磁腦電圖（MEG）是一種功能強大的神經成像技術，為(wei) 大腦電生理學提供非侵入性窗口。傳(chuan) 統的MEG係統基於(yu) 低溫傳(chuan) 感器，它可以檢
測由神經元組件中的同步電流產(chan) 生的顱外小磁場，但是這種係統有基本的局限性。近年來，一種名為(wei) “光泵磁力儀(yi) ”(OPMs)的量子設
備有望解除這些限製，提供一種適應性強、可運動強健的、數據質量更好、成本更低的磁圖儀(yi) 。然而，OPM-MEG仍然是一項新興(xing) 技
術，雖然有可行的係統存在，但大多數都使用了位於(yu) 目標大腦區域上方的少量傳(chuan) 感器。
磁腦電圖（MEG）是一種功能強大的神經成像技術，可提供有關(guan) 腦電生理學的非侵入性窗口。傳(chuan) 統的MEG係統基於(yu) 低溫傳(chuan) 感器，它可
以檢測由神經元組件中的同步電流產(chan) 生的顱外小磁場，但是這種係統有基本的局限性。近年來，一種名為(wei) “光泵磁力儀(yi) ”(OPMs)的量
子設備有望解除這些限製，提供一種適應性強、可運動強健的、數據質量更好、成本更低的磁圖儀(yi) 。
全球首款基於(yu) Quspin傳(chuan) 感器的50通道腦磁圖記錄儀(yi) 陣列，在諾丁漢大學的彼得·曼斯菲爾德爵士影像中心已經投入運營。該係統使用安
裝在頭皮上（使用類似EEG的柔性帽）的Gen-2 QZFM來測量由流過神經元組件的電流產(chan) 生的磁場。通過這種方式，它可以直接和非
侵入性地推斷人腦電生理學。該係統放置在專(zhuan) 用的磁屏蔽室【如需磁屏蔽室可聯係昊量光電工程師】，這樣可以減少環境電磁幹擾，並
限製靜電（地球）場。這種精確的磁場控製，加上輕便的安裝在頭皮上的傳(chuan) 感器和帽子，使MEG測量成為(wei) 可能，即使受試者在測量過
程中移動(Boto et al, Nature, 2018)。
FIG1：顯示了安裝在誌願者頭上的Quspin零場磁力計陣列圖像
作為(wei) 第一次演示該50通道的腦磁設備，我們(men) 采用了一個(ge) 視覺眼肌運動的任務。研究人員向受試者展示了一個(ge) 由同心圓組成的視覺刺激
圖形(稱為(wei) 圓形光柵)。當視覺刺激圖像在屏幕的同時，受試者被要求移動他們(men) 的手指。共計進行100次試驗，每次試驗持續7s，屏幕上
光柵顯示的時間為(wei) 2.5到3s。在OPM-MEG數據采集之後，使用一種新開發的光學掃描技術測量了傳(chuan) 感器在頭皮上的位置和方向。對
OPM放置的準確了解允許使用波束形成器進行數據建模，以精確確定大腦中任何可測量的神經磁作用起源。
圖2顯示了這些實驗的結果。左側(ce) 麵板顯示通過光學掃描確定的OPM在頭皮上的位置。中間和右側(ce) 麵板分別顯示了被測大腦在視覺皮層
和運動皮層中功能。我們(men) 能夠測量高精度的MEG數據，該數據表明呈現的視覺刺激引起了初級視覺皮層55-70 Hz“伽馬”振蕩的增
加。同時，手指運動導致運動過程中β振蕩的下降，緊隨刺激後，運動後的運動量增加至基線以上（稱為(wei) β反彈）。該β振蕩反應被證明
為(wei) 很好地定位於(yu) 初級感覺運動皮層。
FIG2：為(wei) 50通道設備的實驗結果。左麵板：數字化的OPM在頭皮表麵的位置。中央麵板：視覺刺激引起的55-70 Hz“伽馬”振蕩。
右上方的圖顯示了一個(ge) 時間頻率頻譜圖，其中X軸為(wei) 時間，Y軸為(wei) 神經振蕩的頻率。黃色顯示神經振蕩增加，而藍色顯示減少。注意高
頻活動。在大腦圖像中，突出顯示的區域表明該伽瑪活動很好地映射到初級視覺皮層。右麵板：等效時間頻率頻譜圖和用於(yu) β調製的功
能圖像。請注意，在任務執行過程中，α（8-13 Hz）和β（13-30 Hz）振蕩幅度的損失均與(yu) 手指移動有關(guan) 。圖像顯示，β調製位於(yu) 初級
運動皮層。
這些實驗是首次運用大型QuSpin磁力計陣列。結果表明，我們(men) 可以通過較高的傳(chuan) 感器數量獲得高保真度的神經影像數據。將傳(chuan) 感器陣
列與(yu) 磁屏蔽和新穎的線圈設計相結合，意味著受試者可以在數據采集過程中移動。此外，使用光學掃描可以確定傳(chuan) 感器位置，從(cong) 而準確
確定腦功能起源的位置，在這種情況下，可以在單個(ge) 實驗中定位到多個(ge) 腦區域。這些初步結果是邁向全頭OPM-MEG設備的重要一
步。隨著適應於(yu) 任何頭部形狀的靈活性的提高，實現新穎實驗範式的運動容差以及極高質量的數據，這為(wei) 神經科學實驗提供了一個(ge) 新的
台階。
References：
Ryan M. Hill1*, Elena Boto, Molly Rea, Niall Holmes, James Leggett et al. Multi-Channel Whole-Head OPM-MEG: Helmet
Design and a Comparison with a Conventional System. 2020.
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