Micro Experimental Laboratory (MEL) is a third-generation integrated software system for experimental research. The researcher fills in forms, and MEL writes the experimental program, runs the experiments, and analyzes the data. MEL includes a form-based user interface, automatic programming, computer tutorials, a compiler, a real-time data acquisition system, database management, statistical analysis, and subject scheduling. It can perform most reaction time, questionnaire, and text comprehension experiments with little or no programming. It includes a Pascal-like programming language and can call routines written in standard languages. MEL operates on IBM PC compatible computers and supports most display controllers. MEL maintains millisecond timing with high-speed text and graphics presentation. MEL provides a systematic approach to dealing with nine concerns in running an experimental laboratory.

High-definition fiber tracking (HDFT) is a novel combination of processing, reconstruction, and tractography methods that can track white matter fibers from cortex, through complex fiber crossings, to cortical and subcortical targets with subvoxel resolution.To perform neuroanatomical validation of HDFT and to investigate its neurosurgical applications.Six neurologically healthy adults and 36 patients with brain lesions were studied. Diffusion spectrum imaging data were reconstructed with a Generalized Q-Ball Imaging approach. Fiber dissection studies were performed in 20 human brains, and selected dissection results were compared with tractography.HDFT provides accurate replication of known neuroanatomical features such as the gyral and sulcal folding patterns, the characteristic shape of the claustrum, the segmentation of the thalamic nuclei, the decussation of the superior cerebellar peduncle, the multiple fiber crossing at the centrum semiovale, the complex angulation of the optic radiations, the terminal arborization of the arcuate tract, and the cortical segmentation of the dorsal Broca area. From a clinical perspective, we show that HDFT provides accurate structural connectivity studies in patients with intracerebral lesions, allowing qualitative and quantitative white matter damage assessment, aiding in understanding lesional patterns of white matter structural injury, and facilitating innovative neurosurgical applications. High-grade gliomas produce significant disruption of fibers, and low-grade gliomas cause fiber displacement. Cavernomas cause both displacement and disruption of fibers.Our HDFT approach provides an accurate reconstruction of white matter fiber tracts with unprecedented detail in both the normal and pathological human brain. Further studies to validate the clinical findings are needed.

Mapping directions of influence in the human brain connectome represents the next phase in understanding its functional architecture. However, a host of methodological uncertainties have impeded the application of directed connectivity methods, which have primarily been validated via 'ground truth' connectivity patterns embedded in simulated functional MRI (fMRI) and magneto-/electro-encephalography (MEG/EEG) datasets. Such simulations rely on many generative assumptions, and we hence utilized a different strategy involving empirical data in which a ground truth directed connectivity pattern could be anticipated with confidence. Specifically, we exploited the established 'sensory reactivation' effect in episodic memory, in which retrieval of sensory information reactivates regions involved in perceiving that sensory modality. Subjects performed a paired associate task in separate fMRI and MEG sessions, in which a ground truth reversal in directed connectivity between auditory and visual sensory regions was instantiated across task conditions. This directed connectivity reversal was successfully recovered across different algorithms, including Granger causality and Bayes network (IMAGES) approaches, and across fMRI ('raw' and deconvolved) and source-modeled MEG. These results extend simulation studies of directed connectivity, and offer practical guidelines for the use of such methods in clarifying causal mechanisms of neural processing.

To compare the performance of multi-echo (ME) and time-division multiplexing (TDM) sequences for accelerated relaxation-diffusion MRI (rdMRI) acquisition and to examine their reliability in estimating accurate rdMRI microstructure measures.

Motivation: This study utilizes a custom-designed fiber crossing configuration based on anisotropic textile hollow fiber phantom and harnesses high-resolution 14T MRI to unravel manufactured fiber crossings at a microscopic scale. Goal(s): By applying structural tensor analysis in combination with eigenvalue decomposition, we have estimated underlying fiber orientations and visualized in multi-planar, directional-color-encoded maps. Approach: This innovative approach yielded precise angular measurements across the volume to delineate the expected fiber orientation and crossing angles, thereby validating the structural tensor method's efficacy in capturing complex fiber architecture within a controlled environment. Results: This Phantom can provide a ground truth for validating diffusion MRI based crossing assessments. Impact: This research presents a pivotal advancement for validating MRI-based fiber crossing, offering a novel phantom design for assessing the accuracy and limitations of MRI methods in resolving complex fiber architectures in biological tissues.