Международный симпозиум по нейроимиджингу:фундаментальные исследования и клиническая практика

МОСКОВСКИЙ ГОРОДСКОЙ ПСИХОЛОГО-ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Международный симпозиум по нейроимиджингу: фундаментальные исследования и клиническая практика International Symposium on Functional Neuroimaging: Basic Research and Clinical Applications

22-24.05.2012

Москва МГППУ

2012

ББК 88.485 M43

International Symposium on Functional Neuroimaging: Basic Research and Clinical Applications. Abstracts. – M., MSUPE, 2012. – 110 p.

The Abstract Book contains all abstracts of the oral and poster presentations of the International Symposium on Functional Neuroimaging, Moscow, 22-24th of May, 2012. The Symposium was aimed at focusing on the key issues in functional neuroimaging, which is the new area of research for Russian scientific society. The topics of the Symposium were devoted to the applications of contemporary neuroimaging methods in basic research, neurological and neurosurgical practice and development of data analysis approaches.

ISBN 978-5-94051-106-9

© МГППУ, 2012

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Symposium programme

22.05.2012 9:30-10:00 Registration 10:00-10:15 Opening ceremony 10:15-13:15 Session 1

The role of neuroimaging in science and medicine in Russia and in the world

10:15-10:35 T. Akhadov (Institute of Emergency Children's Surgery and Traumatology, Russia)

“Neuroradiology in the world and in Russia: what is the difference today”

10:35-10:55 V. Chadaev (Russian Children's Clinical Hospital, Russia)

“The role of neuroimaging techniques in the treatment of epileptic syndromes in children”

10:55-11:15 M. Medvedovsky (Sourasky Medical Center, Israel)

“The experience of the introduction of neuroimaging methods in clinical practice”

11:15-11:35 V. Klucharev (University Basel, Switzerland)

“What did neuroimaging revolution do with experimental and theoretic psychology”

11:35-11:55 S. Taulu, PhD (Elekta, Finland)

”The perspectives of MEG technology development in coming years”

11:55-12:15 A. Shestakova (St. Petersburg Univ., MSUPE, Russia)

“The innovation organization of the high education programs in neuroscience and neurophysiology in Russia: the experience of cooperation between Postgraduate Training Network in Biotechnology of Neurosciences with Russian Universities”

12:15-12:35 T. Stroganova (MSUPE, Russia) “The presentation of first MEG-center in Russia: two years of life”

12:35-13:15 General discussion 13:15 Lunch 15:30 Press-conference 3

International Symposium on Functional Neuroimaging

23.05.2012 10:00-13:00 Session 2 10:00 -10:55 T. Hendler,G. Raz, Y. Winetraub, Y. Jacob, S. Kinreich, M. Blecih-Cohen, E. Sorek, I. Podlipsky (Functional Brain Center, Wohl Institute for Advanced imaging, Tel Aviv Sourasky Medical Center and School of Psychological Science and Sackler Faculty of Medicine and Sagol School for Neuroscience, Tel Aviv University, Israel) “The Brain & I: Network dynamics and individual emotional experience”

11:00-11:55 V. Klucharev 1, A. Shestakova 2,3 (1Psychology Department, University Basel, Switzerland, 2 Department of Higher Nervous Activity and Psychophysiology, Saint Petersburg State University, Russia, 3 Centre for neurocognitive research, Moscow State University of Psychology and Education, Russia) “Neurological signatures of social influence”

12:00-12:55 S. Vanni (Brain Research Unit and Advanced Magnetic Imaging Centre, O.V. Lounasmaa Laboratory, Aalto University School of Science, Finland) “Bridging the gap between physiology and functional magnetic resonance imaging”

13:00-14:30 Lunch

4

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

14:30-18:30 Session 3 14:30-15:25 E. Castillo (Department of Pediatrics, University of Texas Health Science Center, USA) “Contributions of MEG to the presurgical mapping of linguistic functions”

15:30-16:25 M. Medvedovsky (Functional Brain Imaging (FMRI), Imaging Division, Sourasky Medical Center, Israel, BioMag Laboratory, HUSLAB, Hospital District of Helsinki and Uusimaa (HUS), Helsinki University Central Hospital (HUCH), Finland) “Methodological and clinical aspects of ictal MEG” 16:30-17:25 R. Paetau 1, J. Wilenius 2 (1Department of Gynaecology and Paediatrics, Epilepsy Unit and Department of Clinical Neurophysiology, Hospital District of Helsinki and Uusimaa, Finland, 2 Department of Clinical Neurophysiology, Jorvi Hospital, Hospital District of Helsinki and Uusimaa, Finland) “Magnetoencephalography (MEG) in focal cortical dysplasia (FCD)” 17:30-18:25 E. Pihko 1, P. Nevalainen 2, L. Lauronen 3 (1Brain Research Unit, O.V. Lounasmaa Laboratory, Aalto University School of Science, Finland, 2 BioMag Laboratory, Hospital District of Helsinki and Uusimaa, HUSLAB, Helsinki University Central Hospital, Finland, 3 Department of Clinical Neurophysiology, Hospital for Children and Adolescents, Helsinki University Central Hospital, Finland) “Using MEG for studying developmental somatosensory and motor problems”

18:30-20:00 Poster session

5

International Symposium on Functional Neuroimaging

24.05.2012 10:00-14:00 Session 4 10:00 -10:55 L. Parkkonen (Department of Biomedical Engineering and Computational Science, Aalto University School of Science) “Applying MEG in cognitive neuroscience”

11:00-11:55 S. Baillet, E. Florin (McConnell Brain Imaging Centre, Montreal Neurological Institute, McGill University, Canada)

“Cross-frequency coupling mechanisms in the ongoing resting-state predict BOLD fluctuations”

12:00-12:55 Y. Shtyrov (MRC Cognition and Brain Sciences Unit, Cambridge, UK) “Studying language in and by the brain: Configuration and formation of word representations assessed neurophysiologically”

13:00-13:55 O. Martynova 1, L. Mayorova 1,2, O. Fedina 2, A. Petroushevsky 2 (1Institute of Higher Nervous Activity and Neurophysiology, Russian Academy of Sciences, Russia, 2Centre of Speech Pathology and Neurorehabilitation, Russia) “Coregistration of EEG and fMRI in cognitive research”

14:00-15:30 Lunch

15:30-18:30 Session 5 15:30-16:25 I. Lebedeva1, N. Semenova 2, T. Akhadov 2, A. Barhatova1, V. Kaleda1 (1Mental Health Research Centre of Russian Academy of Medical Sciences, Russia, 2Institute of Emergency Children's Surgery and Traumatology, Russia) “Neurobiology of early-stage schizophrenia: structural, metabolic and electrophysiological indexes”

16:30-17:25 A. Goldstein, S. Riwkes, E. Gilboa-Schechtman (Department of Psychology and Gonda Brain Research Center, Bar-Ilan University, Ramat Gan, Israel) “Face Processing in Social Anxiety: Insights from MEG studies”

17:30-18:25 A. Ossadtchi 1, R. Greenblatt 2 (1Department of Higher Nervous Activity and Psychophysiology, St. Petersburg State University, 2Source Signal Imaging Inc.)

“Double-core cross-term deprived covariance approach: a novel method for non-invasive detection of cross-frequency coupling in the neuronal source space”

18:30 Farewell address and Buffet party 6

Abstracts of oral session talks

"The Brain & I": Network Dynamics and Individual Emotional Experience Talma Hendler /hendlert@gmail.com/, Gal Raz, Yonatan Winetraub, Yael Jacob, Sivan Kinreich, Maya Blecih-Cohen, Eyal Sorek , Ilana Podlipsky Functional Brain Center, Wohl Institute for Advanced imaging, Tel Aviv Sourasky Medical Center and School of Psychological Science and Sackler Faculty of Medicine and Sagol School for Neuroscience, Tel Aviv University, Israel Dynamic functional integration of distinct neural systems plays a pivotal role in human emotional experience. In this lecture I will present our work focus on portraying such dynamics with relation to various behavioral and physiological indices of emotional experience. We recently propose a new tool to probe changing interactions within and between networks using fMRI (Raz,Hendler. Neuroimage, 2012). It is based on continuous computation of an index of network cohesion, which is sensitive to both strength and variability of signal correlations between predefined regions included in subcortical-limbic and cortical-control networks. Participants passively viewed emotion-inducing films while their brain activity and heart-rate were recorded simultaneously. Individually obtained indices of brain and physiological dynamics were compared to the on-going changes in reported emotions during a second viewing of the films. Networks integration or segregation was demonstrated in correspondence to dramatic periods in the films, pointing to this networks role in cognitive driven dynamics and related emotional regulation. These finding demonstrate the advantage of a multi-layered dynamic analysis for elucidating the uniqueness of emotional experience. This individual network specification approach has been lately applied in our lab for closed loop procedures in which people are on-line being guided how to monitor their neural activity patterns (based on EEG or fMRI) for achieving regulated emotional state. The importance of such procedures will be discussed in the context of brain-driven psychiatric management.

9

International Symposium on Functional Neuroimaging

Neurological signatures of social influence Vasiliy Klucharev1 /vasily.klucharev@unibas.ch/ Anna Shestakova2, 3 /anna.shestakova@helsinki.fi/ Department of Psychology, University of Basel, Basel, Switzerland Department of Higher Nervous Activity and Psychophysiology, St. Petersburg State University, St. Petersburg, Russia 3 Centre for Magnetoencephalography, The Moscow State University of Psychology and Education, Moscow, Russia 1

2

Humans often change their beliefs or behavior due to the behavior or opinions of others. Here we show, using various neuroimaging, that social conformity is based on mechanisms that comply with principles of reinforcement learning. Using functional magnetic resonance imaging we show that conflict with group opinion triggers a neuronal response in the posterior medial frontal cortex and the ventral striatum similar to the ‘‘prediction error’’ signal suggested by neuroscientific models of reinforcement learning. We also demonstrate that the transient downregulation of the posterior medial frontal cortex by theta-burst transcranial magnetic stimulation reduces conformity, as indicated by reduced conformal adjustments in line with group opinion. Both the extent and probability of conformal behavioral adjustments decreased significantly relative to a sham and a control stimulation over another brain area. Finally we tested the hypothesis that conflicts with a normative group opinion evoke a feedback-related negativity (FRN) often associated with performance monitoring and subsequent adjustment of behavior. A mismatch between individual and group opinions triggered a frontocentral negative deflection with the maximum at 200 ms, similar to FRN. Overall a conflict with a normative group opinion triggered a cascade of neuronal responses: from an earlier FRN response reflecting a conflict with the normative opinion to a later ERP component (peaking at 380 ms) reflecting a conforming behavioral adjustment. By and large, our findings provide evidence that social group norms evoke conformity via learning mechanisms reflected in the activity of the posterior medial frontal cortex and ventral striatum.

10

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Bridging the gap between physiology and functional magnetic resonance imaging* Simo Vanni /vanni@neuro.hut.fi/ Brain Research Unit and Advanced Magnetic Imaging Centre, O.V. Lounasmaa Laboratory, Aalto University School of Science, Espoo, Finland Functional magnetic resonance imaging (fMRI) provides data from multiple areas of the brain enabling studies of large-scale activation patterns. Interestingly, fMRI can show physiologically and computationally meaningful results, such as tuning functions for visual field position [1, 2] and spatial frequency [3]. Moreover, information from cortical activation patterns enable decoding visual objects [4] or imagined concepts [5], indicating that macroscopic patterns contain information about sensory stimuli. In addition, interaction between fMRI responses suggests implementation of efficient sensory coding principles at macroscopic scale [6].

Unfortunately, neural populations included in single fMRI voxels are very large, single fMRI voxel covering always thousands of neurons. Moreover, the fMRI signals reflect blood flow response to neural activation, and thus are indirect measures of neural activation. With more invasive methods, we are able to study single neurons and local networks in animal brain, but simultaneous recordings from multiple areas in awake animals are difficult. How could we bridge the gap between single neurons and voxels, and enable physiologically motivated, theory-based studies of neural systems?

Earlier work have shown that although both action potentials and synaptic activity are reflected in fMRI signals, the signals are more directly linked to the relative quantity of synaptic activity [7]. Recently, simultaneous measurements of electrophysiology and fMRI signals have suggested that a fixed transfer function could account for the nonlinearity in the neurovascular coupling [8]. Moreover, the role of astrocytes in neurovascular coupling has been better understood [9].

These data are important steps towards linking neural and fMRI data, enabling use of computational models to predict fMRI signals. Particularly, mesoscopic models, where a large group of neurons act as single model units, allows implementation of physiologically relevant parameters into a model while having reasonable computation time. These mesoscopic models could be a start for direct comparison of model predictions and fMRI data.

* This study has been supported by the Academy of Finland grant numbers 124698, 140726, and 218054.

11

International Symposium on Functional Neuroimaging

Referenses 1. Dumoulin, S.O. and B.A. Wandell. Population receptive field estimates in human visual cortex. Neuroimage, 2008. 39(2): p. 647-60.

2. Nurminen, L., M. Kilpelainen, P. Laurinen, and S. Vanni. Area summation in human visual system: psychophysics, fMRI, and modeling. J Neurophysiol, 2009. 102(5): p.

2900-9.

3. Henriksson, L., L. Nurminen, A. Hyvarinen, and S. Vanni. Spatial frequency tuning in human retinotopic visual areas. J Vis, 2008. 8(10): p. 5 1-13.

4. Kay, K.N., T. Naselaris, R.J. Prenger, and J.L. Gallant. Identifying natural images from human brain activity. Nature, 2008. 452(7185): p. 352-5.

5. Mitchell, T.M., S.V. Shinkareva, A. Carlson, K.M. Chang, V.L. Malave, R.A. Mason, and M.A. Just. Predicting human brain activity associated with the meanings of nouns.

Science, 2008. 320(5880): p. 1191-5.

6. Vanni, S. and T. Rosenstrom. Local non-linear interactions in the visual cortex may reflect global decorrelation. J Comput Neurosci, 2011. 30(1): p. 109-24.

7. Logothetis, N.K., J. Pauls, M. Augath, T. Trinath, and A. Oeltermann. Neurophysiological investigation of the basis of the fMRI signal. Nature, 2001. 412(6843): p. 150-7.

8. Magri, C., N.K. Logothetis, and S. Panzeri. Investigating static nonlinearities in neurovascular coupling. Magn Reson Imaging, 2011.

9. Koehler, R.C., R.J. Roman, and D.R. Harder. Astrocytes and the regulation of cerebral blood flow. Trends Neurosci, 2009. 32(3): p. 160-9.

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Contributions of MEG to the presurgical mapping of linguistic functions* Eduardo M. Castillo Florida Hospital, Neuroscience Institute, Orlando, FL, USA /www.floridahospitalneuro.com; emc11emc@gmail.com/ In order to provide valid information in the context of presurgical evaluation, a given neuroimaging tool relies on its ability to record and characterize function-specific activity of the brain. Due to its spatiotemporal resolution, unmatched by other noninvasive techniques, MEG can potentially provide new insights to the study of cortical representation of linguistic functions, and therefore, contribute to addressing clinically relevant questions. This lecture will review some of the findings supporting MEG as a valid clinical tool to characterize linguistic operations.

First, and following a brief introduction to MEG (its merits and limitations), we will discuss aspects of the experimental design and analysis of MEG-derived data affecting the ability of this technique to obtaining valid and replicable profiles of activation associated to linguistic processing (i.e. word comprehension, speech production, reading). Second, we will review studies where MEG-derived estimates of linguistic function have been compared to those obtained by «gold standard» measurements of hemispheric dominance (i.e. intracarotid amobarbital test) and language cortex localization (intra- extraoperative cortical stimulation). Third, we will describe evidences of reorganization in the cortical representation of linguistic operations triggered by new experiences (i.e. learning new skills, intensive speech therapy) or by the presence of pathological processes (i.e. epilepsy, brain tumors, stroke).

MEG is a non-invasive and repeatable procedure that has great potential as an alternative to invasive clinical procedures for functional mapping contributing greatly to our understanding of the cortical representation of linguistic functions.

* Data presented supported by the following Grants: “Contributions of MEG to the Surgical Management of Epilepsy”. RO1N537941-01A1 N1H. “Functional Brain Reorganization in Stroke Recovery” Project 1 P01.

NS46588-01A2 National Institutes of Health.

13

International Symposium on Functional Neuroimaging

Methodological and clinical aspects of ictal MEG Mordekhay Medvedovsky, MD /marikmedv@yahoo.com/ Functional Brain Imaging (FMRI), Imaging Division, Sourasky Medical Center, Tel Aviv, Israel; BioMag Laboratory, HUSLAB, Hospital District of Helsinki and Uusimaa (HUS), Helsinki University Central Hospital (HUCH), Finland Epilepsy is relatively frequent disease affecting about 0.7% of general population.

About 25% of epilepsy patients are resistant to pharmacological treatment. In this situation epilepsy surgery may by an option. The most efficient form of epilepsy surgery is epileptogenic zone (EZ) resection. Ictal onset zone (IOZ) is an essential part of EZ and therefore the evaluation of location and configuration of IOZ is one of the most important goals of pre-surgery workup. The main non-invasive method which provides the information about IOZ is video-EEG, another well known non-invasive technique is ictal SPECT. MEG can localize brain activity with high accuracy. In epilepsy the role of MEG in localizing interictal spikes has been broadly studied and documented.

Can MEG be accurate and practical in localization ictal onset sources? Ictal MEG is a challenging procedure by several reasons: 1) Seizure should occur during MEG measurement.

2) Head movement should be recorded and compensated.

3) Movement artifact should be suppressed.

4) Ictal onset signal has often poor signal-to-noise ratio(SNR).

Recording seizures during MEG acquisition can be achieved by following: 1) appropriate planning of MEG recording according to expected seizure occurrence; 2) long MEG acquisition (sequence of about two hours sessions with intervals); 3) sleep deprivation; 4) antiepileptic drug reduction; 5) specific provocations (e.g. photic stimulation).

Head position can be continuously monitored using head position indicator (HPI) coils which produce sinusoidal magnetic signal with frequencies above the frequency of interest. The compensation of head position can be done using signal space separation (SSS) based movement compensation.

Movement artifact suppression demands application of spatio-temporal signal separation (tSSS). This method is also important in suppressing of noise increment which can occur due to head movement compensation. Fine tuning of tSSS correlation limit can be important to avoid misinterpretation of residual interference.

14

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

The source modeling of MEG ictal onset zone is not always simple because of low SNR and fast dynamics of this signal. Nevertheless, multiple equivalent current dipoles model is often sufficient. Another approach is evaluation of frequency spectrum dynamics.

Video-MEG (VMEG) assists to analyze the ictal MEG signal and to relate this signal to video-EEG and to video-intracranial EEG monitoring.

The clinical role of ictal MEG is addition sensitivity to interictal MEG source clusters on the lobar surface level. Ictal MEG is very sensitive and specific on the lobe level.

Ictal MEG is challenging but promising tool in epilepsy pre-surgery workup.

International Symposium on Functional Neuroimaging

Magnetoencephalography (MEG) in focal cortical dysplasia (FCD)* Ritva Paetau, MD1 /ritva.paetau@hus.fi/ Juha Wilenius MD2 /juha.wilenius@helsinki.fi/ Department of Gynaecology and Paediatrics, Epilepsy Unit and Department of Clinical Neurophysiology Hospital District of Helsinki and Uusimaa, Helsinki, Finland 2 Department of Clinical Neurophysiology, Jorvi Hospital, Hospital District of Helsinki and Uusimaa, Espoo, Finland 1

Purpose. Focal cortical dysplasias (FCDs) are the most common single pathology found in epilepsy surgery patients (Frater et al., 2000, Sisodiya, 2004). The outcome of surgery is generally favorable and seizure-free outcomes of 50-75% have been reported (Fauser et al., 2008, 2002, Sisodiya, 2004). Incomplete resection of an FCD is the main predictor of poor post-surgical outcome (Krsek et al., 2009).

Magnetoencephalography (MEG) and EEG reflect postsynaptic currents in pyramidal cells. MEG is selectively sensitive to tangential currents, typically produced by fissure walls.

Because the bottom of sulci are predilection sites for FCD lesions, we investigated whether MEG results could predict clinical outcome in epilepsy surgery patients with FCD. We specially focused on patients with no visible lesions on magnetic resonance imaging (MRI).

Methods. MEG findings of 30 epilepsy surgery patients with confirmed histological diagnosis of FCD subtypes I or II (Palmini et al. 2004) were retrospectively evaluated. MEG was recorded as a part of their pre-surgical planning. Tens of single (non-averaged) MEG spikes were modeled with equivalent current dipoles, and the dipole sets were classified into ‘scattered’ or ‘clustered’ according to Iida et al (2005). We studied the MEG dipole localizations in respect to the removed area defined by postoperative MRI scans, and evaluated the value of MEG-findings in predicting the seizure outcome after surgery (according to Engel 1993).

In patients with no visible 3-Tesla MRI lesion (n=12), the location of MEG dipoles were also compared with localization results of sub-dural and/or depth electrode EEG. Results. Inter-ictal MEG spikes were observed in all but one patient. Dipole clusters were found in sixteen (53%) patients. Twelve of the 30 (40%) patients became seizure free (Engel class I). Four of the seventeen (24%) patients with FCD I and eight of the thirteen (62%) patients with FCD II became seizure free (p=0.05). In patients with dipole clusters and favorable outcome Engel class I or II (n=11), 51% of the source clusters had been removed; while in patients with unfavorable outcome (Engel class III or IV; n=5) only 5.5% of the cluster volume had been removed (p=0.02). * This study was supported by Helsinki and Uusimaa Hospital District funding for product development (Project MLE82TK005) and by the SalWe ResearchProgram for Mind and Body (Tekes - the Finnish Funding Agency for Technology and Innovation grant 1104/10).

16

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Six (50%) of the twelve patients with an MRI-negative lesion achieved Engel class I; the outcomes did not differ from patients having a visible MRI lesion (p=0.55). The concordance between MEG localizations and the invasive studies was good in nine of the twelve patients without visible MRI lesions.

Patients with unfavorable outcome had their MEG dipoles partly overlapping the primary motor cortex, (n = 2), or they lacked epileptiform MEG signals discovered in the insular cortex by depth electrodes (n = 1), or they had an extended multi-lobar lesion confirmed by later operations (n = 4).

Significance. MEG is particularly useful, or even essential, in finding small FCDs not visible on MRI thus rendering them ‘visible’. The clinical outcomes of these patients did not differ significantly from those with a clearly visible MRI lesion.

The vicinity or overlap of spike sources with eloquent sensori-motor cortex could be used to evaluate the risks of surgery.

However, existence of even clear MEG clusters pointing out an FCD, do not exclude the possibility of other FCDs that may not always give detectable MEG signal.

References 1. Engel JJ. (1993) Outcome with respect to epileptic seizures. In Engel JJ (Ed)

Surgical treatment of the epilepsies . Raven Press, New York, pp.609-621

2. Fauser S, Bast T, Altenmüller D-T, Schulte-Mönting J, Strobl K, Steinhoff BJ, Zentner J, Schulze-Bonhage A. (2008) Factors influencing surgical outcome in patients with focal cortical dysplasia. J Neurol Neurosurg Psychiatr 79: 103-105.

3. Frater JL, Prayson RA, Morris III HH, Bingaman WE. (2000) Surgical pathologic findings of extratemporal-based intractable epilepsy: A study of 133 consecutive resections. Archives of Pathology & Laboratory Medicine 124:545-549.

4. Iida K, Otsubo H, Matsumoto Y, Ochi A, Oishi M, Holowka S, Pang E, Elliott I, Weiss SK, Chuang SH, Snead CO 3rd, Rutka JT.(2005) Characterizing magnetic spike sources by using magnetoencephalography-guided neuronavigation in epilepsy surgery in pediatric patients. J Neurosurg 102 (2 Suppl):187-196.

5. Krsek P, Maton B, Jayakar P, Dean P, Korman B, Rey G, Dunoyer C, Pacheco-Jacome E, Morrison G, Ragheb J, Vinters HV, Resnick T, Duchowny M. (2009) Incomplete resection of focal cortical dysplasia is the main predictor of poor postsurgical outcome. Neurology 72:217-223.

6. Palmini A, Najm I, Avanzini G, Babb T, Guerrini R, Foldvary-Schaefer N, Jackson G, Luders HO, Prayson R, Spreafico R, Vinters HV. (2004) Terminology and classification of the cortical dysplasias. Neurology 62:S2-8.

7. Sisodiya SM. (2004) Surgery for focal cortical dysplasia. Brain; a journal of neurology 127:2383-2384.

8. Widjaja E, Otsubo H, Raybaud C, Ochi A, Chan D, Rutka JT, Snead OC,3rd, Halliday W, Sakuta R, Galicia E, Shelef I, Chuang SH. (2008) Characteristics of MEG and MRI between taylor's focal cortical dysplasia (type II) and other cortical dysplasia: Surgical outcome after complete resection of MEG spike source and MR lesion in pediatric cortical dysplasia. Epilepsy research 82:147-155.

17

International Symposium on Functional Neuroimaging

Using MEG for studying developmental somatosensory and motor problems* Elina Pihko1 /pihko@neuro.hut.fi/, P채ivi Nevalainen2 /paivi.nevalainen@helsinki.fi/, Leena Lauronen3 /leena.lauronen@hus.fi/ Brain Research Unit, O.V. Lounasmaa Laboratory, Aalto University, Helsinki, Finland 2 BioMag Laboratory, Hospital District of Helsinki and Uusimaa, HUSLAB, Helsinki University Central Hospital, Helsinki, Finland 3 Department of Clinical Neurophysiology, Hospital for Children and Adolescents, Helsinki University Central Hospital, Helsinki, Finland 1

During the last decade magnetoencephalography (MEG) has been used to study the development of cortical somatosensory functioning in infants and children. The studies on typically developing infants and children have made it possible to extend the investigations on to clinical groups. MEG as a noninvasive neuroimaging method with good spatial and temporal resolution promises new vistas in studying the at-risk infants. For example, the preterm infants, whose survival has tremendously increased in the last decades, form a group of patients susceptible to neurological impairments, such as cerebral palsy (CP). The structural neuroimaging methods, e.g., cranial ultrasonography and magnetic resonance imaging, are known to partly fail in detection of milder abnormalities that may compromise later neurocognitive development of these preterm infants. Further, traditional evoked potential measurements with only few electrodes mainly help in detecting the problems in the somatosensory nerve conductions but tell little about the processing in the somatosensory cortices.

