Magnetoencefalografie - Magnetoencephalography

Magnetoencefalografia
Persoană care urmează un MEG
Plasă	D015225

Magnetoencefalografia ( MEG ) este o tehnică funcțională de neuroimagistică pentru cartarea activității creierului prin înregistrarea câmpurilor magnetice produse de curenții electrici care apar în mod natural în creier , utilizând magnetometre foarte sensibile . Tablourile de SQUID-uri (dispozitive cu interferențe cuantice supraconductoare) sunt în prezent cel mai comun magnetometru, în timp ce magnetometrul SERF (fără schimb de rotire fără relaxare) este investigat pentru mașinile viitoare. Aplicațiile MEG includ cercetarea de bază în procesele cerebrale perceptive și cognitive, localizarea regiunilor afectate de patologie înainte de îndepărtarea chirurgicală, determinarea funcției diferitelor părți ale creierului și neurofeedback . Acest lucru poate fi aplicat într-un cadru clinic pentru a găsi locații de anomalii, precum și într-un cadru experimental pentru a măsura pur și simplu activitatea creierului.

Istorie

Camera protejată a doctorului Cohen la MIT, în care primul MEG a fost măsurat cu un SQUID

Primul MEG măsurat cu SQUID, în camera doctorului Cohen de la MIT

Semnalele MEG au fost măsurate pentru prima dată de către fizicianul David Cohen al Universității din Illinois, în 1968, înainte de disponibilitatea SQUID , folosind ca detector o bobină de inducție de cupru. Pentru a reduce zgomotul de fundal magnetic, măsurătorile au fost făcute într-o cameră ecranată magnetic. Detectorul bobinei a fost destul de sensibil, rezultând măsurători MEG slabe și zgomotoase care au fost dificil de utilizat. Mai târziu, Cohen a construit o cameră mult mai bine protejată la MIT și a folosit unul dintre primii detectori SQUID, tocmai dezvoltat de James E. Zimmerman , cercetător la Ford Motor Company, pentru a măsura din nou semnalele MEG. De data aceasta semnalele erau aproape la fel de clare ca cele ale EEG . Acest lucru a stimulat interesul fizicienilor care căutaseră utilizarea SQUID-urilor. Ulterior, au început să fie măsurate diferite tipuri de MEG spontane și evocate.

La început, un singur detector SQUID a fost folosit pentru a măsura succesiv câmpul magnetic în mai multe puncte din jurul capului subiectului. Acest lucru a fost greoi și, în anii 1980, producătorii de MEG au început să aranjeze mai mulți senzori în matrice pentru a acoperi o zonă mai mare a capului. Matrițele MEG actuale sunt așezate într-un balon în formă de cască care conține de obicei 300 de senzori, acoperind cea mai mare parte a capului. În acest fel, MEG-urile unui subiect sau pacient pot fi acum acumulate rapid și eficient.

Dezvoltările recente încearcă să crească portabilitatea scanerelor MEG utilizând magnetometre cu schimb de rotire fără relaxare (SERF). Magnetometrele SERF sunt relativ mici, deoarece nu necesită sisteme de răcire voluminoase pentru a funcționa. În același timp, au o sensibilitate echivalentă cu cea a SQUID-urilor. În 2012, s-a demonstrat că MEG putea funcționa cu un magnetometru atomic la scară cip (CSAM, tip SERF). Mai recent, în 2017, cercetătorii au construit un prototip funcțional care utilizează magnetometre SERF instalate în căști portabile tipărite individual 3D, despre care au remarcat în interviuri că ar putea fi înlocuite cu ceva mai ușor de utilizat în viitor, cum ar fi o cască de bicicletă.

Baza semnalului MEG

Curenții neuronali sincronizați induc câmpuri magnetice slabe. Câmpul magnetic al creierului, măsurând la 10 femto tesla (fT) pentru activitatea corticală și 10 ³ fT pentru ritmul alfa uman , este considerabil mai mic decât zgomotul magnetic ambiental dintr-un mediu urban, care este de ordinul 10 ⁸ fT sau 0,1 μT. Problema esențială a biomagnetismului este, prin urmare, slăbiciunea semnalului în raport cu sensibilitatea detectoarelor și cu zgomotul de mediu concurent.

Originea câmpului magnetic al creierului. Curentul electric produce și semnalul EEG.

Semnalele MEG (și EEG) derivă din efectul net al curenților ionici care curg în dendritele neuronilor în timpul transmiterii sinaptice . În conformitate cu ecuațiile lui Maxwell , orice curent electric va produce un câmp magnetic și acest câmp este măsurat. Curenții neti pot fi considerați ca dipoli de curent , adică curenți cu poziție, orientare și magnitudine, dar fără întindere spațială. Conform regulii din dreapta , un dipol de curent dă naștere unui câmp magnetic care indică în jurul axei componentei sale vectoriale.

