使用 R 对听觉脑干反应波形进行半自动化的峰幅与潜伏期分析

听觉脑干反应通常用于测定听阈。ABR波形包含有关脑干活动的额外信息，但以往许多研究人员不得不手动分析这些波形。R脚本可在RStudio框架下的R软件中运行，以实现ABR波形分析的半自动化。

它们免费且易于使用。我们希望，对ABR波形进行常规分析，能够帮助后续研究评估这种前认知听觉处理在诊断中的相关性。首先，将听觉脑干反应（ABR）记录导出为ASCII文件。

对于 IHS，打开计算机程序，加载目标文件，并将所需的波形显示在一页上。在“数据”选项卡下，选择“将页面另存为 ASCII”以生成一个 txt 文件。适当命名数据文件并分配 ID 后，将该 ID 和受试者信息记录在一个名为 info 的元数据文件中。

csv，确保在 ID 中不包含基因型、性别、年龄或处理等信息。对所有需作为独立 ID 文件进行分析的文件重复上述步骤，并获取元数据。从其官方网站下载并安装 R 和 RStudio 程序。然后在 RStudio 的命令窗口中使用相应命令安装所需的软件包：tidyverse、Shiny、Plotly 和 Zoo。

接下来，从 White 实验室的 GitHub 下载脚本 findpeaks.r 和 see_trace_click.r，以及相关文件 time.csv。

创建一个名为 Test Folder 的新文件夹，用于存放所有 ASCII 文件、info.csv 和 time.csv。在 Test Folder 内创建一个名为 ASCII Folder 的子文件夹，并将 ASCII 文件放入其中。

在 RStudio 中，通过右键单击工具栏中的脚本标签页，选择“设置工作目录”并将其设置为“Test Folder”，以打开 findpeaks.r 脚本。在脚本窗口中，单击工具栏右上方的“Source”按钮以加载程序。

然后在命令窗口中，使用命令以单个或批量处理模式分析波形。使用命令加载特定个体的波形数据。接下来，在打开的 see_trace_click 窗口中。

在 RStudio 中运行 r script，单击标题中的“运行应用”按钮，等待新的交互窗口出现。在左上角的输入框中，输入需要修改的波形的声音强度，并查看窗口中显示的波形。移动光标在波形周围，以显示任意位置的潜伏期和振幅。

为记录潜伏期和幅值数据，请单击正确的峰值，然后将数据复制/粘贴到 csv 文件中。重复此过程以记录紧随峰值之后的波谷数据，并在电子表格单元格中通过从峰值幅值减去波谷幅值来计算幅值测量值。传输已验证的数据。

将csv文件复制到测试文件夹中名为“峰数据”的新子文件夹中，以追加数据。接下来，通过执行命令合并元数据。为对汇编后的数据进行统计分析，使用正态性检验（如Shapiro-Wilk检验），通过执行相应函数评估数据的分布情况。

如果Shapiro-Wilk检验结果不显著，则说明该数据集呈正态分布。因此，应通过执行函数使用ANOVA等参数检验方法对数据进行评估。如果Shapiro-Wilk检验的P值小于等于0.05，则应采用Kruskal-Wallis秩和检验或其他适当的非参数检验方法。

最后，通过执行命令来显示平均波形。在年轻F1小鼠对75分贝点击刺激的波形反应中，使用findpeaks.r自动识别出波峰和波谷。通过手动识别的波峰以及findpeaks方法获得5至75分贝之间的波形。

r 进行了比较。平均值以粗线表示，阴影区域代表一个标准差，结果由 findpeaks 获得。r 与手动分析结果高度相关。

进行此操作时，务必记得设置工作目录，因为这一步骤至关重要。R 脚本会结合 time.csv 文件中的时间信息，根据小鼠 ABR 的潜伏期时间窗口来确定波峰和波谷。

用户可对此进行修改，以量化其他脑电图波形。