Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Neuroscience

שימוש MazeSuite והתפקודי ליד ספקטרוסקופית אינפרא אדום כדי ללמוד למידה מרחבית ניווט

Published: October 8, 2011 doi: 10.3791/3443

Summary

MazeSuite הוא ערכת הכלים השלמה להכין, להציג ולנתח ניסויים ניווט מרחבית. ספקטרוסקופיה פונקציונלית קרוב אינפרא אדום (fNIR) הוא המוח הדמיה אופטית טכניקה המאפשרת ניטור פולשני ונייד של שינויים חמצון הדם המוחיים. מאמר זה מסכם להשתמש הקולקטיבי של MazeSuite ו fNIR בתוך פרדיגמה עיבוד קוגניטיבי למידה.

Abstract

MazeSuite הוא ערכת הכלים השלמה להכין, להציג ולנתח ניסויים ניווט מרחבי 1. MazeSuite ניתן להשתמש כדי לעצב ולערוך מותאם לסביבות וירטואליות 3D, לעקוב אחר הביצועים של התנהגות המשתתפים בתוך הסביבה הוירטואלית ולסנכרן עם התקנים חיצוניים אמצעים פיזיולוגיים הדמייה, כולל אלקטרו ומעקב העין.

ספקטרוסקופיה פונקציונלית קרוב אינפרא אדום (fNIR) הוא המוח הדמיה אופטית טכניקה המאפשרת ניטור רציף, לא פולשנית, ונייד של שינויים חמצון הדם במוח הקשורים פונקציות המוח האנושי 2-7. במהלך fNIR בעשור האחרון משמש לפקח ביעילות משימות קוגניטיביות כגון קשב, זיכרון עבודה ופתרון בעיות 7-11. fNIR יכול להיות מיושם בצורה של התקן לביש פולשנית מינימלית, יש לו את היכולת לפקח על פעילות המוח בסביבות תקף מבחינה אקולוגית.

תפקודים קוגניטיביים העריכו באמצעות ביצועים משימה לערב דפוסים של פעילות המוח של קליפת המוח הקדם חזיתית (PFC) משתנים את הביצועים רומן המשימה הראשונית, לאחר תרגול במהלך השמירה 12. באמצעות פליטת פוזיטרונים פוזיטרונים (PET), ואן הורן ועמיתיו מצאו כי זרימת הדם האזורית במוח הופעל באונה המצחית הימנית במהלך הקידוד (כלומר, ביצועים נאיבי הראשוני) של ניווט המרחבי של מבוכים וירטואלי בזמן היה מעט הפעלה לא של אזורים חזיתית לאחר תרגול במהלך בדיקות השמירה. יתר על כן, תופעות של הפרעות הקשר, תופעה למידה הקשורים בארגון בפועל, ניכרים כאשר אנשים רוכשים משימות מרובות תחת לוחות זמנים בפועל שונה 13,14. הפרעות הקשר גבוהה (לוח הזמנים בפועל אקראי) נוצר כאשר את המשימות שיש ללמוד מוצגים בסדר, לא רציפים בלתי צפויות. הפרעות הקשר נמוכה (לוח הזמנים בפועל חסום) נוצר כאשר את המשימות שיש ללמוד מוצגים בסדר קבוע מראש.

המטרה שלנו כאן היא כפולה: ראשית על מנת להמחיש את פרוטוקול הניסוי בתהליך העיצוב והשימוש MazeSuite, ושנית, כדי להדגים את התקנה והטמעה של מערכת המוח fNIR ניטור פעילות המוח באמצעות דימות אופטי קוגניטיבי (קובי) תוכנת Studio 15. כדי להמחיש את המטרות שלנו, subsample ממחקר מדווח להראות את השימוש הן MazeSuite ואת קובי סטודיו בניסוי יחיד. המחקר כולל הערכה של פעילות קוגניטיבית של טר"ש במהלך הרכישה והלמידה של משימות מבוך המחשב עבור הזמנות חסום אקראי. שני ימניים מבוגרים (זכר אחד, נקבה אחת) ביצעה רכישה 315, 30 ו - 20 ניסויים השמירה להעביר על פני ארבעה ימים. תכנון, יישום, נתונים הרכישה וניתוח שלבי המחקר היו הסביר מתוך כוונה לספק הנחיה למחקרים עתידיים.

