Из Википедии, бесплатной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Магнитоэнцефалография
NIMH MEG.jpg
Лицо, проходящее МЭГ
MeSHD015225

Магнитоэнцефалография ( МЭГ ) - это метод функциональной нейровизуализации для картирования активности мозга путем регистрации магнитных полей, создаваемых электрическими токами, возникающими естественным образом в головном мозге , с использованием очень чувствительных магнитометров . Массивы SQUID (сверхпроводящие устройства квантовой интерференции) в настоящее время являются наиболее распространенными магнитометрами, в то время как магнитометр SERF (без релаксации спинового обмена) исследуется для будущих машин. [1] [2]Приложения МЭГ включают фундаментальные исследования перцептивных и когнитивных процессов мозга, локализацию участков, пораженных патологией, до хирургического удаления, определение функции различных частей мозга и нейробиоуправление . Это может быть применено в клинических условиях для поиска аномалий, а также в экспериментальных условиях для простого измерения активности мозга. [3]

История [ править ]

Экранированная комната доктора Коэна в Массачусетском технологическом институте, в которой первая МЭГ была измерена с помощью SQUID.
Первое измерение МЭГ с помощью SQUID в комнате доктора Коэна в Массачусетском технологическом институте

Сигналы МЭГ были впервые измерены физиком Университета Иллинойса Дэвидом Коэном в 1968 году [4] до появления СКВИДа с использованием медной индукционной катушки в качестве детектора. Для уменьшения магнитного фонового шума измерения проводились в помещении с магнитным экранированием. Катушечный детектор был недостаточно чувствительным, что приводило к плохим, зашумленным измерениям МЭГ, которые было трудно использовать. Позже Коэн построил в Массачусетском технологическом институте гораздо более защищенную комнату и использовал один из первых детекторов SQUID, только что разработанный Джеймсом Циммерманом , исследователем из Ford Motor Company [5], чтобы снова измерить сигналы МЭГ. [6] На этот раз сигналы были почти такими же четкими, как и на ЭЭГ.. Это стимулировало интерес физиков, которые искали возможности использования SQUID. После этого стали измеряться различные типы спонтанных и вызванных МЭГ.

Сначала использовался один СКВИД-детектор для последовательного измерения магнитного поля в нескольких точках вокруг головы испытуемого. Это было обременительно, и в 1980-х производители МЭГ начали объединять несколько датчиков в массивы, чтобы покрыть большую площадь головы. Современные массивы МЭГ устанавливаются в вакуумную колбу в форме шлема, которая обычно содержит 300 датчиков, покрывающих большую часть головы. Таким образом, теперь можно быстро и эффективно накапливать МЭГ субъекта или пациента.

Последние разработки направлены на повышение портативности сканеров MEG за счет использования магнитометров без релаксации спинового обмена (SERF). Магнитометры SERF относительно малы, так как для работы им не требуются громоздкие системы охлаждения. В то же время они обладают чувствительностью, эквивалентной СКВИДам. В 2012 году было продемонстрировано, что MEG может работать с атомным магнитометром в масштабе чипа (CSAM, тип SERF). [7] Совсем недавно, в 2017 году, исследователи построили рабочий прототип, который использует магнитометры SERF, установленные в портативные индивидуально напечатанные на 3D-принтере шлемы [2], которые, как они отметили в интервью, в будущем могут быть заменены чем-то более простым в использовании, например велосипедом. шлем.

Основа сигнала MEG [ править ]

Синхронизированные нейронные токи вызывают слабые магнитные поля. Магнитное поле мозга, измеряя при 10 фемто тесле (фт) для корковой активности и 10 3 фТли для человеческого альфа - ритма , значительно меньше , чем окружающий магнитный шум в городской среде, которая находится на порядка 10 8 футов или 0,1 мкТл. Таким образом, основной проблемой биомагнетизма является слабость сигнала по сравнению с чувствительностью детекторов и конкурирующим шумом окружающей среды.

Происхождение магнитного поля мозга. Электрический ток также производит сигнал ЭЭГ.

Сигналы МЭГ (и ЭЭГ) возникают в результате общего эффекта ионных токов, протекающих в дендритах нейронов во время синаптической передачи. В соответствии с уравнениями Максвелла любой электрический ток создает магнитное поле, и именно это поле измеряется. Чистые тока могут рассматриваться как текущие диполи , [8] то есть тока с позицией, ориентацией и величинами, но ни пространственных масштабов [ сомнительными - обсудить ] . Согласно правилу правой руки , токовый диполь порождает магнитное поле, которое направлено вокруг оси его векторной составляющей.

