Name: fMRI Validación de fNIRS Mediciones Durante un Grupo Naturalista (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2015-06-15T13:00:00.000+00:00
Duration: 10 min 36 s
Description: Aprende a comparar fMRI y fNIRS para medir actividad cerebral durante tareas motoras complejas en entornos naturalistas. Este método valida la espectroscopia infrarroja como alternativa viable en neurociencia.

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Esta investigación fue financiada en parte por las siguientes fuentes de financiamiento: JSP subvención-en-Ayudas a la Investigación Científica (C) 25350642 (AT), una beca de investigación de la Fundación Hayao Nakayama de Ciencia y Tecnología y Cultura (SS y YO), y un conceder Juegos de Investigación en Salud de la Fundación Robert Wood Johnson (Grant # 66729) (SB &amp; JAN).

Antes de participar, todos los sujetos proporcionan consentimiento informado de acuerdo con las directrices institucionales. En este caso, el protocolo fue aprobado por el programa de protección humana institucional de la Universidad de Meiji (Kanagawa, Japón), Columbia University Medical Center (transferido a la Escuela de Medicina de Yale para el análisis de datos), y la Universidad de Long Island, Brooklyn Campus para este estudio. 1. Software y Hardware Modificación y Desarrollo para Neuroimagen Funcional (fMRI y fNIRS) <ol><li> Modificar el juego Dance Dance Revolution (DDR) mediante la edición de los detalles de los archivos de configuración (.sm) utilizando el clon de código abierto de DDR, Stepmania, para cambiar de tiempo, los gráficos y la música de la región de los estudios de interés utilizando fMRI antes de la proyección de imagen fNIRS . <ol><li> En el archivo .sm especificar las variables de: fondo, música, offset (iniciar la música en tiempo de exploración), samplestart, samplelength, BPMS y bgchanges. Especifique la flecha pattErns para cada medida en el archivo .sm definiendo flechas por compás como un valor de "1", "0", o "M". Definir la izquierda, arriba, abajo, o pulsaciones de botones correctos para cada medida. Utilice "1" para una flecha, utilice "0" para el espacio en blanco, y el uso de "M" para una mina en las épocas de descanso. </li></ol></li><li> Utilizando el juego-canción "Butterfly" (originalmente interpretada por Smile.dk y disponible en el Dance Dance Revolution 3 rd Mix CD del juego original para Sony PlayStation), permiten a los sujetos para jugar utilizando un diseño de bloques alterna integrado en la mecánica del juego, modificada en el archivo de configuración .sm. Alternos tiempos de juego 30 seg con períodos de descanso 30 seg con gráficos de fondo que indica al reproductor cuándo jugar (verde) y el momento de relajarse (rojo; Figura 1). </li></ol><img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig1.jpg"> HigoUre. 1: Paradigma de diseño de interfaz de usuario (A) DDR Gráfico. Las flechas en la parte inferior de la pantalla se movieron hacia la parte superior de la pantalla. Estas flechas indican que los sujetos qué botón presionar. Cuando las flechas llegaron a la zona de acción de arriba (flechas de color gris en la parte superior de la pantalla), los sujetos respondieron pulsando el botón correcto. Tiempo de reproducción se indica con un fondo verde. Tiempo de descanso se indica con un fondo rojo. Durante el tiempo de descanso, flechas fueron reemplazados con animaciones "bomba". Estos no tenían función con respecto a la jugabilidad o la puntuación, pero se utilizaron para servir como un marcador de posición durante épocas de descanso. (B) El diseño de bloque utilizado para la exploración consistió en un total de 5 minutos de juego y descanso épocas. La exploración previa fue de 10 segundos de duración, seguida por la alternancia de 30 segundos de juego y descanso bloques. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig1highres.jpg" target="_blank">Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> <ol starta='"3"&gt;'> Repita el intervalo alterna cinco veces por carrera para asegurar la especificidad en el contraste entre el descanso y períodos activos. <li> En el caso de la recolección de datos de resonancia magnética funcional, restringir los movimientos de izquierda y presionar un botón de flecha derecha en grabaciones de resonancia magnética funcional utilizando los botones del pie. El número total de pulsaciones de botón debe permanecer igual para ambas tareas (Figura 2). </li><li> Antes del procedimiento de exploración, explicar los rudimentos del juego a los sujetos y permitir que algunos sujetos la práctica se ejecuta antes de la proyección de imagen. Instruya a los sujetos que pulsar el botón de la flecha correspondiente con el pie tan cerca del momento perfecto esbozado en la parte superior de la trayectoria de la flecha en movimiento, pero para minimizar el movimiento de la cabeza tanto como sea posible. </li></ol><img alt="Figura 2" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig2.jpg"> Figura 2:. Montaje experimental para la fMRI sujetos (A) estaba en el escáner de resonancia magnética mientras observing el entorno interactivo proyectado utilizando un espejo montado en la bobina de la cabeza por encima de la materia. La Figura 2B. Una plataforma para los pies modificado que consta de dos botones permitieron sujetos responden con toques del dedo del pie izquierdo o derecho en tiempo real durante el juego. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig2highres.jpg" target="_blank">Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> 2. Pruebas y Análisis fMRI <ol><li> Obtener una imagen estructural de cada asignatura antes de la jugabilidad con un 3D estropeado secuencia eco de gradiente (SPGR) (124 rodajas, 256 x 256, el campo de visión = 220 mm), con un tiempo de ciclo total de 10 min 38 seg. </li><li> Obtener imágenes de resonancia magnética funcional durante el escaneo con la siguiente configuración para planar eco (EPI) T2 * secuencia eco de gradiente ponderadas: echo tiempo = 51 ms, tiempo de repetición = 3 seg, ángulo flip = 83 °. Adquirir 27 imágenes rebanada axiales consecutivas del cerebro con las siguientes dimensiones: 192 x 192 mm de campode vista con una rejilla de 128 x 128 de resolución total de 1,56 x 1,56 mm y una resolución del eje z de 4,5 mm. </li><li> Instruya a los sujetos para jugar juego usando el paradigma anterior, pero utilizando las flechas izquierda y derecha solamente para reducir los artefactos de movimiento. </li><li> Realizar señal BOLD fMRI análisis utilizando SPM8 5, implementado en MATLAB 7.0. <ol><li> Deseche los primeros 10 segundos de la serie EPI para minimizar el T2 * relajación artefacto, datos funcionales son movimiento corregido a través de mínimos cuadrados de 6 parámetros de transformación espacial 'cuerpo rígido'. </li><li> Normalizar las exploraciones del PAI realineados a MNI (Montreal Neurological Institute) de plantilla que tiene una resolución de 2 mm 3 seguido de suavizado espacial con el kernel gaussiano de 8 mm de anchura a media altura (FWHM). </li><li> Realizar nivel sujeto análisis estadísticos utilizando el modelo lineal general (GLM) para crear mapas paramétricos estadísticos para comparar la condición activa (DDR) en comparación contra el estado de reposo. &lt;/ Li&gt; </li><li> Realizar análisis de grupo con resultados individuales usando mapeo paramétrico estadístico estándar (SPM) de segundo nivel enfoque de efectos aleatorios. Obtener región de interés sobre la base de los resultados del análisis de grupo con un umbral de p &lt;0,01 y el grupo umbral de tamaño de 100 voxels. </li><li> Definir la región de interés como la conjunción entre el grupo funcional y anatómica de la máscara de giro temporal superior y medio, obtenido a partir de herramienta WFU PickAtlas 13,14 </li></ol></li></ol> 3. fNIRS Configuración y Adquisición de Datos <ol><li> Utilice un sistema de topografía fNIRS 22 canales para grabar datos de optodos dispuestos en una matriz de 3 x 5. La distancia entre optodo para cada par fuente-detector es 3 cm (Figura 3A, B). <ol><li> Orient el tapón elástico que contiene la matriz de sensores ópticos de manera que está alineado de la corteza prefrontal izquierda para el lóbulo temporal izquierdo (Figura 3A, B). Asegurar la optodo en la fila más bajoen la posición más anterior se centra en Fpz del sistema internacional 10-10 15. Alinear la fila inferior del optodos en paralelo con la línea entre los puntos anatómicos Fpz y T7. </li></ol></li><li> Apriete la matriz sonda óptica en la cabeza del sujeto y asegurar que esté bien sujeto con las correas y el barboquejo. Se debe prestar atención al desplazamiento de optodos de la superficie de la cabeza para que pares fuente-detector son apretado en la cabeza, pero no incómodo con el tema (Figura 3C). </li><li> Muestra optodo analógico par fuente-detector de luz cruda de datos en el ordenador a 7,9 Hz utilizando la interfaz gráfica de usuario de ordenador. </li></ol><img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig3.jpg"> Figura 3:. Optodo de configuración para las grabaciones de NIRS (A) La tapa consiste en una lámina elástica equipado con plástico flexible acoplado a y holding 3 cm espaciados titulares de optodos. Las correas se ajustan a la tapa para permitir que sea bien equipada en la cabeza. La tapa es más grande y permite más optodos que la matriz de 3 x 5 (que se muestra en amarillo) que se utiliza en este estudio, pero es necesario para asegurar de forma segura a los jefes de los sujetos. (B) La tapa optodo y colocado sobre el prefrontal izquierda a los lóbulos temporales. Ejemplo de la tapa optodo en la cabeza del sujeto que proporciona cobertura de 3 x 5 matriz sobre el área prefrontal izquierda en el lóbulo temporal izquierdo. (C) optodo colocación en el casquillo que muestra el casquillo asegurado a cabeza con correas de apriete y barbijo. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig3highres.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> <ol start="4"><li> Prueba de calibración y la fuerza de la señal y la relación señal a ruido usando el software de control del sistema proporcionado por el fabricante antes de la grabación. En el caso de ruido elevado ser detectado, roptodos eMove y cualquier pelo interferir desde el canal mediante un LED iluminados varilla de plástico (Figura 4). </li></ol><img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig4.jpg"> Figura 4:.. La optimización de las señales optodos Cabello fue trasladado de cada canal utilizando una herramienta de plástico iluminado para desplazar el pelo desde el centro del canal para asegurar la calidad óptima de la señal <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig4highres.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> <ol start="5"><li> Utilice una pluma digitalización 3D para determinar los valores espaciales de los lugares de origen y de optodos detector en cada canal de la tapa elástica. Utilice el digitalizador para identificar las coordenadas espaciales de nasion, inion, aurículas y Cz de cada sujeto inmediatamente antes de la recolección de datos y el juego (Figura 5). Guardar archivos de texto con la fuente y detectaro ubicaciones a others.txt y las coordenadas anatómicas a origin.txt archivos. </li></ol><img alt="Figura 5" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig5.jpg"> Figura 5:.. La calibración de la posición optodo Una herramienta de digitalización magnética se utilizó para determinar la ubicación de los puntos de referencia de 10 a 20 en la cabeza y la posición de los canales optodos <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig5highres.jpg" target="_blank">Por favor haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> <ol start="6"><li> Procesar el 3D capturado coordina mediante la opción de registro en NIRS-SPM 16,17 dentro de MATLAB 7.0 (Figura 6). En el menú principal de la SPM, recoger independiente registro espacial. En la siguiente pantalla, seleccione "Con Digitalizador 3D" y escoja los otros previamente guardadas y archivos de texto de origen mediante el diálogo correspondiente. Desde el diálogo de software, seleccione la "Registration (utilice la función NFRI) "para determinar la representación espacial </li></ol><img alt="Figura 6" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig6.jpg"> Figura 6:. Ejemplo de salida de los datos de calibración NIRS datos digitizador se utilizó para determinar la probabilidad de cada canal en regiones específicas del cerebro. Canal 22 en este tema mostró una probabilidad de 0.4129 en el Temporal Gyrus Media, y 0,47419 en el Temporal Gyrus Superior. El canal se define por el área entre pares emisor y el detector. El círculo alrededor del canal 22 en la figura representa una aproximación de la zona contribuyendo a la señal grabada a partir de los pares optodos en este tema. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig6highres.jpg" target="_blank">Por favor, haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> <ol start="7"><li> Cuando todas las posiciones de canal optodo son digitalizadas y cada canal ofrece sintensidad de la señal ufficient como se indica en la interfaz gráfica de usuario de la interfaz de software proporcionado por el fabricante, pregunte sujetos a ponerse de pie y prepararse para las pruebas de DDR (Figura 7A, B). </li></ol><img alt="Figura 7" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig7.jpg"> Figura 7:. La recopilación de datos fNIRS durante el juego de baile Los sujetos (A) de pie para jugar el juego usando el paradigma de bloque en una estera juego de baile estándar, mientras que estar atado a la máquina NIRS. (B) Vista Alternativa de recopilación de datos que muestra datos en bruto en la pantalla de fondo recogida en tiempo real de tema. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig7highres.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> 4. fNIRS Data Collection <ol><li> Antes de la creación de los fNIRS grabación optodos, proporcionar los sujetos con una breve introduccióna la jugabilidad y permitir la práctica de familiaridad con el juego como en las pruebas de resonancia magnética funcional. </li><li> Para las pruebas de fNIRS, utilizar un paradigma idéntica a la de las pruebas de fMRI con la adición de las flechas arriba / abajo en comparación con las flechas izquierda y derecha solamente utilizados para fMRI. Asegúrese de que el número total de flecha prensas son idénticos entre fMRI y tareas fNIRS y que sólo el patrón difiere. </li><li> Utilice un sistema estándar de 4 botones alfombrilla respuesta botón para el juego durante las pruebas fNIRS (Figura 7A). </li><li> Una vez cómodo en los fundamentos de la jugabilidad, instruyen a los sujetos para jugar 30 veces juego seg con períodos de descanso 30 seg como en el paso 1.2. Repita este juego de 5 minutos dos veces con cada súbditos. <ol><li> Instruya a temas específicamente de no tocar la cara o la nariz y en particular el cabello o la cabeza cerca de las optodos. Instruya a los sujetos para minimizar la rotación, yola o de paso los movimientos de la cabeza durante el juego. </li></ol></li></ol> 5. fNIRS análisis de datos <ol> Utilice un enfoque de Beer-Lambert modificado 18 para el cálculo de las señales relativas que reflejan la hemoglobina oxigenada (oxi-Hb), la hemoglobina desoxigenada (desoxi-Hb) y la hemoglobina total (total Hb) los cambios de concentración como ΔoxyHb, ΔdeoxyHb y ΔtotalHb, respectivamente, en un unidad arbitraria (M cm) usando las siguientes ecuaciones: ΔoxyHb = -1,4887 × Δabs 780 + 0,5970 × Δabs 805 + 1,4847 × 830 Δabs ΔdeoxyHb = 1,8545 × Δabs 780 + (-0,2394) × Δabs 805 + (-1,0947) × Δabs 830 ΔtotalHb = ΔoxyHb + ΔdeoxyHb; donde Δabs indica cambios en la absorción de la luz en la longitud de onda correspondiente. <li> Filtro de paso bajo datos brutos de señales hemodinámicas del individuo a través de un filtro Savitzky-Golay 25 de orden ypromedio 19. </li><li> Aplicar corrección de línea base a los datos promediados con el inicio se establece en cero. </li><li> Normalizar amplitud de la señal hemodinámica dividiendo los valores promediados por la desviación estándar de la señal grabada 10 seg antes de la tarea. </li><li> Elija canales para ser analizadas en base a información digitalizador 3D. Aquí, utilizar un canal a utilizar para el análisis que tiene una probabilidad de registro de 80% o más en el giro medio y Superior Temporal) de acuerdo con la salida del proceso de registro. </li></ol> 6. Comparación de fMRI y fNIRS Señales <ol><li> Utilice la función de los resultados en SPM8 para determinar voxels súper umbral a T&gt; 2,6 o un valor P correspondiente &lt;0,01. Determinar la región de interés (ROI) usando la superposición de voxels super-umbral para definir una agrupación dentro de una región anatómica. <ol><li> En este caso, defina la circunvolución temporal superior y medio utilizando el atlas AAL incluidos en la Selección WFU Atlas. En this caso, el grupo resultante tiene 572 2 x 2 x 2 mm voxels ubicados en el giro temporal medio con un voxel pico en la coordenada (-66, -24, 0) y el pico de T = 5,73 fNIRS. </li></ol></li><li> Determinar el canal de interés a partir de datos digitalizados fNIRS utilizando coordenadas 3D que se convierten en MNI coordenadas utilizando NIRS-SPM en el paso 3.5.1 anteriormente. En este caso, el canal 22 en la mayoría de los sujetos tenían la mayor probabilidad de actividad en el ROI definido en el paso 6.1. </li><li> Determinar el promedio, la respuesta activado por eventos en la ROI para fMRI y el correspondiente canal en fNIRS para la duración del bloque 60 seg (activo y resto, combinado). </li><li> Para cada tema, el promedio de los dependientes (BOLD) señales en bruto nivel de oxígeno en sangre para los voxels en el clúster para generar eventos fMRI desencadenó datos promedio. </li><li> Comparar fMRI y fNIRS escalando datos de la fMRI para que coincida de manera óptima los datos fNIRS utilizando una regresión lineal utilizando fNIRS = b * fMRI, donde el método de regresión obtiene el valor b de modo that el valor cuadrático medio de fNIRS -b * fMRI se reduce al mínimo. </li><li> Comparar fNIRS y las señales de resonancia magnética funcional por la correlación de los dos grupos. </li></ol>

