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

Daxiang Na; Patricia M. White

doi:10.3791/64737

R을 이용한 청각 뇌간 반응 파형에 대한 피크 진폭 및 대기 시간의 반자동 분석

JoVE Journal
Neuroscience

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

R을 이용한 청각 뇌간 반응 파형에 대한 피크 진폭 및 대기 시간의 반자동 분석

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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.

이 기사에서는 청각 뇌간 응답 파형의 처음 5개 피크와 트로프의 진폭과 대기 시간에 대한 반자동 측정에 대해 설명합니다. 추가 루틴은 실험자 분석을 위해 데이터를 컴파일하고 스프레드시트에 주석을 추가합니다. 이러한 무료 컴퓨터 루틴은 오픈 소스 통계 패키지 R을 사용하여 실행됩니다.

청각 뇌간 반응은 청력 역치를 결정하기 위해 일상적으로 수집됩니다. ABR 파형에는 뇌간 활동에 대한 추가 정보가 포함되어 있지만 이전에는 많은 연구자가이를 수동으로 분석해야했습니다. R 스크립트는 RStudio 프레임워크의 R 소프트웨어와 함께 작동하여 ABR 파형 분석을 반자동화합니다.

무료이며 사용하기 쉽습니다. 우리의 희망은 ABR 파형의 일상적인 분석을 통해 이후 연구에서 진단에서 이러한 사전 인지 청각 처리의 관련성을 평가할 수 있기를 바랍니다. 시작하려면 청각 뇌간 반응 또는 ABR 기록을 ASCII 파일로 내보냅니다.

IHS의 경우 컴퓨터 프로그램을 열고 관심 있는 파일을 로드한 다음 원하는 파형을 한 페이지에 표시합니다. 데이터 탭에서 페이지를 ASCII로 저장을 선택하여 txt 파일을 가져옵니다. ID를 사용하여 데이터 파일의 이름을 적절하게 지정한 후 info라는 메타데이터 파일에 ID 및 주체 정보를 기록합니다.

csv, 유전자형, 성별, 연령 또는 치료와 같은 정보가 ID에 포함되지 않도록 합니다.분석할 모든 파일에 대해 별도의 ID 파일로 단계를 반복하고 메타데이터를 얻습니다. 다운로드 및 각각의 웹 사이트에서 R 및 RStudio 프로그램을 설치합니다. 그런 다음 RStudio의 명령 창에 필요한 명령을 사용하여 필요한 라이브러리, tidyverse, Shiny, Plotly 및 Zoo를 설치합니다.

다음으로 스크립트를 다운로드하십시오 findpeaks. R 및 see_trace_click. 화이트 랩 GitHub의 r 및 관련 파일 시간 .csv.

테스트 폴더라는 새 폴더를 만들어 모든 ASCII 파일, 정보를 배치합니다. CSV 및 시간 .csv. 테스트 폴더 내에 ASCII 폴더라는 하위 폴더를 만들고 ASCII 파일을 배치합니다.

핀드피크를 엽니다. r 스크립트 도구 모음에서 스크립트 탭을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하여 작업 디렉터리 설정을 선택하고 테스트 폴더로 설정합니다. 스크립트 창에서 도구 모음의 오른쪽 위에 있는 소스를 클릭하여 프로그램을 로드합니다.

그런 다음 명령 창에서 명령을 사용하여 개별 및 배치 처리 모드에서 파형을 분석합니다. 명령을 사용하여 특정 개인에 대한 파형 데이터를 로드합니다. 다음으로 열린 see_trace_click 창에서.

RStudio에서 r 스크립트를 선택하고 헤더에서 앱 실행 단추를 클릭하고 새 대화형 창이 나타날 때까지 기다립니다. 왼쪽 상단의 상자에 수정이 필요한 파형의 사운드 레벨을 입력하고 창에 표시된 파형을 찾습니다. 파형 주위로 커서를 이동하여 언제든지 지연 시간과 진폭을 표시합니다.

대기 시간 및 진폭 데이터를 기록하려면 올바른 피크를 클릭한 다음 데이터를 csv 파일에 복사/붙여넣기합니다. 이 과정을 반복하여 즉각적인 피크 다음의 트로프에 대한 데이터를 기록하고 스프레드시트 셀의 피크 진폭에서 트로프 진폭을 빼서 진폭 측정값을 계산합니다. 확인 된 것을 전송하십시오.

csv 파일을 테스트 폴더의 피크 데이터라는 새 하위 폴더에 추가하여 데이터를 추가합니다. 그런 다음 명령을 실행하여 메타데이터를 결합합니다. 컴파일된 데이터에 대한 통계 분석을 수행하려면 함수를 실행하여 데이터의 분포를 평가하는 Shapiro-Wilk 검정과 같은 정규성 검정을 사용하십시오.

Shapiro-Wilk 검정이 유의하지 않으면 데이터 집합의 정규 분포를 의미합니다. 따라서 함수를 실행하여 ANOVA와 같은 파라메트릭 테스트로 데이터를 평가합니다. Shapiro-Wilk 검정이 P보다 작으면 0.05보다 작으면 Kruskal-Wallis 순위합 검정 또는 다른 적절한 비모수 측도를 사용하십시오.

마지막으로 명령을 실행하여 평균 파형을 표시합니다. 어린 F1 마우스에 대한 75데시벨 클릭 자극의 파형 응답에서 피크와 트로프는 findpeaks.r로 자동으로 식별되었습니다. 5에서 75 데시벨 사이의 파형은 수동으로 식별 된 피크와 파인드 피크에서 얻은 것입니다.

r을 비교하였다. 평균은 음영 처리된 영역이 하나의 표준 편차를 나타내고 findpeaks로 얻은 결과를 나타내는 굵은 선으로 표시됩니다. r은 수동 결과와 밀접한 관련이 있습니다.

이 절차를 시도할 때는 작업 디렉터리가 매우 중요하므로 설정해야 합니다. R 스크립트는 시간과 함께 구현된 마우스 ABR의 대기 시간 창에 따라 피크와 최저점을 지정합니다. csv 파일로 내보낼 수 있습니다.

이것은 다른 EEG 파형을 정량화하기 위해 사용자에 의해 수정 될 수 있습니다.

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