Our recent MEG studies on preterm infants suggest that somatosensory evoked magnetic fields (SEFs) may give valuable prognostic information on development of these infants. SEFs to tactile stimulation of the index finger were recorded at term age in 30 preterm infants (< 28 weeks). The SEFs measured at term age were compared with neurodevelopment at two years of age. Controls were 11 healthy infants born at term. All infants showed normal responses from the primary somatosensory cortex. However, in 30% of the preterm infants SEF was categorized abnormal on the basis of lack of response from the secondary somatosensory cortex (SII). The absent SII responses at term age were associated with poor mean developmental quotient and locomotor subscale assessed by Griffiths Mental and Developmental Scales at two years. White matter abnormalities in MRI were not associated with absent SII response or neurodevelopmental outcome. * These studies were financially supported by the Jenny and Antti Wihuri Foundation, the Academy of Finland (Centre of Excellence Programme), the Helsinki University Central Hospital Research Grants, Foundation for Pediatric Research, the Finnish Medical Foundation, the Emil Aaltonen Foundation, the Maud Kuistila Memorial Foundation and the aivoAALTO project of the Aalto University.

18

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

CP is characterized by difficulty in the control of movement and posture as a result of brain injury during early development. The motor symptoms may include hypertonia of the muscles in the affected limbs resulting in difficulties to relax and move the limbs. In addition to motor problems, tactile discrimination deficits are prevalent in people with CP. We measured SEFs in children with hemiplegic CP and showed that, though the symptoms and anatomical lesions were unilateral, the modifications in somatosensory cortical functioning were bilateral. In participants with CP the representation areas of digits II and V in the primary somatosensory cortex were closer to each other in both hemispheres compared with cortical representation of the fingers in children with neurotypical development. In addition, the morphology of SEFs to median nerve stimulation was altered in both affected and unaffected hemispheres of the children with CP. In conclusion, MEG measurements, and specifically SEFs, may give additional information on the cortical functioning in infants and children with or at risk for developmental problems affecting the somatomotor system.

International Symposium on Functional Neuroimaging

Applying MEG in cognitive neuroscience Lauri Parkkonen /lauri.parkkonen@aalto.fi/ Aalto University, Espoo, Finland Although it is already four decades since the very first magnetoencephalographic (MEG) measurement, this non-invasive neuroimaging modality is still advancing at a considerable speed thanks to continuous developments in instrumentation and analysis methods but also in experimental designs and interpretation of the data (see e.g. Hari et al., 2010). The targets of the early MEG studies, such as evoked responses of the sensory systems, are still strong in the field but new ways of looking at MEG data have emerged. Functional connectivity is particularly appropriate object of study as the unique combination of high temporal resolution and decent spatial resolution of MEG makes it well-suited for tapping on, e.g., oscillatory brain activity which is considered to mediate connectivity. MEG can also be used to investigate intrinsic brain mechanisms such as memory and attention and even to characterize consciousness.

In this talk, I will illustrate important factors in experimental design that pertain to MEG studies on cognitive neuroscience (Salmelin and Parkkonen, 2010). I will show examples on the use of evoked responses (Nishitani and Hari, 2002), spontaneous brain oscillations (Caetano et al., 2007) and temporally structured, or tagged, stimuli (Parkkonen et al., 2008). Recently, real-time analysis of MEG data and on-line feedback to the subject have become feasible and they can be used to investigate cognitive processes in a novel and interesting manner (Sudre et al., 2011). For example. visual spatial attention modulates the spatial distribution of posterior alpha oscillations, which can be exploited in a brain– computer interface (Bahramisharif et al., 2010). We have studied spatial attention using frequency-tagged stimuli and real-time feedback; I will present our preliminary results.

Applying machine learning algorithms to MEG data may allow decoding the stimulus class from brain activity. Such an approach has been very fruitful in fMRI even without using any temporal information about the brain activity. Decoding has not yet been widely applied to MEG but one could speculate that MEG should excel in decoding because of the wealth of temporal information in the data. I will illustrate our results on decoding single-trial visual responses for low-level visual features and for subjective awareness.

References 1. Bahramisharif A., van Gerven M., Heskes T., Jensen O. (2010) Covert attention allows for continuous control of brain-computer interfaces. Eur J Neurosci 31:1501–1508.

2. Caetano G., Jousmäki V., Hari R. (2007) Actor’s and observer’s primary motor cortices stabilize similarly after seen or heard motor actions. Proc Natl Acad Sci USA 104:9058–9062.

20

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

3. Hari R., Parkkonen L., Nangini C. (2010) The brain in time: insights from neuromagnetic recordings. Ann N Y Acad Sci 1191:89–109.

4. Nishitani N., Hari R. (2002) Viewing lip forms: cortical dynamics. Neuron 36:1211-1220.

5. Parkkonen L., Andersson J., Hämäläinen M., Hari R. (2008) Early visual brain areas reflect the percept of an ambiguous scene. Proc Natl Acad Sci USA 105:20500–20504.

6. Salmelin R., Parkkonen L. (2010) Experimental Design. In: MEG: An Introduction to Methods (Hansen P., Kringelbach M., Salmelin R., eds), pp 75–82. New York: Oxford University Press.

7. Sudre G., Parkkonen L., Bock E., Baillet S., Wang W., Weber D.J. (2011) rtMEG: a real-time software interface for magnetoencephalography. Comput Intell Neurosci 2011:327953.

International Symposium on Functional Neuroimaging

Cross-frequency coupling mechanisms in the ongoing resting-state predict BOLD fluctuations Sylvain Baillet /sylvain.baillet@mcgill.ca/ Esther Florin /esther.florin@mcgill.ca/ McConnell Brain Imaging Centre, Montreal Neurological Institute McGill University, Montreal, Canada Functional MRI and PET have demonstrated the existence of resting-state networks in the brain (Gusnard & Raichle, 2001; Raichle et al., 2001; Greicius et al., 2003). Yet the neural correlates and thereby the fine-scale temporal dynamics of the brain’s intrinsic network activity remain elusive. A full understanding of the mechanisms at play cannot be achieved without input from electrophysiology, that directly assess the neuronal signature of the involved structures.

Recent findings from invasive recordings in DMN structures in monkeys (Hayden et al.

PNAS 2009) and in human subjects (Ossandon et al. 2011; Dastjerdi et al., PNAS, 2011; Miller et al., PNAS, 2009; Jerbi et al. Front Syst Neurosci. 2010) provide novel insights into the neural correlates of the DMN. In particular, the invasive studies by Hayden et al. (2009), Dastjerdi et al (2011) and Ossandon et al. (2011) are critical because they bridge the gap between the role of neuronal firing, high-frequency activity (“Gammaband” at 40Hz and above) and the fMRI BOLD signal in the brain’s default-mode network, while also questioning the link between DMN deactivation and behavior. These invasive insights are crucial to validate the non-invasive identification of intrinsic brain networks using MEG. A recent milestone in the non-invasive characterization of the electrophysiology of the resting brain was achieved using MEG source imaging to probe the dynamics of the default-mode and dorsal attention networks (de Pasquale et al., PNAS, 2010). A further significant MEG study by Brookes et al. recently identified multiple resting-state networks using an approach akin to fMRI resting-state data analysis (Brookes et al., PNAS, 2011).

Both studies indicate that alpha and beta oscillatory fluctuations may provide a structural backbone for resting-state network dynamics.

We will feature recent results from our group using MEG source imaging to reveal cross-frequency coupling phenomena that appear to be at the origin of the slow fluctuations captured with fMRI during the resting-state. We investigated the dynamics of cross-frequency coupling between oscillatory fluctuations observed with MEG source imaging, across the cortex, in 6 subjects. We were able to identify that patterns of phaseamplitude couplings between low-frequency bands and high-gamma oscillations reveal the regions connected during resting-state. Based on these results, we synthesized time series at each cortical location, that essentially model the slow fluctuations observed with 22

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

BOLD. We verified that conventional correlation analysis based on these pseudo-BOLD time series revealed the expected resting-state networks.

Overall, our results suggest that the mechanisms that reveal the brainâ&#x20AC;&#x2122;s resting-state networks with fMRI are based on the cross-frequency coupling between the phase of lowfrequency components and the amplitude of high-gamma oscillatory fluctuations.

Our presentation will also feature recent results from our group featuring dynamic retinotopic mapping of the visual cortex, clinical applications of MEG source imaging and real-time cortical imaging with feedback to subjects.

International Symposium on Functional Neuroimaging

Studying language in and by the brain: Configuration and formation of word representations assessed neurophysiologically Yury Shtyrov /yury.shtyrov@mrc-cbu.cam.ac.uk/ Medical Research Counsil (MRC) Cognition and Brain Sciences Unit, Cambridge, UK; Institute of Behavioural Sciences, University of Helsinki, Helsinki, Finland Can neurophysiology address questions debated in (psyho)linguistics such as the nature of word representations, how they are formed in learning, what configuration they take and how they interact? In this talk, we will explore the neural reflections of linguistic processing that can be registered using time-resolved neurophysiological recordings available in magneto- and electro-encephalography (MEG, EEG). I will try to convince you of the ultra-rapid speed and automaticity of lexical activations in the brain and the distributed character of word representations dependent on their semantic features. We will see how MEG/EEG can be used to resolve morphosyntactic questions and track the neural correlates of rapid word learning with simple yet precise methodologies that can potentially be used also in clinical assessment of disturbances in linguistic processes.

24

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Применение методики совместной регистрации ЭЭГ и фМРТ в когнитивных исследованиях* Ольга Мартынова1 /olmart@neurobiotech.ru/, Лариса Майорова1,2 Оксана Федина2, Алексей Петрушевский2 Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии Российской Академии Наук, Москва, Россия 2 Центр патологии речи и нейрореабилитации, Москва, Россия 1

Интеграция функциональной магниторезонансной томографии (фМРТ), метода регистрации активных зон мозга с хорошим пространственным разрешением, с электроэнцефалограммой (ЭЭГ), регистрирующей активность мозга с высоким временным разрешением, является многообещающим неинвазивным подходом, приближающим нас к понимаю когнитивных процессов. Методика одновременной регистрации ЭЭГ и фМРТ помогает локализовать структуры мозга, ответственные за когнитивные функции для дальнейшего сопоставления с нейрофизиологическими механизмами, лежащими в основе функциональной взаимосвязи областей мозга. На сегодняшний день успешно разработано картирование мозговой активности методом фМРТ с пространственным разрешением в несколько миллиметров. Тем не менее, у фМРТ имеются временные ограничения регистрируемого сигнала, связанные с реактивностью метаболизма кислорода в крови. Функциональная МРТ измеряет нейрональную активность только косвенно, путем распознавания изменений насыщения-обеднения крови кислородом, которые пропорциональны, но не эквивалентны, изменениям нейрональной активности в данных участках мозга. В свою очередь, скальповая ЭЭГ показывает изменения электрических потенциалов, которые образованы преимущественно суммацией медленной постсинаптической активности, возникающей в корковых нейронах. При этом с помощью регистрации ЭЭГ обеспечивается непосредственное измерение спонтанной и вызванной активности с миллисекундным разрешением. Тем не менее, локализация источников этой активности затруднена, так как расположенные между электродами и мозгом кожа, кости черепа и менингеальные оболочки ведут к рассеиванию электрического сигнала. Полученные при помощи ЭЭГ данные имеют разрешение в сантиметрах, не позволяя локализовать два совершенно разных, хоть и соседствующих источника активности. Совмещение регистрации ЭЭГ-фМРТ позволяет преодолеть пространственно-временные ограничения каждой методики по отдельности и является более эффективным инструментом для исследования когнитивных функций. Одновременная регистрация ЭЭГ-фМРТ позволяет ис* При поддержке гранта РГНФ 12-06-00711.

25

International Symposium on Functional Neuroimaging

следовать функциональную когерентность областей мозга посредством более точной локализации структур мозга, ответственных за когнитивные функции, и сопоставлении их с нейрофизиологическими процессами. Несмотря на методические трудности техника одновременной записи ЭЭГ и фМРТ нашла широкое применение в клинических и экспериментальных исследованиях эпилептической активности, состояний покоя и сна, сенсорных и когнитивных функций. Доклад посвящен обзору исследований с применениями одновременной регистрации фМРТ и ЭЭГ, а также результатам применения данной методики в клинических исследованиях восприятия речи в норме и у пациентов с сенсорной афазией после нарушений кровообращения головного мозга.

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Нейробиология ранних этапов шизофрении: некоторые структурные, метаболические и электрофизиологические индексы* Ирина Лебедева1 /lebedeva-i@yandex.ru/, Наталья Семенова2, Толиб Ахадов2, Александра Бархатова1, Василий Каледа1 ФГБУ Научный центр психического здоровья РАМН, Москва, Россия 2 НИИ неотложной детской хирургии и травматологии, ДЗ г. Москвы, Москва, Россия 1

Причина психопатологических расстройств при шизофрении лежит, в том числе, в определенном континууме отклонений в структуре и функциях головного мозга и, таким образом, понимание иерархии этих аномалий становится ключевым для раскрытия фундаментальных основ заболевания Очевидным для решения подобной задачи является мультидисциплинарный подход, когда данные, полученные различными методами нейровизуализации, сопоставляются между собой и с данными на других (в том числе клиническом и нейрофизиологическом) уровнях анализа состояния головного мозга. Особую значимость здесь приобретают и исследования на ранних этапах болезни – в этот период патогенетические механизмы наиболее ярко выражены и не искажены длительным фармакологическим воздействием. С развитием технической базы в практику биологической психиатрии помимо т.н. структурной, функциональной МРТ и диффузионно-тензорной МРТ входит такой метод как магнитно-резонансная спектроскопия (МРС), позволяющая определять концентрации в головном мозге ряда веществ, играющих основную роль в биохимических процессах в нейронах и глии. В настоящем сообщении обзор имеющихся в литературе данных будет соотнесен с результатами собственных исследований у молодых больных шизофренией мужчин с относительно малой длительностью заболевания и психически здоровых испытуемых. В фрагменте, о котором будет рассказано, использовали методы структурной МРТ и локализационной протонной МРС, реализованные на 3Т Phillips Achieva томографе. В рамках последнего метода воксель был помещен в среднюю часть левой и правой средней лобной извилины (зоны дорсолатеральной префронтальной коры), в колено мозолистого тела (область проводящих путей, соединяющих префронтальную кору левого и правого полушария), в левую и правую надкраевые извилины (описанные ранее как зоны межгрупповых различий по данным фМРТ в парадигме oddball (Лебедева, с соавт., 2011)) (рис. 1). * Исследование было поддержано грантом РГНФ 10-06-00714а.

27

International Symposium on Functional Neuroimaging

Рис. 1. Примеры локализации вокселя в средней лобной извилине, мозолистом теле, надкраевой извилине (вверху). Пример спектра в надкраевой извилине (с дополнительно подписанными пиками тестируемых метаболитов) у одного из больных (внизу).

Нейрофизиологическое исследование включало регистрацию фоновой ЭЭГ и слуховых вызванных потенциалов в стандартной парадигме oddball. Оценку выраженности психопатологических расстройств проводили по шкале PANSS. Анализировали показатели объемов серого вещества, а также концентрации N-ацетиласпартата, холинсодержащих веществ, креатина, глутамин\глутамата, (нормированные на концентрацию тканевой воды), частоту регистрации сигнала липидов. Определяли пиковые амплитуды и латентные периоды волн Р300 и N100, спектральную мощность основных диапазонов ЭЭГ. К ключевым результатам проведенного исследования относятся данные о редукции объема серого вещества у больных только в зонах верхней височной извилины и островка; отсутствии статистически значимых отклонений по уровню основных ме28

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

таболитов в средних лобных извилинах; снижении уровня глутамин\глутамат в колене мозолистого тела, снижении амплитуды волны N100 в ВП на нецелевые стимулы; взаимосвязях между индексом глутамин\глутамат в надкраевых извилинах и уровнем позитивных психопатологических расстройств и латентным периодом волны Р300, корреляциях между уровнем холинсодержащих веществ в левой средней лобной извилине и спектральной мощностью бета1-диапазона ЭЭГ в ряде отведений левого полушария. Полученные данные (в совокупности с результатами применения других методов нейровизуализации) позволяют говорить об относительно слабом вовлечении серого вещества дорсолатеральной префронтальной коры в патологические процессы на ранних этапах шизофрении, по крайней мере, у больных мужчин. Максимальные аномалии в данной клинической группе регистрировали в височных отделах, а также в мозолистом теле головного мозга.

International Symposium on Functional Neuroimaging

Face Processing in Social Anxiety: Insights from MEG studies Abraham Goldstein /goldsa@biu.ac.il/, Sharon Riwkes /haronriwkes@gmail.com/, Eva Gilboa-Schechtman /gilboae@biu.ac.il/ Department of Psychology and Gonda Brain Research Center, Bar-Ilan University, Ramat Gan, Israel Social anxiety disorder is one of the most prevalent anxiety disorders. Socially anxious individuals show enhanced attunement to signals of social threat, such as those conveyed by emotional facial expressions and postures. Due to the importance of emotional facial expressions in social interaction, several studies explored their processing in social anxiety disorder. fMRI studies consistently show that, compared to healthy controls, socially anxious patients present hyperactivation of limbic structures (amygdala, insula, anterior cingulate cortex). However, fMRI studies do not provide sufficient temporal resolution to indicate the dynamics of these neural processes. Behavioral studies of face processing in social anxiety suggest an initial hypervigilance and consequent avoidance of threat, but since they are based on the end-product of processing (mainly reaction times), the findings of those studies reflect only indirectly the early mechanisms of face processing in social anxiety.

We used magnetoencephalography (MEG), which provides both temporal and spatial resolution to investigate the temporal unfolding of neural activity in the following regions of interest: the fusiform gyrus (FG, considered to be specialized in face-processing), the insula (involved in processing of emotional content of emotional facial expressions), and the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC, involved in higher order executive functions and cognitive control).

In a series of studies we socially anxious patients and healthy controls with dominant, angry, happy, submissive and neutral faces. Participants performed a gendercategorization task while undergoing a MEG recording, using a whole-head MEG consisting of 248 magnetometers. Analysis was performed using a SAM beamformer applied to the event-related magnetic fields.

Analyses revealed that at an early processing stage (130-200 ms post-stimulus) the insula and right FG responded differentially to facial expressions. The effect on the right FG was observed mainly on socially anxious participants and not on controls. Most surprisingly, socially anxious individuals showed reduced activity at early processing stages in the right FG as well as in the right DLPFC. This pattern was reversed at later stages (300-500 ms) with socially anxious showing greater activation than controls.

The combination of high temporal resolution with good spatial resolution offered by MEG revealed the abnormal pattern of neural activation during face processing in social 30

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

anxiety, characterized by an initial under-activation followed by a later over-activation in the right FG and the right DLPFC. This seems to indicate an early sub-optimal cortical face-processing in social anxiety, and a late recruitment of the FG in order to compensate for the initial sub-optimal processing. The late frontal over-activation could be associated with attempts of cognitive control and disengagement difficulties in the face of the social stimuli. The findings are discussed in relation to previous behavioral and imaging reports and possible implications for treatment.

International Symposium on Functional Neuroimaging

Cross-term deprived covariance (CTDC) approach for non-invasive detection of non-linearly coupled cortical sites Alexei Ossadtchi1 /ossadtchi@gmail.com/, Richard Greenblatt2 1 2

St. Petersburg State University, St. Petersburg, Russia Source Signal Imaging Inc., San Diego, CA, USA

Synchronization of activity between distinct cortical regions underlies the mechanism of functional integration that forms a foundation of all our actions. Recently, the role of non-linear interactions manifested in cross-frequency (across scale) synchronization has been emphasized as facilitating the exchange of information between cell assemblies.

Such synchronization has been found in many experimental paradigms and is currently under active study. Unfortunately spatially and temporally precise analysis available only in a limited number of cases corresponding to neurological patients with implanted cortical grids. In order to provide the flexibility in experimental designs and allow for more specific studies, tools for analysis of such non-linear synchronizations are to be developed. Instrumentally, MEG is a unique technology that allows for mapping of cortical activations and provides high temporal resolution. The use of beamformers supported by sufficiently accurate forward models allows for reasonable (up to 0.5 cm) spatial resolution. The time frequency representation of MEG signals is natural and captures the nature of MEG observed cortical activity as consisting of short time narrow-band bursts.

In this work our goal was to combine the above and develop a signal processing method for identification of the cortical spatial structure of cross-frequency coupling between the oscillations in the two non-overlapping time-frequency windows. Our method is a statistical test contrasting the results of adaptive beamformer based inverse mapping obtained using the original and cross-term deprived time-frequency domain data covariance matrices by calculating the ratio of the two inverse values. We use multiple comparison corrected randomization statistical tests for identification of significant source space coupling.

The extensions of the proposed technique include the Fast CTDC (F-CTDC) approach that uses singular values decomposition for express detection of interacting topographies as well as recursively applied and projected CTDC (RAP-CTDC) that allows for effective model-based management of the observed local maxima in case when multiple pairs of sources are interacting.

Simulation study illustrates that the proposed approach is extremely robust and capable of successful operation in very noise environements. Application of the method to an event-related MEG dataset from a single subject (imagined hand rotation) yielded plausible results with interacting pairs falling into physiologically plausible cortical sites.

We observed beta-gamma coupling between frontal and parietal-occipital regions, consistent with published signal space analysis. We also observed beta-gamma prefrontal/ frontal and alpha-gamma temporal/frontal couplings.

Poster presentation abstracts

Activation of human cortical motor areas during self-initiated finger movements* Chayanov N. V.1, Prokofyev A. O.1,2 /a_o_p@mail.ru/, Morozov A. A.3, Stroganova T. A.1,2 MEG-center, Moscow State University of Psychology and Education, Moscow, Russia 2 Psychological Institute Russian Academy of Education, Moscow, Russia 3 Institute of Radio Engineering and Electronics, Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia 1

The study aimed at localization of the hand area of primary motor cortex using magnetoencephalography (MEG). Based to the literature (Shibasaki and Hallett, 2006), we expected that the source of averaged magnetic fields in the peak of the “readiness field” (RF) component of the motor evoked response will be localized in the hand area of primary motor cortex M1 (“omega-like” part of the central gyrus) contralaterally to the moving finger .

We evaluated cortical sources of the evoked magnetic field preceding the onset of voluntary lifting of the index finger in seventeen healthy subjects. For the movement onset detection we used automatic detection procedure based on a moving window-based computation of variance of the accelerometer signal. For each subject, at least 150 epochs were averaged. The sources of averaged magnetic fields in RF peak were fitted with a single dipole model. Only estimates with a goodness of fit above 85% were analyzed.

Results showed that at the group level the magnetic fields source localization in RF peak agreed well with the existing finding of the location of the primary motor hand area. However, at the inter-individual level the sources of the RF peak spread widely across the sensorimotor complex, being localized in the primary motor or sensory or premotor cortical areas of the contralateral hemisphere.

These findings indicate the presence of the simultaneous multiple sources of the magnetic field at the time immediately preceding the movement onset. Our data are in a good agreement with animal literature suggesting the involvement of neural populations of the somatosensory and premotor cortex into the movement preparation (Donoghue and Wise 1982; Murphy, Wong et al. 1985; Widener and Cheney 1997).

Our results point to an inadequacy of the single dipole modelling for sources localization of motor readiness field. This conclusion is important for application of MEG-based cortical motor mapping in clinical settings. * The work was supported by Russian Foundation for basic research №11-06-12037-офи-м-2011.

35

International Symposium on Functional Neuroimaging

Non-fluency represented in cerebrocerebellar network: an fMRI study of overt action naming in non-fluent aphasia* Dragoy O.V.1 /olgadragoy@gmail.com/, Malyutina S.A.2, Ivanova M.V.3 /mvimaria@gmail.com/, Kozintseva E.G.3 /questo@inbox.ru/, Sevan D.A.3 /dannn@mail.ru/, Kuptsova S.V.3, Petrushevsky A.G.3 / shevsky@mail.ru/, Fedina O.N.3 /legezox1@rambler.ru/, Gutyrchik E.F.4 /evgeny.gutyrchik@med.uni-muenchen.de/ Moscow research institute of psychiatry, Moscow, Russia Moscow Lomonosov State University, Moscow, Russia 3 Center of Speech Pathology and Neurorehabilitation, Moscow, Russia 4 Ludwig Maximilians University, Munich, Germany 1

2

Introduction. Key characteristics of non-fluent (Broca, motor) aphasia are, among others, verb finding difficulties and effortful speech output. These characteristics are related to different levels of speech production (lexical retrieval and motor execution).

This study was aimed at identifying normative brain activation related to verb production in healthy individuals, as well as patterns of its reorganization depending on the locus of the linguistic deficit in patients with non-fluent aphasia.

Method. Participants included18 individuals with no history of neurologic impairments (mean age 44) and 4 patients with non-fluent aphasia due to left hemisphere damage: P1 (50 y.o., 8 months post-onset), P2 (50 y.o., 2 months post-onset), P3 (31 y.o., 24 months post-onset), P4 (41 y.o., 5 months post-onset). All patients were diagnosed with mild-tomoderate motor and/or dynamic aphasia and demonstrated classical non-fluent speech output. Lesion sites were diverse and included inferior frontal gyrus (the opercular part) only in P2. All participants were native speakers of Russian and were premorbidly right-handed.

An overt picture naming task was used. Participants were present with 72 black and white line drawings of actions and instructed to say aloud what the actor is doing in the picture in one verb. Action pictures were selected from the database of 400 Russian verbs and their pictures, and were balanced on critical linguistic parameters (frequency, imageability, length, argument structure). For a control condition, 32 abstract pictures were constructed by digital distortion of real drawings, so that they were not recognizable as real action pictures, but maintained the same level of visual complexity. Participants were instructed to utter a pseudo-verb ‘kávaet’ for the abstract pictures to simulate an articulatory response.

Each of the two fMRI experimental sessions consisted of 18 blocks (12 with real actions, 6 abstract pictures). A block consisted of three pictures presented for 5.5 sec each, with 0.5 sec interstimulus interval. Blood oxygen level dependent imaging (BOLD) was performed on a 1.5T Siemens Avanto scanner using gradient-echo planar sequence (TE = 50 ms, TR = 3000 ms, FOV = 25 x 25 cm, 64 x 64 matrix, voxel dimension 3 x 3 x 3 mm). A high-resolution anatomical image (T1-weighted, MPRAGE; 0.98 x 0.98 x 1 mm; TE/TR 3/1900 ms) was also acquired. FMRI data analysis was performed in SPM8. * This study was supported by the Russian Foundation for Humanities (RGNF), grant 11-06-12033v.

36

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Due to poor quality of oral response recording in the scanner, participants with aphasia underwent a naming testing out of the scanner the following day (a preliminary study confirmed that patients with aphasia show no learning effect in naming identical action pictures on two consecutive days). The same action pictures were presented with the same timing parameters, but in a different order. Participants’ responses were quantitatively and qualitatively analyzed.

Results. In healthy Russian speakers, action naming relative to the baseline condition (uttering a pseudo-verb in response to an abstract picture) elicited extra brain activation in occipital regions bilaterally, left inferior temporal gyrus and, critically, the triangular part of inferior frontal gyrus (Fig. 1a).

