A quantitative comparison of NIRS and fMRI across multiple cognitive tasks.
Xu Cui, Signe Bray, Daniel M Bryant, Gary H Glover, Allan L Reiss (2011)
NeuroImage 54 (4) p. 2808-21


A quantitative comparison of NIRS and fMRI across multiple cognitive tasks

Abstract
Near infrared spectroscopy (NIRS) is ans increasingly popular technology for studying brain function. NIRS presents several advantages relative to functional magnetic resonance imaging(fMRI), such as measurement of concentration changes in both oxygenated and deoxygenated hemoglobin, finer temporal resolution, and ease of administration, as well as disadvantages, most prominently inferior spatial resolution and decreased signal-to-noise ratio (SNR). While fMRI has become the gold standard for in vivo imaging of the human brain, in practice NIRS is a more convenient and less expensive technology than fMRI. It is therefore of interest to many researchers how NIRS compares to fMRI in studies of brain function. in the present study we scanned participants with simultaneous NIRS and fMRI on a battery of cognitive tasks, placing NIRS probes over both frontal and parietal brain regions. We performed detailed comparisons of the signals in both temporal and spatial domains. We found that NIRS signals have significantly weaker SNR, but are nonetheless often highly correalted with fMRI measurements. Both SNR and the distance between the scalp and the brain contributed to variability in the NIRS/fMRI correlations. In the spatial domain, we found that a photon path forming an ellipse between the NIRS emitter and detector correlated most strongly with the BOLD response. Taken together these findings suggest that, while NIRS can be an appropriate substitute for fMIR for studying brain activity related to cognitive tasks, care should be taken when designing studies with NIRS to ensure that: 1) the spatial resolution is adequate for answering the question of interest and 2) the design accounts for weaker SNR, especially in brain regions more distal from the scalp
 

Introduction
NIRS
- 단점: SNR이 굉장히 낮고, 노이즈가 많고, 공간 해상도가 fMRI에 비해서 낮음.

fMRI
- 장점: 해상도가 높다
- 단점: 비싸고, 적용 task가 한정적이다.

fMRI는 MRI와는 다른데, MRI의 방법을 그대로 적용 할 수 있는지의 논쟁이 남아 있음
fMRI를 맹신하면 안되고, NIRS와 fMRI를 같이 측정하는 것은 좋다(저자의 입장).

fMRI 데이터 수집
- 특정 이벤트에 맞춘게 아니라 그 블럭의 크기에 맞춰서 수행


Methods
Participants
Experimental procedure
Task descriptions
Finger tapping (tap)
Go/no-go task (nog)
Judgment of line orientation task (jlo)
Visuospatial N-back working memory task (vis)
NIRS data acquisition
fMRI data acquisition
Identifying the channel locations
Scalp–brain distance
Temporal analysis
NIRS data processing
fMRI preprocessing
Region of interest (ROI)
fMRI–NIRS correlation
Noise level in NIRS signal
Contrast-to-noise ratio (CNR)
Spatial analysis
Finding the local best correlating voxel (LBCV)
Finding the optimal spherical volume
Finding the optimal spherical shell
Finding the optimal elliptical ring
General linear model (GLM)-based analysis in each modality
fMRI
NIRS
Results
Temporal analysis
fMRI–NIRS correlations show wide variability
Cognitive task does not affect NIRS/BOLD correlations
Longer scalp–brain distance degrades NIRS–fMRI correlations
Higher CNR yields higher NIRS–fMRI correlations
Spatial analysis
Spatial properties of local best correlating voxels (LBCVs)
Determining the optimal ROI shape
GLM-based analyses in each modality
Discussion 


연구 내용 자체로는 빵점. 이지만 세부적인 측정을 했기 때문에 의의가 있음.

 

 
블로그 이미지

브라보맨

,

Single-trial EEG/fMRI reveals the dynamics of cognitive function

Stefan Debener, Markus Ullsperger, Markus Siegel, Andreas K Engel in Trends in Cognitive Sciences (2006)

Two major non-invasive techniques in cognitive neuroscience, electroencephalography (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI), have complementary advantages with regard to their spatial and temporal resolution. Recent hardware and software developments have made it feasible to acquire EEG and fMRI data simultaneously. We emphasize the potential of simultaneous EEG and fMRI recordings to pursue new strategies in cognitive neuroimaging. Specifically, we propose that, by exploiting the combined spatiotemporal resolution of methods, the integration of EEG and fMRI recordings on a single-trial level enables the rich temporal dynamics of information processing to be characterized within spatially well-defined neural networks.

