Walidacja fMRI pomiarów fNIRS podczas zadania naturalistycznego

Ogólnym celem tej procedury jest porównanie metodologii i wyników uzyskanych za pomocą funkcjonalnego rezonansu magnetycznego i funkcjonalnej spektroskopii bliskiej podczerwieni lub F near u osób wykonujących złożone zadanie motoryczne. Osiąga się to najpierw poprzez opracowanie paradygmatu, który może być stosowany w obu technikach. Drugim krokiem jest pozyskanie i przetworzenie obrazów funkcjonalnych za pomocą FMRI.

Następnie pozyskuj i przetwarzaj obrazy funkcjonalne za pomocą F ns. Ostatnim krokiem jest porównanie obserwacji w porównywalnych obszarach mózgu. Ostatecznie wyniki FMRI i F N'S są podobne we wszystkich grupach badawczych, które uczestniczyły w każdej metodologii.

Główną zaletą tej techniki w porównaniu z istniejącymi metodami, takimi jak FMRI, jest to, że NERS może być stosowany w naturalnych warunkach bez ekstremalnej wrażliwości na ruch. Artefakty i kryteria wykluczenia, takie jak podatność magnetyczna, nie mają znaczenia. Zacznij od modyfikacji rewolucji w grze dance stance lub DDR, edytując szczegóły plików konfiguracyjnych SM.

Korzystanie z klonu DDR step mania o otwartym kodzie źródłowym do zmiany czasu, grafiki i muzyki. Korzystając z motyla piosenki z gry, zmodyfikuj plik konfiguracyjny DO SM tak, aby badani grali przy użyciu naprzemiennego projektu bloku wbudowanego w mechanikę gry, przeplatając 30 sekund czasu gry z 32. okresami odpoczynku. Grafika tła wskaże graczowi, kiedy grać na zielono, a kiedy zrelaksować się na czerwono.

W celu zbierania danych FMRI ogranicz ruchy do naciśnięć przycisków strzałek w lewo i w prawo za pomocą stopy uczestnika. Całkowita liczba naciśnięć przycisków powinna pozostać taka sama dla obu zadań przed skanowaniem. Uzyskaj świadomą zgodę zgodnie z wytycznymi instytucjonalnymi i badania przesiewowe pod kątem bezpieczeństwa MRI.

Następnie wyjaśnij pacjentowi podstawy gry i pozwól na kilka prób przed obrazowaniem Poinstruuj badanych, aby nacisnęli odpowiedni przycisk strzałki stopą tak blisko idealnego czasu nakreślonego na górze ścieżki poruszającej się strzałki, ale tak, aby zminimalizować ruchy głowy tak bardzo, jak to możliwe. Gdy wszystko będzie gotowe do skanowania, uzyskaj obraz strukturalny przed rozpoczęciem gry. Następnie uzyskaj funkcjonalne obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego.

Poinstruuj badany, aby zagrał w grę przy użyciu przygotowanego paradygmatu, ale używając tylko strzałek w lewo i w prawo, aby zredukować artefakt ruchu po zakończeniu skanowania. Wykonuj pogrubioną analizę sygnału FMRI za pomocą statystycznego mapowania parametrycznego lub oprogramowania SPM. Przeprowadź również analizę grupową z indywidualnymi wynikami przy użyciu podejścia efektów losowych drugiego poziomu.

Następnie zdefiniuj obszar zainteresowania jako połączenie między klastrem funkcjonalnym a anatomiczną maską zakrętu skroniowego górnego i środkowego uzyskaną z Wake Forest University. Wybierz narzędzie Atlas do spektroskopii bliskiej podczerwieni. Użyj wielokanałowego systemu F nears, aby rejestrować dane z Optos ułożone w tablicę trzy na pięć.

Odległość międzyoperacyjna dla każdej pary detektorów źródła powinna wynosić trzy centymetry. Zacznij od ustawienia elastycznej nasadki zawierającej układ czujników optycznych tak, aby była ustawiona w linii od lewej kory przedczołowej do lewego płata skroniowego. Upewnij się, że najbardziej przednia opto na najniższej drodze jest wyśrodkowana na FPZ międzynarodowego systemu 10 10.

Następnie wyrównaj dolny rząd optos równolegle do linii między anatomicznymi punktami orientacyjnymi, FPZ i T seven. Po umieszczeniu na miejscu dokręć matrycę sondy optycznej do głowy fotografowanej osoby i upewnij się, że jest bezpiecznie przymocowana za pomocą pasków i paska podbródkowego. Należy zwrócić uwagę, aby zapobiec przemieszczaniu się optos z powierzchni głowy.

Pary detektorów źródła powinny przylegać ściśle do głowy, ale nie powinny być niewygodne dla fotografowanego obiektu. W przypadku testów zbliżeniowych należy upewnić się, że łączna liczba naciśnięć strzałek jest identyczna między zadaniami FMRI i F N'S oraz że różni się tylko wzór. Stosuj identyczny paradygmat jak w przypadku testów FMRI z dodaniem strzałek w górę i w dół w porównaniu tylko ze strzałkami w lewo i w prawo używanymi w FMRI.