Для генерации детектируемого сигнала необходимо около 50 000 активных нейронов. [9] Поскольку токовые диполи должны иметь одинаковую ориентацию, чтобы генерировать магнитные поля, которые усиливают друг друга, часто именно слой пирамидных клеток , расположенных перпендикулярно поверхности коры, создает измеримые магнитные поля. Связки этих нейронов, которые ориентированы по касательной к поверхности кожи головы, проецируют измеримые части своих магнитных полей за пределы головы, и эти пучки обычно расположены в бороздах . Исследователи экспериментируют с различной обработкой сигналов методы поиска методов, которые обнаруживают глубокий мозговой (то есть некортикальный) сигнал, но в настоящее время нет клинически полезного метода.

Стоит отметить, что потенциалы действия обычно не создают наблюдаемого поля, в основном потому, что токи, связанные с потенциалами действия, текут в противоположных направлениях, а магнитные поля уравновешиваются. Однако поля действия были измерены от периферических нервов.

Магнитное экранирование [ править ]

Поскольку магнитные сигналы, излучаемые мозгом, имеют порядок нескольких фемтотеслов, необходима защита от внешних магнитных сигналов, включая магнитное поле Земли . Соответствующее магнитное экранирование можно получить, построив помещения из алюминия и мю-металла для уменьшения высокочастотного и низкочастотного шума соответственно.

Вход в MSR, показывая отдельные экранирующие слои

Магнитно-экранированная комната (MSR) [ править ]

Модель помещения с магнитным экранированием (MSR) состоит из трех вложенных основных слоев. Каждый из этих слоев состоит из чистого алюминия и ферромагнитного слоя с высокой проницаемостью , аналогичного по составу молибденовому пермалою . Ферромагнитный слой поставляется в виде листов толщиной 1 мм, в то время как самый внутренний слой состоит из четырех листов, находящихся в тесном контакте, а два внешних слоя состоят из трех листов каждый. Магнитная непрерывность поддерживается накладными полосами. В винтовых узлах используются изоляционные шайбы, чтобы гарантировать электрическую изоляцию каждого основного слоя. Это помогает устранить радиочастотное излучение, которое ухудшило бы работу СКВИДа. Электрическая целостность алюминия также поддерживается алюминиевыми накладками для обеспечения Экранирование от вихревых токов переменного тока , что важно при частотах выше 1 Гц. На стыки внутреннего слоя часто наносят гальваническое покрытие серебром или золотом для улучшения проводимости алюминиевых слоев. [10]

Система активного экранирования [ править ]

Активные системы предназначены для трехмерного шумоподавления. Для реализации активной системы в центре каждой поверхности устанавливаются малошумящие феррозондовые магнитометры , ориентированные перпендикулярно ей. Это отрицательно питает усилитель постоянного тока через сеть нижних частот с медленным спадом, чтобы минимизировать положительную обратную связь и колебания. В систему встроены качающиеся и размагничивающие провода. Встряхивающие проволоки увеличивают магнитную проницаемость, в то время как проволока постоянного размагничивания применяется ко всем поверхностям внутреннего основного слоя для размагничивания поверхностей. [4] Кроме того, алгоритмы шумоподавления могут уменьшить как низкочастотный, так и высокочастотный шум. В современных системах уровень шума составляет около 2–3 фТ / Гц.0,5 выше 1 Гц.

Локализация исходного кода [ править ]

Обратная задача [ править ]

Основная статья: Обратная задача

Задача, которую ставит перед собой МЭГ, состоит в том, чтобы определить местоположение электрической активности в головном мозге по наведенным магнитным полям вне головы. Такие проблемы, как эта, где параметры модели (местоположение активности) должны быть оценены по измеренным данным (сигналы СКВИДа), называются обратными задачами (в отличие от прямых задач [11], где параметры модели (например, местоположение источника) ) известны, и данные (например, поле на заданном расстоянии) должны быть оценены.) Основная трудность состоит в том, что обратная задача не имеет единственного решения (т. е. существует бесконечное количество возможных «правильных» ответов), а Проблема определения «наилучшего» решения сама по себе является предметом интенсивных исследований. [12] Возможные решения могут быть получены с использованием моделей, включающих предварительные знания о деятельности мозга.

