Introduction
Burada anlatılan yöntemlerin amacı, fMRI (fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme) ve fNIRS (fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopi) benzer multi-modal görevleri sinyalleri karşılaştırmak için bir çalışma protokolü geliştirmektir. Özellikle geleneksel fMRI tremor nedeniyle tarama, diskinezi veya birden fazla implante cihazları kontrendikedir bireyler ile kullanım için fonksiyonel bir görüntüleme prosedürü geliştirilmesi amaçlanmıştır. Birçok etkin eğitim ve rehabilitasyon programları düşme riski olan bireyler için mevcut olmakla birlikte, bu programların etkinliğini altında yatan nöral mekanizmaların henüz bir onay gelmedi. Genellikle, bu eğitim programlarına katılan bireylerin kontrendike belirtilen nedenlerden dolayı bulunmaktadır. Bu çalışma için bizim gerekçesi tüm vücut hareketlerini içeren doğal motorlu görevle ilişkili beyin aktivitesinin modellerini belirlemek için fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopi (fNIRS) etkinliğini belirlemektir. Uzun vadeli hedefler damızlık için bir araç geliştirilmesini içermektediry değil sadece motor öğrenme paradigmaları değil, aynı zamanda geleneksel yöntemlerle bir natüralist tarzda gerçekleştirmek mümkün değildir görevleri daha geniş bir çeşitliliği için fNIRS uygunluğunu teyit etmek hizmet vermektedir.
fNIRS etkinliği daha önce çok paradigmaları dokunarak klasik psikolojik ve basit parmak kullanarak eşzamanlı fNIRS ve fMRI fonksiyonel aktivite ölçülen sınırlı çalışmalarda fMRI BOLD (kan oksijen seviyesi bağımlı) sinyali kayıtları ile homolog bölgeler için (r = 0,77-0,94) ilişkili olduğu gösterilmiştir 1-3. Bu çalışmaların sonuçları fNIRS fMRI ile uyumlu azaltılmış çevresel görevle ilişkili kortikal aktiviteyi belirlemek için geçerli ve güvenilir olduğunu doğrulamaktadır. Ancak, fNIRS bir beyin yöntemi olarak fMRI üzerinde sayısız avantajlara sahiptir. fNIRS önemlisi, fMRI daha hareket artefakt çok daha az hassastır ve onlar doğal ortamda motor paradig kısıtlamak fMRI çalışmalarında aksine olur gibi konular davranmasına izin verirms 4. fNIRS ile ilişkili zamansal doğruluk nedeniyle artan örnekleme frekansı artan boyu ile sinirsel tepki fonksiyonlarının değişikliklerin belirlenmesi için izin verir. Son olarak, fNIRS maliyeti fMRI taraması daha düşüktür ve çalışmalar daha az maliyetle yapılacak sağlar. Ancak, son zamanlarda penetrasyon sınırlı derinliği sınırlı mekansal çözünürlükte ve dahil fMRI ile karşılaştırıldığında fNIRS dezavantajları gösterilmiştir vardır böyle yanlış pozitif tanıtabilirsiniz kan basıncı, kalp hızı ve kafa derisi kan akımı etkiler gibi bazı fizyolojik fenomenler kortikal hemodinamik sinyali 5-9. Metodolojileri ve sinyal işleme, yüksek yoğunluklu optode eğimleri sağlamak için donanım dahil NIRS özgü donanım gelişmeler, bir dizi şu anda geliştirilmektedir iken, fMRI ve fNIRS prosedürleri birbirini tamamlayacak izin karışık metodolojileri geliştirmek için hala önemlidir.
