Методическая статья

Одновременный сбор данных измерений фМРТ и фБИС с использованием оптодной матрицы и каналов на коротких расстояниях

DOI:

10.3791/65088

⸱

20 октября 2023 г.

 ,  ,  , 
1Child Study Center, Yale University School of Medicine, 2Department of Psychology, University of Connecticut, 3Department of Psychology, Yale University

В этой статье

Краткое содержание

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Представлен метод одновременного сбора сигналов фМРТ и фБИРС от одних и тех же субъектов с охватом фНИРС всей головы. Протокол был протестирован на трех молодых людях и может быть адаптирован для сбора данных для исследований развития и клинических популяций.

Аннотация

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Функциональная спектроскопия ближнего инфракрасного диапазона (fNIRS) — это портативная методика нейровизуализации, более устойчивая к движению и более экономичная, чем функциональная магнитно-резонансная томография (фМРТ), что делает ее очень подходящей для проведения натуралистических исследований функций мозга и для использования с развивающимися и клиническими популяциями. Обе методики fNIRS и фМРТ обнаруживают изменения в оксигенации церебральной крови во время функциональной активации мозга, и предыдущие исследования показали высокую пространственную и временную корреспонденцию между двумя сигналами. Тем не менее, количественное сравнение двух сигналов, собранных одновременно от одних и тех же субъектов с охватом fNIRS всей головы, не проводится. Это сравнение необходимо для всесторонней проверки активаций на уровне областей и функциональной связности в соответствии с золотым стандартом фМРТ, что, в свою очередь, может облегчить сравнение двух сигналов на протяжении всей жизни. Мы восполняем этот пробел, описывая протокол одновременного сбора данных сигналов фМРТ и фНИРС, который: i) обеспечивает охват всей головы фНИРС; ii) включает измерения на коротких дистанциях для регрессии некортикального, системного физиологического сигнала; и iii) реализует два различных метода для совместной регистрации измерений fNIRS между оптодой и кожей головы. Представлены данные фМРТ и фНИРС трех испытуемых, а также обсуждаются рекомендации по адаптации протокола к тестированию развивающихся и клинических популяций. Нынешняя установка для взрослых позволяет проводить сеансы сканирования в среднем около 40 минут, которые включают в себя как функциональное, так и структурное сканирование. В протоколе описаны шаги, необходимые для адаптации оборудования fNIRS для использования в магнитно-резонансной томографии (МРТ), даны рекомендации как по регистрации данных, так и по совместной регистрации оптоды с скальпом, а также обсуждаются потенциальные модификации протокола в соответствии со спецификой имеющейся системы fNIRS, защищенной для МРТ. Репрезентативные ответы на задание в шахматном порядке иллюстрируют осуществимость протокола для измерения сигналов fNIRS всей головы в среде МРТ. Этот протокол будет особенно актуален для исследователей, заинтересованных в проверке сигналов fNIRS в сравнении с фМРТ на протяжении всей жизни.

Введение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Когнитивные функции мозга взрослого человека изучаются с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ) в течение почти трех десятилетий. Несмотря на то, что фМРТ обеспечивает высокое пространственное разрешение и получение как функциональных, так и структурных изображений, она часто непрактична для исследований, проводимых в натуралистическом контексте, или для использования с младенцами и клиническими популяциями. Эти ограничения существенно ограничивают наше понимание функций мозга. Альтернативой фМРТ является использование портативных методологий, которые являются более экономичными и устойчивыми к движению, таких как функциональная спектроскопия ближнего инфракрасного диапазона (fNIRS)1,2,3. fNIRS используется у младенцев и детей младшего возраста для оценки функций мозга в ряде когнитивных областей, таких как развитие речи, обработка социально значимой информации и обработка объектов 4,5,6. fNIRS также является методом нейровизуализации, особенно подходящим для тестирования клинических популяций из-за его потенциала для повторного тестирования и мониторинга в возрасте 7,8,9 лет. Несмотря на его широкую применимость, нет исследований, количественно сравнивающих сигналы фМРТ и фБИРС, собранные одновременно от одних и тех же субъектов с охватом всей головы. Это сравнение необходимо для всесторонней проверки активаций на уровне областей и функциональной связности между областями интереса (ROI) в соответствии с золотым стандартом фМРТ. Кроме того, установление этого интермодального соответствия может улучшить интерпретацию fNIRS, когда он является единственным собранным сигналом как в типичном, так и в нетипичном развитии.

Сигналы фМРТ и фНИРС выявляют изменения оксигенации церебральной крови (ООО) во время функциональной активации мозга10,11. фМРТ опирается на изменения электромагнитных полей и обеспечивает высокое пространственное разрешение изменений СВО12. fNIRS, напротив, измеряет уровни поглощения ближнего инфракрасного света с помощью серии светоизлучающих и светодетектирующих оптодов2. Поскольку fNIRS измеряет изменения поглощения на разных длинах волн, он может оценить изменения концентрации как окси-, так и дезоксигемоглобина. Предыдущие исследования с использованием одновременной регистрации сигналов фМРТ и фНИРС с небольшим числом оптодов показали, что эти два сигнала имеют высокую пространственную и временную корреляцию10. Существует сильная корреляция между фМРТ, зависящей от уровня кислорода в крови (BOLD) и оптическими показателями11,13, при этом дезоксигемоглобин показал самую высокую корреляцию с ответом BOLD, как сообщалось в предыдущих работах, сравнивающих временную динамику функций гемодинамического ответа (HRF) fNIRS и fMRI14. В этих ранних исследованиях были реализованы парадигмы двигательной реакции (т.е. постукивание пальцами) и использовалось ограниченное количество оптод, охватывающих первичные моторные и премоторные области коры. В последнее десятилетие исследования расширили фокус, включив в него большую батарею когнитивных задач и сеансов в состоянии покоя, хотя по-прежнему используется ограниченное количество оптодов, охватывающих конкретные ROI. Эти исследования показали, что вариабельность корреляций fNIRS/fMRI зависит от расстояния от оптоды до кожи головы и мозга15. Кроме того, fNIRS может обеспечить показатели функциональной связи в состоянии покоя, сравнимые с фМРТ16,17.

Настоящий протокол основан на предыдущих работах и устраняет ключевые ограничения за счет i) обеспечения охвата fNIRS всей головы, ii) включения измерений на коротких расстояниях для регрессии некортикальных физиологических сигналов, iii) реализации двух различных методов для совместной регистрации измерений fNIRS между оптодой и кожей головы и iv) обеспечения оценки надежности сигнала при тестировании и повторном тестировании в течение двух независимых сеансов. Этот протокол для одновременного сбора данных сигналов фМРТ и фНИРС изначально был разработан для тестирования молодых людей. Тем не менее, одной из целей исследования было создание экспериментальной установки для одновременного сбора сигналов фМРТ/фНИРС, которые впоследствии могут быть адаптированы для тестирования популяций развития. Таким образом, текущий протокол также может быть использован в качестве отправной точки для разработки протокола тестирования детей младшего возраста. В дополнение к использованию покрытия fNIRS всей головы, протокол также направлен на включение последних достижений в области аппаратного обеспечения fNIRS, таких как включение каналов на короткие расстояния для измерения системного физиологического сигнала (т.е. сосудистых изменений, возникающих из некорковых источников, таких как артериальное давление, дыхательные и сердечные сигналы)18,19 ; и использование 3D-структурного датчика для совместной регистрации оптоды и кожи головы20. Несмотря на то, что в настоящем протоколе основное внимание уделяется результатам выполнения задачи на визуальной шахматной доске, весь эксперимент включает в себя две сессии с сочетанием традиционных блочных задач, сессий в состоянии покоя и натуралистических парадигм просмотра фильмов.

