Manyetoensefalografi - Magnetoencephalography

manyetoensefalografi
MEG geçiren kişi
ağ	D015225

Manyetoensefalografi ( MEG ) a, işlevsel beyin kaydederek eşleme beyin aktivitesi için teknik manyetik alan tarafından üretilen elektrik akımları doğal olarak meydana gelen beyin çok hassas kullanılarak manyetometre . SQUID dizileri (süper iletken kuantum girişim cihazları) şu anda en yaygın manyetometre iken, SERF (dönüş değişimi gevşemesiz) manyetometresi gelecekteki makineler için araştırılmaktadır. MEG uygulamaları, algısal ve bilişsel beyin süreçlerine ilişkin temel araştırmaları, patolojiden etkilenen bölgelerin cerrahi olarak çıkarılmasından önce lokalize edilmesini, beynin çeşitli bölümlerinin işlevinin belirlenmesini ve neurofeedback'i içerir . Bu, sadece beyin aktivitesini ölçmek için deneysel bir ortamda olduğu gibi anormalliklerin yerlerini bulmak için klinik bir ortamda da uygulanabilir.

Tarih

Dr. Cohen'in MIT'deki ilk MEG'nin SQUID ile ölçüldüğü korumalı odası

MIT'de Dr. Cohen'in odasında SQUID ile ölçülen ilk MEG

MEG sinyalleri ilk olarak 1968'de Illinois Üniversitesi'nden fizikçi David Cohen tarafından, SQUID'in bulunmasından önce , dedektör olarak bir bakır endüksiyon bobini kullanılarak ölçüldü . Manyetik arka plan gürültüsünü azaltmak için ölçümler manyetik olarak korunan bir odada yapılmıştır. Bobin dedektörü yeterince hassas değildi, bu da kullanımı zor olan zayıf, gürültülü MEG ölçümlerine neden oldu. Daha sonra Cohen, MIT'de çok daha iyi korumalı bir oda inşa etti ve MEG sinyallerini yeniden ölçmek için Ford Motor Company'de bir araştırmacı olan James E. Zimmerman tarafından henüz geliştirilen ilk SQUID dedektörlerinden birini kullandı . Bu kez sinyaller neredeyse ait olanlar gibi temizleyin edildi EEG . Bu, SQUID'lerin kullanımlarını arayan fizikçilerin ilgisini uyandırdı. Bunu takiben, çeşitli spontan ve uyarılmış MEG'ler ölçülmeye başlandı.

İlk başta, deneğin başının etrafındaki birkaç noktada manyetik alanı art arda ölçmek için tek bir SQUID dedektörü kullanıldı. Bu hantaldı ve 1980'lerde MEG üreticileri kafanın daha geniş bir alanını kaplamak için birden fazla sensörü diziler halinde düzenlemeye başladılar. Günümüzün MEG dizileri, tipik olarak 300 sensör içeren ve başın çoğunu kaplayan kask şeklindeki bir termos içine yerleştirilmiştir . Bu şekilde, bir öznenin veya hastanın MEG'leri artık hızlı ve verimli bir şekilde biriktirilebilir.

Son gelişmeler, dönme değişimi gevşemesiz (SERF) manyetometreler kullanarak MEG tarayıcılarının taşınabilirliğini artırmaya çalışmaktadır . SERF manyetometreleri, çalışması için hacimli soğutma sistemleri gerektirmediğinden nispeten küçüktür. Aynı zamanda, SQUID'lerinkine eşdeğer hassasiyete sahiptirler. 2012 yılında, MEG'in çip ölçekli bir atomik manyetometre (CSAM, SERF tipi) ile çalışabileceği gösterildi. Daha yakın bir zamanda, 2017'de araştırmacılar, röportajlarda, gelecekte kullanımı daha kolay bir şeyle değiştirilebileceğini belirttikleri, taşınabilir ayrı ayrı 3D basılmış kasklara monte edilen SERF manyetometrelerini kullanan bir çalışma prototipi oluşturdular. bisiklet kaskı gibi.

MEG sinyalinin temeli

Senkronize nöronal akımlar zayıf manyetik alanlara neden olur. 10, ölçüm beynin manyetik alan, Femto Tesla için (fT) kortikal aktivite ve 10 ³ , insan için fT alfa ritmi , 10 mertebesinde olduğu kentsel bölgelerde ortam manyetik parazit, önemli ölçüde daha küçük olan ⁸ fj veya 0.1 μT. Biyomanyetizmanın temel sorunu, bu nedenle, dedektörlerin duyarlılığına ve rekabet eden çevresel gürültüye göre sinyalin zayıflığıdır.