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<li>Matsuda, G., Hiraki, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Sustained+decrease+in+oxygenated+hemoglobin+during+video+games+in+the+dorsal+prefrontal+cortex%3A+a+NIRS+study+of+children%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">Sustained decrease in oxygenated hemoglobin during video games in the dorsal prefrontal cortex: a NIRS study of children.</a> Neuroimage. 29, 706-711 (2006).</li>
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<li>Kirilina, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+physiological+origin+of+task-evoked+systemic+artefacts+in+functional+near+infrared+spectroscopy%5BTitle%5D)+AND+%22Neuroimage%22%5BJournal%5D)">The physiological origin of task-evoked systemic artefacts in functional near infrared spectroscopy.</a> Neuroimage. 61, 70-81 (2012).</li>
<li>Strangman, G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Factors+affecting+the+accuracy+of+near-infrared+spectroscopy+concentration+calculations+for+focal+changes+in+oxygenation+parameters%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Factors affecting the accuracy of near-infrared spectroscopy concentration calculations for focal changes in oxygenation parameters.</a> NeuroImage. 18, 865-879 (2003).</li>
</ol>

Tasas de publicación para este artículo son patrocinados por S himadzu.

fNIRS es una técnica de imagen cerebral funcional que tiene la promesa de permitir que el estudio de los correlatos neurales de actividades naturales. El desarrollo de esas técnicas es una línea de investigación activa. Planteamos aquí una metodología que ha sido eficaz para el registro de la actividad cerebral funcional en una sola región de interés asociado a la participación en un videojuego de baile. El número de publicaciones que investigan paradigmas de aprendizaje motor con fNIRS han aumentado rápidamente en los últimos años con la introducción de fNIRS unidades multi-canal de Hitachi y Shimadzu (así como otros) capaz de grabar actividades funcionales en múltiples regiones del cerebro concurrentemente 20,21 . Hemos demostrado previamente que es posible para determinar la especificidad anatómica de señales fNIRS así como utilizar las señales para determinar cómo las variaciones en sincronización y la amplitud de las señales contribuyen a rendimiento de comportamiento de las tareas motoras <sup&gt; 11. Un reciente número especial de la revista Neuroimagen centra en las aplicaciones actuales de la tecnología NIRS e incluyó una serie de estudios específicos para el aprendizaje motor 22. Incluso con este interés bola de nieve en la tecnología NIRS, pocos estudios se han centrado en los mecanismos neurales de comportamientos naturalistas validados por resonancia magnética funcional. Si bien este número especial y numerosas otras publicaciones 23-26 describen claramente el papel futuro de fNIRS en el estudio de comportamientos motores, el protocolo descrito aquí fue desarrollado para validar una metodología uniforme para comparar fMRI y fNIRS datos de comportamientos naturales. Los resultados indican una alta correlación entre los grupos para fNIRS y señales de resonancia magnética funcional en una zona de integración del lóbulo temporal y la correlación entre las señales está en línea con la que se muestra antes de concurrentes fMRI / fNIRS estudios 3. Figura 9 indica que la actividad en fNIRS el lóbulo temporal no es solamente cortical en la naturaleza ingenioh oxi- diferencial y deoxyHb chromofore absorbancia, sino también que la actividad en el lóbulo temporal es muy diferente de la observada en el lóbulo frontal no se correlaciona con la actividad fMRI en el lóbulo temporal. Hacemos hincapié en algunos aspectos críticos del estudio que permiten que los datos se compararon entre las dos técnicas. En primer lugar, la calibración de los lugares optodos se perfiló como una estrategia clave en la confirmación de la anatomía cortical y la interpretación de los resultados. Las modificaciones que hicieron al software y hardware nos permitieron sincronizamos nuestro paradigma con un protocolo de diseño de bloques optimizado para producir fuertes respuestas corticales en ambos procedimientos. También nos planteamos estrategias clave para asegurar una alta relación señal a ruido (eliminación del vello de la superficie optodo) y la reducción de artefactos, incluyendo el movimiento y la estimulación facial (sujetos fueron instruidos específicamente de no tocar la cabeza o la cara). Estos resultados y los resultados de estudios previos que investigan fNIRS concurrentes / FMProcedimientos de imagen RI confirman una alta correlación entre las señales que teóricamente predijo 1-3. Una de las limitaciones a la interpretación de los datos presentados aquí es que no hemos podido utilizar nuevas técnicas de optimización de la grabación NIRS que muestran que es posible aumentar la resolución de los datos de canales individuales utilizando grabaciones de alta densidad. Esta técnica de alta densidad también se ha utilizado para separar los componentes superficiales de la cortical NIRS señales 27, además de otras técnicas que eliminan los artefactos de la presión arterial, la frecuencia cardíaca y otras variables sistémicas 6,7,28. También se ha demostrado que la colocación de la sonda y cromóforo elección puede ser usado para controlar los falsos positivos 29 y filtrado adaptativo de señales NIRS se puede utilizar eficazmente en el caso de alta relación señal a ruido. La tarea que hemos empleado aquí y anteriormente utilizando sistemas NIRS comerciales con los paradigmas que se presentan en diseño de bloques 10,11ha producido datos con señales grandes y no ha requerido nuevas técnicas de análisis o hardware para mostrar similitudes entre señales. Sin embargo, es posible que los datos presentados aquí podrían mejorarse aún más mediante el uso de estas y otras técnicas de procesamiento de señales en NIRS. Metodologías actuales en NIRS funcional no reemplazarán la necesidad de que la exploración de resonancia magnética funcional; más bien, como se sugiere aquí, los dos procedimientos por imágenes (además de EEG y otros) pueden ser usados ​​para complementarse entre sí. En el caso de un grupo de individuos que están contraindicados para la exploración de resonancia magnética funcional, fNIRS pueden resultar la única técnica viable para determinar los beneficios de un programa de capacitación, tales como los programas de prevención de riesgo de caída para las personas con enfermedad de Parkinson. Además, fNIRS tiene una serie de direcciones futuras que también se puede utilizar para agregar información al detalle anatómico proporcionada a través de la exploración de RM. Optodos alta densidad de colocación optodo y mayores producirán más altaresolución temporal que se puede utilizar para la conectividad y el análisis de componentes principales, así como la precisión de la modelización de la señal BOLD.