Протокол описывает шаги, необходимые для адаптации оборудования fNIRS для использования в условиях МРТ, включая конструкцию колпачка, временное выравнивание с помощью синхронизации триггеров и фантомные тесты, необходимые перед началом сбора данных. Как уже отмечалось, основное внимание здесь уделяется результатам задачи на мигающей шахматной доске, но общая процедура не является специфичной для конкретной задачи и может быть уместна для любого количества экспериментальных парадигм. Протокол также описывает шаги, необходимые во время сбора данных, которые включают в себя установку колпачка fNIRS и калибровку сигнала, настройку участников и экспериментального оборудования, а также очистку после эксперимента и хранение данных. Протокол завершается обзором аналитических конвейеров, специфичных для предварительной обработки данных fNIRS и fMRI.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Исследование было одобрено Институциональным наблюдательным советом (IRB) Йельского университета. Для всех испытуемых было получено информированное согласие. Испытуемые должны были пройти МРТ-скрининг, чтобы убедиться в их безопасном участии. Они исключались, если у них в анамнезе было серьезное медицинское или неврологическое расстройство, которое, вероятно, повлияло бы на когнитивное функционирование (например, нейрокогнитивное или депрессивное расстройство, травма, шизофрения или обсессивно-компульсивное расстройство).

ПРИМЕЧАНИЕ: В текущем протоколе используется устройство CW-NIRS со 100 каналами на большие расстояния и 8 каналами на коротких расстояниях (32 источника лазерных диодов, λ = 785/830 нм со средней мощностью 20 мВт / длина волны, и 38 лавинных фотодиодных детекторов), дискретизируемых с частотой 1,95 Гц. Снимки МРТ и фМРТ собирались на сканере Siemens 3 Tesla Prisma с использованием 20-канальной головной катушки. Все данные были собраны в Йельском центре визуализации мозга (https://brainimaging.yale.edu/). Системно-специфичные модификации для одновременного сбора данных фМРТ и фНИРС отмечаются по всему протоколу.

1. Модификация и развитие оборудования фНИРС для одновременного сбора данных

ПРИМЕЧАНИЕ: Шаги с 3 по 6 относятся к системе NIRScoutXP и могут быть неприменимы к другим системам fNIRS из-за различий в программном обеспечении сбора данных и доступных фантомах для оценки оптодов.

  1. Подготовка колпачков fNIRS
    1. Определите колпачки fNIRS, необходимые для исследования. Для исследования у взрослых убедитесь, что доступны следующие размеры колпачков (в см): 54, 56, 58 и 60.
    2. ПРИМЕЧАНИЕ: Размеры предельных значений зависят от системы, используемой в этом протоколе. Таким образом, могут быть различия в конкретных размерах, необходимых для различных систем NIRS.
    3. Используя капсулы с витамином Е и водоотталкивающий материал (например, нейлоновую ткань с полиуретановым покрытием), подготовьте реперные точки. Оберните капсулы выбранным материалом и пришейте (или приклейте) реперные точки к выбранным участкам (см. рисунок 1A). Капсулы с витамином Е служат в качестве реперных маркеров для определения положения каналов fNIRS относительно подлежащей ткани мозга с помощью изображения T1w.
    4. Определите количество реперных точек в зависимости от массива оптодов и метода совместной регистрации. Некоторые исследования потребуют обнаружения только нескольких анатомических ориентиров, в то время как другие могут выиграть от размещения реперных точек рядом с каждым оптодом.
    5. Если шапочка fNIRS слишком свободна на затылке, прикрепите два ремешка с каждой стороны кепки, используя эластичную ткань (с предварительно вырезанными петлями) и пуговицы, чтобы увеличить регулируемость кепки. Для всех участников и независимо от того, насколько плотно затянут колпачок, закрепите ремни, чтобы обеспечить равномерную установку колпачка.
    6. Если передняя часть кепки слишком плотно прилегает ко лбу, поместите резиновые амортизаторы на те оптоды, которые находятся в непосредственном контакте с кожей. Если поставщик fNIRS не предоставляет буферы, создайте их с помощью наклеек из фетровой ткани. Если вы используете резиновые амортизаторы, используйте их для всех участников, независимо от посадки колпачка, чтобы обеспечить согласованную настройку колпачка. Убедитесь, что ингредиенты в резиновых буферах не содержат металлических компонентов для защиты от артефактов на МР-изображениях.
  2. Установка оборудования fNIRS в кабинетах управления и сканирования МРТ
    1. Разместите устройство fNIRS в диспетчерской рядом с одним из волноводов, ведущих в комнату сканера. При необходимости используйте приподнятую поверхность (например, табурет-стремянку), чтобы убедиться, что устройство fNIRS находится как можно ближе к волноводам, чтобы максимально увеличить длину волокна.
    2. Используя сетчатую кабельную сетку, свяжите оптические волокна в группы. Определите эти группы на основе выбранного массива оптодов. В идеале оптические волокна должны быть сгруппированы таким образом, чтобы все оптоды в группе располагались на одной стороне головы (слева или справа).
    3. Подсоедините оптические волокна к устройству fNIRS и направьте жгуты в комнату сканера через волноводы. Перед заказом оптических волокон измерьте расстояние между устройством fNIRS и центром отверстия сканера, чтобы убедиться, что длина оптических волокон будет достаточной.
    4. Поднесите оптические волокна к столу сканера. Используйте безопасный для МРТ мост для удержания оптических волокон, чтобы убедиться, что вес волокон не вызывает провисания волокон и не позволяет им оттягивать колпачок от головы субъекта (см. рисунок 1B).
  3. Настройка блока репликатора параллельных портов
    1. Установите последнюю версию программного обеспечения NIRStar на компьютер сбора данных fNIRS.
    2. Подключите репликатор параллельного порта к кабелю, передающему транзисторно-транзисторный логический (TTL) импульс от сканера, как указано в руководстве по запуску (версия R2.1; см. рисунок 1C). Импульс TTL соответствует импульсу синхронизации среза, посылаемому непосредственно со сканера. Когда сканер посылает импульс, загорается один из светодиодных индикаторов.
    3. Подключите блок репликатора параллельных портов к устройству fNIRS через вход параллельного порта. При обнаружении TTL-импульса от сканера в программное обеспечение NIRStar будет отправляться триггер. Сигнал запуска будет отражен на экране записи сбора данных в виде пунктирной линии. Эта настройка обеспечивает синхронизацию сбора данных fNIRS и fMRI, поскольку каждый раз, когда в сканере собирается импульс синхронизации среза, он будет отражаться в потоке данных fNIRS, записанном программным обеспечением для сбора данных NIRStar.
  4. Подготовка статического фантома к оценке оптоды
    1. Поместите оптоды в статическое фантомное устройство, предоставленное поставщиком fNIRS. Расположение оптодов на фантоме будет зависеть от типа прибора fNIRS и количества доступных источников и детекторов. Проверьте правильность расположения оптодов в руководстве по началу работы поставщика от производителя.
    2. Убедитесь, что фантом полностью защищен от любого источника света. Некоторые поставщики предоставляют подходящий футляр, который помогает защитить оптоды от любого внешнего источника света.
    3. Подключите все доступные источники и комплекты детекторов к фантому fNIRS в соответствии с заданным расположением оптода.
    4. Подключите фантом fNIRS к компьютеру сбора данных и запустите программное обеспечение для сбора данных NIRStar.
  5. Выполнение тестирования прибора на наличие фантомного темного шума
    1. В пункте меню Configure Hardware (Настройка оборудования) программного обеспечения для сбора данных NIRStar откройте вкладку Channel Setup (Настройка канала). Убедитесь, что в разделах «Количество источников» и «Количество детекторов» указано правильное количество доступных источников и детекторов. Подтвердите эти настройки, нажав кнопку ОК.
    2. Запустите окно проверки темного шума, щелкнув пункт меню Diagnostics (Диагностика ) в главном меню окна NIRStar.
    3. Запустите тест, нажав кнопку Run Test . Сохраните результаты теста, нажав кнопку «Сохранить результаты ».
      ПРИМЕЧАНИЕ: Обратитесь к «Руководству по началу работы: устранение неполадок статического фантома» производителя для получения инструкций о том, как интерпретировать результаты.
  6. Выполнение теста фантомной калибровки
    1. В меню Configure Hardware (Настройка оборудования ) программного обеспечения для сбора данных NIRStar откройте вкладку Channel Setup (Настройка канала ). Убедитесь, что в разделах «Количество источников» и «Количество детекторов» указано правильное количество доступных источников и детекторов.
    2. В пункте меню Configure Hardware (Настройка оборудования ) откройте вкладку Channel Masking (Маскировка каналов ). Замаскируйте все каналы, нажав кнопку Выбрать все .
    3. В пункте меню «Настройка оборудования» на вкладке «Спецификация оборудования» выберите «Статический фантом» в разделе «Тип исследования». Подтвердите эти настройки, нажав кнопку ОК.
    4. Запустите калибровку, нажав кнопку Калибровка . После завершения калибровки нажмите кнопку «Подробности », чтобы просмотреть подробные результаты калибровки.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Обратитесь к «Руководству по началу работы: устранение неполадок статического фантома» производителя для получения инструкций о том, как интерпретировать результаты.