Patients with aphasia showed brain activations in bilateral occipital regions, as well as in inferior frontal gyrus, similarly to healthy individuals. The additional activation found in patients, but not in healthy individuals, was dependent on their quantitative scores and type of errors during the naming testing out of the scanner. P1 and P2 named correctly 68% and 65% of actions, correspondingly. Most of the incorrectly named items were nondominant, but synonymous nominations (‘lifting’ – ‘pulling’). Thus, P1 and P2’s ability to name actions might be considered relatively spared. In contrast, P3 and P4 were only 32% and 26% correct, and the errors were mostly non-responses and semantic paraphasias (‘searching’ – ‘palpating’). The same patients’ grouping was observed in fMRI results.

P1 and P2 activated right cerebellum regions for action naming more than in the baseline condition (Fig. 1b for P1). For the same contrast, P3 and P4 showed wide-spread frontal left hemisphere activation (supplementary motor area, precentral gyrus), as well as additional right hemisphere activation (supplementary motor area, precentral gyrus, inferior and middle temporal gyrus in P3; middle frontal gyrus in P4), as illustrated in Fig 1 c for P3.

a Healthy individuals

b High-score patients

c Low-score patients

Fig. 1. SPM-glass brain depiction of the activation pattern for action naming compared to the baseline condition

Discussion. Brain activation pattern found in healthy individuals supports critical involvement of inferior frontal gyrus in verb production. Extra activation in response to action pictures relative to abstract pictures in bilateral occipital regions and left inferior temporal gyrus, which are parts of the ventral visual stream, reflects the necessity to recognize human actors and tools in action pictures.

The observed two different patterns of brain activation in patients with non-fluent aphasia suggests that P1 and P2, on one hand, and P3 and P4, on the other hand, have 37

International Symposium on Functional Neuroimaging

two different locus of linguistic impairment and use distinct brain mechanisms to overcome their deficits. Verb retrieval per se was relatively spared in P1 and P2, as follows from their naming scores. It was motor execution of the word that caused difficulties in them. The effort to overcome those difficulties resulted in specific activation in the right cerebellum, which is known to be a regulator of speech temporal sequencing. In contrast, P3 and P4 had intrinsic linguistic difficulties with verb finding and used wide-spread bilateral frontotemporal network to overcome them.

Thus, in addition to the identification of brain substrate involved in normative verb production, the present study showed how different loci of linguistic deficits within the same aphasia syndrome are represented in distinct cerebrocerebellar networks.

Lobar localization information in epilepsy patients: comparison between long-term video-EEG monitoring and MEG Koptelova А.M.1 /koptelova.am@gmail.com/, Melikian A.G.2, Arkhipova N.A2, Stepanenko A.Y.3, Golovteev A.L.2, Kozlova A.B.2, Grinenko O.A.2 , Stroganova Т.А.1 MEG-center, Moscow State University of Psychology and Education, Moscow, Russia 2 The Burdenko Neurosurgery Institute, Moscow, Russia 3 Department of Neurosurgery, Moscow City Hospital No 12, Moscow, Russia 1

Purpose. Magnetoencephalography (MEG) and magnetic source imaging (MSI) are techniques that have been increasingly used for preoperative localization of epileptic foci.

To help elucidate the value of MEG, we assessed the results of whole-head MEG versus video-EEG (vEEG) in the case management of patients undergoing epilepsy surgery.

Method. We studied 19 patients with suspected focal epilepsy who underwent interictal and ictal vEEG and, subsequently, interictal and ictal MEG. Out of 19 patients studied 14 were with suspected neocortical epilepsy, 5 with with mesial temporal lobe epilepsy. Nine patients underwent surgical resection of suspected epileptogenic zone and seven of them – invasive electrocorticography (ECoG).

The results of MSI were classified to define epileptogenic foci according to the clastering of interictal and ictal spikes recorded during a 4-hour recording session.

The data were analyzed to determine to what extent the results of MSI correlated with vEEG determined irritative zones.

Results. In 4 of 19 cases MSI – determined localization regionally correlated with vEEG data (that is, showed the same lobe). In fifteen patients MSI showed 32 additional epileptogenic foci that interictal vEEG was unable to identified. These undetected sources were localized mainly in the frontal and temporal lobes (70%), and at the lobar surface level - at the medial and the basal aspects of cerebral lobes (70%). In six cases, MSI 38

The results of source modelling for multitude of such ÂŤpairedÂť spikes (c) implied that the sources of first spike in a pair formed a compact cluster (red circles) around ventral edge of left central sulcus. The sources of the second spike in a pair were more widespread (green circles) and appeared to result from propagation of epileptic discharge.

Spikes were modelled by two dipole sources that activated sequentially (b).

Fig. 1. An example of magnetoencephalographic localization of epileptic foci in a patient - a candidate for epilepsy surgery. Spikes following one after another with 25 ms delay are seen at two orthogonal MEG-sensors (a).

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

International Symposium on Functional Neuroimaging

was used to guide invasive electrodes to locations that otherwise would not have been targeted and provided unique localization data, not evident from other imaging modalities, that strongly influenced the surgical management of the patient. In seven patients, for whom data from invasive ECoG were available, the MSI was highly correlated with the zone of seizure origin identified by EcoG. Conclusion. Magnetic source imaging can provide critical localization information that is not available when other noninvasive methods, such as vEEG and MRI, are used.

Auditory cortex responses to clicks and sensory modulation abnormalities in children with autism spectrum disorders (ASD) Orekhova E.V.1 /elena.orekhova@neuro.gu.se/, Tsetlin M. M.2, Butorina A.V.2, Novikova S.I.2, Gratchev V.V.3, Sokolov P.A.4, Elam M.1, Stroganova T. A.2 Institute of Neuroscience and Physiology, University of Gothenburg, Gothenburg, Sweden 2 MEG-center, Moscow State University of Psychology and Education, Moscow, Russia 3 Clinical Department for the Study of Adolescent Psychiatry, Mental Health Research Center of Russian Academy of Medical Sciences, Moscow, Russia 4 Moscow Pediatric Center, Moscow, Russia 1

Auditory sensory modulation difficulties are common in autism spectrum disorders (ASD) and may stem from a faulty arousal system that compromises the ability to regulate an optimal response. To study neurophysiological correlates of the sensory modulation difficulties, we recorded magnetic field responses to clicks in 14 ASD and 15 typically developing (TD) children. We further analyzed the P100m, which is the most prominent component of the auditory magnetic field response in children and may reflect preattentive arousal processes.

The P100m was rightward lateralized in the TD, but not in the ASD children, who showed a tendency toward P100m reduction in the right hemisphere (RH). The atypical P100m lateralization in the ASD subjects was associated with greater severity of sensory abnormalities assessed by Short Sensory Profile, as well as with auditory hypersensetivity during the first two years of life. After correction for IQ, the RH P100m amplitude tended to correlate negatively with severity of autism symptoms in the ASD group (p=0.06). The P100m reduction in the RH in the ASD children suggests disturbance of the RH ascending reticular brainstem pathways and/or their thalamic and cortical projections, which in turn may contribute to abnormal arousal and attention. The correlation of sensory abnormalities with atypical, more leftward, P100m lateralization suggests that reduced preattentive processing in the right hemisphere and/or its shift to the left hemisphere may contribute to abnormal sensory behavior in ASD. 40

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Use of magnetoencephalography (MEG) for the functional motor cortex localization: extraction and localization of the motor component in movement preparation processes

by Independent Component Analysis* Pronko P.K. /platon@pronko.ru/1,2,3, Chayanov N.V.1, Prokofyev A.O.1, Chernyshev B.V.2,3, Stroganva T.A.1 MEG-center, Moscow State University of Psychology and Education, Moscow, Russia 2 National Research University Higher School of Economics, Moscow Russia 3 Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russia 1

The problem of non-invasive preoperative localization of motor areas in human cortex has not been solved yet.

In clinical practice, localization of the hand representation in the primary motor cortex often becomes one of the main goals of the pre-surgical evaluation. In healthy subjects the area of the motor hand representation usually corresponds to certain standard anatomical landmarks (hand knob in the precentral gyrus), which can be easily found in sMRI images. Unfortunately, in patients with various brain lesions these landmarks may be absent or not corresponding to the area of the motor cortex. In such cases, location of irreplacable areas must be determined according to their functional and/or temporal dynamical characteristics.

Experimental studies of voluntary movements in primates have shown that many cortical areas (primary motor cortex, supplementary motor cortex, premotor cortex, primary sensory cortex, etc.) become activated simultaneously long before movement onset (i.e. in movement preparation phase) (Riehle, 2005). Thus, attempts to map the motor cortex using movementlocked EEG/MEG response with the use of single-dipole modeling are often prone to errors (Chayanov et al., 2012), while mapping brain activity using fMRI highlights only the whole complex of cortical areas involved in preparation and execution of the movement.

It might become a promising method of localizing primary motor area by way of taking into account the characteristic properties of the primary motor cortex temporal dynamics during movement preparation. It is well known that the late component of the motor readiness potential can be recorded in the primary motor, premotor and motor cortices during 300-400 ms before movement onset (Shibasaki, Hallett, 2006). Importantly, of these areas only the primary motor cortex exhibits a sharp, exponential activation roughly 100 ms before movement onset, as has been shown by way of direct epicortical recording (Ikeda et al., 1992; Ohara et al., 2000).

In this study, we recorded MEG data during repeated index finger movements in 18 subjects. Then we attempted to separate the sensorimotor activation complex into several components using the Independent Component Analysis (ICA) and to single out the primary motor cortex activation be way of comparing the components’ temporal dynamics with the expected primary motor cortex temporal dynamics. * The study was implemented in the framework of The Basic Research Program of the National Research University Higher School of Economics in 2012. and supported by Russian Foundation for basic research №11-06-12037-офи-м-2011.

41

International Symposium on Functional Neuroimaging

Subjects were instructed to raise their index finger at a comfortable pace. We recorded MEG, myogram and accelerometer signal simultaneously. For all subjects, sMRI slices were obtained. Co-registration of MEG and MRI data was performed using program suites “Freesurfer” and “NeuroMag”.

MEG data for all 18 subjects were concatenated into a singe data sequence, and ICA was performed on this sequence. Resulting components were averaged relative to movement onset (which was determined from accelerometer signal), and mapped onto averaged brain surface using distributed source modeling algorithm (corticallyconstrained L2 minimum-norm current estimates).

Using similarity to the expected pre-movement activation pattern as the criterion, we selected two out of 50 resulting independent components - one, whose temporal dynamics presumably corresponded to the motor cortex activation, and the second one, whose temporal dynamics presumably corresponded to the sensorimotor cortex activation. If our assumptions are correct, then cortical sources of “sensorimotor” component are expected to localize in post-central gyrus (where the somatosensory cortex is normally found in healthy humans), and cortical sources of “motor” component - in precentral gyrus, where the primary motor cortex usually resides.

Mapping selected components on the brain surface (fig.1) confirmed that the “sensorimotor” component was localized caudally from central gyrus - in postcentral gyrus, and partially in precentral gyrus. The “motor” component was mapped to precentral gyrus, a bit higher then the area of the sensorimotor activation. This result stays in agreement with the localization of index finger motor representation in several studies, which have shown that the motor representation resides 10-20 mm higher than the corresponding somatosensory representation (Schieber, 2001; Onishi et al., 2011; Hadousha et al., 2011).

These results show that, despite high correlation of input data and proximity of sources being separated, it is possible to separate them into two non-overlapping areas of activation, using the approach based on specifics of temporal dynamics of activation in primary motor cortex during movement preparation. Thus, we hope that this method may potentially become useful for preoperative localization of primary motor cortex in clinical practice.

Fig.1 Mapping of “sensorimotor” component (A) and “motor” component (B), using cortically-constrained L2 minimum-norm current estimates. The central sulcus is indicated by the red line.

42

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Identical spatio-temporal patterns of rapid motor-cortex activation for action-related nouns and verbs: MEG study* Stroganova T.1, Butorina, A.1 /armature@yandex.ru/, Nikolaeva A.1, Shtyrov Y.2,3 MEG-center, Moscow State University of Psychology and Education, Moscow, Russia 2 Medical Research Council (MRC), Cognition and Brain Sciences Unit, Cambridge, United Kingdom 3 Cognitive Brain Research Unit, Institute of Behavioural Sciences, University of Helsinki, Helsinki, Finland 1

Background and Objectives. Perception of action verbs is known to selectively activate the respective representations in the motor cortex at the early stage of word recognition. We investigated, for the first time, whether the action nouns follow the same spatial-temporal activation patterns as that known for action verbs. Furthermore, we aimed to specify, using distributed source modeling of MEG data, whether the action words activate primary and/or secondary areas of motor cortex as well as the time-course of this activation.

Methods. We selected three pairs of Russian words related to actions performed by hand, foot and mouth, and each pair included a verb and a noun having the same word stem.

The stimuli were presented within the mismatch field (MMF/MMN) paradigm in three blocks corresponding to the word pairs, which were used as rare unexpected deviant stimuli, while the frequent standards were pseudo-words chosen for each word pair in a such a way that their onsets were phonologically identical to the test words, and the acoustic disambiguation point between the 2 deviant words and the standard pseudo-word always occurred at 260 ms after the word onset. The MMF source activation time courses in the motor cortex were analyzed.

Results and Conclusions. We demonstrate for the first time that both lexical categories of Russian action words activate the motor cortex somatotopically but source distribution is shifted somewhat anterior to primary motor cortex (Fig.1). Moreover, cognate verbs and nouns have very similar spatial-temporal pattern of motor cortex activation that reaches its peak just ~100 ms after the word disambiguation point and ~30 ms ahead of the MMF response in the auditory cortex.

Fig.1. Cortical regions in the motor cortex that were selectively activated by action nouns and verbs: hand-related (red), foot-related (blue) and face-related (yellow).

Grand average

* The work was supported by Ministry of Education and Science of Russian Federation. Contract â&#x201E;&#x2013;16.518.11.7088.

43

International Symposium on Functional Neuroimaging

Variable time delay between sound onset and magnetic cortical response to word* Vvedensky V.L. /vvedensky@imp.kiae.ru/, Korshakov A.V. Kurchatov Institute, Moscow, Russia Magnetic responses to word can be seen on many sensors of the Elekta Neuromag system over left and right temporal cortex. There is hardly a direct connection from the ear to any of these sites. The time needed to reach the target area depends on the actual route the neural pulses travel before they activate cortical generators of current producing magnetic signal. This time can provide valuable information on the sequence of events during word perception. However, it is difficult to determine this time since both the uttered word and the cortical response are extended in time for hundreds of milliseconds. We observed in our experiments, that the waveforms of the average signal, accumulated during 120 presentations of any word are particularly robust and can be compared with every signal recorded during running presentation of the word as shown in Fig.1. We calculate cross-correlation of instantaneous amplitudes of the average and the running signals, and do it with different time shifts as shown in Fig.2. The approach is similar to the one used in [1]. We see that the majority of runs with high correlation with average display evident peak though often with considerable time shift. One run with such shift is shown in Fig.1.

Fig.1. Maximum amplitude magnetic response to Russian word BROSAY over right temporal cortex. The signal is 40 Hz low-pass filtered. Black curve: average signal for 120 utterances of the word. Gray curve: actual record during single word presentation, which correlates most with the average signal. Dotted curve: another record with high correlation with the average, though with 30 ms time delay.

Vertical scale in fT/cm is common for all curves. Horizontal scale is in milliseconds after word onset. Word lasts for about 450 ms. * Supported by Russian Foundation of Basic Research, grants 11-07-00637-a and 11-04-12086-ofi_m.

44

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Fig.2. Correlation (vertical scale) between actual time course of the magnetic gradient for 60 different presentations of the word BROSAY and the average signal shown in Fig.1. Each curve is calculated adding variable time shift to the averaged signal. This shift is indicated on the horizontal scale in milliseconds. Black lines of parabolic shape indicate runs, where actual time course is congruent to the averaged signal, though sometimes with considerable time shift as shown in Fig.1.

The runs indicated by the gray lines imply more complex waveform, deviating much from the average signal.

We observe considerable trial-to-trial variability of magnetic responses to word for different words and different subjects and nevertheless quite robust average signals can be obtained. This variability is both in the amplitude of the signal associated with the word perception and in the time lag. This is the interval between the onset of sound coming into the ear and the beginning of the characteristic waveform, recorded as the magnetic response to word. The scatter of time lags is considerable, up to 60 ms. This means that 45

International Symposium on Functional Neuroimaging

the actual waveform of the response is rigid and can be shifted in time that much without distortion. This variability provides valuable information on the role which “background” activity (permanently present in the records during the experiment) plays in the shaping of cortical responses to words.

We are grateful to Prof. T.Stroganova, A.Butorina and A.Nikolayeva for providing us with the reliable experimental data.

Referens 1. Adhikari A, Sigurdsson T, Topiwala MA, Gordon JA. Cross-correlation of instantaneous amplitudes of field potential oscillations: a straightforward method to estimate the directionality and lag between brain areas. J Neurosci Methods. 2010 Aug 30;191(2):191-200.

Локализация зон головного мозга, связанных с лексико-семантической и синтаксической обработкой предложений русского языка* Березуцкая Ю. Н. /onthehay@mail.ru/, Печенкова Е.В., Мершина Е.А. Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия В литературе не существует единого мнения о том, возможно ли выделить специфические мозговые механизмы лексико-семантической и синтаксической обработки языка. С одной стороны, как данные, полученные при анализе локальных поражений мозга, так и методами нейровизуализации, указывают на наличие подобной специфики. В связи с синтаксической обработкой в литературе упоминаются активация левого полушария в области треугольной и оперкулярной частей нижней лобной извилины и задней трети верхней височной извилины (BA 44, 45, 22 — поля, связанные с классическими зонами Брока и Вернике), в передней части височной доли (BA 38) [4], в средневисочной извилине (BA 21), среднелобной извилине (BA 9) и других зонах (BA 5, 6, 23, 24, 35, 37, 39, 40, 47) [3]. В связи с лексико-семантической обработкой указываются задняя и нижняя часть височной доли (BA 37), предположительно, обеспечивающая хранение информации в семантической памяти, а также орбитальная часть нижнелобной извилины (BA 47), предположительно, обеспечивающая контроль над процессом кодирования и извлечения информации [2, 4]. С другой стороны, существуют свидетельства против функциональной специализации речевых зон в отношении лексической семантики и синтаксиса. Так, согласно результатам факторного фМРТ-эксперимента, проведенного Э. Федоренко с коллегами [1] на материале английского языка, изменение указанных аспектов предложений приводит к различиям в активации мозга в пределах одних и тех же зон. * Исследование поддержано грантами РФФИ № 10-07-00670-a и № 12-06-00268.

46

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Целью нашего исследования было воспроизведение предложенной Э. Федоренко методики и проверка гипотезы о возможности локализации зон, связанных с лексико-семантической и синтаксической обработкой предложений на материале русского языка. Подобно оригинальному эксперименту, в нашем исследовании был использован двухфакторный экспериментальный план 2х2: Таблица 1. Дизайн эксперимента

Синтаксическая структура

Лексико-семантическая информация

Есть (правильные предложения)

Нет (случайный набор слов)

Есть (реальная лексика)

Нет (псевдослова)

1 условие Предложения, состоящие из слов русского языка

3 условие «Предложения-абракадабры» из псевдослов

Мы играли у Никиты во дворе.

Мы арсели у Везины во греве.

2 условие «Предложения-списки» слов русского языка

4 условие «Предложения-списки» псевдослов

Старого ряд или отвечал книги в.

Прусого рид или осталил стомы в.

Каждое предложение состояло из 6 слов и 11 слогов. Предложения условия 1 характеризовались наличием наиболее частотных синтаксических конструкций русского языка, что обеспечивало узнаваемость конструкций также в условии 3, где реальная лексика была заменена на псевдослова. В качестве контрольного условия использовались последовательности знака «+», повторяющие структуру стимулов условия 1. В эксперименте добровольно приняли участие 12 человек (8 женщин, 4 мужчины, средний возраст 27 лет) без неврологических или психических заболеваний, с нормальным или скорректированным зрением, праворуких. Русский язык являлся для испытуемых родным. Сканирование проводилось на 1.5 T сканере SIEMENS MAGNETOM Avanto. Т2*- функциональные изображения были получены с помощью ЭП-последовательности с параметрами TR/TE/FA – 2100 мс/50 мс/90. 25 срезов толщиной 4.3 мм, содержали по 64х64 воксела размером 3.6х3.6х4.3 мм. Процедура эксперимента была разделена на два этапа сканирования. Стимульный материал по одному слову визуально предъявлялся испытуемому, находящемуся в томографе. Задача испытуемых заключалась в том, чтобы четко прочитывать про себя предъявляемый материал. Обработка полученных данных осуществлялась при помощи пакета SPM8. Индивидуальные результаты каждого испытуемого обрабатывались методом общей линейной модели. Групповые карты строились на основе соответствующих индивидуальных карт всех испытуемых (модель случайных эффектов, p < 0,001).

47

International Symposium on Functional Neuroimaging

Рисунок отражает групповые результаты по каждому из четырех экспериментальных условий в сравнении с контрольным (последовательность знаков +):

1 условие vs контроль ВА 3, 4, 6, 9, 18, 19, 21LR 22LR, 37, 38, 44/45, 47, скорлупа, миндалина

2 условие vs контроль ВА 3, 4, 6, 8, 18, 19, 21LR 22LR, 37, 38LR, 44, скорлупа

3 условие vs контроль ВА 3, 4, 6, 18, 21LR, 22LR, 37, верхушка мозжечка, гиппокамп, миндалина, скорлупа

4 условие vs контроль ВА 3, 4, 6, 18, 19, 21LR 22LR, 44/45, верхушка мозжечка гиппокамп, миндалина, скорлупа

Рис. 1. Результаты сравнения каждого экспериментального условия с контрольным. Групповые данные.

При совпадении в локализации активированных областей, полученные данные демонстрируют значительные индивидуальные различия в количестве активированных вокселов. Двухфакторный дисперсионный анализ обнаружил значимый эффект фактора «синтаксическая структура» в участках, относящихся к полям BA 4, 6 (ДМК), 10/46, 21, 40, гиппокампу слева, а также эффект фактора «лексическая семантика» в участках, относящихся к полям BA 22R, 39, 40, 45, островковой доле, мозжечку слева. Основное сравнение (условие 1 vs условие 4) выявило различия в активации полей BA44/45, 21LR, 22LR, а также язычной извилины, однако эти различия носят 48

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

скорее количественных характер. В целом, как и в оригинальном эксперименте [1], восприятие стимулов экспериментальных условий вызвало у испытуемых реакцию приблизительно одних и тех же зон мозга. В настоящее время в рамках продолжающегося исследования проводится проверка и уточнение полученных результатов. Литература 1. Fedorenko E., Hsieh P.-J., Nieto-Castañon A., Whitfield-Gabrieli S., Kanwisher N. 2010. A new method for fMRI investigations of language: Defining ROIs functionally in individual subjects. Journal of Neurophysiology. № 104. P. 1177-1194.

2. Fiez J.A. 1997. Phonology, semantics, and the role of the inferior prefrontal cortex.

Human Brain Mapping. № 5. P. 79–83.

3. Kaan E., Swaab T. 2002. The brain circuitry of syntactic comprehension. Trends in Cognitive Sciences. V. 6. № 8. P. 350-356.

4. Mazoyer B.M., Tzourio N., Frak V., Syrota A., Murayama N., Levrier O., et al. 1993. The cortical representation of speech. Journal of Cognitive Neuroscience. № 5. P. 467–479.

Полушарные особенности ЭЭГ и фМРТ реакций мозга при реальных и воображаемых движениях* Болдырева Г. /gboldyreva@nsi.ru/, Жаворонкова Л., Шарова Е., Пяшина Д., Симонова О., Титова Л. Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, Москва, Россия НИИ нейрохирургии им. акад. Н.Н. Бурденко РАМН, Москва, Россия Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия Одним из аспектов изучения функциональной специализации мозга человека является анализ полушарной специфичности реактивных церебральных перестроек при функциональных нагрузках. В качестве модели для решения этой проблемы может быть исследование реакций мозга при выполнении двигательных заданий раздельно правой или левой рукой. Сочетанное использование в этих исследованиях ЭЭГ и фМРТ методов позволяет наиболее полно охарактеризовать структурно-функциональную организацию мозга и сопоставить нейрофизиологические и гемодинамические маркеры включения в реактивный процесс определенных церебральных структур. Особую значимость в плане разработки активно развивающегося в последнее время направления интерфейс мозгкомпьютер приобретает изучение реактивных перестроек при мысленном представлении выполнения двигательных проб, что помимо теоретического интереса важно также в разработке методов реабилитации больных с двигательными нарушениями. * Работа поддержана грантами РФФИ (проект №10-04-00485а, проект №11-04-12166-офи-М-2011) и РГНФ (проект №11-06-01-060).

