Imaging human brain function with techniques such as magnetoencephalography typically requires a subject to perform tasks while their head remains still within a restrictive scanner. This artificial environment makes the technique inaccessible to many people, and limits the experimental questions that can be addressed. For example, it has been difficult to apply neuroimaging to investigation of the neural substrates of cognitive development in babies and children, or to study processes in adults that require unconstrained head movement (such as spatial navigation). Here we describe a magnetoencephalography system that can be worn like a helmet, allowing free and natural movement during scanning. This is possible owing to the integration of quantum sensors, which do not rely on superconducting technology, with a system for nulling background magnetic fields. We demonstrate human electrophysiological measurement at millisecond resolution while subjects make natural movements, including head nodding, stretching, drinking and playing a ball game. Our results compare well to those of the current state-of-the-art, even when subjects make large head movements. The system opens up new possibilities for scanning any subject or patient group, with myriad applications such as characterization of the neurodevelopmental connectome, imaging subjects moving naturally in a virtual environment and investigating the pathophysiology of movement disorders.

Abstract Background Optically pumped magnetometers (OPMs) have made moving, wearable magnetoencephalography (MEG) possible. The OPMs typically used for MEG require a low background magnetic field to operate, which is achieved using both passive and active magnetic shielding. However, the background magnetic field is never truly zero Tesla, and so the field at each of the OPMs changes as the participant moves. This leads to position and orientation dependent changes in the measurements, which manifest as low frequency artefacts in MEG data. Objective We modelled the spatial variation in the magnetic field and used the model to predict the movement artefact found in a dataset. Methods We demonstrate a method for modelling this field with a triaxial magnetometer, then showed that we can use the same technique to predict the movement artefact in a real OPM-based MEG (OP-MEG) dataset. Results Using an 86-channel OP-MEG system, we found that this modelling method maximally reduced the power spectral density of the data by 26.2 ± 0.6 dB at 0 Hz, when applied over 5 s non-overlapping windows. Conclusion The magnetic field inside our state-of-the art magnetically shielded room can be well described by low-order spherical harmonic functions. We achieved a large reduction in movement noise when we applied this model to OP-MEG data. Significance Real-time implementation of this method could reduce passive shielding requirements for OP-MEG recording and allow the measurement of low-frequency brain activity during natural participant movement.

Abstract The evolution of human cognitive function is reliant on complex social interactions which form the behavioural foundation of who we are. These social capacities are subject to dramatic change in disease and injury; yet their supporting neural substrates remain poorly understood. Hyperscanning employs functional neuroimaging to simultaneously assess brain activity in two individuals and offers the best means to understand the neural basis of social interaction. However, present technologies are limited, either by poor performance (low spatial/temporal precision) or unnatural scanning environment (claustrophobic scanners, with interactions via video). Here, we solve this problem by developing a new form of hyperscanning using wearable magnetoencephalography (MEG). This approach exploits quantum sensors for MEG signal detection, in combination with high-fidelity magnetic field control – afforded by a novel “matrix coil” system – to enable simultaneous scanning of two freely moving participants. We demonstrate our approach in a somatosensory task and an interactive ball game. Despite large and unpredictable subject motion, sensorimotor brain activity was delineated clearly in space and time, and correlation of the envelope of neuronal oscillations between people was demonstrated. In sum, unlike existing modalities, wearable-MEG combines high fidelity data acquisition and a naturalistic setting, which will facilitate a new generation of hyperscanning.

Abstract Optically-pumped magnetometers (OPMs) offer the potential for a step change in magnetoencephalography (MEG) enabling wearable systems that: provide improved data quality; accommodate any subject group; allow data capture during movement and offer a reduction in costs. However, OPM-MEG is still a nascent technology and, to realise its potential, it must be shown to facilitate key neuroscientific measurements, such as the characterisation of human brain networks. Networks, and the connectivities that underlie them, have become a core area of neuroscientific investigation, and their importance is underscored by many demonstrations of their perturbation in brain disorders. Consequently, a demonstration of network measurements via OPM-MEG would be a significant step forward. Here, we aimed to show that a wearable 50-channel OPM-MEG system enables characterisation of the electrophysiological connectome. To this end, we characterise connectivity in the resting state and during a simple visuo-motor task, using both OPM-MEG and a state-of-the-art 275-channel cryogenic MEG device. Our results show that connectome matrices from OPM and cryogenic systems exhibit an extremely high degree of similarity, with correlation values >70 %. This value is not measurably different to the correlation observed between connectomes measured in different subject groups, on a single scanner. In addition, similar differences in connectivity between individuals (scanned multiple times) were observed in cryogenic and OPM-MEG data, again demonstrating the fidelity of OPM-MEG data. This demonstration shows that a nascent OPM-MEG system offers results similar to a cryogenic device, even despite having ∼5 times fewer sensors. This adds weight to the argument that OPMs will ultimately supersede cryogenic sensors for MEG measurement.