Beynin manyetik alanının kökeni. Elektrik akımı aynı zamanda EEG sinyalini de üretir.

MEG (ve EEG) sinyalleri, sinaptik iletim sırasında nöronların dendritlerinde akan iyonik akımların net etkisinden türer . Uyarınca Maxwell denklemlerinin , herhangi bir elektrik akımı bir manyetik alan üretecek ve bu ölçülen bu alandır. Net akımlar, akım dipolleri olarak düşünülebilir , yani bir konumu, yönü ve büyüklüğü olan, ancak uzaysal boyutu olmayan akımlar. Göre sağ el kuralı , bir akım dipol manyetik alana yükselmeye verdiği kendi vektör bileşeninin ekseni etrafında noktalar.

Tespit edilebilir bir sinyal üretmek için yaklaşık 50.000 aktif nörona ihtiyaç vardır. Akım dipollerinin birbirini güçlendiren manyetik alanlar oluşturmak için benzer yönelimlere sahip olması gerektiğinden, ölçülebilir manyetik alanlara yol açan genellikle kortikal yüzeye dik yerleştirilmiş piramidal hücre tabakasıdır . Kafa derisi yüzeyine teğet olarak yönlendirilen bu nöronların demetleri, manyetik alanlarının ölçülebilir kısımlarını başın dışına yansıtır ve bu demetler tipik olarak sulkuslarda bulunur . Araştırmacılar, derin beyin (yani kortikal olmayan) sinyali tespit eden yöntemleri araştırmak için çeşitli sinyal işleme yöntemlerini deniyorlar, ancak şu anda klinik olarak yararlı bir yöntem mevcut değil.

Aksiyon potansiyellerinin genellikle gözlemlenebilir bir alan üretmediğini belirtmekte fayda var , çünkü aksiyon potansiyelleriyle ilişkili akımlar zıt yönlerde akıyor ve manyetik alanlar birbirini yok ediyor. Ancak periferik sinirlerden hareket alanları ölçülmüştür.

Manyetik koruyucu

Beyin tarafından yayılan manyetik sinyaller birkaç femtotesla düzeyinde olduğundan, Dünya'nın manyetik alanı da dahil olmak üzere harici manyetik sinyallerden korunma gereklidir. Sırasıyla yüksek frekanslı ve düşük frekanslı gürültüyü azaltmak için alüminyum ve mu-metalden yapılmış odalar inşa edilerek uygun manyetik koruma elde edilebilir .

Ayrı koruyucu katmanları gösteren MSR'ye giriş

Manyetik korumalı oda (MSR)

Manyetik korumalı oda (MSR) modeli, iç içe üç ana katmandan oluşur. Bu katmanların her biri, saf bir alüminyum katman artı yüksek geçirgenliğe sahip bir ferromanyetik katmandan oluşur, bileşim olarak molibden permalloy'a benzer . Ferromanyetik katman 1 mm levhalar halinde tedarik edilirken, en içteki katman yakın temas halinde dört levhadan, dıştaki iki katman ise her biri üç levhadan oluşmaktadır. Manyetik süreklilik, bindirme şeritleri ile sağlanır. Her bir ana katmanın elektriksel olarak izole edilmesini sağlamak için vida düzeneklerinde izolasyon pulları kullanılır. Bu , SQUID performansını düşürecek olan radyo frekansı radyasyonunun ortadan kaldırılmasına yardımcı olur . Alüminyumun elektriksel sürekliliği, 1 Hz'den büyük frekanslarda önemli olan AC girdap akımı koruması sağlamak için alüminyum kaplama şeritleri tarafından da korunur . Alüminyum katmanların iletkenliğini artırmak için iç katmanın bağlantıları genellikle gümüş veya altınla elektrolizle kaplanır.

