虽然丘脑底核中β频带振荡同步的过度爆发与帕金森病的运动障碍有关,但一直缺乏将这两种现象联系起来的合理机制。在这里,我们检验了以下假设:β爆发所表示的同步增加可能会损害基底神经节网络中的信息编码能力。为此,我们记录了18名帕金森病患者在执行提示的上肢和下肢运动时丘脑底核中的局部场电位活动。我们使用每次试验中基于局部场电位对要移动的肢体进行分类的准确性作为系统所掌握的有关预期动作的信息的指标。使用朴素贝叶斯条件概率模型的机器学习用于分类。局部场电位动态可以在执行之前准确预测预期动作,当提前知道要求的动作时,在命令提示之前,受试者工作特征曲线下面积为 0.80 0.04。α 频段局部场电位活动爆发,尤其是 β 频段局部场电位活动爆发,严重影响了对要移动的肢体的预测。我们得出结论,低频爆发,尤其是 β 频段的爆发,限制了基底神经节系统编码有关预期动作的生理相关信息的能力。当前的发现也很重要,因为它们表明,除了恢复性脑机接口应用中的力量控制外,局部丘脑底活动可能被解码以实现效应器选择。
虽然丘脑底核中β频带振荡同步的过度爆发与帕金森病的运动障碍有关,但一直缺乏将这两种现象联系起来的合理机制。在这里,我们检验了以下假设:β爆发所表示的同步增加可能会损害基底神经节网络中的信息编码能力。为此,我们记录了18名帕金森病患者在执行提示的上肢和下肢运动时丘脑底核中的局部场电位活动。我们使用每次试验中基于局部场电位对要移动的肢体进行分类的准确性作为系统所掌握的有关预期动作的信息的指标。使用朴素贝叶斯条件概率模型的机器学习用于分类。局部场电位动态可以在执行之前准确预测预期动作,当提前知道要求的动作时,在命令提示之前,受试者工作特征曲线下面积为 0.80 0.04。α 频段局部场电位活动爆发,尤其是 β 频段局部场电位活动爆发,严重影响了对要移动的肢体的预测。我们得出结论,低频爆发,尤其是 β 频段的爆发,限制了基底神经节系统编码有关预期动作的生理相关信息的能力。当前的发现也很重要,因为它们表明,除了恢复性脑机接口应用中的力量控制外,局部丘脑底活动可能被解码以实现效应器选择。
图 1. Neuro-stack 平台。a、用于单神经元和局部场电位 (LFP) 记录以及闭环可编程锁相 (PLS) 刺激的 Neuro-stack 和基于 GUI 的平板电脑。平板电脑可以选择记录和刺激通道、采样率、单极/双极记录和其他参数。显示的是封装(左)和未封装(右)版本。b、Neuro-stack 由三个堆叠层组成:1)通信 (Comm)、2) 数字和 3) 模拟。展示的是印刷电路板 (PCB,尺寸 = 90×60 mm 2 ) 和 5×2 引脚(8 个通道、1 个参考和 1 个接地,共 10 个引脚)Omnetics 探头连接器,可连接微电极(仅连接顶部模拟层)。请注意,每个模拟层最多接收两个 Omnetics 连接器,以通过一个探头连接最多 4 个电极。显示了每层的高级框图(右)。通信层包含一个 FPGA(现场可编程门阵列),用于介导外部软件和集成电路 (IC) 芯片之间的命令和数据传输(通过 USB)。数字层包含 PLS IC。模拟层包含用于感测(Sense IC)和刺激(Stim IC)的芯片。显示三个模拟层以允许记录 192 个通道(64 x 3 层)。串行外围设备接口 (SPI) 用于 FPGA 与 Sense 和 Stim IC 的通信,移位寄存器用于 FPGA 与 PLS 和 Spike IC 的通信。c,神经堆栈连接到佩戴眼动追踪系统的参与者的微电极。d,显示用于宏电极的 10 针防触摸跳线和用于微电极记录的 10 针连接器(例如 Adtech)。e,使用临床监测系统(Nihon Kohden,灰色)和神经堆栈(黑色)同时记录的示例数据显示信号相似。 f,数据(e)中功率谱图示例,显示一致的活动模式。使用对数刻度显示频率(0.1-32 Hz)。g,数据(e)中归一化功率谱密度(PSD)图示例。