Cześć.Używaj standardowego systemu reakcji przycisków z czterema przyciskami na macie podłogowej do rozgrywki podczas testów F n. Gdy już oswoisz się z podstawami rozgrywki, poinstruuj badanych, aby rozegrali 32. czas gry z 32. okresem odpoczynku. Powtórz tę pięciominutową grę dwa razy z każdym obiektem.

Następnie użyj pióra do digitalizacji 3D, aby określić wartości przestrzenne lokalizacji opto źródła i detektora. W każdym kanale elastycznej nasadki zidentyfikuj współrzędne nasn Ian Oracles i cz bezpośrednio przed zebraniem danych i rozgrywką. Zapisuj pliki tekstowe z lokalizacjami źródła i detektora w plikach tekstowych i współrzędnych anatomicznych w źródłowych plikach tekstowych.

Przetwarzaj przechwycone współrzędne 3D, korzystając z opcji rejestracji w pobliżu SPM z menu głównego. Wybierz autonomiczną rejestrację przestrzenną. Na następnym ekranie wybierz za pomocą digitizera 3D i wybierz wcześniej zapisane inne oraz pliki tekstowe pochodzenia za pomocą odpowiedniego okna dialogowego.

Następnie wybierz funkcję NFRI rejestracji, aby określić reprezentację przestrzenną W przypadku analizy F'S wybierz kanały, które mają być analizowane na podstawie informacji z digitizera 3D. Wybierz kanał do analizy, który ma prawdopodobieństwo rejestracji 80% lub więcej w środkowym i górnym zakręcie skroniowym, zgodnie z danymi wyjściowymi procesu rejestracji. Użyj funkcji wyników w SPM eight, aby określić woksele superprogowe przy wartości T większej niż 2,6 lub odpowiadającej jej wartości P większej niż 0,01.

Następnie określ obszar zainteresowania za pomocą nakładających się na siebie wokseli superprogowych. Aby zdefiniować skupisko wewnątrz obszaru anatomicznego, zdefiniuj górny i środkowy zakręt skroniowy za pomocą atlasu A A L zawartego w atlasie wyboru lasu śladowego. W tym przypadku powstały klaster ma 572 2 na dwa na dwa milimetry wokseli zlokalizowanych w środkowym zakręcie skroniowym z pikowym wokselem na współrzędnej ujemnej 66, ujemnej 24 0 i piku T równym 5,73.

Dla F N. Określ interesujący Cię kanał na podstawie danych F N za pomocą zdigitalizowanych współrzędnych 3D, które zostały przekonwertowane na współrzędne MNI przy użyciu N SPM w większości obiektów. Kanał 22 ma największe prawdopodobieństwo aktywności w zdefiniowanym regionie zainteresowania.

Określ uśrednioną odpowiedź wyzwalaną zdarzeniem w obszarze zainteresowania dla FMRI i odpowiadającego mu kanału w F zbliża się na czas trwania 62. bloku aktywnego i spoczynkowego łącznie. Porównaj wskaźniki FMRI i F nears, skalując dane FMRI w celu optymalnego dopasowania do danych F ns. Korzystając z regresji liniowej, użyj F ns równa się B razy FMRI, gdzie metoda regresji uzyskuje wartość B tak, że minimalizacja średniej kwadratowej wartości F Ns minus B razy FMRI.

Na koniec porównaj sygnały F i FMRI przez korelację obu grup. Rysunek ten przedstawia znormalizowane i uśrednione dane surowe od 16 osób z procedury skanowania FMRI i 26 osób z protokołu F NS. Dane zostały przypięte w czasie zero, a aktywna faza interakcji z grą miała miejsce w pierwszych 30 sekundach wykresu.

Ten rysunek przedstawia renderowanie mózgu z nałożonymi lokalizacjami kanałów z jednego obiektu. Średnie ślady z kanałów pierwszego i 22 są pokazane liniami ciągłymi reprezentującymi sygnały oksyhemoglobiny i liniami przerywanymi reprezentującymi sygnały deoksyhemoglobiny. Czerwone ślady reprezentują rozgrywkę muzyczną, a niebieskie ślady reprezentują sygnały z pierwszego kanału niezwiązane z muzyką, które służą jako przykład kontrolny do porównania z regionem zainteresowania.

Sygnały w tych dwóch regionach różnią się pod względem odpowiedzi na zadanie po jego opracowaniu. Technika ta utorowała drogę naukowcom zajmującym się neurobiologią systemową do zbadania aktywności neuronalnej związanej ze złożonymi zadaniami motorycznymi u zdrowych, normalnych osób. Po obejrzeniu tego filmu powinieneś dobrze zrozumieć, jak porównywać wyniki uzyskane za pomocą FMRI i fne.