Method Article

تحليل بيانات النشاط القشري النوعي والمقارن من تجربة الطيف الوظيفية القريبة من الأشعة تحت الحمراء التي تطبق تصميم الكتلة

DOI:

10.3791/61836

⸱

December 3rd, 2020

 ,  ,  ,  , 
1Department of Neurosurgery, Faculty of Medicine, Fukuoka University, 2Department of Rehabilitation Medicine, Fukuoka University Hospital, 3Department of Preventive Medicine and Public Health, Faculty of Medicine, Fukuoka University, 4Department of Neurology, Fukuoka University Hospital

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

نحن نصف تحليل الموجات المستمرة الوظيفية بالقرب من الأشعة تحت الحمراء تجربة التحليل الطيفي باستخدام تصميم كتلة مع مهمة الحسية. ولزيادة موثوقية تحليل البيانات، استخدمنا رسم الخرائط الاحصائية الاحصائية العامة الخطية النوعية القائمة على النماذج والنماذج المختلطة الهرمية المقارنة للقنوات المتعددة.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تلعب دراسات التصوير العصبي دورا محوريا في تقييم الحالات العصبية قبل مقابل ما بعد التدخل مثل إعادة التأهيل والعلاج الجراحي. من بين العديد من تقنيات التصوير العصبي المستخدمة لقياس نشاط الدماغ ، يمكن التحليل الطيفي الوظيفي القريب من الأشعة تحت الحمراء (fNIRS) من تقييم الأنشطة القشرية الديناميكية من خلال قياس مستويات الهيموغلوبين المحلية المشابهة للتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI). أيضا ، بسبب تقييد أقل المادية في fNIRS ، يمكن تقييم المتغيرات المتعددة من المهام الحسية الحركية. وقد طورت العديد من المختبرات عدة طرق لتحليل بيانات fNIRS؛ ومع ذلك، وعلى الرغم من أن المبادئ العامة هي نفسها، لا توجد طريقة موحدة عالميا. هنا، نقدم الأساليب النوعية والتحليلية المقارنة للبيانات التي تم الحصول عليها من تجربة fNIRS متعددة القنوات باستخدام تصميم الكتلة. للتحليل النوعي، استخدمنا برنامجا ل NIRS كنهج أحادي المتغيرات الشامل استنادا إلى النموذج الخطي المعمم. يظهر تحليل NIRS-SPM نتائج نوعية لكل جلسة من خلال تصور المنطقة المنشطة أثناء المهمة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام الرقمن ثلاثي الأبعاد غير الغازي لتقدير مواقع قناة fNIRS بالنسبة للدماغ. 11- ولتثبت النتائج التي توصل إليها نظام NIRS-SPM، يمكن تحليل اتساع التغيرات في مستويات الهيموغلوبين الناجمة عن المهمة الحسية الحركية إحصائيا بمقارنة البيانات التي تم الحصول عليها من جلستين مختلفتين (قبل وبعد التدخل) لنفس موضوع الدراسة باستخدام نموذج مختلط هرمي متعدد القنوات. يمكن استخدام أساليبنا لقياس تحليل ما قبل التدخل مقابل ما بعده في مجموعة متنوعة من الاضطرابات العصبية مثل اضطرابات الحركة والأمراض الدماغية الوعائية والاضطرابات العصبية النفسية.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

