Actualitat en la investigació de electroencefalograma – ressonància magnètica funcional simultanis en l’estudi d’epilèpsia i dolor

ARTICLE DE REVISIÓ

Actualitat en la investigació de electroencefalograma – ressonància magnètica funcional simultanis en l’estudi d’epilèpsia i dolor

Current Status of simultaneous EEG-fMRI research applied to Epilepsy and pain study

Cèsar August Aldana Ramirez, Elías Buitrago Bolivar

Centre d’Investigacions, Universitat Antonio Nariño, Bogotà, Colòmbia.

RESUM

Els recents avenços en les tècniques de neuroimatge han contribuït a la comprensió de la dinàmica funcional del cervell. Especialment, els estudis simultanis d’EEG-fMRI han aportat valuosa informació estudiant aquesta dinàmica des de dos fronts, l’activitat elèctrica i la hemodinàmica. En el següent article es realitza una revisió de la tècnica, el maquinari requerit, les formes d’anàlisi, els seus principals inconvenients i els èxits obtinguts en l’estudi de l’epilèpsia i el dolor.

Paraules clau: Epilèpsia, neuroimatge, EEG-fMRI, mal.

ABSTRACT

Recent advances in Neuroimaging techniques have ShareAlike in functional dynamics comprehension of the brain. Specially, the simultaneous studies of EEG-fMRI have provided valuable information, by studying that brain dynamics from two points of view: bioelectricity and hemodynamics. In this paper, we review the technique, the required maquinari and the methods of analysis. The main drawbacks and achievements Obtained in the study of Epilepsy and pain are presented, as well.

Keywords: Epilepsy, Neuroimaging, EEG-fMRI, pain.

INTRODUCCIÓ

En l’actualitat, diversos desenvolupaments tecnològics han permès estudiar el cervell anatòmica i fisiològicament de manera molt detallada. No obstant això, encara hi ha nombrosos interrogants sobre la resposta cerebral durant estadis normals i patològics, reflectits en els ritmes espontanis i evocats. Una tècnica prometedora a l’respecte és l’estudi simultani de electroencefalograma (EEG) i ressonància magnètica funcional (fMRI), el qual busca essencialment aprofitar l’excel·lent resolució temporal de la primera i la gran resolució espacial de la segona. Això amb la finalitat d’analitzar la dinàmica neuronal cortical, a través de dos principis diferents que són l’activitat elèctrica i la resposta hemodinàmica (fMRI).

En primer lloc, l’EEG és una tècnica que permet mesurar la sumatòria de potencials postsinàptics inhibitoris i excitatoris neuronals, propagats des de l’escorça cerebral fins al crani, 1 per mitjà elèctrodes de superfície posicionats sobre el cuir cabellut d’acord amb un estàndard internacional.2 No obstant això, també és possible mesurar directament a l’interior de l’escorça cerebral (EEG intracortical). Des de la seva desenvolupament en 1929 per Hans Berger, ha estat objectiu de constant investigació duent a l’aparició de la electroencefalografia com a àrea de gran interès clínic. Gràcies a això, l’EEG és avui dia una eina indispensable en neurologia per, entre altres, donar suport al diagnòstic d’epilèpsia, trastorn per dèficit d’atenció i hiperactivitat, malaltia d’Alzheimer. No obstant això, un dels principals inconvenients amb l’EEG és la seva baixa resolució espacial, de manera que en diverses patologies, com ara epilèpsies focals, ha de ser complementat per tècniques de neuroimatge.

Per la seva banda, la fMRI és una tècnica no invasiva amb la qual s’obtenen imatges detallades a partir de la utilització de camps magnètics, per al mapeig de la funció de el cervell a través del mesurament de canvis locals en el flux sanguini. Es pot obtenir mitjançant: (1) l’anomenat efecte de dependència de l’nivell d’oxigenació sanguínia (BOLD) associat a les característiques de l’hemoglobina (paramagnètica quan es troba desoxigenada i diamagnética a l’oxihemoglobina), les quals causen una alteració en el T2 i (2) el mesurament de la perfusió mitjançant el arterial spin labeling (ASL), el qual marca magnèticament les molècules d’aigua per obtenir un traçador endogen de el flux de sang. És important destacar que mitjançant la fMRI no es busca mesurar l’activitat neuronal per si mateixa, sinó l’activitat metabòlica desencadenada per aquesta última, 3 aprofitant que l’activitat neuronal porta a un augment en la taxa de metabolisme cerebral de l’oxigen (CMRO2) i el subministrament d’oxigen a través de l’flux sanguini cerebral (CBF) .4

És important assenyalar que des de la seva primera utilització en 19935 i la seva primera aplicació clínica en 1.996,6 els estudis simultanis d’EEG-fMRI s’han convertit en una poderosa eina en la investigació d’activitat espontània i evocada en el cervell.No obstant això, abundants problemes tècnics han sorgit, com l’aparició d’artefactes induïts pels camps produïts pel ressonador, la seguretat de l’pacient, els problemes generats pels materials en l’ambient dels camps magnètics així com l’elecció de la estratègia més adequada per a l’anàlisi de les dades obtenidos.7 en l’actualitat, es busca solucionar definitivament aquests problemes de manera que s’obtinguin els millors resultats possibles, que condueixin a noves possibilitats en l’aplicabilitat clínica d’EEG-fMRI simultanis.

L’objectiu d’aquest treball consisteix a establir l’estat de l’art de la investigació d’EEG-fMRI simultanis, partint d’una revisió de la literatura més rellevant. Es fa èmfasi en els problemes tècnics i científics involucrats en el desenvolupament de la tècnica, així com en el seu promissòria aplicabilitat en la investigació clínica d’epilèpsia i dolor. L’article està organitzat de la manera següent. En primer lloc es descriu el maquinari necessari per dur a terme aquest tipus d’estudi i els mètodes d’adquisició. Posteriorment, s’exposen els artefactes comunament observats, s’il·lustren els mètodes més utilitzats en l’anàlisi de les dades obtingudes i finalment es mostren algunes de les aplicacions més rellevants en l’actualitat. S’espera que aquest escrit proporcioni les bases suficients que permetin l’increment dels estudis clínics que involucrin EEG-fMRI aplicats per grups a llatinoamèrica.

ADQUISICIÓ

En aquesta secció s’aborda l’adquisició d’EEG-fMRI iniciant pel maquinari involucrat, posteriorment s’esmenten les modalitats d’aquesta que actualment s’usen en la pràctica clínica. Pel que fa a maquinari, es fa èmfasi en la seguretat per al pacient, que sumada a la necessitat de disminuir les contaminacions per artefactes tant en l’EEG com en la fMRI, ha desencadenat importants innovacions. En aquest context, es destaquen les notòries modificacions que ha requerit l’equip per registrar l’EEG dins l’escàner de ressonància magnètica, garantint que en l’actualitat els nivells de contaminació per artefactes siguin baixos; podent-se complementar per una etapa de condicionament dels senyals per eliminar els artefactes romanents.

