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人类大脑活动的多通道成像:理性、生物物理方面和集成模式
文摘
直到最近绝大多数的成像和电生理学的研究人类的大脑活动依赖于single-modality测量通常与容易观察或实验修改行为或大脑状态模式。多模式成像的概念结合不同观察或测量仪器。我们将讨论多模式成像的目的和它的方式可以使用代表应用程序来完成。鉴于当前的血流动力学和电生理信号的重要性多模式成像应用,我们还复习一些基本的生理学相关理解他们之间的关系。
1。介绍
自1990年代中期以来,一直有兴趣的增加同步多模式成像,即同时使用2个或更多的模式,在很大程度上出现了自发的大脑活动的研究感兴趣的调查,特别是癫痫。虽然脑电图(EEG)之前加上宠物,同时EEG-fMRI的出现(和光学成像技术,如技术与订单第二个或更少的时间分辨率导致多个应用程序和外部癫痫领域。
集成来自多个模式的数据的首要动机是获得更完整的照片感兴趣的大脑活动。隐含在多模式集成或多模式成像的概念是所有测量与相同的活动空间和时间。因此在最基本的层面上,综合集成意味着空间coregistration的观察。Coregistration时间可能意味着两件事:要么测量同时执行(同一时间),同时EEG-fMRI随机发生的癫痫放电是一个例子;同时或monomodality测量相对于一个事件但不同时,连续。例子包括单独的ERP和功能磁共振成像研究相对于同一刺激随后召集了相关的响应(一些外部控制因素的函数)或独立的空间coregistration派生来源本地化的估计。串行多模式集成意味着一定程度的可预测性,更重要的是事件的再现性:回顾一体化连续获得数据集实际上是限制的可再生方面感兴趣的活动,比如影响平均在重复事件。
电生理和血液动力学的信号的集成(cb v大胆、CBF)都未尤为重要,在此讨论的背景下,有两个原因:他们的内在重要性和互补,和数据可用性。电生理信号尤为重要,鉴于直接联系脑电图/梅格和神经元同步。另一方面本地化基于EEG /梅格根本上是有限的。更间接的血液动力学的信号和神经活动之间的联系部分得到补偿能力获得3 d地图覆盖几乎整个大脑和具有良好的空间分辨率特别是对功能磁共振成像。而大量的观测表明,大胆的变化可以用各种形式的相关的大脑活动,如血液动力学的响应外界刺激最近,这使得fMRI可能的和有用的,多少还有待学习。最近,实验更特别关注神经活动测量之间的关系在微观层面和大胆的效果。
2。基本的研究之间的关系的信号,大脑活动
2.1。大胆的神经关联的信号
事件链和因素将神经活动与大胆的信号变化是长(图1),以及它们之间的转换远不是这么简单。神经活动通过神经与血管的耦合影响代谢的需求。代谢变化对血流动力学响应的影响依赖于生理因素,如局部脑血流量,deoxyhaemoglobin / oxyhaemoglobin比率,血容量和血管几何。因此,推断在fMRI神经活动依赖的准确性,有效性和效率的判断模型和假设。
大胆的基础模型阐明信号由Friston制定et al。1),进一步发展的气球模型巴克斯顿et al。2),它描述了如何诱发血液流动的变化变成了血液中的氧化程度的波动。气球模型嵌入在血液动力学的input-state-output模型,包括灌注的动态变化取决于潜在的突触激活。Friston等人的模型假设神经活动是线性耦合的代谢需求,但血液流动和大胆的之间的关系是非线性的。解释的模型提供了一个水平的两相的形状血液动力学的响应函数,以积极峰值事件或刺激发病后6秒左右,其次是消极的负脉冲信号在15秒左右(第一,第二峰值振幅配给6)和基线逐步复苏。
然而,一般的假设是神经活动的某些措施之间的线性关系和大胆的信号,在一些实验研究发现确认例如:[3,4]。不过是证明了非线性软化大胆的反应可能发生在非常短的interstimulus间隔(5]。也在另一项研究报道,大胆的信号振幅线性增加积极的刺激,但对负面刺激幅度高度非线性行为随之而来,第二个刺激的反应是被首先,证明非线性耐火性的大胆的反应,可能是血液动力学的起源的6]。这些研究指出诱发活动的功能磁共振成像研究结果强烈依赖interstimulus间隔的选择。