Bu çalışma sınamak için hizmetnatüralist dans video oyunu görevi sırasında nişanlı nöral mekanizmaların belirlenmesi için fNIRS bir yöntem. Bu çalışmanın amacı fNIRS kullanarak görüntülü görevin bir natüralist sürümünü kullanarak deneklerin başka bir gruba fMRI kullanarak görüntülü bireylerin bir grup arasında beyin (üstün ve orta temporal girus) bir entegrasyon merkezi faaliyet karşılaştırmaktır. Grubumuz önce benzer interaktif oyun paradigmaları kullanarak bu bölgeyi araştırmış ve temporal lobda aktivite kortikal aktivasyon 10 uyarınca oksi- ve de-oxyHb kromoforlar hem tepki göstermiştir. Ayrıca, daha önce görev kortikal yük olup faaliyet kendisi 11 ile ilişkili sistemik tepkiler ile ilgili amplitüd ile modüle edilmiş olan, daha önce bu alanda yanıtlarını gösteren sistemik eserler için kontrol etmeye çalışmışlardır. Üstün ve orta temporal girus multi-modal duyusal uyaranlar entegrasyonu ile ilişkili aktivite bilinir ve biz daha önce varDance Dance Revolution (DDR) bizim fNIRS yayınların 10-12 ek pilot fMRI çalışmalarında oyun içinde aktif olmak için bu alanı gösterilen. Bu çalışmanın Bizim hipotezi kaydedildi kullanarak fNIRS olarak bu alanda fonksiyonel aktivite önemli ölçüde benzer ancak sınırlı dans oyunu protokolü fMRI kullanılarak kaydedilen fonksiyonel aktivite ile ilişkili olacağını idi.
Burada açıklanan protokol fNIRS ve fMRI protokolleri hem de bir beyin paradigma olarak kullanılmak üzere nasıl bir dans video oyunu değiştirmek için içerir. Ancak genel prosedür, video oyun paradigma özgü değildir ve dil ve lokomotor görevleri içeren bir fMRI protokolü kısıtlamaları, gerçekleştirmek mümkün olmayan görevleri herhangi bir sayı için uygun olabilir. Bu protokol ayrıca daha fNIRS kullanarak gerçek-gerçek dünya görevleri sırasında ele alınabilir faiz (ROI) belirli bölgeleri geliştirmek için fMRI anatomik özgüllüğünü kullanmak için prosedürü açıklar.
Protocol
Katılım öncesinde, tüm denekler kurumsal kurallarına uygun olarak bilgilendirilmiş onam sağlamaktadır. Bu durumda, protokol Meiji Üniversitesi (Kanagawa, Japonya), (veri analizi için Yale Tıp Okulu transfer) Columbia Üniversitesi Tıp Merkezi ve Long Island Üniversitesi'nden bu çalışma için Brooklyn Campus kurumsal insan koruma programı tarafından kabul edildi.
1. Yazılım ve Fonksiyonel Nörogörüntüleme Donanım Modifikasyonu ve Geliştirme (fMRI ve fNIRS)
- FNIRS görüntüleme öncesinde fMRI kullanarak faiz çalışmalarının bölge için zamanlama, grafik ve müzik değiştirmek için DDR, StepMania, açık kaynak klon kullanarak yapılandırma dosyalarında (.sm) ayrıntılarını düzenleyerek oyunu Dance Dance Revolution (DDR) değiştirin .
- .sm Dosyasında değişkenleri belirtin: offset arka plan, müzik, (tarama zamanda müzik start), samplestart, samplelength, BPM ve bgchanges. Ok Patt belirtinERNS bir "1" değeri "0" veya "M" olarak tedbir başına okları tanımlayarak .sm dosyasındaki her tedbir için. Her tedbir için sola, yukarı, aşağı veya sağa düğmesine basılmasını tanımlayın. Bir ok için "1" kullanın boş için "0" kullanımı ve geri kalanı çağlarda bir maden için "M" kullanın.
- Oyun şarkısı "Kelebek" kullanarak, modifiye gibi konular oyun mekaniği yerleşik bir alternatif blok tasarımı kullanarak oynamak için izin (aslında Sony PlayStation için orijinal Dance Dance Revolution 3. Mix oyunu CD'sinde Smile.dk tarafından gerçekleştirilen ve mevcut) .sm yapılandırma dosyası. Arka plan grafiklerini zaman dinlenmek için (yeşil) oynamak için zaman oyuncuya belirten ve 30 sn dinlenme dönemleri ile alternatif 30 sn oyun süreleri (kırmızı; Şekil 1).