يلعب التأهيل العصبي دورا مهما في التعافي الوظيفي بعد الاضطراب الحسي الحركي. لتوضيح آليات التعافي الوظيفي المرتبط بالبلاستيك العصبي، تم استخدام تقنيات التصوير العصبي المختلفة، مثل التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI)، والتصوير المقطعي لانبعاثات البوزيترون (PET)، والتصوير الكهربائي ل الدماغ (EEG)، والتنظير الطيفي الوظيفي القريب من الأشعة تحت الحمراء (fNIRS). طرائق التصوير المختلفة لها مزايا وعيوب مختلفة. على الرغم من أن جهاز الرنين المغناطيسي هو الجهاز الأكثر شيوعا ، إلا أنه يتأثر بالمجالات المغناطيسية ، وبه تكلفة عالية ، وتقييد مادي مرتفع ، ومهام حسية محدودة1،2،3،4. جهاز fNIRS تبرز باعتبارها التصوير العصبي البصري غير الباضعة ولها دقة المكانية أقل نسبيا، ولكن لديها دقة زمنية أفضل من التصوير بالرنين المجاري4. fNIRS مناسبة عند التحقق من آثار العلاج لأنه يقارن بين آثار ما قبل مقابل ما بعد التدخل، والمهام الحركية الديناميكية، والمحمولة، ويعمل أكثر في البيئات الطبيعية من fMRI1،2،4. وقد أفيد أن NIRS أن تكون أكثر ملاءمة في مجالات الأمراض الدماغية الوعائية, اضطرابات الصرع, إصابة الدماغ الشديدة, مرض باركنسون, وضعف الإدراك1,5. وفيما يتعلق بالمهام الحسية الحركية، فهو يستخدم على نطاق واسع في المشية والتوازن الدائم6و7و8ووظيفة الطرف العلوي (الإمساك باليد، والتنصت على الإصبع)8و9وتدريب المهارات الحركيةالمعقدة 10و11والروبوتات12و13و14و15وواجهة الدماغ والكمبيوتر16و17و18. ويستند fNIRS على مبادئ التصوير العصبي البصري واقتران الأوعية الدموية العصبية، والتي تقيس النشاط الأيضي القشري، وزيادة تدفق الدم، وبالتالي النشاط القشري والإشارات الثانوية19. وقد أفيد fNIRS إشارات أن لها علاقات قوية مع إشارات من الدم الأكسجين تعتمد على مستوى20fMRI . يستخدم fNIRS الموجة المستمرة قانون البيرة لامبرت المعدل لتحديد التغيرات في الهيموغلوبين المؤكسيج (HbO2)ومستويات تركيز الهيموغلوبين الهوكسيجين (HHb) القشرية استنادا إلى التغيرات المقاسة في توهين ضوء النطاق العريض القريب من الأشعة تحت الحمراء21،22. لأنه لم يكن من الممكن لقياس الفرق عامل طول المسار (DPF) باستخدام نظام NIRS الموجة المستمرة، افترضنا أن DPF كان ثابتا وأن التغيرات إشارة الهيموغلوبين كان يشار إليها في وحدات التعسفي من ميليمول ملليمتر (mM × مم)2،18.