几个因素的连锁事件从神经元活动很难占血管变化模型的大胆的效果。例如,血管结构的细节和大血管附近的激活神经元。微血管密度,低于神经元和影响大型船舶的贡献,可能影响结果和可能是一个限制因素的空间分辨率大胆的信号(7]。神经活动的哪些方面,或表达,是最好的反映在大胆的信号即潜在发射与突触活动仍不清楚。这个问题综述了(8,9),矛盾的观点进行了讨论。即引用经验证据表明皮层细胞所产生的峰值为大脑的代谢需求贡献小,仅占休息的皮质能源消耗;实验还对利率进行显示区域脑血流量的增加可能会依赖于突触后的活动。然而另一贡献报道活动激增和大胆的信号之间的相关性(10]。事实上,强化活动和突触电位是相互关联的。不过比较研究表明,大胆的信号匹配(局部场电位)联赛比复合的飙升活动(4]。相同的研究结果表明,大胆的对比机制反映了输入和皮层处理一个特定区域而不是强化输出。
大胆的减少(持续减少,相反的瞬态负负脉冲信号“积极”的血液动力学的响应函数)已报告在一些刺激和事件,如癫痫峰值。同步功能磁共振成像测量和电生理记录显示消极的大胆的反应刺激区域之外的视觉皮层,与当地有关减少神经活动如下表达了联赛的实力水平的自发(背景)活动(11]。
神经元抑制之间的关系和大胆目前正在辩论。自抑制活动同样兴奋过程需要能量,抑制可以增加代谢需求可能反映了大胆的增加。另一方面大多数连接大脑的兴奋性,降低兴奋性活动引起的抑制可能导致血流量的减少。实验结果指出,双方的观点都有可能是有效的。Mathiesen et al。12)发现类似的脑血流量增加在小脑刺激兴奋和抑制性通路。然而,研究表明利用抑制性受体激动剂发射器通常减少测量能量代谢例如:[13,14]。建模研究[15)已经表明,有几个因素可能扮演的角色的抑制对成像结果的影响:本地连接,抑制连接的类型,这样的任务。取决于这些因素神经元抑制可能导致大胆增加如果不受激发该地区或有低地方兴奋性复发。或者主动激发或高复发,抑制可能导致大胆的减少。
另一个有趣的和仍然悬而未决的问题是fMRI能否区分小活动大细胞数量的变化,和大型小种群的变化。典型的功能磁共振成像扫描仪的分辨率8-50毫米3至少,这对应于神经元。最高分辨率对应于一个皮质列包含神经元。因此在典型的仪器分辨率的情况下几个神经的数量不同的活动模式可能被扫描。
2.2。大胆与脑振荡
在宏观层面,而大胆的反映活动神经元的数量,脑电图/梅格振幅的数量主要取决于神经元同步。Nunez所指出的(16]的活动同步代理神经元数量成正比,对于异步代理神经元数量的平方根成正比。大约有神经元位于范围标准的脑电图电极;据说都是不断活跃,但只有1%的人表演同步。后者的贡献将头皮信号/√),也就是说,100倍的99% nonsynchronised神经元。因此异步神经活动将很难反映在脑电图,与功能磁共振成像。
同步动作的神经种群产生EEG节律特点,具有特定的角色在大脑的信息处理。特定的任务,如运动或感知与同步和脑电图在特定频段的失调。因此建立关系重要性的脑电图仪的有节奏的活动和功能磁共振成像结果。启发式模型相关的血液动力学的改变光谱进行脑电图活动的概要阐述了窑等。17]。模型的假设是大胆的信号能量耗散率成正比,在耗散表示为转移膜电位和电流的产物。作者发现,代谢反应“有效连接”和时间成正比转移膜电位的协方差。“有效的连接”的突触功效常常被表示为一个雅可比矩阵,对角元素反映出有效的膜电导。变化的测量参数表达的有效连接定义为,
在哪里对应于静息状态。这个模型的激活增加的假设α造成一个加速度的动力学系统的神经系统,随之增加的能量耗散。接下来作者连接系统的加速度谱属性。即他们已经表明,激活调节EEG谱密度根据
在哪里圆频率和吗是调制谱密度。
从(1)和(2),激活引起脑电图谱剖面转向更高频率与振幅降低。这意味着随着神经元的激活增加随之而来的大胆的信号和光谱的权力转向更高的频率。
的确,大胆的对低频信号的相对减少EEG节律和高频率的增加发现实验确认。同时脑电图/功能磁共振成像研究表明,α节律与大胆的信号负相关,例如:[18,19),还在实验中涉及低频夹带减少大胆的报道(20.]。在同一出版物主要是积极的脑电图和功能磁共振成像之间的相关性被发现在高频段:17-23赫兹和能力赫兹。
这些发现支持该模型;然而它并不能说明一些低频现象的大脑,正如作者的17)承认自己。即据报道,非常缓慢的波动在猴子视觉皮层脑电图活动反映在大胆的信号(21]。似乎进一步研究有关同时EEG-fMRI研究以及改进的模型需要解决的机制体现节奏在成像研究大脑活动。
