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Research Article
Allan M. Aumen*1, Kelly J. Oberg*1, Susan M. Mingils2, Cecelia B. Berkner3, Brian L. Tracy3, Jaclyn A. Stephens1,2
1Molecular Cellular and Integrative Neuroscience Program,Colorado State University, 2Dept. of Occupational Therapy,Colorado State University, 3Dept. of Health and Exercise Science,Colorado State University
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Erratum Notice
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Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
スポーツによる軽度の外傷性脳損傷を持つ選手を評価できるポータブルで低コストの尺度として、オリジナルのデュアルタスクスクリーン(DTS)を開発しました。我々は、将来の臨床使用のために元のDTSを改訂し、単一および二重タスクのパフォーマンスの神経基盤を測定するために、DTSのニューロイメージング互換バージョンを開発しました。
デュアルタスクパラダイムは同時に運動能力と認知能力を評価し、最近の軽度の外傷性脳損傷(mTBI)を持つ選手の微妙な残留障害を検出することができます。しかし、過去の二重タスクパラダイムは、下肢のスキルだけに焦点を当てており、面倒で高価な実験室機器に依存しており、日常的なmTBI評価の実用性を制限しています。その後、管理とスコア付けに<10分かかるデュアルタスクスクリーン(DTS)を開発し、低コストのポータブル機器を使用し、下肢(LE)と上肢(UE)サブタスクを含みます。この原稿の目的は二つあった。最初に、元の DTS の制限に対応するために改訂された、改訂された DTS の管理プロトコルについて説明します。具体的には、この改訂には、より詳細な歩行データを取得するためのスマートデバイスの追加と、二重タスク条件下での認知能力の中断をテストするための単一の認知条件の包含が含まれていました。重要なことに、改訂DTSは将来の臨床使用を目的とした尺度であり、3人の男性アスリートの代表的な結果を提示し、この指標から取得できる臨床データの種類を説明します。重要なことは、次の研究イニシアチブであるmTBIを用いたアスリートの改訂DTSの感度と特異性をまだ評価していない。この原稿の第二の目的は、DTSのニューロイメージング互換バージョンを記述することです。このバージョンを開発し、mTBIに関連する行動障害の経験的理解を深めるため、単一タスクとデュアルタスクのパフォーマンスの神経基盤を評価することができました。本稿では、DTS中の同時機能近赤外分光(fNIRS)測定を可能にするステップと、fNIRSデータの第1レベル処理の取得と完了の方法についても説明します。
毎年、世界中で4,200万人が軽度の外傷性脳損傷(mTI)1を維持しています。かつては良性と考えられていたが、新しい研究は、mTIS、特に繰り返しmTIsが、身体的、認知的、および睡眠障害2、3、4などの永続的な否定的な結果を引き起こす可能性があることを示している。その後、研究者や臨床医は、mTBIを理解し、対処するための強化された評価と治療方法を求めています。
現在までに、mTBI評価のベストプラクティスには、自己報告された症状と神経認知機能および運動機能5の客観的測定が含まれる。しかし、競技大学レベルのアスリートのような一部の個人は、症状報告の有用性を制限するmTBI関連の症状6を過少報告することが知られている。客観的な神経認知および運動機能の尺度はまた、テスト再テストの信頼性の低下、ベースラインテストへの依存、または高性能アスリート7、8、9のための不十分な難易度を含む限界を有する。しかし、運動能力と認知能力を同時に評価する二重タスクパラダイムは、微妙な残留障害を検出することができ、特に高性能アスリート10、11、12、13、14を評価するのに役立つ可能性があります。
二重タスクパラダイムを用いた過去の研究では、モーションキャプチャシステム14などの煩雑で高価な実験装置を組み込み、高性能なアスリートを評価することが多かった。これらのシステムは微妙な運動障害を正確に測定できますが、高い設備コスト、限られた携帯性、および長い管理時間(すなわち、個人1人あたり45分 ≥)のために日常的なmTBI評価に使用することは現実的ではありません。また、過去の多くの二重タスクパラダイム研究は、バランスや歩行11、12、13、14などの下半身または下肢のスキルのみに焦点を当てた。間違いなく、上肢機能と手と目の協調は、多くのスポーツで高性能なアスリートにとっても重要です。このように、ポータブルで低コストの計測器を使用して<10分で管理および採点するように設計された簡単な尺度であるデュアルタスクスクリーン(DTS)を開発しました。この当初のDTSには、下肢(LE)および上肢(UE)サブタスクが含まれており、単一モータおよび二重タスク条件15の下で歩行速度(ストップウォッチを使用)および手と目の協調を評価した。
