Utilizzando MazeSuite e funzionale Near Infrared Spectroscopy per studiare l'apprendimento in navigazione spaziale

Il nostro obiettivo in questa presentazione è duplice. In primo luogo, per illustrare il processo di progettazione del protocollo sperimentale e l'uso della suite May e, in secondo luogo, per dimostrare la configurazione e l'implementazione del sistema di monitoraggio dell'attività cerebrale FNIR. La suite May può essere utilizzata per progettare e modificare ambienti 3D adattati, nonché per monitorare le prestazioni comportamentali di un partecipante.

Per dimostrarlo, viene riportato un sottocampione di uno studio per mostrare come utilizzare sia la suite May che FNIR in un singolo esperimento. Lo studio prevede la valutazione dell'attività cognitiva della corteccia prefrontale laterale dorsale durante l'acquisizione e l'apprendimento di compiti di mazza al computer per la pratica di ordini bloccati e casuali. FNIR è una tecnica di monitoraggio ottico del cervello che utilizza il vicino infrarosso, come tracciare i cambiamenti nelle risposte emodinamiche all'interno della corteccia.

Il monitoraggio non invasivo dell'emodinamica cerebrale e dell'ossigenazione è stato dimostrato per la prima volta da Job Ossy e colleghi nel 1977. Questa tecnologia consente la progettazione di sistemi di monitoraggio portatili, sicuri, economici, non invasivi e minimamente intrusivi che possono essere utilizzati per misurare l'attività cerebrale in ambienti naturali. Le condizioni ambulatoriali e di campo vicino alla luce infrarossa possono penetrare i tessuti di pochi centimetri entro 700-900 nanometri.

Quando la luce entra nel tessuto, viene assorbita o dispersa. L'assorbimento è dovuto alla forza cromomica che assorbe la luce, le molecole come l'emoglobina e la diffusione dell'acqua, che si verifica nella struttura del tessuto come le membrane e gli strati cellulari. Una tipica misurazione FNIR contiene un'unità di misura dotata di sorgenti luminose e rilevatori.

Quando una sorgente luminosa si attiva, la luce viene introdotta sul cuoio capelluto, lo penetra e viaggia in tutte le direzioni nel tessuto e perde intensità mentre viaggia, parte della luce torna in superficie a causa della diffusione sequenziale multipla e viene registrata dal rivelatore, i fotoni che raggiungono il rivelatore viaggiano effettivamente attraverso un volume a forma di banana. Le misurazioni al rivelatore forniscono informazioni su questo volume tra la sorgente luminosa e il rivelatore. Coppia chiamata oide, la profondità della penetrazione, in altre parole, la curvatura della banana è una funzione della distanza tra la sorgente luminosa e il rivelatore.

Ecco perché la geometria del sensore FNIR è fondamentale nella progettazione. A seconda del tipo di misurazioni per il compito cognitivo e la misurazione dalla corteccia prefrontale, la separazione optofrontale è solitamente compresa tra 2,5 centimetri e tre centimetri. In questo studio, abbiamo utilizzato dispositivi FNIR modello 1000.

Questo si basa sui progetti di Chance e colleghi negli anni '90 e ulteriormente sviluppato presso l'Optical Brain Imaging Lab della Drexel University. Questo strumento non si basa su fibre o guide luminose per interfacciare gli optos con la pelle. Quindi, è più facile da configurare, più comodo per lunghe sessioni e meno soggetto ad artefatti di movimento.

Tuttavia, questo sensore è progettato specificamente per il rilevamento dell'attivazione corticale della corteccia prefrontale laterale dorsale che si trova sotto la fronte e non può essere utilizzato in altre regioni della testa a causa dell'interferenza dei capelli. Il pad del sensore FNIR utilizzato nello studio contiene quattro diodi emettitori di luce che emettono luce non coerente a 730 nanometri e 850 nanometri. Ci sono 10 fotorilevatori e LED luminosi in ordine sequenziale, oltre a utilizzare i rilevatori circostanti 16 posizioni di misurazione.

