Zweideutigkeit der Lösung zu reduzieren. Der primäre Vorteil dieser Annäherung besteht darin, dass keine vorherige Spezifizierung des Quellmodells notwendig ist. Jedoch kann der resultierende Vertrieb schwierig sein zu dolmetschen, weil sie nur einen "trüben" (oder sogar verdreht) Image des wahren neuronal Quellvertriebs widerspiegeln. Die Sache wird durch die Tatsache kompliziert, dass Raumentschlossenheit stark von mehreren Rahmen wie Gehirngebiet, Tiefe, Orientierung, Zahl von Sensoren usw. abhängt.

Unabhängige Teilanalyse (ICA)

Unabhängige Teilanalyse (ICA) ist eine andere Signalverarbeitungslösung, die verschiedene Signale trennt, die rechtzeitig statistisch unabhängig sind. Es wird in erster Linie verwendet, um Kunsterzeugnisse wie das Blinken, die Augenmuskelbewegung, die Gesichtsmuskelkunsterzeugnisse, die Herzkunsterzeugnisse, usw. von MEG und EEG-Signalen zu entfernen, die mit dem Außengeräusch verseucht werden können. Jedoch hat ICA schlechte Entschlossenheit hoch aufeinander bezogener Gehirnquellen.

MEG verwenden im Feld

In der Forschung ist der primäre Gebrauch von MEG das Maß von Zeitkursen der Tätigkeit. MEG kann Ereignisse mit einer Präzision von 10 Millisekunden oder schneller, während funktionell, MRI (fMRI) auflösen, der von Änderungen im Blutfluss abhängt, kann an besten Entschlossenheitsereignissen mit einer Präzision von mehreren hundert Millisekunden. MEG stellt auch genau Quellen im primären Gehör-, somatosensory und Motorgebiete genau fest. Um funktionelle Karten des menschlichen Kortexes während komplizierterer kognitiver Aufgaben zu schaffen, wird MEG meistenteils mit fMRI, als die Methode-Ergänzung einander verbunden. Neuronal (MEG) und hemodynamic (fMRI) Daten, stimmen trotz der dichten Beziehung zwischen lokalen Feldpotenzialen (LFP) und Signalen des Blutoxydationsniveau-Abhängigen (BOLD) nicht notwendigerweise zu. MEG und KÜHNE Signale können aus derselben Quelle entstehen (obwohl die KÜHNEN Signale durch die hemodynamic Antwort durchgesickert werden).

Neue Studien haben erfolgreiche Klassifikation von Patienten mit multipler Sklerose, Alzheimerkrankheit, Schizophrenie, dem Syndrom von Sjögren, chronischem Alkoholismus und Gesichtsschmerz gemeldet. MEG kann verwendet werden, um diese Patienten von gesunden Kontrollthemen zu unterscheiden, eine zukünftige Rolle von MEG in der Diagnostik andeutend.

Im Brennpunkt stehende Fallsucht

Der klinische Gebrauch von MEG ist im Ermitteln und Beschränken pathologischer Tätigkeit in Patienten mit Fallsucht, und im Beschränken beredten Kortexes für die chirurgische Planung in Patienten mit Gehirngeschwülsten oder unnachgiebiger Fallsucht. Die Absicht der Fallsucht-Chirurgie ist, das epileptogenic Gewebe zu entfernen, während sie gesunde Gehirngebiete verschont. Das Wissen der genauen Position von wesentlichen Gehirngebieten (wie der primäre Motorkortex und der primäre Sinneskortex, der Sehkortex und die Gebiete, die an der Rede-Produktion und dem Verständnis beteiligt sind), hilft, chirurgisch veranlasste neurologische Defizite zu vermeiden. Direkte cortical Anregung und herbeigerufene auf ECoG registrierte Potenziale von somatosensory werden als die Goldwährung betrachtet, um wesentliche Gehirngebiete zu lokalisieren. Diese Verfahren können entweder intrawirkend oder von dauernd indwelling subdural Bratrost-Elektroden durchgeführt werden. Beide sind angreifend.

Nichtangreifende MEG Lokalisierungen des zentralen bei somatosensory erhaltenen sulcus haben starke Abmachung der Show der magnetischen Felder mit diesen angreifenden Aufnahmen herbeigerufen. MEG Studien helfen bei der Erläuterung der funktionellen Organisation des primären somatosensory Kortexes und das Raumausmaß der Hand somatosensory Kortex durch die Anregung der individuellen Ziffern zu skizzieren. Diese Abmachung zwischen angreifender Lokalisierung des cortical Gewebes und MEG Aufnahmen zeigt die Wirksamkeit der MEG Analyse und zeigt an, dass MEG angreifende Verfahren in der Zukunft einsetzen kann.

Fötaler MEG

MEG ist verwendet worden, um kognitive Prozesse wie Vision, Hörvermögen und Sprache zu studieren, die in Föten und Neugeborenen in einer Prozession geht.

