Evaluation of language dominance is an essential step prior to epilepsy surgery. There is no consensus on an optimal methodology for determining language dominance using magnetoencephalography (MEG). Oscillatory dynamics are increasingly recognized as being of fundamental importance for brain function and dysfunction. Using task-related beta power modulations in MEG, we developed an analysis framework for localizing and lateralizing areas relevant to language processing in patients with focal epilepsy. We examined MEG responses from 29 patients (age 42±13 years, 15M/14F) during auditory description naming (ADN) and visual picture naming (PN). MEG data were preprocessed using a combination of spatiotemporal filtering, signal thresholding, and ICA decomposition. Beta-band 17-25Hz power decrements were examined at both sensor and source levels. Volumetric grids of anatomical source space were constructed in MNI space at 8mm isotropic resolution, and beta-band power changes were estimated using the dynamic imaging of coherent sources beamformer technique. A 600ms temporal-window that ends 100ms before speech onset was selected for analysis, to focus on later stages of word production such as phonologic selection and motor speech preparation. Cluster-based permutation testing was employed for patient- and group-level statistical inferences. Automated anatomic labeling atlas-driven laterality indices (LIs) were computed for 13 left and right language- and motor speech-related cortical regions. Group localization of ADN and PN consistently revealed significant task-related decrements of beta-power within language-related areas in the frontal, temporal and parietal lobes as well as motor-related regions of precentral/premotor and postcentral/somatomotor gyri. A region-of-interest analysis of ADN and PN suggested a strong correlation of r=0.74 (p<0.05, FDR corrected) between the two tasks within the language-related brain regions, with the highest spatial overlap in the prefrontal areas. Laterality indices (LIs) consistently showed left dominance (LI > 0.1) for most individuals (93% and 82% during ADN and PN, respectively), with average LIs of 0.40±0.25 and 0.34±0.20 for ADN and PN, respectively. Source analysis of task-related beta power decrements appears to be a reliable method for lateralizing and localizing brain activations associated with language processing in patients with epilepsy.

中文翻译：

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听觉和视觉命名期间来自 MEG beta 功率调制的映射语言

评估语言优势是癫痫手术前的一个重要步骤。对于使用脑磁图 (MEG) 确定语言优势的最佳方法没有达成共识。振荡动力学越来越被认为对大脑功能和功能障碍至关重要。在 MEG 中使用与任务相关的 beta 功率调制，我们开发了一个分析框架，用于定位和侧化与局灶性癫痫患者的语言处理相关的区域。我们检查了 29 名患者（年龄 42±13 岁，15M/14F）在听觉描述命名 (ADN) 和视觉图片命名 (PN) 期间的 MEG 反应。MEG 数据使用时空滤波、信号阈值和 ICA 分解的组合进行预处理。在传感器和源级别检查了 Beta 波段 17-25Hz 功率衰减。在 MNI 空间中以 8mm 各向同性分辨率构建解剖源空间的体积网格，并使用相干源波束成形技术的动态成像估计 β 波段功率变化。选择在语音开始前 100 毫秒结束的 600 毫秒时间窗口进行分析，以关注单词产生的后期阶段，例如语音选择和运动语音准备。基于集群的排列测试用于患者和组级统计推断。计算了 13 个左右语言和运动语音相关的皮层区域的自动解剖标记图谱驱动的侧向指数 (LI)。ADN 和 PN 的群体定位一致显示，在额叶的语言相关区域内，与任务相关的 β 功率显着下降，颞叶和顶叶以及中央前/运动前和中央后/躯体运动回的运动相关区域。ADN 和 PN 的感兴趣区域分析表明，与语言相关的大脑区域内的两个任务之间存在 r=0.74（p<0.05，FDR 校正）的强相关性，前额叶区域的空间重叠最高。对于大多数个体（在 ADN 和 PN 期间分别为 93% 和 82%），横向指数 (LI) 始终显示左侧优势 (LI > 0.1)，ADN 和 PN 的平均 LI 分别为 0.40±0.25 和 0.34±0.20。与任务相关的 β 功率衰减的源分析似乎是一种可靠的方法，可用于偏侧化和定位与癫痫患者的语言处理相关的大脑激活。ADN 和 PN 的感兴趣区域分析表明，与语言相关的大脑区域内的两个任务之间存在 r=0.74（p<0.05，FDR 校正）的强相关性，前额叶区域的空间重叠最高。对于大多数个体（在 ADN 和 PN 期间分别为 93% 和 82%），横向指数 (LI) 始终显示左侧优势 (LI > 0.1)，ADN 和 PN 的平均 LI 分别为 0.40±0.25 和 0.34±0.20。与任务相关的 β 功率降低的源分析似乎是一种可靠的方法，可用于偏侧化和定位与癫痫患者的语言处理相关的大脑激活。ADN 和 PN 的感兴趣区域分析表明，与语言相关的大脑区域内的两个任务之间存在 r=0.74（p<0.05，FDR 校正）的强相关性，前额叶区域的空间重叠最高。对于大多数个体（在 ADN 和 PN 期间分别为 93% 和 82%），横向指数 (LI) 始终显示左侧优势 (LI > 0.1)，ADN 和 PN 的平均 LI 分别为 0.40±0.25 和 0.34±0.20。与任务相关的 β 功率衰减的源分析似乎是一种可靠的方法，可用于偏侧化和定位与癫痫患者的语言处理相关的大脑激活。在前额叶区域具有最高的空间重叠。对于大多数个体（在 ADN 和 PN 期间分别为 93% 和 82%），横向指数 (LI) 始终显示左侧优势 (LI > 0.1)，ADN 和 PN 的平均 LI 分别为 0.40±0.25 和 0.34±0.20。与任务相关的 β 功率衰减的源分析似乎是一种可靠的方法，可用于偏侧化和定位与癫痫患者的语言处理相关的大脑激活。在前额叶区域具有最高的空间重叠。对于大多数个体（在 ADN 和 PN 期间分别为 93% 和 82%），横向指数 (LI) 始终显示左侧优势 (LI > 0.1)，ADN 和 PN 的平均 LI 分别为 0.40±0.25 和 0.34±0.20。与任务相关的 β 功率衰减的源分析似乎是一种可靠的方法，可用于偏侧化和定位与癫痫患者的语言处理相关的大脑激活。