Le scatole vengono campionate ad ogni scansione. Ciò include la misurazione dell'intensità della luce di due diverse lunghezze d'onda e anche una misurazione del buio per la luce ambientale, per un totale di tre canali per ogni posizione di misurazione, quindi in totale ci sono 48 canali registrati dalla scansione. Il cuscinetto del sensore è posizionato sopra la fronte del lato del soggetto.

Uno dovrebbe essere alla sinistra del soggetto e il lato due. Sul lato destro del soggetto, il sensore deve essere posizionato appena sopra le sopracciglia e deve essere centrato verticalmente. La linea di simmetria verticale immaginaria passa attraverso la linea mediana della fronte e poi il naso.

La linea centrale dei cuscinetti del sensore coincide con la linea mediana della fronte e del naso. Una volta posizionato il pad del sensore, i cavi vengono tirati sui due lati e collegati nella parte posteriore della testa. Con il cavo fissato con la clip, è fondamentale verificare che il pad del sensore sia correttamente accoppiato con la pelle e che non vi siano protuberanze o spazi tra l'optos e la pelle.

Un buon modo per verificare il corretto accoppiamento è applicare una leggera pressione sul cuscinetto del sensore e sentire se il posizionamento cambia con la pressione. A volte una fascia, un elastico e/o un panno solido, come una fascia da tennis o una bandana, possono essere posizionati sopra il sensore FNIR per garantire l'accoppiamento dell'optos con la pelle. Dopo la posizione del sensore, i segnali su tutti i canali devono essere verificati avviando l'acquisizione dei dati Innanzitutto, il pad del sensore deve essere collegato alla scatola di controllo hardware FNIR.

Il dispositivo deve essere collegato al computer tramite cavo USB ed entrambi i sistemi devono essere accesi. Quindi, esegui Kobe Studio sul computer facendo clic sul collegamento nel riquadro di sinistra, fai clic sul collegamento Avvia dispositivo corrente. Se le impostazioni sono corrette, il riquadro dei messaggi visualizzerà che il dispositivo è stato avviato e i grafici mostreranno i nuovi segnali acquisiti.

I livelli del segnale dipendono dalla corrente del LED e dalle impostazioni di guadagno. Una buona regola empirica è quella di avere questi parametri superiori a 700 millivolt e inferiori a 4.000 millivolt. Inoltre, i segnali dovrebbero essere stabili.

Variazioni eccessive e picchi possono indicare un accoppiamento errato del sensore o problemi di connettività di cavi o hardware. In alcuni casi, uno o due canali laterali, uno e due a sinistra e 15 e 16 a destra, potrebbero essere posizionati sopra i capelli e i loro valori di segnale sono troppo bassi. Puoi semplicemente continuare ed eliminare quei canali più avanti nell'analisi.

Potrebbe essere necessario regolare le impostazioni in base a ciascun soggetto poiché potrebbero esserci elevate differenze individuali dovute alle diverse proprietà ottiche di una singola pelle. Per modificare prima le impostazioni del dispositivo, fare clic su arresta dispositivo corrente. Quindi fare clic su proprietà del dispositivo nel riquadro di sinistra.

Vai alla scheda delle impostazioni di acquisizione dati nella finestra di dialogo. Se si desidera aumentare prima i valori del segnale, aumentare il valore della corrente del LED. Un aumento del valore di corrente del LED significa che i LED brilleranno di più.

Se si desidera prima misurare i livelli del segnale, diminuire il guadagno. Il valore di guadagno iniziale viene utilizzato per tutti i voxel. Dopo aver impostato i valori, fare clic su Salva e quindi su Avvia.

Dispositivo attuale per avviare l'acquisizione dei dati con un nuovo set di parametri, è anche comune e utile utilizzare i marcatori per identificare determinati eventi durante gli esperimenti. Esistono due tipi di marcatori, manuali e automatici. I marcatori manuali vengono generati facendo clic sui pulsanti nella finestra principale di K e vengono contrassegnati con l'ora e salvati con i dati FNIR.