Protocol

Maze-Suite מורכב משלושה היישומים העיקריים; עריכת תוכנית לבנות סביבות מבוך (MazeMaker), מודול להדמיה / טיוח (MazeWalker), ולבסוף ניתוח כלי ויזואליזציה נתיב (MazeAnalyzer). הסעיפים הבאים מתארים את השימוש MazeSuite ופרטים נוספים זמינים בשלוש סרטונים משלימים, אחד עבור כל מודול MazeSuite.

1. עיצוב מבוכים

היישום MazeMaker בתוך סוויטה-Maze, מאפשר יצירת תלת ממדי (3D) בסביבות פשוט על ידי ציור אותם על בד (2D) דו מימדי ממעוף הציפורים. קירות ורצפות ניתן להסיק על ידי לחיצות עכבר כדי לציין קואורדינטות, ומשתמשים יכולים לייבא קבצי 3D אובייקט או לערוך את המאפיינים של פריטים בתוך מבוך כמו, מיקום אוריינטציה מרקם, צבע ואורות.

אזורים להתחיל מבוך ובסופו ניתן להקצות בנוסף הקריטריונים ליציאה אחרים כגון תקופת פסק זמן. הודעות טקסט נפרדות ניתן להציג גם להודיע ​​משתתף עבור כל תנאי היציאה. במהלך שלב התכנון, מבוכים, ניתן לבדוק באמצעות הפונקציה "לרוץ מהר" בתוך MazeMaker.

עבור בדיקות הדמיה תפקודית, המשתתפים מתבקשים בדרך כלל לבצע סדרה של משימות עם ניסויים חוזרים ונשנים. כדי להקל על בדיקות של ניסויים חוזרים ונשנים, MazeMaker יכול ליצור רשימה מבוך קבצים, אשר ממוינות רשימות של מבוכים והודעות טקסט להפעלת הניסוי. זה קריטי, כי הרשימה מבוך הקובץ לניסוי מוכן וביסודיות הטייס נבדק לפני יום של הניסוי.

הדרכה שטחית לשימוש ופיתוח של סביבות עם MazeMaker מסופק "משלים וידאו II - MazeMaker".

2. fNIR התקנה הצבת fNIR חיישן כרית

הכנת תיבת fNIR

  1. ישנם שני מחברים כבל מאחורי תיבת fNIR. אחד החריצים הוא עבור חיבור ה-USB ואת החיבור השני מיועד כבל החשמל.
  2. חבר את תיבת fNIR המכשיר באמצעות כבל ה-USB למחשב נייד או אשר ישמשו לרכישת נתונים.
  3. חבר את ספק הכוח למכשיר ולהדליק את המתג.
  4. כבל מתפורת משמש לחיבור חיישן כרית עם תיבת fNIR.
    1. רפידת חיישנים בתים מקור אור (LED) וגלאי צילום.
    2. נוריות פולטים אור אינפרא אדום באורכי גל 730nm ו 850nm כי נספגים בעיקר deoxygenated ו-המוגלובין מחומצן, בהתאמה, וכך יכולים לחדור דרך רקמות ביולוגיות.

הצבת חיישן כרית

  1. שאל את המשתתפים להרים את שערם מהמצח לפני מיקום החיישן. מניחים את רצועת חיישן בדיוק מעל הגבות. התאם את מרכז של החיישן עם הציר האנכי של סימטריה שעובר גם דרך האף
  2. לחצו על כרית חיישן בתקיפות נגד המצח להשתמש קליפ להחזיק את הכבלים ביחד בחלק האחורי של הראש. אמנם לא הכרחי, או לעטוף את הראש בנדנה טניס מומלץ לאבטח את משטח החיישן.
  3. לאחר הנחת כרית חיישן על המצח, לצרף את שני הקצוות של כבל מתפורת תיבת fNIR. הכבלים סרט צריך להיות מצורף על ידי התאמת 'אני' ואת הצדדים "השנייה" של כבל סרט עם המקביל 'אני' ו 'ב' מחברים את המכשיר.

החל את התוכנה סטודיו קובי לאיסוף נתונים

  1. לחץ על המוח קוגניטיבי דימות אופטי (קובי) Studio13 סמל על שולחן העבודה כדי לפתוח את החלון הראשי.
  2. התוכנית יבואו עם הגדרות קבועות מראש מסוימים איסוף נתונים להדמיה.
  3. חשוב לבדוק ולאשר נתוני הפרמטרים הרכישה מפעילה (סנכרון סמן) בשעה שיח הגדרות המכשיר במידת הצורך.
  4. קובי Studio באופן אוטומטי את כל הקבצים שם נתונים הקשורים אם "מצב הניסוי" מופעל באמצעות אשף "ניו ניסוי".
  5. בתיקיית הנתונים, 3 סוגי הקבצים תיווצר: (*. ניר) עבור נתונים fNIR, (*. Mrk) עבור נתונים סמן ו (*. txt) עבור יומן של הפגישה הניסוי.