وينبغي لتجارب ال FNIRS أن تختار أكثر الطرق ملاءمة بما في ذلك إعدادات المسبار، وتصميمات التجربة، وأساليب التحليل. وفيما يتعلق بإعداد المسبار، فإن الطريقة الدولية 10-20 المستخدمة في قياس تخطيط كهربية الدماغ هي معيار الإعداد الذي يستخدمه العديد من الباحثين في التصوير العصبي. في السنوات الأخيرة، تم استخدام إعدادات التنسيق على أساس الدماغ القياسي على أساس إحداثيات معهد مونتريال العصبي (MNI). تستخدم التجربة تصميم كتلة ، يستخدم عادة للمهام الحسية الحركية ، وتصميما متعلقا بالحدث. هذه طريقة لمقارنة التغيرات في تركيز الهيموغلوبين في الراحة وأثناء المهام. مستويات تركيز HbO2 زيادة ومستويات تركيز HHb تنخفض مع التغيرات في تدفق الدم الدماغي المرتبطة النشاط القشري تعتمد على المهمة. 10- ورغم وجود أساليب تحليل مختلفة، فإن البرمجيات الحرة للمعهد الوطني للإبلاغ عن الألغام - نظام الإدارة الوطنية تمكن من إجراء تحليل مماثل لرسم الخرائط الإحصائية البارامترية (SPM) للمعهد. يستخدم علاج بيانات NIRS نهجا أحادي المتغيرات الجماعية استنادا إلى النموذج الخطي العام (GLM). عند إجراء تحليل نشاط الدماغ المعتمد على المهام ، يمكن أن تتأثر قياسات fNIRS بالنشاط العصبي المثار أو غير المثار والتدخلات الفسيولوجية الجهازية (معدل ضربات القلب وضغط الدم ومعدل التنفس ونشاط الجهاز العصبي اللاإرادي) في المقصورة الدماغية وخارج الدماغ23. لذلك ، فإن معالجة ما قبل التحليل ، والتصفية ، وتحويل الموجة ، وتحليل المكون الرئيسي مفيدة23. وفيما يتعلق تصفية والتحف من معالجة البيانات باستخدام NIRS-SPM، تم استخدام تصفية تمريرمنخفضة 9 وطول وصف الحد الأدنى الموجي (Wavelet-MDL)24 detrending للتغلب على الحركة أو مصادر أخرى من الضوضاء / القطع الأثرية. للحصول على تفاصيل هذه الطريقة التحليلية، راجع تقرير يي وآخرون25. على الرغم من وجود تقارير تستخدم SPM فقط ، إلا أنها ليست سوى فهرس نوعي عن طريق تحليل الصور ، ونظرا لانخفاض الدقة المكانية ل NIRS ، فإن الحذر الشديد مطلوب لتحليل المجموعة. وعلاوة على ذلك، عندما يكون برنامج إدارة القنوات ثابتا، لا ينبغي إجراء مقارنات رقمية بين القنوات والأفراد، ولكن يمكن التحقق من الفرق في التغييرات في كل قناة. بناء على الشروط المذكورة أعلاه، من أجل استكمال نتائج تحليل مجموعة NIRS-SPM، استخدمنا طريقة التحليل الأصلية للتحليل متعدد القنوات بعد تحسين دقة التسجيل المكاني. قارن هذا التحليل متعدد القنوات سعة التغيير في مستويات HbO2 وHHB بين فترات الراحة وفترات العمل في كل قناة قبل وبعد العلاج مباشرة باستخدام نماذج مختلطة هرمية مع تدخلات ثابتة (قبل أو بعد) ، وفترات محددة (الراحة أو على المهمة) ، والآثار الفردية العشوائية.

وبهذه الطريقة، هناك عدة أساليب لقياس وتحليل ال FNIRS؛ ومع ذلك، لم يتم تأسيس أي أسلوب قياسي. في هذه الورقة ، نقدم أساليبنا ، ورسم الخرائط البارامترية الإحصائية النوعية القائمة على GLM والنموذج المختلط الهرمي متعدد المستويات المقارنة ، لتحليل البيانات التي تم الحصول عليها من تجربة fNIRS متعددة القنوات لما قبل التدخل مقابل ما بعده باستخدام تصميم الكتلة مع المهام الحسية الحركية.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

تمت الموافقة على هذه الدراسة من قبل مجلس المراجعة المؤسسية (IRB) التابع لجامعة فوكوكا في اليابان (IRB No. 2017M017). وقبل المشاركة، قدم جميع المرضى موافقة خطية مستنيرة.

1. إعداد تجربة fNIRS

ملاحظة: تم استخدام نظام NIRS متعدد القنوات مستمر الموجة المستندة إلى الليزر لهذه التجربة. وكانت الأطوال الموجية للضوء القريب من الأشعة تحت الحمراء 780 نانومتر، و 805 نانومتر، و 830 نانومتر، وتم تحديد معدل أخذ العينات عند 7.8 هرتز. وكان الوقت والدقة المكانية (المسافة بين جهاز بث الضوء ومسبار الكاشف) 0.13 s و 3.0 سم، على التوالي.

