磁腦電圖（MEG）是一種功能強大的神經(jīng)成像技術陷谱，為大腦電生理學提供非侵入性窗口烙博。傳統(tǒng)的MEG系統(tǒng)基于低溫傳感器，它可以檢
測由神經(jīng)元組件中的同步電流產(chǎn)生的顱外小磁場烟逊，但是這種系統(tǒng)有基本的局限性渣窜。近年來，一種名為“光泵磁力儀”(OPMs)的量子設
備有望解除這些限制宪躯，提供一種適應性強乔宿、可運動強健的、數(shù)據(jù)質量更好访雪、成本更低的磁圖儀详瑞。然而，OPM-MEG仍然是一項新興技
術臣缀，雖然有可行的系統(tǒng)存在坝橡，但大多數(shù)都使用了位于目標大腦區(qū)域上方的少量傳感器。
磁腦電圖（MEG）是一種功能強大的神經(jīng)成像技術精置，可提供有關腦電生理學的非侵入性窗口计寇。傳統(tǒng)的MEG系統(tǒng)基于低溫傳感器，它可
以檢測由神經(jīng)元組件中的同步電流產(chǎn)生的顱外小磁場，但是這種系統(tǒng)有基本的局限性番宁。近年來蹲堂，一種名為“光泵磁力儀”(OPMs)的量
子設備有望解除這些限制，提供一種適應性強贝淤、可運動強健的、數(shù)據(jù)質量更好政供、成本更低的磁圖儀播聪。
全球首款基于Quspin傳感器的50通道腦磁圖記錄儀陣列，在諾丁漢大學的彼得·曼斯菲爾德爵士影像中心已經(jīng)投入運營布隔。該系統(tǒng)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(jīng)元組件的電流產(chǎn)生的磁場离陶。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衅檀。該系統(tǒng)放置在專用的磁屏蔽室【如需磁屏蔽室可聯(lián)系昊量光電工程師】招刨，這樣可以減少環(huán)境電磁干擾，并
限制靜電（地球）場哀军。這種精確的磁場控制沉眶，加上輕便的安裝在頭皮上的傳感器和帽子，使MEG測量成為可能杉适，即使受試者在測量過
程中移動(Boto et al, Nature, 2018)谎倔。
FIG1：顯示了安裝在志愿者頭上的Quspin零場磁力計陣列圖像
作為第一次演示該50通道的腦磁設備，我們采用了一個視覺眼肌運動的任務猿推。研究人員向受試者展示了一個由同心圓組成的視覺刺激
圖形(稱為圓形光柵)片习。當視覺刺激圖像在屏幕的同時，受試者被要求移動他們的手指蹬叭。共計進行100次試驗藕咏，每次試驗持續(xù)7s，屏幕上
光柵顯示的時間為2.5到3s秽五。在OPM-MEG數(shù)據(jù)采集之后孽查，使用一種新開發(fā)的光學掃描技術測量了傳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(shù)據(jù)建模筝蚕，以精確確定大腦中任何可測量的神經(jīng)磁作用起源卦碾。
圖2顯示了這些實驗的結果。左側面板顯示通過光學掃描確定的OPM在頭皮上的位置起宽。中間和右側面板分別顯示了被測大腦在視覺皮層
和運動皮層中功能洲胖。我們能夠測量高精度的MEG數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)表明呈現(xiàn)的視覺刺激引起了初級視覺皮層55-70 Hz“伽馬”振蕩的增
加坯沪。同時绿映，手指運動導致運動過程中β振蕩的下降，緊隨刺激后，運動后的運動量增加至基線以上（稱為β反彈）叉弦。該β振蕩反應被證明
為很好地定位于初級感覺運動皮層丐一。
FIG2：為50通道設備的實驗結果。左面板：數(shù)字化的OPM在頭皮表面的位置淹冰。中央面板：視覺刺激引起的55-70 Hz“伽馬”振蕩库车。
右上方的圖顯示了一個時間頻率頻譜圖，其中X軸為時間樱拴，Y軸為神經(jīng)振蕩的頻率柠衍。黃色顯示神經(jīng)振蕩增加，而藍色顯示減少晶乔。注意高
頻活動珍坊。在大腦圖像中，突出顯示的區(qū)域表明該伽瑪活動很好地映射到初級視覺皮層正罢。右面板：等效時間頻率頻譜圖和用于β調制的功
能圖像阵漏。請注意，在任務執(zhí)行過程中翻具，α（8-13 Hz）和β（13-30 Hz）振蕩幅度的損失均與手指移動有關履怯。圖像顯示，β調制位于初級
運動皮層呛占。
這些實驗是首次運用大型QuSpin磁力計陣列虑乖。結果表明，我們可以通過較高的傳感器數(shù)量獲得高保真度的神經(jīng)影像數(shù)據(jù)晾虑。將傳感器陣
列與磁屏蔽和新穎的線圈設計相結合疹味，意味著受試者可以在數(shù)據(jù)采集過程中移動。此外帜篇，使用光學掃描可以確定傳感器位置糙捺，從而準確
確定腦功能起源的位置，在這種情況下笙隙，可以在單個實驗中定位到多個腦區(qū)域洪灯。這些初步結果是邁向全頭OPM-MEG設備的重要一
步。隨著適應于任何頭部形狀的靈活性的提高竟痰，實現(xiàn)新穎實驗范式的運動容差以及極高質量的數(shù)據(jù)签钩，這為神經(jīng)科學實驗提供了一個新的
臺階。
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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