意思決定は、機能的磁気共鳴画像法(FMRI)で幅広く研究されてきた動的でインタラクティブなプロセスです。神経イメージングの証拠は、前帯状帯状および側前頭前野がそのニューラルネットワークに不可欠なノードであることを示す。しかし、時間的解像度が限られているため、FMRIは、その相互作用のタイミングと性質をリアルタイムで正確に反映することはできません。
本研究では、解剖学的に制約された磁気および脳波学またはMEG法を用いて、MEG信号の分散型ソースモデリングと脳ムービーを形成する構造MRIを組み合わせたものである。急性アルコール中毒が意思決定にどのような影響を与えるかを調べることができます。この手順を実証するには、ジョー・ハッパーとバーク・ローゼン、博士課程の学生、ローラ・ワーグナー(研究員)が含まれる。
まず、参加者を MEG ラボにエスコートしてテスト スキャンを実行します。スキャナーに入れ、可能な磁化のチャネルを確認します。その後、体重を測定し、電子呼吸器に吹き込まします。
アルコールの主観的影響の動的変化を評価するには、呼吸アルコール濃度抑制の上昇および下肢の間に、飲酒前および実験中の2つの追加の機会に、標準化されたスケールで彼らの瞬間的な感情と状態を評価することを被験者に知らせます。次に、刺激プレゼンテーションソフトウェアを使用してラップトップ上で Stroop タスクの練習実行を管理し、参加者が記録する前にタスクを理解できるようにします。各参加者の性別と体重に基づいて、プレミアム品質のウォッカと冷やしたオレンジジュースを混ぜてアルコール飲料を準備します。
プラセボ飲料としてウォッカで振り回されたリムとグラスにオレンジジュースの同じボリュームを提供しています。約10分で飲み物を飲むように参加者に依頼します。次に、参加者の頭に脳波キャップと電気式ログラム(EOG)を置きます。
すべてのインピーダンスが5キロオーム以下であることを確認します。ヘッドポジションインジケータHPIを取り付け、額の両側と各耳の後ろにコイルを取り付けます。参加者の頭に参照フレームを配置します。
HPIコイルのナシオンおよび2つの前耳の点位置を含む受託点の位置を、エンディジタイズし、EEG電極、およびヘッド形状を引き出す多数の追加点を得る。飲んだ後15分から始まる、呼吸器で参加者の呼吸アルコール濃度を確認してください。そして、5分おきに、彼らが記録室に入るまで。
まず、参加者をMEGスキャナに快適に配置します。前頭前活動は特に興味深いので、参加者の頭部がヘルメットの上部に触れ、正面に沿って整列するように、参加者を配置するようにしてください。次に、HPIコイルと電気キャップをスキャナーのそれぞれの入力に接続します。
ボタンを快適に押せるように、応答パッドを配置します。参加者に点滅を最小限に抑え、話すことによって起こされる頭の動きを含む動きを避けるように思い出させてください。すべてのチャンネルでアーティファクトを確認し、スキャナーのヘッド位置を測定します。
次に、データ収集を開始し、タスクを開始します。シールドされた部屋では電子機器を使用できないため、唾液で飽和した綿棒で構成され、読み出しを提供するレセプタクルに挿入される唾液アルコール検査を使用するように切り替えます。タスクが完了したら、データを保存し、記録室から参加者を護衛します。
参加者がスキャナーを終了した後、機器の騒音の尺度として、空の部屋から約2分間のデータを取得します。その後、参加者に、知覚されたタスクの難しさ、インビベ飲料の内容、彼らがどれほど酔っていたか、そして彼らの瞬間的な気分や感情を評価するように頼みます。最後に、各参加者から高分解能の解剖学的MRIスキャンを取得し、イメージングソフトウェアを用いて各参加者の皮質表面を再構築します。
データの事前処理時に、許容バンド パス フィルタとエプチョーク データを使用して、各端のパディング間隔を含むセグメントにします。目視検査としきい値ベースの拒絶反応を使用して、騒がしいチャネルやフラットチャンネル、およびアーティファクトを含む試験を削除します。次に、独立した成分分析を使用して、目の瞬きや心臓のアーティファクトを除去します。
誤った応答を伴う試行を排除します。次に、より多くのレイウェーブレットを適用して、各試行の複雑なパワースペクトルを1つのHertz増分、4番目のシータ周波数帯域で計算し、追加のアーティファクトを削除します。MRI イメージと MEG データを共同登録するには、MRI ラボ モジュールを開きます。
ファイル、インポート、イソトラックのデータを選択します。raw_dataを選択します。fif ファイルをクリックし、[ポイントを作成]をクリックします。
次に、[Windows]、ランドマークを選択し、MEGデータとMRIの共同登録が受け入れられるまで[フィデューシャルランドマークの調整]をクリックします。次に、各参加者の推定値を平均皮質表現にモーフィングして、イベント関連の相場源電力のグループ平均を作成します。次に、膨張した平均表面上のソース推定値を可視化するために、MNEソフトウェアを開きます。
[ファイル]、[サーフェスの負荷]、および [膨張したグループ平均フリーサーファー皮質サーフェス] を選択します。その後、[ファイル]、[オーバーレイの管理]、[STC のロード]、[グループ平均データのロード]の順に選択し、使用可能なオーバーレイからロードされたファイルを選択します。カラースケールのしきい値を調整し、[表示]をクリックします。
イベント関連の相場パワーの脳ムービーを見て、最高の活性化によって特徴づけられる領域と時間枠を識別することによって処理の時空間的な段階を調べる。次に、グループ全体の平均推定値に基づいて、関心のある領域である ROI を作成します。最も顕著なソースパワーを持つ皮質の位置を組み込むには、各科目、条件、およびROIの時間コースを計算します。
最後に、位相ロック値を計算して、ACCの主活性化病巣と横PFCとの間の長期同期におけるタスク関連の変化を見積もります。位相ロック値をベースラインに対するパーセント変化として表現します。行動の結果は、精度が最も低く、応答時間が矛盾した試行で最も長かったため、ストループタスクが応答干渉を正常に操作したことを示しています。
アルコール中毒は精度を低下させたが、反応時間に影響を与えなかった。イベント関連シータパワーは、特に前頭前野における紛争要求に対する感受性と一致する矛盾した試験で最も大きい。しかし、合同試験と比較すると、アルコールはACCおよび横PFCで選択的に不一致試験のシータパワーを低下させる。
さらに、ACCと横PFCの間のクーシレーションは時間によって変化し、刺激処理段階における全体的な早期のクーシレーションの増加が伴う。プラセボの下では、統合および応答準備段階での不一致試験で約400ミリ秒後に持続的な増加が続く。対照的に、急性アルコール中毒は、これらのクーシャレーションを調節し、アルコールに対するトップダウン調節機能の脆弱性をさらに示す。
本研究では、処理の段階をどこで、いつ、時に、時の推定を推定し、意思決定の間に異なる脳領域がどのように相互作用するかを調査した。アルコール中毒が認知制御ネットワークを調節し、過度の飲酒を控える能力を低下させる方法を示しました。