figure-protocol-1
Рисунок 1. Оборудование для одновременного сбора данных измерений фМРТ и фНИРС. (A) Мешочек из черного водоотталкивающего материала для хранения капсул витамина Е, пришитый к колпачку fNIRS, примыкающему к каждому оптоду. (B) Безопасный для МРТ мост для удержания оптических волокон над полом, чтобы они могли достичь головы участника во время сбора данных. (C) Репликатор параллельного порта, который передает импульсы от сканера к устройству fNIRS. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

2. Формулировка экспериментальной задачи

  1. Определите продолжительность сеанса сканирования, принимая во внимание комфорт участника внутри сканера. Например, представленное здесь исследование включает в себя два структурных изображения (T1w и T2w) общей продолжительностью около 14 минут и пять функциональных прогонов дополнительной продолжительностью около 25 минут.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Пилотное исследование с несколькими участниками будет необходимо для определения подходящей продолжительности исследования, поскольку специфические факторы исследования (например, возраст участника, размер кэпа) будут определять уровень комфорта.
  2. Разработка задач нейровизуализации в соответствии с целями исследования. Это будет зависеть от конкретного исследования. Здесь представлена процедура (и репрезентативные результаты) задачи на мигающей шахматной доске.

3. Установка конденсатора fNIRS и калибровка сигнала в день тестирования

ПРИМЕЧАНИЕ: Все шаги, описанные ниже, выполняются в кабинетах контроля МРТ или согласия, если не указано иное.

  1. Сбор измерений головки и выбор колпачка fNIRS
    1. После того, как участник подписал соответствующие формы согласия и получил инструкции для предстоящих заданий, предложите ему сесть на стул, расположенный в диспетчерской.
    2. Используя стандартную мягкую измерительную ленту, оберните ленту вокруг как можно более широкой окружности головы участника; от самой выступающей части лба (часто на 1 или 2 пальца выше брови) до самой широкой части затылка и обратно. Постарайтесь найти самую широкую окружность.
    3. Выберите размер крышки, ближайший к измеренной окружности.
  2. Установка щупов детектора ближнего расстояния на крышку
    ПРИМЕЧАНИЕ: Этот шаг относится к системам NIRx и может не применяться к другим устройствам fNIRS.
    1. Установите зонды детектора на короткие расстояния, крепко взявшись за основание и сдвинув его вокруг той части втулки, которая проходит через сетку колпачка fNIRS (см. рисунок 2A). Будьте осторожны, чтобы не вытащить зонды датчика ближнего расстояния из кабеля, так как это может повредить кабель.
      ПРИМЕЧАНИЕ: При принятии решения о распределении зондов, пожалуйста, обратитесь к недавней работе, в которой сравнивались распределения по всей голове и по ROI18.
    2. При необходимости используйте зажимы-органайзеры для оптоволокна, предоставленные производителем, для прокладки кабелей. Убедитесь, что кабели детектора на короткие расстояния ориентированы на заднюю часть колпачка, чтобы область вокруг лица оставалась свободной.
  3. Надевание колпачка fNIRS и оптодов на голову участника
    1. Попросите участника надеть кепку, сдвинув ее вниз с макушки головы, как если бы он надевал зимнюю шапку. Убедитесь, что колпачок прямой, а уши находятся в ушных отверстиях.
    2. Попросите участника затянуть подбородочный ремень настолько, насколько это удобно. Затяните задние ремни и убедитесь, что колпачок надежно закреплен, а оптодные гнезда плотно прилегают к голове.
    3. Разместите зеленые наклейки, чтобы обозначить ключевые реперные точки в соответствии с 10-20 системными позициями (inion, nasion, preauricular точки перед ухом и Cz)21.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Зеленые наклейки необходимы при использовании датчика 3D-структуры для определения пространственных координат местоположения источника и оптода детектора. Это может варьироваться в зависимости от типа датчика 3D-структуры. Текущий протокол использует структурный датчик (Mark II) от Occipital20.
    4. Используя измерительную ленту, симметрично совместите точки на колпачке с точками кожи головы, убедившись, что i) предаурикулярные точки равноудалены от точки Cz и ii) точка входа и точка назиона равноудалены от точки Cz. Убедитесь, что положение шапки одинаково для всех участников.
  4. Получение модели головы участника с помощью дигитайзера датчика 3D структуры
    1. Попросите участника сидеть неподвижно, чтобы создать 3D-модель своей головы.
    2. Откройте приложение «Структура» на планшете или iPad.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Протокол описывает шаги, необходимые для создания сетки головы с датчиком структуры (Mark II) из Occipital20. Эти действия могут различаться в зависимости от системы.
    3. Убедитесь, что следующие настройки отключены: Цвет высокого разрешения, ИК-автоэкспозиция и Улучшенный трекер.
    4. Центрируйте участника так, чтобы вся его голова находилась в пределах 3D-квадрата на экране, вся его голова была визуализирована, и в кадре не было слишком много плеч.
    5. Осторожно обойдите участника на 360°, чтобы создать 3D-скан. Подождите, пока приложение сделает снимок примерно через каждые 90°, прежде чем продолжить (см. рисунок 3A).
    6. После того, как весь скан будет сделан, нажмите кнопку в правой части экрана, чтобы создать 3D-рендеринг.
    7. Проверьте рендеринг, чтобы убедиться, что он четкий и достаточно деталей, чтобы определить расположение оптодов и зеленых реперных наклеек. Храните 3D-скан на сервере, защищенном HIPAA.
  5. Подготовка участника к входу в комнату сканера
    1. После того, как 3D-модель будет создана, удалите зеленые наклейки и попросите участника надеть беруши в уши.
    2. Следуйте инструкциям в центре МР-визуализации, чтобы убедиться, что участник может безопасно войти в комнату сканера. Этот этап обычно включает в себя подтверждение с участником, что в его организме нет металлов, и прохождение через металлоискатель в качестве окончательной проверки. Анкета безопасности МРТ, заполненная пациентом до прибытия, часто требуется в большинстве диагностических центров.
  6. Размещение зондов источника и детектора на крышке fNIRS
    1. В комнате со сканером предложите участнику удобно сесть на стол сканера.
    2. Стабилизируя каждую оптодную втулку одной рукой, другой рукой используйте безопасный для МРТ аппликатор, чтобы оттолкнуть волос от центра втулки (см. рисунок 2B). Когда волосы будут достаточно удалены из области (в идеале, чтобы была видна кожа головы), плотно прижмите оптод к люверсу.
    3. Следите за тем, чтобы после того, как натяжение на втулке ослабло, волосы не вернулись и не закрыли центр оптоды. При использовании массива с целой головой рекомендуется ориентировать оптоды в задней части головы так, чтобы их волокна были направлены вперед, а оптоды в переднюю часть головы так, чтобы их волокна были направлены назад. Такая конфигурация оптических волокон предотвратит их запутывание или пережатие, когда участник ложится и помещает голову в катушку МРТ.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Этот процесс вставки и выравнивания волокон выполняется быстрее и проще с двумя экспериментаторами, расположенными по обе стороны от участника, укупорочными одновременно.
    4. Аккуратно расположите оптические волокна в пучки с помощью кабельных органайзеров (см. Рисунок 2B и Рисунок 3B). Проведите тестовую калибровку и измерение уровня сигнала с помощью программного обеспечения NIRStar. Установка оптода и калибровка, выполняемые двумя опытными исследователями, займет около 10 минут.
    5. При необходимости отрегулируйте отдельные оптоды до тех пор, пока не будет достигнуто достаточное качество сигнала путем смещения мешающих волос с проблемных оптодов. Снимите оптоды с колпачка, чтобы сместить волосы, с помощью пластикового пинцета (см. рисунок 2B).