  1. تعيين جهاز fNIRS في مكان مظلم بدون ضجيج. إجراء التجارب في درجة حرارة الغرفة. بدء تشغيل أداة fNIRS 30 دقيقة قبل التجربة.
    ملاحظة: يتم استخدام أنظمة fNIRS تحت درجة الحرارة والرطوبة التي تسيطر عليها الظروف لضمان التشغيل المستقر للمعدات26.
  2. استخدام قبعات الرأس كاملة لتسجيل fNIRS وإرفاق غطاء الرأس على رأس الموضوع بحيث يقع الموقف المقابلة إلى المركزية (Cz) من النظام الدولي 10-20 في حامل رقم 245 من غطاء الرأس. (الشكل 1).
  3. إرفاق ملصق الوسم بالنقاط الموقعية المرجعية: النسيون (Nz) ، اللحم السمعي الخارجي الأيمن (AR) ، واللحم السمعي الخارجي الأيسر (AL).
    ملاحظة: نظرا لأن الإحداثيات ثلاثية الأبعاد (ثلاثية الأبعاد) تتم قراءتها حول مواقع ملصق العلامات Nz و AR و AL وحامل Cz ، فمن الضروري إرفاق ملصق العلامات قبل التقاط صورة.
  4. بعد معايرة كاميرا رقمية عالية الدقة للتسجيل المكاني، يمكنك التقاط صور لرأس الشخص المعني مع موقع المسبار مع عرض النقاط المرجعية (Cz و Nz و AR و LR) من 15 منظورا.
    ملاحظة: الرجاء التقاط صورة قبل وضع المسبار. إذا تم التقاط صورة بعد وضع المسبار، فقد يكون معلم العلامة مخفيا بواسطة المسبار وسلك الأسلاك. كما أوصت الشركة المصنعة، بعد أخذ 12 صورة 30 درجة قطريا إلى الأمام إلى يمين الموضوع، واتخاذ ثلاث أو أكثر من الصور أعلاه قليلا بحيث Cz (حامل رقم 245) يظهر في الصورة. وذلك لأنه من السهل جعله ثلاثي الأبعاد عند التقاط ما مجموعه 15 طلقة أو أكثر.
  5. افصل شعر الموضوع بعناية ويتداخل مع البصريات باستخدام قضيب بلاستيكي مضاء بالصمامات الثنائية الباعثة للضوء (LED) لإرفاق المسبار. ترتيب التحقيق بحيث يتم إرفاق optodes على مسافة ضئيلة من سطح فروة الرأس وعلى اتصال مع فروة الرأس.
    ملاحظة: تحقق بعناية ما إذا كان هناك أي ضغط أو إزعاج للمريض بسبب تعلق optodes، بسبب زيادة قوة confounders الجهازية المرتبطة تنشيط الجهاز العصبي اللاإرادي23.
  6. ترتيب نظام 48 قناة مع 32 optodes (16 مصادر الضوء و 16 كاشفات؛ 4 × 4 صفيف لكل نصف الكرة الأرضية) إلى غطاء الرأس ثنائيا على المناطق الأمامية والبارية كالمناطق ذات الأهمية (الشكل 2).
  7. بدء استخدام برنامج رقمي ثلاثي الأبعاد لتحديد التسجيل المكاني.
  8. بعد مسح بيانات الصورة لرأس كامل، حدد الإحداثيات المكانية لكل مريض عن طريق القياس التلقائي وحفظه كملف Origin و Others (* ملف CSV).
    ملاحظة: إذا تعذر اكتشاف نقاط الإحداثيات من الصور باستخدام القياس التلقائي، أدخل التعديل يدويا.

2. تشغيل التجربة

  1. حدد تصميم كتلة للتجربة، ويمكن أن تكون المهمة أي حركة من الفائدة للدراسة مثل فتح اليد / إغلاق، التنصت على الإصبع، الخ. في دراستنا السابقة ، كانت المهمة حركات الكوع بمساعدة الروبوت15.
    ملاحظة: كل دورة تتكون من ثلاث كتل (15 ق من الراحة - 15 ق من المهمة - 15 ق من الراحة)، ويكمل كل مريض سبع دورات في كل دورة.
  2. اجعل المشارك ينتظر في وضع مريح حتى إشارة البداية. إرشاد الموضوع إلى إغلاق أعينهم أثناء بقية المهمة.
  3. إعطاء بداية ووقف العظة (أي "تكرار الانحناء وتمديد الكوع"، "وقف والاسترخاء").
    ملاحظة: لا تتكلم أثناء القياسات. تحقق بعناية من وجود قطع أثرية على شاشة الشاشة أثناء القياسات.
  4. تنفيذ مهمة تصميم كتلة في نفس الموقف. وضعية مستقيمة مع وضعية الوقوف أو الجلوس أمر مرغوب فيه لعدم تشويه سماعة الرأس.
    ملاحظة: إذا كان المريض يشعر بعدم الارتياح بعد ارتداء حامل الرأس لفترة طويلة من الزمن، قم بإزالة أو تخفيف المسبار أثناء التمرين بمساعدة الروبوت.
  5. بعد الانتهاء من قياس NIRS، قم بإزالة حامل الرأس ووضع علامة لاصقة لإنهاء التجربة.
    ملاحظة: تحقق بعناية من تلف الجلد في فروة الرأس بسبب ارتدائه لفترات طويلة.