İncirure 1:. Paradigma Tasarım (A) DDR Grafik Kullanıcı Arayüzü. Ekranın altındaki oklar ekranın üst kısmına doğru hareket etti. Bu oklar basın düğmeye konularına belirtti. Oklar en iyi aksiyon alanı (ekranın üst kısmında gri oklar) ulaştığında, denekler doğru tuşa basarak yanıt verdi. Oyun süresi yeşil bir arka plan ile belirtilmiştir. Dinlenme süresi kırmızı bir arka plan ile belirtilmiştir. Gerisi süre boyunca, oklar "bomba" animasyonlar ile değiştirilmiştir. Bunlar oyun için saygı veya skor ile hiçbir işlevi vardı, ama geri kalan dönemini sırasında yer tutucu olarak hizmet için kullanılmıştır. (B) tarama için kullanılan blok tasarımı oyun 5 dakika toplam oluşuyordu ve dönemini dinlenme. ön tarama 30 sn oyun alternatif ve bloklar dinlenme ardından uzunluğu 10 sn idi. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
- Dinlenme ve aktif dönemleri arasında aksine özgüllüğünü sağlamak için çalışma başına alternatif aralığını beş kez tekrarlayın.
- FMRI veri toplama durumunda, ayak düğmelerini kullanarak fMRI kayıtlarında sol hareketleri ve sağ ok düğmesine basılmasını kısıtlamak. düğme presler toplam sayısı, her iki görevler (Şekil 2) için eşit kalmalıdır.
- Tarama prosedürü öncesinde, birkaç uygulama görüntüleme öncesinde çalışır konuları konulara oyunun esasları açıklamak ve bekleyin. Hareketli ok yolunun üstündeki özetlenen mükemmel bir zaman yakın olarak onların ayak gelen ok düğmesine basın konular talimat, ama mümkün olduğunca kafa hareketini en aza indirmek için.
Şekil 2:. FMRI için deney düzeneği (A) Denekler observi ise MRI tarayıcısı yatıyorduKonuyla yukarıdaki baş bobinine monte edilmiş bir ayna kullanarak yansıtılan interaktif bir ortam ng. Şekil 2B. Konular Oyun sırasında gerçek zamanlı olarak sağ veya sol ayak musluklar ile cevap izin iki düğmeden oluşan modifiye ayak platformu. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
2. fMRI test ve analiz
- Bir 3D oyun için önce her konu için bir yapısal görüntü elde 10 dakika 38 saniye toplam tarama süresi, gradyan eko sekansı (SPGR) (124 dilim, 256 x 256, view = 220 mm alanı) şımarık.
- Eko planar (EPI) T2 * -ağırlıklı gradient eko sekansı için aşağıdaki ayarları kullanarak tarama sırasında fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleri elde etmek: zaman yankı = 51 msn, tekrarlama zamanı = 3 sn flip açısı = 83 °. 192 x 192 mm alanı: Aşağıdaki boyutlara sahip beynin 27 ardışık eksenel dilim görüntü elde1.56 x 1.56 mm toplam çözünürlük ve 4.5 mm'lik bir z ekseni çözümü için bir 128 x 128 ızgara ile görüş.
- Yukarıdaki paradigma kullanarak ancak hareket paraziti azaltmak için sadece sağ ve sol okları kullanarak oyunu oynamak için konuyu söyleyin.
- MATLAB 7.0 uygulanan SPM8 5 kullanarak analizler fMRI BOLD sinyal gerçekleştirin.
- T2 * gevşeme artifakı en aza indirmek için EPI serisinin ilk 10 sn atın, işlevsel veriler en küçük kareler 6 parametreli 'sert gövde' mekansal dönüşüm yoluyla düzeltilmiş hareket vardır.
- Yarım maksimum (FWHM) 8 mm tam genişlikte Gauss çekirdeği ile mekansal yumuşatma ardından 2 mm 3 çözünürlüğe sahip MNI (Montreal Nöroloji Enstitüsü) şablona realigned EPI taramaları Normale.
- Konu seviyesini gerçekleştirin, genel lineer model (GLM) dinlenme durumuna karşı karşılaştırıldığında aktif durumunu (DDR) karşılaştırılması için istatistiksel parametrik haritaları oluşturmak için. Kullanarak istatistiksel analizler </ Li>
- Standart istatistiksel parametrik haritalama (SPM) kullanarak bireysel sonuçlarla grup analizi, ikinci düzey rasgele etkiler yaklaşımı gerçekleştirin. P <100 voksellerin 0.01 ve küme boyutu eşiğinin bir eşik ile grup analizi sonuçlarına göre faiz bölgeyi edinin.