Pentru a genera un semnal detectabil, sunt necesari aproximativ 50.000 de neuroni activi. Deoarece dipolii actuali trebuie să aibă orientări similare pentru a genera câmpuri magnetice care se întăresc reciproc, deseori stratul de celule piramidale , care sunt situate perpendicular pe suprafața corticală, este cel care dă naștere câmpurilor magnetice măsurabile. Pachetele acestor neuroni care sunt orientate tangențial către suprafața scalpului proiectează porțiuni măsurabile ale câmpurilor lor magnetice în afara capului, iar aceste pachete sunt de obicei localizate în sulci . Cercetătorii experimentează diferite metode de procesare a semnalului în căutarea metodelor care detectează semnalul profund al creierului (adică non-cortical), dar în prezent nu este disponibilă nicio metodă utilă din punct de vedere clinic.

Este demn de remarcat faptul că potențialele de acțiune nu produc de obicei un câmp observabil, în principal deoarece curenții asociați cu potențialele de acțiune curg în direcții opuse și câmpurile magnetice se anulează. Cu toate acestea, câmpurile de acțiune au fost măsurate din nervii periferici.

Ecran magnetic

Deoarece semnalele magnetice emise de creier sunt de ordinul câtorva femtoteslas , este necesară protecția împotriva semnalelor magnetice externe, inclusiv a câmpului magnetic al Pământului . Protecția magnetică adecvată poate fi obținută prin construirea de încăperi din aluminiu și mu-metal pentru reducerea zgomotului de înaltă frecvență și respectiv de joasă frecvență .

Intrarea în MSR, care prezintă straturile de ecranare separate

Cameră ecranată magnetic (MSR)

Un model de cameră ecranată magnetic (MSR) constă din trei straturi principale imbricate. Fiecare dintre aceste straturi este realizat dintr-un strat de aluminiu pur plus un strat feromagnetic cu permeabilitate ridicată , asemănător compoziției permalloy-ului de molibden . Stratul feromagnetic este furnizat ca foi de 1 mm, în timp ce stratul cel mai interior este compus din patru foi în contact strâns, iar cele două straturi exterioare sunt compuse din trei foi fiecare. Continuitatea magnetică este menținută de benzi suprapuse. Șaibele izolante sunt utilizate în ansamblurile cu șurub pentru a se asigura că fiecare strat principal este izolat electric. Acest lucru ajută la eliminarea radiațiilor cu frecvență radio , ceea ce ar degrada performanța SQUID. Continuitatea electrică a aluminiului este, de asemenea, menținută de benzi de acoperire din aluminiu pentru a asigura ecranarea curentului turbionar de curent alternativ , care este important la frecvențe mai mari de 1 Hz. Joncțiunile stratului interior sunt adesea galvanizate cu argint sau aur pentru a îmbunătăți conductivitatea straturilor de aluminiu.

Sistem de ecranare activ

Sistemele active sunt proiectate pentru anularea zgomotului tridimensional. Pentru a implementa un sistem activ, magnetometrele fluxgate cu zgomot redus sunt montate în centrul fiecărei suprafețe și orientate ortogonal către aceasta. Acest lucru alimentează negativ un amplificator de curent continuu printr-o rețea low-pass cu o scădere lentă pentru a minimiza feedback-ul pozitiv și oscilația. În sistem sunt înclinate și degazate firele. Firele de scuturare cresc permeabilitatea magnetică, în timp ce firele permanente de degausare sunt aplicate pe toate suprafețele stratului principal interior pentru degausarea suprafețelor. Mai mult, algoritmii de anulare a zgomotului pot reduce atât zgomotul cu frecvență joasă, cât și cel cu frecvență înaltă. Sistemele moderne au un nivel de zgomot de aproximativ 2-3 fT / Hz ^0,5 peste 1 Hz.

Localizarea sursei

Problema inversă

Provocarea pusă de MEG este de a determina locația activității electrice în creier din câmpurile magnetice induse din afara capului. Probleme precum aceasta, în care parametrii modelului (locația activității) trebuie să fie estimate din datele măsurate (semnalele SQUID) sunt denumite probleme inverse (spre deosebire de problemele directe în care parametrii modelului (de exemplu, locația sursei) sunt cunoscuți iar datele (de exemplu câmpul la o distanță dată) trebuie să fie estimate.) Dificultatea principală este că problema inversă nu are o soluție unică (de exemplu, există infinite posibile răspunsuri „corecte”) și problema definirii „cea mai bună” soluție face obiectul unor cercetări intensive. Soluțiile posibile pot fi derivate folosind modele care implică cunoașterea prealabilă a activității creierului.