Maquinari

El principal problema de maquinari per a l’adquisició d’EEG-fMRI està relacionat amb l’ús de l’electroencefalograma dins de l’escàner de ressonància magnètica. A l’ésser usat dins de l’escàner, un electroencefalograma convencional queda exposat davant els gradients de camp magnètic i els polsos de radiofreqüència (RF), que indueixen voltatges en els cables dels elèctrodes, enfosquint el registre electroencefalográfico.8 més, aquesta situació porta al fet que , tant en els elèctrodes de superfície com en els cables que els connecten a l’amplificador i convertidor anàleg / digital, es indueixin forces electromotrius (EMF) que poden ocasionar lesions als pacientes.9 en raó a l’esmentat anteriorment, a continuació s’exposen algunes de les més notòries modificacions, que han tingut com a objectiu obtenir un registre simultani d’EEG-fMRI d’alta qualitat (veure figura 1).

Modificacions per al registre d’EEG. L’etapa d’amplificació i digitalització ha requerit, entre d’altres, el desenvolupament d’equips sense components ferromagnètics, per tal de minimitzar l’efecte dels forts camps magnéticos.10 A més, per disminuir l’efecte de l’artefacte de gradient, actualment s’usen convertidors anàleg -digitals que permeten freqüències de mostreig de fins a 1000Hz. Treballs addicionals s’han enfocat tant en la localització de l’amplificador com en els materials dels elèctrodes i cables. Allen i d’altres11 proposen que tant l’amplificació com digitalització de l’EEG no es facin dins de l’escàner, sinó fora d’aquest. Després, mitjançant cables de fibra òptica s’efectua la transmissió dels senyals digitals cap a un computador ubicat fora de l’habitació (veure figura 1). Goldman i altres, 8 introdueixen cables trenats per connectar els elèctrodes a l’amplificador en configuració bipolar, anul·lant d’aquesta manera els efectes de la inducció electromagnètica. Salek-Haddadi i otros12 suggereixen l’ús d’elèctrodes d’or. Vasios i otros13 presenten un arranjament d’elèctrodes provat en un estudi en humans amb un ressonador de 7 Tesles.

Modalitats

Les modalitats per a l’adquisició d’EEG-fMRI s’agrupen en simultanis (C-fMRI) i no simultanis, aquests últims dividits en fMRI disparada per EEG (S-fMRI) i intermitente.14,15

La primera a usar-se, principalment en estudis d’epilèpsia, va ser S-MRI. Consisteix en efectuar el registre d’fMRI entre 3 i 5 segons després que una punta epileptiforme o descàrrega epileptiforme interictal (IED) és detectada, d’aquí que se l’anomeni “spike-triggered” (veure figura 2).16 Entre els seus desavantatges estan que el registre ha de ser realitzat per un electroencefalografista expert en epilèpsia, alta contaminació de l’EEG per artefactes provinents de l’escàner de ressonància magnètica que poden distorsionar les IEDs, i la curta durada del senyal BOLD registrada (< 10s).

Donats aquests inconvenients, apareix el C-fMRI, que consisteix en el registre simultani de l’EEG i fMRI. En aquest cas el registre de l’EEG es fa dins de l’escàner de ressonància magnètica, usant un cable de fibra òptica per connectar els elèctrodes a l’amplificador. No obstant això, la principal dificultat aquí està relacionada amb el maneig dels artefactes induïts a l’EEG per l’escàner de ressonància magnètica tal com es va esmentar en la secció de hardware.17 Per tant, posterior a l’adquisició es requereix una etapa de processament per disminuir els possibles artefactes presents tant en l’EEG com en la fMRI; el condicionament dels senyals és tractat amb més profunditat en la següent secció.

La modalitat intermitent consisteix bàsicament en una gravació contínua de l’EEG, mentre que la fMRI és obtinguda de manera intermitent. A l’aplicar un estímul, es graven uns pocs segons d’EEG (1 o 2s) sense l’escaneig de fMRI, de seguida es realitza una adquisició de fMRI d’uns pocs segons. L’avantatge d’aquest mètode és que s’obtenen molts moments de l’registre (relacionat amb l’estímul) lliures de soroll produït per l’escàner però, l’artefacte de balistocardiograma ha de ser eliminat posteriorment. Un altre desavantatge d’aquesta modalitat és que es perllonga el temps de l’experimento.15

CONDICIONAMENT DELS SENYALS

Com es va esmentar en la secció anterior, les característiques de l’mitjà en el qual es realitzen els estudis simultanis d’EEG-fMRI i l’equip requerit, faciliten la manifestació d’artefactes tant en el registre de l’EEG com en les imatges de la fMRI. Per tant, a continuació s’exposen algunes consideracions en relació amb els artefactes que es presenten amb major freqüència, així com una descripció dels mètodes de preprocessament més eficients que han estat reportats en la literatura.

Entre els generats en el registre de l’EEG es destaquen dos: l’artefacte de pols (PA) o balistocardiograma (BCG) i l’artefacte de gradient o de imagen.18,19 El primer, és produït pel flux polsant de la sang i accentuat dins el camp magnètic, el que porta a petits moviments dels cables que s’observen en el registre d’EEG. El segon, és provocat pels camps magnètics variables d’el ressonador i el senyal de RF que enfosqueixen completament el registre d’EEG. Entre els que es generen en les imatges de fMRI, apareixen l’artefacte de susceptibilitat magnètica originat pels cables i elèctrodes de registre de l’EEG sobre la imatge de fMRI i el produït pel moviment de l’pacient. Aquests últims poden ser solucionats a partir de la utilització d’elements descrits a la secció de hardware.20

Tècniques d’eliminació d’artefactes

Tècniques d’eliminació de l’BCG. El balistocardiograma és un artefacte que presenta una àmplia variabilitat entre individus i canals. Sol tenir més amplitud a la zona frontal i les seves característiques són impredecibles.18

Allen i altres18 presenten un mètode de sostracció basat en la identificació dels complexos QRS del senyal d’electrocardiograma (ECG); aquest algoritme s’aplica en una base de segon a segon. En primer lloc, s’identifiquen els QRS en intervals de temps de 10 segons, llavors es calcula un ona mitjana per a cada canal de l’EEG amb base en els temps en què aquests complexos es presenten en l’ECG en cada interval. Aquesta ona mitjana és finalment sostreta en el temps que corresponen als pics d’ECG (més o menys un interval de temps, el qual és necessari ja que el PA en els canals d’EEG passa un curt temps després de l’complex QRS) en els darrers 3 segons, per tal d’assegurar que totes les formes de PA que afecten el penúltim segon siguin eliminades; aquest segon és llavors mostrat. El seu problema fonamental és que a la fi de l’procés alguns components encara romanen a causa de la variabilitat de l’ritme cardíac. Goldman i otros8 realitzen un procediment molt similar a l’anterior, però difereix dels pesos aplicats a les dades utilitzades com a informació prèvia (abans d’aplicar ne la mitjana) els quals varien inversament amb el desplaçament temporal de la mostra actual per compensar els canvis de l’artefacte .15

Per la seva banda, Kim i otros21 presenten un mètode amb dos segments. El primer consisteix en una sostracció de la mitjana de l’artefacte, tal com es va explicar en el paràgraf anterior, 18 afegint una eliminació selectiva utilitzant coeficients wavelet.El segon utilitza filtrat adaptatiu de mínim quadrat recursiu (RLS); aquest últim empleat només quan el primer no presenta resultats satisfactoris.