Исходные модели могут быть либо переопределенными, либо недоопределенными. Переопределенная модель может состоять из нескольких точечных источников («эквивалентных диполей»), местоположение которых затем оценивается на основе данных. Недоопределенные модели могут использоваться в случаях, когда активировано много различных распределенных областей («решения с распределенными источниками»): существует бесконечно много возможных распределений тока, объясняющих результаты измерений, но выбирается наиболее вероятное. Алгоритмы локализации используют данные модели источника и головы, чтобы найти вероятное место для основного генератора фокусного поля.

Один тип алгоритма локализации для переопределенных моделей работает по принципу максимизации ожидания : система инициализируется с первым предположением. Запускается цикл, в котором прямая модель используется для моделирования магнитного поля, возникающего в результате текущего предположения. Предположение корректируется, чтобы уменьшить расхождение между моделируемым полем и измеренным полем. Этот процесс повторяется до схождения.

Другой распространенный метод - формирование луча , в котором теоретическая модель магнитного поля, создаваемого данным диполем тока, используется в качестве априорной вместе со статистикой второго порядка данных в форме ковариационной матрицы для вычисления линейного взвешивания матрица датчиков (формирователь луча) через инверсию Бэкуса-Гилберта . Это также известно как формирователь луча с линейно ограниченной минимальной дисперсией (LCMV). Когда формирователь луча применяется к данным, он производит оценку мощности в «виртуальном канале» в месте расположения источника.

Невозможно переоценить степень некорректности обратной задачи MEG без ограничений. Если цель состоит в том, чтобы оценить плотность тока в человеческом мозгу, скажем, с разрешением 5 мм, то хорошо известно, что подавляющее большинство информации, необходимой для выполнения уникальной инверсии, должно поступать не из измерения магнитного поля, а из применяемых ограничений. к проблеме. Кроме того, даже когда уникальная инверсия возможна при наличии таких ограничений, указанная инверсия может быть нестабильной. Эти выводы легко сделать из опубликованных работ. [13]

Изображение магнитного источника [ править ]

Расположение источников можно комбинировать с изображениями магнитно-резонансной томографии (МРТ) для создания изображений магнитных источников (MSI). Два набора данных объединяются путем измерения местоположения общего набора реперных точек, отмеченных во время МРТ липидными маркерами и отмеченных во время МЭГ с помощью наэлектризованных катушек проводов, излучающих магнитные поля. Затем местоположения исходных точек в каждом наборе данных используются для определения общей системы координат, так что возможно наложение функциональных данных MEG на структурные данные MRI («совместная регистрация »).

Критика использования этого метода в клинической практике заключается в том, что он создает цветные области с определенными границами, наложенными на МРТ-сканирование: неподготовленный зритель может не осознавать, что цвета не представляют физиологическую достоверность из-за относительно низкого пространственного разрешения изображения. MEG, а скорее облако вероятностей, полученное в результате статистических процессов. Однако, когда изображение источника магнитного поля подтверждает другие данные, оно может иметь клиническую пользу.

Локализация источника модели диполя [ править ]

Широко распространенная методика моделирования источников для MEG включает в себя расчет набора эквивалентных токовых диполей (ECD), который предполагает, что основные нейронные источники являются фокальными. Эта процедура дипольной подгонки нелинейна и чрезмерно детерминирована, поскольку количество неизвестных параметров диполя меньше, чем количество измерений МЭГ. [14] Автоматизированные алгоритмы модели нескольких диполей, такие как классификация множественных сигналов (MUSIC) и MSST.(MultiStart Spatial and Temporal) моделирование применяется для анализа ответов МЭГ. Ограничениями дипольных моделей для характеристики нейронных ответов являются (1) трудности с локализацией протяженных источников с помощью ECD, (2) проблемы с точной предварительной оценкой общего количества диполей и (3) зависимость от местоположения диполя, особенно глубины в мозге. .

