VTKファイルにParaViewを。"サーフェスの法線を生成します。プライ(ASCII)ファイルとしてエイミーとヒップのための表面法線をエクスポートします。ブレインストームに表面およびMRIボリュームをインポートします。importsurfaces.csh実行。マットファイルはフォルダをブレーンストーミングする。{}構造をコピーする前に、ブレインストームで主題を作成していることを確認します(ステップ14.1を参照してください)​​。Oデータベースを更新するようにしてくださいブレインストームにサーフェスを得るNCE。基準点を特定することによって標準の空間にMRIボリュームをワープ。手動でMRIと頭皮表面を合わせ、他のすべての面にワープを適用します。2軟膜の面をマージし、15,000に頂点の総数を減らします。2海馬の面をマージし、2,000に頂点の総数を減らします。2扁桃面をマージし、1000頂点の総数を減らします。軟膜海馬と扁桃体の面をマージします。扁桃体と海馬のために関心領域を(スカウト)を作成します。ブレインストーム11を使用して前処理MEGの録音ブレインストームデータベースに新しい件名を作成します。各トレーニングセッションのためにMEG記録ファイルをインポートします。信号空間を用いた磁気シールドルーム(MSR)外部ソースに起因するアーチファクトを削除分離17。心電図(ECG)と電気眼球図記録(EOG)チャネルで特定イベントから信号空間予測を使用して心拍や眼球運動によって生じるアーチファクトを削除します。識別心拍と瞬目のイベントをブレインストームことを確認するために録音を点検します。ノイズの他の可能なソースの録音を点検します。アーティファクトの体系ソースのオンライン平均値から作成された誘発データを検査。SAMユニットに送信した場合、刺激の開始をマークするために使用TTLパルスがレコーディングでアーチファクトを引き起こす可能性があることに注意してください。TTLパルスがSAMユニットに衝撃を管理し、2ビットのアイソレーションアダプタに8ビットを使用して、残りのパルスからユニットを分離するために必要な場合にのみ送信します。対応するエポック(-200ミリ秒〜900ミリ秒)を識別するために、イベント·チャネルを使用して、実験試験のそれぞれに。ヘッドポイントを使用してMRI登録を絞り込む。録音からノイズ共分散を計算します。入力として皮質と重なる球法を用いて頭部モデルを計算する。最小ノルム推定方法10を使用してソースを計算します。ソース上の分析を続ける。バンドパスフィルタのソースの絶対値を取ると、ベースラインの変動に基づいてzスコアにそれらの値を変換します。mm)を滑らかにします。実験用のデフォルトの解剖に平均値を投影。さまざまな条件を越えソースにt検定を計算します。家族単位の誤差を修正するために空間的および時間のしきい値を使用してフィルタ重要t検定結果。大幅に活性化した領域を特定し、交流の時間経過をエクスポート各被験者のtivati​​on。各時点における被験者の両端平均値の平均値と標準誤差を計算する。ブレーンストーミングを用いたROIで時間周波数分解を行う実験用のデフォルトの解剖への個々の臨床試験からの生データを投影。特定し、誘発反応の分析から、または解剖学的機能アプリオリ仮説から関心領域を作成します。周波数分解を計算する。周波数分解マップは、zスコアに変換する。平均各被験者の試験全体で結果のマップ。さまざまな条件を越えマップ上でt検定を実行します。Resultsここで説明する方法を用いて、我々の調査は、2つの主な結果につながっている:1)は、トレースコンディショナー中に視覚のCSの意識を操作することが可能であり、更に学習の証拠を示す。2)それは、ソース撮像*を使用して、扁桃体からMEG信号を回復することができる。第2節では、後方マスキングと視覚、CSSの意識を操作する方法を説明しました。この操作の成功を確認する1つの方法は、UCSの発生を予測する被験者の能力を測定することである。図4参照)に基づいて、UCSの発生を予測することができなければならない。訓練のこのタイプのタイミングは直接ルを測定することは困難であるが、トレーニングセッション中arni​​ng。*のマスクされていない後続の再取得テストセッションにさらすことにより、学習測定することができる。CS-)SCRを示すべきである。図4を参照すなわち試験2-5)CS-UCS偶発に再暴露された後、我々はテスト段階の試験を見たとき、この効果はフィルタなし群で明らかである。第8章では、マスクされたトレースコンディショニングセッション中MEGを記録する方法を説明しました。*のような皮質下構造からMEG信号を回復することができる。)のような顔処理領域のネットワーク内でより大きな反応を示しています。+の60試験及び60試験では、CS-、擬似ランダム順に、15試験それぞれの4つのブロックがあることなど。970ミリマスク、続いて30ミリ用のCSSを提示。回路図depictingの典型的なコンディショニングの実験に使用されるこの設定はすることが可能となる設備:。軸を使用して1)プレゼンテーションソフトウェアを介して視覚刺激を提示し、2)、3)Psylabハードウェア(SAM)を経由して電気刺激UCSの管理記録のUCS余命プレゼンテーションコンピュータに接続されたデバイス(ダイヤル)、4)MEG·アクイジション·システム·インターフェースを介したMEGの録音と刺激プレゼンテーションや応答を同期します。セクション5で説明さセンサーと基準点のそれぞれの位置を示すイラスト。付属のラインとドットは、標識されたセンサーとリードに対応しています。青い矢印は、MRI解剖ボリュームにMEGの記録を登録するために使用される基準点を表しています。パープルポイントsがさらにMEG-MRI重ね合わせを調整するために使用されるデジタル化された頭皮·ポイントを表しています。典型的なコンディショニングの研究からの行動の結果。左のグラフはトレーニングセッションを越えUCS余命を示しては、フィルタなし、ろ過グループ間で崩壊した。+とCS-60渡る試験のためUCS余命の同様のレベルを示していることに注意してください。右のグラフは、テストセッション中に差SCRを示しています。0.32)、その訓練を示唆これらの科目のためのCS-UCS団体のより良い再取得につながる。<0.05)であった。典型的な空調実験からMEG結果。左の図は、扁桃体(オレンジ)、海馬(緑)、MEG信号源をモデル化するために使用される大脳皮質の3Dモデルを示しています。右のグラフは、MEGの録音からモデル化扁桃クラスタから活動を表す。暗い色の線がフィルタされた面によって誘発活動を表すながら、明るい色のラインは、フィルタなしの顔によって誘発活動を表す。<0.05)よりも有意に大きい反応を呼び起こすの時間間隔を表す。大きい数字を表示するには、ここをクリックしてください。(オレンジ)、海馬(緑)、MEG信号源をモデル化するために使用される大脳皮質の3Dモデルを示しています。右のグラフは、時間と周波数によって分解扁桃体から記録MEG信号を表す。暖色はunfiltere有意に多くの電力を示す分光器内の領域を表すdはフィルタリングされた顔よりも直面している。クール色は反対のことを表しています。ストライプのオーバーレイ領域は、グループ間で有意差を表す。大きい数字を表示するには、ここをクリックしてください。典型的な空調実験で後頭部顔領域の活性化を示す図。色は、対応する双極子でフィルタなし>フィルターするt検定の大きさを表しています。温かみのある色はフィルタリングされた顔よりもフィルタなし面に大きな応答を表しています。クール色はフィルタなしの顔よりもフィルタ処理面に大きな応答を表しています。典型的なconditiで皮質応答を示す補足ビデオ。ビデオ実験oning。色が対応する双極子でフィルタなし>フィルターするt検定の大きさを表しています。温かみのある色はフィルタリングされた顔よりもフィルタなし面に大きな応答を表しています。クール色はフィルタなしの顔よりもフィルタ処理面に大きな応答を表しています。補足ムービーを表示するには、ここをクリック。Discussion本稿では、トレース·恐怖条件付けパラダイム中にターゲット、CSSの被験者の意識を操作する方法1)を説明します。2)と意識せずにトレース恐怖条件付けの際扁桃体からのMEG信号を回復する。これらの方法を用いて、我々は、顔UCSを予測するために使用されるときに意識せずにトレース調節が可能であることを示すことができた。この結果は、知覚検出閾値*下回る提示場合でも顔が特別な処理を受けることを示唆している。この結論と一致して私たちは、広いスペクトルは、トレース間隔の間​​に強固な扁桃体の応答とガンマ振動のバーストを呼び起こす直面発見。この結果は、扁桃簡単なトレース間隔の間​​に面CSの表示を維持することができることを示唆している。一緒に提示されているが、これらの2つの方法も同様に独立して使用することができる。*のレベル以下に処理感情手がかりによって影響を受ける可能性があり、他のパラダイムで性。それは他の皮質下の構造の3次元モデルを作成することが可能であり、それは他の領域の特定のタスクの間にこれらの構造体からの信号を回復することが可能である、ここで記述されたソースイメージング法を用いて。海馬の活動をモデル化するために、ソース·イメージングを用いることにより、空間ナビゲーションなどのタスクの間に海馬のソースからMEG信号を回復することが可能である。ここで説明する方法は、心の中で二つの目標に設計されました:ターゲット刺激の1)ブロックの認識、2)及びMEGを用いた刺激誘発扁桃体の応答を検出する能力を最大化します。これらの設計上の制約は、それが困難な刺激事態の被験者の暗黙の知識を測定するために行う。SCRは、数秒5,13のコースを上に解決しますが、CSSは唯一掲載されてい〜30ミリトレーニング中のため、衝撃は、まもなく(〜900ミリ秒)後に提示されます。これらの時間の制約を考えると、CRの発現は必然的にトレーニング中UCR式によって混同されます。このため、共線性のために、それは、その後のマスクされていないテストセッションを使用して刺激事態の被験者の知識をテストすることが必要である。SCRは、実験1のコースを上に馴化する傾向があるので、実験の最後にテストセッションは最適ではありません。MEGと信頼性の高い誘発反応を示すのに必要な試行回数を考えると、このSCRへの慣れは、トレーニングの行動の影響を検出するために、かなりの電力を減少します。今後の研究では、マスクされたCSSで恐怖条件付けの間にインデックス暗黙の学習へのより良い方法を見つけることに焦点を当てるべきである。瞳孔拡張19,20)または投与によりできる恐怖のより敏感な指標を見つけることができますトレーニングセッションの後stered。Disclosures著者らは、開示することは何もありません。(MH060668とMH069558)によってサポートされていました。gdpr@jove.com.。