Aktif koruma sistemi

Aktif sistemler, üç boyutlu gürültü iptali için tasarlanmıştır. Aktif bir sistem uygulamak için, düşük gürültülü fluxgate manyetometreleri her yüzeyin ortasına monte edilir ve ortogonal olarak yönlendirilir. Bu, pozitif geri beslemeyi ve salınımı en aza indirmek için bir DC amplifikatörünü düşük geçişli bir ağ üzerinden negatif olarak besler . Sistemde yerleşik teller çalkalama ve degaussing'dir . Sarsıcı teller manyetik geçirgenliği arttırırken, kalıcı degaussing telleri, yüzeylerin manyetikliğini gidermek için iç ana tabakanın tüm yüzeylerine uygulanır. Ayrıca, gürültü engelleme algoritmaları hem düşük frekanslı hem de yüksek frekanslı gürültüyü azaltabilir. Modern sistemler, 1 Hz'nin üzerinde yaklaşık 2–3 fT/Hz ^0,5'lik bir gürültü tabanına sahiptir .

Kaynak yerelleştirme

ters problem

MEG tarafından ortaya konan zorluk, kafanın dışında indüklenen manyetik alanlardan beyin içindeki elektriksel aktivitenin yerini belirlemektir. Model parametrelerinin (aktivitenin konumu) ölçülen verilerden (SQUID sinyalleri) tahmin edilmesi gereken bunun gibi problemler , ters problemler olarak adlandırılır ( model parametrelerinin (örneğin kaynak konumu) bilindiği ileri problemlerin aksine ). ve veriler (örneğin, belirli bir mesafedeki alan) tahmin edilecektir.) Birincil zorluk, ters problemin benzersiz bir çözümü olmamasıdır (yani, sonsuz olası "doğru" cevaplar vardır) ve tanımlama problemidir. "en iyi" çözümün kendisi yoğun araştırma konusudur. Olası çözümler, beyin aktivitesine ilişkin ön bilgileri içeren modeller kullanılarak elde edilebilir.

Kaynak modeller, aşırı belirlenmiş veya az belirlenmiş olabilir. Aşırı belirlenmiş bir model, konumları daha sonra verilerden tahmin edilen birkaç nokta benzeri kaynaktan ("eşdeğer dipoller") oluşabilir. Pek çok farklı dağıtılmış alanın etkinleştirildiği ("dağıtılmış kaynak çözümleri") durumlarda yetersiz belirlenmiş modeller kullanılabilir: ölçüm sonuçlarını açıklayan sonsuz sayıda olası akım dağılımı vardır, ancak en muhtemel olanı seçilir. Yerelleştirme algoritmaları, altta yatan bir odak alanı üreteci için olası bir konum bulmak için verilen kaynak ve kafa modellerini kullanır.

Üstbelirlenmiş modeller için bir tür yerelleştirme algoritması, beklenti maksimizasyonu ile çalışır : sistem bir ilk tahminle başlatılır. Mevcut tahminden kaynaklanacak manyetik alanı simüle etmek için bir ileri modelin kullanıldığı bir döngü başlatılır. Tahmin, simüle edilen alan ile ölçülen alan arasındaki farkı azaltmak için ayarlanır. Bu süreç yakınsamaya kadar tekrarlanır.

Bir diğer yaygın teknik, belirli bir akım dipolü tarafından üretilen manyetik alanın teorik bir modelinin, bir kovaryans matrisi biçimindeki verilerin ikinci mertebe istatistikleriyle birlikte, doğrusal bir ağırlık hesaplamak için kullanıldığı hüzme oluşturmadır. sensör dizisi (hüzme oluşturucu) Backus-Gilbert tersi aracılığıyla . Bu aynı zamanda lineer kısıtlı minimum varyans (LCMV) huzme oluşturucu olarak da bilinir. Hüzme oluşturucu verilere uygulandığında, kaynak konumunda bir "sanal kanal"daki gücün bir tahminini üretir.

Kısıtlamadan bağımsız MEG ters probleminin ne ölçüde kötü olduğu vurgulanamaz. Eğer bir kişinin amacı, örneğin 5 mm'lik bir çözünürlükle insan beynindeki akım yoğunluğunu tahmin etmekse, benzersiz bir inversiyon gerçekleştirmek için gereken bilgilerin büyük çoğunluğunun manyetik alan ölçümünden değil, uygulanan kısıtlamalardan gelmesi gerektiği iyi bilinmektedir. soruna. Ayrıca, bu tür kısıtlamaların mevcudiyetinde benzersiz bir tersine çevirme mümkün olduğunda bile, söz konusu ters çevirme kararsız olabilir. Bu sonuçlar yayınlanmış çalışmalardan kolayca çıkarılabilir.