3. הפעלת הניסוי: עיבוד מבוכים

קביעת התקן החל נתונים הרכישה fNIR

  1. נוכחי כונן LED מגדירה כיצד בהיר כל LED זורחת. ערך ברירת המחדל עבור כונן מקומי LED הוא 20mA. ערך זה ייתכן שיהיה עליך לשנות מבוסס על פיגמנטציה של העור ומאפיינים אחרים של המשתתף. מגוון הצעות עבור זרם ה-LED הוא בין 5mA עד 20mA
  2. ערך ברירת המחדל עבור רווח ראשוני כל הערוצים הוא 20. ערכים מוצע למטרות רווח הם 1,5,10,15,20.
  3. לחץ על הקישור "הפעל את המכשיר הנוכחי", ולבחון את איכות האות. אם ערכי עוצמת גלם שמוצג גישה קובי 4000 או מתחת ל 1000, לחץ על 'התקן עצור ", ולהתאים את כונן LED נוכחי התקןקבל עד ערכים מתאימים מתקבלים. בנסיבות אות נמוך, להגדיל כונן LED נוכחי רווח לפני הגדלת התקן. בנסיבות אות רווי להפחית את התקן רווח לפני הפחתת נוכחי כונן LED. לאחר איכות האות מקובל, המשך לשלב 4.
  4. התחל Baseline. זה יהיה 10 שניות לאסוף נתונים ולהשתמש בו בתור הבסיס במשוואה באר למברט שונה להגדיר כדי לחשב את השינויים ריכוז oxy ו-deoxy-המוגלובין 8.
  5. בואו Baseline המלא (יכול לקחת 10-20 שניות)
  6. "התחל הקלטה 'לחץ. זה יהיה להתחיל לחסוך את כל הנתונים. פרוטוקול הניסוי אמור להתחיל אחרי זה.
  7. הנסיין יכול לבחור להוסיף סמנים ידני בכל מושב את הניסוי כדי לציין אירועים מסוימים על ידי לחיצה על הכפתורים "סמן להוסיף ידנית" באמצעות התפריט סמן ידני ממוקם בפינה השמאלית התחתונה של המסך.
  8. הפעל את חבילת מבוך להציג גירויים חזותיים.

שימוש MazeWalker לעבד מבוכים

  1. הפעל MazeWalker מהתפריט ב התחל> סוויטה מבוך> MazeWalker
  2. הפעל את הסנכרון סמן ידי בחירת "הפעל יציאה טורית" מן בתפריט תחת> אפשרויות מתקדמות יציאה טורית. ודא כי הכתובת הנכונה יציאת COM מסומנת.
  3. בחר את הרשימה מבוך הקובץ (אשר נוצרה על ידי MazeMaker), וכן גם לבחור שם עבור הקובץ יומן חדש עבור הפעלה זו. שם או מספר משתתף ניתן להקליט בתחום הליכון. לחלופין autolog ניתן להשתמש באופן אוטומטי את הרשומה קובץ חותמת זמן יומן במקום ידני לציין את קובץ היומן.
  4. לחץ "התחל" כדי להתחיל בתהליך. בהתאם להגדרות וידיאו, פרוטוקול יכול לרוץ במסך מלא או במצב חלון.

4. הדמיה בדרך של נושא

שימוש MazeAnalyzer, החוקר יכול לדמיין את המבוך ואת הנתיב של המשתתף מן המבוך ואת קבצי יומן רישום. בנוסף, דו"ח סיכום כולל אורך מסלול הכולל וזמן השלמת במבוך כל מיוצרים כמו אמצעים התנהגותיים שטחית. קבצים התחבר מכילים מידע ברזולוציה זמן אלפית השנייה על השביל נושא נסע וכן וקטור לדעתו של הנושא ואת האינטראקציות עם האובייקטים.