Распределенные исходные модели [ править ]

В отличие от моделирования с несколькими диполями, модели с распределенными источниками разделяют пространство источника на сетку, содержащую большое количество диполей. Обратная задача - получить дипольные моменты для узлов сетки. [15]Поскольку количество неизвестных дипольных моментов намного больше, чем количество датчиков MEG, обратное решение сильно недоопределено, поэтому необходимы дополнительные ограничения для уменьшения неоднозначности решения. Основное преимущество этого подхода состоит в том, что предварительная спецификация исходной модели не требуется. Однако полученные распределения могут быть трудными для интерпретации, потому что они отражают только «размытое» (или даже искаженное) изображение истинного распределения источников нейронов. Дело осложняется тем, что пространственное разрешение сильно зависит от нескольких параметров, таких как площадь мозга, глубина, ориентация, количество датчиков и т. Д. [16]

Независимый компонентный анализ (ICA) [ править ]

Независимый компонентный анализ (ICA) - это еще одно решение для обработки сигналов, которое разделяет различные сигналы, статистически независимые во времени. Он в основном используется для удаления артефактов, таких как моргание, движение глазных мышц, артефакты лицевых мышц, сердечные артефакты и т. Д., Из сигналов МЭГ и ЭЭГ, которые могут быть загрязнены внешним шумом. [17] Однако ICA имеет плохое разрешение высококоррелированных источников мозга.

Использовать в поле [ править ]

В исследованиях основное использование MEG - измерение динамики активности. МЭГ может разрешать события с точностью до 10 миллисекунд или быстрее, в то время как функциональная МРТ (фМРТ), которая зависит от изменений кровотока, может в лучшем случае разрешать события с точностью до нескольких сотен миллисекунд. МЭГ также точно определяет источники в первичной слуховой, соматосенсорной и моторной областях. Для создания функциональных карт коры головного мозга человека во время более сложных когнитивных задач МЭГ чаще всего сочетается с фМРТ, поскольку эти методы дополняют друг друга. Нейрональная (МЭГ) и гемодинамическая(fMRI) данные не обязательно совпадают, несмотря на тесную взаимосвязь между потенциалами локального поля (LFP) и сигналами, зависящими от уровня оксигенации крови (BOLD). Сигналы MEG и BOLD могут происходить из одного и того же источника (хотя сигналы BOLD фильтруются через гемодинамический ответ).

МЭГ также используется для лучшей локализации ответов в головном мозге. Открытость установки МЭГ позволяет легко вводить внешние слуховые и зрительные стимулы. Некоторое движение объекта также возможно, если оно не сотрясает голову объекта. Ответы в головном мозге до, во время и после введения таких стимулов / движения могут быть затем отображены с более высоким пространственным разрешением, чем это было ранее возможно с помощью ЭЭГ. [18]Психологи также используют нейровизуализацию МЭГ, чтобы лучше понять взаимосвязь между функцией мозга и поведением. Например, был проведен ряд исследований, в которых сравнивались МЭГ-ответы пациентов с психологическими проблемами на контрольных пациентов. Были достигнуты большие успехи в выявлении уникальных реакций у пациентов с шизофренией, таких как нарушение слухового прохода на человеческие голоса. [19] MEG также используется для корреляции стандартных психологических реакций, таких как эмоциональная зависимость от понимания языка. [20]

Недавние исследования сообщили об успешной классификации пациентов с рассеянным склерозом , болезнью Альцгеймера , шизофренией , синдромом Шегрена , хроническим алкоголизмом , лицевыми болями и таламокортикальными аритмиями . МЭГ можно использовать, чтобы отличить этих пациентов от здоровых контрольных субъектов, что предполагает будущую роль МЭГ в диагностике. [21] [22]

Фокальная эпилепсия [ править ]

Клиническое применение МЭГ заключается в обнаружении и локализации патологической активности у пациентов с эпилепсией и в локализации красноречивой коры головного мозга для хирургического планирования у пациентов с опухолями головного мозга или трудноизлечимой эпилепсией. Целью хирургического вмешательства при эпилепсии является удаление эпилептогенной ткани при сохранении здоровых участков мозга. [23] Знание точного положения основных областей мозга (таких как первичная моторная кора и первичная сенсорная кора , зрительная кора , а также области, участвующие в производстве и понимании речи) помогает избежать хирургического вмешательства в неврологический дефицит. Прямая корковая стимуляция и соматосенсорные вызванные потенциалы, регистрируемые на ЭКоГсчитаются золотым стандартом для локализации важных областей мозга. Эти процедуры могут быть выполнены либо во время операции, либо с постоянно установленных субдуральных сеточных электродов. Оба агрессивны.