El objetivo de los métodos descritos aquí fue desarrollar un protocolo de trabajo para comparar fMRI (resonancia magnética funcional) y fNIRS (espectroscopia de infrarrojo cercano funcional) señales en tareas multimodales similares. En concreto nos propusimos desarrollar un procedimiento de imagen funcional para su uso con personas contraindicados para las exploraciones de resonancia magnética funcional tradicionales debido a temblor, discinesia, o múltiples dispositivos implantados. Si bien existen muchos programas de formación y rehabilitación eficaces para las personas en riesgo de caer, no hay confirmación de los mecanismos neurales que subyacen a la eficacia de estos programas. A menudo, las personas que participan en estos programas de formación están contraindicadas por las razones citadas. Nuestra razón de ser de este estudio fue determinar la eficacia de la espectroscopia de infrarrojo cercano funcional (fNIRS) para determinar los patrones de la actividad cerebral asociada a una tarea motora naturalista que implica movimientos de todo el cuerpo. Los objetivos a largo plazo incluyen el desarrollo de una herramienta para sementaly no sólo los paradigmas de aprendizaje motor, pero también sirven para confirmar la idoneidad de fNIRS para una variedad más amplia de tareas que no son posibles de realizar en una manera naturalista de manera artesanal. actividad fNIRS ya ha sido demostrado ser altamente correlacionados (r = 0,77-0,94) para las regiones homólogas con (dependientes de nivel de oxígeno en la sangre) grabaciones de señal BOLD fMRI en estudios limitados que midieron fNIRS concurrentes y actividad funcional de resonancia magnética funcional utilizando el dedo psicológica y simple clásica tocando paradigmas 1-3. Los resultados de estos estudios confirman fNIRS es válido y fiable para determinar la actividad cortical asociado a una tarea ambiental reducido compatible con fMRI. Sin embargo, fNIRS tiene numerosas ventajas sobre fMRI como un método de neuroimagen. fNIRS, importante, es mucho menos sensible a los artefactos de movimiento de fMRI y permite que los sujetos que se comportan como lo harían en un entorno naturalista en contraposición a los estudios de resonancia magnética funcional que restringen paradig motor4 ms. La precisión temporal asociado con fNIRS permite la determinación de los cambios en las funciones neuronales de respuesta con mayor granularidad debido a la mayor frecuencia de muestreo. Por último, el costo de fNIRS es más baja que la exploración de resonancia magnética funcional y permite estudios que se llevaron a cabo a un costo menor. Sin embargo, hay desventajas de fNIRS en comparación con fMRI incluyendo limitada profundidad de penetración, la resolución espacial limitada, y más recientemente se ha demostrado que ciertos fenómenos fisiológicos tales como la presión arterial, frecuencia cardiaca, y del cuero cabelludo efectos flujo de sangre puede introducir falsos positivos a la señal de hemodinámica cortical 5-9. Si bien se están desarrollando actualmente una serie de metodologías y desarrollos de hardware específicos para NIRS, incluyendo el procesamiento de señales, hardware para proporcionar gradientes optodos de alta densidad, todavía es importante desarrollar metodologías mixtas que permiten fMRI y procedimientos fNIRS al complementan. Este estudio sirve para probarun método de fNIRS para determinar los mecanismos neurales que participan durante una tarea de videodanza juego naturalista. El objetivo del estudio fue comparar la actividad en un centro de integración del cerebro (la circunvolución temporal superior y medio) entre un grupo de individuos fotografiado usando fMRI a otro grupo de sujetos con una versión naturalista de la tarea utilizando imágenes fNIRS. Nuestro grupo ha investigado previamente esta área utilizando paradigmas juego interactivo similares y ha mostrado actividad en el lóbulo temporal responde a los dos cromóforos oxi y de-oxiHb en conformidad con las activaciones corticales 10. También hemos intentado anteriormente para controlar artefactos sistémicos previamente al mostrar las respuestas en esta área son moduladas en amplitud con respecto a la carga cortical de la tarea y no respuestas sistémicas relacionadas con la actividad en sí 11. La circunvolución temporal superior y media se ha conocido la actividad asociada a la integración de los estímulos sensoriales multimodales y tenemos previamentemuestra esta área a ser activos en Dance Dance Revolution (DDR) de juego en piloto estudios de resonancia magnética funcional, además de nuestras publicaciones fNIRS 10-12. Nuestra hipótesis de este estudio fue que la actividad funcional en esta área como grabadas utilizando fNIRS se correlacionó significativamente con la actividad funcional grabado utilizando fMRI en un protocolo de juego de baile similar, pero limitado. El protocolo descrito aquí incluye cómo modificar un video juego de baile para ser utilizado como un paradigma de la neuroimagen en ambos fNIRS y protocolos de resonancia magnética funcional. Sin embargo el procedimiento en general no es específica para el paradigma del juego de vídeo y podría ser apropiado para cualquier número de tareas que no son posibles de realizar en las limitaciones de un protocolo de resonancia magnética funcional, incluidas las tareas de lenguaje y del aparato locomotor. Este protocolo describe además el procedimiento para utilizar la especificidad anatómica de fMRI para desarrollar determinadas regiones de interés (ROI) que puede ser estudiado más a fondo durante las tareas del mundo real-real utilizando fNIRS.

<table><tbody><tr><td colspan="4">Equipamiento</td></tr><tr><td>Shimadzu OMM-3000</td><td><a href="http://www.shimadzu.com/an/lifescience/imaging/nirs/nirs_top.html" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Shimadzu</a></td><td></td><td>El OMM-3000 utilizado en este estudio ha sido sustituido por el LABNIRS</td></tr><tr><td>Polhemus Patriot 3D Digitizer</td><td><a href="http://polhemus.com/motion-tracking/all-trackers/patriot/" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Polhemus</a></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Escáner de RM 1,5 T GE Twin-Speed</td><td><a href="http://www3.gehealthcare.com/en/Products/Categories/Magnetic_Resonance_Imaging" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> General Electric</a></td><td></td><td>El escáner Twin-Speed 1,5 T ha sido retirado. Existen varios escáneres nuevos disponibles para replicar este procedimiento</td></tr><tr><td colspan="4">Software</td></tr><tr><td>Stepmania</td><td><a href="http://www.stepmania.com/" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> Stepmania</a></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Matlab</td><td><a href="http://www.mathworks.com/" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> MathWorks</a></td><td></td><td></td></tr><tr><td>NIRS-SPM</td><td><a href="http://bispl.weebly.com/nirs-spm.html#/" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> BISPL</a></td><td></td><td></td></tr><tr><td>WFU Pick Atlas</td><td><a href="http://fmri.wfubmc.edu/software/PickAtlas" target="_blank"><img src="/img/new_window.png"> ANSIR</a></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

