Semi-Automated Analysis of Peak Amplitude and Latency for Auditory Brainstem Response Waveforms Using R

Daxiang Na; Patricia M. White

doi:10.3791/64737

ניתוח חצי אוטומטי של משרעת שיא והשהיה עבור צורות גל של תגובת גזע המוח השמיעתית באמצעות R

JoVE Journal
Neuroscience

This content is Free Access.

JoVE Journal Neuroscience

Semi-Automated Analysis of Peak Amplitude and Latency for Auditory Brainstem Response Waveforms Using R

ניתוח חצי אוטומטי של משרעת שיא והשהיה עבור צורות גל של תגובת גזע המוח השמיעתית באמצעות R

Full Text

2,829 Views

06:01 min

December 9, 2022

DOI: 10.3791/64737-v

Daxiang Na¹, Patricia M. White²

¹Department of Biomedical Genetics,University of Rochester Medical Center, ²Department of Neuroscience, Ernst J. Del Monte Institute for Neuroscience,University of Rochester Medical Center

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Overview

This article describes a semi-automated method for measuring the amplitudes and latencies of the first five peaks and troughs in the auditory brainstem response (ABR) waveform. Using the open-source statistical package R, researchers can analyze ABR data more efficiently than manual methods, facilitating further study of pre-cognitive auditory processing.

Key Study Components

Area of Science

Auditory neuroscience
Electrophysiology
Data analysis

Background

Auditory brainstem responses are important for determining hearing thresholds.
The ABR waveform contains valuable information about brainstem activity.
Many researchers previously performed manual analysis of the ABR waveforms.
This study aims to simplify the analysis using R scripts.

Purpose of Study

To automate the measurement of amplitudes and latencies in ABR waveforms.
To enhance the ability to evaluate auditory processing in diagnostics.
To provide free and accessible analysis tools for researchers.

Methods Used

The platform used is R software within the RStudio framework.
The main biological model consists of auditory brainstem response data exported from recording software.
Researchers create a Test Folder for data organization and run specific R scripts for analysis.
Detailed command-line instructions guide users through loading and analyzing waveform data.
Statistical methods such as ANOVA and non-parametric tests assess data distributions.

Main Results

The automated analysis correlates strongly with manual results for ABR waveform characteristics.
Statistical tests validate the significance of identified peaks and troughs.
The study highlights the reliability of the automated method in quantifying brainstem activity.

Conclusions

This study demonstrates the efficacy of R scripts in automating ABR waveform analysis.
The routine analysis allows for greater understanding of auditory processing mechanisms.
The provided methods can be adapted for various EEG waveform quantifications as needed.

Frequently Asked Questions

What are the advantages of using R for ABR analysis?

R provides a free, powerful platform for automating complex data analyses, enhancing reproducibility and efficiency.

How is the auditory brainstem response data prepared for analysis?

Data is exported as ASCII files and organized into a structured folder system, allowing for easy access during analysis.

What types of outcomes can be obtained from this method?

The method yields quantitative measurements of peak amplitudes and latencies, providing insights into brainstem activity and auditory processing.

How can the R scripts be customized for different analyses?

Users can modify existing scripts to quantify various EEG waveforms by adjusting latency windows and analysis parameters.

What are some limitations to consider when using this method?

Users must ensure correct data formatting and follow the script instructions carefully to avoid errors in analysis.

Can this method be applied to other forms of neural response analyses?

Yes, while this article focuses on ABRs, the underlying principles and scripts can be adapted for other neural response waveforms.

מאמר זה מתאר את המדידה החצי-אוטומטית של המשרעת וההשהיות של חמש הפסגות והשקתות הראשונות בצורת הגל של תגובת גזע המוח השמיעתית. שגרה נוספת אוספת ומבארת את הנתונים לגיליון אלקטרוני לצורך ניתוח נסיינים. שגרות מחשב חינמיות אלה מבוצעות באמצעות החבילה הסטטיסטית בקוד פתוח R.

תגובות של גזע מוח שמיעתי נאספות באופן שגרתי כדי לקבוע את סף השמיעה. צורת הגל של ABR מכילה מידע נוסף על פעילות גזע המוח, אך בעבר, חוקרים רבים נאלצו לנתח אותם באופן ידני. סקריפטים של R עובדים עם תוכנת R במסגרת RStudio כדי להפוך את ניתוח צורת הגל של ABR לאוטומטי למחצה.

הם בחינם וקלים לשימוש. תקוותנו היא שניתוח שגרתי של צורת הגל של ABR יאפשר למחקרים מאוחרים יותר להעריך את הרלוונטיות של עיבוד שמיעתי טרום-קוגניטיבי זה באבחון. כדי להתחיל, ייצא את תגובת גזע המוח השמיעתית או הקלטת ABR כקובץ ASCII.