Неинвазивные МЭГ-локализации центральной борозды, полученные с помощью соматосенсорных вызванных магнитных полей, демонстрируют сильное согласие с этими инвазивными записями. [24] [25] [26] МЭГ-исследования помогают уточнить функциональную организацию первичной соматосенсорной коры и определить пространственную протяженность соматосенсорной коры руки путем стимуляции отдельных пальцев. Это согласие между инвазивной локализацией корковой ткани и записями МЭГ показывает эффективность анализа МЭГ и указывает на то, что МЭГ может заменить инвазивные процедуры в будущем.

Фетальный [ править ]

МЭГ использовалась для изучения когнитивных процессов, таких как зрение , слух и обработка речи у плодов и новорожденных. [27]

Сравнение со связанными методами [ править ]

MEG находится в разработке с 1960-х годов, но ей в значительной степени способствовали недавние достижения в вычислительных алгоритмах и аппаратном обеспечении, и она обещает улучшенное пространственное разрешение в сочетании с чрезвычайно высоким временным разрешением (лучше 1 мс ). Поскольку сигнал МЭГ является прямой мерой нейрональной активности, его временное разрешение сопоставимо с разрешением внутричерепных электродов.

МЭГ дополняет другие методы измерения активности мозга, такие как электроэнцефалография (ЭЭГ), позитронно-эмиссионная томография (ПЭТ) и фМРТ . Его сильные стороны заключаются в независимости от геометрии головы по сравнению с ЭЭГ (если отсутствуют ферромагнитные имплантаты ), неинвазивности, отсутствии ионизирующего излучения в отличие от ПЭТ и высоком временном разрешении в отличие от фМРТ.

МЭГ в сравнении с ЭЭГ [ править ]

Хотя сигналы ЭЭГ и МЭГ происходят из одних и тех же нейрофизиологических процессов, между ними есть важные различия. [28] Магнитные поля менее искажены, чем электрические поля, черепом и скальпом, что приводит к лучшему пространственному разрешению МЭГ. В то время как ЭЭГ кожи головы чувствительна как к тангенциальным, так и к радиальным компонентам источника тока в сферическом объемном проводнике, МЭГ обнаруживает только его тангенциальные компоненты. Таким образом, ЭЭГ скальпа может обнаруживать активность как в бороздах, так и в верхней части корковых извилин, тогда как МЭГ наиболее чувствительна к активности, возникающей в бороздах. Следовательно, ЭЭГ чувствительна к активности в большем количестве областей мозга, но активность, видимая на МЭГ, также может быть локализована с большей точностью.

ЭЭГ кожи головы чувствительна к внеклеточным объемным токам, создаваемым постсинаптическими потенциалами. МЭГ обнаруживает внутриклеточные токи, связанные в первую очередь с этими синаптическими потенциалами, потому что компоненты поля, генерируемые объемными токами, имеют тенденцию компенсироваться в сферическом объемном проводнике. [29] Распад магнитных полей как функция расстояния более выражен, чем для электрических полей. Следовательно, МЭГ более чувствительна к поверхностной корковой активности, что делает ее полезной для изучения неокортикальной эпилепсии. Наконец, МЭГ не содержит эталонов, в то время как ЭЭГ кожи головы полагается на эталон, который, когда он активен, затрудняет интерпретацию данных.

См. Также [ править ]

  • Слуховое вызванное поле
  • Прямые мозговые интерфейсы
  • Электрофизиология
  • Вызванное поле
  • Экскурсия
  • Магнитокардиография
  • Магнитогастрография
  • Магнитометр
  • Магнитомиография
  • КАЛЬМАР
  • Эмуляция всего мозга

Ссылки [ править ]