最后,电生理信号之间的关系和大胆的将大大影响波动的背景活动可能影响诱发的评价活动阻碍了估计刺激反应。另一方面自发活动的功能磁共振成像研究的调查提供了新的可能性大脑节律,睡眠模式和癫痫(8]。
3所示。多通道模式融合在宏观层面
3.1。脑电图与功能磁共振成像:插图在运动图像
更先进的综合数据融合的目的与特定类型的大脑活动是克服一些个人测量的局限性。在本节中,我们将考虑的例子single-modality研究一个特定的认知,即运动图像。更具体地说,我们将回顾和对比调查执行电机,被动运动,运动想象在脊髓损伤(SCI)分别使用脑电图和功能磁共振成像。
在一个脑电图研究Muller-Putz et al。22]事件相关去同步/同步(ERD / ERS)模式截瘫的患者(遭受一个完整的脊髓损伤)与健全控制相比在尝试(活性)和被动步行运动。目的是解决问题,病人是否有相同的焦βERD / ERS模式在试图脚运动正常的受试者。为此从16烧结标准头皮脑电图记录电极。结果显示一个mid-centralβERD / ERS的焦点在被动模式,活跃,想象正常人的脚运动。这与弥散和广泛的ERD / ERS模式在试图脚运动的患者。只有一个病人显示ERD / ERS模式类似于健全的学科。此外,没有明显的ERD / ERS模式在被动脚运动组的截瘫患者被发现。在进一步脑电图研究[23)三级脑机接口运动图像筛选(左手、右手、脚)是在一群强壮的和脊髓受伤的参与者。头皮脑电图记录来自15个电极。比较脑机接口分类精度我们发现分类率明显降低患者的健康受试者相比。符合上面所讨论的,结果ERD / ERS模式是分散和分散在病人组。
使用fMRI Alkadhi et al。24)测量脚运动的想象力健全和SCI参与者(损伤高度Th3 L1,年龄范围22-43年)。他们发现的大胆的激活程度(contra-lateral M1和S1脚表示;双边SMA pre-SMA, CMA,进一步)明显高于SCI患者而健全的参与者。感兴趣的注意,SCI患者表现出很强的相关性与生动的分数为运动图像。对于增强激活SCI患者的一种解释是,他们从事的任务并显示一个更高的精神努力而健全的学科。在进一步的功能磁共振成像研究Enzinger et al。25]而大胆的模式运动图像模式在一个非凡的SCI病人,谁是训练有素的运动图像(广泛培训一段几年),一群强壮的控制。感觉运动的患者显著激活网络(感觉运动皮层侧的运动想象,SMA, pre-SMA,并进一步)发生在意象重复的手和脚的动作(和其他);而在健全的主题显著激活只发生在与手运动图像和运动领域(pre-SMA)。没有明显的激活可以证明在感觉运动皮层在对照组。激活的模式中发现病人在运动图像与激活的模式中发现控制电动机执行期间。
的可能的解释对比脑电图和功能磁共振成像研究的结果包括:实验因素(如主体间变异性和实验条件的差异)或生物因素。同时使用脑电图和fMRI收购将消除intersession(因此通道间)实验混淆为更大的生物的见解。例如,一个可以评估结果是否反映了不匹配的效果,使用和脑电图的哪个方面。这些研究已经ERD执行。例如Formaggio et al。26)结合使用EEG-fMRI在运动区在手指运动和脑电图功率变化之间找到了一个负相关和大胆的活动contra-lateral运动。显著ERDα和β频段与激活有关的前部和后部中央沟在感觉运动区域。
3.2。FMRI-Informed脑电图:血液动力学的皮质活动和Conectivity估计先验
在本节中,我们将回顾一些例子的信息如何获得fMRI录音可以用来改善大脑皮层活动的估计的准确性并从脑电图记录连接。有实验证据表明皮层活动执行的评估使用neuroelectromagnetic录音提高使用的血液动力学的信息记录在同一任务(27- - - - - -30.]。这也证明了在模拟研究[27,29日,31日]。
在[32)使用先验信息的影响从fMRI录音以脑波图为基础的大脑皮层活动的估计,连接被报道。使用的数据是高分辨率的脑电图和fMRI信号收集在视觉上引发了四个健康受试者的手指敲击运动。受试者的方法包括使用multicompartment头模型(头皮、颅骨、硬脑膜,皮层)由核磁共振,multidipole源模型,和正规化的线性逆源皮层电流密度的估计(33,34]。先知先觉的线性逆问题的解决是由皮质的血流动力学反应揭示了block-designed(激活体素强度)和事件相关功能磁共振成像(激活体素的耦合)。脑电图的多通道集成和功能磁共振成像数据进行使用公制,考虑提供的血液动力学的信息记录功能磁共振成像数据作为标准在源空间。如[31日)的贡献fMRI先验估计的皮层电流密度是由比例显著增加fMRI信号的任务期间,相对于其他国家。皮质活动获得的统计显著性是评估计算z分数对其余的时期。皮质活动显著增加左roi代表顶叶(BA 5),运动前区(6 BA),感觉运动(BA 3、2、1,英航4),和前额叶皮质(BA 8和英航9),同样的roi位于右半球在运动前区(BA - 6 a)和前额叶(BA 8)皮质区域。
连接估计在皮层脑电图的多通道集成和功能磁共振成像获得的波形进行录音。连通性估计通过直接传递函数(35),一个方法来确定直接影响中任何两个信号之间多元数据集。该方法是基于格兰杰因果关系的概念,同时使用多变量自回归模型(兆乏)建模的整个信号集(36]。DTF线性逆估计的应用中描述的皮质活动(37- - - - - -39]。
的多通道集成ERP的主要结果和功能磁共振成像数据相关的活动网络涉及正确的frontoparietal皮质结构。连接从壁的流动和运动区域向右和左前额叶的。roi位于顶叶(文学士学位5)和前运动区(B。6)作为源活动的披露,传播,达到几乎所有其他的roi,从枕(文学士学位19)到前额叶(文学士学位9,46)领域的两个半球。
这些获得的结果相比,在相同的数据集(38)使用EEG数据没有fMRI先知先觉。两组之间的实质性协议连接模式(有或没有fMRI先验)可以欣赏,虽然差异存在于一些皮质,在皮层连接的强度。而顶叶和额叶连接显示在估计,转移强度是观察到的连接模式计算通过使用脑电图和功能磁共振成像信息相比,那些获得只使用EEG数据。
类似的结果估计β频带的皮层连接模式的高分辨率脑电图记录获得斯特鲁的执行任务期间,有或没有fMRI先验(40,41]。在这种情况下,它可以指出,大量协议存在的连接模式,显示一个参与顶叶和额叶区域。这一发现类似手指敲击实验中已经观察到,在这种情况下的强度DTF皮质波形估计的获得与多通道集成明显高于只使用EEG获得的信息。皮质的微小差异模式在不同皮层区域。
我们得出这样的结论:包含fMRI先验估计的皮质活动和连接从高分辨率脑电图可以添加信息评估和帮助定义一些特殊的皮质的作用所必需的信息流动的执行特定的任务。
3.3。同时EEG-FMRI自发的大脑活动:癫痫
同时综合并购可以获得信号在相同的实验条件。假设数据质量是保存连续采集同步捕获意味着相同的事件,可以跨模式研究。因此同步多收购可以研究信号相关的事件的一个没有实验控制,也就是说,自发的在静息状态的大脑活动。一个重要的例子就是癫痫脑电图活动可以捕获,一个重要的调查和临床工具领域的癫痫(当然,视觉的发作;有很多癫痫(single-modality)功能磁共振成像研究,例如,(42- - - - - -44])。
由于其潜在的临床影响与耐药性癫痫考虑手术切除病例,本地化的发电机癫痫活动是癫痫成像领域的核心问题。尽管脑电图提供重要的临床信息本地化发电机的能力从根本上是有限的nonunicity电磁逆问题45]。然而,层析方法如fMRI不受这个限制。因此,早在1993年,仅仅几年大胆fMRI的示范后,调查人员在波士顿开始研究结合脑电图和fMRI收购(46- - - - - -48]。这个方法论发展的关键驱动因素是缺乏公开表现期间或之后发作高峰(与癫痫发作,这是罕见的,通常更难使用fMRI研究由于运动和安全注意事项)。在fMRI的背景下,这意味着唯一的标签扫描方式根据大脑状态(例如,IED对抗。造型的变化背景)必要同时记录脑电图。
研究使用EEG-fMRI应用于癫痫一般遵循不对称,脑电图- > fMRI,集成方式:脑电图的唯一目的是作为功能磁共振成像的基础造型,也就是说,要回答这个问题,脑电图的大胆的关联事件是什么?例如,早期的应用程序使用一个spike-triggered收购模式,每个fMRI扫描(或扫描)破裂飙升的可视化后,收购和相应数量的扫描后获得的时期背景活动(49- - - - - -54]。的话,这是很重要的(非周期的)交叉收购方案也是出于同步综合数据采集的一个关键问题:数据质量退化由于每个通道的硬件之间的交互。在脑电图记录在扫描仪,先生pulse-related和图像采集文物出现的问题。通过实现pulse-artefact削减方案,作者能够增加峰值检测的可靠性;通过限制扫描后短时间感兴趣的事件,他们有限的影响图像采集人工制品(50,51]。随后,软件技术的发展允许录音质量好脑电图在连续扫描了连续的更灵活的技术,同时EEG-fMRI [55]。