49

International Symposium on Functional Neuroimaging

В настоящей работе проанализированы ЭЭГ и фМРТ реакции при двигательных нагрузках (сжимание-разжимание пальцев в кулак, раздельно правой и левой рукой) и мысленном представлении выполнения этих заданий. В исследовании приняло участие 15 здоровых праворуких людей (6 мужчин и 9 женщин) в возрасте от 21 до 39 лет. Анализу подвергались 45-60 секундные отрезки ЭЭГ с вычислением среднего уровня когерентности, средней мощности, средней частоты и эффективной частотной полосы. Эти параметры вычислялись для всей частотной полосы (0.4 -30Гц) и отдельных ее составляющих в пределах основных физиологических диапазонов ритмов: дельта (0.4-3.9Гц), тета1(4.3-5.5Гц), тета2(5.9-7.4Гц), альфа1(7.8-9.0Гц), альфа2(9.4-10.2Гц), альфа3(10.5-12.5Гц), бета1(12.9-20.7Гц) и бета2(21.1-30.1Гц). Достоверность реактивных изменений ЭЭГ оценивалась на основе непараметрического критерия Манна-Уитни с помощью статистического пакета программ, разработанного в Институте нейрохирургии им.акад.Н.Н.Бурденко РАМН. фМРТ исследования выполнялись на МР–томографе (GE Healthcare) с напряженностью магнитного поля 3Т. Запись осуществлялась по так называемой блоковой парадигме, состоящей из чередования периодов покоя и выполнения функциональных нагрузок длительностью по 30 С. Данные (+ BOLD эффект фМРТ) обрабатывали с помощью программы BrainWave. При выполнении двигательной пробы во всех случаях фМРТ ответ выявлялся в области центральных извилин контралатерального (по отношению к работающей руке) полушария. Наряду с этим выявлялись зоны активации в медиальных отделах верхних лобных извилин (дополнительная моторная зона) и в ипсилатеральном полушарии мозжечка. Включение других отделов мозга, в том числе подкорковых структур, резко варьировало. ЭЭГ перестройки при двигательной нагрузке характеризовались большей, чем фМРТ ответы, вариативностью. Согласно полученным нами ранее и статистически подтвержденным данным (Болдырева с соавт., 2009,2010; Шарова с соавт. 2012), основному фМРТ ответу топографически в наибольшей степени соответствовали изменения когерентности ЭЭГ. При работе правой рукой наиболее выраженный латерализованный ответ (в виде нарастания когерентности в активируемом, левом полушарии) отмечался в альфа3 и бета1 диапазонах, а при левосторонней нагрузке – в альфа3 и бета2 диапазонах. Нарастание когерентности альфа1 и альфа2 диапазонов при двигательных пробах проявлялись без признаков межполушарной асимметрии. Нарастание когерентности альфа и бета частотных полос в активируемом полушарии сопровождалось ее снижением в дельта и тета диапазонах. Наиболее четкие реципрокные отношения в активируемом полушарии отмечались в поведении альфа3 и тета2 ритмов при левосторонней нагрузке. Реактивные изменения спектров мощности ЭЭГ проявлялись преимущественно в нарастание мощности и средней частоты бета диапазонов ритмов; их топография не была приурочена к активированному полушарию, они отчетливо преобладали сле50

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

ва. Изменения эффективной частотной полосы, отражающие нарастание степени десинхронизации ЭЭГ, имели билатеральный характер. При мысленном представлении выполнения движения фМРТ реакции были крайне вариабельны, что в значительной степени могла быть обусловлено разной (неконтролируемой) интенсивностью и стратегией выполнения задания. Основной ответ в контралатеральном полушарии мог смещаться в сторону сенсорной зоны. Характерным было ослабление ответа в мозжечке. При правостороннем представлении нарастала активация подкорковых структур и ипсилатерального полушария. Наблюдались случаи, когда при представлении работы как правой, так и левой рукой ответ выявлялся в нижней теменной извилине правого полушария, ответственной за пространственное представление. В случаях, когда испытуемый (согласно опросу) визуально представлял движение рукой, отмечалась активация зрительных зон коры. ЭЭГ перестройки при представлении движения также резко варьировали. В этой экспериментальной ситуации нарастание когерентности альфа ритма отмечалось преимущественно в правом полушарии. Изменения параметров спектров мощности имели сходный характер с их динамикой при выполнении движения, обнаруживая еще большее преобладание слева. Сопоставление реактивных ЭЭГ перестроек, наблюдаемых в двух экспериментальных ситуациях, показало, что представление движения сопровождалось нарастанием, по сравнению с реальным движением, когерентности медленных составляющих ЭЭГ (дельта и тета диапазонов) в центральных отделах коры. Согласно литературным данным это может быть отражением усиления когнитивного компонента или трудности выполнения задачи мысленного представления по сравнению с двигательной реакцией. Таким образом, анализ ЭЭГ и фМРТ ответов при двигательных нагрузках выявил системный характер работы мозга со специфическими особенностями включения правого и левого полушарий в формирование двигательных реакций; наиболее четко эти особенности выражены в гемодинамических церебральных перестройках. Среди ЭЭГ показателей при выполнении движения наиболее реактивными в активируемом полушарии, на стороне основного фМРТ ответа, были показатели когерентности, проявляющиеся в ее нарастании в высокочастотном альфа-ритме и бета-диапазонах. При мысленном представлении выполнения двигательной нагрузки топография фМРТ реакций более вариабельна, чем при движении; ответ в активированном полушарии смещается в сторону сенсорной зоны, активация мозжечка ослабевает. При правостороннем представлении нарастает степень включения в реактивный процесс интактного полушария и подкорковых структур. Это сопровождается увеличением когерентности высокочастотного альфа и бета диапазонов в правом полушарии. Воображаемое движение, по сравнению с реальным, характеризуется нарастанием когерентности медленных ритмов в центральных отделах с акцентом слева.

51

International Symposium on Functional Neuroimaging

ФМРТ-исследования доминантности полушария по речи у больных с опухолями головного мозга Буклина C.Б.1, Подопригора А.Е.1, Пронин И.Н.1, Болдырева Г.Н.2, Бондаренко А.А.1 , Пяшина Д.В.1, Фадеева Л.М.1, Корниенко В.Н.1 НИИ нейрохирургии им. акад. Н.Н.Бурденко РАМН, Москва, Россия Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, Москва, Россия 1

2

В последние годы в связи с совершенствованием хирургической техники расширяются показания для удаления опухолей головного мозга, в том числе и тех локализаций, которые раньше считались неоперабельными. Операции под микроскопом ведутся в непосредственной близости от речевых и двигательных зон, не разрушая их. Однако для этого особенно важно однозначно определять доминантность полушария по речи и границы речевых зон. В настоящее время имеется большое количество работ, в которых анализируется возможность определения доминантности полушарий по речи с помощью фМРТ на фоне применения разных речевых нагрузок. Обращает на себя внимание противоречивость полученных данных. С одной стороны, сообщается о высоком соответствии данных фМРТ и теста Вада у больных эпилепсией [Benson R.R. et al., 1999], а с другой – о сложностях интерпретации и несоответствиях данных фМРТ и инвазивных методов определения доминантности полушарий по речи у больных с опухолями головного мозга [Roux F.E. et al., 2003; Ulmer J.L. et al., 2004; Petrovich N. et al., 2005; Ruff I.M. et al., 2008]. Целью настоящей работы явилось изучение доминантности полушария по речи по данным фМРТ у больных с опухолями головного мозга в сопоставлении с профилем функциональной асимметрии, а также гистологией опухолей. Материал и методы. Перед операцией удаления опухоли головного мозга с помощью фМРТ исследован 21 больной. ФМРТ-данные сопоставлялись с профилем функциональной асимметрии, выявленным с помощью опросника Аннет M. [1970] и дихотического прослушивания в модификации Котик Б.С. [1974]. Статистическая обработка результатов по профилю функциональной асимметрии проводилась с использованием программы SPSS Statistics 17.0. Так как все данные представлены номинальными значениями, использовался критерий Х2 – Пирсона (анализ таблиц сопряженности). Среди больных было 15 женщин и 6 мужчин. Возраст пациентов был от 19 до 68 лет, средний возраст – 38,9 лет. У 15 человек опухоль локализовалась в левом полушарии (у 10 в лобной и лобно-височной области, у 2-х – в височной и височнотеменной, у остальных 3-х – в теменной, лобно-теменной и теменно-затылочной области). У 6 пациентов обнаружена опухоль правого полушария, у остальных – левого. По гистологии опухоли в 8 случаях были злокачественными (7 глиобластом и 1 метастаз рака легкого), в 13 случаях – доброкачественными (преобладали разного характера астроцитомы). Следует подчеркнуть, что нашу выборку составили больные, в по52

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

давляющем большинстве имеющие большие опухоли (где хотя бы 1 размер превышал 5 см), окруженные значительным отеком, особенно у злокачественных опухолей. ФМРТ-исследование проводили на МР-сканере «Signa Exite» (фирма «General Electric») с напряженностью поля 1,5 Т. Голову больного в немагнитных наушниках тщательно закрепляли. Запись осуществляли по так называемой блоковой парадигме (blok designs), состоящей из чередования периодов покоя и реакции на предъявляемые нагрузки длительностью по 30 сек. Обработку данных проводили с помощью программ SPM5 и MRIcro. В режиме реального времени строились статистические карты с достоверными (р <0,05) изменениями уровня оксигенации крови при функциональных нагрузках. Полученные карты активации накладывались на Т1-взвешенные изображения и проецировались на трехмерную модель мозга, где интенсивность окрашенности соответствовала уровню активации работающих зон. Анализировалось расположение выявленных участков активации в отношении извилин и борозд; в программе SPM5 определялся объем зон активации (в voxel). В соответствии с тем, что зона Брока контролирует динамику речи и переключение с одного звука на другой [Лурия А.Р., 1962] в качестве речевой нагрузки больным предлагалось перечислять месяцы года в обратном порядке (т.н. дезавтоматизированный ряд). В ряде случаев исследование дополнялось тестом на перечисление существительных на букву «К». Результаты. Зона Брока в виде активации задних отделов нижней лобной извилины (или стыка со средней лобной извилиной) в левом полушарии выявлена всего у 7 больных (4 имели опухоль левого полушария и 3 –правого). Cм. Рис.1. Обращало на себя внимание, что из них 6 человек имели доброкачественную опухоль, а единственный больной с глиобластомой имел опухоль правого полушария. Интересно, что у двух больных из этой группы (оба с опухолями правого полушария) коэффициент правого уха (КПУ) при дихотическом прослушивании имел отрицательное значение (то есть, выявлял доминирование по речи правого полушария, в отличие от фМРТ). Оба этих больных имели признаки левшества. Правосторонняя зона Брока выявлена у 3-х человек (двое с левосторонней опухолью и один – с правосторонней. Все трое имели признаки левшества по опроснику, но КПУ у всех имел положительное значение. Это не соответствовало данным фМРТ. Следует подчеркнуть, что у одной из этих больных при наличии очень большой злокачественной опухоли левой лобно-височной области выявлялась легкая эфферентная моторная афазия, что говорило о наличии зоны Брока, по крайнем мере, в обоих полушариях, однако при фМРТ она была выявлена только справа. Симметричные зоны Брока в обоих полушариях были выявлены у 6 человек, причем все они имели доброкачественную опухоль (у большинства – больших размеров) левого полушария. См. Рис. 2. 1 пациент был переученной левшой и имел низкое значение КПУ, еще двое, будучи правшами, имели КПУ при дихотическом прослушивании отрицательных величин. Не выявлена совсем зона Брока у 4-х больных. Все они имели очень большие злокачественные опухоли с большим перифокальным отеком. Трое больных имели опухоль левого полушария и были правшами, однако у двоих КПУ имело отрицательное значение. Одна больная из них имела акустико-мнестическую афазию, что говорило о том, 53

International Symposium on Functional Neuroimaging

что речевые зоны у нее расположены в «больном» левом полушарии. Одна больная имела опухоль правого полушария, была переученной левшой, КПУ у нее было – 44%, а при интраоперационной электростимуляции зона Брока обнаружена в правом полушарии. Еще один больной с очень большой злокачественной опухолью правой лобновисочной области не удерживал хорошо программу задания, что сделало недостоверными полученные результаты. Заключение. Наши результаты показали, что на выявление зоны Брока у исследованных больных в первую очередь влиял фактор опухоли. Особенные затруднения вызывало выявление речевой зоны у больных с большими злокачественными опухолями, окруженными зоной отека. Без сопоставления с гистологией, ранее было показано, что при опухолях больших размеров помешать выявлению речевых зон может нарушение ауторегуляции и перфузии в опухолевом полушарии [Ulmer J.L., 2004; Ruff I.M. et al., 2008]. При длительно растущих больших доброкачественных опухолях возможна компенсация речевых функций за счет другого полушария [Thiel A. еt al., 2001] и тогда, как у нас, речевые зоны выявляются в обоих полушариях. Мы не выявили достоверной связи между профилем функциональной асимметрии и данными фМРТ, однако частое обнаружение у больных правшей отрицательных величин КПУ требует дальнейших исследований.

Рис. 1. Зона Брока в левом полушарии. Пациент С., правша. Астроцитома в левой задне-лобной области.

Рис. 2. Двустороннее представительство зоны Брока. Пациент С., правша. Астроцитома левой височной доли.

54

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Литература 1. Котик Б.С. 1974. Исследование латерализации речевой функции методом дихотического прослушивания. В сб.:Психологические исследования, вып. VI, М.

2. Benson R.R., FitzGerald D.B., LeSueur L.L. et al. 1999. Language dominance determined by whole brain functional MRI in patients with brain lesions. Neurology, 52 (4), 798-809.

3. Petrovich N., Holodny A.I., Tabar V. et al. 2005. Discordance between functional magnetic resonance imaging during silent speech tasks and intraoperative speech arrest.

J Neurosurgery, 103(2), 267-74.

4. Roux F.E., Boulanour k., Lotterie J.A. et al. 2003. Language functional magnetic resonance imaging in preoperative assessment of language areas: correlation with direct cortical stimulation. Neurosurgery, 52(6), 1335-1345.

5. Ruff I.M., Petrovich Brennan N.M., Peck k.K. et al. 2008. Assessment of language laterality index in patients with brain tumor using functional MR imaging: effect of thresholding, task selection, and prior surgery. Am. J Neuroradiology, 29, 528-35.

6. Thiel A., Herholz k., Koyuncu A. et al. 2001. Plasticity of language networks in patients with brain tumors: a positron emission tomography activation study. Ann Neurology, 50, 620-629.

7. Ulmer J.L., Hacein-Bey L., Matheus V.P. et al. 2004. Lesion-induced pseudodominance at functional magnetic resonance imaging: implications for preoperative assessments. Neurosurgery, 55(3), 580-581.

Отображение общей активации на плоской проекции коры головного мозга человека при демонстрации и воображении видеосюжетов* Верхлютов В.М.1 /verkhliutov@mail.ru/, Ушаков В.Л.2, Соколов П.А.1, Ублинский М.В.3, Ахадов Т.А.3 Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, Москва, Россия 2 НИЦ «Курчатовский институт», Москва, Россия 3 НИИ Неотложной Детской Хирургии и Травматологии, Москва, Россия 1

Демонстрация натуральных изображений, и особенно видеофильмов (Jääskeläinen I.P. et al., 2008), вызывает насыщенный гемодинамический ответ. Можно предположить, что воображение натуральных сцен и связанных сюжетов так же вызовет обширную активацию. Вовлечение большого объема нейронных сетей ставит проблему их отображения. Наиболее оптимально задача может быть решена с использованием плоских карт коры головного мозга. Подобная карта может быть раз* Работа выполнена при частичной поддержке РФФИ, грант № 10-04-01454, и Программы Президиума РАН «Фундаментальные науки – медицине».

55

International Symposium on Functional Neuroimaging

бита на участки, ограничивающие анатомические структуры коры, либо на цитоархитектонические поля по Бродману. Первый тип обозначений часто встречается в работах по фМРТ, что связано с представлением данных на трехмерной поверхности мозга и удобно для нейрохирургической навигации. Разбиение коры Бродманом основано на особенностях клеточной архитектоники (Brodmann K.,1909), что в свою очередь связано с функциональными особенностями корковых полей. Таким образом, корковая активация может совпадать с границами этих полей. В экспериментах приняли участие 21 здоровых, праворуких испытуемых (студенты вуза). Испытуемые воображали или просматривали два вида сюжетов – «лекция» и «прыжок парашютом» в 9 экспериментах следующих один за другим в следующем порядке: 1) точка фиксации, вообразить прыжок; 2) точка фиксации, вообразить лекцию; 3) точка фиксации, просмотр прыжка (рис.1); 4) точка фиксации, просмотр лекции; 5) просмотр лекции, просмотр прыжка; 6) просмотр прыжка, вообразить прыжок; 7) просмотр лекции, вообразить лекцию; 8) точка фиксации, вообразить прыжок (рис.2); 9) точка фиксации, вообразить лекцию. Обработку данных фМРТ проводили с использованием SPM 8, а отображения создавали программой CARET v5.62. Для каждого испытуемого выполняли выравнивание временной серии функциональных срезов с помощью преобразования твердого тела и корегистрацию (сопоставление функциональных и анатомических срезов) по методу максимизации совместных данных. Пространственную нормализацию анатомических и функциональных срезов выполняли с помощью минимизации квадратов разностей интенсивности между вокселями данных и шаблонов (Ashburner J., 2005). Воксели анатомических шаблонов мозга были представлены в координатах стандартного Тайлерах – пространства (Talairach J.,Tournoux P.,1988). Нормализованные функциональные срезы сглаживали функцией Гаусса с изотропным ядром 6 мм. Проблему случайных колебаний BOLD-сигнала решали, используя в качестве зависимой переменной сумму интенсивностей сигнала в каждом вокселе в течение всей парадигмы, и включали фильтр верхних частот с пороговым значением 0,008 Гц. Для аппроксимации BOLD-сигнала применяли функцию гемодинамического ответа с величиной задержки 6 с. и две ее производные по времени, шесть функций преобразования твердого тела (смещение вдоль 3 направлений, вращение вокруг 3 осей), определенных после выравнивания временной серии функциональных срезов. Объектом дальнейшего статистического анализа была только функция гемодинамического ответа, отражающая ступенчатую природу уровня BOLD-сигнала. Для получения индивидуальных и популяционных зон активации и деактивации проводили статистическую обработку с помощью Т-критерия, который позволяет строить единые карты активации и деактивации. Демонстрируемый подход к отображению данных позволил показать комплексную картину активации/деактивации при активном восприятии и воображении зрительных сцен (рис. 1, 2), изменение активности в границах цитоархитектонических зон (рис. 1, 2), особенности распределения функций в зрительной коре между центром и периферией (рис.2) (Levy I. et al., 2001), идентифицировать зоны возможной активности «зеркальных нейронов» (рис.1, 2) (Gallese V. et al., 1996).

56

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Рис. 1 Распределение Т-критерия (-2.5 < Т < 2.5) в коре (плоская проекция) левого и правого полушарий при демонстрации видеосюжета «прыжок с парашютом» (экспериментальное задание 3). Границы полей по Бродману обозначены белыми линиями. Черные цифры номера полей по Бродману. Цветом обозначен уровень Т-критерия. Желтый и светло голубой цвета кодируют T=|2.5| (при N=21, Т=|2.5|, p<0.01).

Рис. 2 Распределение Т-критерия (-2.5 < Т < 2.5) в коре (плоская проекция) левого и правого полушарий при воображении испытуемым видеосюжета «прыжок с парашютом» (экспериментальное задание 8). Обозначения как на рис.1

International Symposium on Functional Neuroimaging

Называние действий по картинкам: фМРТ-исследование* Власова Р.М.1 /rosavlas@gmail.com/, Печенкова Е.В.2, Ахутина Т.В.1,3, Синицын В.Е.4, Ситников А.Р.4 Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия 2 ИППиП, Москва, Россия 3 ИПИО МГППУ, Москва, Россия 4 Лечебно-реабилитационный центр Минздравсоцразвития РФ, Россия, Москва 1

Определение положения функционально значимых зон, связанных с пониманием и порождением речи, движениями конечностей, относительно объемного образования, является наиболее частой задачей, которую решают методом функциональной магнитно-резонансной томографии в клинической практике. В данной работе мы продемонстрируем эффективность модифицированного нами задания на называние действий по картинкам, которое применяется для получения активации, связанной с порождением речи. Для называния действий по картинкам, как правило, используются изображение целых сюжетов, где каким-либо образом взаимодействуют объект и субъект действия, которое необходимо назвать. Наша модификация заключается в том, что испытуемый видит на экране реалистичное изображение одного предмета на пустом фоне и ему надо проговорить про себя действие, которое с помощью этого предмета можно совершить. Таким образом, задача на опознание ситуации и отношений между ее действующими лицами снимается. При этом задание направлено именно на получение активации в лобной доле доминантного по речи полушария, которое и по результатам классических нейропсихологических (Лурия, 1975; Полонская, 1978), и части современных нейровизуализационных исследований (Berlingeri, M., 2008) связано с актуализацией глаголов по синтагматическим связям. Испытуемые. В исследовании приняли участие 40 человек без неврологических нарушений, из них 24 женщины, средний возраст 26 лет (от 18 до 38). Все испытуемые были праворукими (ведущая рука определялась с помощью пробы «кулак на кулак» и опросника Аннет). Кроме того, в данном исследовании анализировались результаты пациентов, которые выполняли эту пробу в рамках прехирургической подготовки (7 с опухолью левой лобной доли, а 1 – с опухолью правой лобной доли) из них 3 женщины, средний возраст 28 лет (от 17 до 39). Предварительно со всеми пациентами проводилось нейропсихологическое обследование для определения круга заданий, с которыми они смогут справиться во время фМРТ - исследования. Методы. Исследование проводилось на томографе Siemens Avanto 1.5 Т. T1взвешенные вспомогательные анатомические изображения (176 сагиттальных срезов с размером воксела – 1х1х1 мм) были получены при помощи последовательности MPRAGE (TR/TE/FA – 1900 мс / 2.9 мс / 15є). Т2*-взвешенные функциональные изображения были получены с помощью ЭП-последовательности (EPI) с параметра* Исследование поддержано грантом РФФИ № 10-07-00670-а.

58

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

ми TR/TE/FA – 2520 мс / 50 мс / 90є. 30 срезов, каждый из которых содержал 64х64 воксела размером 3.6х3.6х3.8 мм, срезы были ориентированы параллельно плоскости, проходящей через переднюю и заднюю комиссуры головного мозга (AC/PC). Во время сканирования на экране перед испытуемым появлялись изображения предметов, каждое демонстрировалось в течении 3 секунд, за это время необходимо было придумать и проговорить про себя действие, которое с помощью этого предмета можно совершить (стимулы подобраны на основе словаря инструментальных глаголов Dragoy, O et al.). Контрольным условием служили те же картинки, однако искаженные таким образом, чтобы первоначально изображенные на них предметы нельзя было узнать. Неузнаваемые изображения испытуемые рассматривали молча. Исследование состояло из 10 активных и 10 контрольных блоков, по 7 изображений на каждый блок, все задание длилось 7,5 минут. Полученные данные обрабатывались с использованием специализированного пакета SPM8. Индивидуальные данные анализировались методом общей линейной модели, индивидуальные карты строились с использованием одностороннего t-критерия. Групповые карты конструировались на основе индивидуальных карт (модель случайных эффектов). Результаты. При назывании действий по картинкам в группе нормы получены пики активации (рис.1) на уровне значимости р=0,05 с поправкой на множественные

10

5

0

Рис. 1. Называние действий по картинкам, групповые данные по 40 испытуемым, p=0,05 с поправкой на множественные сравнения, неврологическая ориентация.

International Symposium on Functional Neuroimaging

сравнения (координаты указаны в пространстве MNI) в левом полушарии в области оперкулярной части нижней лобной извилины {-46; 8; 18}, нижнетеменной дольке {-50; -36; 42} и таламусе {-10; -9; 8}, билатерально в области веретиновидной извилины (слева {-30; -52; -14}, справа {34; -56; -18}), островке (слева {-34; 16; 14}, справа {38; 16; 6}), предцентральной извилине (слева {-42; -4; 46}, справа {50; 4; 50}) и дополнительной моторной коре (слева {-7; 4; 61}, справа {9; 4; 61}), в правом полушарии в ограде {22; 4; 14}. На уровне значимости р=0,001 без поправки на множественные сравнения анализ индивидуальных данных показал, что из 40 испытуемых без неврологических нарушений получить активацию в треугольной и оперкулярной частях нижней лобной извилины (классическая зона Брока) удалось у 37 человек (92,5%), а в группе пациентов у всех 8 человек. Выводы. Данная задача показала себя, как достаточно эффективная при необходимости обнаружения функционально значимых зон, связанных с порождением речи. При этом оно доступно для выполнения пациентам даже с гностическими и речевыми нарушениями легкой степени тяжести, а также занимает мало времени, что позволяет комбинировать эту активирующую задачу с другими во время одного исследования. Литература 1. Лурия А. (1975) Основные проблемы нейролингвистики// М.: Изд-во МГУ.

2. Полонская Н. (1978) Актуализация глаголов при афазии//Вестник МГУ, №2, с.62-67.

3. Berlingeri M. (2008) Nouns and verbs in the brain: Grammatical class and task specific effects as revealed by fMRI//Cognitive Neuropsychology,25:4,528 — 558.

4. Dragoy O., Malyutina S., Akinina Yu., Bos L.S. Action naming: stimuli and normative data (unpublished).

Отражение автоматической обработки лексической информации в зрительных вызванных потенциалах мозга человека* Горяинова Г.Ю.1 /goryinova@gmail.com/, Шестакова А.Н.1, Осадчий А.Е.1, Штыров Ю.Ю.2 Санкт-Петербургский Государственный Университет, СанктПетербург, Россия 2 Medical Research Council Cognition and Brain Sciences Unit, Cambridge, UK 1

В предыдущих исследованиях методом вызванных потенциалов (ВП) обработки языка на ранних стадиях была показана возможность отражения доступа к лексическим и семантическим характеристикам речевого сигнала через компонент ВП так называемой «негативности рассогласования (НР, англ.: MMN)» (Näätänen * Работа выполнена при финансовой поддержке федеральной целевой программы «Научные и научнопедагогические кадры инновационой России» ГК 14.740.11.0232, а также гранта РФФИ 11-06-00449-а.