fmri validación de fnirs mediciones durante un grupo naturalista

fMRI Validation of fNIRS Measurements During a Naturalistic Task

Presentamos un método para comparar la actividad cerebral registrada con espectroscopia de infrarrojo cercano (fNIRS) en una tarea de videojuego de baile con la registrada en una versión reducida de la tarea utilizando fMRI (imágenes de resonancia magnética funcional). Recientemente, se ha demostrado que fNIRS puede registrar con precisión las actividades cerebrales funcionales equivalentes a las registradas simultáneamente con imágenes de resonancia magnética funcional para tareas psicofísicas clásicas y paradigmas simples de golpeteo con los dedos. Sin embargo, un beneficio a menudo citado de fNIRS es que la técnica permite estudiar los mecanismos neuronales de comportamientos complejos y naturalistas que no son posibles utilizando el entorno restringido de fMRI. Nuestro objetivo fue ampliar los hallazgos de estudios previos que han mostrado una alta correlación entre las señales de fNIRS y fMRI registradas simultáneamente para comparar las grabaciones neuronales obtenidas en procedimientos de fMRI con las obtenidas por separado en experimentos de fNIRS naturalistas. Específicamente, desarrollamos una versión modificada del videojuego de baile Dance Dance Revolution (DDR) para que sea compatible con los procedimientos de imagen fMRI y fNIRS. En esta metodología se explican las modificaciones en el software y hardware para la compatibilidad con cada técnica, así como los procedimientos de escaneo y calibración utilizados para obtener resultados representativos. Los resultados del estudio muestran un aumento de la oxihemoglobina en ambas modalidades y demuestran que es posible replicar los hallazgos de la resonancia magnética funcional utilizando fNIRS en una tarea naturalista. Esta técnica representa una metodología para comparar los paradigmas de imágenes de resonancia magnética funcional que utilizan un entorno de mundo reducido con fNIRS en una aproximación más cercana a las actividades y comportamientos naturalistas de cuerpo completo. El desarrollo posterior de esta técnica puede aplicarse a enfermedades neurodegenerativas, como la enfermedad de Parkinson, estados tardíos de demencia o aquellas con susceptibilidad magnética que están contraindicadas para la resonancia magnética funcional.

Los resultados del experimento indican actividad obtenida de los centros de integración en las circunvoluciones temporales superior y medio utilizando imágenes de resonancia magnética funcional (fMRI) tienen una alta correlación con la espectroscopia de infrarrojo cercano funcional (fNIRS) señales forman la misma zona en la versión naturalista de la tarea . La Figura 8 muestra los datos en bruto normalizado y promediados de 16 sujetos del procedimiento de fMRI de exploración (traza azul) y los 26 temas del protocolo fNIRS (trazo rojo). Los datos fueron puestas en el tiempo 0 y la fase activa de la interacción del juego tuvieron lugar en los primeros 30 segundos de la gráfica (tarea de marcado). La línea discontinua vertical indica la transición de la verde a fondo rojo en la tarea y el inicio de la fase de reposo (indicada como resto) Ambos conjuntos de datos muestran aumentos en las respuestas en la fase activa y la disminución en la fase de reposo con aumento de la variabilidad observada en la señal de resonancia magnética funcional. Se realizaron comparaciones entre las huellas por primera regressing la señal de resonancia magnética funcional para reducir al mínimo la raíz cuadrada diferencia media entre los dos rastros. El coeficiente de correlación resultante entre las dos señales fue de 0,78 y el valor de p para la correlación fue de 0,03. Figura 9 representa un cerebro renderizado con localizaciones canal superpuestas de un solo tema. Promediaron los rastros de los canales 1 y 22 se muestran con líneas sólidas representan señales de oxihemoglobina y líneas discontinuas representan señales desoxihemoglobina. Huellas rojas y azules representan dos variantes de juego, la música y no la música, respectivamente. Las señales de canal 1 sirven como un ejemplo de control para comparar con la región de interés. Las señales en estas dos regiones difieren con respecto a la tarea de respuesta. <img alt="Figura 8" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig8.jpg"> Figura 8:. Correlación entre fNIRS y señales de fMRI de Medio Temporal Gyrus Los fNIRS(Rojo) y de resonancia magnética funcional (Azules) señales se muestran para cada grupo ± SEM representada por los bordes sombreados. El coeficiente de regresión entre los dos es 0,78; p = 0,03. El inserto muestra una representación del retorno de la inversión determinada a partir de la actividad en la fMRI con la actividad pico a MNI coordenadas (-66, -24, 0) con un tamaño de clúster = 571, pico t = 5,73. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig8highres.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a> <img alt="Figura 9" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig9.jpg"> Figura 9: Las diferencias en las señales en los lóbulos temporal y frontal Tiempo-curso de ΔoxyHb (línea continua) y ΔdeoxyHb (línea punteada) respuestas de un solo tema de dos ensayos individuales del juego de baile que muestra a dos condiciones ", con música (rojo). "y" sin música (azul) "condiciones. Esta cifra ha sido modificado desde Ono et al. 10.

Presentamos un método para comparar la actividad cerebral funcional registrada durante una tarea naturalista utilizando fNIRS con la actividad registrada durante la fMRI.

fMRI Validación de fNIRS Mediciones Durante un Grupo Naturalista

We present a method to compare brain activity recorded with near-infrared spectroscopy (fNIRS) in a dance video game task to that recorded in a reduced ...