Diversos treballs han emprat els mètodes d’anàlisi de components independents (ICA) i anàlisi de components principals (PCA) amb l’objectiu de caracteritzar i eliminar de manera més efectiva l’artefacte BCG. Es destaquen la construcció de filtres espacials a partir anàlisi de ICA i PCA, 17 emprar únicament un algoritme de ICA22 o la utilització de PCA per identificar una sèrie de bases que descriuen les variacions temporals de l’artefacte i d’aquesta manera poder eliminarlo.23 En aquest context, el model de PCA és proposat per aïllar models funcionals en imatges de ressonància magnètica, a partir del mesurament de la tendència de qualsevol senyal de covariar en tots els possibles parells de vòxels. D’aquesta manera, es captura la major variància de les dades per trobar els models espacials ortogonals o eigenimages. 24

Tècniques d’eliminació de l’artefacte de gradient. Cal dir que aquest és l’artefacte de major amplitud i el més estable en el temps, característica que és molt ben aprofitada per ser esborrat. 9 Allen i d’altres11 realitzen un filtrat passa baix que elimina l’artefacte produït pel senyal de RF (per la seva alta freqüència), seguit per un mètode de promig de soroll a cada canal i finalment una etapa de cancel·lació adaptativa de l’soroll per eliminar qualsevol element residual. Per la seva banda, Hoffman i otros25 duen a terme l’eliminació a partir d’un banc de filtres en freqüència amb què se suprimeixen els harmònics produïts pel senyal de RF i els gradients fora de la finestra de l’EEG (entre 0.1Hz i 40 Hz ); mentre que els que es van trobar dins d’aquesta finestra són eliminats a través de filtres rebutja banda.

Així mateix, altres estratègies impliquen modificar la seqüència d’obtenció de la imatge de la fMRI (la seqüència EPI, trobo planar imaging, és la més comunament utilitzada) a través del canvi en la programació de el temps de pujada o baixada dels polsos de RF i gradiente.26 Aconseguint d’aquesta manera, que el mostreig d’EEG i l’escaneig de la fMRI estiguin completament sincronitzats, de manera que s’obtenen segments en l’EEG amb una relació senyal a soroll alta. Finalment, els components romanents són eliminats a través de l’mitjana de l’artefacte. D’altra banda, també s’ha estudiat l’eliminació de l’artefacte de gradient, mitjançant el modelatge de l’artefacte en cada canal de l’EEG per cada tall de l’escaneig, que després és sostret a través d’PCA.23

Fins ara , els mètodes presentats efectuen l’eliminació dels artefactes després de l’adquisició. No obstant això, Garrefa i otros27 van desenvolupar un sistema de reducció d’artefactes en línia mostra per mostra, basat en descriptors de les característiques més rellevants dels artefactes, com ara la forma i els paràmetres més significatius que es relacionen amb la seqüència EPI. D’aquesta manera, és possible crear i calibrar el model de l’artefacte evitant la pèrdua d’informació rellevant.

ESTRATÈGIES D’ANÀLISI

Actualment, existeixen dues aproximacions principals a la integració de les dades d’EEG i fMRI. La primera, utilitza la fMRI per determinar la font del senyal elèctric de l’EEG promediando la resposta de l’EEG usada amb les activacions derivades de la fMRI per limitar les fonts de localització. La segona, tracta de trobar una font comuna de l’origen de les dues senyals. És a dir, associar les característiques de l’EEG amb el senyal BOLD en la forma d’un model lineal general (GLM), a partir de la localització d’un estat funcional de l’cerebro.9 A continuació es descriuen alguns dels models més emprats a l’hora de combinar les dues tècniques.

Mapes paramètrics estadístiques (SPM)

El mapatge paramètric estadístic es refereix a la construcció de processos estadístics estesos espacialment, per provar hipòtesis sobre efectes espacials específics. Els mapes paramètrics estadístiques són mètodes de processament d’imatges amb valors de vòxel, tals que tenen una aproximació de distribució coneguda (que generalment és gaussiana) sota la hipòtesi nula.28 Aquesta última és usualment aquella on no hi ha activacions o correlacions significatives entre paràmetres motosensoriales i fisiologia central.29 la seva àmplia utilització es deu al fet que és possible analitzar cada vòxel emprant qualsevol test paramètric estadístic, el resultat de l’anàlisi és muntat sobre una imatge que és interpretada com un procés estadístic espacialment extendido.28 Totes les anàlisis estadístiques realitzades amb SPM estan basats en el GLM que, en el context de l’estudi d’imatges funcionals, s’usa per fer inferències estadístiques usant proves invariadas en tots i cadascun dels vòxels.30 Usualment els SPM s’aproximen a el model lineal general que es presenta en l’equació 1:

a

On X és una matriu de variables de la resposta, amb elements xij; X té una columna per a cada vòxel j i una fila per a cada escaneig i. La matriu G és l’anomenada matriu de disseny la qual té una fila per a cada escaneig i una columna per a cada efecte en el model; â són paràmetres desconeguts per a cada vòxel j, mentre que i és una matriu de termes d’error normalment distribuïda.

Les estimacions dels mínims quadrats de â (aquí b), satisfan les equacions normals:

Si G té rang complet llavors GTG es pot invertir i els estimats dels mínims quadrats estan únicament donats per:

On ,

Amb aquestes equacions es poden executar un ampli rang d’anàlisis estadístiques.

El model estàndard de l’GLM requereix dos aspectes fonamentals per a la construcció de la matriu de disseny. El primer, és el temps d’estimulació (o la tasca). El segon, l’especificació de la funció de resposta hemodinàmica (HRF) per la seva convolució amb l’inici dels esdeveniments. En aquesta última, cada vòxel és tractat com un sistema linealment independent invariant en el temps, amb la qual cosa s’obté la forma esperada de la respuesta.31

Bàsicament, una HRF descriu la resposta característica BOLD a un breu esdeveniment neuronal i d’aquesta manera caracteritza el comportament de l’entrada-sortida (excitació neuronal-contingut de desoxihemoglobina en el drenatge venós) en qualsevol vòxel. La forma de la HRF presenta gran variació entre zones de cervell i entre subjectes però, manté un pic de resposta dins dels primers 3s a 5s seguit per un rebot i un decreixement del senyal al voltant dels 8s a 10s.31 més, la HRF pot ser concebuda com una funció estesa de punt temporal (temporal point spread function) que no només suavitza l’entrada sinó que també li aplica un corriment al tiempo.32

Les aproximacions més comuns usades com HRF estàndard són: la funció de Poisson, la funció gamma, funció gaussiana, funció spline-like, la diferència de 2 funcions gamma o una combinació amb la seva derivada (veure figura 3). També és possible utilitzar una sèrie de bases com sèries de sinus i cosinus de Fourier, resposta d’impuls finit (FIR), SPM canònics més dispersió derivativa-temporal (temporal / dispersió derivative); 33 encara que també és possible utilitzar un model més flexible, com a formes de resposta no canòniques a partir d’un conjunt de bases de Fourier, quan les formes canòniques no revelen respostes significativas.31

Anàlisi de ICA

ICA és un mètode estadístic per estimar fonts o característiques d’un grup de mesuraments o dades observades, tals que les fonts siguin màximament independents. Comunament s’assumeix un model general en el qual les observacions són una barreja lineal de fonts independents. El model típic de ICA assumeix que les fonts no són observables, són estadísticament independents i no gaussianes amb un procés de mescla desconegut però lineal.34

Considerant un vector M-dimensional amb observacions aleatòries denotat per x = T , generat pel model ICA que es mostra en l’equació (5),

On s és un vector de N dimensions els elements són variables aleatòries que es refereixen a fonts independents i AMxN és una matriu desconeguda de mescla. L’objectiu de ICA és estimar una matriu de separació W d’acord amb l’equació (6).

