The development of MEG source reconstruction methods through models of human retinotopy

通过人类视网膜病变模型开发 MEG 源重建方法

基本信息

  • 批准号:
    EP/D039460/1
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 13.21万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    英国
  • 项目类别:
    Research Grant
  • 财政年份:
    2006
  • 资助国家:
    英国
  • 起止时间:
    2006 至 无数据
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Magnetoencephalography (MEG) is a brain scanning technique which allows one to make estimates of electrical activity in the human brain as it changes over milli-seconds. The technique has many advantages- it involves simply putting your head in a helmet, is extremely sensitive and has no adverse effects. The one major disadvange however is that we do not have all the information we need. That is, in order to say precisely where activity is taking place you have to make a guess about what is likely to be happening. It is the same problem we solve automatically when we go to the cinema. We only have two dimensions of information (the flat screen), and from that we make estimates of a three dimensional scene (a room with people in it). We are able to do this because we know things about the world, like the way shadows fall, and that people are all more or less the same size. The problem with imaging the brain of course is that we don't know much about it. We have been lucky however and found a rule that seems to give us reasonable brain images. This rule is that no two areas of the brain should be doing the same thing at the same time. In this grant we want to slightly change this rule and see what kind of an effect it has on our brain images. For example, we 'd like to allow bits of the brain that are right next to one another to do more or less the same thing. If the images get better (and we can judge this because we have other scanners that are slower but don't rely on a rule set) then we are on the right track. We will know more about how the brain works, and we will be able to produce millisecond by millisecond images of the brain working.
磁脑摄影(MEG)是一种脑扫描技术,它允许人们在人脑上的电活动估计,因为它会随着毫米的秒数而变化。该技术具有许多优势 - 它涉及将您的头放在头盔上,非常敏感并且没有不利影响。然而,一个主要的不符是我们没有所有需要的信息。也就是说,为了确切地说活动的发生何处,您必须猜测可能发生的事情。当我们去电影院时,这是我们自动解决的问题。我们只有两个信息(平屏)的两个维度,因此我们估计了一个三维场景(其中有人)。我们之所以能够这样做,是因为我们了解有关世界的事物,例如阴影下降的方式,人们或多或少的大小。当然,想象大脑的问题是我们对此并不了解。但是,我们很幸运,发现了一条规则,似乎可以为我们提供合理的大脑图像。该规则是,大脑的两个区域都不应同时做同样的事情。在这笔赠款中,我们希望稍微改变这一规则,看看它对我们的大脑图像产生了什么样的影响。例如,我们希望允许彼此相邻的大脑碎片或多或少地做同一件事。如果图像变得更好(我们可以判断这一点,因为我们还有其他扫描仪较慢,但不依赖规则集),那么我们就在正确的轨道上。我们将更多地了解大脑的工作原理,并且我们将能够通过大脑工作的毫秒来生产毫秒。

项目成果

期刊论文数量(3)
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