60

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

et al., 2007). НР является отклонением ВП негативной полярности на фронтоцентральных электродах, вызванным редкими (т.н. девиантными) стимулами на фоне часто повторяющихся (т.н. стандартных) стимулов в слуховой модальности. Как было показано в большом количестве работ, параметры НР чувствительны как к процессам слуховой детекции, ориентировки внимания и кратковременной памяти, так и к наличию следов долгвоременной памяти в мозге человека. В работах с использованием НР с языковыми стимулами, лексическая обработка речевого стимула проявлялась в виде раннего (100-200 мс) увеличения амплитуды ВП в ответ на слова по сравнению с похожими по фонологической структуре бессмысленными псевдословами, при условии соответствия их акустических параметров и в отсутствие внимания к слуховой стимуляции. Описанные ранее различия в обработке слов и псевдослов могут быть предсказаны (или хорошо согласуются с) моделью распределенных нейрональных сетей, обеспечивающих автоматическое распознавание лингвистической информации за счет активации следов памяти, специфических к родной речи (Pulvermuller 1999, BBS). В предыдущих исследованиях восприятия языка на ранних стадиях кортикальной обработки сенсорной информации с помощью НР рассматривалась исключительно слуховая стимуляция (Shtyrov, 2010). В нашем исследовании мы впервые адаптировали лексическую парадигму негативности рассогласования для исследования ранних автоматических лексических эффектов в зрительной модальности. Последовательность зрительных стимулов составляли трёхбуквенные слова и псевдослова, выравненные по длине, частоте встречаемости в языке и фонологической структуре. Слова предъявлялись одновременно в левом и правом полях зрения на расстоянии 2,5 угловых градуса от центра экрана, который занимала геометрическая фигура в виде двухцветного круга. Перед испытуемыми была поставлена задача реагировать на цветовые сочетания нажатием кнопки и считать определенные фигуры в каждом блоке (неречевое задание), что обеспечивало отвлечение внимания от периферии зрительного поля. Длительность предъявления центральных стимулов составляла 1 сек, а слов и псевдослов 100 мс. Стандартные и девиантные стимулы в разных блоках представляли собой слова и псевдослова, которые предъявлялись во всех возможных попарных сочетаниях. Вероятность случайного появления девиантных стимулов в ряду стандартных составляла 1/7. Таким образом, парадигма максимально соотвествовала языковым экспериментам с НР в слуховой модальности. Запись электроэнцефалограммы проводилась на 32-канальном электроэнцефалографе «Мицар»; обработка данных велась при помощи пакета «EMSE». При групповом анализе ВП мы видим ярко выраженные пики в районе 100 мс и 170 мс. При сравнении ответов на девиантные и стандартные стимулы наблюдалось преобладание увеличение амплитуды для девиантов в фронтальных областях на 170 мс по сравнению с ответами на стандартные стимулы, т.е. зрительный аналог НР. Дисперсионный анализ (ANOVA) показал достоверные отличия по фактору «вид стимула» (170мс: F (1,15)=6.06, p=0.03) и по взаимодействию факторов «вид стимула» и ростро-каудальности ( 170мс: F (4,60)=7.38, p=0.00006). При сравнении 61

International Symposium on Functional Neuroimaging

всех слов с певдословами наблюдались статистически значимые различия в амплитуде в затылочных областях на 100 мс, и в фронтальных областях на 170мс (амплитуда псеводслов была выше чем слов на обоих латентностях). Дисперсионный анализ (ANOVA) показал достоверные отличия по фактору лексического типа стимула (100мс: F (1,15)=8.16, p=0.01; 170мс: F (1,15)=5.18, p=0.04) и значимые взаимодействия этого фактора с с ростро-каудальным направлением распределения активности (100мс: F (4,60)=6.04, p=0.0004; 170мс: F (4,60)=2.46, p=0.05). В нашем исследовании была впервые показана возможность автоматической обработки лексических стимулов в отсутствие внимания в зрительной модальности, что проявляется как чусвтвительность НР к лексическим характеристикам стимулов. Автоматическая обработка информации стимула начиналась через 100 мс после начала предъявления стимула. Эта латентность ранних автоматических процессов в целом соответствует ранее предложенной латентности различий между словами и псевдословами как при активном зрительном предъявлении (110-160 мс, Hauk et al., 2006), так и в слуховых лексических экспериментах с пассивным предъявлением стимулов в парадигме НР (120-170 мс, Shtyrov, 2010) и вне ее (50-80 мс, MacGregor et al., 2012). Такая автоматическая обработка может быть связана с ранее показанными эффектами, наблюдавшимися в исследованиях с использованием парадигмы маскирующего прайминга (REF) (Bentin et al., 1999), но не идентична им, так как в нашем случае стимулы не маскируются и не находятся в фокусе зрительного внимания. Мы также наблюдали второй пик вызванной активности с отклонением в отрицательную область через 170мс после начала предъявления стимула, который можно связать с ранее выявленным потенциалом N170 (Shtyrov, 2010), известным своей чувствительностью к лингвистиескому материалу. Примечательно, что в нашем случае его появление связано, во-первых, с предъявлением лексического материала вне фокуса внимания, во-вторых, с избирательной чувствительностью к лексическим характеристикам стимулов и, наконец, с возможной генерацией зрительного аналога НР. Фронтальное распределение этого эффекта, в отличие от ранее известного затылочного максимума зрительной НР, скорее всего связано с участием в его генерации языковых областей неокортекса. Отличия в динамике лексических эффектов при зрительном и слуховом предъявлении могут объясняться как зависимостью конфигурации источников активности от модальности, так различиями во временнóм характере стимуляции, и требуют дальнейшего исследования. Литература 1. Näätänen R. et al (2007) The mismatch negativity (MMN) in basic research of central auditory processing: a review. Clin. Neurophysiol, 118, 2544-2590.

2. Pulvermüller, F. (1999) Words in the brain's language. Beh. and Br. Sciences, 22, 253-336.

3. Shtyrov Y. (2010) Mental Automaticity and attentional control in spoken language processing: neurophysiological evidence. Lexicon, 5(2):255-27.

62

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

4. Hauk O. et al (2006) The time course of visual word recognition as revealed by linear regression analysis of ERP data. Neuroimage, 30(4):1383-400.

5. MacGregor L. et al, (2012) Ultra-rapid access to words in the brain. Nature Communications, 3:711. doi: 10.1038/ncomms1715.

6. Bentin et al (1999) ERP manifestations of processing printedwords at different psycholinguistic levels: time course and scalp distribution. J Cogn Neurosci. 11(3):235-26.

Исследование электрофизиологических коррелятов конформности в задаче на доверие* Зубарев И.П. 1 /ipzubarev@gmail.com/, Горин А.A.1, Шестакова А.Н. 2, Ключарев В.А.3 Санкт-Петербургский государственный университет, биолого-почвенный факультет, Санкт-Петербург, Россия 2 МЭГ-центр, Московский городской психолого-педагогический университет, Москва, Россия 3 Университет Базеля, Базель, Швейцария 1

Цели и постановка задачи. Предшествующие работы по изучению нейрональных коррелятов конформного поведения указывают на взаимосвязь эффектов конформности с системой контроля деятельности (Klucharev et al., 2009, 2011). До сих пор в качестве тестового задания использовалась оценка женских лиц по такому параметру как «красота», который воспринимается как объективный и, потому, может вызвать сильный электрофизиологический ответ, скажем, как реакцию на нарушение некоего правила, или нормы. Электроэнцефалографическое исследование конформности при оценке красоты лиц (Shestakova et al., in press) указывает на возможность использования негативности результата действия или feedbackrelated negativity, FRN), в качестве нейронального маркера степени социального влияния. Целью настоящей работы является исследование магнитоэнцефалографических коррелятов эффекта конформности в более эмоционально нейтральной задаче оценки лиц на доверие, которое они вызывают у испытуемого. Мы предполагаем, что, несмотря на меньшую степень персональной вовлеченности, амплитуда негативности результата действия (FRN), в условии, когда мнение испытуемого расходится с мнением группы, будет достоверно больше, чем в условии совпадения мнений. Кроме того, в данной работе мы применяем метод изучения индуцированной фронто-центральной тета-активности с целью проверки гипотезы о сходстве источников генерации тета-ритма и FRN. * Работа выполнена при финансовой поддержке федеральной целевой программы «Научные и научнопедагогические кадры инновационой России» ГК 14.740.11.0232, а также гранта РФФИ 11-06-00449.

63

International Symposium on Functional Neuroimaging

Материалы и методы. В пилотном исследовании принимали участие здоровые девушки в возрасте от 20 до 29 лет (средний возраст составлял 24,9 лет), 6 человек. Информированное согласие было получено от всех испытуемых. Испытуемым в течение 35 минут предъявлялись 220 фотографий женских лиц, которые предлагалось оценить по степени доверия, которое они вызывают по шкале от 1 (не доверяю) до 8 (доверяю). После того, как испытуемые давали оценку, им предъявлялось «мнение 200 людей, проходивших этот тест ранее». Совпадение или несовпадение этих мнений являлось условием для регистрации FRN. Стимулы предъявлялись при помощи программы NBS Presentation. Подача стимулов была синхронизирована с записью магнитоэнцефалограммы. Регистрация магнитоэнцефалограммы (МЭГ) производилась с помощью 306-канального магнтоэнцефалографа «Neuromag Electa». Также производилась регистрация электрокардио- и окулограммы для компенсации сердечных и глазодвигательных артефактов. Также использовалась система компенсации движений головы. Вызванный ответ регистрировался на предъявление собственного мнения в соотнесении с мнением большинства. Для моделирования источника активности использовались индивидуальные МРТ испытуемых. Результаты. Как и ожидалось, предъявление информации о том, что мнение испытуемого расходится с мнением большинства, вызывало более высокую амплитуду FRN в латентном периоде 280-300мс, чем в случае отсутствия конфликта. Аналогичным образом в конфликтных пробах обнаруживается усиление тета-активности через 250 мс после предъявления стимула. Изопотенциальная карта указывает на то, А

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Б

В

Рис. 1. А. Разность амплитуд FRN при конфликтных (красные) и неконфликтных (синие) пробах. Б. Результат частотно-временного преобразования (разность конфликтного и неконфликтного условий.) В. Результаты моделирования источника FRN (разность конфликтного и неконфликтного условий.)

FRN имеет амплитудный максимум в фронтно-центральных областях, при этом реконструкция источника указывает на его локализацию на медиальной поверхности коры больших полушарий мозга. Анализ источника тета-ритма показал, что активность в тета-диапазоне имеет схожую локализацию. Выводы. Данные пилотного исследования подтверждают гипотезу о том, вне зависимости от того, воспринимается ли социальный стимул объективно или субъективно значимым, наблюдаемый на поведенческом уровне эффект конформерсти связан с системой обработки ошибок мозгом. Как и предполагалось, в пробах, где мнение испытуемого отличалось от мнения большинства, наблюдалось условное негативное отклонение на периоде 280300 мс. Аналогичным образом частотно-временной анализ выявил усиление тета65

International Symposium on Functional Neuroimaging

активности в указанном временном диапазоне. Моделирование источников обоих явлений выявило, схожую локализацию. Эти наблюдения дополняют существующие данные литературы о возможной связи фронто-центральной тета-активности с вызванными потенциалами, связанными с обработкой ошибок мозгом.

Исследование семантических ассоциаций брендов методом N400* Калмыкова М.С.1 /kalmykova.spbu@gmail.com/, Тугин С.М.1, Шестакова А.Н.2, Ключарев В.А.3 Санкт-Петербургский государственный университет, биолого-почвенный факультет, Санкт-Петербург, Россия 2 МЭГ-центр, Московский городской психолого-педагогический университет, Москва, Россия 3 Университет Базеля, Базель, Швейцария 1

Цели и постановка задачи. Данная работа посвящена изучению нейробиологических маркеров ассоциаций брендов. В своем исследовании мы используем концепцию семантических ассоциаций (и/или семантического прайминга), заимствованную из области психолингвистики. Мы предполагаем, что в случае неадекватной рекламы, семантическое несоответствие между брендом и его определением может иметь отражение в мозге в виде компонента N400, происхождение которого связано с обработкой лингвистической информации на семантическом уровне, а также с семантическим праймингом. В случае, если наше предположение верно, амплитуда N400 в случае зрительного предъявления пар стимулов существительноеприлагательное (например, «Мерседес – престижный») будет пропорциональна степени ассоциативной удаленности между словами или категориями. Материалы и методы. В пилотном исследовании принимали участие здоровые испытуемые женского пола в возрасте от 17 до 26 лет (средний возраст составлял 19,9 лет, 6 человек). После получения информированного согласия, испытуемым предлагалось заполнить опросник на знание торговых марок, используемых в эксперименте. Далее, в ходе ЭЭГ исследовния, испытуемым в течение 25 минут в случайном порядке предъявлялись 80 пар конгруэнтных (например, «Gucci – роскошный») и 80 пар неконгруэнтых (например, «Gucci – дешевый») словосочетаний. Слова предъявлялись по одному в центре экрана с межстимульным интервалом – 1000 мс и интервалом между пробами – 3000 мс между парами. В качестве контрольного условия в последовательности стимулов с вероятностью 20% появлялись абсурдные словосочетания (например, «Gucci – соленый»). После предъявления пары подлежащееопределение испытуемый должен был оценить конгруэнтность/неконгруэнтность * Работа выполнена при финансовой поддержке федеральной целевой программы «Научные и научнопедагогические кадры инновационой России» ГК 14.740.11.0232, а также гранта РФФИ 11-06-00449-а.

66

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

пары нажатием на соответствующую кнопку клавиатуры. Стимулы предъявлялись при помощи программы NBS Presentation. Подача стимулов была синхронизирована с записью электроэнцефалограммы. Регистрация электроэнцефалограммы (ЭЭГ) производилась с помощью 24канального цифрового энцефалографа «Мицар-ЭЭГ-201» и системы позолоченных чашечковых ЭЭГ электродов фирмы Nikolet, расположенных на поверхности головы в соответствии с международной системой 10-20 в 19 отведениях (Fp1, Fpz, Fp2, F7, F3, Fz, F4, F8, T3, C3, Cz, C4, T4, P3, Pz, P4, O1, Oz, O2 ). Референтные электроды размещались на мастоидах. Вызванный ответ регистрировался на предъявление второго стимула в паре слов. Результаты. Предъявление некогруэнтной пары стимулов вызывало более высокоамплитудное отклонение вызванного потенциала через 400 мс после начала предъявления прилагательного, что видно на рис. 1 А, иллюстрирующего наибольшее значение усредненной мощности ВП сигнала по 19 отведениям, полученного через оператор RMS (root mean square) для типичного испытуемого. Как видно на изопотенциальной карте распределения разностного потенциала (неконгрэнтный-минусконгруэнтный) по поверхности скальпа (рис. 1 Б), амплитуда данного разностного ВП имеет негативное отклонение в правых лобных и париетальных областях. А

Б

Рис. 1. А. Усредненная по 19 отведениям мощность ВП сигнала в ответ на предъявление конгруэнтного (красная линия) и неконгруэнтного определений (черная линия). Б. Изопотенциальная карта разностной волны (неконгрэнтный-минус-конгруэнтный).

Выводы. Результаты пилотного исследования подтверждают нашу гипотезу о том, что при семантическом несоответствии между названием бренда и прилагательным возникает негативная волна N400, генерация которой связана с семантически неконгруэнтной структурой пары. В дальнейшем мы планируем показать, что чем больше несоответствие определения бренду, тем больше амплитуда N400. Результаты пилотных исследований также дают основание полагать, что используя объективный коррелят семантических ассоциаций N400, возможно параметризовать и дифференцировать функционально-утилитарные свойства бренда и свойства, связанные с получением удовольствия (гедонические арактеристики).

67

International Symposium on Functional Neuroimaging

Алгоритм локализации источников биоэлектрической активности в головном мозге человека с применением методов ЭЭГ и фМРТ Князев А.В. /knyazev_av@nrcki.ru/, Ушаков В.Л., Вартанов А.В., Карташов С.И., Марченков Н.С. Национальный Исследовательский Центр «Курчатовский Институт», Москва, Россия На сегодняшний день существует несколько неинвазивных методов изучения работы головного мозга: функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ), электроэнцефалография (ЭЭГ),магнитная электроэнцефалография (МЭГ), совмещенная позитронно-эмиссионная/компьютерная томография (ПЭТ/КТ), айтрекинг. В работе представленновый алгоритм совмещения двух из вышеперечисленных методов: фМРТ и ЭЭГ. фМРТрегистрирует процессы изменения кровотока, сопряженные с изменениями метаболизма в нервной ткани длительностью около нескольких секунд, в то время как ЭЭГрегистрирует электрическую активность в нервной ткани в миллисекундном интервале. Метод фМРТ не даёт нужного временного разрешения для изучения электрической активности нейронов, а метод ЭЭГ, имея хорошее временное разрешение, даёт неоднозначное пространственное. В связи с этим становится особо актуальным совмещение данных ЭЭГ- и МРТ-исследований, что предоставит возможность: 1. Верифицировать по регистрации метаболических изменений пространственную локализацию источников электрической активности, рассчитываемых с помощью метода ЭЭГ; 2. Повысить информативность методов; 3. Придать большую достоверность результатам нейрофизиологического исследования систем нейронов головного мозга. На данный момент существует ряд программ 3D локализации эквивалентных дипольных источников электрической активности внутри головного мозга по распределению потенциалов на скальпе человека.Однако решение обратной задачи ЭЭГ является до сегодняшнего дня неустойчивым и неоднозначным, поскольку требует учета пространственных неоднородностей проводимости слоев белого и серого вещества, слоя спинномозговой жидкости, костей черепа и скальпа. Предложенныйалгоритм обработкиданныхЭЭГ представляет собой последовательное использование ряда программ: BrainSys, MultiFactorSelection (метод разделения электрической активности мозга на корковую и глубинную составляющие) [1], BrainLoc 6.1 (также используется приложение blview), статистические методы многопараметричексого анализаSPM8, Statistica 8. Для верификации результатов, полученных по данным ЭЭГ, было проведено дополнительное фМРТ исследование с идентичной парадигмой. Для обработкиданных фМРТ использовались программы SPM8 и Caret 5.61, которые дают возможность получить карты нейронной активности коры головного мозга человека при выполнении когнитивных задач[2].

68

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Вышеописанный метод был опробирован при исследованиифункциональных сетей «зеркальных» нейронов головного мозга человека. Данные ЭЭГ и фМРТбыли обработаны в соответствии с вышеуказанными алгоритмами. По полученным результатам были выявлены корреляции между даннымифМРТ и ЭЭГ, зоны активности головного мозга, задействованные при просмотре и представлении видеороликов, локализованы сети «зеркальных» нейронов[3]. В перспективеданный алгоритм может быть применентакже для определения зон эпилептической активности, в нейрохирургии, для разработкимозг-компьютерных интерфейсов. Литература 1. Вартанов А.В. 2002г. Многофакторный метод разделения ЭЭГ на корковую и глубинную составляющую. Журнал высшей нервной деятельности. Том 52, № 1, с. 111-118 2. Ушаков В.Л., Верхлютов В.М., Соколов П.А., Ублинский М.В., Стрелец В.Б., Аграфонов А.Ю., Петряйкин А.В., Ахадов Т.А. Активация структур мозга по данным фМРТ при просмотре видеосюжетов и припоминании показанных действий / Журнал высшей нервной деятельност. Том 61. № 5, с. 553–564.

3. Rizzolatti G, Fadiga L, Gallese V, Fogassi L. 1996 Premotor cortex and the recognition of motor actions. /Brain Res Cogn Brain Res. Mar;3(2):131-41.

Обнаружение специфических участков МЭГ активности головного мозга человека, возникающих в ответ на словесные стимулы* Коршаков А.В. /korshakov_av@mail.ru/ Национальный Исследовательский Центр «Курчатовский Институт», Москва, Россия Появление СКВИД-магнитометров знаменует новый этап в исследовании нервной системы человека. Магнитный датчик реагирует непосредственно на токи, протекающие в мозге, т.е. пространственное распределение и временная зависимость магнитоэнцефалографических сигналов прямо отражают внутреннюю электрическую активность мозга, искаженную влиянием черепа в меньшей степени, чем для случая ЭЭГ. Это следует из общих свойств магнитных полей, создаваемых источниками в проводящем теле сферической формы. Внешние возмущения магнитного поля на несколько порядков сильнее, магнитных полей человека [1, 2]. В работе анализировались многоканальные МЭГ-данные магнитометра «Neuromag» фирмы «Elekta», установленного в московском МЭГ-центре. Магнитометр обладает 102-мя 3-х канальными сенсорами для обнаружения сверхслабых * Поддержано Российским Фондом Фундаментальных исследований, гранты 11-07-00637-a и 11-04-12086-ofi_m.

69

International Symposium on Functional Neuroimaging

источников изменений магнитного поля мозга человека, в комплексе с установкой регистрации движения глаз и дополнительными каналами, фиксирующими другие физиологические параметры. Данные, получаемые с использованием такого сложного инструмента, зачастую оказываются слишком сложными, и объёмными для непосредственного анализа человеком в полной мере, требуя специальных подходов и некоторой степени автоматизации. Используя простейшие методы предварительной обработки и сортировки результатов экспериментальных данных, можно значительно упростить весь анализ в целом, локализуя сигналы-кандидаты соответствующие целевым критериям и отбрасывая шумовые выбросы. Например, в обсуждаемых экспериментах представлено 6 типов стимулов по 150 экземпляров каждого. Для анализа рассматривались участки, длиной 2400 точек, точки с 1-й до 800-й соответствовали области «тишины до слова», точки с 801-й до 1600-й соответствовали времени фактического предъявления стимула, предполагаемого отсутствия отклика и откликов-последействий от предыдущих предъявлений стимула, и точки с 1601 по 2400 соответствовали зоне «тишины после слова». При анализе усреднённых значений «второго» участка «тишины» - следующего с запасом за предположительным окончанием звучания стимула было обнаружено, что на этом участке иногда присутствует сигнал, отличающийся по характеристикам от «первого» участка «тишины» и сравнимый с областью «произнесения» или областью звучания слова-стимула. Вероятно, на начало «второго» участка тишины, несмотря на завершение стимуляции приходиться последействие от стимула. В связи с этим при вычислении обсуждаемых в дальнейшем величин «2-й участок тишины» не рассматривался, т.к. при его включении в расчёты иногда приходилось корректировать эмпирические коэффициенты для того, чтобы «выбраковка» данных не казалась чересчур жёсткой. Для избавления от предполагаемых выбросов было применено эмпирическое правило, в соответствии с которым из рассмотрения исключались те области сигнала - отклика на стимул, соответствующие конкретным предъявлениям, в которых средняя по времени предъявления дисперсия мощности сигнала в канале датчике в 10 раз превышала среднее значение аналогичной величины, средней для всех предъявлений данного типа стимула, в данном канале. При этом удобно пользоваться матрицей дисперсий, представленной в виде диаграммы, показанной на рис. 1. Следующий шаг – попытка отфильтровать данные в «другой плоскости» - плоскости номеров каналов. В соответствии с теорией обнаружителей сигналов [3], была сконструирована процедура, функционирующая на основе порогового метода, выбирающая для дальнейшего рассмотрения только те каналы i , в которых:

σ

α·σ

st n1 > , i i st СКО на области, соответствующей предъявлению стимула, i

где σ σin1 - СКО области первых 800 точек до предъявления стимула, α - эмпирический коэффициент. В случае, если бы шум данных подчинялся бы нормальному закону распределения, можно было бы взять α =10 для гарантированного обнаружения, с вероятностью 70

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Рис. 1. Ось абсцисс – порядковые номера предъявления слова-стимула, ось ординат – номера каналов датчиков, цветом показаны величины дисперсий, отн. ед.

большей 0,997. Однако в связи с имеющими ограничениями значения α = [2, 2.5] дают адекватные целевые выборки номеров каналов. Для проверки легитимности такого выбора каналов, с точки зрения поиска полезного сигнала, был применён критерий отношения сигнал/шум. При рассмотрении сигнальной системы «головной мозг человека-системы МЭГ измерений» понятие отношения сигнал/шум носит несколько условный характер, но его значение можно оценить для каждого канала, например, следующим образом: st SNR = maxj (yi,j)/ n1,2 i

σi

Здесь SNRi – отношение сигнал/шум для i -го канала, yi,jst – МЭГ-сигнал в i -м канале, при j -м предъявлении, σin1,2 – СКО сигнала i -го канала, для участка «тишины». Далее из выбранных на втором этапе каналов рассматривались только те, для которых величина SNRi превышала среднее значение по всем каналам. Применение такого критерия повышает вероятность, что на рассматриваемом участке данных присутствует полезный сигнал, отличающийся от шумовой составляющей. В целом рассмотренная группа процедур позволяет упростить предварительный анализ данных и сконцентрироваться на более детальном дальнейшем его рассмотрении. Автор выражает благодарность проф. Т. Строгоновой, А. Буториной и А. Николаевой за предоставление надёжных экспериментальных данных. Литература 1. Введенский В.Л., Ожогин В.И. Сверхчувствительная магнитометрия и биомагнетизм. – М.: Наука. Гл. Ред. Физ-мат. Лит., 1986 – (Соврем. Пробл. Физики). – 200 с.

2. Титомир Л.И., Кнеппо П. Математическое моделирование биоэлектрического генератора сердца. –М.: Наука. Физматлит, 1999. – 448 с. – ISBN 5-02-015245-5.

3. Уидроу Б., Стирнз С. Адаптивная обработка сигналов: Пер. с англ. – М.: Радио и связь, 1989. – 440с.: ил.

71

International Symposium on Functional Neuroimaging

Ишемический инсульт: функциональная реорганизация сенсомоторных систем при имитации локомоции Кремнева Е.И. /moomin10j@mail.ru/, Черникова Л.А., Коновалов Р.Н., Кротенкова М.В. ФГБУ «Научный центр неврологии» РАМН, Москва, Россия Введение. Нарушение мозгового кровообращения (НМК) остается ведущей причиной нетрудоспособности во всем мире, и поэтому одной из первостепенных задач в данной области является выявление механизмов восстановления после перенесенного инсульта. Методика функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ), в основе которой лежит визуализация зон локально повышенного кровотока в ответ на повышение региональной активности нейронов, позволяет оценить распределение зон активации головного мозга у испытуемого при выполнении определенных заданий. Применяемые на данный момент у пациентов с НМК фМРТ задания не могут полностью отразить все многообразие активации корковых и подкорковых представительств сенсомоторных анализаторов при выполнении сложных двигательных актов, таких, как ходьба, тогда как именно понимание процесса локомоции представляет наибольший интерес для восстановительной медицины. Поэтому целью нашей работы стало выявление особенностей функциональной реорганизации супраспинальных сенсомоторных систем, ответственных за ходьбу, у больных с ишемическим инсультом (ИИ) в различные периоды заболевания. Материал и методы. Было обследовано 43 пациента с впервые выявленным ИИ в бассейне средней мозговой артерии (СМА) с умеренным/выраженным гемипарезом. В группу вошло 30 мужчин и 13 женщин, средний возраст составил 54[46;60] лет. Подкорковая локализация инфаркта была у 20 пациентов (группа ПК), корковоподкорковая – у 23 (группа КПК). Давность инсульта на момент обследования составляла 21 сутки у 13 пациентов, 2-12 месяцев – у 18, более 1 года – у 12 пациентов. Среднее значение двигательного дефицита для нижних конечностей по шкале Fugl-Meyer на момент обследования составило 22[13,8;27] балла, степень способности к самостоятельной ходьбе по шкале Perry – 3 [2;3,3] балла. Всем обследуемым проводилась МРТ головного мозга на магнитно-резонансном томографе Magnetom Avanto (Siemens, Германия) 1,5 Т. МРТ сканирование включало в себя: стандартный режим Т2-взвешенных изображений (Т2-ВИ) для локализации зоны инфаркта и исключения другой патологии, исследование в режиме 3D-Т1 градиентное эхо (Т1-mpr) для получения подробных анатомических данных и фМРТисследование в режиме Т2* с использованием пассивной двигательной парадигмы со стимуляцией опорных зон стопы в режиме медленной ходьбы при помощи специального МР-совместимого аппарата (6 чередующихся блоков периода покоя и активации, по 30 сек каждый, общее время исследования – 3,38 с; TR - 3800 мс, TE - 50 мс, FOV=192 мм, угол наклона – 90 град, матрица – 64 х 64 мм, толщина среза – 3,0 мм, размер воксела – 3 х 3 х 3 мм, 36 срезов головного мозга при каждом считывании информации (измерении). Данные фМРТ были обработаны при помощи программы SPM5 (Welcome Trust Centre of Neuroimaging, London, UK).