거시적 수준의 세포 활동을 관찰 할 수 있는 방법이 여러가지 인데, 하나만 가지고는 안되고 여러 가지를 섞어 놓는다.
어려운 용어들이 많이 나오지만, 현장에서는 굉장히 자연스럽게 받아들여지는 용어들이다.

Introduction
fMRI-informed ERP-source modeling
Parametric design and EEG–fMRI covariation
Virtues of simultaneous recordings
Simultaneous EEG and fMRI of ongoing activity
Event-related simultaneous EEG and fMRI
Outlook and future directions
Acknowledgements
References
블로그 이미지

브라보맨

,
Cognitive systems: information processing meets brain science
Richard G. M. Morris, Lionel Tarassenko, Michael Kenward


12Applications and Impact

Bill Sharpe
 
1. Setting the Scene
1.1 What are Cognitive Systems?
1.2 The Biological Computer and the Artificial Brain
1.2.1 Hofstadter's Law
1.3 Characteristic Capabilities
1.3.1 Sense and Perceive
1.3.2 Act
1.3.3 Think: Recognize, Recall, Compare, Reason, Decide, Plan, ...
1.3.4 Feel: Have Emotions, Motivations and Relate to Others
1.3.5 Communicate with Each Other
1.3.6 Learn
1.3.7 Evolve
1.4 Motivations
1.5 Summary

2. Application and Societal Impact
2.1 Business
2.1.1 The Ambient Web
2.1.2 Commercialization Concerns
2.2 Two Perspectives on the Ambient Web
2.2.1 Multi-Agent Network Systems
2.2.2 From PDA to PDE: The Personal Digital Environment
2.3 Embodied Cognition: Robots and Smart Things
2.4 Health, Well-being and Performance
2.4.1 Drivers of Change
2.4.2 Applications
2.5 Transport
2.6 Sociable Technologies: Arts, Entertainment and Companions
2.7 Education
2.8 Military

3. Wider view

 

 
- 미래에 어떤 분야에서 장비들이 사용 될 수 있느냐에 대한 이야기들. 
- 5년~10년 뒤에 독립적인 연구 제안서를 쓴다고하면 fMRI나 EEG 보다 더 좋은 기술들이 나올 수 있다. 그때가서 합당한 주제를 발견해서 적합한 기술을 쓸 수 있어야 한다.
- 항상 과학자는 미래를 바라보고 연구를 진행해야지만 발전이 있을 수 있다.
- 마지막 장에서, 어느 분야에서 새로운 연구 제언을 할 수있을지에 대한 소개: 인공지능, 기계를 통한 사람의 뇌를 구현하는 것. 기술의 발전과 사람들이 불가능하다고 추정하는 것이 만나는 지점을 예측해보는 것이 재밌다. 
Hofstadter's Law 현재 테크놀로지의 발전으로 할 수 있는 것의 수를 예측.
- 병렬 컴뮤테이션시 연산의 수가 기하급수적으로 늘어난다고 했는데, 지금 현재 이론적으로는 그게 가능함. 컴퓨터를 다 네트워크로 연결하면 실제 뇌가 하는 것과 같은 양의 연산을 수행할 수 있다. 이론적으로...
- 조만간 1~20년내에 실제 뇌의 연산을 하거나, 그것을 추월 할 수 있는 시점이 다가 올 것임.
- 유비쿼터스 컴퓨팅, 증강현실이 다 멀티 네트워크를 이용한 것임.

- 영역간의 인공지능 시스템을 만들기 위해서, 중요한 밑거름으로 생각하는 영역이 감각과 지각 영역임.
sensor 들이 정확해야 함. 주변에 있는 물리적 에너지를 정확하게 탐지 해낼 수 있어야 함. action에 대한 연구들이 많이 진행되고 있다.

- 인지과정, 사고, 추론, 의사결정 -> 가장 합리적인 의사결정을 내리는 시스템, 미래의 일을 예측하고 계획하고 준비된 시퀀스에 의해서 실행 할 수 있는 것들.

- 우리가 메모리를 만들지만, 실제 중앙 처리 장치를 만들 수 있는 기술은 인텔, 델, 썬... 미국에서 보유하고 있음.

- 궁극적으로는 인지 시스템 중에서 상황을 처리하고 컨트롤 하는 중앙 처리 장치를 만드는 것이 중요.

- 시키는 것만 하는 시스템이 아니라, 사람 처럼 정서과정을 가지고 있는 것. 궁극적으로는 art, creative한 마음을 가진 인공지능 시스템을 만드는 것이 관건이다.

- 인지신경과학에 관심 있으면 SF영화를 열심히 보라! 실제 과학자들이 가설검증하고 있는 것들이다!

- 언어 능력을 통해서 커뮤니케이션하는 것.

- 진화가 가능한 시스템이 필요하다. 하지만 진화의 권한은 사람에게 있어야 함. 

- ambient web -> 웹이 어디에나 있다. 개개인이 정보를 보내고 의사소통을 하면서 실제 거대한 네트워크가 아주 복합적인 사람들의 의사결정이 포함되어 있음. 이것이 다시 개인의 의사결정에 영향을 미침. 일종의 지능 시스템 처럼. 

- 기억을 도와 줄 수 있는 시스템. 마치 매트릭스 처럼 한번의 스캔 만으로 헬기 운전법을 알게 되는 등...

- 과연 문제는, 진화적으로 볼 때 사람들이 기존의 할 수 있는 task를 더 잘한다고 해서 세상이 더 좋아질 것인가?를 생각해봐야 함. 예를 들면, 망각이라는 것도 진화의 한 부분이다. 트라우마를 없애는 것 같이 적응적인 형태의 인지 기능임. 좋지 못한 정보만을 엄청나게 기억하는 사람들이 나온다면? 안좋을 수도...

- 당장 윤리적으로 문제되는 것이 아니라면, 가능한 연구는 다 하는게 좋음.

- 신경과학이나 심리학적 측정법을 따라갈려면, IT 기술을 따라 가야 함!!! OS, 하드웨어, 미디어 등등 새로운 기술의 변화에 대해 따라 가야 함. Hard science 분야의 발전을 이해 할 수 있어야 함. 

* 대표적인 학회
Society for Neuroscience
SfN meeting 매년 11월에 진행함.








 

블로그 이미지

브라보맨

,
Cognitive systems: information processing meets brain science
Richard G. M. Morris, Lionel Tarassenko, Michael Kenward

CognitiveSystems:InformationProcessingMeetsBrainScience(Hardcov
카테고리 과학/기술>의학>의학일반
지은이 Morris (Elsevier, 2006년)
상세보기

* 편집본 책이라 전체를 정독할 정도로 좋은 책은 아님. 마지막 2chapter 방법론만 참고.
어떤 것들이 있는지 자세히 파고드는 것 보다, 미래를 예견하고 방법론의 흐름에 맞게끔 대처하는 것이 필요.



11. Advanced Neuroscience Technology

1. Introduction: Technological Developments in Cognitive and Imaging Neuroscience

2. Imaging the Human Brain

3. Multiple Single-neuron Recording: How Information is Represented in the Brain - The Neural Code

4 .Visualizing Molecular Events and Intrinsic Signals in Living Neurons

5. Glossary of Terms 

 
1. Introduction: Technological Developments in Cognitive and Imaging Neuroscience

2. Imaging the Human Brain
2.1 State of the Art
2.2 Neurophysiology
2.3 Multimodal Integration
2.4 Biomathmetics and Functional Integration
2.5 Computational Neuroanatomy
- 영상 이미지가 있으면 공간적으로는 차이가 없지만 세부적으로는 차이가 있음. 어떤 지점끼리 평균화해야 하는지. Spatial normalization을 하게 됨.
- Normalized images: 원래 있던 뇌의 자체, 형태의 특성 파악
- Deformation parameters: 축구공 처럼 펼치는 것.
- fMRI 처럼 기능적인 형태에 중점을 둘 때에 기능적 통합을 가정하고 각 부위를 나누기 위해서 평균화해서 일반뇌의 형태로 보고, 펼치거나 크기를 축소해서 보는 것.
- 있는 이미지 자체를 보는게 아니라 복잡한 연산 과정을 통해서 뇌의 해부학적 기능을 파악하는 것.
- Diffusion weighted imaging: 실제 수분(피)의 이동. 응집도 등에 초점을 둠. 기능적 측면. fMRI의 대안이 될 수도 있음. 조금 더 직접적인 것.
2.6 Potential Clinical Applications of Neuroimaging
2.7 New Technologies
2.8 Interim Conclusion

3. Multiple Single-neuron Recording: How Information is Represented in the Brain - The Neural Code
3.1 Introduction
3.2 How do Populations of Neurons Represent Information?
3.3 New Methods for Recording Spiking Activity of Many Neurons
- 세포체 내 전극이 삽입되어서 240개 정도를 측정 또는 세포체 내부 보다는 외부에 존재하는 전위를 측정. 정확도는 안으로 들어 갈수록 좋음.
- 240번을 꽂고, 측정하는 과정이 굉장히 어려움.  

3.4 Understanding the Computational Properties of Population Codes
- 이러한 셀들이 복잡하게 서로 동시다발적으로 어떤 알고리즘을 만들어내는지. 
- 셀들이 하는 행위를 계산과정이다(기능)라고 볼 때, 거기에 셀들간의 알고리즘 파악.
- 동시에 반응하지는 않으니까,  다양한 코딩 방식이 가능. 
- 코딩 방식이 알고리즘이 됨.
- 실제 궁극적인 목적에 닫가가는 과정. 그래서 어떤 기능을 할 수 있는지에 대한 질문에 접근.
 
4 .Visualizing Molecular Events and Intrinsic Signals in Living Neurons
4.1 Introduction
4.2 Basic Aspects of the Technical Advances
4.2.1 'Tagging' Neuronal Structures with Fluorescent Proteins
- 세포가 생존해 있을 때에 봐야 함.
- 형광 물질을 사용하면, 유전자 수준까지도 들어갈 수 있음.
- 이 세포가 성장을 하면서 형광 물질을 머금으면서 실제 대사 작용을 하면서 자라는 것임.
- 성장 과정에서 나타나는 변화를 그대로 볼 수 있음. 그러나 결과적으로 실험 동물은 죽음 

4.2.2 Recent Advances in Microscopy Techniques
- Intrinsic Optical Signal Imaging
- Optical Coherence Tomography: 빛을 투과 시킴. fMRI나 이미지 등 여러가지 방법들이 정확도는 좋지만 사람에게 적용하기에 문제가 있음. 
4.2.3 Time-lapse Imaging
4.2.4 Biosensors
4.3 Optical Imaging of Intrinsic Signals in the Brain
4.4 Non-invasive Optical Techniques: Near-infrared Spectroscopy
4.5 State of the Art in Optical Imaging

5. Glossary of Terms 


* 마켓 원리에 의해서도 과학자들의 방법론에도 변화가 있는 것. 



 


블로그 이미지

브라보맨

,
Cognitive Neuroscience (3rd Edition)
Gazzaniga, Michael



4. Methods of Cognitive Neuroscience

WHAT IS COGNITIVE PSYCHOLOGY?
Mental Representations and Transformations
Characterizing Mental Operations
Constraints on Information Processing
COMPUTER MODELING
Models Are Explicit
Representations in Computer Models
Models Lead to Testable Predictions
Limitations of Computer Models
EXPERIMENTAL TECHNIQUES USED WITH ANIMALS
Single-Cell Recording
Lesions
Genetic Manipulations
The New Genomics
NEUROLOGY
Structural Imaging of Neurological Damage
Causes of Neurological Disorders
Functional Neurosurgery
CONVERGING METHODS
Cognitive Deficits Following Brain Damage
Visual Lesions: Transcranial Magnetic Stimulation
Functional Imaging
SUMMARY



블로그 이미지

브라보맨

,