וידאו הדרכה מסופק "אני משלים וידאו - MazeAnalyzer", ומתאר את השימוש של פונקציונליות בסיסית של MazeAnalyzer יחד עם שיטות להפקת מדדים התנהגותיים המתואר בסעיף התוצאות.

5. עיבוד הנתונים וניתוח fNIR

הסרת רעשים היא הצעד הראשון לעיבוד הנתונים. מקורות רעש כוללים 1) ראש התנועה 2) אותות פיזיולוגיים כגון קצב הלב ואת הנשימות 3) כלי והסביבה הקשורות רעש.

ראש התנועה עלולה לגרום גלאי fNIR להעביר ולאבד מגע עם העור, לחשוף אותם: אור הסביבה 1); 2) האור הנפלט ישירות ממקורות fNIR, או 3) האור המוחזר מן העור, במקום להיות המוחזר מן הרקמה בקליפת המוח. סוג זה של ממצא תנועה ניכרת ברצון משום שהיא גורמת פתאומי, קוצים גדולה הנתונים fNIR. חפץ עדין יותר של התנועה הראש בשל השפעות הכבידה על הדם המוחיים. תנועת הראש מהירה יכול לגרום לדם לנוע לכיוון (או להתרחק) את האזור כי הוא במעקב, בקצב מואץ (או להקטין) את נפח הדם skewing קשורה של הנתונים. מאז הדינמיקה של סוג זה של ממצא תנועה איטית יותר מאשר הם LED "פופ" הם יכולים להתבלבל עם התגובה hemodynamic בפועל עקב הפעלת המוח. לפיכך, הסרת חפץ תנועה מנתונים fNIR היא צעד חשוב והכרחי אם fNIR היא לפרוס כטכנולוגיה המוח ניטור הסביבה הטבעית 16.

אותות פיזיולוגיים כגון קצב הלב (מעל 0.5 הרץ) והנשימה (מעל 0.2 הרץ) נמצאים טווחי תדר גבוה יותר מאשר התגובות hemodynamic, וכך, הם יכולים להיות eliminated באמצעות ליניארי נמוך לעבור שלב מסנן FIR עם תדר ניתוק בין 0.1 ל 0.15 הרץ 9.

כלי ורעש סביבתי יכול לנבוע בשל אור הסביבה כמו אור יום (DC) ואור החדר (60Hz) או אור צג מחשב (60-75Hz). הוא הציע כי הדרך הטובה ביותר למנוע את זה סוג של רעש הוא להכין את סביבת הניסוי רכישת נתונים בהתאם. עוברים נמוך אנלוגי מסנן (פילטר אנטי-aliasing) יושם בתיבת fNIR לחסל מתקפלים רעש בתדר גבוה על גבי טווח תדר הדגימה.

יש הרבה אלגוריתמים מתקדמים הפחתת רעש זמין לנצל מאפיינים שונים של האות 17-20. עם זאת, אם נושא או בפגישה ניתן לשלול אם הנתונים להשיבו (כלומר רווי).


באיור 1.

אותות fNIR הגלם מדידות עוצמת האור (ראה איור 1). באמצעות מדידת אופטית (OD) שינויי צפיפות בשני אורכי גל, השינוי היחסי של oxy-Hb ו deoxy-Hb לעומת זמן ניתן להשיג באמצעות שינוי באר למברט חוק 21-23. OD באורך גל קלט מסוים (λ) הוא יחס לוגריתמי של עוצמת אור קלט (אני ב) פלט (זוהה) עוצמת האור (אני בחוץ). OD קשורה גם ריכוז (ג) ו מקדם הכחדה (ה) של chromophores, המרחק מתוקן (ד) בין מקור גלאי אור, בתוספת גורם הנחתה קבועה (G).
משוואה 1

לאחר שאני זהה בשני המקרים זמן שונים עוצמת האור מזוהה במהלך המחקר (השאר אני) ובמהלך ביצוע המשימה (מבחן אני), ההבדל OD עבור אורך הגל הוא λ
משוואה 2

מדידת OD בשני אורכי גל שונים נותן
משוואה 3

קבוצה זו המשוואה ניתן לפתור עבור הריכוזים אם המטריצה ​​2x2 היא לא יחיד. בדרך כלל, שני אורכי הגל נבחרים i) בתוך 700-900nm שם את הספיגה של oxy-Hb ו deoxy-Hb הם דומיננטי לעומת chromophores רקמות אחרות, ii) מעל ומתחת נקודת isosbestic (~ 805nm שבו הקליטה בספקטרום של deoxy - ואת oxy-Hb לחצות אחד את השני) כדי למקד את השינויים הקליטה או deoxy-Hb או oxy-Hb, בהתאמה. המכשיר fNIR השתמשו במחקר זה מעסיקה אורכי גל 730nm ו 850nm.

לבסוף, בעזרת סמנים (סנכרון אותות הזמן), תקופות של הבסיס / השאר ומשימות מסומנים ובחר תכונות מנתונים חמצון המחולצים כגון דקות כלומר, ערכי מקסימום. קובי סטודיו חוסך גלם עוצמת האור מדידות ערכי חמצון מחושב (באמצעות שינוי בירה למברט החוק) קבצי טקסט מבוסס, כמו גם סינכרון זמן (סמן) קבצים. קובי סטודיו יכול לשמש גם ליישם שיטות הסרת רעש כמו בתגובה דחף סופי נמוך לעבור או הלהקה עוברים מסננים. קבצי פלט ניתן לייצא תוכנה לניתוח נפוצים כגון (Matlab, Excel, ו - SPSS SPM) או תוכנת ניתוח ייעודיים כגון fnirSoft 24 לעיבוד נוסף.

6. נציג תוצאות

אותות fNIR דוגמאות

איורים 2-5 אותות fNIR מראש גלם ממיקום מדידה יחיד עם שני מרכיבים אורך הגל (730nm ו 850nm) מוצגים בנפרד. תרשים 2 מייצג עידן אות תקף ומקובל ואילו באיור 3 ו - 4 אינם מתקבלים על הדעת וצריך להיות מושלך. איור 5 מציג את האות גלם זה היה עם חפץ מזוהם תנועה צריך לנקות או מושלך.

איור 2
2. איור fNIR טוב מדגם גלם אות

איור 3
איור 3. FNIR רע גלם מדגם ערוץ 850nm האות שבה הוא רווי.

איור 4
איור 4. FNIR רע מדגם אות הגלם שבהם יש בעיית חומרה או קישוריות הנושא כבל.

איור 5
איור 5. FNIR רע גלם אות מדגם שבו יש ההצעה artifacts.

עיון בפרוטוקול

הערכות למידה מודגמים הטובה ביותר על ידי שימור (כלומר, זיכרון) ולהעביר (כלומר, הכללה) בדיקות. במחקר שלנו, שלושה מבוכים (maze1, maze2 ו maze3) היו התאמן במהלך שלב הרכישה סך של 105 ניסויים זה על פני שלושה ימים. שני תנאים, כדי לתרגל אקראית (RND) וסדר בפועל חסם (BLK) מסוכמים באיור 6. שני נושאים התנדבו למחקר ארבע יום. ביום ה 4, 10 ניסויים שנערכו עבור החזקת מבוך כל מבוכי הוצגו בסדר אקראי. שני מבוכים רומן (maze4 ו maze5) נוצרו כי היו מסדרונות נוסף ושונה נקודות ההתחלה והסיום מאשר מבוכים התאמן במקור. נושאים השלים ten ניסויים עבור כל אחד משני מבוכים חדשים. מבוכים אלה היוו שלב העברה, והוצגו בסדר אקראי לכל. השלב מבוכים העברת שימשו כדי לקבוע את המידה שבה נושא כל אחד היה מסוגל להכליל את הלמידה שלהם בפועל עם מבוכים הרכישה.

איור 6
איור 6. המתאר נציג פרוטוקול הניסוי. </ P>

תוצאות מחקר התנהגותי

התמונות הבאות 7 עד 9, להציג ערכי תכונת הממוצע (אורך השביל, הזמן הכולל של השלמה, ומהירות) של הנבדקים לאורך כל יום. ראשית, תוצאות maze1, maze2 ו maze3 מפורטים הן RND ותרגול BLK. בשלב הבא, maze4 ו maze5 התוצאות המפורטות להשוות את התוצאות בפועל אקראי לעומת חסום. כל הסורגים שגיאה שגיאת התקן של הממוצע (SEM).

איור 7
איור 7. RND בפועל סיכום ביצועים התנהגותיים לרכישת משימות השמירה כולל אורך הדרך הכוללת, הזמן הכולל של השלמת ומהירות ממוצעת.

איור 8
איור 8. BLK ביצועים התנהגותיים בפועל סיכום לרכישת משימות השמירה כולל אורך הדרך הכוללת, הזמן הכולל של השלמת ומהירות ממוצעת.