3. تحليل GLM النوعي باستخدام برنامج NIRS-SPM

  1. بدء تشغيل NIRS-SPM على برنامج MATLAB. تحويل ملف البيانات المتعلقة بالتغيير في تركيز HbO2 و HHb المكتسبة من جهاز NIRS إلى تنسيق الملف لتحليل NIRS-SPM.
  2. اختر خيار نظام NIRS باستخدام من القائمة المنبثقة. حدد زر التحميل واختر خيارات تغيير تركيز HbO2 وHHb المحولة.
  3. الكشف عن التسجيل المكاني لموقع قناة NIRS. حدد خانة الاختيار المستقلة ثم حدد خانة الاختيار مع رقمي ثلاثي الأبعاد.
  4. ضمن من Real Coordinates إلى MNI Space، استخدم مربع الحوار لاختيار _origin. CSV يشير إلى تنسيق ملف نقطة مرجعية، و _others. CSV يشير إلى تنسيق تحقيقات / القنوات الملف.
  5. حدد الزر تسجيل. اختر النقاط التي تريد الانتقال إلى التقدير المكاني، وانقر على الزر موافق . انقر على تنسيق MNI Project إلى زر الدماغ المقدم.
    ملاحظة: يقدر الموضع المكاني لمواقع قناة NIRS على أساس قالب الدماغ لمعهد مونتريال العصبي (MNI).
  6. حدد الخيار عرض الظهر، وانقر على زر حفظ.
  7. في المقطع تحديد مستوىst 1 حدد اسم ملف بيانات NIRS و دليل SPM. حدد خانة الاختيار الهيموجلوبين; HbO2 أو HHb. تمييز الخيار تحديد التصميم وحدد الخيار Sec. قم بتمييز عدد خيارات الشروط/التجارب وأدخل الرقم 7.
  8. تسليط الضوء على ناقلات بداية ومدة [ق] خيارات وأدخل ناقل بداية مضروبا في مدة الظروف التجريبية على النحو التالي.
    ملاحظة: في هذه الحالة، يجب تحديد متجه أوقات البدء على أنه [15:45:285] أو [15 60 105 150 195 240 285]. يجب تحديد متجه المدة على أنه [15* منها (7،1)] أو [15 15 15 15 15 15 15 15].
  9. للفصل، حدد زر Wavelet-MDL. استخدم طريقة precoloring: عامل تصفية تمرير منخفض وحدد زر hrf، وصحح الارتباط التسلسلي، ثم حدد الزر بلا.
  10. في تقدير الارتباطات الزمنية، تحقق من التحليل الفردي.
    ملاحظة: حفظ التعريب المكاني لمواضع قناة fNIRS في أنظمة تنسيق MNI الفردية كملف نصي. وبالمثل، حفظ الخريطة استنادا إلى منطقة برودمان الفردية (BA) كملف نصي.
  11. عند تقدير الارتباطات الزمنية، تحقق من تحليل المجموعة. قام NIRS-SPM بمحاذاة متوسط مواقف العين لعدد المشاركين وفقا لنظام تنسيق الدماغ الموحد MNI.
  12. حساب خريطة التنشيط على أساس التغيرات في مستوى الهيموغلوبين للدماغ الموحد. واعتبرت مستويات HbO2 وHHb كبيرة عند عتبة غير مصححة من p < 0.01.
    ملاحظة: تم قلب المعلومات اليمنى/اليسرى في الجوانب المتأثرة إلى اليمين لتحليل المجموعة.

