Magnetoencephalography: 그것이 무엇이며 무엇을 위해 사용되는지

Magnetoencephalography는 임상 개입 프로그램과 인간 두뇌에 대한 연구 라인 모두에서 사용되는 가장 잘 알려진 신경 영상 기술 중 하나입니다. 따라서 기술이 우리 자신을 더 잘 알도록 돕는 방법의 예입니다.

이 기사에서 우리는 자기뇌검사가 무엇으로 구성되어 있고 어떻게 작동하는지 볼 것입니다., 그리고 그 용도는 무엇입니까?

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신기술로 뇌를 이해하다

의심의 여지가 없다 뇌는 수백만 개의 매우 복잡한 생물학적 과정으로 구성된 시스템입니다., 그 중 언어, 지각, 인지 및 운동 제어를 강조할 가치가 있습니다. 이것이 수천 년 동안 이 기관이 그 기능에 대해 다양한 가설을 제시한 모든 종류의 학자로부터 큰 관심을 불러일으킨 이유입니다.

몇 년 전 인지 과정을 측정하기 위해 행동 측정 기법이 사용되었습니다. 반응 시간 측정 및 종이 및 연필 테스트와 같은. 이후 90년대에 걸쳐 엄청난 기술 발전으로 이러한 인지 과정과 관련된 뇌 활동을 기록할 수 있게 되었습니다. 이것은 이 연구 분야에서 큰 질적 도약이었고 오늘날에도 여전히 사용되는 전통적인 기술을 보완한 것입니다.

이러한 발전 덕분에 오늘날 뇌 기능은 상호 연결된 수십억 개의 뉴런을 포함합니다., 로 알려진 것을 형성 시냅스 연결 그리고 이러한 연결은 뇌의 전기 자극에 의해 움직입니다.

각 뉴런은 마치 이온을 포함하는 "작은 전기화학 펌프"처럼 작동한다고 말할 수 있습니다. 전하를 띠고 세포막의 내부와 외부에서 연속적으로 움직인다. 뉴런. 뉴런이 충전되면 세포에 전류의 흐름을 제공하고 차례로 자극됩니다.; 뉴런이 전하를 띤 이온의 흐름을 촉발시키는 활동 전위로 알려진 것을 유발합니다.

이 전위는 시냅스 전 영역에 도달할 때까지 이동한 다음 시냅스 공간에서 방출됩니다. 세포의 시냅스후막에 접근하여 즉시 내부 및 세포외.

여러 뉴런과 시냅스로 연결된 세포가 동시에 활성화되면 자기장을 동반한 전류의 흐름 따라서 그들은 대뇌 피질로 흐릅니다.

머리에 장착된 측정기를 통해 측정할 수 있는 자기장을 발생시키기 위해서는,

50,000개 이상의 뉴런이 활성화되고 상호 연결되어야 합니다.. 전류가 반대 방향으로 움직이는 경우 각 전류를 동반한 자기장은 서로 상쇄될 것입니다(Hari and Salmelin, 2012; Zhang et al., 2014).

이러한 복잡한 과정은 다음을 포함한 신경 영상 기술 덕분에 시각화할 수 있습니다. 강조하고 싶은 것을 찾으면 이 기사에서 더 자세히 다룰 것입니다. 자기뇌조영술.

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자기뇌조영술이란?

자기뇌조영술(MEG)은 뇌의 전류에 의해 생성된 자기장을 측정하는 데 사용되는 신경 영상 기술. 이러한 전류는 여러 기능을 생성하기 위해 뇌 전체의 신경 연결을 통해 생성됩니다. 각 기능은 특정 뇌파를 생성하며 이를 통해 예를 들어 사람이 깨어 있거나 자고 있는지 감지할 수 있습니다.

MAG는 또한 비침습적 의료 검사입니다. 따라서 취급하는 동안 신경간 전기 신호를 감지하기 위해 두개골에 기구를 삽입할 필요가 없습니다. 이 도구를 사용하면 '생체 내' 인간의 뇌를 연구할 수 있으므로 우리는 사람이 특정 자극을 받거나 어떤 활동을 수행하는 동안 완전히 작동하는 뇌의 다양한 메커니즘을 감지할 수 있습니다.. 동시에 이상 현상이 있는 경우 이를 찾아낼 수 있습니다(Del Abril, 2009).

MEG를 사용하여 우리는 정확한 방식으로 감지할 수 있는 모바일 3차원 이미지를 시각화할 수 있으며, 여기에는 이상 현상, 해당 구조 및 수행하는 기능도 포함됩니다. 이를 통해 전문가는 발표하는 주제의 성격과 관련이 있는지 조사할 수 있습니다. 이러한 이상 현상에 대해 유전학이 관련 역할을 하는지 연구하고 인지 및 감정.

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누가 담당하며 MEG는 주로 어디에 사용되나요?

이러한 뇌 평가 검사를 담당하는 전문 전문가는 방사선과 의사.

이 검사와 나머지 신경 영상 기술은 일반적으로 필요한 모든 기계를 사용할 수 있는 병원 환경에서 수행됩니다.

MEG를 수행하는 시스템은 장소에서 수행될 경우 환경이 생성할 강한 자기 신호에 의해 생성될 수 있는 간섭 어느.

이 테스트를 수행하려면 환자는 앉은 자세로 수용되고 자기 센서가 포함된 "헬멧"이 머리 위에 놓입니다.. MEG 측정을 제공하는 신호는 컴퓨터에 의해 감지됩니다.

'생체 내' 뇌 연구를 가능하게 하는 다른 기술

신경방사선 검사라고도 하는 신경영상 기술은 완전한 작동 상태에서 뇌 구조의 이미지를 얻을 수 있는 기술입니다. 이러한 기술 치료법을 찾기 위해 중추 신경계의 장애 또는 이상에 대한 연구를 허용합니다..

Del Abril 등에 따르면 (2009) 최근 몇 년간 가장 많이 사용되는 기법은 뇌파검사 외에 다음과 같다.

1. 컴퓨터 축방향 단층촬영(CT)

이 기술은 X-ray 기계에 연결된 컴퓨터를 통해 사용됩니다.. 목표는 다양한 각도에서 촬영한 일련의 세부적인 뇌 내부 이미지를 캡처하는 것입니다.

2. 핵자기공명(NMR)

이 기술을 개발하기 위해 대형 전자석, 전파 및 컴퓨터를 사용하여 뇌의 세부 이미지를 캡처합니다. MRI는 CT로 얻은 것보다 더 높은 품질의 이미지를 제공합니다.. 이 기술은 뇌 영상 연구의 돌파구였습니다.

3. 양전자 방출 단층 촬영(PET)

가장 침습적인 기술 중 하나로 간주됩니다. 그것은 뇌의 다른 영역의 대사 활동을 측정하는 데 사용됩니다.

이것 이것은 포도당에 결합하여 나중에 세포막에 결합하는 방사성 물질을 환자에게 주사함으로써 달성됩니다. 혈류를 통한 중추신경계.

포도당은 대사 활동이 가장 높은 부위에 빠르게 축적됩니다. 이를 통해 신진 대사 저하가 감지되는 경우 뇌의 특정 영역에서 뉴런 수의 감소를 식별 할 수 있습니다.

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4. 기능적 자기공명영상(fMRI)

이 기술은 특정 시간에 또는 일부 활동을 수행할 때 활성화되는 뇌 영역을 시각화하는 데 사용되는 또 다른 변형입니다. 이는 가장 활동적인 영역에서 혈액 내 산소 증가를 감지함으로써 달성됩니다. 다른 기능적 이미징 기술보다 더 나은 해상도의 이미지 제공.

5. 뇌파(EEG)

두개골에 전극을 부착하여 뇌의 전기적 활동을 측정하는 데 사용되는 기술은 1920년대에 시작되었습니다.

이 도구의 목적은 특정 행동 상태와 관련된 뇌파 패턴 조사 (NS. 예를 들어, 베타파는 각성 상태 및 각성 상태와 관련이 있습니다. 델타 파동은 수면과 관련이 있으며 또한 가능한 신경학적 변화를 감지할 수 있습니다(p. g., 간질).

MEG가 EEG에 비해 가지는 가장 큰 장점은 측정되는 자기장을 생성하는 뉴런 그룹의 3차원 위치를 밝힐 수 있다는 것입니다.

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자기뇌조영술의 장점과 단점

뇌를 이해할 수 있는 현실로 만들고 관련 데이터를 제공할 수 있는 모든 리소스와 마찬가지로, 자기뇌검사에는 특정 장점과 단점이 있습니다. 그들이 무엇인지 봅시다.

이점

Zhang, Zhang, Reynoso 및 Silva-Pereya(2014)에 따르면 이 혁신적인 뇌 측정 기술의 장점 중 다음이 두드러집니다.

앞서 말씀드린 것처럼 비침습적 검사이기 때문에 어떤 유형의 도구로 두개골 내부를 관통할 필요가 없습니다. 뇌의 다양한 영역에서 신경 전류에 의해 방출되는 자기장을 측정할 수 있도록 특화되어 있습니다. 더욱이 이것은 유일하게 완전히 비침습적인 신경영상 기술입니다. 물론, 그것의 사용은 아프지 않습니다.

또한 다음과 같은 가능성을 허용합니다. 장애가 있을 수 있다고 추론될 때 뇌의 기능적 이미지를 봅니다. 그러나 그것을 증명할 해부학적 증거는 없습니다. 그렇기 때문에 이 테스트는 뇌 활동의 국소 지점을 고정밀도로 보여줍니다.

발견된 또 다른 이점은 다음과 같은 가능성도 제공한다는 것입니다. 행동 반응을 방출하는 능력을 아직 획득하지 못한 영아를 검사합니다..

마지막으로 Maestu et al. (2005) MEG 신호는 다른 조직을 통과하여 저하되지 않습니다.; EEG에 의해 포착된 전류와 함께 발생하는 것. 이를 통해 자기뇌촬영술은 몇 밀리초 만에 직접 신경 신호를 측정할 수 있습니다.

단점

Maestu et al.에 따르면 (2005) MEG 선물 인지 연구 분야에서 결정적인 기술이 되는 것을 방해하는 몇 가지 제한 사항. 이러한 제한 사항은 다음과 같습니다.

• 뇌 깊숙한 곳에 있는 소스를 캡처하는 것은 불가능합니다.
• 테스트가 진행되는 환경에 대한 높은 민감도.