איור 9
איור 9. השוואה של ביצועי ההתנהגות BLK לעומת RND בפועל למשימות העברת סך כולל אורך הדרך, הזמן הכולל של השלמת ומהירות ממוצעת.

תוצאות המחקר fNIR

ריכוז המוגלובין מחומצן שינויים מנקודת ההתחלה היו בממוצע במהלך תקופה של מבוך בנפרד באמצעות סמן נתונים שהתקבלו MazeWalker (מצביע על ההתחלה והסיום של המבוך כל אחד). ריכוז שינויים גדולים בסדר גודל נלקחים מייצגים רמות גבוהות יותר של פעילות המוח האזורי. רמה גבוהה יותר של הפעלת נצפתה במהלך שתי המשימות השמירה ולהעביר לאימון BLK לעומת RND בפועל. במהלך משימות העברה, לרמה גבוהה יותר של הפעלת נתפס נוהג תחת BLK לעומת תרגול RND (ראה איור 10).

לגבי הנושא בפועל BLK, ניסויים נדרש להעביר הפעלה גבוהה יותר לעומת ניסויים השמירה. עבור נושא RND את הנוהג, רמת ההפעלה לא היה שונה עבור משימות העברה ושמירה בניגוד נושא BLK בפועל (ראה תרשים 11).

איור 10
איור 10. השוואה של השינויים הממוצע oxy-Hb ריכוז BLK לעומת RND בפועל עבור שתי משימות השמירה (משמאל), משימות העברה (מימין).

איור 11
איור 11. השוואה של השינויים הממוצע oxy-Hb הריכוז למשימות שמירה לעומת העברה הן BLK (משמאל) RND (מימין) בפועל.

Discussion

קליפת המוח הקדם חזיתית (PFC) במוח האנושי מאפשר שליטה קוגניטיבית על תיאום של מחשבות ומעשים ביחס שערים פנימי. בפרט, קדמית / דורסולטרלי PFC ידוע לתווך תפקודים קוגניטיביים גבוהים כגון תכנון, ניהול משימות ניווט מרחבית 25. fNIR הוא נייד, בטוח לא פולשנית לניטור המוח הכלי שבו נעשה שימוש במסגרות במעבדה קלינית, טבעית ללמוד הפעלת המוח. מחקר גישוש הוכיח את השימוש של חבילת מבוך ו fNIR ללמוד היבטים neurobehavioral של ניווט מרחבית. במחקר גישוש, פלטפורמת MazeSuite משמש יחד עם fNIR ללמוד את ההיבטים neurobehavioral של ניווט המרחבית PFC דורסולטרלי וכדי להדגים את השילוב של שני אלה כלים.

MazeSuite מהווה פלטפורמה ניסיונית, עיצוב מצגת וניתוח. זה מאפשר יצירת ויישום של סביבות 3D פשוטה עם ממשק משתמש גרפי ידידותי באופן אוטומטי רשומות אמצעים התנהגותיים עבור בתוך נושא או על פני השוואות הנושא. במהלך המצגת של סביבות MazeSuite, סימולטני זמן לסנכרן מדידות fNIR צולמו באמצעות זמינים מסחרית, ניידים, גל מתמשך fNIR המערכת (Imager 1000, fNIR התקנים, LLC) ואת קובי תוכנת Studio 15. fNIR בעבר הוכח ככלי יעיל ובטוח ניטור פולשני המוח הגדרות במעבדה קלינית טבעית ללימוד הפעלת המוח 7,11 והוא משמש במחקר זה לבדוק תגובות קוגניטיביות הקשורות להפרעות הקשר במהלך משימות ניווט מרחבית.

כדי לבחון את ההשפעות של התערבות כדי להתאמן הקשר, נושאים הוצגו עם הפרעה או נמוכה (BLK) או הפרעה גבוהה (RND) כדי להתאמן. זמנים אלה בפועל ברורים שימשו כדי לבחון את ההשפעה של למידה מרחבית מבוך וירטואלי מרובות משימות ניווט ברחבי בדיקות רכישה, שימור ההעברה. תוצאות התנהגותיות עולה כי עבור שתי הזמנות בפועל, קיימת מגמה יורדת מונוטונית הזמן הכולל הדרוש להשלמת מבוך, טוען כי כפרקטיקה נושאים, השלימו כל מבוך בתקופות קצרות של זמן. בנוסף, המהירות הממוצעת שבה נושאים לנווט במבוך (מהירות מבוך) גדל עם התרגול. שיפורים אלה אמצעים התנהגותיים על פני זמן צפויים מסקנות של למידה. ממוצע oxy-Hb שינויים ריכוז במהלך הניסויים בפועל עולה כי בפועל נדרש BLK הפעלת המוח גבוה בהשוואה סדר RND בפועל.