Llavors, l’equació (6) és una aproximació correcta a les veritables fonts.

Formaggio i altres, 35 utilitzen ICA per detectar activitat IED per a ser usat com a modulador paramètric en l’anàlisi de fMRI. En primer lloc, fan ús de la descomposició per ICA per trobar l’activitat IED, després reconstrueixen el senyal d’EEG basada només en els pics de major amplitud de l’activitat EEG. Posteriorment, seleccionen el canal a utilitzar per construir el regressor trobant la major correlació entre el senyal EEG reconstruïda i l’original a través d’l’anàlisi de wavelet. Finalment, convolucionan el canal obtingut amb una funció canònica de HRF (2 funcions gamma) per emprar-la en el GLM.

Altres models

Hi ha altres models que no compten amb nombrosos reportis en la literatura, però sembla que tenen bones expectatives. Entre ells, es pot esmentar el reporti d’un model de fusió d’informació a partir d’una estructura variacional de Bayes, el qual està dedicat a identificar respostes bioelèctriques i hemodinàmiques relacionades amb esdeveniments.L’objectiu d’aquesta aproximació és trobar el substrat espacial comú que pugui explicar algunes característiques de la unió de les dades. Amb aquest model s’adonen de la aparent relació d’acoblament / desacoblament de les activitats bioelèctriques i hemodinàmiques locals. Així mateix, la seva característica més valuosa és que no aplica limitacions observant un eventual acoblament entre dinàmica temporal dels processos fisiològics i els mesuraments d’EEG i fMRI.36

D’altra banda, es descriu un mètode que utilitza una extensió de la tècnica de mínims quadrats parcials (PLS) per tractar amb dades multidimensionals (anomenada N-PLS o mínims quadrats parcials de múltiple via). La idea fonamental és descompondre les dades dependents i independents en models multilineales tals que els vectors marcadors d’aquests models tinguin màxima covariància per pares.37 És a dir, s’estima la combinació lineal de senyals EEG que es correlacionin de manera òptima amb el senyal BOLD i viceversa.19

APLICACIONS

És un fet que l’aplicació simultània d’EEG i fMRI a la clínica, ha estat motivada en gran mesura per l’estudi de l’epilèpsia. No obstant això, recentment també ha despertat gran interès l’extensió d’aquesta promissòria tècnica, a l’estudi dels mecanismes corticals associats a el dolor.

Epilèpsia

Els estudis d’epilèpsia mitjançant EEG-fMRI segueixen sent difícils de dur a terme per diverses raons. La primera, la selecció de pacients que compleixin tots els criteris d’inclusió. Particularment, perquè no tots els pacients presenten descàrregues ictales (durant una crisi epilèptica) o interictales (IEDs) durant un registre electroencefalogràfic. La segona és que els estudis d’activitat espontània de l’EEG no són tan robustos com els que posseeixen un paradigma i la tercera, hi ha tot just un petit consens en com les dades han de ser analitzats. No obstant això, diversos autors han mostrat que els estudis simultanis d’EEG-fMRI proveeixen valuosa informació sobre les regions corticals generadores d’activitat epilèptica, tant generalitzada com focal.38

Epilèpsies generalitzades. Lemieux i otros39 reporten les seves troballes inicials en un estudi amb un pacient de 50 anys amb encefalitis crònica de l’hemisferi esquerre i atacs generalitzats parcials intractables i secundaris. Els resultats d’activació del senyal BOLD derivats de les dades van ser concordants amb troballes prèvies d’EEG intracranials i superfície, així com amb estudis anteriors realitzats utilitzant S-fMRI. En particular, la resposta observada és consistent amb un pic entre 5s i 9s després de les descàrregues epileptiformes. A més, van reportar una concordança satisfactòria entre localització de fonts i els resultats BOLD.

Aghakhani i otros40 van estudiar la resposta hemodinàmica de l’tàlem i l’escorça cerebral en 15 pacients amb epilèpsia idiopàtica generalitzada (IGE) durant puntes i ones (GSW). En primer lloc, d’aquests 15 pacients 12 van mostrar activitat en el tàlem i en 8 d’aquests casos la resposta va ser bilateral. Per la seva banda, la resposta cortical trobada va ser àmpliament simètrica bilateral. És de destacar que, l’activació en el tàlem va ser predominant sobre la desactivació mentre que, en l’escorça cerebral va passar el contrari. A més, la distribució espacial de la resposta BOLD durant GSW embolicar regions de cervell tant posteriors com anteriors, contrari a la usual predominança fronto-central vista en l’EEG. Hamandi i otros41 van plantejar un estudi de el mateix tipus però aquesta vegada amb 46 pacients dels quals 30 presentaven IGE i els 16 restants epilèpsia generalitzada secundària (SGE). Una resposta BOLD va ser vista en 25 dels pacients en el tàlem, les escorces frontal i la parietal posterior així com en l’escorça cingulada posterior (PCC) / precúneo. Cal aclarir que els canvis en el senyal de l’tàlem van ser vists en menys de la meitat dels pacients amb IGE i en gairebé tots els pacients amb SGE, potser a causa de la gran quantitat de GSW que es presenten a la SGE en comparació amb la IGE. Finalment, la correlació entre GSW i el senyal BOLD va ser consisteix en àmplies zones de desactivació cortical associades amb activitat de cervell normal en estat de repòs; aquest decreixement és conseqüència probablement de sincronització o d’inhibició d’activitat cortical a causa de les interaccions tàlem-corticals, la qual cosa és de conformitat amb característiques clíniques de crisi d’absència.

Per a avaluar la resposta negativa en àrees de l’escorça durant GSW, Hamandi i otros42 utilitzen ASL per mesurar la resposta BOLD i la de l’CBF en 4 pacients, 2 amb SGE i 2 amb IGE. Es va trobar en primer lloc, una forta correlació positiva entre BOLD i CBF en regions que van mostrar la resposta BOLD negativa. Amb això, s’observa que les respostes BOLD negatives corresponen a decreixement en la perfusió cerebral.A més, aquesta relació (BOLD-CBF) va ser més fort durant GWS que en repòs, la qual cosa podria indicar canvis regionals en el acoblament neurovascular entre diferents estats o un no linealitat en aquest acoblament. Per la seva banda, Carmichael i otros43 indaguen en el mateix propòsit utilitzant les mateixes seqüències BOLD i ASL i 4 pacients. Es destaca que no es van observar diferències significatives entre els registres de repòs i durant GSW, a més es suggereix que l’acoblament neurovascular es manté generalment entre aquests estats i dins de les àrees que presenten resposta BOLD negativa.

