Relationship between electrophysiological and hemodynamic markers of neural activity in cognitive neuroimaging

No Thumbnail Available
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
School of Science | Master's thesis
Checking the digitized thesis and permission for publishing
Instructions for the author
Date
2012
Major/Subject
Lääketieteellinen tekniikka
Mcode
Tfy-99
Degree programme
Language
en
Pages
42
Series
Abstract
Both magnetoencephalography (MEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI) provide an opportunity to study human brain function nonivasively. MEG measures directly the electrical activity of the cells in the cerebral cortex. fMRI, instead, is an indirect method: it measures changes in cerebral blood flow and hemoglobin concentration which are believed to be driven by the increased energy demand of active neural populations. However, the relationship between fMRI signals and electric activity of nerve cells, commonly referred to as neurovascular coupling, is far from simple. The purpose of this study was to examine spatiospectral heterogeneity of correlations between fMRI and MEG measurements; in particular, the goal was to investigate neurovascular coupling patterns during cognitive tasks. We wanted to identify regions that show significant correlation between electric and hemodynamic signals, and to examine what kind of correlation patterns can be found between the fMRI and the frequency-decomposed MEG signals in these regions. As previous studies have mostly used simple tasks and concentrated on primary sensory cortices, a central goal was to find out if the previously detected patterns also hold for other brain areas and in more complicated cognitive tasks. The investigations were possible, as MEG allows the measurement of electric activity of the entire cerebral cortex simultaneously, and as we used experimental setups involving higher cortical processing (picture-naming, auditory discrimination and reading). The analysis was conducted with the Partial Least Squares Correlation (PLSC) method. In the approach General Linear Model (GLM) and event-related Dynamic Imaging of Coherent Sources (erDICS) were used to compute brain activity patterns from fMRI and MEG measurements before the examination of neurovascular coupling via PLSC analysis. After PLSC voxels showing similar correlation pattern were clustered together. We also tested how well the fMRI values could be predicted from MEG data by using the identified coupling patterns. The obtained frequency patterns were mostly in line with previous studies. However, correlation patterns were more variable than reported earlier in higher cortical regions, and more whole-brain-studies with cognitive tasks would be required to validate our results.

Magnetoenkefalografia (MEG) ja toiminnallinen magneettikuvaus (fMRI) ovat menetelmiä, joilla voidaan kuvata aivojen toimintaa ei-invasiivisesti. Magnetoenkefalografia mittaa hermosolujen aktivaatioon liittyvien sähköisten signaalien synnyttämiä magneettikenttiä. Toiminnallinen magneettikuvaus puolestaan rekisteröi aktivaation synnyttämiä verenkiertomuutoksia ja näin ollen antaa tietoa aivojen aktivaatiosta epäsuorasti. Sähköisten ja hemodynaamisten signaalien välinen korrelaatio (neurovaskulaarinen kytkentä) on monimutkainen ja edelleen puutteellisesti tunnettu ilmiö. Tässä työssä tutkittiin MEGin ja fMRI:n välisiä korrelaatioita ja niiden paikka- ja taajuusriippuvuutta erityisesti kognitiivisissa tehtävissä. Tavoitteena oli selvittää, miten korrelaatio riippuu tehtävästä ja tarkasteltavan alueen anatomisesta sijainnista, sekä miten MEG-signaalin erilaiset taajuuskomponentit suhtautuvat fMRI-signaaliin. Aiemmissa tutkimuksissa on käytetty lähinnä yksinkertaisia tehtäviä ja keskitytty primaarisiin sensorisiin aivokuorialueisiin. Tavoitteena oli selvittää, pätevätkö aiemmin saadut tulokset myös muilla aivoalueilla ja monimutkaisemmissa kognitiivisissa tehtävissä. Työssä käytettiin kolmea myös ylempiä aivokuorialueita aktivoivaa koeasetelmaa (kuvien nimeäminen, kuuloärsykkeiden erottaminen kohinasta ja lukeminen) . Analyysi tehtiin käyttäen PLSC (Partial Least Squares Correlation) -menetelmää. MEG- ja fMRI-aktivaatiot määritettiin ennen korrelaatioiden laskemista käyttäen GLM (Generalized Linear Model) ja erDICS (event-related Dynamic Imaging of Coherent Sources )-menetelmiä. Työssä myös testattiin, kuinka hyvin fMRI-aktiivisuutta on mahdollista ennustaa MEG-aktiivisuudesta PLSC-menetelmällä laskettuja korrelaatioita käyttäen. fMRI- ja MEG-aktivaatioiden välisen korrelaation taajuusriippuvuus havaittiin pääpiirteittäin samanlaiseksi kuin aiemmissa tutkimuksissa, mutta varsinkin korkeammilla aivokuorialueilla vaihtelu aivoalueiden välillä oli odotettua suurempaa. Tulosten vahvistamiseksi tarvitaan kuitenkin vielä lisää kognitiivisia koeasetelmia käyttäviä tutkimuksia.
Description
Supervisor
Parkkonen, Lauri
Thesis advisor
Kujala, Jan
Keywords
functional magnetic resonance imaging, magnetoenkefalografia, magnetoencephalography, toiminnallinen magneettikuvaus, neurovascular coupling, neurovaskulaarinen kytkentä, partial least squares correlation, PLSC
Other note
Citation