figure-protocol-2
Рисунок 2. Детекторы на короткие расстояния и инструменты для изготовления колпачка fNIRS. (A) Датчики детектора на короткие расстояния и резиновые буферы, которые должны быть прикреплены к колпачку fNIRS над лобными участками, где волосы минимальны. (B) Слева направо: органайзеры для кабелей для организации оптических волокон в пучки, безопасные для МРТ аппликаторы для отталкивания волос во время установки оптода, и пластиковый пинцет для удаления оптодов из колпачка, если это необходимо во время установки колпачка NIRS для смещения волос. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

figure-protocol-3
Рисунок 3. Дигитайзер датчика 3D-структуры и размещение колпачка fNIRS. (A) Экспериментатор, использующий дигитайзер 3D-структуры для создания 3D-модели головы участника. Зеленые наклейки используются для обозначения реперных точек зрения. (B) Оптические волокна, вставленные в колпачок fNIRS на голове участника и собранные в пучки с помощью кабельных органайзеров перед калибровкой сигнала. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

4. Настройка участника

ПРИМЕЧАНИЕ: Следующие шаги выполняются в кабинете МРТ-сканера. Использование респираторного пояса и пульсоксиметра не является обязательным и необходимо только в том случае, если исследователи заинтересованы в регрессии этих сигналов из данных fNIRS22. В протоколе используется дыхательный пояс, который является частью дыхательной установки для получения амплитуды дыхания с помощью удерживающего пояса. Точно так же блок физиологического пульса состоит из оптического плетизмометрического датчика, который позволяет регистрировать сердечный ритм.

  1. Убедитесь, что 20-канальная катушка головки установлена в сканере. При использовании массива fNIRS с целой головкой 32- и 64-канальные катушки головки будут слишком тугими для взрослых участников.
  2. Поместите поролоновую подушку внутрь нижней части катушки головки МРТ, чтобы поддерживать затылок участника (см. рисунок 4A).
  3. Попросите участника лечь медленно и осторожно, чтобы его движение не сдвинуло колпачок и не потянуло за оптические волокна. Отрегулируйте пучки оптического волокна по мере необходимости, чтобы голова участника удобно лежала в головной катушке (см. рисунок 4B). Во время этого шага может потребоваться поднять стол сканера в зависимости от того, где расположены кабели от волновода.
  4. Подложите подушку под ноги участника, чтобы участнику было удобно. Наденьте дыхательный пояс на талию участника.
  5. Попросите участника надеть наушники с шумоподавлением на уши, стараясь не мешать размещению датчика fNIRS. Чтобы наушники не скользили, используйте безопасные для МРТ подушечки с обеих сторон головы между наушниками и внутренней стороной катушки головки. Можно использовать наволочку, чтобы наушники не соприкасались с катушкой для головы.
  6. Поместите пульсоксиметр на указательный палец недоминантной руки испытуемого. Если для экспериментальных заданий используется коробка с кнопками, попросите участника держать ее доминирующей рукой. Предоставьте участнику инструкции о том, как пользоваться кнопкой.
  7. Поместите шарик или кнопку будильника на недоминирующую руку испытуемого и проинструктируйте участника, как им пользоваться. Протестируйте будильник, попросив участника нажать на него.
  8. Сдвиньте участника на несколько дюймов в отверстие сканера, чтобы выровнять головку. Расположите верхнюю часть катушки головки. Далее вставьте микрофон и зеркало в соответствующие вставки катушки.
  9. Медленно вставьте участника в отверстие сканера, удерживая оптические волокна. Этот процесс потребует участия двух человек, которые будут располагаться по обе стороны стола сканера. Убедитесь, что оптические волокна аккуратно направлены в отверстие сканера, чтобы не потянуть за оптоды и не защемить волокна между катушкой головки и отверстием сканера.
  10. Убедившись у участника, что он готов к сеансу сканирования, вернитесь в диспетчерскую и подтвердите с помощью аудио по внутренней связи, что участник слышит экспериментатора, а экспериментатор слышит участника.

figure-protocol-4
Рисунок 4. Участник настраивается в МРТ-сканере. (A) Подушки внутри катушки МР-головки, используемые для поддержки головы участника, и оптические волокна, собранные в пучки перед установкой участника. (B) Участник лежит на станине сканера с колпачком fNIRS, готовым к тестированию. Верхняя часть головной катушки еще не была помещена на лицо участника. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

5. Настройка сканера и оборудования fNIRS перед записью сигнала

  1. На компьютере-сканере выберите соответствующие структурные и функциональные последовательности для исследования. При расчете световой модели чувствительности данных fNIRS собирайте изображения T1w и T2w для получения наилучшего разрешения контраста тканей.
  2. Проверьте локализатор, чтобы убедиться в правильном положении головки в отверстии сканера. Убедитесь, что полный охват мозга получен от макушки головы до мозжечка.
  3. Уточните у участника, что экран компьютера виден через зеркало катушки головки.
  4. Запустите первое структурное сканирование. Параллельно проведите еще один тест калибровки оптодов fNIRS, чтобы проверить, повлияла ли настройка участника на уровень сигнала какого-либо из каналов.
  5. После запуска первого структурного МРТ-сканирования соберите последовательности карт градиентного эхо-поля и откалибруйте наушники с шумоподавлением, чтобы убедиться, что наушники смогут доставлять звуковые стимулы участнику, а также блокировать любой окружающий шум.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Некоторым участникам может потребоваться регулировка наушников. В этом случае снова войдите в комнату сканера и отрегулируйте обивку вокруг наушников, стараясь не мешать размещению датчика fNIRS. Запустите другой локализатор, последовательности карт градиентного эхо-поля и калибровочный тест оптодов fNIRS, прежде чем продолжить.