Epilèpsies focals. Bénar i otros44 van realitzar un estudi de les relacions entre IEDs i la resposta BOLD en 4 pacients que presentaven IEDs freqüents i focals, utilitzant com HRF la unió de dues funcions gamma. En 2 pacients es van observar increments del senyal BOLD, posteriors a l’ocurrència de moltes de les IEDs individuals. Així mateix, es va presentar una alta variabilitat en l’amplitud i forma de la resposta BOLD en els pacients, però van ser similars en forma entre àrees per a pacients que van presentar múltiples zones d’activació. A més, a l’establir els coeficients de correlació entre l’amplitud de la resposta BOLD i la punta corresponent van resultar baixos. Els autors conclouen que l’alta variabilitat en amplitud i durada de les respostes BOLD, concorda amb la variabilitat en la morfologia de les diverses puntes epilèptiques incloses en l’estudi. És a dir, que no totes les puntes epilèptiques presenten respostes hemodinàmiques similars.

A el-ASMI i otros14, van intentar trobar fonts metabòliques de les puntes epilèptiques en 38 pacients amb epilèpsies focals de diverses etiologies, utilitzant C-fMRI, S-fMRI o tots dos. Addicionalment, en 8 pacients van registrar EEGs intracranials. Algunes regions d’activació van ser trobades en pacients sense lesions visibles en ressonància magnètica anatòmica (MRI), el que pot ser útil en l’exploració de regions epileptogénicas sense lesions aparents. Així mateix, en l’entorn de l’40% dels casos en què es va observar activitat d’IED va haver activació, ja sigui en una o múltiples àrees. D’altra banda, la localització amb EEG va ser concordant en la majoria dels casos i confirmat en 4 d’ells a través d’EEG intracranial; amb un percentatge més alt en els registres de C-fMRI que els que van utilitzar S-fMRI.

Per la seva banda, Bénar i otros45, quantifiquen la concordança entre els resultats obtinguts amb EEG-fMRI i EEG intracranial en 5 pacients amb epilèpsia parcial qui prèviament havien experimentat registres electroencefalogràfics invasius. Entre les seves troballes es pot destacar que la resposta negativa pot ser tan important per a entendre la imatge completa com la positiva. Així mateix, els mesuraments intracranials validen àmpliament els resultats d’EEG i fMRI. Finalment, el mesurament de concordança va ser realitzada en un rang entre 10 mm i 80 mm, obtenint bons resultats en el rang de 20mm a 40mm.

Salek-Haddadi i otros38, van investigar la correlació entre BOLD i IEDs en 63 pacients amb epilèpsia focal, entre els quals van incloure aquells sense un focus epileptogénico ben definit, per tal d’observar concordança anatòmica entre l’activació de la fMRI i aquest focus. El primer que cal dir és que es va aconseguir un ampli rang de models d’activació units a IEDs. Es van trobar canvis en el senyal BOLD en 67% dels pacients en els quals IEDs van ser detectades durant l’escaneig. Aquests canvis van ser usualment molt més extensos que la naturalesa focal de les troballes electroclínicos i usualment van incloure àrees discordants. Per la seva banda els models de desactivació van ser comuns amb les epilèpsies de lòbul temporal. Addicionalment, en pacients les dades del electroclínicos ja permeten estimar un generador, EEG-fMRI proveeix algun grau de confirmació.

D’altra banda, Zijlmans i otros46 avaluen la utilitat que puguin tenir els estudis d’EEG-fMRI en l’avaluació prequirúrgica de pacients, la localització de l’focus epileptogénico amb mètodes tradicionals de neuroimatge no ha estat possible. L’estudi es va realitzar amb 46 grups de dades de IEDs de 29 pacients. Es va trobar que la resposta BOLD positiva va ser topològicament incongruent amb l’EEG en regions occipitals o en estructures mesials, mentre que la resposta negativa va ser vista en 4 àrees: regió occipital, difusa amb una resposta positiva en el gangli basal, a la regió parietal esquerra i el lòbul frontal (dret). Analitzant els resultats obtinguts a la llum de la localització de fonts es va trobar: per a 4 de 6 focus sense una clara localització amb l’EEG, EEG-fMRI va mostrar un focus circumscrit; en 4 de 5 amb aparent multifocalitat, EEG-fMRI va mostrar el mateix, encara que en un cas va afavorir clarament una font. Per finalitzar, es proposen pautes per a l’ús d’EEG-fMRI en aplicacions clíniques amb base en els resultats.

Dolor

El dolor és una experiència conscient, altament subjectiva, que interpreta una entrada nociceptiva influenciada per l’experiència, la memòria, les emocions, factors patològics, genètics fins i tot cognitius. Per l’anterior, el dolor és tan difícil d’avaluar, investigar, gestionar i tractar. El propòsit de la discussió de el dolor, està encaminada a la identificació dels mecanismes relacionats amb com la percepció de el dolor és intervinguda i modulada, buscant amb això assolir dos objectius. El primer d’ells, és entendre els mecanismes que originen dolor i el segon, idear tractaments efectius contra aquest especialment quan és crònic. Per a això, els recents mètodes de neuroimatge han contribuït a un major enteniment dels mecanismes de generació i persistència de l’estat de el dolor crònic entre ells, els estudis d’EEG-fMRI. 47

En l’actualitat, s’ha pogut establir una xarxa cerebral de regions que es troben involucrades en la percepció de dolor (comunament referida com “matriu de dolor”). Es pensa que aquesta xarxa posseeix dos components neuroanatòmics, un lateral (sensorial-discriminatiu) i un medial (afectiu-cognitiu-avaluatiu); però, encara no es troben completament definits els elements que componen la matriu causa de que diferents regions de cervell juguen un paper més o menys actiu depenent dels factors que influencien la percepció de dolor (cognició, disposició, dany). A través d’estudis de neuroimatge s’ha pogut determinar les regions que s’activen durant experiències de dolor agut. Entre elles s’inclouen les escorces somatosensorials primària (S1) i secundària (S2), la cingulada anterior (ACC), la insular i la prefrontal, així com el tálamo47-49. No obstant això, altres zones poden ser activades depenent de les circumstàncies de cada individu, entre elles el gangli basal, el cerebel, l’amígdala, l’hipocamp i fins i tot zones dins de les escorces parietal i temporal.47 D’altra banda, vista al registre de l’EEG, l’experiència de el dolor pot ser associada a relatives baixes amplituds d’ones lentes (delta, teta, alfa) i relativament altes amplituds de l’ona més ràpida (beta) .50

En l’actualitat, es han estudiat diversos models relacionats a diferents tipus d’estimulació, aquests inclouen dany cutani per fred, estimulació muscular o cutània per descàrregues elèctriques, àcid ascòrbic, calor induït per làser, isquèmia, distención gàstrica o una il·lusió de dolor evocat per una combinació de temperatures innòcues .49 Aquest article se centra en investigacions relacionades a estimulació cutània per descàrregues elèctriques o per calor induït per làser.

Iannetti i otros51 van investigar la fiabilitat de registrar potencials evocats relacionats amb dolor, mitjançant l’ús d’un làser que genera calor sobre dos tipus diferents de nociceptors perifèrics de la pell (Ad i C) en dues sessions una dintre de l’escàner i una altra fora d’aquest, aquesta última utilitzada com a sessió de control. Van obtenir respostes a estimulació amb làser consistents amb models comuns d’activitat cerebral en resposta a estimulació nociceptiva. D’aquesta manera, es va demostrar la fiabilitat de l’enregistrament de potencials evocats amb làser (LEP) dins de l’escàner de fMRI més enllà de la pèrdua donada pels camps magnètics, la qual cosa és veritablement valuós en estudis com single-trial (el qual permet l’avaluació de resposta a execucions de tasques úniques analitzant cada esdeveniment en una sessió de fMRI-BOLD per separat), aprenentatge o estudis farmacològics.

Chrismann i otros52 van estudiar la representació d’estimulació de l’polze dret a l’escorça somatosensorial, en 6 subjectes sans a través d’estimulació elèctrica. Això amb l’objectiu de desenvolupar una estimulació eficient, que permetés el mesurament dels potencials evocats així com la detecció de l’activitat BOLD desencadenada per aquests. Es van observar els complexos corresponents a l’estimulació de l’nervi mitjà. A més, la resposta BOLD va ser prominent en l’hemisferi contralateral dret, el que representa activació en S1 i S2. Continuant amb la seva investigació, en un treball posterior Christmann i otros53 van trobar correspondència a complexos N20-P30-P60 per a tots els pacients, típicament trobats després de l’estimulació de l’nervi mitjà. Igualment, van identificar en Cz el component P200, el qual és relacionat a estimulació per dolor. Així mateix, van revelar efectes significatius en el senyal BOLD en el gir postcentral contralateral (relacionat a l’àrea de la mà en S1) i bilateralment en l’opercle parietal (relacionat a S2). A més de les àrees dalt definides com involucrades en la percepció de dolor, a el mateix temps que en el vermis cerebelar.

Mobascher i otros54 realitzen un estudi per tal d’investigar les àrees de cervell associades a activitat simpàtica (que pot ser obtinguda mesurant l’activitat electrodèrmica o EDA) quan s’experimenta dolor. Aquest estudi es va realitzar en 12 subjectes sans que van ser estimulats amb un làser a la mà esquerra utilitzant anàlisi de single-trial. La resposta BOLD va indicar activació en àrees S1, S2, ínsula bilateral, ACC, precúneo, cerebel i tronc cerebral. Es va observar que les fluctuacions de l’EDA en resposta a l’estimulació de l’làser, estan associats a variacions en les respostes de l’EEG i el senyal BOLD entre regions involucrades en la sensació de dolor, especialment en l’ínsula i les àrees sensorials de el sistema lateral de dolor.

En un altre treball, Mobascher i otros55 presenten un estudi de 20 pacients que van ser sotmesos a estimulació làser, utilitzant potencials evocats de single-trial per modelar la resposta BOLD. L’anàlisi de les imatges va rellevar activació davant l’estimulació de l’làser en zones considerades pertanyents a la matriu de dolor, entre elles S1, S2, ínsula bilateral, ACC, tàlem, cerebel i el tronc cerebral, a més d’altres àrees que participen el processament de l’ dolor com l’escorça prefrontal, precúneo i l’amígdala. Igualment, es van utilitzar els potencials N2 i P2 com regressors de el model BOLD. Usant N2 no es va obtenir informació addicional per al models BOLD, però, amb P2 un model d’activació es va fer aparent el qual va ser dominat per la part mitjana i posterior de l’ACC; la qual cosa és consistent amb l’activitat de l’generador de P2 en aquesta regió. Finalment, és de destacar el suggeriment de la feina conjunta de l’ACC i l’amígdala en l’avaluació cognitiva-emocional de el dolor. Així com l’estudi de regions profundes com l’amígdala i el tàlem, les quals no són de fàcil accés davant estudis d’EEG de superfície.

DISCUSSIÓ

L’aplicació clínica d’EEG-fMRI, podria afavorir notablement a pacients, en el seu diagnòstic i tractament, i a metges a l’brindar nova informació sobre els processos fisiològics associats a la patologia. Les investigacions presentades en aquest article, demostren el molt que s’ha avançat en la tècnica, però també permeten delinear els interrogants que encara estan per resoldre.

Un dels aspectes claus de la tècnica, està relacionat amb la HRF. Segons el presentat a la secció d’estratègies d’anàlisi, hi ha múltiples mètodes estadístics que abasten des dels mapes paramètrics fins als més recents basats en ICA. Tal diversitat de mètodes ha buscat evitar el principal problema que els SPM presenten, l’elecció de la HRF. Atès que la forma d’aquesta última varia entre subjectes i zones de el cervell, així com el temps en el qual el seu pic màxim es presenta (amb base en l’activitat de l’EEG), poden generar com a conseqüència possibles imprecisions en la interpretació dels resultats de activació. Per tant, depenent de l’anàlisi estadística, la forma canònica o no canònica de la HRF i els temps que s’utilitzin per modelar (abans o després de l’activitat d’EEG), la sensibilitat de l’mètode pot canviar, i d’aquesta manera la seva fiabilitat. És per això que, el mètode a escollir varia en funció de l’aplicació que es pretén estudiar. Per exemple, en el cas d’epilèpsia, el treball de Formaggio i otros35 ha de ser pres com a referència.

Com s’ha exposat al llarg de l’article, s’ha generat un consens sobre l’existència de canvis hemodinàmics corticals, com a resposta a un esdeveniment bioeléctrico neuronal. No obstant això, evidència recent ha mostrat que els canvis en el senyal BOLD possibles abans de l’inici de l’activitat epilèptica, i no amb un retard d’aproximadament entre 3 i 5s després de l’registre de la punta epilèptica, com es tenia establert. En aquest sentit, Hawco i altres, 56 van estudiar la resposta hemodinàmica usant un model compost per 7 funcions gamma amb pics a -3, -1, 1, 3, 5, 7, 9 segons en relació a l’inici de l’activitat epilèptica. Els resultats obtinguts van mostrar HRFs amb pics en 1s abans o després de l’esdeveniment, el que suggereix que el canvi en la resposta BOLD va començar abans de la punta epilèptica registrada. Amb base en aquesta investigació, Jacobs i altres, 57 van estudiar 13 tipus de puntes epilèptiques en 11 pacients (dividits en 2 grups: epilèpsia focal idiopàtica i simptomàtica). En contrast amb el treball de Hawco i altres, la seva anàlisi estadística va ser realitzat amb models de HRF entre -9 i 9 segons respecte a l’esdeveniment. El destacable resultat d’aquesta investigació va ser que en 6 dels estudis es van trobar respostes BOLD entre -9s i -5s. Així mateix, en 9 dels 11 estudis, es van observar canvis BOLD entre -3s i + 1s pel que fa a l’esdeveniment.