El objetivo general de este procedimiento es comparar las metodologías y los resultados obtenidos mediante resonancia magnética funcional y espectroscopia funcional de infrarrojo cercano o F nears en sujetos que realizan una tarea motora compleja. Esto se logra primero mediante el desarrollo de un paradigma que pueda ser utilizado en ambas técnicas. El segundo paso es adquirir y procesar imágenes funcionales utilizando FMRI.A continuación, adquiera y procese imágenes funcionales utilizando F ns. El paso final es comparar las observaciones en regiones cerebrales comparables. En última instancia, los resultados de FMRI y F N son similares en todos los grupos de estudio que participaron en cada metodología.La principal ventaja de esta técnica sobre los métodos existentes, como la RMF, es que el NERS se puede aplicar en entornos naturales sin una sensibilidad extrema al movimiento. Los artefactos y los criterios de exclusión, como la susceptibilidad magnética, no son relevantes. Comience modificando el juego, la revolución de la postura de baile o DDR editando los detalles de los archivos de configuración de SM.Uso del clon de código abierto de DDR step mania para cambiar el tiempo, los gráficos y la música. Usando la mariposa de la canción del juego, modifique el archivo de configuración de DO SM para que los sujetos jueguen usando un diseño de bloques alternos integrado en la mecánica del juego que alterne 30 segundos de tiempo de juego con 32 períodos de descanso. Los gráficos de fondo le indicarán al jugador cuándo jugar en verde y cuándo relajar en rojo.Para la recopilación de datos de FMRI, restrinja los movimientos a las pulsaciones de los botones de flecha izquierda y derecha con el pie del participante. El número total de pulsaciones de botones debe permanecer igual para ambas tareas antes de escanear. Obtener el consentimiento informado de acuerdo con las directrices institucionales y realizar pruebas de detección de la seguridad de la resonancia magnética.A continuación, explique los rudimentos del juego al sujeto y permita unas cuantas carreras de práctica antes de la obtención de imágenes. Indique a los sujetos que presionen el botón de flecha correspondiente con el pie lo más cerca posible del tiempo perfecto delineado en la parte superior de la trayectoria de la flecha en movimiento, pero que minimicen el movimiento de la cabeza tanto como sea posible. Cuando esté listo para escanear primero, obtenga una imagen estructural antes de jugar. A continuación, adquirir imágenes de resonancia magnética funcional.Indique al sujeto que juegue el juego usando el paradigma preparado, pero usando solo las flechas izquierda y derecha para reducir el artefacto de movimiento cuando se complete el escaneo. Realice análisis de señales en negrita FMRI utilizando mapeo estadístico paramétrico o software SPM. También realice análisis grupales con resultados individuales utilizando el enfoque de efectos aleatorios de segundo nivel.A continuación, defina una región de interés como la conjunción entre el grupo funcional y la máscara anatómica de la circunvolución temporal superior y media obtenida de la Universidad de Wake Forest. Elija la herramienta Atlas para espectroscopia de infrarrojo cercano. Utilice un sistema de topografía F cerca de múltiples canales para registrar datos de Optos dispuestos en una matriz de tres por cinco.La distancia entre la interoperabilidad y la distancia para cada par de detectores de origen debe ser de tres centímetros. Comience por orientar la tapa elástica que contiene el conjunto de sensores ópticos de modo que esté alineada desde la corteza prefrontal izquierda hasta el lóbulo temporal izquierdo. Asegurar que el opto más anterior en el camino más bajo se centre en FPZ del sistema internacional 10 10.A continuación, alinee la fila inferior de optos en paralelo con una línea entre los puntos de referencia anatómicos, FPZ y T seven. Una vez que esté en su lugar, apriete el conjunto de sondas ópticas a la cabeza del sujeto y asegúrese de que esté bien sujeto con las correas y la correa de la barbilla. Se debe prestar atención para evitar el desplazamiento de los optos de la superficie de la cabeza.Los pares de detectores de fuente deben estar ajustados a la cabeza, pero no incómodos para el sujeto. Para las pruebas de f cercas, asegúrese de que el número total de pulsaciones de flecha sea idéntico entre las tareas FMRI y F N y que solo difiera el patrón. Utilice un paradigma idéntico al de las pruebas de RMF, con la adición de las flechas hacia arriba y hacia abajo en comparación con las flechas izquierda y derecha utilizadas para la IRMF.Usa un sistema estándar de respuesta de botón de alfombrilla de piso de cuatro botones para jugar durante las pruebas de F n. Una vez que se sientan cómodos con los conceptos básicos del juego, instruya a los sujetos a jugar 32 tiempos de juego con 32 períodos de descanso. Repite este juego de cinco minutos dos veces con cada sujeto.A continuación, utilice un bolígrafo digitalizador 3D para determinar los valores espaciales de la fuente y las ubicaciones de los sensores ópticos. En cada canal de la gorra elástica, identifique las coordenadas de los oráculos de nasn ian y cz inmediatamente antes de la recopilación de datos y el juego. Guarde los archivos de texto con las ubicaciones de origen y detector en archivos de texto y las coordenadas anatómicas en archivos de texto de origen.Procese las coordenadas 3D capturadas utilizando la opción de registro en nears SPM desde el menú principal. Elija el registro espacial independiente. En la siguiente pantalla, seleccione con digitalizador 3D y elija los otros guardados anteriormente y los archivos de texto de origen utilizando el cuadro de diálogo correspondiente.A continuación, elija la función NFRI de registro para determinar la representación espacial Para el análisis de F, elija los canales que se analizarán en función de la información del digitalizador 3D. Seleccione un canal para el análisis que tenga una probabilidad de registro del 80% o más en la circunvolución temporal media y superior de acuerdo con la salida del proceso de registro. Utilice la función de resultados en SPM eight para determinar vóxeles de superumbral con un valor T mayor que 2.6 o un valor P correspondiente mayor que 0.01.A continuación, determine la región de interés mediante vóxeles de superumbral superpuestos. Para definir un conglomerado dentro de una región anatómica, defina la circunvolución temporal superior y media utilizando el atlas A, A, L, incluido en el atlas de selección del bosque de estelas. En este caso, el cúmulo resultante tiene vóxeles de 572 2 por dos por dos milímetros ubicados en la circunvolución temporal media con un vóxel de pico en la coordenada menos 66, menos 24 0 y el pico T es igual a 5,73.Para F N's. Determine el canal de interés a partir de los datos de F N utilizando las coordenadas digitalizadas en 3D que se convirtieron a coordenadas MNI utilizando el SPM de N en la mayoría de los sujetos. El canal 22 tiene la mayor probabilidad de actividad en la región de interés definida.Determine la respuesta desencadenada por el evento promediado en la región de interés para FMRI y el canal correspondiente en F cerca durante la duración del bloque 62 de activos y reposos combinados. Compare la RMF y las cercanías de F escalando los datos de la RMF para que coincidan de forma óptima con los datos de la Fnn. Usando una regresión lineal, use F ns igual a B por FMRI, donde el método de regresión obtiene el valor B, de modo que el valor cuadrático medio de F Ns menos B por FMRI se minimiza.Finalmente, compare las señales F y FMRI por correlación de los dos grupos. Esta figura muestra los datos brutos normalizados y promediados de 16 sujetos del procedimiento de exploración FMRI y los 26 sujetos del protocolo F Ns. Los datos se fijaron en el tiempo cero y la fase activa de la interacción del juego tuvo lugar en los primeros 30 segundos del gráfico.Esta figura representa una representación cerebral con ubicaciones de canales superpuestas de un solo sujeto. Las trazas promedio de los canales uno y 22 se muestran con líneas continuas que representan las señales de oxihemoglobina y líneas discontinuas que representan las señales de desoxihemoglobina. Los trazos rojos representan el juego musical y los trazos azules representan el juego, las señales del juego no musical del canal uno sirven como ejemplo de control para comparar con la región de interés.Las señales en estas dos regiones difieren con respecto a la respuesta a la tarea después de su desarrollo. Esta técnica allanó el camino para que los investigadores en el campo de la neurociencia de sistemas exploraran la actividad neuronal asociada con tareas motoras complejas en sujetos sanos y normales. Después de ver este video, debería tener una buena comprensión de cómo comparar los resultados obtenidos con FMRI y fne.