- WFU PickAtlas aracı 13,14 elde edilen fonksiyonel küme ve üstün ve orta temporal girus anatomik maskesi arasındaki birlikte, gibi ilgi bölgeyi tanımlamak
3. fNIRS Kurulum ve Veri Toplama
- 3 x 5 diziye düzenlenmiş optodes verileri kaydetmek için bir 22-kanal fNIRS topoğrafya sistemini kullanın. Her kaynak dedektör çifti için arası optode mesafesi 3 cm (Şekil 3A, B) 'dir.
- Orient sol temporal lob sol prefrontal kortekste gelen dizilmiş şekilde optik sensör dizisi içeren elastik kapak (Şekil 3A, B). Düşük aralıksız optode sağlayınEn ön pozisyonda uluslararası 10-10 sistemine 15 FPZ üzerinde odaklanmaktadır. Anatomik noktaları FPZ ve T7 arasındaki hattı ile paralel optodes alt satır aynı hizaya getirin.
- Konunun kafasına optik prob dizi sıkın ve güvenli bir şekilde askıları ve çene-kayışı kullanarak bağlanır sağlamak. Kaynak dedektör çiftleri kafasına sıkı ama tabi (Şekil 3C) rahatsız değil böylece Dikkat kafa yüzeyinden optodes yerinden dikkat edilmelidir.
- Bilgisayar grafik kullanıcı arabirimini kullanarak 7.9 Hz bilgisayara Örnek ham analog optode kaynak dedektör çifti ışık verileri.
Şekil 3:. NIRS kayıtları için Optode kurulumu (A) kap ve ho birleştiğinde bükülebilir plastik ile donatılmış bir elastik tabakanın oluşurlding 3 cm optode sahipleri aralıklı. Sapanlar o kafasına sıkıca monte olmasını sağlamak için kapağa monte edilir. kap daha büyüktür ve bu çalışmada kullanılan (sarı olarak gösterilmiştir), 3 x 5 dizisi daha optodes sağlar, ancak süjelerin başlarına güvenli bir şekilde sabitlemek için gereklidir. (B) optode kapağı ve temporal lob sol prefrontal üzerinde konumlandırılmış. Sol temporal lob sol prefrontal alan üzerinde 3 x 5 Dizinin konusu sağlayan kapsama kafasına optode kapağının örneği. Sıkma askıları ve Chinstrap ile baş güvenli kapak gösteren kapağın (C) Optode yerleştirme. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
- Kayıt öncesinde üretici tarafından sağlanan sistem kontrol yazılımı kullanarak gürültü oranı Test, kalibrasyon ve sinyal gücü ve sinyal. Yüksek gürültü durumunda tespit edilen, raldır optodes ve LED kullanarak kanaldan herhangi müdahale saç plastik çubuk (Şekil 4) aydınlattı.
Şekil 4:.. Optode sinyallerinin Optimizasyon Saç optimum sinyal kalitesini sağlamak için kanal merkezinden saç yerinden bir ışıklı plastik aracını kullanarak her bir kanal taşındı bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.
- Elastik kapağın her kanalda kaynağı ve detektör optode yerle mekansal değerlerini belirlemek için bir 3D sayısallaştırma kalem kullanın. Hemen veri toplama ve oyun (Şekil 5) önce her konunun nasion, inion, Kulakçıklardan ve Cz mekansal koordinatlarını tanımlamak için sayısallaştırıcıyı kullanın. Kaynağı ile metin dosyalarını kaydedin ve tespitya da konumları others.txt ve anatomik koordinatları dosyalarını origin.txt için.
Şekil 5:.. Optode pozisyon kalibrasyonu manyetik sayısallaştırma aracı optode kanallarının baş ve pozisyon 10-20 yerlerinden yerleşimini belirlemek için kullanılmıştır bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.
