Магнитоэнцефалография - Magnetoencephalography

Магнитоэнцефалография
NIMH MEG.jpg
Лицо, проходящее МЭГ
MeSHD015225

Магнитоэнцефалография (МЭГ) это функциональная нейровизуализация метод картирования активности мозга путем записи магнитные поля произведено электрические токи естественно происходящие в мозг, используя очень чувствительные магнитометры. Массивы Кальмары (сверхпроводящие устройства квантовой интерференции) в настоящее время являются наиболее распространенными магнитометрами, в то время как SERF Магнитометр (без релаксации спинового обмена) исследуется для будущих машин.[1][2] Применения 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

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 из Университета Иллинойса. Дэвид Коэн в 1968 г.,[4] до появления КАЛЬМАР, используя медную индукционную катушку в качестве детектора. Для уменьшения магнитного фонового шума измерения проводились в помещении с магнитной изоляцией. Катушечный детектор был недостаточно чувствительным, что приводило к плохим, зашумленным измерениям МЭГ, которые было трудно использовать. Позже Коэн построил в Массачусетском технологическом институте гораздо лучше экранированную комнату и использовал один из первых СКВИД-детекторов, только что разработанный Джеймс Э. Циммерман, исследователь Ford Motor Company,[5] снова измерить сигналы MEG.[6] На этот раз сигналы были почти такими же четкими, как и сигналы ЭЭГ. Это стимулировало интерес физиков, которые искали возможности использования СКВИДов. После этого начали измеряться различные типы спонтанных и вызванных МЭГ.

Сначала один СКВИД-детектор использовался для последовательного измерения магнитного поля в нескольких точках вокруг головы испытуемого. Это было громоздко, и в 1980-х производители МЭГ начали объединять несколько датчиков в массивы, чтобы покрыть большую площадь головы. Современные массивы МЭГ устанавливаются в шлемообразной форме. термос которые обычно содержат 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 спиновой обмен без релаксации (SERF) магнитометры. Магнитометры SERF относительно малы, поскольку 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, в котором используются магнитометры SERF, установленные в портативные индивидуально напечатанные на 3D-принтере шлемы.[2] которые, как они отмечали в интервью, в будущем можно заменить чем-то более простым в использовании, например, велосипедным шлемом.

Основа сигнала МЭГ

Синхронизированные нейронные токи наводить слабые магнитные поля. Магнитное поле мозга, равное 10 фемтотесла (fT) для корковый активность и 103 fT для человека альфа-ритм, значительно меньше, чем окружающий магнитный шум в городской среде, который составляет порядка 108 fT 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) происходят из чистого эффекта ионных токов, протекающих в дендриты нейронов во время синаптический коробка передач. В соответствии с Уравнения Максвелла любой электрический ток будет создавать магнитное поле, и именно это поле измеряется. Чистые токи можно представить как текущие диполи,[8] т.е. токи с положением, ориентацией и величиной, но без пространственной протяженности[сомнительный – обсудить]. Согласно правило правой руки, токовый диполь создает 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 для создания магнитных полей, усиливающих друг друга, часто это слой пирамидные клетки, которые расположены перпендикулярно поверхности коры головного мозга, что создает измеримые магнитные поля. Связки этих нейронов, которые ориентированы тангенциально к поверхности кожи головы, проецируют измеримые части своих магнитных полей за пределы головы, и эти пучки обычно расположены в борозды. Исследователи экспериментируют с различными обработка сигнала методы в поисках 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, главным образом потому, что токи, связанные с потенциалами действия, текут в противоположных направлениях, а магнитные поля компенсируются. Однако поля действия были измерены от периферических нервов.

Магнитное экранирование

Поскольку магнитные сигналы, излучаемые мозгом, имеют порядок нескольких фемтотеслов, они экранируются от внешних магнитных сигналов, в том числе Магнитное поле Земли, необходимо. Подходящее магнитное экранирование можно получить, построив комнаты из алюминий и мю-металл для снижения высоких и низких частот шум соответственно.