4. تحليل مقارن متعدد القنوات على أساس نموذج مختلط هرمي

  1. بدء تشغيل برنامج SAS. تحويل المستند النصي (. TXT) من تغييرات تركيز HbO2 وHHb في ملف البيانات NIRS معالجتها مع مرشح تمرير منخفض (تم تعيين تردد قطع في 0.1 هرتز) إلى جدول البيانات فاصلة فاصلة ملف القيم (. CSV).
  2. إنشاء استيراد بيانات SAS (.sas7bdat) باستخدام البرنامج.
  3. إخراج الملف استيراد مع الأمر التالي libname خارج "استيراد ملف"
  4. إخراج ملف pre-vs. بعد التدخل لكل موضوع، قم بتشغيل الأوامر التالية في تحليل SAS. (الشكل 3) أثناء إنشاء ملف الاستيراد، قم بإعطاء اسم يمكنه تحديد معلومات الموضوع وقبل مقابل ما بعد التدخل (على سبيل المثال، id1 قبل، id1 post...)
  5. تشغيل الأمر بيانات ما قبل وبعد التدخل لكل قناة (ch1-48; HbO2 وHHB) على النحو التالي (الشكل 4).
  6. استنادا إلى البيانات التي تم الحصول عليها من نتائج الإخراج، أدخل الاختلافات السابقة مقابل ما بعد التدخل في التغيير (الفرق في المهمة والراحة)، والراحة، والقيم على المهمة (القيم المقدرة والحدود العليا والحدود الدنيا) لكل قناة في ملف مصنف جدول البيانات (.xlsx).
  7. وبالمثل، إدخال البسط والمقام درجات الحرية، قيمة F، وقيمة P العنصر التفاعل من اختبار نوع 3 تأثير ثابت إلى ملف مصنف جدول البيانات (.xlsx).
  8. للتحكم في معدل اكتشاف false (FDR) في اختبار متعدد القنوات استخدم أساليب بنيامين و Hochberg27 والتحكم في FDR في قيمة p < 0.01.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

هنا ، نقدم إعادة التأهيل بمساعدة الروبوت التي تعمل عليها مجموعتنا حاليا: آثار الارتجاع البيولوجي على العجز الحركي في الأطراف العلوية في المرضى الذين يعانون من السكتة الدماغية الحادة. أدرجنا 10 مرضى بالتراضي في السكتة الدماغية (متوسط العمر: 66.8 ± 12.0 سنة؛ امرأتان وثمانية رجال) الذين أدخلوا إلى مستشفانا. في مرحلة السكتة الدماغية تحت الحادة ، بعد أكثر من أسبوعين من البداية ، قمنا بتقييم النشاط القشري المرتبط بالمحرك لهؤلاء المرضى باستخدام نظام fNIRS قبل وبعد إعادة التأهيل بمساعدة الروبوت ف...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

في مجموعتنا طرق تحليلية لfNIRS، بالإضافة إلى إجراء طريقة تحليلية التصوير عن طريق التعيينات النوعية رالإحصائية، قارنا قبل مقابل بعد التدخل (ممارسة بمساعدة الروبوت) باستخدام التحليل المتعدد القنوات المقارنة. للتحليل النوعي، استخدمنا برنامج NIRS-SPM كنهج أحادي المتغيرات الشامل استنادا إلى النموذج الخطي المعمم. يظهر تحليل NIRS-SPM النتائج النوعية لكل جلسة من خلال تصور المنطقة المنشطة أثناء المهمة. وعلاوة على ذلك، فإن المعلومات من غير الغازية 3D-digitizer تمكن من تقدير مواقع قناة fNIRS بالنسبة للدماغ. كان تحليل المجم...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

ليس لدى المؤلفين تضارب في المصالح ذات صلة بهذه الدراسة للكشف عنها.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