Manyetik kaynak görüntüleme

Kaynak konumları, manyetik kaynak görüntüleri (MSI) oluşturmak için manyetik rezonans görüntüleme (MRI) görüntüleri ile birleştirilebilir. İki veri seti, MRI sırasında lipit işaretleyicilerle işaretlenen ve MEG sırasında manyetik alanlar yayan elektrikli tel bobinleri ile işaretlenen ortak bir referans noktası kümesinin konumu ölçülerek birleştirilir . Her veri kümesindeki referans noktalarının konumları daha sonra ortak bir koordinat sistemini tanımlamak için kullanılır, böylece işlevsel MEG verilerinin yapısal MRI verilerinin (" koruyucu kayıt ") üzerine bindirilmesi mümkün olur.

Bu tekniğin klinik uygulamada kullanımına yönelik bir eleştiri, bir MRI taraması üzerine bindirilmiş belirli sınırları olan renkli alanlar üretmesidir: eğitimsiz izleyici, renklerin nispeten düşük uzamsal çözünürlüğü nedeniyle renklerin fizyolojik bir kesinliği temsil etmediğini fark etmeyebilir. MEG, daha ziyade istatistiksel süreçlerden elde edilen bir olasılık bulutu. Bununla birlikte, manyetik kaynak görüntüsü diğer verileri desteklediğinde, klinik kullanımda olabilir.

Dipol modeli kaynak yerelleştirme

MEG için yaygın olarak kabul edilen bir kaynak modelleme tekniği, altta yatan nöronal kaynakların odak noktası olduğunu varsayan bir dizi eşdeğer akım dipolünün (ECD'ler) hesaplanmasını içerir. Bilinmeyen dipol parametrelerinin sayısı MEG ölçümlerinin sayısından daha küçük olduğundan, bu dipol yerleştirme prosedürü doğrusal değildir ve aşırı belirlenir. Çoklu sinyal sınıflandırması (MUSIC) ve çok başlangıçlı uzaysal ve zamansal modelleme (MSST) gibi otomatik çoklu dipol model algoritmaları MEG yanıtlarının analizine uygulanır. Nöronal tepkileri karakterize etmek için dipol modellerinin sınırlamaları (1) ECD'lerle genişletilmiş kaynakların yerini belirlemedeki zorluklar, (2) toplam dipol sayısını önceden doğru bir şekilde tahmin etmedeki problemler ve (3) dipol konumuna, özellikle de beyindeki derinliğe bağımlılıktır. .

Dağıtılmış kaynak modelleri

Çoklu dipol modellemeden farklı olarak, dağıtılmış kaynak modelleri, kaynak uzayını çok sayıda dipol içeren bir ızgaraya böler. Ters problem, ızgara düğümleri için dipol momentlerini elde etmektir. Bilinmeyen dipol momentlerinin sayısı MEG sensörlerinin sayısından çok daha fazla olduğundan, ters çözüm oldukça belirsizdir, bu nedenle çözümün belirsizliğini azaltmak için ek kısıtlamalara ihtiyaç vardır. Bu yaklaşımın birincil avantajı, kaynak modelin önceden belirtilmesine gerek olmamasıdır. Bununla birlikte, ortaya çıkan dağılımların yorumlanması zor olabilir, çünkü bunlar yalnızca gerçek nöronal kaynak dağılımının "bulanık" (veya hatta bozulmuş) bir görüntüsünü yansıtır. Konu, uzaysal çözünürlüğün beyin alanı, derinlik, yön, sensör sayısı vb. gibi çeşitli parametrelere güçlü bir şekilde bağlı olması nedeniyle karmaşıktır.

Bağımsız bileşen analizi (ICA)

Bağımsız bileşen analizi (ICA), zaman içinde istatistiksel olarak bağımsız olan farklı sinyalleri ayıran başka bir sinyal işleme çözümüdür. Öncelikle dış gürültü ile kirlenmiş olabilecek MEG ve EEG sinyallerinden göz kırpma, göz kası hareketi, yüz kası artefaktları, kalp artefaktları vb. artefaktları gidermek için kullanılır. Bununla birlikte, ICA, yüksek oranda ilişkili beyin kaynaklarının çözünürlüğüne sahiptir.