- Yakalanan 3D MATLAB 7.0 içinde NIRS-SPM 16,17 (Şekil 6) kayıt seçeneğini kullanarak koordinatlarını işleyin. SPM ana menüden stand-alone mekansal kaydı seçin. Bir sonraki ekranda, "3D Digitizer ile" seçeneğini seçin ve ilgili iletişim kullanarak önceden kaydedilmiş başkalarını ve menşe metin dosyaları seçin. Yazılım diyaloğundan, "Registratio seçinn uzaysal temsil belirlemek için "(NFRI işlevini kullanın)
Şekil 6:. NIRS kalibrasyon verilerinin Örnek çıktı Dijitalleştirici veriler beynin spesifik bölgelerinde her bir kanal olasılığını belirlemek için kullanılmıştır. Bu konuda Kanal 22 superior temporal girus Orta temporal girus 0,4129 ve 0,47419 bir olasılık gösterdi. Kanal yayıcı ve detektör çiftleri arasındaki alan olarak tanımlanır. Şekilde kanalın 22 civarında daire bu konuda optode çiftleri kaydedilen sinyale katkıda alan bir yaklaşım temsil eder. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
- Tüm optode kanal pozisyonları sayısallaştırılmış ve her kanal s sağladığındaüretici tarafından sağlanan yazılım arayüzü GUI belirtildiği gibi ufficient sinyal gücü, stand ve DDR testleri hazırlanmak için (Şekil 7A, B) konuları isteyin.
Şekil 7:. Dance oyun sırasında fNIRS veri toplama (A) Konular NIRS makineye gergin olurken, standart dans oyunu mat blok paradigma kullanarak oyunu oynamak için stand. (B) Konuyla gerçek zamanlı olarak toplanan fon ekranda ham veriyi gösteren veri toplama alternatif görünümü. Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.
4. fNIRS Veri Toplama
- Önceki optodes kayıt fNIRS kurma, kısa bir girişle konuları sağlamakoynanışı ve fMRI test Oyunun aşinalık için uygulama izin vermek.
- FNIRS testi için, fMRI için kullanılan tek sol ve sağ oklar kıyasla aşağı / yukarı oklar ilavesi ile fMRI test edilene benzer bir paradigma kullanın. Ok presleri toplam sayısı fMRI ile fNIRS görevleri arasında sadece desen farklıdır aynı olduğundan emin olun.
- FNIRS testi (Şekil 7A) sırasında oyun için bir standart 4 düğme paspas düğmesi yanıt sistemini kullanın.
- Oyun temelleri rahat bir kez denekler adım 1.2 olarak 30 sn dinlenme süreleri ile 30 saniye oyunu defa oynamak için talimat. Her konularla kez bu 5 dk oyunu tekrarlayın.
- Onların yüzünü ya da burun ve optodes yakın, özellikle saçlarını veya baş dokunmayın özellikle konuları söyleyin. Oyun sırasında kendi başının dönmesi, yawl veya pitch hareketlerini en aza indirmek için konuyu söyleyin.
5. fNIRS Veri Analizi
ΔoxyHb = -1,4887 HESAPLAMA 780 + 0,5970 × HESAPLAMA 805 + 1,4847 × HESAPLAMA 830 ×
ΔdeoxyHb = 1,8545 x HESAPLAMA 780 + (-0,2394) HESAPLAMA x 805 + (-1,0947) x HESAPLAMA 830
ΔtotalHb = ΔoxyHb + ΔdeoxyHb;
burada HESAPLAMA ilgili dalga boyunca ışık emilmesi olarak değişiklik gösterir.
FMRI ve fNIRS İşaretlerin 6. Karşılaştırılması
- T> 2.6 veya karşılık gelen P değerinin <0.01 süper-eşik vokselleri belirlemek için SPM8 sonuçları işlevini kullanın. Anatomik bir bölge içinde bir küme tanımlamak için çakışan süper eşik vokselleri kullanılarak faiz (ROI) bölgesini belirleyin.
- Bu durumda, WFU seçin'in Atlas dahil AAL atlas kullanılarak üst ve orta temporal girus tanımlar. Thi içindes durumda, ortaya çıkan kümelenme koordinat (-66, -24, 0) ve pik T = 5.73 fNIRS bir zirve vokselden ile orta temporal girus bulunan 572 2 x 2 x 2 mm vokselleri vardır.
- Yukarıda adım 3.5.1 NIRS-SPM kullanarak koordinatları MNI dönüştürülür 3D dijital koordinatları kullanarak fNIRS verilerinden ilgi kanalını belirleyin. Bu durumda, bir çok denekte kanalı 22 aşama 6.1'de tanımlanan ROI aktivite en yüksek olasılık vardı.