وقد دعم هذا العمل جزئيا من قبل الجمعية اليابانية لتعزيز العلوم (JSPS) منحة في المعونة للبحوث العلمية (C) 18K08956 وصندوق من معهد البحوث المركزي لجامعة فوكوكا (رقم 201045).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
برنامج تحويل الأرقام ثلاثي الأبعادTOPCON-NS-1000الإصدار 1.50
نظام NIRS
روبوتCYBERDYNE-طرفهجين أحادي المفصل (HAL-SJ)
Shimadzu-FOIRE-3000

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Bonilauri, A., Sangiuliano Intra, F., Pugnetti, L., Baselli, G., Baglio, F. A systematic review of cerebral functional near-infrared spectroscopy in chronic neurological diseases-actual applications and future perspectives. Diagnostics (Basel). 10 (8), (2020).
  2. Mihara, M., Miyai, I. Review of functional near-infrared spectroscopy in neurorehabilitation. Neurophotonics. 3 (3), 031414(2016).
  3. Yang, M., Yang, Z., Yuan, T., Feng, W., Wang, P. A systemic review of functional near-infrared spectroscopy for stroke: Current application and future directions. Frontiers in Neurology. 10, 58(2019).
  4. Pinti, P., et al. The present and future use of functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) for cognitive neuroscience. Annals of the New York Academy of Sciences. 1464 (1), 5-29 (2020).
  5. Obrig, H. NIRS in clinical neurology - a 'promising' tool. Neuroimage. 85, Pt 1 535-546 (2014).
  6. Fujimoto, H., et al. Cortical changes underlying balance recovery in patients with hemiplegic stroke. Neuroimage. 85, Pt 1 547-554 (2014).
  7. Herold, F., et al. Functional near-infrared spectroscopy in movement science: a systematic review on cortical activity in postural and walking tasks. Neurophotonics. 4 (4), 041403(2017).
  8. Leff, D. R., et al. Assessment of the cerebral cortex during motor task behaviours in adults: a systematic review of functional near infrared spectroscopy (fNIRS) studies. Neuroimage. 54 (4), 2922-2936 (2011).
  9. Morishita, T., et al. Changes in motor-related cortical activity following deep brain stimulation for parkinson's Disease detected by functional near infrared spectroscopy: A pilot study. Frontiers in Human Neuroscience. 10, 629(2016).
  10. Lee, S. H., Jin, S. H., An, J. The difference in cortical activation pattern for complex motor skills: A functional near- infrared spectroscopy study. Science Reports. 9 (1), 14066(2019).
  11. Hatakenaka, M., Miyai, I., Mihara, M., Sakoda, S., Kubota, K. Frontal regions involved in learning of motor skill--A functional NIRS study. Neuroimage. 34 (1), 109-116 (2007).
  12. Saita, K., et al. Combined therapy using botulinum toxin A and single-joint hybrid assistive limb for upper-limb disability due to spastic hemiplegia. Journal of the Neurological Sciences. 373, 182-187 (2017).
  13. Chang, P. H., et al. The cortical activation pattern by a rehabilitation robotic hand: a functional NIRS study. Frontiers in Human Neuroscience. 8, 49(2014).
  14. Bae, S. J., Jang, S. H., Seo, J. P., Chang, P. H. The optimal speed for cortical activation of passive wrist movements performed by a rehabilitation robot: A functional NIRS study. Frontiers in Human Neuroscience. 11, 194(2017).
  15. Saita, K., et al. Biofeedback effect of hybrid assistive limb in stroke rehabilitation: A proof of concept study using functional near infrared spectroscopy. PLoS One. 13 (1), 0191361(2018).
  16. Mihara, M., et al. Near-infrared spectroscopy-mediated neurofeedback enhances efficacy of motor imagery-based training in poststroke victims: a pilot study. Stroke. 44 (4), 1091-1098 (2013).
  17. Naseer, N., Hong, K. S. fNIRS-based brain-computer interfaces: a review. Frontiers in Human Neuroscience. 9, 3(2015).
  18. Mihara, M., et al. Neurofeedback using real-time near-infrared spectroscopy enhances motor imagery related cortical activation. PLoS One. 7 (3), 32234(2012).