RND בפועל הביא זמן סיום מהיר אורכי נתיב קצר יותר בהשוואה הסדר בפועל BLK עבור החזקת וגם להעביר, בהתאמה. מגמת ירידה שנצפתה הממוצע oxy-Hb עבור BLK ו RND תרגול ברחבי ניסויים השמירה המציין פעילות מופחתת ב PFC. ממצא זה צפוי כמו מחקרים קודמים הראו כי יש ירידה בפעילות של PFC בשלבים מאוחרים יותר של הלמידה 12,26.

יתר על כן, ניווט מבוכים חדשים במהלך שלב העברת נדרש הפעלת המוח גבוהה לנושא תרגול BLK לעומת RND בפועל הנושא. בהתחשב בכך כדי התרגול היה שונה למשימות למדו כבר (כלומר, maze1, maze2 ו maze3), זאת על מנת לתרגל אקראית מרובדת לנושא כי למדו את המשימות בסדר (בפועל BLK) רציפים אולי הרומן מספיק כדי לדרוש מאמץ נוסף ומשאבים קוגניטיביים לבצע את המשימות 12,26. עם זאת, בפועל RND, את שלב העברת ההפעלה העצבית לא היה גבוה יותר מאשר בשלב השמירה. ממצאים אלה מאשרים את ממצאי PET עם ניווט המרחבי של מבוכים וירטואלי שדווחו על ידי ואן הורן ועמיתיו 12.

לסיכום, תיארנו את השימוש MazeSuite בשילוב עם קובי סטודיו מחקר על ההשפעות של הפרעות הקשורות הקשר להתאמן כדי למידה כאשר משימות ניווט מרחבית. השיטות fNIR שנדונו כאן אינם מוגבלים למשימות ניווט מרחבית יכול לשמש עבור מגוון רחב של משימות במחקרים הדמייה אחרים. תכנון, יישום, נתונים הרכישה וניתוח שלבי המחקר היו הסביר מתוך כוונה לספק הנחיה למחקרים עתידיים.

Disclosures

fNIR התקנים, LLC מייצרת את המוח מכשיר הדמיה אופטית ו-IP מורשה וידע מן אוניברסיטת דרקסל. ח Ayaz, מ Izzetoglu, ק Izzetoglu ו-B Onaral היו מעורבים בפיתוח הטכנולוגיה והציע ובכך נתח קטין החדש ההפעלה fNIR התקנים למשרד, LLC.

Acknowledgments

מימון עבור עבודה זו סופק בחלקו על ידי העמים של פנסילבניה # # 240468 4100037709 בקבלנות משנה ו אוניברסיטת דרקסל בקבלנות משנה # 280773.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Maze Suite
fNIR Imager 1000