We test the feasibility of an optically pumped magnetometer-magnetoencephalographic (OP-MEG) system for the measurement of human cerebellar activity. This is to our knowledge the first study investigating the human cerebellar electrophysiology using OPMs. As a proof of principle, we use an air-puff stimulus to the eyeball in order to elicit cerebellar activity that is well characterised in non-human models. In three subjects, we observe an evoked component at approx. 50ms post-stimulus, followed by a second component at approx. 85-115 ms post-stimulus. Source inversion localises both components in the cerebellum, while control experiments exclude potential sources elsewhere. We also assess the induced oscillations, with time-frequency decompositions, and identify the source in the occipital lobe, a region expected to be active in our paradigm. We conclude that the OP-MEG technology offers a promising way to advance the understanding of the information processing mechanisms in the human cerebellum.

Magnetoencephalography (MEG) is a powerful technique for functional neuroimaging, offering a non-invasive window on brain electrophysiology. MEG systems have traditionally been based on cryogenic sensors which detect the small extracranial magnetic fields generated by synchronised current in neuronal assemblies, however such systems have fundamental limitations. In recent years quantum-enabled devices, called optically-pumped magnetometers (OPMs), have promised to lift those restrictions, offering an adaptable, motion-robust MEG device, with improved data quality, at reduced cost. However, OPM-MEG remains a nascent technology, and whilst viable systems exist, most employ small numbers of sensors sited above targeted brain regions. Here, building on previous work, we construct a wearable OPM-MEG system with whole-head coverage based upon commercially available OPMs, and test its capabilities to measure alpha, beta and gamma oscillations. We design two methods for OPM mounting; a flexible (EEG-like) cap and rigid (additively-manufactured) helmet. Whilst both designs allow for high quality data to be collected, we argue that the rigid helmet offers a more robust option with significant advantages for reconstruction of field data into 3D images of changes in neuronal current. Using repeat measurements in two participants, we show signal detection for our device to be highly robust. Moreover, via application of source-space modelling, we show that, despite having 5 times fewer sensors, our system exhibits comparable performance to an established cryogenic MEG device. While significant challenges still remain, these developments provide further evidence that OPM-MEG is likely to facilitate a step change for functional neuroimaging.

Traditional magnetoencephalographic (MEG) brain imaging scanners consist of a rigid sensor array surrounding the head; this means that they are maximally sensitive to superficial brain structures. New technology based on optical pumping means that we can now consider more flexible and creative sensor placement. Here we explored the magnetic fields generated by a model of the human hippocampus not only across scalp but also at the roof of the mouth. We found that simulated hippocampal sources gave rise to dipolar field patterns with one scalp surface field extremum at the temporal lobe and a corresponding maximum or minimum at the roof of the mouth. We then constructed a fitted dental mould to accommodate an Optically Pumped Magnetometer (OPM). We collected data using a previously validated hippocampal-dependent task to test the empirical utility of a mouth-based sensor, with an accompanying array of left and right temporal lobe OPMs. We found that the mouth sensor showed the greatest task-related theta power change. We also found that, as predicted by the simulations, the mouth sensor was anti-correlated with those on over the temporal lobes. We found that this sensor had a mild effect on the reconstructed power in the hippocampus (~10% change) but that coherence images between the mouth sensor and reconstructed source images showed a global maximum in the right hippocampus. We conclude that augmenting a scalpbased MEG array with sensors in the mouth shows unique promise for both basic scientists and clinicians interested in interrogating the hippocampus.

Several new technologies have recently emerged promising new MEG systems in which the sensors can be placed close to the scalp. One such technology, Optically Pumped Magnetometry MEG (OP-MEG) allows for a scalp mounted flexible system that provides field measurements within mm of the scalp surface. A question that arises in developing on-scalp systems, such as OP-MEG scanners, is: how many sensors are necessary to achieve adequate performance/spatial discrimination? There are many factors to consider in answering this question such as the signal to noise ratio (SNR), the locations and depths of the sources of interest, the density of spatial sampling, sensor gain errors (due to interference, subject movement, cross-talk, etc.) and, of course, the desired spatial discrimination. In this paper, we provide simulations which show the impact these factors have on designing sensor arrays for wearable MEG. While OP-MEG has the potential to provide high information content at dense spatial samplings, we find that adequate spatial discrimination of sources (<1cm) can be achieved with relatively few sensors (<100) at coarse spatial samplings (~30mm) at high SNR. Comparable discrimination for traditional cryogenic systems require far more channels by these same metrics. Finally we show that sensor gain errors have the greatest impact on discrimination between deep sources at high SNR.