Vergleich mit zusammenhängenden Techniken

MEG ist in der Entwicklung seit den 1960er Jahren gewesen, aber ist durch neue Fortschritte in Rechenalgorithmen und Hardware außerordentlich geholfen worden, und verspricht verbesserte Raumentschlossenheit, die mit der äußerst hohen zeitlichen Entschlossenheit (besser verbunden ist als 1 Millisekunde). Da das MEG-Signal ein direktes Maß der neuronal Tätigkeit ist, ist seine zeitliche Entschlossenheit mit dieser von Intraschädelelektroden vergleichbar.

MEG ergänzt andere Gehirntätigkeitsmaß-Techniken wie electroencephalography (EEG), Positron-Emissionstomographie (PET) und fMRI. Seine Kräfte bestehen in der Unabhängigkeit der Hauptgeometrie im Vergleich zum EEG (wenn nicht eisenmagnetisch, implants sind da), und Nichtangreifendkeit, im Vergleich mit dem HAUSTIER.

MEG gegen das EEG

Obwohl EEG und MEG-Signale aus denselben Neurophysiological-Prozessen entstehen, gibt es wichtige Unterschiede. Magnetische Felder werden weniger verdreht als elektrische Felder durch den Schädel und die Kopfhaut, die auf eine bessere Raumentschlossenheit des MEG hinausläuft. Wohingegen Kopfhaut-EEG sowohl zu tangentialen als auch zu radialen Bestandteilen einer aktuellen Quelle in einem kugelförmigen Volumen-Leiter empfindlich ist, entdeckt MEG nur seine tangentialen Bestandteile. MEG misst deshalb Tätigkeit im sulci auswählend, wohingegen Kopfhaut-EEG Tätigkeit sowohl im sulci als auch an der Oberseite von den cortical Gehirnwindungen misst. EEG ist deshalb zur Tätigkeit in mehr Gehirngebieten empfindlich, aber Tätigkeit, die in MEG sichtbar ist, kann auch mit mehr Genauigkeit lokalisiert werden.

Kopfhaut-EEG ist zu extracellular durch postsynaptic Potenziale erzeugten Volumen-Strömen empfindlich. MEG entdeckt in erster Linie intrazelluläre mit diesen synaptic Potenzialen vereinigte Ströme, weil die durch Volumen-Ströme erzeugten Feldbestandteile dazu neigen, in einem kugelförmigen Volumen-Leiter Den Zerfall von magnetischen Feldern zu annullieren, weil eine Funktion der Entfernung ausgesprochener ist als für elektrische Felder. MEG ist deshalb zur oberflächlichen cortical Tätigkeit empfindlicher, die ihn nützlich für die Studie der neocortical Fallsucht macht. Schließlich ist MEG bezugsfrei, während sich Kopfhaut-EEG auf eine Verweisung verlässt, die, wenn aktiv, Interpretation der Daten schwierig macht.

Siehe auch

• Electroencephalography
• Electrophysiology
• Herbeigerufenes Feld
• Herbeigerufenes Gehörfeld
• Funktioneller neuroimaging
• Magnetocardiography
• Magnetogastrography
• Magnetomyography
• Magnetometer
• Magnetische Quelle, die darstellt
• Mu-Metall
• TINTENFISCH
• Direktes Gehirn verbindet
• Ganzer Gehirnwetteifer

Weiterführende Literatur

• Baillet S., Mosher J. C., Leahy R. M. (2001) "Elektromagnetisches Gehirn Kartografisch darstellend" in der IEEE-Signalverarbeitungszeitschrift, November 2001, 14-30.
• Cohen, D. "Boston und die Geschichte von biomagnetism". Neurologie und Klinische Neurophysiologie 2004; 30: 1.
• Cohen, D., Halgren, E. (2004). "Magnetoencephalography". In: Enzyklopädie von Neuroscience, Adelman G., Smith B., Redakteuren Elsevier, 1., 2. und 3. (2004) Ausgaben.
• Hämäläinen, M., Hari, R., Ilmoniemi, R., Knuutila, J. und Lounasmaa, O. V. (1993) "Magnetoencephalography - Theorie, Instrumentierung und Anwendungen auf nichtangreifende Studien des Signals, das im menschlichen Gehirn" in Rezensionen der Modernen Physik 1993, 65 in einer Prozession geht: Seiten 413-497
• Hansen, Peter C., Kringelbach, Morten L. und Salmelin, Riita (Hrsg.). (2010) MEG: Eine Einführung in Methoden. New York: Oxford University Press Inc.
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• Gehirnwindung rectus cortical dysplasia offenbart durch die magnetische Quellbildaufbereitung mit Elekta Neuromag, Der Magnetoencephalography Einheit, dem Laboratoire de Cartographie Fonctionnelle du Cerveau, ULB-Hôpital Erasme, Brüssel, Belgien