Modelele sursă pot fi fie supra-determinate, fie subdeterminate. Un model supra-determinat poate consta din câteva surse asemănătoare punctelor („dipoli echivalenți”), ale căror locații sunt apoi estimate din date. Modelele subdeterminate pot fi utilizate în cazurile în care sunt activate multe zone distribuite diferite („soluții sursă distribuită”): există infinit de multe distribuții de curent posibile care explică rezultatele măsurătorilor, dar cel mai probabil este selectat. Algoritmii de localizare utilizează modele de sursă și cap date pentru a găsi o locație probabilă pentru un generator de câmp focal subiacent.

Un tip de algoritm de localizare pentru modele nedeterminate funcționează prin maximizarea așteptărilor : sistemul este inițializat cu o primă presupunere. Se începe o buclă, în care se folosește un model direct pentru a simula câmpul magnetic care ar rezulta din presupunerea curentă. Presupunerea este ajustată pentru a reduce discrepanța dintre câmpul simulat și câmpul măsurat. Acest proces este iterat până la convergență.

O altă tehnică comună este formarea fasciculului , în care se folosește ca model anterior un model teoretic al câmpului magnetic produs de un dipol de curent dat, împreună cu statistici de ordinul doi ale datelor sub forma unei matrice de covarianță , pentru a calcula o ponderare liniară a matrice de senzori (formatul fasciculului) prin inversul Backus-Gilbert . Acest lucru este, de asemenea, cunoscut sub numele de formator de fascicul cu varianță minimă constrânsă liniar (LCMV). Când formatorul de fascicul este aplicat datelor, acesta produce o estimare a puterii într-un „canal virtual” la locația sursă.

Măsura în care problema inversă MEG fără constrângeri este prost pusă nu poate fi subliniată în exces. Dacă obiectivul cuiva este de a estima densitatea curentă din creierul uman cu o rezoluție de 5 mm, este bine stabilit că marea majoritate a informațiilor necesare pentru a efectua o inversare unică nu trebuie să provină din măsurarea câmpului magnetic, ci mai degrabă din constrângerile aplicate la problemă. Mai mult, chiar și atunci când este posibilă o inversare unică în prezența unor astfel de constrângeri, inversarea respectivă poate fi instabilă. Aceste concluzii sunt ușor deduse din lucrările publicate.

Imagistica sursei magnetice

Locațiile sursei pot fi combinate cu imagini prin rezonanță magnetică (RMN) pentru a crea imagini sursă magnetică (MSI). Cele două seturi de date sunt combinate prin măsurarea locației unui set comun de puncte fiduciale marcate în timpul RMN cu markeri lipidici și marcate în timpul MEG cu bobine electrificate de sârmă care degajă câmpuri magnetice. Locațiile punctelor fiduciale din fiecare set de date sunt apoi utilizate pentru a defini un sistem comun de coordonate, astfel încât să fie posibilă suprapunerea datelor funcționale MEG pe datele structurale RMN („ coregistrare ”).

O critică a utilizării acestei tehnici în practica clinică este că aceasta produce zone colorate cu limite definite suprapuse unei scanări RMN: privitorul neantrenat poate să nu realizeze că culorile nu reprezintă o certitudine fiziologică, din cauza rezoluției spațiale relativ reduse a MEG, ci mai degrabă un nor de probabilitate derivat din procese statistice. Cu toate acestea, atunci când imaginea sursei magnetice coroborează alte date, aceasta poate fi de utilitate clinică.

Localizarea sursei modelului dipol

O tehnică larg acceptată de modelare a surselor pentru MEG implică calcularea unui set de dipoli de curent echivalenți (ECD), care presupune că sursele neuronale subiacente sunt focale. Această procedură de montare a dipolului este neliniară și supra-determinată, deoarece numărul parametrilor necunoscuți ai dipolului este mai mic decât numărul măsurătorilor MEG. La analiza răspunsurilor MEG se aplică algoritmi automatizați ai modelului dipol multiplu, cum ar fi clasificarea semnalului multiplu (MUSIC) și modelarea spațială și temporală multi-start (MSST). Limitările modelelor dipolului pentru caracterizarea răspunsurilor neuronale sunt (1) dificultăți în localizarea surselor extinse cu ECD, (2) probleme cu estimarea cu precizie a numărului total de dipoli în avans și (3) dependența de localizarea dipolului, în special adâncimea creierului .