72

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Результаты. Пациенты в группах КПК и ПК были разделены на три подгруппы в соответствии с давностью инсульта на момент исследования. При обработке данных фМРТ, помимо определения характера корковой активации всех зон головного мозга в каждой из подгрупп, основой целью ставилось выявление паттернов активации первичной сенсомоторной и дополнительной моторной коры (SM1+SMA) и вторичной сенсорной (IPL) коры в каждой из подгрупп. Для группы КПК в сроки до 1 месяца (острый период) объем зоны SM1+SMA в пораженном полушарии (ПП) составил 342 [216;405] мм3, в интактном (ИП) – 282,5 [91;377] мм3; активация зоны IPL не определялась ни у одного больного. В сроки 2-12 месяцев (восстановительный период) в данной группе отмечалось появление активации дорсолатеральной префронтальной коры (DLPFC) и премоторной коры (PMC) в ИП; объем зоны SM1+SMA в ПП составил 594 [432;2701] мм3, в ИП – 1404 [1053;5652,5] мм3; регистрировалась активность зоны IPL в ИП. В сроки более 1 года (резидуальный период) отмечалось появление активации основных сенсомоторных зон в обоих полушариях, в том числе и зоны IPL; объем зоны SM1+SMA в ПП составил 2538 [1241;3841] мм3, в ИП – 2572 [986;4199] мм3. Для всей группы КПК активация зоны SM1+SMA в ПП имеет тенденцию к увеличению в связи с увеличением срока инсульта (r=0,50, p=0,066), также отмечена взаимосвязь между активацией зоны IPL в ИП с тяжестью пареза в ноге по оценке шкалы Fugl-Meyer (r= -0,954, p= 0,00045), Также имелась тенденция к взаимосвязи между показателем функциональной мобильности при ходьбе по шкале Perry и объемом активации зоны SM1+SMA в ПП (r= 0,46, p=0,10) и объемом активации зоны IPL в ИП (r=- 0,66, p=0,10). Для группы ПК в сроки до 1 месяца все зоны интереса присутствовали, при этом объем зоны SM1+SMA в ПП составил 2821,5 [1336,5;4873,5] мм3, в ИП – 3496,5 [2241,0; 4792,5] мм3. В сроки от 1 до 12 месяцев все зоны интереса также присутствовали, объем зоны SM1+SMA в ПП составил 4826 [459;10655] мм3, в ИП – 5063 [1134;12123] мм3. При этом зона активации IPL увеличилась в размерах по сравнению с данными у больных в сроки инсульта до 1 месяца. У пациентов с давностью инсульта более 1 года объем зоны активации SM1+SMA составил 6210 мм3 для ПП и 4860 мм3 – для ИП, также отмечалось уменьшение активации зоны IPL в ИП по сравнению с восстановительным периодом. Заключение. Таким образом, в нашей работе было показано, что в зависимости от локализации зоны инфаркта, наблюдаются разные варианты активации сенсомоторной сети. В группе КПК в остром периоде отмечается дезорганизация сенсомоторной системы как в ПП, так и в ИП (т.е. проведение фМРТ у данной группы больных в эти сроки нецелесообразно); дальнейшая реорганизация происходит в основном за счет работы ИП с последующим вовлечением ПП. Более выраженный неврологический дефицит нижней конечности у данной группы больных (по данным шкалы Fugl-Meyer) и ухудшение походки (по данным шкалы Perry) связаны с большим объемом активации зоны IPL в ИП, т.е. переключению навыка ходьбы на менее выгодный паттерн, чем в норме (контрлатеральная пластичность). В группе ПК даже в остром периоде активация всех сенсомоторных зон сохраняется, дальнейшее восстановление происходит за счет увеличения их объема в обоих полушариях, 73

International Symposium on Functional Neuroimaging

а в резидуальном периоде паттерн активации сенсомоторной коры возвращается к характерному для группы нормы, а именно: уменьшение зон активации в интактном полушарии (ипсилатеральная пластичность). Таким образом, пациенты с глубокой локализацией зоны инфаркта показывают лучший паттерн восстановления, а сохранность зон активации делает эту группу больных наилучшим кандидатами для применения стимуляционных методик, таких, как транскраниальная магнитная стимуляция.

Специфика обработки глаголов у больных с разными формами афазии по сравнению с нормой (примеры клинических случаев) Купцова С.В. /svoky@yandex.ru/, Малютина С.А., Иванова М.В., Петрушевский А.Г., Федина О.Н., Козинцева Е.Г., Драгой О.В. Центр Патологии Речи и Нейрореабилитации, Москва, Россия Национальный исследовательский университет «Высшая Школа Экономики», Москва, Россия Введение. Часто, вследствие очаговых поражений доминантного по речи полушария головного мозга, возникают специфические языковые расстройства – афазии, которые характеризуется системными нарушениями уже сформировавшихся форм речевой деятельности (продуцирование и понимание устной и письменной речи) и проявляющиеся в виде разноплановых нарушений фонематических, морфологических, лексико-семантических и синтаксических языковых уровней при сохранности движений речевого аппарата, элементарных форм слуха и зрения. В одну из задач нейропсихологии входит исследование разных форм афазий и механизмов нарушений речи, а также установление физиологического субстрата речи в норме и при патологии. По данным клиники локальных повреждений головного мозга классически выделяют следующие зоны участвующие в обработке речи: средняя и верхняя височные извилины, нижние теменные отделы и нижние задние лобные отделы левого полушария головного мозга [1, 2, 3]. Каждая из этих зон связывается с определенной формой афазии (в отечественной нейропсихологии традиционно выделяют семь). Эти формы можно условно разделить на два класса: задние (связанные с нарушением височных и теменных отделов – выпадение афферентных звеньев [2]) и передние (связанные с нарушением задних лобных отделов головного мозга – выпадение эфферентных звеньев [2]). Однако, остается неясным как именно поврежденный мозг осуществляет обработку речевого материала, чем отличаются привлекаемые мозговые зоны по сравнении с нормой и каковы компенсаторные механизмы, обеспечивающие обработку речевого материала при локальных повреждениях головного мозга. Одним из методов, позволяющих решать подобные задачи, является фМРТ. Целью данной работы было изучение различий в работе областей головного 74

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

мозга при обработке глаголов у больных с различными формами афазии при разных очагах повреждения головного мозга по сравнению с нормой. Испытуемые. Группу нормы составили 15 здоровых испытуемых от 25 до 59 лет (средний возраст 35,7 ± 8,04). В группу больных вошли: 3 пациента с передней афазией по нейропсихологическому обследованию; при МРТ исследовании, у Т-т пациента (55 лет) обнаружилась зона постинсультной кистозно-глиозной трансформации в задней левой лобной доле, у Д-в (54 года) обширная зона в левой лобно-теменновисочной области с распространением на базальные ядра, у З-в (31 год) обширные повреждения в левой лобно-теменной области. И 3 пациента с задними афазиями по данным нейропсихологического обследования; при МРТ исследовании у П-в (31 год) кистозно-глиозные изменения и корковая атрофия в височной и нижних отделах средней лобной извилины левого полушария, у Е-в (51 год) внутримозговая гематома в левой височной доле, кистозно-атрофические изменения в лобных долях, у С-к (58 лет) зона кистозной трансформации в левой височно-теменно-затылочной области, частичная атрофия верхней и средней височной извилин. фМРТ проводилось на томографе MAGNETOM Avanto 1,5T (Siemens). Для получения анатомического изображения в сагиттальной плоскости использовалась последовательность Т1 MP-RAGE (TR 1900 мс, TE 2,91 мс, толщина среза 1 мм, 176 срезов, FoV 250 мм, матрица реконструкции 256*256 , воксел 1*1*1 мм). При проведении фМРТ для регистрации BOLD-ответа использовалась последовательность EPI (TR 3000 мс, TE 50 мс, толщина среза 3 мм, 35 срезов, FoV 192 мм, матрица 64*64, воксел 3*3*3 мм). Исследование включало сбор 480 сканов. Полученные данные были обработаны в программе SPM8. Метод. На экране монитора испытуемый видел три слова: вверху глагол и под ним два существительных. Испытуемому нужно было подобрать подходящее существительное к данному глаголу (например, читать – кошку и книгу ) нажав соответствующую кнопку (если подходящее слово было слева, нужно было нажать левую кнопку и наоборот). В качестве контрольного условия использовалось следующее задание: испытуемый на экране монитора видел последовательность символов шрифта Wingdings (одну сверху и две снизу), из двух вариантов снизу он должен был выбрать ту последовательность, которая полностью совпадала с верхней. Результаты. У группы нормы, при сравнении глаголов и контрольного условия, была обнаружена активация в задней лобной (зона Брока), средней височной и височно-затылочной области левого полушария (ЛП) головного мозга (с наиболее выраженной активацией в последней). У пациента Т-т отмечались достаточно сильные зоны активации в заднелобной области ЛП рядом с зоной повреждения. При выполнении данного задания у пациента Д-в тоже наблюдалась активация в задней лобной, а также нижней теменной области ЛП рядом с зонами повреждения. У пациента З-в тоже выявились обширные зоны активации в задней лобной, а также частично в средневисочной области ЛП и незначительная активация в средней постцентральной области правого полушария (ПП). При выполнении этого же задания у пациентов с задними формами афазии были получены следующие результаты: у П-в отмечалась обширная активация в задних лобных, частично в верхних височных об75

International Symposium on Functional Neuroimaging

ластях ЛП и обширно в передних теменных и частично верхних височных областях ПП, у пациентов Е-в и С-к активация в задней лобной области ЛП. Обсуждение результатов. У всех больных при подборе существительных к глаголу обнаруживалась активация задней лобной области ЛП, в независимости от очага повреждения, эта же область была активирована у нормы, однако, не так выражено как височнозатылочная. Значительную активацию височно-затылочной области по сравнению с другими зонами у нормы можно объяснить за счет более автоматизированного подбора семантических категорий, который осуществляется в области семантического хранилища, когда нет необходимости расширенного поиска слов, их представлений и действий над ними. У больных же, вследствие системного нарушения речевой деятельности, возможно, нарушаются образные представления семантической системы и поэтому для обработки языковых стимулов необходимо вовлечение области мозга, активирующейся при совершении действий, в данном случае задней лобной зоны ЛП, что проявилось у больных с афазиями в независимости от очага повреждения. У некоторых больных также обнаружилась активация правого полушария, что возможно связано с включением компенсаторных механизмов и перестройкой работы мозга при выполнении речевых функций. Также это может быть связано с преобладанием левостороннего профиля латеральной организации функций, что не проверялось у данных больных, в данном исследовании проверялось только наличие праворукости (по опроснику Аннет). Стоит отметить, что выраженных отличий в зонах активаций между двумя группами больных не было обнаружено. Литература 1. Лурия А.Р. (2000). Высшие корковые функции человека и их нарушения при локальных поражениях мозга. М.: Академический Проект.

2. Холмская Е.Д. (2003). Нейропсихология. СПб.: Питер.

3. Caplan D. (2003). Aphasic Syndromes / Clinical Neurophychology. Edited by Kenneth M. Heilman, Edward Valenstein. Oxford Univ. Press, Inc.: 14-34.

Локализация зон, связанных с восприятием речи: сопоставление трех проб для фМРТ на материале русского языка* Литвинова Л.Д. /luda_l@mail.ru/, Печенкова Е.В., Власова Р.М., Березуцкая Ю.Н., Синицын В.Е «Лечебно-реабилитационный центр Минздравсоцразвития РФ», Москва, Россия Введение. Зоны мозга, связанные с восприятием речи, относятся к числу функционально значимых зон, расположение которых часто бывает необходимо учитывать при планировании нейрохирургических операций. Функциональная магнитнорезонансная томография (фМРТ) позволяет неинвазивно картировать эти зоны индивидуально у каждого пациента. Однако по сравнению с инвазивными проба* Исследование поддержано грантом РФФИ № 10-07-00670-a.

76

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

ми (например, пробой Вада), моделирующими поражение мозга и позволяющими точно определить латерализацию речевых функций в левом или правом полушарии, фМРТ основана на «модели активации», т.е. корреляции показателей мозговой активности с психическими функциями, необходимыми для выполнения той или иной задачи. Поэтому результаты фМРТ-картирования включают не только инвариантные звенья функциональной системы, критичные для реализации речевых функций и в высокой степени латерализованные у большинства людей, но также и вариативные звенья, связанные с конкретной задачей и латерализованные в меньшей степени. Одним из способов, позволяющих повысить надежность данных о мозговой организации, а также латерализации порождения и восприятия речи, является прием комбинированного анализа данных фМРТ по нескольким функциональным пробам (Ramsey et al., 2001), который позволяет выделить области, активированные при выполнении сразу нескольких речевых заданий. В данном исследовании мы сопоставили результаты трех фМРТ-проб, нацеленных на картирование зон, связанных с восприятием речи и реализованных на материале русского языка. Пробы включали в себя задания на восприятие устной и письменной речи. Методика. В исследовании приняли участие 24 здоровых добровольца (средний возраст 27 лет, 12 женщин), правши или праворукие (по опроснику Аннет и пробам «кулак на кулак», «часы», «подзорная труба»), с нормальной или скорректированной до нормальной остротой зрения и нормальным слухом. Для 22 человек русский язык был родным, остальные двое испытуемых были билингвами и овладели русским языком в раннем детстве. Каждый испытуемый проходил все три функциональные пробы. Исследование проводилось на томографе Siemens Magnetom Avanto 1.5Т. Функциональные T2*-ВИ регистрировались с помощью ЭП-последовательностей (TE 50 мс, FA 90°, время TR различалось от пробы к пробе) и были дополнены анатомическими Т1-ВИ, полученными с помощью последовательности MPRAGE (TR/TE/FA – 1900 мс /2,9 мс /15°), а также картами неоднородности магнитного поля (fieldmap). На всех функциональных изображениях срезы были ориентированы параллельно плос¬кости, проходящей через переднюю и заднюю комиссуры (AC/PC). Обработка данных проводилась при помощи специализированного пакета SPM8. Проба «Речь против музыки» . Испытуемые прослушивали чередовавшиеся отрывки из школьного учебника и музыкальных произведений длительностью по 57 секунд каждый (за это время регистрировалось по 6 объемов мозга). Использовалась «разреженная» импульсная последовательность, улучшающая восприятие звука в среде томографа. Суммарное время TR составляло 9,52 секунд (из них пауза между регистрацией двух последовательных объемов 6,5 секунд). Общее время сканирования — 13 мин. Проба «Речь против перевернутой речи». В экспериментальном условии испытуемые прослушивали отрывки из учебника, а в контрольном условии – те же самые фрагменты текста, проигрываемые задом наперед. Блоки экспериментального и контрольного условий чередовались. Проба использовалась с двумя различными «разреженными» импульсными последовательностями ((1) длительность одного отрывка 77

International Symposium on Functional Neuroimaging

45 сек., 7 измерений на блок, TR 6,52 сек., из них 4 сек. пауза и (2) длительность одного отрывка 42 сек., 6 измерений на блок, TR 7,02 сек, из них 4 сек. пауза). Одна половина испытуемых проходила один вариант пробы, другая половина — другой. Задача испытуемого в слуховых пробах заключалась в том, чтобы внимательно прослушать весь материал и по окончании исследования перечислить экспериментатору основные темы, затрагивавшиеся в тексте, а также те музыкальные произведения, которые ему удалось узнать. Проба «Чтение и повторение предложений» . В течение одного блока экспериментального условия испытуемому на экране по одному слову предъявлялись два предложения русского языка по 11 слов каждое. В контрольных блоках предъявлялось по 22 строки, состоящих из одинаковых букв (напр., «ттттт» или «аааа»). Задача испытуемого состояла в том, чтобы отчетливо прочитывать про себя каждое появляющееся на экране слово, а в контрольных блоках – в том, чтобы про себя называть по три раза появившуюся на экране букву. Общее время сканирования составляло 7 мин, продолжительность одного блока 21 сек, TR 3,56 сек.

Рис. 1. Перекрытие областей активации, полученных в трех пробах на 12 испытуемых (групповые данные). Области активации совмещены с усредненным по всем испытуемым анатомическим изображением в пространстве MNI.

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Результаты и обсуждение. На рис. 1 представлены групповые данные (модель случайных эффектов, p<0,001 без поправки на множественные сравнения) по 12 испытуемым, проходившим один из протоколов для пробы «Речь против перевернутой речи». Как видно из рисунка, пробы значительно различаются как по объему вызываемой активации, так и по латерализации, однако в левом полушарии выделяются активированные области, общие для всех проб. Индивидуальные индексы латерализации (LI) рассчитывались как отношение разности количества вокселов, активированных в левом и правом полушарии, к общему количеству активированных вокселов при статистическом пороге p<0.005 без поправки на множественные сравнения. Средний индекс латерализации для пробы «Речь против музыки» составил LI = 0,19 и оказался значимо ниже, чем для проб «Чтение предложений» (LI = 0,54; t(18) = 5,29, p=0,000) и «Речь против перевернутой речи» (LI = 0,53; t(11) = -3,31, p=0,007; t(10) = -2,52, p=0.03). Выводы. Проведенное исследование продемонстрировало потенциальную эффективность комбинированного использования фМРТ-проб «Чтение и повторение предложений» и «Речь против перевернутой речи» для индивидуального картирования и определения латерализации восприятия речи. Литература Ramsey, N.F., Sommer, I.E., Rutten, G.J., Kahn, R.S. (2001) Combined analysis of language tasks in fMRI improves assessment of hemispheric dominance for language functions in individual subjects. Neuroimage, 13: 719–33.

Анализ корреляционных матриц по данным магнитной энцефалографии* Лыжко Е.В. /lyzko@yandex.ru/, Махортых С.А. Институт математических проблем биологии РАН, Пущино, Россия Метод МЭГ относится к функциональным методам, позволяющим получить необходимую информацию о функционировании мозга в клинических случаях и в нормальном состоянии. Так как человеческий мозг является чрезвычайно сложной структурой, то оценить работу мозга непосредственно по измеренным характеристикам сигнала не представляется возможным. С этой целью разрабатываются специальные методы обработки сигналов [1-4], которые позволили бы получить оценочные критерии нормальной и патологической работы мозга. Исходные Данные получены в Медицинской школе Нью-йоркского университета (New York University School of Medicine) на измерительном стенде Magnes 2500 WH. Измеряемый сигнал представляет собой пространственно-временную структуру: 148-мерный вектор измерений в 148 точках на поверхности головы, развернутый во временной ряд с частотой опроса датчиков 500 Гц. * Данная работа выполнена при поддержке РФФИ, проекты № 11-07-00519, 10-01-00609.

79

International Symposium on Functional Neuroimaging

В работе рассматривается задача поиска диагностических признаков для анализа данных магнитной энцефалографии (МЭГ) здоровых испытуемых (контрольная группа) и пациентов с заболеванием Паркинсона. Рассмотрено два способа анализа пространственно-временной структуры данных МЭГ: построение корреляционной матрицы по массиву измерительных датчиков; построение корреляционной матрицы коэффициентов сферических функций Лежандра, рассчитанных для каждого дискретного момента времени. Для двух рассмотренных случаев было подсчитано количество хорошо коррелирующих коэффициентов Ncorr (|kcorr|≥0.9). В первом случае построение корреляционной матрицы осуществлялось для 148 точек, в которых располагались датчики, и для 10173 моментов времени на временном интервале продолжительностью около 2 мин (рис.1).

Рис. 1. Корреляционная матрица измеренного сигнала для здорового пациента (слева Ncorr=234) и пациента с заболеванием Паркинсона (справа Ncorr=270)

Для второго способа были рассчитаны коэффициенты сферических функций Лежандра. Свойство ортогональности сферических функций делает их удобным инструментом для аналитического представления физического поля, рельефа или других величин, заданных в виде карты на сферической поверхности. Сферические функции играют ту же роль, что и тригонометрические для приближенного представления произвольной функции, заданной на отрезке рядом Фурье. Таким образом, анализ временных характеристик сигнала осуществлялся путем построения корреляционной матрицы коэффициентов разложения сферических функций. Процесс обработки данных состоял из двух стадий: стадии предварительного анализа данных и расчета спектрально-аналитических характеристик данных. Стадия предобработки связана с необходимостью получения данных МЭГ в узлах интегрирования (интерполяция) и данных на области сферы, не занятой датчиками (экстраполяция). Затем производился расчет спектрально-аналитических характеристик данных (ank, bnk) по извест80

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Рис. 2. Корреляционная матрица коэффициентов разложения (ank, bnk) измеренного сигнала для здорового пациента (слева Ncorr=942) и пациента с заболеванием Паркинсона (справа Ncorr=4)

ным формулам [5, 6]. Коэффициенты разложения ank, bnk вычислялись на временном интервале продолжительностью около 2 мин, для которых строились корреляционные матрицы (121×121) (рис.2). В результате сравнения матриц, представленных на рисунках 1 и 2, в качестве диагностического признака было предложено использовать корреляционную матрицу для временного ряда коэффициентов разложения в базисе сферических функций. Так как построение корреляционной матрицы по исходным данным (рис. 1) не позволяет выработать четких диагностических критериев для контрольной группы и пациентов с заболеванием Паркинсона. Литература 1. Дергузов А.В., Махортых С.А. Распознавание патологической активности в записях магнитных энцефалограмм при болезни Паркинсона // Электронный журнал Исследовано в России. 2005. Т. 149. С. 1562-1573.

2. Derguzov A.V., Makhortykh S.A. Spectral analysis and data classification in magnetoencephalography // Pattern Recognition and Image Analysis. 2006. Vol. 16. No 3. P. 497-505.

3. Устинин М.Н., Поликарпов М.А., Панкратов А.Н. Сравнительный анализ экспериментальных данных магнитной энцефалографии // Математическая биология и биоинформатика. 2010. Т. 6. № 1. C. 63-70.

4. Куликова Л.И., Махортых С.А. Математические операции над двумерными сигналами в базисах сферических гармоник // Электронный журнал Исследовано в России. Т. 60. C. 598-608.

5. Джеффрис Г., Свирлс Б. Методы математической физики. М.: Мир. 1970. Вып.3. Т. 3. 344 c.

6. Курант Р., Гильберт Д. Методы математической физики. М-Л.: Гостехиздат.

1951. 525 c.

81

International Symposium on Functional Neuroimaging

ЭЭГ-фМРТ исследование сохранности механизмов первичного различения фонем у пациентов с сенсорным компонентом нарушения речи после перенесенного нарушения мозгового кровообращения Майорова Л.А.1,2 /major_@bk.ru, olmart@mail.ru/, Петрушевский А.Г.2 /shevsky@mail.ru/, Федина О. Н.2 /legezox1@mail.ru/, Малюкова Н.Г.2, Коварский Б.В.1 Институт высшей нервной деятельности и нейрофизиологии РАН, Москва, Россия 2 Центр патологии речи и нейрореабилитации, Москва, Россия 1

Определение уровня нарушения речевой функции с помощью неинвазивных методик нейровизуализации представляется перспективным как для прогноза восстановления и оптимизации реабилитационного процесса, так и в плане исследования механизмов речи в норме и при патологии. Целью данного пилотного исследования было проверить гипотезу нарушения первичного этапа восприятия речи у людей с сенсорной афазией. Для этого была использована пассивная oddball парадигма с предъявлением слогов «ба» в качестве стандартных стимулов и «па» в качестве девиантных, направленная на выделение компонента негативности рассогласования (НР).Также предъявлялась аналогичная контрольная парадигма с использованием тоновых щелчков. Обе парадигмы были адаптированы для фМРТ-ЭЭГ. В исследовании участвовали 29 испытуемых: 16 здоровых добровольцев и 13 пациентов с наличием сенсорной афазии на фоне общего снижения речевой функции после перенесенного нарушения мозгового кровообращения (по ишемическому типу) в левом полушарии мозга (в позднем восстановительном периоде). Для изучения внутри- и межполушарной специфики перестроек слухового восприятия у пациентов с сенсорным компонентом нарушения речи в рамках методологии А. Р. Лурия проводилось нейропсихологическое исследование (НПИ) когнитивных функций. НПИ выявило у пациентов с левополушарным инсультом симптомы дисфункции правой гемисферы. Магнитно-резонансная томография проводилась на томографе MAGNETOMAVANTO 1,5 Т (SIEMENS). Исследование проводилось с помощью 8-ми канальной катушки для головы (INVIVO). Использовалась последовательность Т1 MPRAGE (TR1900 мс, TE 3,4 мс, толщина среза 1 мм, 174 срезаизовоксел) в сагиттальной плоскости для получения анатомического изображения и, дважды, последовательность EPI (TR12500 мс, задержка 9500 мс, TE 50 мс, толщина среза 3 мм, 32 среза, 90 измерений, матрица 64*64) для получения функциональных данных BOLD. Обработка данных проводилась с помощью программного обеспечения SPM8. Одновременно со сканированием проводилась запись ЭЭГ при помощи МРТсовместимого энцефалографа EBNeuro, 32 канала. В результате фМРТ-ЭЭГэксперимента в обеих группах были выявлены следующие двухсторонние зоны активации коры: извилина Гешля, задняя, средняя и нижняя ча82

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

сти верхней височной извилины (ВВИ), угловая извилина. Кроме того, визуализация методом фМРТ предположительно продемонстрировала сохранность/компенсацию механизма НР на новые стимулы у пациентов с левосторонним структурным поражением и наличием сенсорной афазии средней степени тяжести. Что также подтвердили данные записи ЭЭГ (корковых ВП), одновременной с фМРТ сканированием. НР является индикатором способности различать слуховые и зрительные стимулы [1]. Когнитивный и сенсорный компоненты НР локализованы в передней и задней частях слуховой коры, соответственно, что было показано как для речевых фонем, так и для тоновых стимулов. В опытах с активной постановкой задачи было показано, что пассивное (сенсорное) различение больше связано с задней частью ВВИ [2], что соответствует полученным данным как у пациентов с афазией, так и у испытуемых контрольной группы. В нашем исследовании выявление областей активации, сопоставимых с данными предыдущих исследований, а также с данными контрольной группы, у пациентов с сенсорной афазией постинсультного генеза может служить прогностически благоприятным критерием (что, однако,требует дальнейшего исследования). Литература 1.Näätänen, R. (1992). Attention and brain function. Hillsdale, NJ: Erlbaum.

2.Sabri M, Liebenthal E, Waldron EJ, Medler DA, Binder JR.Attentional modulation in the detection of irrelevant deviance: a simultaneous ERP/fMRI study.JCognNeurosci.

2006 May;18(5):689-700.

Нейрофизиологические корреляты частотности слова при его назывании* Малютина С.А.1 /s.malyutina@gmail.com/, Драгой О.В.2 /olgadragoy@gmail.com/, Петрушевский А.Г.3 /shevsky@mail.ru/, Федина О.Н.3 /legezox1@rambler.ru/, Иванова М.В.3 /mvimaria@gmail.com/, Козинцева Е. Г.3 /questo@inbox.ru/, Севан Д.А.3 /dannn@mail.ru/, Гутырчик Е.Ф.4 /evgeny.gutyrchik@med.uni-muenchen.de/ МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия Московский НИИ психиатрии Росздрава, Москва, Россия 3 Центр патологии речи и нейрореабилитации, Москва, Россия 4 Университет имени Людвига-Максимилиана, Мюнхен, Германия 1

2

Введение. Частотность – это характеристика слова, измеряющая, насколько часто оно встречается в речи. Психолингвистический эффект частотности наблюдается при выполнении носителями языка разных задач, где осуществляется лексический доступ. Частотность увеличивает скорость реакции и успешность выполнения * Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ, проект 11-06-12033в.