图 1. Neuro-stack 平台。a、用于单神经元和局部场电位 (LFP) 记录以及闭环可编程锁相 (PLS) 刺激的 Neuro-stack 和基于 GUI 的平板电脑。平板电脑可以选择记录和刺激通道、采样率、单极/双极记录和其他参数。显示的是封装(左)和未封装(右)版本。b、Neuro-stack 由三个堆叠层组成:1)通信 (Comm)、2) 数字和 3) 模拟。展示的是印刷电路板 (PCB,尺寸 = 90×60 mm 2 ) 和 5×2 引脚(8 个通道、1 个参考和 1 个接地,共 10 个引脚)Omnetics 探头连接器,可连接微电极(仅连接顶部模拟层)。请注意,每个模拟层最多接收两个 Omnetics 连接器,以通过一个探头连接最多 4 个电极。显示了每层的高级框图(右)。通信层包含一个 FPGA(现场可编程门阵列),用于介导外部软件和集成电路 (IC) 芯片之间的命令和数据传输(通过 USB)。数字层包含 PLS IC。模拟层包含用于感测(Sense IC)和刺激(Stim IC)的芯片。显示三个模拟层以允许记录 192 个通道(64 x 3 层)。串行外围设备接口 (SPI) 用于 FPGA 与 Sense 和 Stim IC 的通信,移位寄存器用于 FPGA 与 PLS 和 Spike IC 的通信。c,神经堆栈连接到佩戴眼动追踪系统的参与者的微电极。d,显示用于宏电极的 10 针防触摸跳线和用于微电极记录的 10 针连接器(例如 Adtech)。e,使用临床监测系统(Nihon Kohden,灰色)和神经堆栈(黑色)同时记录的示例数据显示信号相似。 f,数据(e)中功率谱图示例,显示一致的活动模式。使用对数刻度显示频率(0.1-32 Hz)。g,数据(e)中归一化功率谱密度(PSD)图示例。
记录和刺激人类深层大脑活动的技术进步已导致神经科学领域出现重大发现,并促进了神经和精神疾病新疗法的开发。然而,进一步的进展受到设备限制的阻碍,因为无法记录人类自由移动行为期间的单个神经元活动。此外,目前批准用于人类的植入式神经刺激设备刺激可编程性有限,全双工双向功能也受到限制。在本研究中,我们开发了一种可穿戴双向闭环神经调节系统 (Neuro-stack),并用它来记录人类静止和移动行为期间的单个神经元和局部场电位活动。Neuro-stack 具有高度灵活和可定制的刺激能力,为研究疾病的神经生理基础、开发改进的响应性神经调节疗法、探索人类自然行为期间的大脑功能以及跨物种连接数十年的神经科学发现提供了机会。
当信息在人类大脑的神经网络中处理时,数百万个参与神经元产生的电活动被汇总起来,形成可以通过完整头皮记录的场电位。大脑的场电位包括持续的脑电图 (EEG) 的节律性电压振荡和与感觉、运动和认知事件相关的更短暂的诱发或事件相关电位 (ERP)。虽然自发性脑电图节律是唤醒、意识和睡眠-觉醒周期的一般状态的敏感监测器,但 ERP 反映了特定感知和认知过程所依赖的更离散的神经活动模式。这些活动模式在头皮记录的 ERP 中以高度的时间精度(以毫秒为单位)显示出来,但该方法通常缺乏正电子发射断层扫描或功能性磁共振成像等神经成像技术所提供的解剖定位程度。
缩写:AUC 曲线下面积 CT 计算机断层扫描 DBS 深部脑刺激 LFP 局部场电位 MER 微电极记录 MES 运动误差评分 MRI 磁共振成像 PD 帕金森病 ROC 接收者操作特性 STN 丘脑底核 SVM 支持向量机 SVR 支持向量回归 UPDRS 统一帕金森病评定量表