Alanda kullanın

Araştırmada, MEG'in birincil kullanımı, faaliyetlerin zaman akışının ölçülmesidir. MEG, olayları 10 milisaniye veya daha hızlı bir hassasiyetle çözebilirken, kan akışındaki değişikliklere bağlı olan fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI), olayları en iyi ihtimalle birkaç yüz milisaniyelik bir hassasiyetle çözebilir. MEG ayrıca birincil işitsel, somatosensoriyel ve motor alanlardaki kaynakları doğru bir şekilde saptar. Daha karmaşık bilişsel görevler sırasında insan korteksinin işlevsel haritalarını oluşturmak için, yöntemler birbirini tamamladığı için MEG çoğunlukla fMRI ile birleştirilir. Nöronal (MEG) ve hemodinamik fMRI verileri, yerel alan potansiyelleri (LFP) ve kan oksijenasyon düzeyine bağlı (BOLD) sinyaller arasındaki sıkı ilişkiye rağmen, mutlaka aynı fikirde değildir. MEG ve BOLD sinyalleri aynı kaynaktan gelebilir (yine de BOLD sinyalleri hemodinamik yanıt yoluyla filtrelenir).

MEG ayrıca beyindeki tepkileri daha iyi lokalize etmek için kullanılıyor. MEG kurulumunun açıklığı, harici işitsel ve görsel uyaranların kolayca tanıtılmasına olanak tanır. Öznenin başını sarsmadığı sürece özne tarafından bir miktar hareket de mümkündür. Bu tür uyaranların/hareketlerin tanıtılmasından önce, sırasında ve sonrasında beyindeki tepkiler, daha önce EEG ile mümkün olandan daha büyük uzaysal çözünürlükle haritalanabilir. Psikologlar ayrıca beyin fonksiyonu ve davranış arasındaki ilişkileri daha iyi anlamak için MEG nörogörüntülemesinden faydalanıyorlar. Örneğin, psikolojik sorunları olan hastaların MEG yanıtlarını kontrol hastalarıyla karşılaştıran bir dizi çalışma yapılmıştır. Şizofreni hastalarında, insan seslerine karşı işitsel geçit kusurları gibi benzersiz tepkileri izole etmede büyük başarı elde edildi. MEG ayrıca, dili anlamanın duygusal bağımlılığı gibi standart psikolojik tepkileri ilişkilendirmek için de kullanılmaktadır.

Son çalışmalar, multipl skleroz , Alzheimer hastalığı , şizofreni , Sjögren sendromu , kronik alkolizm , yüz ağrısı ve talamokortikal disritmileri olan hastaların başarılı bir şekilde sınıflandırıldığını bildirmiştir . MEG, bu hastaları sağlıklı kontrol deneklerinden ayırt etmek için kullanılabilir, bu da MEG'nin teşhiste gelecekteki bir rolü olduğunu düşündürür.

Beyin bağlantısı ve sinirsel salınımlar

Mükemmel zamansal çözünürlüğüne dayalı olarak, manyetoensefalografi (MEG), artık hem lokal nöral senkronizasyon hem de çapraz alan senkronizasyonu açısından beyindeki salınım aktivitesini incelemek için yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Yerel sinirsel senkronizasyona bir örnek olarak MEG, görsel veya işitsel korteks gibi çeşitli hedeflenen beyin bölgelerindeki alfa ritimlerini araştırmak için kullanılmıştır. Diğer çalışmalar, farklı beyin bölgeleri (örneğin, ön korteks ve görsel korteks arasındaki) arasındaki nöral etkileşimleri incelemek için MEG'i kullanmıştır. Manyetoensefalografi, uyku gibi bilincin farklı aşamalarındaki nöral salınımlardaki değişiklikleri incelemek için de kullanılabilir.

fokal epilepsi

MEG'nin klinik kullanımları, epilepsili hastalarda patolojik aktiviteyi saptamak ve lokalize etmek ve beyin tümörü veya inatçı epilepsisi olan hastalarda cerrahi planlama için anlamlı korteksi lokalize etmektir . Epilepsi cerrahisinin amacı, sağlıklı beyin bölgelerini korurken epileptojenik dokuyu çıkarmaktır. Temel beyin bölgelerinin ( birincil motor korteks ve birincil duyusal korteks , görsel korteks ve konuşma üretimi ve anlama ile ilgili alanlar gibi) tam konumunu bilmek, cerrahi olarak indüklenen nörolojik defisitlerin önlenmesine yardımcı olur. Elektrokortikografide (ECoG) kaydedilen doğrudan kortikal stimülasyon ve somatosensoriyel uyarılmış potansiyeller, temel beyin bölgelerini lokalize etmek için altın standart olarak kabul edilir. Bu prosedürler ya intraoperatif olarak ya da kronik olarak kalıcı subdural grid elektrotlarından gerçekleştirilebilir. Her ikisi de invazivdir.