83

International Symposium on Functional Neuroimaging

заданий при распознавании слов, чтении, назывании, семантической категоризации, узнавании, свободном вспоминании; в ассоциативных экспериментах высокочастотные слова вызывают больше ассоциаций и чаще возникают в качестве ассоциаций к другим словам [Keller et al. 2001]. Эффект частотности может объясняться большей доступностью высокочастотных слов в ментальном лексиконе. Они могут быть более доступны за счёт организации хранения слов таким образом, что для эффективности лексического поиска прежде всего осуществляется доступ к репрезентациям высокочастотных слов; либо за счёт большей активированности репрезентаций высокочастотных слов в состоянии покоя. Кроме того, высокочастотные слова могут в результате опыта их употребления связываться с бо́льшим числом контекстов и других слов, то есть может увеличиваться количество путей к их репрезентациям. Наконец, высокочастотные слова могут обрабатываться холистически, как цельные единицы, в то время как низкочастотные – посегментно, по частям (морфемам и фонемам) [Jescheniak & Levelt 1994]. Предыдущие нейровизуализационные исследования частотности в основном обнаружили бо́льшую активацию в связи с низкой частотностью в зонах, связываемых с языковой обработкой (левая нижняя лобная извилина, островок, левая средняя височная извилина) и не обнаружили специфической активации в связи с высокой частотностью [Keller et al. 2001, Fiebach et al. 2002]. Однако конкретные активированные зоны в разных экспериментах различаются, и кроме того, ни в одной из работ не исследовался эффект частотности именно при назывании слов. Метод. Цель проведённого эксперимента – с помощью метода фМРТ определить нейрофизиологические корреляты частотности слова при его назывании. Экспериментальный материал состоял из двух групп глаголов: высокочастотных (открывать, смотреть) и низкочастотных (паять, затыкать); частотность определялась по [Ляшевская & Шаров, 2009]. Испытуемому предлагались рисунки с изображением соответствующего действия, и он должен был ответить на вопрос: «Что делает герой?» Эксперимент был разработан на материале русского языка и проведён на базе Центра патологии речи и нейрореабилитации г. Москвы с использованием томографа Siemens Avanto мощностью 1,5 Т. В эксперименте приняли участие 19 испытуемых; все являлись носителями русского языка без истории неврологических и психиатрических нарушений, все правши (14 женщин и 5 мужчин, в возрасте от 25 до 74 лет, средний возраст - 43,3 года). Данные были обработаны в программе BrainVoyager QX. Результаты. При сравнении активации при назывании высокочастотных и низкочастотных глаголов была обнаружена бо́льшая активация для высокочастотных глаголов билатерально в затылочной доле (BA 18, 19), билатерально в верхней теменной извилине (BA 7), в правой орбитофронтальной коре (BA 10, 11), правом предклинье (BA 7), правом клине (BA 17), правой средней височной извилине (BA 39), левой шпорной борозде (BA 30), левой язычной извилине (BA 30). Была обнаружена 84

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

бо́льшая активация для низкочастотных глаголов билатерально в верхней лобной извилине (BA 6, 8), билатерально в дополнительной моторной коре (BA 6), билатерально в медиальной лобной извилине (BA 6, 8, 9), билатерально в поясной извилине (BA 24, 32), в правой сенсомоторной коре (BA 1, 3, 4), правой средней и нижней лобной извилинах (BA 6, 8, 9, 10), правой верхней височной извилине (BA 42). Заключения. При назывании высокочастотных глаголов по сравнению с называнием низкочастотных глаголов были активированы в основном области, связанные со зрительной обработкой и зрительными образами. Это может объясняться тем, что бо́льшая частотность слова, коррелируя со знакомостью действия, автоматически вызывает больше семантических ассоциаций и зрительных представлений [Kuo et al. 2003]. Высокочастотные слова в результате опыта их употребления связываются с бо́льшим числом контекстов и, соответственно, с бо́льшим числом зрительных образов, дополнительно активирующихся при назывании слова. При назывании низкочастотных глаголов по сравнению с называнием высокочастотных глаголов были активированы в основном области, связанные с планированием и исполнением действий. Это может быть связано с сознательным лексическим поиском, который выполняется при назывании низкочастотных глаголов [Wagner et al. 2001]. Репрезентации низкочастотных слов менее доступны в ментальном лексиконе (либо за счёт организации хранения слов таким образом, что прежде всего осуществляется доступ к репрезентациям высокочастотных слов, либо за счёт меньшей активированности репрезентаций низкочастотных слов в состоянии покоя, либо за счёт меньшего количества путей к репрезентациям низкочастотных слов), так что лексический поиск низкочастотных слов в условиях эксперимента с ограничением времени выполнения задания требует дополнительного сознательного усилия. Литература 1. Ляшевская О. Н., Шаров С. А. Частотный словарь современного русского языка (на материалах Национального корпуса русского языка). М.: Азбуковник, 2009.

2. Fiebach C.J., Friederici A.D., Muller K., von Cramon D.Y. 2002. fMRI evidence for dual routes to the mental lexicon in visual word recognition. J. Cogn. Neurosci. 14: 11 –23.

3. Jescheniak J.D., Levelt W.J.M. 1994. Word Frequency Effects in Speech Production: Retrieval of Syntactic Information and of Phonological Form. J. of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition 20, 4: 824-843.

4. Keller T.A., Carpenter P.A., Just M.A. 2001. The Neural Basis of Sentence Comprehension: a fMRI examination of Syntactic and Lexical Processing. Cerebral Cortex, 11: 223-237.

5. Kuo W. J., Yeh T.C., Lee, C. Y., Wu, Y.T. et al. 2003. Frequency effects of Chinese character processing in the brain: an event-related fMRI study. Neuroimage 18: 720-730.

6. Wagner A. D., Pare-Blagoev E. J., Clark J., Poldrack R. A. 2001. Recovering meaning: Left prefrontal cortex guides controlled semantic retrieval. Neuron 31: 329–338.

85

International Symposium on Functional Neuroimaging

Нейрогониометрия – аналитический метод нейроимиджинга Нотченко А.В., Градов О.В. /neurobiophys@gmail.com/ Лаб. нейр. структ. мозга ФГБУ «Научный центр неврологии» РАМН, Москва, Россия В настоящее время существует практическая необходимость в создании систем для автоматизированной гониометрии нейронных структур, подтверждающаяся множеством статей, использующих в неявном виде методы гониометрии и векторные подходы. Так, в исследовании электроиндуцированного нейронного роста (Cormie P., Robinson K.R., 2007) производятся угловые измерения при росте конуса нейрита. В другой подобной работе (Li G.N. Hoffman D., 2008) для указания направления роста нейритов применен векторный способ, а угловые характеристики показываются на круговой диаграмме аддитивно - по распределению аксональных углов. В типичной морфологической работе (Brown M.C., Levine J.L., 2008) аддитивная векторно-угловая характеристика применена для описания анизотропии магнитуды распределения дендритов в оливе мыши, а в физиологической работе (Radman T. et al., 2009) применяется полярная гистограмма согласования векторов, демонстрирующая возможность прогнозирования соматической поляризации нейронов по морфологии нейронов и векторную согласованность первой с последней. В работе (Pashut T. et al., 2011) угловое измерение приводится для иллюстрации вывода о том, что магнитный порог восприимчивости нейронов не изменяется с изменением аксональных углов, в связи с чем можно полагать, что предыдущая работа (Radman T. et al., 2009) подтверждает правильность вышеизложенных положений о необходимости учёта в нейрогониометрии напряженности электрической компоненты поля. В работе (Mattie F.J. et al., 2010) показан механизм изменения угла микротрубочек в точке ветвления дендритов, лежащий в основе морфогенеза дендритов, для визуализации которого использованы угловые измерения на микрофотографиях. На более высоком масштабе коннектомики нейрогониометрия может быть использована при нейросетевом моделировании функций слоёв коры (McLaughlin D. et al., 2000). Это напрямую связано с подвижностью нейронов, которая также отображается угловым путем через угол миграции (Ward M. et al., 2003). В ряде случаев для функционального векторно-углового отображения приходится использовать трёхмерное отображение на сферических координатах, где длины векторов и полярный угол обозначают величины компонент и направление на цель передачи сигнала соответственно (Chen-Huang C., Peterson B.W., 2010). Аналогичные угловые измерения производятся и для нейроглии (хотя возможность интерпретации её диаграмм направленности является неоднозначной в силу наличия ряда специфических свойств и будет рассмотрена ниже в специальном разделе). При угловых измерениях глии предпочитают использовать аддитивный подход - быстрое преобразование Фурье соответствующих микрофотографий (Chow W.N. et al., 2007; Alexander J.K. at al., 2006).

86

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Таким образом нейрогониометрию можно использовать при исследовании: роста и морфогенеза, миграции нейронов, пластичности, направленности биоэлектрического сигнала, интерполяционной реконструкции динамики микротрубочек, нейро-глиальных отношений, изотропии / анизотропии нейронной и глиальной структуры. Между тем, в настоящее время не существует программно-аппаратных комплексов для нейрогониометрии, равно как и для комплексной автоматизированной гониометрии биологических тканей вообще, если не считать комплекс для гониометрии светорассеяния в них (Bolt R.A., de Mul F.M., 2002), не относящийся к компетенции нейроморфометрии и морфометрии вообще. Однако гониометрические измерения с помощью микроскопа в индустриальных целях производятся достаточно давно (Farago F.T., Curtis M.A., 1994) и, с учетом достижений математической морфометрии, могут быть введены в разряд точных нейроморфологических методов, позволяющих раскрывать взаимосвязи в пластичных и развивающихся популяциях нейронов. Коллективом нашей лаборатории был разработан программно-аппаратный комплекс для целей микроскопической нейрогониометрии, позволяющий производить гониометрию нейронов как в двумерном, так и в трёхмерном варианте. В зависимости от типа измерений можно использовать микроскоп с управляемым через графический интерфейс пользователя 3-координатным столиком, перемещаемым по осям посредством шаговых двигателей, либо микроскоп со столиком Федорова, обычно применяемым в минералогии и кристаллографии при угловых измерениях. Написанное авторами для этих целей программное обеспечение позволяет производить угловые измерения в полярных и эллиптических координатах на базе карт градиента микрофотографий, откладывать вектора распространения биоэлектрического сигнала (к аксонам, в синаптических полях), сохранять результаты угловых измерений в dat-файл, а карту градиента с сеткой – в формате изображения (рис. 1). Нейроглиогониометрия – угловые измерения на астроцитах и олигодендроцтитах - также

Рис. 1. Гониометрия нейрона

Рис. 2. Гониометрия глиальной клетки

International Symposium on Functional Neuroimaging

является возможной с использованием данной системы, в том числе – при автоматическом распознавании контуров за счет применения метода бинаризации к микрофотографиям окрашенных микропрепаратов. Учитывая угловую приуроченность передачи сигнала в нейронных структурах и зависимость роста нейронов в коннектоме от выделяемых глией факторов роста, получаемые угловые характеристики можно интерпретировать как диаграммы направленности электрофизиологического сигнала и морфогенеза нейронов в нейронной структуре. Литература 1. Cormie P., Robinson K.R. Embryonic zebrafish neuronal growth is not affected by an applied electric field in vitro. Neurosci Lett., Vol. 411, Issue 2, pp. 128–132 (2007).

2. Li G.N. Hoffman D. Evaluation of neurite outgrowth anisotropy using a novel application of circular analysis. Journ. Neurosci Methods., Vol. 174, Issue 2, pp. 202-214 (2008) 3. Brown M.C., Levine J.L. Dendrites of Medial Olivocochlear (MOC) Neurons in Mouse. Neuroscience, Vol. 154, Issue 1, pp. 147–159 (2008) 4. Pashut T., Wolfus S., Friedman A., Lavidor M., Bar-Gad I., Yeshurun Y., Korngreen A. Mechanisms of Magnetic Stimulation of Central Nervous System Neurons. PLoS Comput Biol., Vol. 7, e1002022, Issue 3 (2011) 5. Radman T., Ramos R.L., Brumberg J.C., Bikson M. Role of Cortical Cell Type and Morphology in Sub- and Suprathreshold Uniform Electric Field Stimulation. Brain Stimul., Vol. 2, Issue 4, pp. 215–228 (2009).

6. Mattie F.J., Stackpole M.M., Stone M.C., Clippard J.R., Rudnick D.A., Qiu Y., Tao J., Allender D.L., Parmar M., Rolls M.M. Directed microtubule growth, +TIPs and kinesin-2 are required for uniform microtubule polarity in dendrites. Curr. Biol., Vol. 20, Issue 24, pp. 2169–2177 (2010) 7. McLaughlin D., Shapley D., Shelley M., Wielaard D.J. A neuronal network model of macaque primary visual cortex (V1): Orientation selectivity and dynamics in the input layer 4Cα. Proc. Nat. Acad. Sci. U S A, Vol 97, Issue 14, pp. 8087–8092 (2000) 8. Ward M., McCann C., DeWullf M., Wu J.Y., Rao Y. Distinguishing between Directional Guidance and Motility Regulation in Neuronal Migration. Journ. Neurosci., Vol. 23, Issue 12, pp. 5170–5177 (2003) 9. Chen-Huang C., Peterson B.W. Frequency-Dependent Spatiotemporal Tuning Properties of Non-Eye Movement Related Vestibular Neurons to Three-Dimensional Translations in Squirrel Monkeys. Journ. Neurophysiol., Vol. 103, Issue 6, pp. 3219-3237 (2010) 10. Chow W.N., Simpson D.G., Bigbee J.W., Colello R.J. Evaluating neuronal and glial growth on electrospun polarized matrices: bridging the gap in percussive spinal cord injuries. Neuron Glia Biol., Vol. 3, No. 2, pp. 119–126 (2007).

11. Bolt R.A., de Mul F.M. Goniometric instrument for light scattering measurement of biological tissues and phantoms. Review of Scientific Instruments, Vol. 73, Issue 5, pp.

2211 - 2213 (2002).

12. Farago F.T., Curtis M.A. Handbook of Dimensional Measurement. Industrial Press., 1994, 580 p.

88

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Объемная нейрогониометрия – аналитическая визуализация для конфокальной лазерной сканирующей микроскопии Нотченко А.В., Градов О.В. /neurobiophys@gmail.com/ Лаб. нейр. структ. мозга ФГБУ «Научный центр неврологии» РАМН, Москва, Россия Современные методы картирования мозга (Toga A.W., Mazziotta, 2002) включают в себя методы динамической визуализации, позволяющие реконструировать физиологическую динамику мозга с высоким временным разрешением. С позиций хемоархитектоники, возможность визуализации диффузионных процессов напрямую коррелирует с клеточной организацией мозга (Paxinos G., 2009), в то время как, с клинико-патологических позиций, её можно взаимно-однозначно связать с изменением электрофизиологической активности в картируемом участке (Yoshor D., Mizrahi E., 2012). В таком случае, временная динамика, отображаемая на последовательных визуализациях по ряду высокоразрешающих методов (Birkfellner W., 2010) может быть рассмотрена как эквивалент анализа электрофизиологических сигналов картируемых областей (Rangayyan R.M., 2001). Во многих случаях для демонстрации динамических изменений в мозге, как в случае визуализации структуры (Calmon G., Roberts N., 2000), так и при функциональных (напр., ЭЭГ) исследованиях (Nunez P.L., Srinivasan R., 2006) используют векторные поля. Они могут использоваться и для визуализации морфогенеза, неизбежно сопровождающего формирование коннектомики мозга в ходе его электрофизиологической активности (Davies J., 2005), поскольку, в отличие от практически несравнимых мультимедийных файлов и форматов научной визуализации, векторные поля могут являться предметом индексации в поисковых исследовательских базах данных (Faloutsos C., 1996) и хранилищах объёмной информации (Baeza-Yates R., Ribeiro-Neto B., 1999). Так автоматически по векторным полям, регистрируемым сенсором видеоинформации можно осуществить роботизированную идентификацию динамических процессов, привязанных к конкретным объектам по их «виртуальным силовым полям» (Dudek G., Jenkin M., 2000). Допускающая это роботизированная система описана в работе (Нотченко А.В., Градов О.В., 2012). Этот подход можно применить к нейронной структуре мозга, как это сделано в отношение компьютерных нейронных сетей (Mendes R.V., 1992). Меж тем, по определению (Hubbard J.H., Hubbard B.B., 2001), динамику векторного поля можно выразить угловым способом. Это является более информативным, чем визуализация векторных полей, поскольку общеизвестно, что более важно знать характеристики диаграммы направленности, чем точно определять векторное поле в любой точке (Haus H.A., Melcher J.R., 1989). Однако, поскольку речь идёт об угловой характеристике, то задача, в сущности сводится к измерению углов между отростками при определении их функциональной направленности и визуализации в сетке полярных координат, то есть гониометрии в том смысле, в каком она понимается 89

International Symposium on Functional Neuroimaging

в тригонометрии (Klein F., 2007) и подбору оптимальных сеток для множественных нейронов в структурах соответственно. В объёмном случае это решается путём специальной контурной обработки конфокальных 3D- изображений, получаемых при лазерной сканирующей микроскопии или их проекций (см. рис. 1).

Рис. 1. Проект измерений «диаграмм направленности» нейронов в сферической системе координат

Рис. 2. Скриншоты программного обеспечения для проективной конфокальной нейрогониометрии

Нами создается специализированное программное обеспечение для гониометрического анализа таких файлов. Оно позволяет производить угловые измерения в различным образом ориентированных микропрепаратах (слайсах мозга), сохраняя результаты измерения в файлы данных в форматах dat, txt и изображений с наложенными сетками координат, по которым производились измерения. В настоящее время ведётся работа по применению конформных отображений для гониометрических измерений в сложных ансамблях нейронов, имеющих много центров для закрепления сетки (ранее система работала с ансамблями, содержащими не более двух фокусов в системе координат 90

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

в силу того, что асимметрия расположения зачастую мешает корректному таргетированию целей — центров нейронов в автоматическом режиме). На рис.

2 приведены скриншоты основной программы в ходе измерения углов на квазитрёхмерном изображении (из коллекции микропрепаратов лаборатории) и вспомогательной программы-каталога для аналитической работы с сохраняемыми файлами таблиц. Литература 1. Toga A.W., Mazziotta J.C. Brain Mapping: The Methods, Second Edition, 877 p., Academic Press, 2002.

2. Paxinos G., Watson C. Chemoarchitectonic Atlas of the Mouse Brain, 350 p., Academic Press, 2009.

3. Yoshor D., Mizrahi E. Clinical Brain Mapping, 320 p., McGraw-Hill Professional, 2012.

4. Birkfellner W. Applied Medical Image Processing: A Basic Course, 403 p., Taylor & Francis, 2010.

5. Rangayyan R.M. Biomedical Signal Analysis: A Case-Study Approach, 552 p., Wiley-IEEE Press, 2001.

6. Calmon G., Roberts N. Automatic measurement of changes in brain volume on consecutive 3D MR images by segmentation propagation, Magnetic Resonance Imaging, Vol. 18, Issue 4, pp. 439–453 (2000).

7. Nunez P.L., Srinivasan R. Electric Fields of the Brain: The Neurophysics of EEG, Oxford University Press, 2006, 611.

8. Davies J. Mechanisms of Morphogenesis, 384 p., Academic Press, 2005.

9. Faloutsos C. Searching Multimedia Databases by Content, 168 p., Springer, 1996.

10. Baeza-Yates R., Ribeiro-Neto B. Modern Information Retrieval, 513 p., Addison Wesley, 1999.

11. Dudek G., Jenkin M. Computational Principles of Mobile Robotics, 294 p., Cambridge University Press, 2000.

12. Notchenko A.V., Gradov O.V. Five-axis robotic laser system and digital processing algorithm for registration and morphotopological identification of cellular structures in tissue histomorphogenesis. Journal of Radio Electronics /Begell House Library/ (in press), 2012.

13. Mendes R.V. Vector Fields and Neural Networks. Complex Systems, Vol. 6, pp. 21-30 (1992).

14. Hubbard J.H., Hubbard B.B. Vector Calculus, Linear Algebra, and Differential Forms: A Unified Approach, 800 p., Prentice Hall, 2001.

15. Haus H.A., Melcher J.R. Electromagnetic Fields and Energy. 742 p., Prentice Hall, 1989.

16. Klein F. Elementary Mathematics from an Advanced Standpoint, Cosimo Inc., 288 p., 2007.

91

International Symposium on Functional Neuroimaging

Алгоритм идентификации очагов диффузно-аксонального повреждения у больных с черепно-мозговой травмой Петряйкин А.В.1 /petrai@rambler.ru/, Ахадов Т.А.1 /akhadov@mail.ru/, Сенюкова О.В.2 /osenyukova@graphics.cs.msu.ru/, Крылов А.С.2 /kryl@cs.msu.ru/ НИИ Неотложной Детской Хирургии и Травматологии, Москва, Россия 2 МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва, Россия 1

Черепно-мозговая травма (ЧМТ) у детей и взрослых – частая причина госпитализации в нейрохирургические и неврологические стационары. В частности, у детей заболеваемость ЧМТ составляет около 1% в США. В Московском регионе данный показатель составляет 0.75%. Из этого числа госпитализации подлежат около 75% пациентов. От общего числа обратившихся пациентов у порядка 11% выявляется тяжелая ЧМТ, сопровождающаяся морфологически значимыми повреждениями (переломы костей черепа и интракраниальные повреждения). Диффузно-аксональное повреждение (ДАП) встречается в 20% случаев тяжелой ЧМТ. ДАП разделяют на три типа: очаги ДАП в полушариях головного мозга; очаги ДАП в мозолистом теле; очаги ДАП на уровне среднего мозга и ствола головного мозга. Такое деление обусловлено особенностями формирования очагов ДАП (воздействия сил скручивания и линейного ускорения), а также грубо отражает вовлеченность структур головного мозга в патологический процесс в зависимости от их функциональной значимости. Очаги, поражающие ствол головного мозга и средний мозг, приводят к длительному нахождению пациента в коме, формированию комплекса очаговых расстройств в соответствии с морфологической организацией структур данной области. Эффективная морфологическая детализация ушиба головного мозга и ДАП – залог успешного лечения данного контингента больных на всех этапах, включая госпитализацию и последующую реабилитацию. Описание врача-рентгенолога, как правиа)

б)

Рис. 1. а) пример изолиний функции от двух переменных; б) изолинии функции интенсивности: контуры очагов ДАП показаны стрелками.

92

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

ло, носит общий характер с указанием типа очагов ДАП. С точки зрения детализации анатомо-функционального поражения головного мозга этого недостаточно. Предлагаемая в рамках настоящей работы система позволяет в полуавтоматическом режиме высокоэффективно идентифицировать очаги ДАП и в перспективе проводить их классификацию в соответствии с принадлежностью к функциональнозначимым участкам коры головного мозга, подкорковых и стволовых структур.

Рис. 2. Результаты работы предложенного алгоритма.

International Symposium on Functional Neuroimaging

Подобный подход идентификации очаговых поражений головного мозга, в перспективе, возможно, найдет применение в идентификации очагов рассеянного склероза, а также ишемических участков при сосудистом поражении головного мозга. Особую значимость подобный подход приобретает в оценке течения мультиочагового поражения головного мозга, когда описание единичного очага нецелесообразно, но составление совокупной картины заболевания без этого невозможно. Разработанная программная система позволяет загружать изображения в формате DICOM и выделять очаги ДАП на каждом срезе Т2*-взвешенной магнитнорезонансной томографии (МРТ). Врач-рентгенолог указывает прямоугольные регионы, где предполагается наличие ДАП. Внутри указанных регионов интереса очаги идентифицируются автоматически. Алгоритм выделения очагов ДАП использует машинное обучение и основан на классификации изолиний функции интенсивности, которые строятся для каждого региона интереса. Изолиния функции интенсивности на изображении – геометрическое место пикселей одинаковой интенсивности (см. рис. 1). Среди построенного набора изолиний для заданного диапазона интенсивностей отбираются замкнутые изолинии, т.к. только они могут быть контурами очагов ДАП. Далее, для каждой фигуры, ограниченной замкнутой изолинией, рассчитывается набор характеристик (признаков), по которым предварительно обученный классификатор определяет, является ли изолиния контуром очага ДАП. Рассматриваются морфологические характеристики и характеристики, основанные на интенсивности. Процедура обучения классификатора, в отличие от существующих аналогов, характерна тем, что не требуется вручную отмечать все пиксели, относящиеся к очагам ДАП, а необходимо лишь указать, какие из автоматически построенных замкнутых изолиний являются контурами очагов. Алгоритм обладает высокой чувствительностью (>90%) за счет анализа вложенных друг в друга изолиний, что значительно снижает вероятность пропустить нужный объект, и высокой избирательностью (>88%) за счет использования глобальных признаков фигуры, а не признаков отдельных пикселей. В настоящее время ведется работа по сопоставлению изображений Т2*-взвешенной МРТ с изображениями ангиографии с целью уточнения результатов идентификации очагов ДАП посредством проверки, не является ли потенциальный очаг кровеносным сосудом. Литература 1. Senyukova O., Galanine V., Krylov A, Petraikin A., Akhadov T., Sidorin S. Diffuse Axonal Injury Lesion Segmentation Using Contouring Algorithm // Proceedings of GraphiCon, pp. 84–87, 2011 2. Потапов Л.А., Лихтерман Л.Б., Касумова С.Ю. и др. Диффузное аксональное повреждение // Руководство по черепно-мозговой травме. М.: Антидор, том 2, с. 426-449, 2001 3. Xie Y., Tao X. White Matter Lesion Segmentation Using Machine Learning and Weakly Labeled MR Images // Proceedings of SPIE, vol. 7962, pp. 79622G, 2011 4. Al-Zubi S., Toennies K. D., Bodammer N., Hinrichs H. Fusing Markov random fields with anatomical knowledge and shape-based analysis to segment multiple sclerosis white matter lesions in magnetic resonance images of the brain // Bildverarbeitung fur die Medizin, pp. 185–188, 2002 94

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Парагиппокампальная область мест (PPA) активируется при восприятии географических карт: фМРТ-исследование* Розовская Р.И. /renata.rozovskaya@gmail.com/, Печенкова Е.В., Синицын В.Е. «Лечебно-реабилитационный центр Минздравсоцразвития РФ», Москва, Россия Введение. Уже более 10 лет в мире ведется исследование парагиппокампальной области мест (англ. parahippocampal place area, PPA) – участка парагиппокампальной извилины, избирательно реагирующего у человека на изображения различных мест, пригодных для проживания и локомоции (домов и прочих архитектурных сооружений, интерьеров, ландшафтов и т.п. (Epstein & Kanwisher, 2001). К настоящему моменту функции этой зоны все еще не до конца изучены. Существуют данные о том, что зона РРА активируется не только при непосредственном восприятии мест, но и в связи со зрительным воображением, например, при мысленном вращении объектов. Рядом исследователей было показано, что РРА также активируется, когда пространственные задачи решаются с применением выработанных в культуре знаковых средств, например, если человек с использованием географической карты сравнивает два маршрута и решает, нужно ли ему свернуть направо или налево (Lobben et al, 2005). Однако результаты существующих исследований не позволяют заключить, связана ли возникающая в этом случае активация РРА с характеристиками решаемой человеком задачи или с восприятием самих географических карт. Мы задались вопросом, будет ли зона РРА активироваться в процессе восприятия географических карт в отсутствие специальной задачи ориентировки в изображенном на карте пространстве. Для ответа на этот вопрос в рамках данного исследования мы использовали подход функциональных зон интереса (functional ROI). Мы выделили индивидуально у каждого испытуемого те участки парагиппокампальной извилины, которые давали статистически значимо больший отклик на предъявление фотографий домов, чем на предъявление фотографий лиц, и затем анализировали отклик на предъявление географических карт в рамках выделенной зоны интереса. Методика. Испытуемые. В эксперименте участвовали 16 человек в возрасте от 18 до 42 лет, средний возраст 26, из них 12 женщин. Участники проходили предварительный опрос на предмет возможных противопоказаний к МРТ и не сообщили о наличии у себя психических или неврологических заболеваний. Все испытуемые были праворукими. Испытуемые имели нормальную или скомпенсированную остроту зрения. Материал. Для индивидуальной локализации зоны РРА у каждого испытуемого в экспериментальном условии предъявлялись фотографии архитектурных сооружений, а в контрольном — фотографии лиц. В основной части исследования в экспериментальном условии использовались изображения географических карт без надписей. * Исследование поддержано грантом РФФИ № 10-07-00670-a.