标题:使用定向和可扩展深度阵列感测局部场电位:DISC 电极阵列 作者:Amada M. Abrego 1 †、Wasif Khan 1 †、Christopher E. Wright 1,2、M. Rabiul Islam 1、Mohammad H. Ghajar 1、Xiaokang Bai 1、Nitin Tandon 1、John P. Seymour 1,3 * 附属机构:1 德克萨斯大学健康科学中心神经外科系,美国德克萨斯州休斯顿 77030 2 莱斯大学生物工程系,美国德克萨斯州休斯顿 77030 3 莱斯大学电气和计算机工程系,美国德克萨斯州休斯顿 77030 † 共同第一作者 *通信:John Seymour ( john.p.seymour@uth.tmc.edu ) 摘要 各种电生理学工具可供神经外科医生用于诊断、功能治疗和神经修复。然而,目前没有任何工具可以满足这三个关键需求:(i)以微创方式访问所有皮质区域;(ii)同时以微观、中观和宏观分辨率进行记录;(iii)访问构成分布式认知网络的空间上相距较远的多个大脑区域。我们提出了一种用于记录局部场电位 (LFP) 的新型设备,该设备具有立体脑电图电极的形式,但结合了径向定位的微电极,并使用导线体屏蔽 LFP 源,从而实现方向灵敏度和可扩展性,称为 DISC 阵列。正如我们的电准静态模型所预测的那样,DISC 在胡须刺激期间从大鼠桶状皮质记录中显示出显着改善的信噪比、方向灵敏度和解码精度。至关重要的是,DISC 在宏观尺度上表现出与传统电极相当的保真度,并且独特地揭示了有关电流源密度的立体信息。 LFP 的方向敏感性可能显著改善脑机接口和许多诊断程序,包括癫痫病灶检测和深部脑定位。1. 简介当记录神经活动时,需要什么样的空间分辨率来阐明疾病的病因或诊断?什么样的时间尺度最有助于理解给定回路的神经生物学?尺度问题是一个持续的挑战,我们对更多数据的热情与安全性和记录技术的缺点等实际问题相平衡。非侵入性场电位(脑电图 (EEG) 和脑磁图 (MEG))用于测量大脑内的电活动,但其空间精度有限,并且需要数百万个神经元的活动。当需要更高的空间分辨率时,使用硬膜下表面电极(称为皮层电图 (ECoG) 的场电位)和/或深部电极代替 EEG/MEG1 。最近,对患有难治性癫痫和可能局灶性癫痫的患者进行记录以定位致癫痫区已变得很普遍。这些程序曾经基于表面阵列(即 ECoG),但目前已基本被立体脑电图 (sEEG) 2 所取代。sEEG 是深度阵列的一种特定形式
成功候选人将开发并应用基于物理的计算方法来模拟在皮层内部(局部场电位;LFP)和外部(EEG、MEG)测量的电和磁脑信号。有关这种生物物理建模方法的评论,请参阅 Einevoll 等人的《自然神经科学评论》,2013 年。在 COBRA 中,这项建模工作将与在 UiO 生物科学系 Marianne Fyhn 实验室进行的小鼠视觉皮层内部实验记录进行比较。因此,该项目还涉及开发小鼠视觉皮层网络模型。
与神经元网络的通信是通往大脑更高世界的大门,而神经电子学可能就是打开这扇大门的钥匙。顾名思义,新术语“神经电子学”被提出来描述与神经元网络无缝接口的电子设备,以实现畅通无阻的双相信息交换。从结构上讲,神经电子器件与脑组织一样柔软,可以最大限度地避免机械失配引起的炎症和损伤。它们与主要侧重于解码和编码电生理序列(例如,单元动作电位和局部场电位)的传统脑机接口技术本质上的区别在于,它们能够解读和传输以复杂的分子结构编译的神经信息