在spike-triggered方法spike-related激活是由两套扫描应用voxel-wise t。获得的数据集使用的分析框架与事件相关的设计工作,通过脑电图感兴趣的事件被识别出来,标记,和数学表示形式的基础的一般线性模型整个大胆的时间进程和符合脑电图- > fMRI,集成模式(55,56]。在简单的扩展脑电图- >功能磁共振成像模式的集成利斯顿等人大胆变化的意义和本地化测试与脑电图时代视觉峰值检测的阈值以下,但标记为可能的峰值的自动算法,能够展示时代的疑似癫痫样的性质(57]。在不太遥远的未来,我们设想,生物物理模型的可用性神经活动与脑电图和大胆的信号,可以倒应导致更对称的改进估计神经元发电机。
3.4。同时ERP-FMRI:单一的试验
与事件相关电位(erp)脑电图反应特定的感觉,认知和运动事件(58]。尽管富人erp提供的时间信息,他们遭受同样的空间分辨率限制其他头皮脑电图模式。ERP的集成和功能磁共振成像可以提供一个更完整的时空描述的诱发反应通过个人的研究试验。
为此实现重大突破,同时脑电图和fMRI录音成为可行的(59)、安全(60),和足够的质量(61年- - - - - -63年]。正如上面提到的,同步收购删除通道间偏差相对于实验条件(64年];例如,Novitski et al。65年)显示,噪音的扫描仪可以影响大脑对某些刺激的反应如何。此外,同步记录允许与事件相关电位之间的关系的调查和大胆的各个事件的响应。
在下面,我们说明了四种方法的分析同时获得ERP-fMRI,即ERP-informed功能磁共振成像分析,资源约束的使用本地化,并行独立分量分析(ICA)和联合ICA。
一般的想法ERP-informed功能磁共振成像分析是识别大脑区域与功能磁共振成像反映在个别erp paradigm-related振幅调制响应。在[66年),例如,脑电图数据期间获得听觉目标探测(古怪的)范式ICA和小波应用于降噪数据。随后的实验N1, P2和P3振幅(67年)从数据中提取。结果向量与血液动力学的响应函数卷积(HRF)和用作一般线性模型中的解释变量(GLM)大胆的时间进程。研究结果证实,ERP和fMRI的结合使识别区域响应的功能磁共振成像,反映不同电位的一个特定的方面。同样,岁以上et al。68年,69年)应用ICA分离任务相关活动从一个典型的脑电图重叠的大脑和nonbrain来源的混合物。这些实验振幅从选定的独立组件保存与事件相关的trial-by-trial波动在每个条件,因此可以与大胆的反应。这项研究表明ICA是一个实用的解决方案来减少文物和识别功能意义的脑电图活动trial-by-trial基础上。这种方法的另一个例子中可以找到(63年)在主题表现听觉古怪的任务期间同时EEG-fMRI测量。他们表现出了重大的大胆影响ERP相关延迟和振幅。
进一步细化,感兴趣的区域(roi)提取fMRI地图(70年),作为约束在源本地化分析。皮质发电机从而发现,对应高度发现颅内测量和不同时间与任务相关的激活模式也可以欣赏。因此,这种方法提高了EEG逆问题的解决方案,使roi的动态行为的研究。
上述方法依赖于假设头皮脑电图数据选择通道和延迟可以大胆预测单个像素点的变化(71年]。生理上但是,这是不合理的,因为与事件相关的流程可能混合在时空上大脑。因此,多夫et al。71年建议”平行ICA“分别不混合脑电图和功能磁共振成像和匹配时间来源从脑电图空间功能磁共振成像的来源。
上述方法都不对称的使用数据,即脑电图进行分析的功能磁共振成像数据,反之亦然。Moosmann et al。72年]提出一种对称的方法,不仅结合脑电图和功能磁共振成像在一个共同的数据空间也通过应用联合ICA这些数据模型。因此功能的神经来源trial-to-trial动力学共同反映在两种模式现在可以研究。