Una de les explicacions més probables sobre les troballes descrits de les anteriors investigacions és que aquestes respostes BOLD “primerenques” podrien ser degut a que algunes descàrregues epilèptiques són precedides d’un fenomen de consum d’energia que dura diversos segons. 56 Una altra explicacions, suggereixen que aquestes respostes primerenques podrien ser el resultat de descàrregues focals precedint sistemàticament una descàrrega més general, així com la possible influència que l’activitat astrocítica tindria en la resposta BOLD.57

REFERÈNCIES BIBLIOGRÀFIQUES

1. Olejniczak P. Neurophysiological Basis of EEG, Clinical Neurophysiology, 2006; 23: 186-189.

2. Jasper HH, The ten-twenty electrode system of the International Federation. Electroencephalogr Clin Neurophysiol 1958, 10: 371-375.

3. Caicedo O, Aldana C. Ressonància magnètica funcional: evolució i avenços en clínica. Tecnura 2010; 13 (25): 91-106.

4. Lindquist M, Zhang C-H, Glover G, Shepp L. Rapid three-dimensional functional magnetic resonance imaging of the initial negative BOLD response. Journal of magnetic resonance imaging 2008; 191: 100-111.

5. Ives JR, Warach S, Schmitt F, Edelman RR, Schomer DL. Monitoring the patient ‘s EEG during trobo planar MRI. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol 1993; 87 (6): 417-420.

6. Warach S, Ives JR, Schlaug G, Patel MR, Darby DG, Thangaraj V, Edelman R.R, Schomer D.L. EEG-triggered echo-planar functional MRI in Epilepsy. Neurology 1996; 47: 89_93.

7. Garreffa G, Bianciardi M, Hagberg G, Macaluso I, Marciani M, Maraviglia B, Abbafati M, Carni M, Bruni I and Bianchi L. Simultaneous EEG_fMRI acquisition: how far is it from being a Standardized technique? Magnetic Resonance Imaging 2004; 22: 1445-1455.

8. Goldman, R.I., Stern, J.M., Engel Jr., J., Cohen, M.S. Acquiring simultaneous EEG and functional MRI. Clinical Neurophysiology, 2000; 111: 1974-1980.

9. Laufs H, Daunizeau J, Carmichael D. W, Kleinschmidt A. Recent advances in recording electrophysiological data simultaneously with magnetic resonance imaging. Neuroimage, 2008; 40: 515-528.

10. Herrmann CS, Debener S. Simultaneous recording of EEG and BOLD responses: A historical perspective. International Journal of Psychophysiology 2008; 67: 161-168.

11. Allen P, Josephs O and Turner R. A Method for Removing Imaging Artifact from Continuous EEG Recorded during Functional MRI. Neuroimage 2000; 12: 230-239.

12. Salek-Haddadi A, Friston KJ, Lemieux L, Fish DR. Studying spontaneous EEG activity with fMRI. Brain Research Reviews 2003; 43: 110-133.

13. Vasios CE, Angelone LM, Purdon PL, Ahveninen J, Belliveau JW, Bonmassar G. EEG / (f) MRI measurements at 7 Tesla using a new EEG cap ( “InkCap”). Neuroimage 2006; 33: 1082-1092.

14. A el-ASMI A, Bénar C-G, Gross DW, Khani JA, Adermann F, Pike B, Bubeau F, Gotman J. fMRI activation in continuous and spike-triggered EEG-fMRI studies of Epileptic spikes. Epilèpsia 2003; 44 (10): 1328-1339.

15. Menon V, Crottaz-Herbette S. Combined EEG and fRMI estudiïs of human brain function. International review of Neurobiology, 2005; 6: 291-321.

16. Krakow K, Woermann FG, Symms MR, Allen PJ, Lemieux L, Barker GJ, Duncan JS, Fish DR. EEG triggered functional MRI of interictal epileptiform activity in patients with parcial seizures. Brain 1999; 122: 1679-1688. Disponible a: http://brain.oxfordjournals.org/content/122/9/1679.full.pdf+html

17. Bénar C-G, Aghakhani I, Wang I, Izenberg A, A el-ASMI A, Dubeau F, Gotman J. Quality of EEG in simultaneous EEG-fMRI for Epilepsy. Clin. Neurophysiol. 2003; 114: 569-580.

18. Allen P, Polizzi G, Krakow K, Fish D, Lemieux L. Identification of EEG Events in the MR Scanner: The Problem of Premi Artifact and a Method for Its subtraction. Neuroimage 1998; 12: 230-239.

19. Ritter P, Villringer A. Simultaneous EEG-fRMI. Neuroscience and biobehavioral reviews 2006; 30: 823-838.

20. Stern J. Simultaneous electroencephalography and functional magnetic resonance imaging applied to Epilepsy. Epilepsy & Behavior 2006; 8: 683-692.

21. Kim K. H, Yoon H. W, Park H. W. Improved ballistocardiac artifact removal from the electroencephalogram recorded in fMRI. Journal of Neuroscience Methods 2004; 135: 193-203.

22. Srivastava G, Crottaz-Herbette S, Lau K.M, Glover G.H, Menon V. ICA-based procedures for Removing ballistocardiogram artifacts from EEG data acquired in the MRI scanner. Neuroimage 2005; 24: 50-60.

23. Niazy R.K, Beckmann C.F, Iannetti G.D, Brady J.M, Smith S.M. Removal of fMRI environment artifacts from EEG data using optimal basis sets. Neuroimage 2005; 28: 720-737.

24. McKeown M, Makeig S, Brown G, Jung T-P, Kindermann S, Bell A, and Sejnowski T. Analysis of fMRI Data by Blind Separation Into Independent Spatial Components. Human Brain Mapping 1998; 6: 160-188.

25. Hoffmann A, Jäger L., Werhahn K.J, Jaschke M., Noachtar S, Reiser M ..Electroencefalografia durant la imatge funcional d’eco-planar: detecció de pics epilèptics mitjançant mètodes post-processament. Ressonància magnètica en medicina 2000; 44: 791-798.

26. Anami K, Mori T, Tanaka F, Kawagoe Y, Okamoto J, Yarita M, Ohnishi T, Yumoto M, Matsuda H, i Saitoh O. Saitoh O. trepitjar el mostreig de pedra per recuperar el electroencefalograma lliure d’artefacte durant la ressonància magnètica funcional. Neuroimage 2003; 19: 281-295.

27. Garrecfat G, Carní M, Gualniera G, Ricci G.B, Bozzao L, Carli d de. Morasso P, Pantano P, Colonnès C, Roma V, Maraviglia B. Filtrat d’artefactes en temps real durant la contínua adquisició EEG / FMRI. Imatge de ressonància magnètica 2003; 21: 1175-118.

28. Friston K.J, Holmes A.P, Worsley K.J, J.-P. Poline, C.D. Frith i r.s.j. Frackowiak. Mapes paramètrics estadístics en imatges funcionals: un enfocament lineal general. Cartografia del cervell humà 1995; 2: 189-210.

29. Friston K.J, Jezzard P, i Turner R, anàlisi de la sèrie de temps funcional de la MRI. Cartografia del cervell humà 1994; 1: 153: 171.

30. Fristol K. J, Holmes A. P, Poline J-B, Grasby P. J, Williams S C R, R. Frackowiak S. J i Turner R. Anàlisi de la sèrie FMRI Time Revisited. Neuroimage 1995; 2: 45-53.