6. Одновременная запись сигнала

  1. Уточните у участника по внутренней связи, чувствует ли он себя комфортно и все в порядке. Дайте участникам инструкции к заданию и напомните участникам, чтобы они держали голову и тело неподвижно.
  2. Предоставьте следующие инструкции, относящиеся к задаче «Мигающая шахматная доска» (рис. 5) .
    1. В этом задании попросите участника всегда смотреть на середину экрана, который находится перед ним (через зеркало). Иногда на экране будет отображаться шахматная доска с плитками, мерцающими с разной частотой. В других случаях участник увидит белый круг в центре экрана.
    2. Когда на экране появится белый кружок, попросите участника нажать на кнопку указательным пальцем. После нажатия кнопки кружок станет красным.
    3. В этой задаче используется чередующаяся блочная конструкция. Пусть участники выполнят один забег продолжительностью 6 минут, который включает в себя 11 мигающих шахматных блоков по 10 секунд каждый и 11 круговых блоков по 20 секунд каждый.
  3. Начните запись данных fNIRS на компьютере fNIRS и приступайте к выполнению задач на компьютере для представления стимулов. Сценарий для экспериментальных заданий будет отображаться в виде инструкций к заданию.
  4. Запустите первый функциональный запуск. Как только сканер отправит первый импульс TTL, он отобразится в виде сигнала запуска на экране записи данных программного обеспечения NIRStar. Этот первый импульс также запустит экспериментальную задачу.
  5. Отслеживайте производительность и движение участников во всех задачах. В некоторых случаях, особенно при использовании оптодной матрицы на всю голову и колпачков небольшого размера, некоторые участники могут испытывать некоторый дискомфорт при ношении шапочки. Важно всегда следить за комфортом участника.
    1. При необходимости предоставьте участнику перерыв в середине сеанса. Во время этого перерыва, если участникам нужно сесть, возьмите локализатор и запустите последовательности карт градиентного эхо-поля, калибровку наушников и калибровку теста fNIRS еще раз, прежде чем продолжить. Этот шаг обычно не требуется при тестировании молодых людей в сканере, если соблюдаются точные шаги, описанные в настоящем протоколе.
  6. Во время сбора данных делайте заметки о сеансе (например, размер колпачка, время суток, нехорошо откалиброванные оптоды или что-то необычное).
  7. По окончании всех функциональных запусков прекратите сбор данных fNIRS. При необходимости выполните второе структурное сканирование.

figure-protocol-5
Рисунок 5. Мигающая шахматная парадигма как экспериментальная задача. Участники рассматривали черно-белую шахматную доску с белыми квадратами, мигающими восемь раз в секунду, которые чередовались с серым экраном, показывающим белый круг. В качестве проверки внимания участникам было предложено нажать кнопку правой рукой, увидев белый круг, появившийся в центре экрана. При нажатии на кнопку кружок становится красным. Задание было выполнено за один прогон, состоящий из 22 блоков: 11 мигающих шахматных блоков и 11 межпробных периодов. Периоды мигания в шахматном порядке длились 10 секунд, а периоды между испытаниями длились 20 секунд. Таким образом, наступление мигающей шахматной доски происходило каждые 30 с (0,033 Гц). Дисплеи были сгенерированы с помощью PsychoPy v2021.2.4 и проецировались на зеркало заднего вида в верхней части головной катушки с помощью проекционной системы DLP 1080p. Участники выполнили одно задание (~6 мин). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этого рисунка.

7. Постэкспериментальная очистка и хранение данных

  1. Используйте станину сканера с электроприводом, чтобы медленно извлечь участника из отверстия сканера, стараясь не защемить оптические волокна. Снимите верхнюю часть головной катушки и попросите участника медленно сесть.
  2. Снимите колпачок fNIRS с головы участника и извлеките каждый оптод из соответствующих люверсов. Волосы часто застревают в люверсах даже после того, как оптоды были удалены, поэтому проинструктируйте участников снимать колпачок медленно и осторожно.
  3. Некоторые втулки могут сместиться в процессе откупорки. Обязательно найдите все детали люверсов и замените те, которые отсутствуют, до следующего сеанса сканирования участника.
  4. Попросите участников соскользнуть со стола сканера, поблагодарите их за уделенное время и предоставьте денежную компенсацию, если это применимо.
  5. Обеспечьте хранение и резервное копирование журналов задач, данных fNIRS и fMRI. Продезинфицируйте колпачок распылительным чистящим раствором, рекомендованным поставщиком fNIRS, и протрите наконечники оптода спиртовыми салфетками, безопасными для пластика и резины.

8. Предварительная обработка данных фМРТ

ПРИМЕЧАНИЕ: Данные фМРТ были предварительно обработаны в соответствии с минимальными конвейерами предварительной обработки из Human Connectome Project23 с использованием QuNex24, пакета программного обеспечения с открытым исходным кодом, который поддерживает организацию данных, предварительную обработку, контроль качества и анализ в различных модальностях нейровизуализации. Подробную документацию по конкретным настройкам и параметрам для каждого из описанных ниже шагов можно найти на веб-сайте QuNex по адресу https://qunex.yale.edu/. Основные этапы и параметры, используемые для обработки данных, представлены ниже.

  1. Предварительная обработка структурных данных
    1. Конвейер PreFreeSurfer. Выполните следующие шаги: коррекция градиентных искажений, выравнивание повторяющихся прогонов изображений T1w и T2w с преобразованием твердого тела с 6 степенями свободы (DOF), выравнивание изображений T1w и T2w переменного тока и ПК по шаблону пространства MNI, исходное извлечение мозга, коррекция искажений считывания, кросс-модальная регистрация T1w и T2w в собственном объемном пространстве, коррекция поля смещения и нелинейная регистрация объема MNI.
    2. Конвейер Freesurfer. Выполните следующие шаги: Уменьшите выборку T1w до 1 мм с помощью сплайн-интерполяции и запустите recon-all для создания поверхностей белого вещества, что включает в себя тонкую настройку регистрации T2w в T1w с помощью алгоритма Freesurfer BBRegister (см.23 для получения более подробной информации).
    3. Конвейер PostFreeSurfer. Выполните следующие шаги: Преобразуйте все выходные данные в GIFTI и NIFTI в нативном объемном пространстве, сгенерируйте окончательную маску мозга и объем кортикальной ленты, сгенерируйте миелиновые карты и выполните нелинейное преобразование объема в нативном для MNI.
  2. Предварительная обработка функциональных данных
    1. Конвейер объема фМРТ. Выполните следующие шаги: коррекция искажений, коррекция движения на основе FLIRT, предварительная обработка карты поля на основе TOPUP с использованием карты поля спинового эха, коррекция искажений изображения EPI и регистрация EPI в T1w, одношаговая передискретизация сплайна в пространство атласа (MNI), нормализация интенсивности с помощью удаления поля смещения и маскировка мозга.
    2. фМРТ Поверхностный трубопровод. Для сопоставления объемных таймсерий с комбинированным представлением поверхности и объема, серыми ординатами, хранящимися в формате CIFTI, выполните следующие шаги: построение ленты фМРТ, сглаживание поверхности, подкорковая обработка и генерация плотных временных рядов.
    3. Подготовьте данные BOLD. Вычислите количественную статистику контроля качества, отражающую движение и его артефактные свойства, чтобы выявить плохие кадры. Пожалуйста, обратитесь к документации QuNex, чтобы узнать о доступных параметрах для создания количественной статистики контроля качества. Эти статистические данные часто включают в себя BOLD временное преобразование сигнал/шум и статистику очистки движения, такую как порог смещения кадра и порог нормализованной среднеквадратичной ошибки (RMSE) интенсивности изображения. В зависимости от критериев, специфичных для исследования, игнорируйте или интерполируйте выявленные проблемные рамки.
    4. Извлечение нежелательного сигнала. Извлечение сигналов из желудочков головного мозга, белого вещества и серого вещества для выполнения регрессии сигналов о неудобствах на последующих этапах.

9. Предварительная обработка данных fNIRS

ПРИМЕЧАНИЕ: Данные fNIRS были проанализированы в соответствии с передовыми методами анализа данных fNIRS25 с использованием NeuroDOT26, среды с открытым исходным кодом для анализа оптических данных от необработанных уровней освещенности до воксельных карт функций мозга, которые сопоставляются с анатомией конкретного участника или атласом. Все шаги, описанные ниже, можно выполнить с помощью NeuroDOT. Дополнительную документацию по конкретным настройкам и параметрам для каждого из описанных ниже шагов можно найти в руководствах и скриптах на https://github.com/WUSTL-ORL/NeuroDOT_Beta. Наконец, регистрация оптоды на кожу головы требует получения координат оптода fNIRS относительно подлежащей ткани мозга, что может быть сделано с помощью 3D-дигитайзера или капсул витамина Е в качестве реперных точек, если таковые имеются. Оба метода описаны в этом разделе, а также приведены ссылки на соответствующие пакеты программного обеспечения.

  1. Генерация предметной сетки головы и создание модели освещения
    1. Сегментируйте изображение T1w на соответствующие типы тканей, чтобы создать сегментированную модель головы: волосистая часть головы, череп, спинномозговая жидкость (СМЖ), серое вещество и белое вещество. Используйте изображения T1w и T2w, если таковые имеются, поскольку каждое из них предоставляет дополнительную информацию о соответствующих типах тканей.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Этот шаг выполняется в текущем протоколе с помощью функции NeuroDOT "Segment5R_fs", которая принимает в качестве входной информации объемную сегментацию Freesurfer28. Другими общедоступными пакетами программного обеспечения для сегментации тканей головного мозга являются SPM29 и AFNI30.
    2. Сгенерируйте сетку головы из модели сегментированной головы с помощью программного пакета Mimics через NeuroDOT. Если для размещения оптодных местоположений на модели головки используется 3D-дигитайзер, следуйте рекомендациям по локализации оптодов31. В качестве альтернативы, если капсулы с витамином Е используются в качестве реперных точек для идентификации координат пар источник-детектор, вручную определите положения источников и детекторов на изображении T1w (см. пример на стр.32 ).
    3. Разместите местоположения источника и детектора, полученные с помощью 3D-дигитайзера или капсул витамина Е, на соответствующих локусах сетки с помощью NeuroDOT.
    4. Для расчета матрицы чувствительности для предметно-ориентированной модели головы с помощью программного комплекса NIRFAST через NeuroDOT задайте следующие параметры: разрешение вокселирования: 2; метки региона: ликвор, белый, серый, кость, кожа; коэффициенты абсорбции по регионам: ликвор [0,004, 0,004], белый [0,0167, 0,0208]; серый [0.018 0.0192], кость [0.0116, 0.0139], кожа [0.74, 0.64]; коэффициенты рассеяния для областей: ликвор [0.3, 0.3], белый [1.1908, 1.0107]; серый [0.8359, 0.6726], кость [0.94, 0.84], кожа [0.64, 0.74], показатель преломления по областям: ликвор [1.4, 1.4], белый [1.4, 1.4]; серый [1.4, 1.4], кость [1.4, 1.4], кожа [1.4, 1.4].
      ПРИМЕЧАНИЕ: В протоколе используется программный пакет NIRFAST (версия 9.1)33,34, в котором используется конечно-элементная модель прямого света, основанная на приближении диффузии к уравнению переноса излучения. Для расчета световой модели NIRFAST опирается на три типа информации: i) форма границы ткани, ii) внутреннее распределение базовых оптических свойств и iii) расположение источников и детекторов на поверхности (см. 35,36 для получения более подробной информации). Методы Монте-Карло могут быть использованы в качестве альтернативы для расчета решений уравнения диффузии для различных типов тканей37,38.
    5. Визуализируйте пример чувствительности измерения в качестве качественной оценки.
  2. Обработка исходных данных измерений с помощью детектора-источника
    1. Отображение среднего уровня освещенности для каждого источника и детектора в 2D-представлении массива изображений. Удаление пар источник-детектор с временным стандартным отклонением более7,5% 36. Если данные получены с частотой кадров не менее 3 Гц, используйте порог мощности сердца, чтобы отклонить измерения пары источник-детектор, поскольку хорошая связь оптоды и скальпа будет демонстрировать характеристики, соответствующие частоте частоты пульса (~1 Гц).
    2. Детренд данных, чтобы удалить линейный тренд в каждом измерении. Фильтр высоких частот (срезка 0,02 Гц) данных для устранения дрейфа низких частот. Вместо фильтрации можно добавить коэффициент дрейфа в GLM в качестве регрессора.
    3. Фильтр низких частот (1 Гц) данных для устранения сердечных колебаний.
    4. Оцените глобальный поверхностный сигнал путем вычисления среднего значения всех измерений пары источник-детектор диаметром 8 мм. Используйте измерения на коротких расстояниях для оценки системных некортикальных физиологических сигналов, поскольку они берут образцы в основном кожи головы и черепа.
    5. Регрессия глобального сигнала из всех измерений39.
    6. Фильтрация низких частот (отсечка 0,5 Гц) для дальнейшей фокусировки оставшихся данных вокруг частоты стимула и понижения частоты данных до 1 Гц 40,41,42 для снижения вычислительной нагрузки.
    7. Реализация цензуры движения с использованием глобальной дисперсии временных производных (GVTD)43. GVTD вычисляется как среднеквадратичное значение временных производных по набору измерений или вокселей43. Реализуйте цензуру движения или очистку, исключив моменты времени, превышающие порог шума GVTD.
  3. Реконструкция световой модели и предварительно обработанных данных в функциональный объем нейровизуализации
    1. Реконструировать относительные изменения поглощения на длинах волн 785 нм и 830 нм на основе регуляризованной инверсии матрицы чувствительности с использованием регуляризации Тихонова и пространственно-вариантной регуляризации44.
    2. Рассчитать относительные изменения концентрации гемоглобина с помощью спектральной декомпозиции данных поглощения, зависящих от длины волны44,45.

10. Анализ данных с помощью функции фМРТ/фНИРС

  1. Проведите односеансовый анализ GLM первого уровня (моделирование HRF, регрессия физиологических сигналов, включая измерения fNIRS на коротких расстояниях), чтобы оценить, как активность мозга связана со статистической гипотезой для данного субъекта.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Альтернативой GLM является блочное усреднение, которое позволяет избежать априорных предположений о форме HRF. Усреднение блоков, однако, не позволяет моделировать релевантные искажающие факторы в сигнале fNIRS наряду с гемодинамической реакцией на стимул.
  2. Запустите групповой или второй уровень GLM-анализа, чтобы объединить оценки активации первого уровня по испытуемым.
  3. Извлекайте релевантные оценки эффектов из отдельных файлов GLM и объединяйте их в групповые файлы.
  4. Вычислите желаемую статистику. Хорошо зарекомендовавшим себя пакетом для запуска методов перестановки передискретизации как одномерных, так и многомерных моделей GLM для статистического вывода является FSL PALM46.
  5. Получение оценок бета-уровня GLM для всего мозга.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

В этом разделе представлены репрезентативные ответы по конкретным субъектам для задачи на мигающую шахматную доску как для сигналов фМРТ, так и для сигналов фБИР. Во-первых, на рисунках 6 и 7 показаны репрезентативные необработанные данные fNIRS и оценки качества, чтобы проиллюстрировать осуществимость экспериментальной установки для измерения сигналов fNIRS в среде МРТ. На рисунке 8 показана схема оптода всей голов...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Этот протокол для одновременного сбора данных сигналов фМРТ и фНИРС использует оптодную матрицу fNIRS с целой головкой и каналы на коротких расстояниях для измерения и регрессии системных некортикальных физиологических сигналов. Важнейшие шаги в этом протоколе включают модификацию и разработку оборудования fNIRS для сбора сигналов fNIRS в среде МРТ. Насколько нам известно, не существует готовой коммерческой системы, которая была бы полностью оптимизирована для одновременного измерения фМРТ и фНИРС с использованием массив...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Плата за публикацию этой статьи спонсируется NIRx. Больше авторам нечего раскрывать.

Благодарности

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Данное исследование было поддержано следующими источниками финансирования: грант NARSAD Young Investigator Award от Фонда исследований мозга и поведения (грант #29736) (SSA), грант Global Grand Challenges от Фонда Билла и Мелинды Гейтс (грант #INV-005792) (RNA) и грант Discovery Fund от факультета психологии Йельского университета (RNA). Авторы также выражают благодарность Ричарду Уоттсу (Richard Watts) из Йельского центра визуализации мозга (Richard Watts) за поддержку в сборе данных, а также Адаму Эггебрехту (Adam Eggebrecht), Ари Сигелу (Ari Segel) и Эмме Спе (Emma Speh) из Вашингтонского университета в Сент-Луисе за помощь в анализе данных.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
280 низкопрофильных МРТ-совместимых втулок для колпачковNIRxGRM-LOP
4 128-позиционных колпачков NIRS со 128x незаполненными щелями в компоновке 10-5NIRxCP-128-128SРазмеры: 52, 54, 56, 60
8 пучков 4x волокон детектора с низкопрофильным наконечником; Совместимость с МРТ, МЭГ и ТМС.NIRxDET-FBO- LOWдлина 10 м
8 пучков волокон 4x лазерного источника с низкопрофильным наконечником, совместимым с МРТNIRxSRC-FBO- LAS-LOWдлиной 10 м
Набор из 8 короткоканальных детекторов со специализированными кольцевыми втулками, которые подходят к низкопрофильным втулкамNIRxDET-SHRT-SETРазделяет один детектор на 8 коротких каналов, которые могут быть размещены в любом месте на одном колпачке NIRS
Magnetom 3T PRISMASiemensN/A128-канальная емкость, 64/32/20-канальные катушки головки, максимальная амплитуда градиента 80 мТл/м, скорость нарастания 200 Тл/м/с, полные нейропоследовательности
NIRScout XP Core System UnitNIRxNSXP-CHSДо 64x лазер-2 (или 32x лазер-4) осветителей или 64 светодиодных осветителя; до 32x детекторов; возможность тандемных (многосистемных) и гиперсканирующих (многопредметных) измерений; совместимость с ЭЭГ, tDCS, отслеживание движения глаз и другие методы; Доступны модули для совместимости с фМРТ, ТМС, МЭГ
программное обеспечение NIRStarNIRxN/AВерсия 15.3
Репликатор параллельных портов NIRxACC-LPT-REPПараллельный репликатор Prot  поставляется с тремя компонентами: блоком репликатора параллельных портов, USB-кабелем питания и адаптером BNC
Физиологический импульсный блокSiemensPPU098Оптическая плетизмография, позволяющая приобрести сердечный ритм.
Дыхательный аппаратSiemensPERU098 Агрегат предназначен для захвата амплитуды дыхания (с помощью пневматической системы и удерживающего ремня).
Structure Sensor Mark IIOccipital101866 (SN)3D структурный датчик для оцифровки оптодов.

Ссылки

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Pinti, P., et al. The present and future use of functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) for cognitive neuroscience. Annals of the New York Academy of Sciences. 1464 (1), 5-29 (2020).
  2. Quaresima, V., Ferrari, M. Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) for Assessing Cerebral Cortex Function During Human Behavior in Natural/Social Situations: A Concise Review. Organizational Research Methods. 22 (1), 46-68 (2016).
  3. Pinti, P., et al. A Review on the Use of Wearable Functional Near-Infrared Spectroscopy in Naturalistic Environments. The Japanese Psychological Research. 60 (4), 347-373 (2018).
  4. Wilcox, T., Biondi, M. fNIRS in the developmental sciences. Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science. 6 (3), 263-283 (2015).
  5. Blasi, A., Lloyd-Fox, S., Katus, L., Elwell, C. E. fNIRS for Tracking Brain Development in the Context of Global Health Projects. Photonics. 6 (3), 89(2019).
  6. Aslin, R. N. Questioning the questions that have been asked about the infant brain using near-infrared spectroscopy. Cognitive Neuropsychology. (1-2), 7-33 (2012).
  7. Chen, W. L., et al. Functional Near-Infrared Spectroscopy and Its Clinical Application in the Field of Neuroscience: Advances and Future Directions. Frontiers in Neuroscience. 14, 724(2020).
  8. Lee, Y. J., Kim, M., Kim, J. S., Lee, Y. S., Shin, J. E. Clinical Applications of Functional Near-Infrared Spectroscopy in Children and Adolescents with Psychiatric Disorders. Journal of Child & Adolescent Psychiatry. 32 (3), 99-103 (2021).
  9. Bonilauri, A., Sangiuliano Intra, F., Baselli, G., Baglio, F. Assessment of fNIRS Signal Processing Pipelines: Towards Clinical Applications. Applied Sciences. 12 (1), 316(2021).
  10. Kleinschmidt, A., et al. Simultaneous recording of cerebral blood oxygenation changes during human brain activation by magnetic resonance imaging and near-infrared spectroscopy. Journal of Cerebral Blood Flow and Metabolism. 16 (5), 817-826 (1996).
  11. Strangman, G., Culver, J. P., Thompson, J. H., Boas, D. A. A Quantitative Comparison of Simultaneous BOLD fMRI and NIRS Recordings during Functional Brain Activation. NeuroImage. 17 (2), 719-731 (2002).
  12. Glover, G. H. Overview of functional magnetic resonance imaging. Neurosurgery Clinics of North America. 22 (2), (2011).
  13. Toronov, V., et al. Investigation of human brain hemodynamics by simultaneous near-infrared spectroscopy and functional magnetic resonance imaging. Medical Physics. 28 (4), 521-527 (2001).
  14. Huppert, T. J., Hoge, R. D., Diamond, S. G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. A temporal comparison of BOLD, ASL, and NIRS hemodynamic responses to motor stimuli in adult humans. NeuroImage. 29 (2), 368-382 (2006).
  15. Cui, X., Bray, S., Bryant, D. M., Glover, G. H., Reiss, A. L. A quantitative comparison of NIRS and fMRI across multiple cognitive tasks. NeuroImage. 54 (4), 2808-2821 (2011).
  16. Duan, L., Zhang, Y. J., Zhu, C. Z. Quantitative comparison of resting-state functional connectivity derived from fNIRS and fMRI: a simultaneous recording study. NeuroImage. 60 (4), 2008-2018 (2012).
  17. Sasai, S., et al. A NIRS-fMRI study of resting state network. NeuroImage. 63 (1), 179-193 (2012).
  18. Noah, J. A., et al. Comparison of short-channel separation and spatial domain filtering for removal of non-neural components in functional near-infrared spectroscopy signals. Neurophotonics. 8 (1), 015004(2021).
  19. Wyser, D., et al. Short-channel regression in functional near-infrared spectroscopy is more effective when considering heterogeneous scalp hemodynamics. Neurophotonics. 7 (3), 035011(2020).
  20. Homolle, S., Oostenveld, R. Using a structured-light 3D scanner to improve EEG source modeling with more accurate electrode positions. Journal of Neuroscience Methods. 326, 108378(2019).
  21. Jasper, H. H. The ten-twenty electrode system of the International Federation. Electroencephalography and Clinical Neurophysiology. 10, 370-375 (1958).
  22. von Luhmann, A., Li, X., Muller, K. R., Boas, D. A., Yucel, M. A. Improved physiological noise regression in fNIRS: A multimodal extension of the General Linear Model using temporally embedded Canonical Correlation Analysis. NeuroImage. 208, 116472(2020).
  23. Glasser, M. F., et al. The minimal preprocessing pipelines for the Human Connectome Project. NeuroImage. 80, 105-124 (2013).
  24. Ji, J. L., et al. QuNex-An integrative platform for reproducible neuroimaging analytics. Frontiers in Neuroinformation. 17, 1104508(2023).
  25. Yucel, M. A., et al. Best practices for fNIRS publications. Neurophotonics. 8 (1), 012101(2021).
  26. Eggebrecht, A., Muccigrosso, D., Culver, J. NeuroDOT: an extensible Matlab toolbox for streamlined optical brain mapping. Diffuse Optical Spectroscopy and Imaging VII. , (2019).
  27. Jenkinson, M., Beckmann, C. F., Behrens, T. W., Woolrich, M. W., Smith, S. M. FSL. NeuroImage. 62 (2), 782-790 (2012).
  28. Fischl, B. FreeSurfer. NeuroImage. 62 (2), 774-781 (2012).
  29. Penny, W. D., Friston, K. J., Ashburner, J. T., Kiebel, S. J., Nichols, T. E. Statistical parametric mapping: the analysis of functional brain images. , Academic Press, Elsevier. (2011).
  30. Cox, R. W. AFNI: software for analysis and visualization of functional magnetic resonance neuroimages. Computers and Biomedical Research. 29 (3), 162-173 (1996).
  31. Oostenveld, R., Fries, P., Maris, E., Schoffelen, J. M. FieldTrip: Open source software for advanced analysis of MEG, EEG, and invasive electrophysiological data. Computational Intelligence and Neuroscience. 2011, 156869(2011).
  32. Sato, H., et al. A NIRS-fMRI investigation of prefrontal cortex activity during a working memory task. NeuroImage. 83, 158-173 (2013).
  33. Jermyn, M., et al. Fast segmentation and high-quality three-dimensional volume mesh creation from medical images for diffuse optical tomography. Journal of Biomedical Optics. 18 (8), 86007(2013).
  34. Dehghani, H., et al. Near infrared optical tomography using NIRFAST: Algorithm for numerical model and image reconstruction. Communications in Numerical Methods in Engineering. 25 (6), 711-732 (2008).
  35. Wheelock, M. D., Culver, J. P., Eggebrecht, A. T. High-density diffuse optical tomography for imaging human brain function. The Review of Scientific Instruments. 90 (5), 051101(2019).
  36. Eggebrecht, A. T., et al. A quantitative spatial comparison of high-density diffuse optical tomography and fMRI cortical mapping. NeuroImage. 61 (4), 1120-1128 (2012).
  37. Boas, D. A., Culver, J. P., Stott, J. J., Dunn, A. K. Three dimensional Monte Carlo code for photon migration through complex heterogeneous media including the adult human head. Optics Express. 10 (3), 159-170 (2002).
  38. Wang, L., Jacques, S. L., Zheng, L. MCML-Monte Carlo modeling of light transport in multi-layered tissues. Computer Methods and Programs in Biomedicine. 47 (2), 131-146 (1995).
  39. Gregg, N. M., White, B. R., Zeff, B. W., Berger, A. J., Culver, J. P. Brain specificity of diffuse optical imaging: improvements from superficial signal regression and tomography. Frontiers in Neuroenergetics. 2, 14(2010).
  40. Brigadoi, S., et al. Motion artifacts in functional near-infrared spectroscopy: a comparison of motion correction techniques applied to real cognitive data. NeuroImage. 85, 181-191 (2014).
  41. Pelphrey, K. A., Shultz, S., Hudac, C. M., Vander Wyk, B. C. Research review: Constraining heterogeneity: the social brain and its development in autism spectrum disorder. Journal of Child Psychology and Psychiatry, and Allied Disciplines. 52 (6), 631-644 (2011).
  42. Cui, X., Bray, S., Reiss, A. L. Functional near infrared spectroscopy (NIRS) signal improvement based on negative correlation between oxygenated and deoxygenated hemoglobin dynamics. NeuroImage. 49 (4), 3039-3046 (2010).
  43. Sherafati, A., et al. Global motion detection and censoring in high-density diffuse optical tomography. Human Brain Mapping. 41 (14), 4093-4112 (2020).
  44. Eggebrecht, A. T., et al. Mapping distributed brain function and networks with diffuse optical tomography. Nature Photonics. 8 (6), 448-454 (2014).
  45. Ferradal, S. L., et al. Functional Imaging of the Developing Brain at the Bedside Using Diffuse Optical Tomography. Cerebral Cortex. 26 (4), 1558-1568 (2016).
  46. Winkler, A. M., Ridgway, G. R., Webster, M. A., Smith, S. M., Nichols, T. E. Permutation inference for the general linear model. NeuroImage. 92, 381-397 (2014).
  47. Hassanpour, M. S., et al. Statistical analysis of high density diffuse optical tomography. NeuroImage. 85, 104-106 (2014).
  48. Zhang, F., et al. Correcting physiological noise in whole-head functional near-infrared spectroscopy. Journal of Neuroscience Methods. 360, 109262(2021).
  49. Duan, L., et al. Wavelet-based method for removing global physiological noise in functional near-infrared spectroscopy. Biomedical Optics Express. 9 (8), 3805-3820 (2018).
  50. Klein, F., Kranczioch, C. Signal Processing in fNIRS: A Case for the Removal of Systemic Activity for Single Trial Data. Frontiers in Human Neuroscience. 13, 331(2019).
  51. Zhou, X., Sobczak, G., McKay, C. M., Litovsky, R. Y. Comparing fNIRS signal qualities between approaches with and without short channels. PLoS One. 15 (12), 0244186(2020).
  52. Santosa, H., Zhai, X., Fishburn, F., Sparto, P. J., Huppert, T. J. Quantitative comparison of correction techniques for removing systemic physiological signal in functional near-infrared spectroscopy studies. Neurophotonics. 7 (3), 035009(2020).
  53. Emberson, L. L., Crosswhite, S. L., Goodwin, J. R., Berger, A. J., Aslin, R. N. Isolating the effects of surface vasculature in infant neuroimaging using short-distance optical channels: a combination of local and global effects. Neurophotonics. 3 (3), 031406(2016).
  54. Frijia, E. M., et al. Functional imaging of the developing brain with wearable high-density diffuse optical tomography: A new benchmark for infant neuroimaging outside the scanner environment. NeuroImage. 225, 117490(2021).
  55. Brigadoi, S., Cooper, R. J. How short is short? Optimum source-detector distance for short-separation channels in functional near-infrared spectroscopy. Neurophotonics. 2 (2), 025005(2015).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

Теги

Похожие статьи