Modele sursă distribuite

Spre deosebire de modelarea multipolă, modelele sursă distribuite împart spațiul sursă într-o grilă care conține un număr mare de dipoli. Problema inversă este de a obține momentele dipolare pentru nodurile grilei. Deoarece numărul de momente dipol necunoscute este mult mai mare decât numărul de senzori MEG, soluția inversă este foarte nedeterminată, deci sunt necesare constrângeri suplimentare pentru a reduce ambiguitatea soluției. Avantajul principal al acestei abordări este că nu este necesară nicio specificație prealabilă a modelului sursă. Cu toate acestea, distribuțiile rezultate pot fi dificil de interpretat, deoarece reflectă doar o imagine „neclară” (sau chiar distorsionată) a distribuției adevărate a sursei neuronale. Problema este complicată de faptul că rezoluția spațială depinde puternic de mai mulți parametri, cum ar fi zona creierului, adâncimea, orientarea, numărul de senzori etc.

Analiza componentelor independente (ICA)

Analiza componentelor independente (ICA) este o altă soluție de procesare a semnalului care separă diferite semnale care sunt statistic independente în timp. Este utilizat în primul rând pentru a elimina artefacte cum ar fi clipirea, mișcarea mușchilor oculari, artefactele musculare faciale, artefacte cardiace etc. din semnalele MEG și EEG care pot fi contaminate cu zgomot exterior. Cu toate acestea, ICA are o rezoluție slabă a surselor cerebrale foarte corelate.

Folosiți în câmp

În cercetare, utilizarea principală a MEG este măsurarea cursurilor de timp. MEG poate rezolva evenimentele cu o precizie de 10 milisecunde sau mai rapidă, în timp ce imagistica prin rezonanță magnetică funcțională (fMRI), care depinde de modificările fluxului sanguin, poate rezolva cel mai bine evenimentele cu o precizie de câteva sute de milisecunde. MEG identifică, de asemenea, cu precizie sursele din zonele primare auditive, somatosenzoriale și motorii. Pentru crearea hărților funcționale ale cortexului uman în timpul sarcinilor cognitive mai complexe, MEG este cel mai adesea combinat cu RMN, deoarece metodele se completează reciproc. Datele fMRI neuronale (MEG) și hemodinamice nu sunt neapărat de acord, în ciuda relației strânse dintre potențialele de câmp local (LFP) și semnalele dependente de nivelul de oxigenare a sângelui (BOLD). Semnalele MEG și BOLD pot proveni din aceeași sursă (deși semnalele BOLD sunt filtrate prin răspunsul hemodinamic).

MEG este, de asemenea, utilizat pentru a localiza mai bine răspunsurile în creier. Deschiderea configurației MEG permite introducerea cu ușurință a stimulilor auditivi și vizuali externi. O anumită mișcare a subiectului este, de asemenea, posibilă, atâta timp cât nu afectează capul subiectului. Răspunsurile din creier înainte, în timpul și după introducerea unor astfel de stimuli / mișcări pot fi apoi mapate cu o rezoluție spațială mai mare decât era posibil anterior cu EEG. Psihologii profită, de asemenea, de neuroimagistica MEG pentru a înțelege mai bine relațiile dintre funcția și comportamentul creierului. De exemplu, s-au făcut o serie de studii comparând răspunsurile MEG ale pacienților cu probleme psihologice pentru a controla pacienții. S-a înregistrat un mare succes în izolarea răspunsurilor unice la pacienții cu schizofrenie, cum ar fi deficiențele auditive de porți la vocile umane. MEG este, de asemenea, utilizat pentru a corela răspunsurile psihologice standard, cum ar fi dependența emoțională a înțelegerii limbajului.

Studii recente au raportat clasificarea cu succes a pacienților cu scleroză multiplă , boala Alzheimer , schizofrenie , sindrom Sjögren , alcoolism cronic , dureri faciale și disritmii talamocorticale . MEG poate fi utilizat pentru a distinge acești pacienți de subiecții de control sănătoși, sugerând un rol viitor al MEG în diagnosticare.

Conectivitate cerebrală și oscilații neuronale

Pe baza rezoluției sale temporale perfecte, magnetoencefalografia (MEG) este acum puternic utilizată pentru a studia activitatea oscilatorie din creier, atât în ​​ceea ce privește sincronia neuronală locală, cât și sincronizarea între zone. Ca exemplu pentru sincronia neuronală locală, MEG a fost folosit pentru a investiga ritmurile alfa în diferite regiuni ale creierului vizate, cum ar fi în cortexul vizual sau auditiv. Alte studii au folosit MEG pentru a studia interacțiunile neuronale între diferite regiuni ale creierului (de exemplu, între cortexul frontal și cortexul vizual). Magnetoencefalografia poate fi, de asemenea, utilizată pentru a studia modificările oscilațiilor neuronale în diferite etape ale conștiinței, cum ar fi în somn.