I marcatori automatici vengono ricevuti da un dispositivo esterno o da un software per computer per ricevere i marcatori automatici mentre il dispositivo è fermo. Vai alle impostazioni del dispositivo che si trova nel riquadro di sinistra e all'interno della scheda delle impostazioni di sincronizzazione controlla, ascolta i marcatori. La porta seriale è un metodo suggerito per la comunicazione con i marcatori.

Verificare che il numero di porta seriale sia impostato su un numero di porta valido sul computer. Quindi, è possibile inviare software di stimolo come ePrime o May Suite per inviare marcatori in base ai valori che vengono ricevuti, etichettati nel tempo e salvati insieme ai dati FNIR su questo computer. I segnali FNIR grezzi sono segnali di serie temporali di intensità luminosa.

Il rumore nei dati può essere rimosso prima o dopo la conversione della luce grezza. Intensità. I valori per i valori di ossigenazione i dati fisiologicamente irrilevanti come la respirazione, le pulsazioni cardiache e il rumore dell'apparecchiatura devono essere eliminati dalle misurazioni FNIR grezze. La componente correlata alla frequenza cardiaca di solito ha un picco che è intorno o superiore a 0,5 hertz e la respirazione è compresa tra 0,2 hertz e 0,4 hertz per eliminare questi artefatti fisiologici.

Vengono utilizzati filtri passa-basso a risposta all'impulso finita e a fase lineare. I segnali potrebbero anche essere danneggiati da artefatti di movimento. Quando le sorgenti luminose e/o i rilevatori del sensore FNIR scivolano dalla loro posizione originale o perdono il contatto con la pelle a causa del movimento della testa, possono verificarsi esplosioni improvvise o picchi nelle misurazioni FNIR.

Inoltre, se la sorgente luminosa perde l'accoppiamento con la pelle, il rivelatore può registrare valori molto bassi poiché nessuna luce può passare verso di essa o intensità estremamente elevate e saturazione momentanea a causa della luce riflessa dalla superficie della pelle. Effetti di saturazione simili possono verificarsi se il rilevatore scoppia e perde il contatto con la pelle. La perdita di luce ambientale nel movimento della testa può causare ulteriori variazioni della pressione applicata al pad del sensore o alle sorgenti luminose e ai rilevatori.

Questi cambiamenti possono consentire a più fotoni di entrare nel tessuto, variando così temporaneamente l'intensità della luce rilevata. Oltre alla semplice ispezione visiva dei dati alla ricerca di possibili artefatti di movimento, esiste un numero crescente di algoritmi di rilevamento e rimozione degli artefatti da movimento per automatizzare il processo ed eliminare la soggettività Gli algoritmi di rimozione degli artefatti in letteratura spaziano dai semplici filtri passa-basso e passa-VAM all'analisi wavelet dall'analisi indipendente o dei componenti principali al filtraggio ottimale come i filtri adattivi di Wiener e cowman Sistemi a onda continua. I segnali FNIR grezzi vengono convertiti nelle variazioni di ossigenazione relativa utilizzando la legge di Lambert della birra modificata.

La densità ottica a una specifica lunghezza d'onda di ingresso è il rapporto logaritmico tra l'intensità della luce in ingresso e l'intensità della luce in uscita OD è anche correlato alla concentrazione e al coefficiente di assorbimento della forza cromometrica, alla distanza corretta della sorgente luminosa e del rivelatore più un fattore di attenuazione costante avente la stessa intensità della luce in ingresso in due diverse istanze di tempo. La differenza in OD può essere scritta in termini di soli valori di intensità luminosa rilevati. Tipicamente, le due lunghezze d'onda scelte sono una compresa tra 700 e 900 nanometri dove l'assorbimento di ossiemoglobina e deossiemoglobina sono dominanti rispetto ad altri cromofori tissutali e due una sotto e una sopra l'iso spastico, che è di circa 805 nanometri dove gli spettri di assorbimento di desossi e ossiemoglobina si incrociano.

Questa equazione può essere impostata per risolvere le concentrazioni se la matrice due per due non è significativa. Dopo le variazioni relative dei valori di emoglobina ossigenata e deossigenata vengono calcolati. Il passo successivo consiste nell'estrarre le caratteristiche a seconda del protocollo sperimentale e del compito cognitivo utilizzato.

L'estrazione delle caratteristiche è più comunemente utilizzata per ridurre la quantità di dati e per effettuare confronti tra diversi compiti cognitivi, gruppi di soggetti e posizioni anatomiche utilizzando l'analisi statistica. Le caratteristiche comunemente utilizzate riguardano il valore massimo, minimo, medio o medio dell'emoglobina ossigenata e deossigenata e il tempo di reazione, che è il tempo trascorso prima che venga raggiunto il minimo o il massimo. Queste caratteristiche possono essere estratte all'interno di una risposta emodinamica evocata a determinati stimoli cognitivi ottenuta attraverso l'uso di paradigmi di sperimentazione singola o con epoche di dati o blocchi di dati corrispondenti a determinate condizioni implementate attraverso disegni e paradigmi di sperimentazione a blocchi.

Suite di maggio: consiste di tre componenti, ciascuno mirato a una fase specifica dell'esperimento. Progettazione, sperimentazione e analisi. Maze Maker consente all'utente di progettare facilmente un ambiente 3D per ogni fase del protocollo sperimentale.

Gli ambienti semplici possono essere creati in pochi istanti. Innanzitutto, definire l'area del pavimento e quindi utilizzare lo strumento Muro per definire i confini del labirinto. Infine, posizionare la posizione di partenza di un soggetto e quindi uscire dall'area.

Dopo il salvataggio, lo strumento di esecuzione rapida può essere utilizzato per testare immediatamente l'ambiente. È possibile creare ambienti più complessi per soddisfare i requisiti di un particolare progetto sperimentale. Gli ambienti possono essere personalizzati con l'introduzione di oggetti interattivi, controlli dell'illuminazione e texturizzazione.

Utilizzando il Maze List Builder è possibile creare e salvare file Mel che combinano particolari combinazioni di labirinti e messaggi dell'utente da utilizzare come procedure sperimentali. La funzionalità di Masis può essere utilizzata per eseguire lo specifico progetto sperimentale, i livelli possono essere organizzati con difficoltà crescente o casuale come storyboard o con il controllo rispetto ai livelli sperimentali. Le prove individuali dell'esperimento vengono eseguite attraverso l'uso del programma Maze Walker.

La modifica delle impostazioni in Maze Walker consente agli utenti di specificare ulteriormente le condizioni dell'esperimento. Il controllo può essere modificato per accettare l'input da diversi dispositivi, tra cui tastiera, mouse e joystick. I dispositivi esterni possono impegnarsi in una comunicazione bidirezionale con Maze Walker raccogliendo informazioni o innescando cambiamenti all'interno dell'ambiente.

La comunicazione del dispositivo può essere gestita tramite cavo T-C-P-I-P o seriale e può interfacciarsi con un'ampia varietà di dispositivi, tra cui E-E-G-F-M-R-I e FNIR. Durante le sessioni, il mago Walker registrava il movimento del soggetto insieme a tutti gli eventi che si verificavano durante la sessione. Con il programma Maze Analyzer, i file MACE possono essere visualizzati con un percorso utente registrato per la revisione.

Diversi percorsi possono essere sovrapposti per facilitare l'analisi e possono essere calcolate informazioni statistiche su diversi studi. Inoltre, le informazioni raccolte possono essere esportate in Excel o MATLAB per un'ulteriore elaborazione. Il nostro repertorio cognitivo comprende una vasta gamma di funzioni e abilità a cui è possibile accedere attraverso l'uso di una varietà di compiti, tra cui la navigazione spaziale virtuale, labirinti, attivazione cerebrale I modelli nella corteccia frontale variano dall'esecuzione iniziale del nuovo compito dopo la pratica e durante la ritenzione.

Utilizzando la FNIR e concentrandoci sulla corteccia prefrontale, stiamo capitalizzando sulla funzione della PFC, in particolare la funzione esecutiva, la regolazione della funzione cognitiva in azione, l'uso della PFC durante le attività di risoluzione dei problemi e l'uso di strutture di livello superiore mantenendo più elementi nella memoria di lavoro. L'organizzazione della pratica quando si imparano più compiti simili è un fenomeno di apprendimento chiamato effetto di interferenza contestuale. Gli effetti dell'interferenza contestuale sono evidenti quando gli individui acquisiscono più compiti su diversi programmi di pratica.

Un'elevata interferenza contestuale si crea quando le attività da apprendere vengono presentate in un ordine imprevedibile non sequenziale. La pratica del blocco a bassa interferenza contestuale viene creata quando le attività da apprendere vengono presentate in un ordine prevedibile. Ognuno ha eseguito 315 prove di acquisizione, 105 prove di ciascuno dei tre labirinti in tre giorni, lunedì, mercoledì e venerdì.

Il lunedì successivo, 72 ore dopo l'acquisizione, sono state eseguite 30 prove di conservazione e 20 prove di trasferimento in ordine casuale. L'attività della PFC è stata monitorata durante tutte le fasi per 16 siti ottici. L'utilizzo di misure dipendenti da FNIR includeva cambiamenti relativi nella media ossigenata, nell'emoglobina e nelle misure comportamentali del tempo totale, del percorso, della lunghezza e della velocità media per i labirinti.

I risultati comportamentali mostrano che per entrambi gli ordini di pratica, c'è una tendenza decrescente monotona per il tempo del labirinto, il tempo totale necessario per completare il labirinto suggerisce che mentre i partecipanti si esercitano, hanno completato il labirinto in periodi di tempo più brevi, che è previsto per le valutazioni comportamentali dell'apprendimento. Inoltre, la velocità del labirinto, la velocità media con cui i partecipanti navigano nel labirinto, aumenta con la pratica. Ancora una volta, ci si aspetta un miglioramento delle misure comportamentali nel tempo come inferenze di apprendimento per questi risultati.

C'è un confronto fianco a fianco tra la pratica casuale e quella a blocchi per ogni attività di trasferimento per l'attività di trasferimento più semplice. La pratica di quattro blocchi di maggio ha superato la pratica casuale. Tuttavia, per il compito di trasferimento più difficile, il labirinto cinque, la pratica casuale era superiore al blocco medio ossigenato.

I cambiamenti della concentrazione di emoglobina durante le prove pratiche indicano che l'ordine bloccato richiedeva una maggiore attivazione cerebrale rispetto all'ordine casuale. Inoltre, quando si confronta all'interno di un ordine di pratica per l'apprendimento dell'ordine bloccato, un nuovo compito, come nella fase di trasferimento, richiedeva una maggiore attivazione cerebrale. Dato che l'ordine di pratica era diverso per i compiti già appresi.

Per il partecipante che ha appreso il compito in un ordine bloccato, questo ordine di pratica casuale stratificato potrebbe essere stato sufficientemente nuovo da richiedere uno sforzo aggiuntivo e risorse cognitive per eseguire il compito. Inoltre, per l'ordine di pratica casuale, la fase di trasferimento dell'attivazione neurale non era superiore alla fase di ritenzione. In conclusione, questo studio esplorativo ha dimostrato l'uso della suite May e del FNIR per studiare gli aspetti neurocomportamentali dell'apprendimento nella navigazione spaziale.

May Suite consente la progettazione e l'applicazione di semplici ambienti 3D con un'interfaccia grafica intuitiva e registra automaticamente le misure comportamentali per i confronti all'interno o tra i soggetti. FNIR è uno strumento di monitoraggio cerebrale portatile, sicuro e non invasivo che è stato utilizzato in laboratorio clinico e in ambienti naturali per studiare l'attivazione cerebrale. Speriamo che questa presentazione sia stata utile per spiegare questi strumenti.

Buona fortuna con i tuoi esperimenti.