fmri-validation-of-fnirs-measurements-during-a-naturalistic-task

Research

Investigación

JoVE Journal

Behavior

Comportamiento

En este artículo se muestra un diseño experimental en el que todo el cuerpo los personajes animados se utilizan en combinación con la resonancia magnética funcional (fMRI) para investigar los correlatos neurales de la observación de las interacciones sociales virtuales.

La investigación del cerebro imágenes de los correlatos neurales de Observación de las interacciones sociales virtuales

Se considera transferir un paradigma con un historial de uso en experimentos de EEG a un experimento de fMRI. Se demuestra que la manipulación de las demandas de la tarea en la tarea visual extraña dio lugar a diferentes patrones de activación de BOLD e ilustró cómo el diseño de la tarea es crucial en los experimentos de fMRI.

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Monitoreo de la actividad cerebral fuera del laboratorio, sin limitaciones físicas presenta retos metodológicos. Un sin fibras, se utilizó el sistema portátil funcional Espectroscopia de Infrarrojo Cercano (fNIRS) para medir la actividad cerebral durante una tarea de memoria prospectiva ecológica. Se demostró que este sistema podría ser usado para monitorear la actividad cerebral durante los experimentos no basados ​​en laboratorio.

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Métodos de neuroimagen portátil (funcional cerca espectroscopia infrarroja) proporcionan avances en el estudio del cerebro en regiones antes inaccesibles; aquí, rural Côte d ' Ivoire. Innovación en métodos y desarrollo de protocolos de neuroimagen culturalmente apropiada permite nuevo estudio de desarrollo del cerebro y los resultados del aprendizaje de los niños en entornos con la adversidad y la pobreza significativa.

Campo de neuroimaging métodos funcionales cerca espectroscopia infrarroja (NIRS) neuroimagen para estudiar el desarrollo Global del niño: zonas rurales de África subsahariana

El protocolo actual describe cómo realizar grabaciones simultáneas DeEEG y fNIRS y cómo inspeccionar la relación entre los datos EEG y fNIRS.

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Desarrollamos la pantalla de doble tarea original (DTS) como una medida portátil y de bajo costo que puede evaluar a los atletas con lesiones cerebrales traumáticas leves inducidas por deportes. Revisamos el DTS original para su uso clínico futuro y desarrollamos una versión compatible con la neuroimagen del DTS para medir los fundamentos neuronales del rendimiento de una y dos tareas.

Versiones revisadas y compatibles con neuroimagen de la pantalla de doble tarea

Se describe el análisis de onda continua funcional de espectroscopia de infrarrojo cercano experimento utilizando un diseño de bloques con una tarea sensoriomotora. Para aumentar la fiabilidad del análisis de los datos, se utilizó el mapeo paramétrico estadístico basado en modelos lineales generales cualitativos y los modelos mixtos jerárquicos comparativos para multicanales.

Análisis cualitativos y comparativos de datos de actividad cortical de un experimento funcional de espectroscopia de infrarrojo cercano aplicando el diseño de bloques

Se describe el protocolo para realizar experimentos de hiperescaneo fNIRS en díadas de aprendizaje colaborativo en un entorno de aprendizaje naturalista. Además, se presenta una tubería para analizar la sincronía intercerecere (SII) de las señales de hemoglobina oxigenada (Oxy-Hb).

Sincronización intercerebros en el aprendizaje colaborativo abierto: un estudio fNIRS-Hyperscanning

Presentamos un método para recolectar simultáneamente señales de fMRI y fNIRS de los mismos sujetos con cobertura de fNIRS en toda la cabeza. El protocolo ha sido probado con tres adultos jóvenes y puede adaptarse para la recopilación de datos para estudios de desarrollo y poblaciones clínicas.

Recopilación simultánea de datos de mediciones de fMRI y fNIRS utilizando una matriz de optodos de cabeza completa y canales de corta distancia

Se estima que 1 de cada 6 personas en todo el mundo sufrirá un accidente cerebrovascular a lo largo de su vida, lo que le causará una discapacidad a largo plazo, cuyos mecanismos de rehabilitación aún no se conocen bien. Este estudio propone un protocolo para evaluar la activación cerebral mediante espectroscopia funcional de infrarrojo cercano (fNIRS) durante una sesión de terapia robótica de miembros inferiores.

Un experimento que utiliza espectroscopía funcional de infrarrojo cercano y movimientos de apuntamiento multiarticular asistidos por robots de la extremidad inferior

Aprende a comparar fMRI y fNIRS para medir actividad cerebral durante tareas motoras complejas en entornos naturalistas. Este método valida la espectroscopia infrarroja como alternativa viable en neurociencia.

fMRI Validación de fNIRS Mediciones Durante un Grupo Naturalista

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