Вход в MSR, показывая отдельные экранирующие слои

Магнитно-экранированная комната (МСР)

Модель помещения с магнитным экраном (MSR) состоит из трех вложенных основных слоев. Каждый из этих слоев состоит из чистого алюминиевого слоя с высокой проницаемостью. ферромагнитный слой, близкий по составу к молибдену пермаллой. 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 изолирующие шайбы, обеспечивающие электрическую изоляцию каждого основного слоя. Это помогает устранить радиочастота излучение, которое ухудшило бы работу СКВИДа. Электрическая целостность алюминия также поддерживается алюминиевыми накладками для обеспечения AC вихревой ток экранирование, что важно на частотах выше 1 Гц. На стыки внутреннего слоя часто наносят гальваническое покрытие серебром или золотом для улучшения проводимости алюминиевых слоев.[10]

Система активного экранирования

Активные системы предназначены для трехмерного шумоподавления. Для реализации активной системы малошумящий магнитный клапан магнитометры устанавливаются в центре каждой поверхности и ориентированы перпендикулярно ей. Это отрицательно питает ОКРУГ КОЛУМБИЯ усилитель через сеть нижних частот с медленным спадом, чтобы минимизировать положительную обратную связь и колебания. Встроенные в систему трясутся и размагничивание провода. Встряхивающие проволоки увеличивают магнитную проницаемость, в то время как проволока для постоянного размагничивания применяется ко всем поверхностям внутреннего основного слоя для размагничивания поверхностей.[4] Более того, алгоритмы шумоподавления могут уменьшить как низкочастотный, так и высокочастотный шум. Современные системы имеют шумный этаж около 2–3 фТл / Гц0.5 выше 1 Гц.

Локализация источника

Обратная задача

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, когда параметры модели (местоположение активности) должны быть оценены на основе измеренных данных (сигналов СКВИДа), называются обратные задачи (в отличие от вперед проблемы[11] где параметры модели (например, местоположение источника) известны и данные (например, поле на заданном расстоянии) должны быть оценены.) Основная трудность заключается в том, что обратная задача не имеет единственного решения (т.е. существует бесконечное количество возможных «правильные» ответы), 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»), местоположения которых затем оцениваются по данным. Недоопределенные модели могут использоваться в случаях, когда активировано много различных распределенных областей («решения с распределенным источником»): 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 следующим образом: ожидание-максимизация: система инициализируется с первого предположения. 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 которой теоретическая модель магнитного поля, создаваемого данным диполем тока, используется в качестве априорной, наряду со статистикой второго порядка данных в виде ковариационная матрица, чтобы вычислить линейное взвешивание матрицы датчиков (формирователя луча) через Обратное 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 точно установлено, 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, эта инверсия может быть нестабильной. Эти выводы легко сделать из опубликованных работ.[13]

Изображение магнитного источника

Исходные местоположения можно комбинировать с магнитно-резонансная томография (МРТ) изображения для создания изображений с магнитным источником (MSI). Два набора данных объединяются путем измерения местоположения общего набора реперные точки маркируются во время МРТ липидными маркерами и маркируются во время МЭГ с помощью наэлектризованных катушек провода, излучающих магнитные поля. Затем положения реперных точек в каждом наборе данных используются для определения общей системы координат, чтобы наложить функциональные данные МЭГ на структурные данные МРТ ("регистрация ") возможно.

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 MEG, а скорее облако вероятностей, полученное из статистических процессов. Однако, когда изображение источника магнитного поля подтверждает другие данные, оно может иметь клиническое применение.

Локализация источника дипольной модели

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 MEG.[14] Автоматизированные алгоритмы модели нескольких диполей, такие как классификация множественных сигналов (МУЗЫКА) и MSST (MultiStart Spatial и 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

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, чтобы уменьшить неоднозначность решения. Основное преимущество этого подхода состоит в том, что не требуется предварительная спецификация исходной модели. Однако полученные распределения могут быть трудными для интерпретации, потому что они отражают только «размытое» (или даже искаженное) изображение истинного распределения нейронных источников. 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)

Независимый компонентный анализ (ICA) - еще одно решение для обработки сигналов, которое разделяет разные сигналы, которые статистически независимы 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 низкое разрешение высококоррелированных источников мозга.

Использование в поле

В исследованиях основное использование MEG - измерение динамики активности. MEG может разрешать события с точностью до 10 миллисекунд или быстрее, в то время как функциональная МРТ (фМРТ), который зависит от изменений кровотока, может в лучшем случае разрешить 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. Нейрональные (МЭГ) и гемодинамический Данные (фМРТ) 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 источника (хотя сигналы BOLD фильтруются через гемодинамический ответ).

МЭГ также используется для лучшей локализации ответов в 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] МЭГ также используется для корреляции стандартных психологических реакций, таких как эмоциональная зависимость от понимания речи.[20]

Недавние исследования сообщили об успешной классификации пациентов с рассеянный склероз, Болезнь Альцгеймера, шизофрения, Синдром Шегрена, хронический алкоголизм, лицевая боль и таламокортикальные аритмии. МЭГ можно использовать для отделения этих пациентов от здоровых контрольных субъектов, что предполагает будущую роль МЭГ в диагностике.[21][22]

Фокальная эпилепсия

Клиническое применение МЭГ заключается в обнаружении и локализации патологической активности у пациентов с эпилепсия, и в локализации красноречивый кортекс для хирургического планирования у пациентов с опухоли головного мозга или трудноизлечимая эпилепсия. Целью хирургического вмешательства при эпилепсии является удаление эпилептогенной ткани при сохранении здоровых участков мозга.[23] Зная точное положение важных областей мозга (таких как первичная моторная кора и первичная сенсорная кора, зрительная кора и области, участвующие в формировании речи и ее понимании) помогает избежать неврологического дефицита, вызванного хирургическим вмешательством. Прямая корковая стимуляция и соматосенсорные вызванные потенциалы, записанные на ЭКоГ считаются золотым стандартом для локализации важных областей мозга. Эти процедуры могут быть выполнены либо во время операции, либо с постоянно установленных субдуральных сеточных электродов. Оба являются инвазивными.

Неинвазивная локализация МЭГ центральной борозды, полученная с помощью соматосенсорных вызванных магнитных полей, демонстрирует сильное согласие с этими инвазивными записями.[24][25][26] МЭГ-исследования помогают уточнить функциональную организацию первичной соматосенсорной коры и очертить 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.

Плода

МЭГ использовалась для изучения когнитивных процессов, таких как видение, прослушивание, и языковая обработка у плодов и новорожденных.[27]

Сравнение с родственными методами

MEG находится в разработке с 1960-х годов, но ей в значительной степени способствовали недавние достижения в вычислительных алгоритмах и аппаратном обеспечении, и обещает усовершенствовать Пространственное разрешение в сочетании с чрезвычайно высоким временное разрешение (лучше 1 РС ). 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 только ферромагнитный имплантаты присутствуют), неинвазивность, отсутствие ионизирующего излучения, в отличие от ПЭТ, и высокое временное разрешение в отличие от фМРТ.

МЭГ по сравнению с ЭЭГ

Хотя сигналы ЭЭГ и МЭГ происходят из одних и тех же нейрофизиологических процессов, существуют важные различия.[28] Магнитные поля меньше искажаются черепом и скальпом, чем электрические поля, что приводит к лучшему пространственному разрешению МЭГ. В то время как ЭЭГ скальпа чувствительна как к тангенциальным, так и к радиальным компонентам источника тока в проводнике сферического объема, МЭГ обнаруживает только его тангенциальные компоненты. Таким образом, ЭЭГ кожи головы 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 сокращаться в сферическом объемном проводнике.[29] Затухание магнитных полей как функция расстояния более выражено, 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.

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ Хямяляйнен М., Хари Р., Ильмониеми Р. Дж., Кнуутила Дж., Лунасмаа О. В. (1993). «Магнитоэнцефалография - теория, приборы и приложения для неинвазивных исследований работающего мозга человека» (PDF). Обзоры современной физики. 65 (2): 413–497. Bibcode:1993РвМП ... 65..413Н. Дои:10.1103 / RevModPhys.65.413. ISSN  0034-6861.
  2. ^ а б Бото, Елена; Холмс, Найл; Леггетт, Джеймс; Робертс, Джиллиан; Шах, Вишал; Мейер, Софи С .; Муньос, Леонардо Дуке; Маллингер, Карен Дж .; Тирни, Тим М. (март 2018 г.). «Движение магнитоэнцефалографии к реальным приложениям с помощью носимой системы». Природа. 555 (7698): 657–661. Bibcode:2018Натура.555..657Б. Дои:10.1038 / природа26147. ISSN  1476-4687. ЧВК  6063354. PMID  29562238.
  3. ^ Карлсон Н.Р. (2013). Физиология поведения. Река Аппер Сэдл, Нью-Джерси: 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. Дои:10.1126 / science.161.3843.784. PMID  5663803. S2CID  34001253.
  5. ^ Циммерман Дж. Э., Тейна П., Хардинг Дж. Т. (1970). «Конструирование и работа стабильных сверхпроводящих точечных квантовых устройств с высокочастотным смещением и др.». Журнал прикладной физики. 41 (4): 1572–1580. Дои:10.1063/1.1659074.
  6. ^ Коэн Д. (февраль 1972 г.). «Магнитоэнцефалография: обнаружение электрической активности мозга с помощью сверхпроводящего магнитометра» (PDF). Наука. 175 (4022): 664–6. Bibcode:1972 г., наука ... 175..664C. Дои:10.1126 / science.175.4022.664. PMID  5009769. S2CID  29638065.
  7. ^ Сандер Т.Х., Преуссер Дж., Мхаскар Р., Китчинг Дж., Трамс Л., Кнаппе С. (май 2012 г.). «Магнитоэнцефалография с чип-атомным магнитометром». Биомедицинская оптика Экспресс. 3 (5): 981–90. Дои:10.1364 / BOE.3.000981. ЧВК  3342203. PMID  22567591.
  8. ^ Хямяляйнен, Матти; Хари, Риитта; Ilmoniemi, Risto J .; Кнуутила, Юкка; Лоунасмаа, Олли В. (1 апреля 1993 г.). «Магнитоэнцефалография --- теория, приборы и приложения для неинвазивных исследований работающего человеческого мозга». Обзоры современной физики. 65 (2): 413–497. Bibcode:1993РвМП ... 65..413Н. Дои:10.1103 / RevModPhys.65.413.
  9. ^ Окада 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., Хальгрен Э. «Новая шестислойная магнито-экранированная комната для МЭГ» (PDF). Чарлстаун, Массачусетс: Центр биомедицинской визуализации Атинулы А. Мартинос, Массачусетская больница общего профиля. S2CID  27016664. Цитировать журнал требует | журнал = (Помогите)
  11. ^ Танцер И.О. (2006). Численное моделирование в электро- и магнитоэнцефалографии (Кандидатская диссертация). Финляндия: Хельсинкский технологический университет.
  12. ^ Хаук О., Уэйкман Д. Г., Хенсон Р. (февраль 2011 г.). «Сравнение нормализованных по шуму оценок минимальной нормы для анализа MEG с использованием нескольких показателей разрешения». NeuroImage. 54 (3): 1966–74. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2010.09.053. ЧВК  3018574. PMID  20884360.
  13. ^ Шелтро Д., Кутсиас Э. (2003). «Обратимость плотности тока по электромагнитным данным ближнего поля» (PDF). Журнал прикладной физики. 94 (8): 5307–5315. Bibcode:2003JAP .... 94.5307S. Дои:10.1063/1.1611262.
  14. ^ Хуанг М.Х., Дейл А.М., Сонг Т., Халгрен Э., Харрингтон Д.Л., Подгорный И., Канив Д.М., Льюис С., Ли Р.Р. (июль 2006 г.). "Векторное решение пространственно-временной минимальной L1-нормы для MEG". NeuroImage. 31 (3): 1025–37. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2006.01.029. PMID  16542857. S2CID  9607000.
  15. ^ Hämäläinen MS, Ilmoniemi RJ (январь 1994 г.). «Интерпретация магнитных полей мозга: оценки минимальной нормы». Медицинская и биологическая инженерия и вычисления. 32 (1): 35–42. Дои:10.1007 / BF02512476. PMID  8182960. S2CID  6796187.
  16. ^ Молинс А., 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. Дои:10.1016 / j.neuroimage.2008.05.064. PMID  18602485. S2CID  6462818.
  17. ^ Юнг Т.П., Макейг С., Вестерфилд М., Таунсенд Дж., Куршен Е., Сейновски Т.Дж. (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. Дои:10.1016 / S1388-2457 (00) 00386-2. PMID  11018488. S2CID  11044416.[постоянная мертвая ссылка ]
  18. ^ Цуй Р., Каннингтон Р., Бейштайнер Р., Дик Л. (2012). «Влияние силовой нагрузки на корковую активность, предшествующую произвольному движению пальцев». Неврология, психиатрия и исследования мозга. 18 (3): 97–104. Дои:10.1016 / j.npbr.2012.03.001.
  19. ^ Хирано Ю., Хирано С., Маэкава Т., Обаяси К., Орибэ Н., Мондзи А., Касаи К., Канба С., Оницука Т. (март 2010 г.). «Дефицит слухового стробирования человеческих голосов при шизофрении: исследование MEG». Исследование шизофрении. 117 (1): 61–7. Дои:10.1016 / j.schres.2009.09.003. PMID  19783406. S2CID  7845180.
  20. ^ Ихара А., Вэй К., Матани А., Фуджимаки Н., Ягура Х, Ногай Т., Умехара Х., Мурата Т. (январь 2012 г.). «Понимание речи в зависимости от эмоционального контекста: исследование магнитоэнцефалографии». Нейробиологические исследования. 72 (1): 50–8. Дои:10.1016 / j.neures.2011.09.011. PMID  22001763. S2CID  836242.
  21. ^ Георгопулос А.П., Карагеоргиу Э., Лейтхольд А.С., Льюис С.М., Линч Дж.К., Алонсо А.А., Аслам З., Карпентер А.Ф., Георгопулос А., Хемми Л.С., Кутлас И.Г., Лангхайм Ф.Дж., Маккартен-младший, Макферсон С.Е., Пардо Дж. , 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. Дои:10.1088/1741-2560/4/4/001. HDL:10161/12446. PMID  18057502.
  22. ^ Монтес Т., Поил С.С., Джонс Б.Ф., Маншанден И., Вербунт Дж. П., ван Дейк Б.В., Брюссаард А.Б., ван Оойен А., Стэм С.Дж., Шелтенс П., Линкенкаер-Хансен К. (февраль 2009 г.). «Измененные временные корреляции париетальных альфа- и префронтальных тета-колебаний на ранней стадии болезни Альцгеймера». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки. 106 (5): 1614–9. Bibcode:2009ПНАС..106.1614М. Дои:10.1073 / pnas.0811699106. ЧВК  2635782. PMID  19164579.
  23. ^ Людерс ХО (1992). Хирургия эпилепсии. Нью-Йорк Рэйвен Пресс.
  24. ^ Сазерлинг WW, Крэндалл PH, Дарси TM, Беккер Д.П., Левеск М.Ф., Барт Д.С. (ноябрь 1988 г.). «Магнитное и электрическое поля соответствуют внутричерепной локализации соматосенсорной коры». Неврология. 38 (11): 1705–14. Дои:10.1212 / WNL.38.11.1705. PMID  3185905. S2CID  8828767.
  25. ^ Роули Х.А., Робертс Т.П. (ноябрь 1995 г.). «Функциональная локализация методом магнитоэнцефалографии». Клиники нейровизуализации Северной Америки. 5 (4): 695–710. PMID  8564291.
  26. ^ Галлен CC, Hirschkoff EC, Buchanan DS (май 1995 г.). «Магнитоэнцефалография и визуализация магнитных источников. Возможности и ограничения». Клиники нейровизуализации Северной Америки. 5 (2): 227–49. PMID  7640886.
  27. ^ Шеридан CJ, Матуз Т., Драганова Р., Эсваран Х, Прейссл Х (2010). «Магнитоэнцефалография плода - достижения и проблемы в изучении пренатальной и ранней постнатальной реакции мозга: обзор». Младенчество и развитие ребенка. 19 (1): 80–93. Дои:10.1002 / icd.657. ЧВК  2830651. PMID  20209112.
  28. ^ Коэн Д., Каффин Б.Н. (июль 1983 г.). «Демонстрация полезных различий между магнитоэнцефалограммой и электроэнцефалограммой». Электроэнцефалография и клиническая нейрофизиология. 56 (1): 38–51. Дои:10.1016/0013-4694(83)90005-6. PMID  6190632.
  29. ^ Барт Д.С., Сазерлинг В., Битти Дж. (Март 1986 г.). «Внутриклеточные токи интериктальных пенициллиновых спайков: данные нейромагнитного картирования». Исследование мозга. 368 (1): 36–48. Дои:10.1016/0006-8993(86)91040-1. PMID  3955364. S2CID  3078690.

дальнейшее чтение