31. Lemieux L, Laufs H, Carmichael D, Paul J S, Walker M i Duncan J. Respostes audaços relacionades amb espècies sense espàrrecs en epilèpsia focal. Cartografia del cervell humà 2008; 29: 329-345.

32. Worsley K. J., Liao C. H, Aston J, Petre V, Duncan G. H, Morales F i Evans A. C. Una anàlisi estadística general per a dades FMRI. Neuroimage 2002; 15: 1-15.

33. Lu Y, Grova C, Kobayashi e, Dubeau F, i Gotman J. Utilitzant la funció de resposta hemodinàmica específica de Voxel a l’anàlisi de dades EEG-FMRI: un model d’estimació i detecció. Neuroimage 2007; 34: 195-203.

34. Calhoun V, Liu J, Adali T. Una revisió del grup ICA per a dades FMRI i ICA per a la inferència conjunta de dades d’imatge, genètica i ERP. Neuroimage 2009; 45: 163-172.

35. Formaggio E, Storti S, Bertoldo A, Manganotti P, Fiaschi A, Toffolo G. Integrant EEG i FMRI en epilèpsia. Neuroimage 2011; 54: 2719-2731

36. Daunizeau J, Grova C, Marcelec G, Mattout J, JBabdi S, Pélégrini-ISSAC M, Lina M-C, i Benalib H. Simètric de FMRI relacionat amb l’esdeveniment EEG / FMRI Fusió en un marc bayesià variacional. Neuroimage 2007; 36: 69-87.

37. Martínez-Montes E, Valdés-Sosa P, Miwakeichi F, Goldman R.i, i Cohen M. Anàlisi concurrent EEG / FMRI per multiway parcial mínims quadrats. Neuroimage 2004; 22: 1023-1034.

38. Salek-Haddadi A, Diehl B, Hamandi K, Merschhemke M, Liston A, Friston K, Duncan J, Fish D, Lemieux L. Correlats hemodinàmics de descàrregues epileptiformes: un estudi EEG-FMRI de 63 pacients amb epilèpsia focal. Investigació cerebral 2006; 1088: 148-166.

39. Lemieux L, Venda-Haddadi A, Josephs O, Allen P, Toms N, Scott C, Krakow K, Turner R, Fish D. FMRI relacionat amb l’esdeveniment amb EEG simultània i contínua: Descripció del mètode i informe de casos inicials. Neuroimage 2001; 14: 780-787

40. Aghakhani y, Bagshaw A. P, Bénar C. G, Hawco C, Andermann F, Dubeau F Gotman J. FMRI activació durant les descàrregues de Spike i Wave a l’epilèpsia generalitzada idiopàtica. Cervell 2004; 127: 1127-1144.

41. Hamandi K, SALEK-HADDADI A, LAUFS H, Liston A, Friston K, Fish D, Duncan J, Lemieueux L. EEG_FMRI d’epilepsies idiopàtiques i secundalment generalitzades. Neuroimage 2006; 31: 1700-1710.

42. Hamandi K, Laufs H, Nöth u, Carmichael D, Duncan J, Lemieueux L. Canvis en negreta i perfusió durant l’epilèptica de l’activitat generalitzada. Neuroimage 2008; 39: 608-618.

43. Carmichael D, Hamandi K, Laufs H, Duncan J, Thomas D, Lemieux L. Una investigació de la relació entre els canvis en negreta i la perfusió canvia durant l’activitat epilèptica generalitzada. Imatge de ressonància magnètica 2008; 26: 870-873.

44. Bénar C, Gross D, Wang y, Petre V, Pike B, Dubeau F, Gotman J. La resposta audaç a les descàrregues epileptiformes intericcionals. Neuroimage 2002; 17: 1182-92.

45. Bénar C, GROVA C, KOBAYASHI E, BAGSHAW A, AGHAKHANI Y, DUBEAU F, GOTMA J. EEG_FMRI de pics epilèptics: Concordança amb la localització de la font EEG i EEG intracranial. Neuroimage 2006; 30: 1161-70.

46. Zijlmans M, Huiskamp G, Hersevoort M, Seppenwoolde J-H, van Huffelen a Leijten F. EEG-FMRI en el treball preoperatori per a la cirurgia de l’epilèpsia. Cervell 2007; 130: 2343-53.

47. Tracey I, Mantyh P. La signatura cerebral per a la percepció del dolor i la seva modulació. Neurona 2007; 55: 377-391.

48. Kurata J, Thulborn K, Gyulai F, Firestone L. Primera decadència de l’activació cerebral relacionada amb el dolor en imatges funcionals de ressonància magnètica. Anestesiologia 2002; 96: 35-44.

49. Apiñari A, Bushnell M, Treede R, Zubieta J. Mecanismes cerebrals humans de la percepció del dolor andregulation en salut i malaltia. European Journal of Pain 9 (2005) 463-84.

50. Jensen M, Hakimian S, Sherlin L, Fregni F. Noves idees sobre enfocaments neuromoduladors per al tractament del dolor.El Journal of Pain 2008; 9 (3): 193-99.

51. Iannetti G.D, Niazy R.K, Wise R.G, Jezzard P, Brooks J.C.W, Zambrereanu L, Vennart W, Matthews P.M i Tracey I. Gravació simultània de potencial cerebrals evocats per làser i continu, ressonància magnètica de gran camp Imatge en humans neuroimage 2005; 28: 708 _ 719.

52. Christmann C, RUF M, Braus D, Flor H. Electroencefalografia simultània i ressonància magnètica funcional Imatge de l’escorça Somatosensorial primària i secundària en humans després de l’estimulació elèctrica Lletres de neurociència 2002; 333: 69-73.

53. Christmann C, Koeppe C, Braus D, Ruf M i Flor H. Un estudi simultània EEG_FMRI de l’estimulació dolorosa elèctrica. Neuroimage 2007; 34: 1428-37.

54. Mobascher A, Brinkmeyer J, Warbrick T, Musso F, Wittsack H.J, Stoermer R, Saleh A, Schnitzler A, Winterer G. Les fluctuacions de l’activitat elèctrodmal revelen variacions en les respostes del cervell de prova única als estímuls làser dolorosos: un estudi FMRI / EEG. Neuroimage 2009; 44: 1081-92.

55 Mobascher A, Brinkmeyer J, Warbrick T, Musso F, Wittsack HJ, Saleh A, Schnitzler A, Winterer G. Potencial potencial d’evocats per làser P2 Amplituds de prova única Covy amb la resposta audaç FMRI Al sistema de dolor medial i estructures subcorticals interconnectades neuroimage 2009; 45: 917-926.

56. Hawco C, Bagshaw A, Lu Y, Dubeau F, Gotman J. Els canvis enudaç es produeixen abans de les espigues epilèptiques vistes al Scalp Eeg. Neuroimage 2007; 35: 1450-58.

57. Jacobs J, Levan P, Moeller F, Boor R, Stephani U, Gotman J, Siniatchkin M. Canvis hemodinàmics precedents a l’espiga interictal EEG en pacients amb epilèpsia focal investigada utilitzant EEG-FMRI simultània. Neuroimage 2009; 45: 1220-31.

Leave a Comment

L'adreça electrònica no es publicarà. Els camps necessaris estan marcats amb *