Epilepsie focală

Utilizările clinice ale MEG sunt în detectarea și localizarea activității patologice la pacienții cu epilepsie și în localizarea cortexului elocvent pentru planificarea chirurgicală la pacienții cu tumori cerebrale sau epilepsie intratabilă. Scopul operației de epilepsie este de a îndepărta țesutul epileptogen, în timp ce economisește zone cerebrale sănătoase. Cunoașterea poziției exacte a regiunilor esențiale ale creierului (cum ar fi cortexul motor primar și cortexul senzorial primar , cortexul vizual și zonele implicate în producția și înțelegerea vorbirii) ajută la evitarea deficitelor neurologice induse chirurgical. Stimularea corticală directă și potențialele evocate somatosenzoriale înregistrate pe electrocorticografie (ECoG) sunt considerate standardul de aur pentru localizarea regiunilor esențiale ale creierului. Aceste proceduri pot fi efectuate fie intraoperator, fie de la electrozi subdurali cu rețea cronică. Ambele sunt invazive.

Localizările MEG neinvazive ale sulcusului central obținute din câmpurile magnetice evocate somatosenzoriale arată un acord puternic cu aceste înregistrări invazive. Studiile MEG ajută la clarificarea organizării funcționale a cortexului somatosenzorial primar și la delimitarea extinderii spațiale a cortexului somatosenzorial al mâinii prin stimularea cifrelor individuale. Acest acord între localizarea invazivă a țesutului cortical și înregistrările MEG arată eficacitatea analizei MEG și indică faptul că MEG poate substitui procedurile invazive în viitor.

Fetal

MEG a fost folosit pentru a studia procesele cognitive, cum ar fi viziunea , audiția și prelucrarea limbajului la făt și nou-născuți.

Comparație cu tehnici conexe

MEG a fost în dezvoltare încă din anii 1960, dar a fost mult ajutat de progresele recente în algoritmi de calcul și hardware și promite o rezoluție spațială îmbunătățită, împreună cu o rezoluție temporală extrem de mare (mai bună de 1 ms ). Deoarece semnalul MEG este o măsură directă a activității neuronale, rezoluția sa temporală este comparabilă cu cea a electrozilor intracranieni.

MEG completează alte tehnici de măsurare a activității creierului, cum ar fi electroencefalografia (EEG), tomografia cu emisie de pozitroni (PET) și fMRI . Punctele sale forte constau în independența geometriei capului în comparație cu EEG (cu excepția cazului în care sunt prezente implanturi feromagnetice ), non-invazivitate, utilizarea fără radiații ionizante, spre deosebire de PET și rezoluție temporală ridicată spre deosebire de RMN.

MEG în comparație cu EEG

Deși semnalele EEG și MEG provin din aceleași procese neurofiziologice, există diferențe importante. Câmpurile magnetice sunt mai puțin distorsionate decât câmpurile electrice de către craniu și scalp, ceea ce duce la o rezoluție spațială mai bună a MEG. În timp ce scalpul EEG este sensibil atât la componentele tangențiale, cât și la componentele radiale ale unei surse de curent într-un conductor de volum sferic, MEG detectează doar componentele sale tangențiale. Prin urmare, EEG-ul scalpului poate detecta activitate atât în ​​sulci, cât și în partea superioară a giriului cortical, în timp ce MEG este cel mai sensibil la activitatea originară din sulci. Prin urmare, EEG este sensibil la activitatea din mai multe zone ale creierului, dar activitatea vizibilă în MEG poate fi localizată și cu mai multă acuratețe.

EEG-ul scalpului este sensibil la curenții de volum extracelular produși de potențialele postsinaptice. MEG detectează curenții intracelulari asociați în primul rând cu aceste potențiale sinaptice, deoarece componentele câmpului generate de curenții de volum tind să se anuleze într-un conductor de volum sferic. Decăderea câmpurilor magnetice în funcție de distanță este mai pronunțată decât pentru câmpurile electrice. Prin urmare, MEG este mai sensibil la activitatea corticală superficială, ceea ce îl face util pentru studiul epilepsiei neocorticale. În cele din urmă, MEG nu are referințe, în timp ce scalpul EEG se bazează pe o referință care, atunci când este activă, face dificilă interpretarea datelor.

Vezi si

Referințe

Lecturi suplimentare