December 3rd, 2020
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.
قد يكون تفسير بيانات F-N-I-R-S ، أو fNIRS ، صعبا على المستخدمين المبتدئين حيث لا يمكن تحديد البيانات عادة كميا. يوفر بروتوكولنا باستخدام طريقتين تكميليتين فهما أفضل لهذه البيانات. تتمثل الميزة الرئيسية لهذه التقنية في زيادة وموثوقية تحليل البيانات باستخدام اثنين من الخرائط البارامترية الإحصائية النوعية القائمة على GLM والنماذج المختلطة الهرمية المقارنة للقنوات المتعددة.
قبل إجراء تجربة fNIRS ، ضع جهاز fNIRS في منطقة مظلمة وخالية من الضوضاء وضع غطاء تسجيل fNIRS كامل على رأس الموضوع ، بحيث يكون الموضع المقابل لمركز النظام الدولي 10-20 موجودا في حامل الرقم 245 لغطاء الرأس. قم بإرفاق ملصق الوسم بنقاط الموقع المرجعية والتقط صورا لرأس الموضوع مع مواقع المسبار، بما في ذلك النقاط المرجعية من 15 منظورا. رتب النظام المكون من 48 قناة مع 32 بصرية على غطاء رأس ثنائي على المناطق الأمامية والجدارية كمناطق ذات أهمية واستخدم برنامج التحويل الرقمي ثلاثي الأبعاد لتحديد التسجيل المكاني.
بعد مسح بيانات الصورة للرأس بأكمله ، حدد الإحداثيات المكانية للموضوع عن طريق القياس التلقائي واحفظ البيانات كملفات Origin وغيرها. لإجراء تحليل fNIRS ، اجعل الشخص في وضع مريح واطلب من الشخص أن يغمض عينيه. ثم أبلغ الموضوع بإشارات البدء والإيقاف واطلب من الموضوع أداء مهمة تصميم الكتلة مع الحفاظ على نفس الوضع المستقيم لكل مهمة.
لاستخدام برنامج NIRS-SPM لإجراء تحليل نموذجي خطي عام نوعي، ابدأ تشغيل برنامج NIRS-SPM في برنامج MATLAB وحدد خيار نظام NIRS من القائمة المنبثقة. حدد الزر تحميل. للكشف عن التسجيل المكاني لموقع قناة NIRS، حدد خانتي الاختيار المستقلة وباستخدام محول الأرقام ثلاثي الأبعاد.
في من الإحداثيات الحقيقية إلى مساحة MNI، استخدم مربع الحوار لتحديد النقطة المرجعية الإحداثية وملفات مجسات/قنوات الإحداثيات. انقر فوق التسجيل وحدد النقاط للمتابعة إلى التقدير المكاني. انقر فوق موافق ومشروع تنسيق MNI إلى الدماغ المقدم.
حدد العرض الظهري وانقر فوق حفظ. في قسم تحديد المستوى الأول، حدد اسم ملف بيانات NIRS ودليل SPM. حدد خانة اختيار الهيموجلوبين وحدد تحديد التصميم والثانية.
حدد متجه البداية والمدد وأدخل متجه البداية مضروبا في مدة الظروف التجريبية كما هو موضح. لإلغاء الاتجاه، حدد Wavelet-MDL. استخدم طريقة التلوين المسبق ، ومرشح التمرير المنخفض ، وحدد hrf.
تصحيحا للارتباط التسلسلي، حدد بلا. لتقدير الارتباطات الزمنية ، تحقق من التحليل الفردي لتحليل فرد واحد. لتقدير الارتباطات الزمنية لمجموعة من الأشخاص ، تحقق من تحليل المجموعة ، ثم احسب خريطة التنشيط بناء على التغيرات في مستوى الهيموجلوبين للدماغ الموحد.
لإجراء تحليل مقارن متعدد القنوات بناء على نموذج مختلط هرمي ، افتح برنامج تحليل إحصائي مناسب وقم بتحويل المستند النصي لتغيرات تركيز الهيموجلوبين المؤكسج وغير المؤكسج في أقرب ملف بيانات تمت معالجته باستخدام مرشح التمرير المنخفض إلى ملف القيم المفصولة بفواصل. استخدم الأوامر لإنشاء بيانات استيراد ما قبل التدخل مقابل ما بعد التدخل لكل موضوع وتشغيل الأمر بيانات ما قبل التدخل وبعده لكل قناة كما هو موضح. استنادا إلى البيانات التي تم الحصول عليها من نتائج المخرجات، أدخل الاختلافات قبل التدخل مقابل الاختلافات اللاحقة في قيم التغيير والراحة وأثناء المهمة لكل قناة في جدول البيانات.
ثم أدخل درجات الحرية للبسط والمقام وقيم F و P لعنصر التفاعل من النوع الثالث من التأثير الثابت في جدول البيانات. في هذا التحليل الجماعي التمثيلي ل 10 مرضى بالسكتة الدماغية ، لوحظت زيادة في النشاط القشري للقشرة الحركية الأولية في نصف الكرة الأرضية المقاس مباشرة بعد إعادة التأهيل بمساعدة الروبوت مقارنة بتلك التي لوحظت قبل التدريب. في هذا التحليل الجماعي متعدد القنوات الذي يقارن قبل التدخل مقابل ما بعده ، لوحظ زيادة في النشاط القشري في القشرة الحركية الأولية بعد التدخل ، وهي نفس منطقة الدماغ كما لوحظت في NIRS-SPM.
يمكن استخدام أساليبنا لإجراء تحليل ما قبل التدخل وبعده لمجموعة متنوعة من الاضطرابات العصبية ، مثل اضطرابات الحركة وأمراض الأوعية الدموية الدماغية والاضطرابات العصبية والنفسية. بدلا من حركات الكوع ، يمكن للباحثين أيضا تطبيق مهام تصميم كتلة أخرى ، مثل حركات الساق. بالإضافة إلى ذلك ، فإن بروتوكولنا مفيد للكشف عن تأثيرات العلاج في مختلف الأماكن.
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
تفصل هذه الدراسة منهجية لتحليل البيانات من تجارب التحليل الطيفي للأشعة تحت الحمراء القريبة الوظيفية (fNIRS) باستخدام تصميم مجزأ مع مهمة حسية حركية. الهدف الرئيسي هو تعزيز موثوقية البيانات من خلال استخدام رسم خرائط إحصائي شبه بارامترية مستند إلى نموذج خطي عام نوعي ونماذج مختلطة هرمية مقارنة عبر قنوات متعددة.
Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) provides a non-invasive method to assess cortical activity changes in neurological disorders, supporting target validation in preclinical and early clinical research. The dual-method approach combining qualitative GLM-based analysis and comparative hierarchical mixed modeling enhances data reliability and mechanistic de-risking for intervention studies. This enables predictive confidence in evaluating therapeutic effects on brain function prior to larger-scale trials.
The method integrates into the discovery continuum from hypothesis testing through lead identification to preclinical validation by providing reproducible cortical activity readouts.