עבור IHS, פתח את תוכנית המחשב, טען את הקובץ המעניין והצג את צורות הגל הרצויות בדף אחד. תחת הכרטיסיה נתונים, בחר שמור דף כ- ASCII כדי להשיג קובץ txt. לאחר מתן שם הולם לקובץ הנתונים באמצעות מזהה, רשום את פרטי המזהה והנושא בקובץ מטא-נתונים בשם מידע.

csv, תוך הקפדה שלא לכלול מידע כגון הגנוטיפ, המין, הגיל או הטיפול במזהה.חזור על השלבים עם כל הקבצים שיש לנתח כקבצי זיהוי נפרדים ולקבל את המטא נתונים. הורד והתקן את תוכניות R ו- RStudio מאתרי האינטרנט שלהם בהתאמה. לאחר מכן התקן את הספריות הנדרשות, מסודר, מבריק, עלילתי וגן חיות, עם הפקודות הנדרשות בחלון הפקודה של RStudio.

לאחר מכן, הורד את התסריטים findpeaks. r ו- see_trace_click. r מהמעבדה הלבנה GitHub, כמו גם זמן הקובץ המשויך.csv.

צור תיקיה חדשה בשם תיקיית בדיקה כדי למקם את כל קבצי ASCII, מידע. csv, וזמן.csv. בתוך תיקיית הבדיקה, צור תיקיית משנה בשם תיקיית ASCII ומקם את קבצי ASCII.

פתח את הממצאים. r script ב- RStudio על ידי לחיצה ימנית על הכרטיסייה עבור הסקריפט בסרגל הכלים כדי לבחור את ספריית העבודה שנקבעה ולהגדיר אותה לתיקיית בדיקה. בחלון הסקריפט, לחץ על מקור בפינה השמאלית העליונה של סרגל הכלים כדי לטעון את התוכנית.

לאחר מכן, בחלון הפקודה, השתמש בפקודות כדי לנתח את צורות הגל במצבי עיבוד בודדים ואצווה. טען את נתוני צורת הגל עבור האדם הספציפי באמצעות הפקודה. לאחר מכן, בחלון הפתוח של see_trace_click.

r script ב- RStudio, לחץ על לחצן הפעל אפליקציה בכותרת העליונה והמתן עד שיופיע חלון אינטראקטיבי חדש. בתיבה בפינה השמאלית העליונה, הזן את רמת הצליל עבור צורת הגל הדורשת תיקון וחפש את צורת הגל המוצגת בחלון. הזז את הסמן סביב צורת הגל כדי לחשוף את ההשהיה והמשרעת בכל נקודה.

כדי לתעד את נתוני ההשהיה והמשרעת, לחץ על השיא הנכון ולאחר מכן העתק/הדבק את הנתונים לקובץ ה- csv. חזור על התהליך כדי לרשום את הנתונים עבור השוקת לאחר שיא מיידי ולחשב את מדידת המשרעת על ידי הפחתת משרעת השוקת ממשרעת השיא בתא הגיליון האלקטרוני. העבר את המאומת.

קובצי csv לתיקיית משנה חדשה בשם Peak Data בתיקיית הבדיקה כדי לצרף את הנתונים. לאחר מכן, שלב את המטא נתונים על ידי ביצוע הפקודה. כדי לבצע ניתוח סטטיסטי על הנתונים שנאספו, השתמש במבחן לנורמליות כגון מבחן שפירא-וילק כדי להעריך את התפלגות הנתונים על ידי ביצוע הפונקציה.

אם מבחן שפירא-וילק אינו משמעותי, פירוש הדבר שלמערך הנתונים יש התפלגות נורמלית. לפיכך, להעריך את הנתונים עם מבחן פרמטרי כגון ANOVA על ידי ביצוע הפונקציה. אם מבחן שפירו-וילק קטן מ-P שווה ל-0.05, השתמש במבחן סכום הדירוג של קרוסקל-וואליס או במדד מתאים אחר שאינו פרמטרי.

לבסוף, הצג את צורות הגל הממוצעות על ידי ביצוע הפקודה. בתגובת צורת הגל של גירוי לחיצה של 75 דציבלים עבור עכבר F1 צעיר, הפסגות והשוקת זוהו באופן אוטומטי עם findpeaks.r. צורות הגל בין 5 ל-75 דציבלים מתקבלות מהפסגות והממצאים שזוהו ידנית.

r הושוו. הממוצעים משורטטים כקווים כבדים כאשר האזור המוצל מייצג סטיית תקן אחת והתוצאות המתקבלות על ידי findpeaks. r מתאם חזק עם התוצאות הידניות.

בעת ניסיון הליך זה, זכור להגדיר את ספריית העבודה כפי שהוא חיוני מאוד. סקריפט R מייעד פסגות ושקתות בהתבסס על חלונות ההשהיה עבור ABR העכבר המיושם עם הזמן. קובץ csv.

משתמשים עשויים לשנות זאת כדי לכמת צורות גל אחרות של EEG.

View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos