December 3rd, 2020
我々は、センサ運動作業を用いたブロック設計を用いた連続波機能近赤外分光実験の解析について述べている。データ分析の信頼性を高めるために、定性的な一般線形モデルベースの統計パラメトリックマッピングと、マルチチャネルの比較階層混合モデルを用いた。
F-N-I-R-S(fNIRS)データの解釈は、通常、データを定量化できないため、初心者ユーザーにとっては難しい場合があります。2つの補完的な方法を使用したプロトコルにより、このデータをよりよく理解できます。この手法の主な利点は、2つの定性的GLMベースの統計的パラメトリックマッピングとマルチチャネルの比較階層混合モデルを使用したデータ分析の向上と信頼性です。
fNIRS実験を行う前に、fNIRSデバイスを暗くてノイズのない場所に置き、国際10-20システムの中心に対応する位置がヘッドキャップの245番ホルダーに位置するように、頭全体のfNIRS記録キャップを被験者の頭に置きます。マーキングシールを基準位置ポイントに貼り付け、15の視点からの基準ポイントを含むプローブ位置で被写体の頭を撮影します。32個のオプトを備えた48チャンネルシステムをヘッドキャップに、前頭葉と頭頂部を関心領域として両側に配置し、3Dデジタイザーソフトウェアを使用して空間レジストレーションを決定します。
頭部全体の画像データをスキャンした後、自動測定により被写体の空間座標を決定し、OriginおよびOthersファイルとして保存します。fNIRS分析を実行するには、被験者を快適な位置に座らせ、被験者に目を閉じるように指示します。次に、開始と停止の合図を被験者に通知し、各タスクで同じ直立姿勢を維持しながら、被験者にブロック設計タスクを実行させます。
NIRS-SPM ソフトウェアを使用して定性的な一般線形モデル解析を実行するには、MATLAB ソフトウェアで NIRS-SPM プログラムを起動し、ポップアップ メニューから [NIRS システム] オプションを選択します。[読み込み] ボタンを選択します。NIRS チャネル位置の空間レジストレーションを検出するには、[スタンドアロン] と [3D デジタイザを使用] チェックボックスをオンにします。
「From Real Coordinates to MNI Space」で、ダイアログボックスを使用して、座標参照点と座標プローブ/チャネルファイルを選択します。[レジストレーション] をクリックし、ポイントを選択して空間推定に進みます。[OK]をクリックし、[MNI 座標をレンダリングされたブレインに投影
]をクリックします。Dorsal Viewを選択し、Saveをクリックします。「Specify the 1st Level」セクションで、NIRSデータファイル名とSPMディレクトリを選択します。ヘモグロビンのチェックボックスにチェックを入れ、designとsecの指定を選択します。
開始ベクトルと持続時間を選択し、開始ベクトルに示されている実験条件の持続時間を掛けた値を入力します。トレンド除去には、Wavelet-MDL を選択します。プレカラーリング法、ローパスフィルターを使用し、hrfを選択します。
シリアル相関を補正し、none を選択します。時間相関を推定するには、[個別解析] をオンにして 1 人の個人を解析します。被験者のグループの時間的相関を推定するには、[グループ分析] をオンにし、標準化された脳のヘモグロビン レベルの変化に基づいて活性化マップを計算します。
階層混合モデルに基づくマルチチャネル比較分析を実行するには、適切な統計解析ソフトウェアプログラムを開き、ローパスフィルターで処理された最も近いデータファイルの酸素化および脱酸素化ヘモグロビン濃度の変化のテキストドキュメントをスプレッドシートソフトウェアのカンマ区切り値ファイルに変換します。コマンドを使用して、各被験者の介入前と介入後のインポートデータを作成し、示されているように各チャネルの介入前および介入後のデータコマンドを実行します。出力結果から得られたデータに基づいて、各チャネルの変化、休息、およびタスク時の値の介入前と介入後の違いをスプレッドシートに入力します。
次に、分子と分母の自由度と、固定効果タイプ3テストの相互作用アイテムのF値とP値をスプレッドシートに入力します。脳卒中患者10人を対象としたこの代表的なグループ分析では、ロボット支援リハビリテーションの直後の測定半球で、トレーニング前と比較して、一次運動皮質の皮質活動の増加が観察されました。介入前と介入後を比較したこのマルチチャネルグループ解析では、介入後の一次運動皮質で皮質活動の増加が観察されました。これは、NIRS-SPMで観察されたのと同じ脳領域です。
私たちの方法は、運動障害、脳血管疾患、神経精神疾患など、さまざまな神経疾患の介入前および介入後の分析に使用することができます。研究者は、肘の動きの代わりに、脚の動きなど、他のブロック設計タスクを適用することもできます。また、様々な場面での治療効果を明らかにするためにも、プロトコールは有用です。
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この研究は、感覚運動タスクを用いたブロックデザインを用いた機能的近赤外分光法(fNIRS)実験データの分析方法を詳細に説明しています。主要な目標は、定性的一般線形モデルベースの統計的パラメトリックマッピングと複数チャネルにわたる比較階層混合モデルの使用を通じて、データの信頼性を向上させることです。