ERP-informed fMRI是迄今为止最广泛的验证方法;在许多实际应用中已经研究了。因为它允许跟踪和相关trial-to-trial变异性脑电图和功能磁共振成像,它提供了详细信息区域fMRI响应时间精度的典型的脑电图。此外,第二个方法,限制源本地化,是基于同样的原则,而是另外使用ERP-informed fMRI地区作为约束进一步本地化来源。不幸的是,这两种方法的几个重要的缺点。首先他们离开改进的空间比例的脑电图数据用于集成(72年]。这样做的原因是,所有这些研究只考虑某些特性数据,因此可能忽视重要的时间或空间信息。此外,观察到的数据来自两个模式通常代表的混合物来自多个神经源的信号。voxel-by-voxel预测的fMRI信号基于ERP数据(即使这些ERP应用ICA)可能会因此变得不可靠,当多个来源有助于预测或响应变量。并行ICA方法试图解决这两个问题,但仍有着上述方法的一个缺点,即过程的不对称。在联合ICA方法模式都因此组装和分解在一个共同的数据空间。这种信息不对称流不再是礼物。联合ICA的局限性,它不能反映事件的时域相关振荡不是时间锁定在一个组件(72年]。
ICA显然成为一个重要的分析工具,反映了探索性工作性质脑电图和fMRI数据融合的单一事件。然而,假设基于ICA的相关性对源活动的分离成电子和血液动力学的组件需要进一步测试。此外,尚未执行不够验证结论是否执行上述方法之一比其他人做得更好。到目前为止的表现似乎高度依赖应用程序感兴趣的方法。
4所示。结论
大胆的信号和神经活动之间的关系是复杂的,并且根据实验范式可以是线性的或非线性的。慢波活动激增与活动的相对贡献和大胆的依赖光谱特性的神经活动仍是完全为特征,但越来越多的证据表明,局部场电位和更高频率成分的大脑节律是好相关的代谢反应。实验,各种模式的综合集成可用于侦探形象。将fMRI先知先觉的线性逆估计皮质活动可以用来增加空间分辨率皮层脑电图和改进估计的连接,这是最具有挑战性之一,神经影像学的重要目标。同步收购代表最灵活的解决方案的分析,可以充分利用数据可用的时间和空间分辨率,单个事件和免费intersession偏见。汽车领域的图像,这种方法与事件相关的失调之间的负相关和大胆的信号。领域的癫痫,同时EEG-fMRI是必要的发作的血液动力学的相关病理研究放电由于其亚临床的本性。这样的研究已经证明了大胆的增加和减少与急剧波和快速和慢波复合物。诱发反应领域的研究我们设想的扩展连接在时频域中估计,这将返回详细信息功能不同皮层之间建立网站的链接在的发展任务。拟议的单一审判erp和功能磁共振成像融合过程使我们学习的时间动态的空间行为在更详细的信息处理和认知功能。 Future developments in biophysical modelling will permit more precise and complete estimations of neuronal activity using noninvasive means. This may lead to more symmetric data analysis approaches better capable of identifying salient spatiotemporal patterns and assist in the design of efficient experimental strategies.
确认
k . j . Blinowska承认支持波兰科学和高等教育(决定。119 / N-COST / 2008/0),授予与NEUROMATH行动。l . Astolfi承认外交部长的资金支持,为科学和技术发展部门,在意大利与中国之间的双边项目的框架,和欧洲成本行动NEUROMATH BM0601。k·Vanderperren和美国支持范Huffel GOA-AMBioRICS,被罩EEG-fMRI 05/010, IWT格兰特博士,IUAP P6/04, Neuromath (COST-BM0601)。g . Muller-Putz和诉Kaiser承认”的支持《Unfallversicherung AUVA,”洛伦兹伯勒尔法理社会成本和欧盟Neuromath (BM0601)。l . Lemieux承认资金来自英国医学研究理事会(英国),医学研究和行动的支持UCLH /伦敦接受资助的比例从英国卫生部的NIHR生物医学研究中心资助计划。
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