  1. ^ Hämäläinen М, Р Хари, Ilmoniemi RJ, Knuutila Дж, Lounasmaa О. В. (1993). «Магнитоэнцефалография - теория, приборы и приложения для неинвазивных исследований работающего мозга человека» (PDF) . Обзоры современной физики . 65 (2): 413–497. Bibcode : 1993RvMP ... 65..413H . DOI : 10.1103 / RevModPhys.65.413 . ISSN  0034-6861 .
  2. ^ a b Бото, Елена; Холмс, Найл; Леггетт, Джеймс; Робертс, Джиллиан; Шах, Вишал; Мейер, Софи С .; Муньос, Леонардо Дуке; Маллинджер, Карен Дж .; Тирни, Тим М. (март 2018 г.). «Движение магнитоэнцефалографии к реальным приложениям с носимой системой» . Природа . 555 (7698): 657–661. Bibcode : 2018Natur.555..657B . DOI : 10.1038 / nature26147 . ISSN 1476-4687 . PMC 6063354 . PMID 29562238 .   
  3. ^ Carlson NR (2013). Физиология поведения . Верхний Saddle River, NJ: Pearson Education Inc. стр.  152 -153. ISBN 978-0-205-23939-9.
  4. ^ а б Коэн Д. (август 1968 г.). «Магнитоэнцефалография: свидетельство магнитных полей, создаваемых токами альфа-ритма». Наука . 161 (3843): 784–6. Bibcode : 1968Sci ... 161..784C . DOI : 10.1126 / science.161.3843.784 . PMID 5663803 . S2CID 34001253 .  
  5. ^ Циммерман JE, теин P, Harding JT (1970). «Конструирование и работа стабильных сверхпроводящих точечных квантовых устройств с высокочастотным смещением и т. Д.». Журнал прикладной физики . 41 (4): 1572–1580. DOI : 10.1063 / 1.1659074 .
  6. ^ Коэн D (февраль 1972 г.). «Магнитоэнцефалография: обнаружение электрической активности мозга с помощью сверхпроводящего магнитометра» (PDF) . Наука . 175 (4022): 664–6. Bibcode : 1972Sci ... 175..664C . DOI : 10.1126 / science.175.4022.664 . PMID 5009769 . S2CID 29638065 .   
  7. ^ Сандер TH, Preusser J, Mhaskar R, Kitching J, Trahms L, Knappe S (май 2012). «Магнитоэнцефалография с атомным магнитометром в масштабе чипа» . Биомедицинская оптика Экспресс . 3 (5): 981–90. DOI : 10,1364 / BOE.3.000981 . PMC 3342203 . PMID 22567591 .  
  8. ^ Хямяляйнен, Матти; Хари, Риитта; Ilmoniemi, Risto J .; Кнуутила, Юкка; Лоунасмаа, Олли В. (1993-04-01). "Магнитоэнцефалография --- теория, приборы и приложения к неинвазивным исследованиям работающего человеческого мозга" . Обзоры современной физики . 65 (2): 413–497. Bibcode : 1993RvMP ... 65..413H . DOI : 10.1103 / RevModPhys.65.413 .
  9. Перейти ↑ Okada Y (1983). «Нейрогенез вызванных магнитных полей» . В Williamson SH, Romani GL, Kaufman L, Modena I (ред.). Биомагнетизм: междисциплинарный подход . Нью-Йорк: Пленум Пресс. С. 399–408. ISBN 978-1-4757-1785-3.
  10. ^ Коэн Д., Шлепфер Ю., Альфорс С., Хямяляйнен М., Халгрен Э. «Новая шестиуровневая магнитно-экранированная комната для МЭГ» (PDF) . Чарлстаун, Массачусетс: Центр биомедицинской визуализации Атинула А. Мартинос, Массачусетская больница общего профиля. S2CID 27016664 .   Cite journal requires |journal= (help)
  11. ^ Tanzer IO (2006). Численное моделирование в электро- и магнитоэнцефалографии (кандидатская диссертация). Финляндия: Хельсинкский технологический университет.
  12. ^ Гаук O, Вакеман DG, Henson R (февраль 2011). «Сравнение нормализованных по шуму оценок минимальных норм для анализа MEG с использованием нескольких показателей разрешения» . NeuroImage . 54 (3): 1966–74. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2010.09.053 . PMC 3018574 . PMID 20884360 .  
  13. ^ Sheltraw D, Coutsias E (2003). «Обратимость плотности тока по электромагнитным данным ближнего поля» (PDF) . Журнал прикладной физики . 94 (8): 5307–5315. Bibcode : 2003JAP .... 94.5307S . DOI : 10.1063 / 1.1611262 .
  14. ^ Huang MX, Dale AM, песни T, Halgren E, Harrington DL, Подгорный I, Canive JM, Льюис S, Ли RR (июль 2006). "Векторное решение пространственно-временной минимальной L1-нормы для MEG". NeuroImage . 31 (3): 1025–37. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2006.01.029 . PMID 16542857 . S2CID 9607000 .  
  15. ^ Hämäläinen MS, Ilmoniemi RJ (январь 1994). «Интерпретация магнитных полей мозга: оценки минимальной нормы». Медицинская и биологическая инженерия и вычисления . 32 (1): 35–42. DOI : 10.1007 / BF02512476 . PMID 8182960 . S2CID 6796187 .  