  19. Tak, S., Jang, J., Lee, K., Ye, J. C. Quantification of CMRO(2) without hypercapnia using simultaneous near-infrared spectroscopy and fMRI measurements. Physics in Medicine and Biology. 55 (11), 3249-3269 (2010).
  20. Strangman, G., Culver, J. P., Thompson, J. H., Boas, D. A. A quantitative comparison of simultaneous BOLD fMRI and NIRS recordings during functional brain activation. Neuroimage. 17 (2), 719-731 (2002).
  21. Scholkmann, F., et al. A review on continuous wave functional near-infrared spectroscopy and imaging instrumentation and methodology. Neuroimage. 85, Pt 1 6-27 (2014).
  22. Delpy, D. T., et al. Estimation of optical pathlength through tissue from direct time of flight measurement. Physics in Medicine and Biology. 33 (12), 1433-1442 (1988).
  23. Tachtsidis, I., Scholkmann, F. False positives and false negatives in functional near-infrared spectroscopy: issues, challenges, and the way forward. Neurophotonics. 3 (3), 031405(2016).
  24. Jang, K. E., et al. Wavelet minimum description length detrending for near-infrared spectroscopy. Journal of Biomedical Optics. 14 (3), 034004(2009).
  25. Ye, J. C., Tak, S., Jang, K. E., Jung, J., Jang, J. NIRS-SPM: statistical parametric mapping for near-infrared spectroscopy. Neuroimage. 44 (2), 428-447 (2009).
  26. Orihuela-Espina, F., Leff, D. R., James, D. R., Darzi, A. W., Yang, G. Z. Quality control and assurance in functional near infrared spectroscopy (fNIRS) experimentation. Physics in Medicine and Biology. 55 (13), 3701-3724 (2010).
  27. Benjamini, Y., Hochberg, Y. Controlling the false discovery rate: a practical and powerful approach to multiple testing. Journal of the Royal Statistical Society Series B. 57 (1), 289-300 (1995).
  28. Herold, F., Wiegel, P., Scholkmann, F., Muller, N. G. Applications of functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) neuroimaging in exercise(-)cognition science: A systematic, methodology-focused review. Journal of Clinial Medicine. 7 (12), (2018).
  29. Boden, S., et al. The oxygenation response to functional stimulation: is there a physiological meaning to the lag between parameters. Neuroimage. 36 (1), 100-107 (2007).
  30. Pinti, P., Scholkmann, F., Hamilton, A., Burgess, P., Tachtsidis, I. Current status and issues regarding pre-processing of fNIRS neuroimaging data: An investigation of diverse signal filtering Methods within a general linear model Framework. Frontiers in Human Neuroscience. 12, 505(2018).
  31. Udina, C., et al. Functional near-infrared spectroscopy to study cerebral hemodynamics in older adults during cognitive and motor tasks: a review. Frontiers in Aging Neuroscience. 11, 367(2019).
  32. Verghese, J., Wang, C., Ayers, E., Izzetoglu, M., Holtzer, R. Brain activation in high-functioning older adults and falls: Prospective cohort study. Neurology. 88 (2), 191-197 (2017).
  33. Yucel, M. A., et al. Short separation regression improves statistical significance and better localizes the hemodynamic response obtained by near-infrared spectroscopy for tasks with differing autonomic responses. Neurophotonics. 2 (3), 035005(2015).
  34. Torricelli, A., et al. Time domain functional NIRS imaging for human brain mapping. Neuroimage. 85, Pt 1 28-50 (2014).
  35. Giacalone, G., et al. Time-domain near-infrared spectroscopy in acute ischemic stroke patients. Neurophotonics. 6 (1), 015003(2019).
  36. Saita, K., et al. Contralateral cerebral hypometabolism after cerebellar stroke: a functional near-infrared spectroscopy study. Journal of Stroke and Cerebrovascular Diseases. 26 (4), 69-71 (2017).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Functional Near Infrared SpectroscopyfNIRS Data AnalysisBlock Design TaskNIRS SPM SoftwareHierarchical Mixed ModelGeneral Linear Model3D Digitizer SoftwareMulti Channel AnalysisPre Post InterventionCortical Activity Measurement

Related Articles