95

International Symposium on Functional Neuroimaging

Изображения для контрольного условия были получены из изображений карт экспериментального условия путем разделения их на мелкие прямоугольные фрагменты, которые затем случайно перераспределялись в рамках каждого изображения. Оборудование и параметры сканирования. Сканирование проводилось на 1.5 T сканере Siemens Magnetom Avanto. Т2*- функциональные изображения были получены с помощью ЭП-последовательности с параметрами TR/TE/FA – 2520 мс/50 мс/90.

30 срезов толщиной 3.8 мм содержали по 64х64 воксела размером 3.6х3.6х3.8 мм и были ориентированы параллельно линии, соединяющей переднюю и заднюю комиссуры (AC/PC plane). Функциональные изображения были дополнены структурными T1-взвешенными изображениями и картами неоднородности магнитного поля. Процедура. Сканирование проводилось в 4 этапа – 2 подхода процедуры локализации РРА и 2 подхода процедуры с географическими картами. И в том, и в другом случае стимулы экспериментального и контрольного условия, а также фиксационный крест (базовое контрольное условие, baseline) предъявлялись блоками продолжительностью по 20 секунд (19 изображений на блок). Каждый испытуемый просматривал в общей сложности по 15 блоков фотографий лиц и домов и по 16 блоков географических карт и фрагментированных изображений. Все изображения предъявлялись на экране с угловым размером 12х10°. В отношении всех изображений, кроме фиксационных крестов, испытуемые решали задачу сравнения стимула с предыдущим и должны были поднимать вверх большой палец, если два изображения подряд совпадали. Результаты. Полученные в результате сканирования данные обрабатывались в среде Matlab 7.5 с применением специализированных пакетов SPM 8 и Marsbar. Об-

Рис. 1. Соотношение активации, вызванной восприятием домов по сравнению с лицами и географических карт по сравнению с фрагментированными изображениями. Групповые данные построены на основе индивидуальных статистических карт (анализ всего объема мозга, модель случайных эффектов). Различия по отмеченным вокселам являются значимыми на уровне p<0.001 (без поправки на множественные сравнения). Статистические карты совмещены с изображениями, полученными путем усреднения приведенных к пространству MNI анатомических изображений всех испытуемых.

96

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

ласть РРА выделялась индивидуально по каждому испытуемому как пересечение области активации при восприятии домов по сравнению с лицами (на уровне р<0.05 без поправки на множественные сравнения) и парагиппокампальной извилины согласно атласу AAL. Статистически значимая (на уровне p<0.05) активация в области РРА при предъявлении географических карт по сравнению с фрагментированными изображениями была обнаружена у 11 испытуемых из 16. Данный результат является значимым и по всей группе испытуемых в целом на уровне p<0.000001 (модель случайных эффектов). Также был проведен анализ данных по всему объему мозга (рис. 1). Выводы. При восприятии географических карт, даже в отсутствие специфической пространственной задачи, связанной с картой, наблюдается активация парагиппокампальной области мест (PPA), относящейся к мозговым механизмам зрительного восприятия мест, пригодных для проживания и локомоции. Литература 1. Epstein, R. & Kanwisher, N. (1998). A cortical representation of the local visual environment. Nature, vol. 392, p. 598.

2. Lobben et al., (2005). Using fMRI in cartographic research. Proceedings of the 22nd International Cartographic Conference.

Сравнительная эффективность локализации моторных функций верхних и нижних конечностей методом фМРТ* Румшиская А.Д. /aleneroom@mail.ru/, Пeченкова Е.В. /evpech@gmail.com/, Власова Р.М., Мершина Е.А. «Лечебно-реабилитационный центр Минздравсоцразвития РФ», Москва, Россия Введение. Функциональная МРТ головного мозга (фМРТ) все еще не является рутинным методом клинической диагностики. На данный момент наиболее распространенным клиническим применением методики фМРТ является предоперационное обследование нейрохирургических больных с целью оценки взаиморасположения функционально значимых зон коры головного мозга и объемного образования [1]. Примененние данного метода может позволить планирование хирургического вмешательства с максимальным сохранением речевых и моторных функций и, следовательно, снизить послеоперационную инвалидизацию таких больных. Основной проблемой, возникающей при проведении фМРТ и приводящей к ухудшению качества функциональных данных, являются артефакты движения, возникающие в результате смещения головы обследуемого в томографе при проведении сканирования. Эта проблема существует для различных проб, однако, согласно литературным данным, артефакты движения чаще встречаются при выполнении моторных проб [2]. В про* Исследование поддержано грантом РФФИ № 10-07-00670-а.

97

International Symposium on Functional Neuroimaging

веденном нами ранее исследовании [3] было показано, что процент успешной локализации основных моторных зон коры у здоровых добровольцев достоверно меньше, а нежелательные движения головы относительно оси z (вверх-вниз) достоверно больше при движении стопой, чем при движении кистью руки. Цель исследования. Сравнение эффективности локализации коркового представительства верхних и нижних конечностей, а также параметров движения головы при проведении функциональной МРТ у пациентов с объемными образованиями головного мозга. Материалы и методы. В исследование включены данные 8 пациентов с объемными образованиями головного мозга, с локализацией в лобной и/или теменной доле, не имевшие на момент сканирования нарушений моторных функций. Средний возраст пациентов: 33,5±14,6 лет (5 мужчин, 3 женщины). Каждый пациент выполнял 2 моторные пробы: (1) попеременные движения пальцами правой и левой рук (теппинг) и (2) попеременные движения правой и левой стопами (сгибание-разгибание). Сканирование проводилось на томографе Siemens Magnetom Avanto 1,5 Т, обработка полученных данных – в программе SPM.8 (MATLAB v 7.5.0). В результаты была включена активация, статистически значимая на уровне p<0.001 без поправки на множественные сравнения. Результаты. Типичными зонами активации при выполнении моторной пробы верхних конечностей в данном исследовании являлись: первичная моторная кора (SMC) – пре- и постцентральные извилины на конвекситальной поверхности контралатерального полушария – и активация в испсилатеральном полушарии мозжечка. Данные зоны активации были успешно локализованы у 7 испытуемых из 8 (87,5%) при движении обеими руками. Активация, выявляемая при движении стопой, локализовалась медиальнее активации, выявляемой при движении пальцев рук. Функциональными зонами, выявляемыми при данной моторной пробе были пре- и постцентральные извилины контралатерального полушария в области, прилегающей к межполушарной щели с заходом парасаггитально, а также активация в испсилатеральном полушарии мозжечка. Данные зоны активации были успешно локализованы у 5 испытуемых из 8 (62,5%) при движении правой стопой и у 4 испытуемых (50%) при движении левой стопой. Таким образом, успешная локализация основных моторных зон коры (SMC, мозжечок) наблюдалась чаще при картировании двигательных функций верхних конечностей, относительно нижних. Найденные различия являются статистически значимыми, как в случае сравнения между собой движения правых конечностей (φ* = 2,384, р<0,008), так и в случае сравнения движения левых (φ* = 3,392, р <0,001). В результате сравнения двух моторных проб по 6 параметрам движения головы во время сканирования статистически значимых различий выявлено не было. Заключение. Проведенное исследование показало, что у пациентов с объемными образованиями головного мозга процент успешной локализации коркового представительства моторных функций нижних конечностей достоверно ниже, чем 98

Рис. 1. Типичная активация в первичной сенсомоторной коре (SMC): А — активация непосредственно прилегает к объемному образованию, В — активация не прилегает к объемному образованию.

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

International Symposium on Functional Neuroimaging

процент успешной локализации коркового представительства верхних конечностей. Однако, анализ параметров движения головы пациента в томографе во время сканирования не дал достоверных отличий ни по одному из параметров, поэтому мы не можем связать данные различия с частотой возникновения артефактов движения при выполнении моторных проб. Более достоверные выводы о факторах, снижающих эффективность моторных проб у пациентов, могут быть сделаны после проведения дальнейшего исследования с увеличением выборки пациентов. Литература 1. Терновой С.К., Синицын В.Е., Морозов С.П. Применение функциональной магнитно-резонансной томографии в нейрохирургии опухолей головного мозга // Медицинская визуализация, 2002, № 2. С. 5-11.

2. Krings T. et al. Functional MRI for presurgical planning: problems, artifacts, and solution strategies // J Neurol. Neurosurg. Psychiatry 2001; 70:749–760.

3. Rumshiskaya A., Mershina E., Pechenkova E. Localizing cortical representation of extremities with fMRI: comparative efficiency for lower and upper extremities // ECR2012 (DOI: 10.1594/ecr2012/C-2199).

Нейрон-астроцитарные взаимодействия в мозге Тюрикова О. В.1 /tyurikova11@yandex.ru/, Лебедева А. В.1 /albina.lebedewa@yandex.ru/, Семьянов А. В.1,2 /semyanov@brain.riken.jp/ Нижегородский Государственный Университет им. Н.И.Лобачевского, Нижний Новгород, Россия 2 Институт Мозга Рикен, Саитама, Япония 1

Основным типом клеток в центральной нервной системе являются нейроны. Эти клетки высокоспециализированы; обладают сложным строением и такими специфическими функциями, как получение, обработка и хранение информации. Процесс передачи информации осуществляется в результате генерации потенциала действия (ПД). Сначала возникает локальный деполяризационный ответ (ВПСП), который при достижении порогового значения вызывает генерацию ПД. В случае, когда мембрана оказывается гиперполяризована происходит торможение – снижение вероятности генерации ПД. Генерация ПД приводит к высвобождению нейротрансмиттеров, которые выйдя в синаптическую щель, связываются с рецепторами на постсинаптической мембране. Таким образом, электрический импульс трансформируется в химический сигнал, затем обратно в электрический и распространяется от одной нервной клетки к другой по отросткам. Кроме нейронов нервная система включает в себя глиальные клетки. Им долгое время отводилась скромная роль вспомогательных элементов нервной системы. Современные исследования показывают, что глиальные 100

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

клетки также участвуют в процессах, связанных с передачей сигналов. Самыми распространёнными глиальными клетками являются астроциты. Это электрически невозбудимые клетки, которые способны генерировать кальциевые сигналы, длительностью несколько секунд. Такие сигналы представляют собой временные изменения концентрации внутриклеточного кальция, связанные с высвобождением данного иона из внутриклеточного депо через каскад биохимических реакций. Ионы кальция участвуют во многих важных процессах в клетке, их основная функция заключается в передаче регуляторных сигналов. Кальций попадает в клетку несколькими способами. Один из них, поступление через цитоплазматическую мембрану клетки через каналы. Другой – высвобождение ионов кальция из внутриклеточных депо, таких, как митохондрии и эндоплазматический ретикулум. Осцилляции кальция ограничены отдельными клетками и не распространяются на большие расстояния даже внутри одной клетки. Это обеспечивает регуляцию активности нейронов и синаптическую пластичность. Кроме того, кальций играет важную роль в формирование долговременных форм пластичности. Приток ионов в пресинапсе активирует процесс слияния везикул, т.е. запускает высвобождение нейромедиатора в синаптическую щель. Известно, что кальциевые сигналы в астроцитах приводят к высвобождению различных глиопередатчиков этими клетками, что может модулировать нейрональную активность, т.е влиять на эффективность синаптической передачи. В зависимости от типа высвобождаемых астроцитами веществ и соответствующих им рецепторов на нейронах, эта обратная связь может быть как положительной, так и отрицательной. Синаптическая пластичность в мозге и непосредственно синаптические связи имеют огромное значение в процессах обучения. Также изучение функционирования нервных клеток и мозга в целом связано с развитием нейродегенеративных нарушений, таких как болезнь Паркинсона, болезнь Альцгеймера, шизофрения, алкоголизм, наркомания. Лучшее понимание функционирования мозга может способствовать значительному прогрессу во многих областях медицины. Литература 1. R. Yuste, A. Majewska, K. Holthoff. From form to function: calcium compartmentalization in dendritic spines. Nature America Inc, 2000.

2. B. Sabatini, T. Oertner, K. Svoboda. The life cycle of Ca2+ ions in dendritic spines.

Neuron. Vol. 33,439-452, 2002.

3. K.Grienberge, A. Konnerth. Imaging calcium neuron. Neuron. Vol. 73, 2012.

4. N.J. Emptage, C.A.Reid, A.Fine. Calcium stores in hippocampal synaptic boutons mediate short-term plasticity, store-operated Ca2+ entry, and spontaneous transmitter release. Neuron, Vol. 29, 2001.

5. Alfonso Araque. Astrocytes process synaptic information //Neuron Glia Biology, 2008. С. 3-10.

6. Wolfgang J. Nett, Scott H. Oloff, and Ken D. Mccarthy, Hippocampal Astrocytes In Situ Exhibit Calcium Oscillations That Occur Independent of Neuronal Activity // Neurophysiology, 2001.С. 528-537.

101

International Symposium on Functional Neuroimaging

Особенности функциональной деятельности головного мозга при височной эпилепсии и сопутствующих аффективных нарушениях Шмелева Л.М.1 /liubov.schmeleva@gmail.com/ Лебедев А.В.2 /alexander.vl.lebedev@gmail.com/ Санкт-Петербургский Государственный медицинский университет им. И.П. Павлова, кафедра психиатрии и наркологии, Санкт-Петербург, Россия 2 Stavanger University Hospital,Centre for Age-Related Medicine, Stavanger, Norway 1

Целью настоящего исследования явилось изучение особенностей функциональной деятельности головного мозга у больных с височной эпилепсией, имеющих коморбидные аффективные нарушения непсихотического уровня. Всего обследовано 24 человека. В первую группу было отобрано 12 пациентов с височной формой эпилепсии(ВЭ), возрастной категории до 40 лет, без значимой органической патологии головного мозга и когнитивных нарушений. Вторая группа так же состояла из 12 человек, все являлись психически здоровыми добровольцами, не имеющими диагноза «эпилепсия», не имеющими других хронических и острых соматических заболеваний, и не имеющими на момент обследования клинически выраженных расстройств тревожно-депрессивного спектра. У всех больных ВЭ на ЭЭГ выявлялся очаг биоэлектрической активности (БЭА) в левой височной доле. Методы. Для всех больных проводилось комплексное исследование когнитивных функций, которое включало батарею тестов: узнавание предметных изображений, узнавание незнакомых лиц, геометрических фигур, называние изображений предметов, узнавание времени на «слепом» циферблате, проба «исключение лишнего» запоминание слов в условиях интерференции. Всем испытуемым проводилось клинико-психопатологическое обследование с использованием клинических шкал, направленных на выявление и оценку тревоги и депрессии: шкала Гамильтона для оценки тревоги (Hamilton Anxiety Rating Scale, HAM-A), шкала Монтгомери-Асберга для оценки депрессии (Montgomery — Asberg Depression Rating Scale, MADRS) и самоопросников (шкала депрессии Бека(BDI), госпитальная шкала для оценки тревоги и депрессии(HADS). Исследование проводилось на магнитно-резонансном томографе Exelerat Vantage Toshiba1,5 Тл. Выполнение фМРТ производилось в режиме resting-state, длительность сканирования 9 минут, по 6 секунд в каждой серии, количество срезов за одну серию сканирования – 24, толщина среза 2,2 мм. АнализфМРТ выполнен на рабочей станции CentOS 5.7 x86_64. Выделение независимых компонент произведено алгоритмом «Infomax» с использованием инструмента «Gift» установленного в программной среде MATLAB (2010b). Количество независимых компонент определено автоматически по величине объясненной дисперсии и оказалось равным 24. Статистические параметрические 102

May 22-24, 2012, Moscow, Russia

Рис. 1. Default mode network (15 компонента)

карты, соответствовавшие Default Mode Network (рис. 1), сравнивались методом двухвыборочного t-теста для непарных выборок. Результаты расценивались как статистически значимые при p<0.001. Результаты. В результате клинико-психопатологического обследования средний балл (± стандартное отклонение) по шкале Гамильтона у больных с ВЭ составил 18(±3,8), что соответствует тревожному расстройству умеренной степени выраженности, по шкале депрессии 12 (±2,5) депрессивному расстройству легкой степени выраженности. У обследуемых второй группы средний балл по шкале Гамильтона составил 6(±0,9), по шкале Монтгомери-Асберга 3(±0,4), что соответствует нормальным значениям. При анализе default mode network у больных с ВЭ по сравнению с группой здоровых испытуемых было выявлено статистически значимое увеличение функциональной связности (functional connectivity) в мозжечке, правой парагиппокампальной и правой инсулярной областях (рис .2), что свидетельствует о более выраженной синхронности BOLD-сигнала в этих структурах и может быть интерпретировано как патологическое усиление функциональной связи между указанными областями.

103

International Symposium on Functional Neuroimaging

Рис. 2. Усиление функциональной связности (functional connectivity) в группе пациентов сВЭ

Полученные данные позволяют предположить, что эпилептический очаг, вызывая усиление функциональной связи между структурами, принимающими участие в формировании эмоций, вносит непосредственный вклад в развитие аффективных нарушений у данной категории пациентов.

Содержание Symposium programme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

Abstracts of oral session talks. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 Hendler T., Raz G., Winetraub Y., Jacob Y., Kinreich S., Blecih-Cohen M., Sorek E., Podlipsky I. «The Brain & I»: Network Dynamics and Individual Emotional Experience . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 Klucharev V., Shestakova А.

Neurological signatures of social influence . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 Vanni S. Bridging the gap between physiology and functional magnetic resonance imaging . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 Castillo E. M. Contributions of MEG to the presurgical mapping of linguistic functions . . . . . . 13 Medvedovsky M. Methodological and clinical aspects of ictal MEG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 Paetau R., Wilenius J. Magnetoencephalography (MEG) in focal cortical dysplasia (FCD) . . . . . . . . . . 16 Pihko E., Nevalainen P., Lauronen L. Using MEG for studying developmental somatosensory and motor problems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 Parkkonen L. Applying MEG in cognitive neuroscience . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 Baillet S., Florin E. Cross-frequency coupling mechanisms in the ongoing resting-state predict BOLD fluctuations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 Shtyrov Yu. Studying language in and by the brain: configuration and formation of word representations assessed neurophysiologically . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 Мартынова О., Майорова Л., Федина О., Петрушевский А. Применение методики совместной регистрации ЭЭГ и фМРТ в когнитивных исследованиях . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

Лебедева И., Семенова Н., Ахадов Т., Бархатова А., Каледа В. Нейробиология ранних этапов шизофрении: некоторые структурные, метаболические и электрофизиологические индексы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 Goldstein А., Riwkes S., Gilboa-Schechtman Е.

Face Processing in Social Anxiety: Insights from MEG studies . . . . . . . . . . . . . . . 30 Ossadtchi А., Greenblatt R. Cross-term deprived covariance (CTDC) approach for non-invasive detection of non-linearly coupled cortical sites . . . . . . . . . . . . . . 32

Poster presentation abstracts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 Chayanov N., Prokofyev A., Morozov A. , Stroganova T. Activation of human cortical motor areas during self-initiated finger movements . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 Dragoy O., Malyutina S., Ivanova M., Kozintseva E., Sevan D., Kuptsova S., Petrushevsky A., Fedina O., Gutyrchik E. Non-fluency represented in cerebrocerebellar network: an fMRI study of overt action naming in non-fluent aphasia . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 Koptelova А., Melikian A., Arkhipova N., Stepanenko A., Golovteev A., Kozlova A., Grinenko O., Stroganova Т.

Lobar localization information in epilepsy patients: comparison between long-term video-EEG monitoring and MEG . . . . . . . . . . . . . 38 Orekhova E., Tsetlin M.,Butorina A., Novikova S., Gratchev V., Sokolov P., Elam M., Stroganova T. Auditory cortex responses to clicks and sensory modulation abnormalities in children with autism spectrum disorders (ASD) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 Pronko P., Chayanov N., Prokofyev A., Chernyshev B., Stroganva T. Use of magnetoencephalography (MEG) for the functional motor cortex localization: extraction and localization of the motor component in movement preparation processes

by Independent Component Analysis . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 Stroganova T., Butorina, A., Nikolaeva A., Shtyrov Y. Identical spatio-temporal patterns of rapid motor-cortex activation for action-related nouns and verbs: MEG study . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 Vvedensky V., Korshakov A. Variable time delay between sound onset and magnetic cortical response to word . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

Березуцкая Ю., Печенкова Е., Мершина Е. Локализация зон головного мозга, связанных с лексико-семантической и синтаксической обработкой предложений русского языка . . . . . . . . . . . . . . 46 Болдырева Г., Жаворонкова Л., Шарова Е.,Пяшина Д., Титова Л., Симонова О. Полушарные особенности ЭЭГ и фМРТ реакций мозга при реальных и воображаемых движениях . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 Буклина C., Подопригора А., Пронин И., Болдырева Г., Бондаренко А., Пяшина Д., Фадеева Л., Корниенко В. ФМРТ-исследования доминантности полушария по речи у больных с опухолями головного мозга . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 Верхлютов В., Ушаков В., Соколов П., Ублинский М., Ахадов Т. Отображение общей активации на плоской проекции коры головного мозга человека при демонстрации и воображении видеосюжетов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 Власова Р., Печенкова Е., Ахутина Т., Синицын В., Ситников А. Называние действий по картинкам: фМРТ-исследование . . . . . . . . . . . . . . . . . 58 Горяинова Г., Шестакова А., Осадчий А., Штыров Ю. Отражение автоматической обработки лексической информации в зрительных вызванных потенциалах мозга человека . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 Зубарев И., Горин А., Шестакова А., Ключарев В. Исследование электрофизиологических коррелятов конформности в задаче на доверие . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 Калмыкова М., Тугин С., Шестакова А., Ключарев В. Исследование семантических ассоциаций брендов методом N400 . . . . . . . . . 66 Князев А., Ушаков В., Вартанов А., Карташов С., Марченков Н. Алгоритм локализации источников биоэлектрической активности в головном мозге человека с применением методов ЭЭГ и фМРТ . . . . . . . . . . 68 Коршаков А. Обнаружение специфических участков МЭГ активности головного мозга человека, возникающих в ответ на словесные стимулы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

Кремнева Е., Черникова Л., Коновалов Р., Кротенкова М. Ишемический инсульт: функциональная реорганизация сенсомоторных систем при имитации локомоции . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 Купцова С., Малютина С., Иванова М., Петрушевский А., Федина О., Козинцева Е., Драгой О. Специфика обработки глаголов у больных с разными формами афазии по сравнению с нормой (примеры клинических случаев) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 Литвинова Л., Печенкова Е., Власова Р., Березуцкая Ю., Синицын В. Локализация зон, связанных с восприятием речи: сопоставление трех проб для фМРТ на материале русского языка . . . . . . . . . 76 Лыжко Е., Махортых С. Анализ корреляционных матриц по данным магнитной энцефалографии . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 Майорова Л., Петрушевский А, Федина О., Малюкова Н., Коварский Б. ЭЭГ-фМРТ исследование сохранности механизмов первичного различения фонем у пациентов с сенсорным компонентом нарушения речи после перенесенного нарушения мозгового кровообращения . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 Малютина С., Драгой О., Петрушевский А., Федина О., Иванова М., Козинцева Е. , Севан Д., Гутырчик Е. Нейрофизиологические корреляты частотности слова при его назывании . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 Нотченко А., Градов О. Нейрогониометрия — аналитический метод нейроимиджинга . . . . . . . . . . . . . . 86 Нотченко А., Градов О. Объемная нейрогониометрия – аналитическая визуализация для конфокальной лазерной сканирующей микроскопии . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 Петряйкин А., Ахадов Т., Сенюкова О., Крылов А. Алгоритм идентификации очагов диффузно-аксонального повреждения у больных с черепно-мозговой травмой . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 Розовская Р., Печенкова Е., Синицын В. Парагиппокампальная область мест (РРА) активизируется при восприятии географических карт: фМРТ-исследование . . . . . . . . . . . . . . . 95

Румшиская А., Пeченкова Е., Власова Р., Мершина Е. Сравнительная эффективность локализации моторных функций верхних и нижних конечностей методом фМРТ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 Тюрикова О., Лебедева А.,Семьянов А. Нейрон-астроцитарные взаимодействия в мозге . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 Шмелева Л., Лебедев А. Особенности функциональной деятельности головного мозга при височной эпилепсии и сопутствующих аффективных нарушениях . . . . . 102

International Symposium on Functional Neuroimaging: Basic Research and Clinical Applications. Abstracts

Дизайн обложки — О.Тополь Разработка макета, верстка — Т.Мореева Подписано в печать 11.05.2012 Типография «Сам полиграфист». www.samprint.ru Москва, Протопоповский переулок, д. 6 Формат А5. Бумага офсетная, Гарнитура Pragmatica. Печать цифровая Усл. печ. л. 00. Уч. изд. л. 00 Тираж 200 экз.