  16. ^ Молинс A, Stufflebeam SM, Brown EN, Hämäläinen MS (сентябрь 2008 г.). «Количественная оценка выгоды от интеграции данных МЭГ и ЭЭГ при минимальной оценке l2-нормы». NeuroImage . 42 (3): 1069–77. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2008.05.064 . PMID 18602485 . S2CID 6462818 .  
  17. ^ Юнг Т.П., Makeig S, Уэстерфилд М, Таунсенд Дж, Courchesne Е, Сейновски т (октябрь 2000 г.). «Удаление артефактов глазной активности из потенциалов, связанных с зрительными событиями, у здоровых и клинических субъектов» (PDF) . Клиническая нейрофизиология . 111 (10): 1745–58. CiteSeerX 10.1.1.164.9941 . DOI : 10.1016 / S1388-2457 (00) 00386-2 . PMID 11018488 . S2CID 11044416 .    [ постоянная мертвая ссылка ]
  18. ^ Цуй R, Каннингтон R, Beisteiner R, Deecke L (2012). «Влияние силовой нагрузки на корковую активность, предшествующую произвольному движению пальцев». Неврология, психиатрия и исследования мозга . 18 (3): 97–104. DOI : 10.1016 / j.npbr.2012.03.001 .
  19. Перейти ↑ Hirano Y, Hirano S, Maekawa T, Obayashi C, Oribe N, Monji A, Kasai K, Kanba S, Onitsuka T (март 2010). «Дефицит слухового стробирования человеческих голосов при шизофрении: исследование MEG». Исследование шизофрении . 117 (1): 61–7. DOI : 10.1016 / j.schres.2009.09.003 . PMID 19783406 . S2CID 7845180 .  
  20. ^ Ихары А, Вэй Q, Матани А, Fujimaki Н, Ягура Н, Ногайская Т, Умэхара Н, Murata Т (январь 2012). «Понимание речи в зависимости от эмоционального контекста: исследование магнитоэнцефалографии». Неврологические исследования . 72 (1): 50–8. DOI : 10.1016 / j.neures.2011.09.011 . PMID 22001763 . S2CID 836242 .  
  21. ^ Георгопулоса AP, Karageorgiou E, Летхольд AC, Льюис С. Линч JK, Алонсо AA, Аслам Z, Карпентер AF, Георгопулоса A, Hemmy Л.С., Koutlas И.Г., Langheim FJ, McCarten JR, McPherson SE, Pardo СП, Pardo PJ, Парри GJ, Rottunda SJ, Segal BM, Sponheim SR, Stanwyck JJ, Stephane M, Westermeyer JJ (декабрь 2007 г.). «Синхронные нейронные взаимодействия, оцениваемые с помощью магнитоэнцефалографии: функциональный биомаркер заболеваний головного мозга» . Журнал нейронной инженерии . 4 (4): 349–55. Bibcode : 2007JNEng ... 4..349G . DOI : 10.1088 / 1741-2560 / 4/4/001 . hdl : 10161/12446 . PMID 18057502 . 
  22. ^ Монтес Т., Пойл СС, Джонс Б.Ф., Маншанден I, Вербунт JP, ван Дейк Б.В., Брюссаард А.Б., ван Оойен А., Стэм С.Дж., Шелтенс П., Линкенкаер-Хансен К. (февраль 2009 г.). «Измененные временные корреляции в париетальных альфа- и префронтальных тета-колебаниях на ранней стадии болезни Альцгеймера» . Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 106 (5): 1614–9. Bibcode : 2009PNAS..106.1614M . DOI : 10.1073 / pnas.0811699106 . PMC 2635782 . PMID 19164579 .  
  23. ^ Luders HO (1992). Хирургия эпилепсии . Нью-Йорк Рэйвен Пресс.
  24. ^ Sutherling WW, Crandall PH, Darcey TM, Becker DP, Левек MF, Barth DS (ноябрь 1988). «Магнитное и электрическое поля согласуются с внутричерепной локализацией соматосенсорной коры». Неврология . 38 (11): 1705–14. DOI : 10,1212 / WNL.38.11.1705 . PMID 3185905 . S2CID 8828767 .  
  25. ^ Rowley HA, Roberts TP (ноябрь 1995). «Функциональная локализация методом магнитоэнцефалографии». Клиники нейровизуализации Северной Америки . 5 (4): 695–710. PMID 8564291 . 
  26. ↑ Gallen CC, Hirschkoff EC, Buchanan DS (май 1995). «Магнитоэнцефалография и визуализация магнитных источников. Возможности и ограничения». Клиники нейровизуализации Северной Америки . 5 (2): 227–49. PMID 7640886 . 
  27. ^ Шеридан CJ, Matuz Т, Драгонова Р, Есваран Н, Preissl Н (2010). «Магнитоэнцефалография плода - достижения и проблемы в изучении пренатальных и ранних постнатальных реакций мозга: обзор» . Младенчество и развитие ребенка . 19 (1): 80–93. DOI : 10.1002 / icd.657 . PMC 2830651 . PMID 20209112 .  
  28. ^ Cohen D, Cuffin BN (июль 1983). «Демонстрация полезных различий между магнитоэнцефалограммой и электроэнцефалограммой». Электроэнцефалография и клиническая нейрофизиология . 56 (1): 38–51. DOI : 10.1016 / 0013-4694 (83) 90005-6 . PMID 6190632 . 
  29. ^ Barth DS, Sutherling W, J Битти (март 1986). «Внутриклеточные токи интериктальных пенициллиновых спайков: данные нейромагнитного картирования». Исследование мозга . 368 (1): 36–48. DOI : 10.1016 / 0006-8993 (86) 91040-1 . PMID 3955364 . S2CID 3078690 .  

Дальнейшее чтение [ править ]

  • Baillet S, Mosher JC, Leahy RM (ноябрь 2001 г.). «Электромагнитное картирование мозга». Журнал обработки сигналов IEEE . 18 (6): 14–30. Bibcode : 2001ISPM ... 18 ... 14В . DOI : 10.1109 / 79.962275 .
  • Коэн Д. (2004). «Бостон и история биомагнетизма». Неврология и клиническая нейрофизиология . 30 (1): 114. PMID  16012683 .
  • Коэн Д., Халгрен Э. (2004). «Магнитоэнцефалография». В Adelman G, Smith B (ред.). Энциклопедия неврологии . Эльзевир.
  • Хямяляйнен М., Хари Р., Ильмониеми Р., Кнуутила Дж., Лунасмаа О. В. (1993). «Магнитоэнцефалография - теория, приборы и приложения для неинвазивных исследований обработки сигналов в человеческом мозге» (PDF) . Обзоры современной физики . 65 (2): 413–497. Bibcode : 1993RvMP ... 65..413H . DOI : 10,1103 / revmodphys.65.413 .
  • Хансен П.К., Крингельбах М.Л., Салмелин Р. (2010). MEG: Введение в методы . Нью-Йорк: Oxford University Press Inc.
  • Мураками С., Окада Ю. (сентябрь 2006 г.). «Вклад основных нейронов неокортекса в сигналы магнитоэнцефалографии и электроэнцефалографии» . Журнал физиологии . 575 (Pt 3): 925–36. DOI : 10.1113 / jphysiol.2006.105379 . PMC  1995 687 . PMID  16613883 .
  • Сук Дж., Рибари Ю., Каппелл Дж., Ямамото Т., Ллинас Р. (март 1991 г.). «Анатомическая локализация, выявленная при записи МЭГ соматосенсорной системы человека». Электроэнцефалография и клиническая нейрофизиология . 78 (3): 185–96. DOI : 10.1016 / 0013-4694 (91) 90032-у . PMID  1707790 .
  • Танзер О.И. (2006). Численное моделирование в электро- и магнитоэнцефалографии (кандидатская диссертация). Финляндия: Хельсинкский технологический университет.
  • Wolters CH, Anwander A, Tricoche X, Weinstein D, Koch MA, MacLeod RS (2006). «Влияние анизотропии тканевой проводимости на поле ЭЭГ / МЭГ и расчет обратного тока в реалистичной модели головы: моделирование и визуализация с использованием моделирования методом конечных элементов с высоким разрешением» . NeuroImage . 30 (3): 813–826. DOI : 10.1016 / j.neuroimage.2005.10.014 . PMID  16364662 . S2CID  5578998 .