Somatosensoriyel uyarılmış manyetik alanlardan elde edilen santral sulkusun noninvaziv MEG lokalizasyonları, bu invaziv kayıtlarla güçlü bir uyum göstermektedir. MEG çalışmaları, birincil somatosensoriyel korteksin işlevsel organizasyonunun netleştirilmesine ve bireysel parmakların uyarılmasıyla el somatosensoriyel korteksinin uzaysal kapsamının tanımlanmasına yardımcı olur. Kortikal dokunun invaziv lokalizasyonu ile MEG kayıtları arasındaki bu anlaşma, MEG analizinin etkinliğini gösterir ve MEG'nin gelecekte invaziv prosedürlerin yerini alabileceğini gösterir.

cenin

MEG, fetüslerde ve yenidoğanlarda görme , işitme ve dil işleme gibi bilişsel süreçleri incelemek için kullanılmıştır .

İlgili tekniklerle karşılaştırma

MEG, 1960'lardan beri geliştirilmektedir, ancak bilgi işlem algoritmaları ve donanımındaki son gelişmelerden büyük ölçüde yardım almıştır ve son derece yüksek zamansal çözünürlükle (1 ms'den daha iyi ) birlikte gelişmiş uzamsal çözünürlük vaat etmektedir . MEG sinyali nöronal aktivitenin doğrudan bir ölçüsü olduğundan, zamansal çözünürlüğü kafa içi elektrotlarınkiyle karşılaştırılabilir.

MEG, elektroensefalografi (EEG), pozitron emisyon tomografisi (PET) ve fMRI gibi diğer beyin aktivitesi ölçüm tekniklerini tamamlar . Güçlü yönleri, EEG'ye kıyasla kafa geometrisinin bağımsızlığı ( ferromanyetik implantlar mevcut değilse ), invaziv olmaması, PET'in aksine iyonlaştırıcı radyasyon kullanmaması ve fMRI'nin aksine yüksek zamansal çözünürlükten oluşur.

EEG ile karşılaştırıldığında MEG

EEG ve MEG sinyalleri aynı nörofizyolojik süreçlerden kaynaklansa da önemli farklılıklar vardır. Manyetik alanlar, kafatası ve kafa derisi tarafından elektrik alanlarından daha az bozulur, bu da MEG'nin daha iyi uzaysal çözünürlüğü ile sonuçlanır. Kafa derisi EEG, küresel hacimli bir iletkendeki bir akım kaynağının hem teğetsel hem de radyal bileşenlerine duyarlıyken, MEG yalnızca teğet bileşenlerini algılar. Bu nedenle, kafa derisi EEG, hem sulkuslarda hem de kortikal girusun tepesinde aktiviteyi tespit edebilir, oysa MEG sulkuslardan kaynaklanan aktiviteye en duyarlıdır. Bu nedenle EEG, daha fazla beyin bölgesindeki aktiviteye duyarlıdır, ancak MEG'de görünen aktivite de daha doğru bir şekilde lokalize edilebilir.

Kafa derisi EEG, postsinaptik potansiyeller tarafından üretilen hücre dışı hacim akımlarına duyarlıdır. MEG, öncelikle bu sinaptik potansiyellerle ilişkili hücre içi akımları tespit eder, çünkü hacim akımları tarafından üretilen alan bileşenleri, küresel bir hacim iletkeninde birbirini iptal etme eğilimindedir. Mesafenin bir fonksiyonu olarak manyetik alanların bozulması, elektrik alanlarından daha belirgindir. Bu nedenle MEG, yüzeysel kortikal aktiviteye daha duyarlıdır, bu da onu neokortikal epilepsi çalışması için faydalı kılar. Son olarak, MEG referanssızdır, kafa derisi EEG'si ise aktif olduğunda verilerin yorumlanmasını zorlaştıran bir referansa dayanır.

Ayrıca bakınız

Referanslar

daha fazla okuma