- 60 sn bloğu (aktif ve dinlenme, kombine) süresince fNIRS de fMRI için ROI ortalama, olay tetiklenen tepki ve karşılık gelen kanal belirlemek.
- Her konu için, fMRI olay ortalama verileri tetikleyen oluşturmak için küme içinde voksellerden için kan oksijen seviyesi bağımlı (BOLD) ham sinyalleri ortalama.
- Optimal fNIRS = b regresyon yöntemi tha böylece b değeri elde * fMRI kullanarak lineer regresyon kullanılarak fNIRS verileri eşleştirmek için fMRI verilerinin ölçekleme fMRI ve fNIRS karşılaştırt kök fNIRS -b * fMRI kare değeri minimize olduğu anlamına gelir.
- İki grubun korelasyon fNIRS ve fMRI sinyalleri karşılaştırın.
Representative Results
Deney sonuçları, fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) kullanarak üstün ve orta temporal girusların entegrasyon merkezlerinden elde edilen aktiviteyi fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopi için yüksek korelasyona sahip göstermektedir (fNIRS) sinyalleri görevin natüralist sürümünde aynı alanı oluştururlar . Şekil 8 fMRI tarama prosedürü (mavi iz) ve fNIRS protokolü (kırmızı iz) 26 denekten 16 konulardan normalize ve ortalama ham verileri gösterir. Veri 0 zamanında tutturulmuş ve oyun etkileşimi aktif faz grafiğinde (etiketli görev) ilk 30 saniye içinde gerçekleşti. dikey kesikli çizgi görev ve dinlenme fazında başlangıcında kırmızı arka yeşil geçişi gösterir (geri kalanı olarak gösterilen) Her iki veri setleri görülen artmış değişkenlik ile dinlenme fazı aktif faz ve düşüş tepkiler artışlar göstermektedir fMRI sinyali. Karşılaştırmalar ilk reg tarafından izlerini arasında yapılmıştırKök, iki izleri arasındaki kare fark anlamına aza indirmek için fMRI sinyali basım ile. İki sinyal arasındaki korelasyon katsayısı 0.78 sonuçtaki ve korelasyon p değeri 0.03 idi.
Şekil 9, tek bir denekten bindirilmiş kanal yerleri ile render beyni temsil etmektedir. Kanalları 1 ve 22 arasında izleri oksihemoglobin sinyalleri temsil eden bir katı çizgiler ile gösterilen ve deoksihemoglobinin sinyalleri temsil eden kesikli hatlarla gösterilen ortalama. Kırmızı ve mavi izleri sırasıyla oyun, müzik ve non-müzik iki varyasyonları temsil etmektedir. Kanal 1 gelen sinyaller ilgi bölgesi ile karşılaştırmak için bir kontrol örneği olarak hizmet vermektedir. Bu iki bölgede sinyalleri görev yanıtı bakımından farklıdır.
Şekil 8:. Orta temporal girus gelen fNIRS ve fMRI sinyalleri arasındaki korelasyon fNIRS(Kırmızı) ve fonksiyonel manyetik rezonans (mavi) sinyalleri gölgeli kenarları ile temsil edilen her bir grup ortalama ± SEM için gösterilmiştir. İkisi arasındaki regresyon katsayısı 0.78 olup; p = 0.03. insert MNI pik aktivite ile fMRI faaliyet belirlenen ROI bir işleme koordinat göstermektedir (-66, -24, 0) bir küme boyutu = 571, zirve t = 5,73 ile. daha büyük bir versiyonunu görmek için buraya tıklayınız Bu rakam.
Şekil 9: Temporal ve frontal lob Signals farklılıklar ΔoxyHb (düz çizgi) ve ΔdeoxyHb (noktalı çizgi) müzik ile iki şartı "gösteren dans oyunu, iki tek çalışmalarda tek bir konunun yanıtları (kırmızı) Zaman kurs. "ve" hiçbir müzik (mavi) "koşullar. Bu rakam, Ono ve diğerleri modifiye edilmiştir. 10.