最初の実現可能性調査では、32人の健康な女性の思春期の参加者が元のDTSを完了しました。この研究は、DTSが二重タスクと単一のモータ条件の間にモーター性能を低下させることによって示されるように、二重タスクモータコストを引き出すことができることを確立するために設計されました。また、DTSを10分以内に管理し、得点できることを確認しようとしました。参加者全員が少なくとも1つのサブタスクで二重タスクモーターの性能が低下していることがわかりました。さらに、平均5.63分でDTSを管理し、2-3分15分でテストを採点することができました。
最初の実現可能性調査は成功したが、いくつかの制限が明らかになった。最も顕著なのは、歩行速度を、自然な人為的ミスを起こしやすいストップウォッチで測定したことです。したがって、改訂されたDTSでは、各足首に加速度計(材料表)を内蔵したスマートデバイスを使用しました。この追加は、歩行速度、ステップの合計数、平均ステップ長、平均ステップ時間、およびステップ期間の変動性の洗練された尺度を提供しながら、ポータブル、低コストの機器の使用を維持しました。元のDTSのもう一つの制限は、単一の認知状態の欠如でした, 二重タスク認知コストの評価を妨げました.二重タスク認知コストは、二重タスク対単一の認知状態の間に認知能力が悪いと定義されています。その後、LE と UE の両方のサブタスクに対して、単一の認知状態を追加しました (プロトコルで説明)。
将来の臨床使用のための尺度を開発することに加えて、チームの長期的な目標の1つは、健康なアスリートにおける単一および二重タスクのパフォーマンスの神経基盤を評価し、それらの知見をスポーツ誘発mTBIを持つ選手と対比することです。このように、我々は、DTSのニューロイメージング互換バージョンを作成しました。同時機能近赤外分光法(fNIRS)測定でDTSを正常に改変できるかどうかを判断し、モーションアーチファクトの影響を低減することで総運動の動きを収容するように特別に設計されたモバイルfNIRSデバイスを使用しています。さらに、このデバイスは、研究目的で現在利用可能なモバイルデバイスのために、私たちの知識に対して、ヘッドカバレッジの最大の量を持っています(資料表)。
要約すると、研究プロトコルは次のことを行うために設計されています。
すべての研究手続きは、コロラド州立大学の制度審査委員会(IRB)によって承認され、すべての成人参加者は、任意の研究手順を完了する前に書面によるインフォームド・コンセントを提供しました。18歳未満の参加者の両親から書面によるインフォームド・コンセントが提供され、マイナーな参加者も研究手続きを完了する前に書面による同意を得た。
1. 二重タスク画面(DTS)の改訂
2. ニューロイメージング対応デュアルタスク画面(DTS)
参加者
参加者は、口コミや広告チラシを使用して、地元の高校チームや大学の大学間大学やクラブスポーツチームから募集されました。参加者は15歳から22歳までの間で、組織的なコンタクトスポーツに定期的に参加する必要がありました。コンタクトスポーツには、日常的なプレー中にチームメイトや対戦相手との物理的な接触が必要なすべてのスポーツが含まれていました。参加者はまた、正常または矯正された視力および聴覚、神経学的または精神医学的状態の既往歴がなく、自己報告ごとに中等度または重度の外傷性脳損傷の既往がない。
改訂されたDTSから取得できる臨床データの種類を説明するために、健康な男性コンタクトスポーツアスリート参加者3人(平均年齢:18.0±2.65歳)からのデータを含めました。健康な女性のコンタクトスポーツアスリートからのデータは、厳密にメソッドに焦点を当てていない別の出版物に含まれます。
改訂 DTS のデータ分析
代表結果に含まれる参加者の数が少ない場合、正式な統計分析は完了しませんでした。しかし、各参加者について、二重タスク条件の性能を単一の運動および単一の認知状態での性能と比較した。両方のサブタスクのパフォーマンスメトリックの説明については、以下を参照してください。
LE サブタスクのパフォーマンス・メトリック
単一モータ条件性能は、歩行速度(m/s)、総歩数、平均ステップ長(m)、平均ステップ持続時間(s)、および歩数持続時間(SD)の変動性によって定量化された。これらのデータは、参加者の足首に貼り付けたスマートデバイスの内蔵加速度計で取得されました。単一の認知状態のパフォーマンスは、繰り返しなしで生成された単語の総数によって測定されました, この試験のために割り当てられた時間の変化を説明するために単語/sとして表されます.2人の訓練を受けた研究アシスタントは、単一の認知状態のビデオテープを見て、生成された単語の総数に関するコンセンサスに達する必要がありました。最後に、二重タスクの状態のパフォーマンスは、歩行速度(m/s)、歩数の合計、平均ステップ長(m)、平均ステップ継続時間(s)、および平均ステップ継続時間変動(SD)、および繰り返しなしで生成された単語の総数(単語/秒)で測定しました。2人の訓練を受けた研究アシスタントも、二重タスク状態のビデオテープを見て、生成された単語の総数について合意に達する必要がありました。
LE サブタスクの二重タスクコスト
各参加者に対して、二重タスク モーター コストは、単一のモータ条件と比較して、二重タスク条件中の歩行特性の変化によって表されます:歩行速度の遅い、合計ステップ数の増加、平均歩数の長さ、平均ステップの長さ、およびステップの長い時間変動性。私たちは、3人の男性参加者全員がLEサブタスクで二重タスクモーターコストを持っていることを観察しました。具体的には、単一の条件タスクと比較して、歩行速度の低下、平均ステップ継続時間の長さ、およびデュアル中のステップ継続時間の変動性が高いという点が見られた。 図 1Aを参照してください。これに対し、3人の参加者のうち2人は、単一のモータと二重タスク条件の間の総ステップ数または平均ステップ長の変化を示さなかった。 図 1Aを参照してください。
各参加者について、二重タスク認知コストは、単一の コグニティブ タスク条件で生成される単語数に比べて、二重タスク条件で生成される単語数が少なくなります。我々は、3人の参加者のうちの2人で二重タスク認知コストを観察した。具体的には、これらの参加者は、単一のタスク条件と比較して、二重タスク条件の間に生成される単語が少なくなっています。 図1Bを参照してください。
UE サブタスクのパフォーマンスメトリック
単一のモータ状態性能は、成功した漁獲の総数で測定した。2人の訓練を受けた研究アシスタントは、単一のモーター状態のビデオテープを見て、成功した漁獲の総数について合意に達する必要がありました。単一の認知状態のパフォーマンスは、正しい減算の総数によって測定した。2人の訓練を受けた研究助手は、単一の認知状態のビデオテープを見て、正しい減算の総数に関するコンセンサスに達する必要がありました。減算誤差は累積されませんでした(すなわち、「100,92,85..」は1つのエラーと1つの正しい減算として記録されます)。最後に、二重タスク条件のパフォーマンスは、成功した漁獲の総数と正しい減算の合計数によって測定されました。繰り返しますが、2人の訓練を受けた研究アシスタントは、単一の認知状態のビデオテープを見て、成功した漁獲量の総数と正しい減算の総数について合意に達する必要がありました。
UE サブタスクのデュアルタスクコスト
各参加者について、二重タスク モーター コストは、単一のモーター状態の間に成功した漁獲量の数と比較して、二重タスク条件の間に成功した漁獲量が少なく表されます。私たちは、3人の男性参加者全員が二重タスクモーターコストを持っていることを発見しました。具体的には、単一のモーター条件に比べて、二重タスク条件の間に成功した漁獲量が少なかった。 図 2Aを参照してください。
二重タスク 認知 コストは、単一のタスク条件の間に行われた正しい減算の数と比較して、二重タスク条件の正しい減算の少ないによって表されます。我々は、3人の参加者のうちの2人で二重タスク認知コストを観察した。具体的には、単一のタスク条件と比較して、二重タスク条件の間に正しい減算が少なかった。 図 2Bを参照してください。
ニューロイメージング対応DTSのデータ解析
fNIRS デバイスの仕様
移動機能近赤外分光法(fNIRS)システム(材料表)を用いた。このシステムには、合計32個の光素、16個のLEDソースと16個の検出器、参加者が背中に装着するワイヤレス取得装置があります。この装置は、一意に総モータの動きを収容するために装備されており、(私たちの知る限りでは)モバイルシステムのためのヘッドカバレッジの最大量を持っています。fNIRSを用いて、神経イメージング適合DTS中の酸素化ヘモグロビン(HbO)の指標を用いた血行力学的応答を用いて脳活動を評価した。
fNIRSヘッドプローブ
ヘッドプローブには、30個の光素(15個のLEDソースと15個の検出器)が含まれており、光ディスクホルダーが内蔵されたfNIRSキャップを使用して参加者の頭に置かれました。我々は、左と右の運動皮質と右横化前頭蓋ネットワーク16、右PFCおよびPPCの2つの主要領域にLED源と検出器を配置することによってHbOを測定し、10-20システム17で同定した。図 3を参照してください。LEDの光源は表面的な皮質領域に近赤外光を照らし、検出器は屈折した光を捕捉し、各チャネル、またはソースと検出器の交点でHbO値を計算することを可能にします。さらに、頭皮の灌流を測定する8つの短い分離検出器、生のfNIRSデータ18、19から後退する迷惑変数が含まれています。
fNIRS取得のためのブロック設計