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Ayaz, H., Allen, S. L., Platek, S. M., Onaral, B. Maze Suite 1.0: a complete set of tools to prepare, present, and analyze navigational and spatial cognitive neuroscience experiments. Behav. Res Methods. 40, 353-359 (2008).
  2. Chance, B., Zhuang, Z., UnAh, C., Alter, C., Lipton, L. Cognition-activated low-frequency modulation of light absorption in human brain. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 90, 3770-3774 (1993).
  3. Villringer, A., Planck, J., Hock, C., Schleinkofer, L., Dirnagl, U. Near infrared spectroscopy (NIRS): a new tool to study hemodynamic changes during activation of brain function in human adults. Neuroscience letters. 154, 101-104 (1993).
  4. Hoshi, Y. Non-synchronous behavior of neuronal activity, oxidative metabolism and blood supply during mental tasks in man. Neuroscience letters. 172, 129-133 (1994).
  5. Strangman, G., Boas, D. A., Sutton, J. P. Non-invasive neuroimaging using near-infrared light. Biological psychiatry. 52, 679-693 (2002).
  6. Coyle, S., Ward, T. E., Markham, C. M. Brain-computer interface using a simplified functional near-infrared spectroscopy system. Journal of neural engineering. 4, 219-226 (2007).
  7. Ayaz, H. Optical brain monitoring for operator training and mental workload assessment. Neuroimage. , (2011).
  8. Izzetoglu, M. Functional near-infrared neuroimaging. IEEE Trans Neural Syst Rehabil Eng. 13, 153-159 (2005).
  9. Izzetoglu, M., Bunce, S. C., Izzetoglu, K., Onaral, B., Pourrezaei, K. Functional brain imaging using near-infrared technology. IEEE Eng Med Biol Mag. 26, 38-46 (2007).
  10. Shalinsky, M. H., Kovelman, I., Berens, M. S., Petitto, L. A. Exploring Cognitive Functions in Babies, Children & Adults with Near Infrared Spectroscopy. J. Vis. Exp. (29), e1268-e1268 (2009).
  11. Izzetoglu, K. The evolution of field deployable fNIR spectroscopy from bench to clinical settings. Journal of Innovative Optical Health Sciences. 4, 1-12 (2011).
  12. Van Horn, J. D. Changing patterns of brain activation during maze learning. Brain Res. 793, 29-38 (1998).
  13. Shewokis, P. A. Memory consolidation and contextual interference effects with computer games. Perc Motor Skills. 97, 581-589 (2003).
  14. Magill, R. A., Hall, K. G. A review of the contextual interference effect in motor skill acquisition. Human Movement Science. 9, 241-289 (1990).
  15. Ayaz, H., Onaral, B. Analytical software and stimulus-presentation platform to utilize, visualize and analyze near-infrared spectroscopy measures Masters Degree thesis [dissertation]. , Drexel University. (2005).
  16. Ayaz, H. Advances in Understanding Human Performance: Neuroergonomics, Human Factors Design, and Special Populations. Marek, T., Karwowski, W., Rice, V. 3, CRC Press Taylor & Francis Group. 21-31 (2010).
  17. Izzetoglu, M., Chitrapu, P., Bunce, S., Onaral, B. Motion artifact cancellation in NIR spectroscopy using discrete Kalman filtering. Biomedical engineering online. 9, 16-16 (2010).
  18. Huppert, T. J., Diamond, S. G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. HomER: a review of time-series analysis methods for near-infrared spectroscopy of the brain. Appl Opt. 48, 280-298 (2009).
  19. Zhang, Q., Strangman, G., Ganis, G. Adaptive filtering to reduce global interference in non-invasive NIRS measures of brain activation: How well and when does it work? Neuroimage. 45, 788-794 (2009).
  20. Izzetoglu, M., Devaraj, A., Bunce, S., Onaral, B. Motion artifact cancellation in NIR spectroscopy using Wiener filtering. IEEE Trans Biomed Eng. 52, 934-938 (2005).
  21. Cope, M. The development of a near infrared spectroscopy system and its application for non invasive monitoring of cerebral blood and tissue oxygenation in the newborn infant. , University College London. London. (1991).
  22. Elwell, C. Quantification of adult cerebral hemodynamics by near-infrared spectroscopy. Journal of Applied Physiology. 77, 2753-2753 (1994).
  23. Wyatt, J. Quantitation of cerebral blood volume in human infants by near-infrared spectroscopy. Journal of Applied Physiology. 68, 1086-1086 (1990).
  24. Ayaz, H. Functional Near Infrared Spectroscopy based Brain Computer Interface PhD thesis [dissertation]. , Drexel University. (2010).
  25. Wood, J. N., Grafman, J. Human prefrontal cortex: processing and representational perspectives. Nat Rev Neurosci. 4, 139-147 (2003).
  26. Shadmehr, R., Holcomb, H. H. Neural correlates of motor memory consolidation. Science. 277, 821-825 (1997).

Tags

Neuroscience גיליון 56 קוגניטיבית המוח אופטיות הדמיה תפקודית קרוב אינפרא אדום fNIR ספקטרוסקופיה מרחבית ניווט תוכנות
שימוש MazeSuite והתפקודי ליד ספקטרוסקופית אינפרא אדום כדי ללמוד למידה מרחבית ניווט
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Ayaz, H., Shewokis, P. A., Curtin,More

Ayaz, H., Shewokis, P. A., Curtin, A., Izzetoglu, M., Izzetoglu, K., Onaral, B. Using MazeSuite and Functional Near Infrared Spectroscopy to Study Learning in Spatial Navigation. J. Vis. Exp. (56), e3443, doi:10.3791/3443 (2011).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter