Integrating EEG/MEG and fMRI: 99-M-0172

整合 EEG/MEG 和 fMRI:99-M-0172

基本信息

项目摘要

Development of MEG data recording and signal processing methods has been very successful. Studies of working memory tasks and auditory processing tasks have shown the ability to localize brain activation and to address issues of phasic versus tonic activity. We are investigating phenotype measures that will be applicable in many related studies and specifically the sibling project. MEG recording during cognitive activation has shown the ability to localize in very comparable fashion to fMRI. Specifically beta desynchronization at the cortical level has been found to agree with BOLD activation results. However, the MEG/EEG allows for temporal information not possible with other imaging techniques. Phasic relationships across brain areas have been demonstrated using advanced signal processing techniques. Our results show that measures of brain structure and function represent powerful tools to find susceptibility genes. Further studies have demonstrated the ability to localize signals in deeper structures such as the amygdala and to investigate the relation of visual awareness to gamma band signals. We have also found that GABA (gamma-aminobutyric acid) concentration in the anterior cingulate cortex correlates with spatially localized resting MEG beta band power. We expect that further investigation will reveal addtional relationships between gamma power and GABA systems. Diffrerences in the degree of activation especially in frontal regions as indexed by beta desynchronization during a working memory task have been found between patients with schizophrenia compared to well siblings and normal control volunteers. Further investigation of this activation has revealed an interaction with genotype for the well studied COMT marker. We have found there is a modulation of prefrontal cortex activity that occurs in anticipation of the upcoming task demands. This preparatory signal may be important in investigating cognitive dysfunction in patient populations. Differences in network patterns and dynamics are key to understanding underlying pathology in clinical groups. Bassett et al have shown that functional network differences in patient groups can be demonstrated and related to behavioral outcomes on cognitive activities. Rutter et al have shown that even at rest patients with schizophrenia have gamma power reduction compared to normal subjects. It remains to be seen whether these finding relate to state or trait differences and if there are genetic associations. We have found distinct patterns of the temporal sequence of brain regions involved in these memory tasks that show a variety of individual differences across subjects. These differences will form the basis for genotypic patterns and dscrimination in patient groups.
MEG数据记录和信号处理方法的开发非常成功。对工作记忆任务和听觉处理任务的研究表明,它们能够定位大脑激活并解决阶段性活动与强直性活动的问题。我们正在研究适用于许多相关研究,特别是兄弟项目的表型测量。 认知激活期间的 MEG 记录已显示出以与功能磁共振成像非常相似的方式进行定位的能力。具体而言,已发现皮质水平的 β 去同步化与 BOLD 激活结果一致。然而,MEG/EEG 可以提供其他成像技术无法提供的时间信息。使用先进的信号处理技术已经证明了大脑区域之间的相位关系。我们的结果表明,大脑结构和功能的测量是寻找易感基因的强大工具。进一步的研究表明,能够在杏仁核等更深的结构中定位信号,并研究视觉意识与伽马带信号的关系。我们还发现前扣带皮层中的 GABA(γ-氨基丁酸)浓度与空间局部静息 MEG β 带功率相关。我们预计进一步的研究将揭示伽玛能量和 GABA 系统之间的其他关系。 与健康的兄弟姐妹和正常对照志愿者相比,精神分裂症患者在工作记忆任务期间以β去同步化为指标的激活程度存在差异,尤其是额叶区域。对这种激活的进一步研究揭示了经过充分研究的 COMT 标记与基因型的相互作用。我们发现,在预测即将到来的任务需求时,前额皮质活动会发生调节。这种准备信号对于研究患者群体的认知功能障碍可能很重要。 网络模式和动态的差异是理解临床群体潜在病理学的关键。 Bassett 等人表明,患者群体中的功能网络差异可以得到证明,并且与认知活动的行为结果相关。 Rutter 等人发现,即使在休息时,精神分裂症患者的伽马能量也比正常人低。这些发现是否与状态或性状差异有关以及是否存在遗传关联还有待观察。我们发现参与这些记忆任务的大脑区域的时间序列有不同的模式,这些模式显示出受试者之间的各种个体差异。这些差异将构成患者群体的基因型模式和歧视的基础。

项目成果

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