LE と UE の両方のサブタスクがブロック設計に変換されました。両方のサブタスクは、ベースラインの血行力学的活動を獲得するために、60の着席休息期間で開始および終了しました。Restの後に、15個のランダム化ブロック(5つの運動条件ブロック、5つの単一の認知条件ブロック、および5つの二重タスク条件ブロック)が30 sの継続時間で、各サブタスクの合計データ収集の合計7.5分であった。15 個の条件ブロックの間には、参加者の血行力応答がベースラインに戻るように、約 6 ~ 8 秒の可変的な休止間隔がありました。 図 4を参照してください。
FNIRS データ削減と第一レベル (単一対象) 分析: 生の fNIRS データは、独自のプログラミング言語と数値コンピューティング環境にアップロードされます (資料表)。短い分離検出器で作成されたチャネルは、後の回帰のためにラベル付けされます。刺激提示ソフトウェアによって生成されたデフォルトの刺激値は、DTSブロック(例えば、単一の運動、単一の認知、二重運動)を識別するために名前が変更されます。次に、刺激期間パラメータは、すべての DTS ブロックで 30 秒、休息期間に 60 秒に設定されます。その後、数値コンピューティング環境と互換性のある非専有ツールボックスからのステップを使用して、基本処理が完了します。これらのステップには、光学密度を計算し、次に短い分離チャネル20からのデータを与えられた光学密度値を再計算することを含む。次に、光学密度は、改変されたビールランバート法21を用いてヘモグロビン値(脱酸素ヘモグロビン、酸素化ヘモグロビン、および総ヘモグロビン)に変換される。変換後、短い分離チャネル データの回帰を含む自己回帰モデル アルゴリズムが実行されます。自己回帰アルゴリズムのパラメータは、正規モデル22に従うように設定されます。最後に、個々のデータは、条件のコントラスト(例えば、デュアルとシングル)を使用して視覚化することができます。 図 5を参照してください。

図 1: 単一タスクとデュアル タスク条件の間の LE サブタスクのパフォーマンス(A) 参加者3人とも、UE サブタスクの二重タスクモーターコストを表す単一タスク条件と比較して、二重タスク条件の間に歩行速度が遅く、平均ステップの継続時間が長く、ステップの持続時間が大きかった。3人の参加者のうち2人は、デュアルタスク条件と単一タスク条件の間の総ステップ数または平均ステップ長の変化を示さなかった。(B) 3 人の参加者のうち 2 人が、単一タスク条件と比較して、二重タスク条件の間に生成される単語数が少なく、これは LE サブタスクの二重タスク認知コストを表します。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図 2: 単一タスクとデュアル タスク条件の間の UE サブタスクのパフォーマンス(A) 3 人の参加者は、単一タスク条件に比べて、二重タスク条件の間に成功したキャッチ数が少なく、これは UE サブタスクの二重タスクモーター コストを表します。(B) 3 人の参加者のうち 2 人は、単一タスク条件と比較して、二重タスク条件の間に正しい減算が少なく、これは UE サブタスクの二重タスク認知コストを表します。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図3:FNIRSヘッドプローブfNIRSヘッドプローブには、左右の運動皮質と右前頭前野(PFC)と右後頭頂皮質(PPC)に配置された15のLEDソース(赤い円)と15個の検出器(白い円)が含まれていました。これにより、各チャネル、またはソースと検出器の交点で酸素化ヘモグロビン(HbO)値を計算することができました。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図4:fNIRS取得のブロック設計ニューロイメージング互換バージョンのDTSでは、LEとUEのサブタスクがブロック設計に変換されました。両方のサブタスクは、ベースラインの血行力学的活動を獲得するために、60秒の着座休息期間で開始および終了しました。残りの部分の後に、15個のランダム化されたブロック(5つの単一の運動状態ブロック、5つの単一の認知状態ブロック、および5つの二重タスク条件ブロック)が続き、30秒の持続時間であった。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。

図 5: 単一のサブジェクト fNIRS データ。これは、条件のコントラストを使用した単一の対象fNIRSデータの描写である。この画像は、LEサブタスクのデュアルタスクと単一モータタスクの間に酸素化ヘモグロビン(HbO)を対比します。 この図の大きなバージョンを表示するには、ここをクリックしてください。
著者らは開示する利益相反を持っていません。
スポーツによる軽度の外傷性脳損傷を持つ選手を評価できるポータブルで低コストの尺度として、オリジナルのデュアルタスクスクリーン(DTS)を開発しました。我々は、将来の臨床使用のために元のDTSを改訂し、単一および二重タスクのパフォーマンスの神経基盤を測定するために、DTSのニューロイメージング互換バージョンを開発しました。
コロラド州立大学のアケロメトリーデータ分析を支援した学生、イザベル・ブースさんに感謝します。また、著者J.S.に発行されたNIH K12 HD055931とK01 HD096047-02からの資金提供を認めたい。
| ハードウェア(アルファベット順) | |||
| NIRx NIRSport2 デバイス: NSP2-CORE1616 | NIRx | リファレンス #: GC359 | "NIRSport 2は、大脳皮質の酸素、デオキシ、および総ヘモグロビンの変化による神経活性化に対する血行動態反応を測定する、ユーザーフレンドリーでモジュール式の堅牢な無線機能近赤外分光法(fNIRS)プラットフォームです。NIRSport 2には、幅広い認知神経科学アプリケーションのニーズを満たすために、すぐに実装できるアップグレードとモジュールが多数付属しています」 (nirx.net/nirsport からの直接引用) |
| NIRx NIRSCap (5つの異なるサイズで利用可能) | NIRx | N/A | 「NIRScapは、測定キャップとオプトードホルダーで構成されています。(NIRxのNIRScapスタートガイドから直接引用) |
| NIRxオプトソース(x 2) | NIRx | リファレンス#:GC359 | "デュアルチップ付きファイバーレス光学照明用8ソースアクティブソースバンデル;長さ240cm。(NIRxパッキングリスト説明からの直接引用) |
| NIRxオプトデクター(x2) | NIRx | リファレンス#: GC359 | 「ファイバーレス光学検出用の8倍アクティブセンサーのバンドル;デュアルチップ;長さ240cm。」(NIRxパッキングリスト説明からの直接引用) |
| NIRx短距離検出器プローブ | NIRx | N / A | 「プローブは、8つの独立したソースサイトからの短距離データを装置上の1つの共通の検出器チャネルに結合できる8つの検出器クリップのバンドルで提供されます。」 (NIRxの短距離検出器からの直接引用)プローブ入門ガイド) |
| ソフトウェア(アルファベット順) | |||
| Aurora | NIRx | N/A | "NIRSport 2取得ソフトウェア。Aurora fNIRSは、Wi-FiまたはUSB経由でNIRSport 2デバイスに接続し、数回クリックするだけで完全な実験構成をセットアップできます。Aurora fNIRSは、自動信号最適化アルゴリズムにより、測定を開始する前に最適な信号品質を確保します。生データ、HbO、HbB濃度の変化は、いくつかの表示モードでリアルタイムに視覚化できます。さらに、ハイエンドの全頭部ビジュアライゼーションがすぐに利用できます。記録されたデータは、統合ラボストリーミングレイヤー(LSL)プロトコルを介してエクスポートでき、ブレインコンピューターインターフェース(BCI)およびニューロフィードバックパラダイムでのリアルタイム処理を可能にします。」 (nirx.net/software から直接引用) |
| Matlab | Math Works | N/A | "MATLAB®は、反復解析および設計プロセス用に調整されたデスクトップ環境と、行列および配列数学を直接表現するプログラミング言語を組み合わせています。これには、実行可能なノートブックでコード、出力、およびフォーマットされたテキストを組み合わせるスクリプトを作成するためのライブエディターが含まれています。」 (mathworks.com |
| NIRS Toolbox | Huppert Brain Imaging Lab | N/A | によって開発されました。「NIRSツールボックスはMatlabベースの分析プログラムです。」 (huppertlab.net/nirs-toolbox-2/ から直接引用) |
| PsychoPy | Python | N/A | 「PsychoPyは、Pythonプログラムで書かれたオープンソースソフトウェアパッケージであり、主に神経科学および実験心理学研究の言語を明示しています。」(psychopy.org からの直接引用) |
| Lower Tech/Cost Research Supplies*(アルファベット順) | |||
| AmazonBasics 60インチ軽量三脚バッグ付き | Amazon | アイテムモデル#:WT3540 | この軽量三脚は、最大6.6ポンドのほとんどのカメラに最適です。セットアップは迅速かつ簡単です。付属のバッグを使えば、収納や持ち運びが簡単になります。三脚の脚は20インチから伸ばすことができます48インチまで。レッグロックはスムーズに解除され、希望の高さまで簡単に滑ります。センターポストをクランクアップして、60インチの三脚にします高い。(Amazon.com からの直接引用) |
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