Discussion
fNIRS doğal faaliyetlerin nöral ögelerinden çalışma izin sözünü sahip bir fonksiyonel beyin görüntüleme tekniğidir. Bu tekniklerin geliştirilmesi aktif bir araştırma yönüdür. Biz burada bir dans video oyununda katılımı ile ilişkili ilgi tek bir bölgede fonksiyonel beyin aktivitesini kayıt için etkili olmuştur bir metodoloji özetlemektedir.
fNIRS motor öğrenme paradigmalarını araştıran yayınların sayısı aynı anda beynin birden fazla bölgeye 20,21 fonksiyonel faaliyetlerin kayıt yeteneğine Hitachi ve Shimadzu (yanı sıra diğerleri) çok kanallı fNIRS birimlerinin tanıtılması ile son yıllarda hızla artmıştır . Biz fNIRS sinyallerinin anatomik özgüllüğünü belirlemek için de sinyallerin zamanlama ve amplitüd değişikliklerini motor hareket davranışsal performansına katkıda belirlemek için sinyalleri kullanmak mümkün olduğu daha önce gösterilmiştir
Sonuçlar in-line buna daha önce eşzamanlı fMRI / fNIRS çalışmalarda 3'te gösterilen temporal lobun bir entegrasyon alanında fNIRS gruplar ve fMRI sinyalleri arasında yüksek bir korelasyon ve sinyaller arasındaki korelasyonu olduğunu göstermektedir. Şekil 9 gösterir fNIRS aktivite içinde Temporal lob değil doğa zekâ tek kortikal olduğunuh diferansiyel oksi- ve deoxyHb absorbans chromofore, ama aynı zamanda temporal lobda bu etkinlik temporal lobda fMRI aktivitesi ile ilişkili değildir frontal lobda görülen oldukça farklıdır. Veri iki teknik arasında karşılaştırıldı izin çalışmanın birkaç kritik yönlerini vurgulamaktadır. Birincisi, optode yerleri kalibrasyonu kortikal anatomi ve sonuçların yorumlanmasını teyit önemli bir strateji olarak özetlenen edildi. modifikasyonlar biz yazılıma yapılan ve donanım bize hem prosedürler güçlü kortikal yanıtları elde etmek için optimize edilmiş bir blok tasarımı protokolü ile bizim paradigma senkronize izin verdi. Biz de gürültü oranı (optode yüzeyinden epilasyon) ve hareket ve yüz stimülasyon (denekler özellikle kendi kafasına veya yüz dokunmamaya talimatı verilmiştir) gibi eserler azalmasına yüksek sinyal sağlamak için önemli stratejiler özetlemektedir.
Bu sonuçlar ve önceki çalışmaların sonuçları / FM eşzamanlı fNIRS soruşturmaRI görüntüleme prosedürleri sinyaller arasında yüksek bir korelasyon teorik olarak 1-3 tahmin onaylayın. Burada sunulan verilerin yorumlanması için bir sınırlama biz yüksek yoğunluklu kayıtları kullanarak bireysel kanal verilerinin çözünürlüğünü artırmak mümkündür göstermek NIRS kayıt optimizasyonu yeni teknikleri kullanmak koyamadık olmasıdır. Bu yüksek yoğunluklu tekniği de kortikal NIRS kan basıncı, kalp hızı ve diğer sistemik değişkenler 6,7,28 eserler kaldırmak diğer tekniklere ek olarak 27 sinyalleri yüzeysel bileşenleri ayırmak için kullanılır olmuştur. Aynı zamanda, bu prob yerleştirme gösterilmiş ve chromaphore seçimi gürültü oranı yüksek sinyal olması durumunda etkin şekilde kullanılabilir yanlış pozitif 29 ve NIRS sinyallerinin adaptif filtreleme kontrol etmek için de kullanılabilir. Biz blok tasarımı 10,11 sunulan paradigmalara ticari NIRS sistemlerini kullanarak burada ve daha önce istihdam var görevbüyük sinyallerle veri üretmiş ve sinyaller arasındaki benzerlikleri göstermek için daha fazla analiz tekniklerini veya donanım gerekli değildir. Bununla birlikte, burada sunulan veriler, NIRS, sinyal işlemede bu ve diğer tekniklerin kullanılması ile daha da geliştirilebilir mümkündür.
Fonksiyonel NIRS Güncel metodolojiler fMRI tarama ihtiyacını yerine geçmez; Burada gösterdiği gibi daha çok, (EEG ve diğerlerine ek olarak), iki görüntüleme yöntemleri birbirini tamamlayacak şekilde kullanılabilir. FMRI taraması için kontrendikedir bireylerin bir grup halinde, fNIRS gibi Parkinson hastalığı olan bireyler için düşme riski önleme programları gibi bir eğitim programının faydalarını tespit etmek için tek uygun teknik ispat edebilir. Dahası, fNIRS da MR taraması yoluyla sağlanan anatomik detay bilgi eklemek için kullanılabilecek geleceğin yönlere bir numarası vardır. Yüksek yoğunlukta optode yerleştirilmesi ve artan optodes yüksek verecektirBOLD sinyal modelleme artan doğruluğu yanı sıra bağlantı ve temel bileşenler analizi için kullanılabilecek zamansal çözünürlük.
Disclosures
Bu yazı için Yayın ücretleri S himadzu tarafından sponsor.
Acknowledgments
Bu araştırma aşağıdaki finansman kaynakları tarafından kısmen desteklenmiştir: JSPS Grant-Aid Bilimsel Araştırma (C) 25350642 (AT), Bilim ve Teknoloji ve Kültür (SS ve YO) için Hayao Nakayama Vakfı araştırma bursu ve için Sağlık Oyunları Araştırma Robert Wood Johnson Vakfı (Hibe # 66729) (SB & JAN) den hibe.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Equipment | |||
| Shimadzu OMM-3000 |  Shimadzu |
The OMM-3000 used in this study has been replaced by the LABNIRS | |
| Polhemus Patriot 3D Digitizer | Polhemus |
||
| GE Twin-Speed 1.5T MRI scanner | General Electric |
The Twin-Speed 1.5 T scanner has been retired. A number of new scanners are available to replicate this procedure | |
| Software | |||
| Stepmania | Stepmania |
||
| Matlab | MathWorks |
||
| NIRS-SPM | BISPL |
||
| WFU Pick Atlas | ANSIR |
||
References
- Heinzel, S., et al. Variability of (functional) hemodynamics as measured with simultaneous fNIRS and fMRI during intertemporal choice. NeuroImage. 71, 125-134 (2013).
- 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, 2808-2821 (2011).
- Sato, H., et al. A NIRS–fMRI investigation of prefrontal cortex activity during a working memory task. Neuroimage. 83, 158-173 (2013).
- Piper, S. K., et al. A wearable multi-channel fNIRS system for brain imaging in freely moving subjects. NeuroImage. 85 (Part 1), 64-71 (2014).
- Funane, T., et al. Quantitative evaluation of deep and shallow tissue layers' contribution to fNIRS signal using multi-distance optodes and independent component analysis). NeuroImage. 85 (Part 1), 150-165 (2014).
- Tachtsidis, I., et al. Ch. 46. Oxygen Transport to Tissue XXX Vol. 645 Advances in Experimental Medicine and Biology. Liss, P., Hansell, P., Bruley, D. F., Harrison, D. K. , Springer. New York, NY. 307-314 (2009).
- Scholkmann, F., et al. A review on continuous wave functional near-infrared spectroscopy and imaging instrumentation and methodology. NeuroImage. 85 (Part 1), 6-27 (2014).
- Saager, R., Berger, A. Measurement of layer-like hemodynamic trends in scalp and cortex: implications for physiological baseline suppression in functional near-infrared spectroscopy). Journal Of Biomedical Optics. 13 (3), 034017-034017 (2008).
- Takahashi, T., et al. Influence of skin blood flow on near-infrared spectroscopy signals measured on the forehead during a verbal fluency task. Neuroimage. 57, 991-1002 (2011).
- Ono, Y., et al. Frontotemporal oxyhemoglobin dynamics predict performance accuracy of dance simulation gameplay: Temporal characteristics of top-down and bottom-up cortical activities. NeuroImage. 85, 461-470 (2014).
- Tachibana, A., Noah, J. A., Bronner, S., Ono, Y., Onozuka, M. Parietal and temporal activity during a multimodal dance video game: an fNIRS study. Neuroscience Letters. 503 (2), 125-130 (2011).
- Annual Society for Neuroscience Conference. Noah, J., Tachibana, A., Bronner, S. 2010 Nov 13-17, San Diego, CA, , (2010).
- Maldjian, J. A., Laurienti, P. J., Burdette, J. H. Precentral gyrus discrepancy in electronic versions of the Talairach atlas. Neuroimage. 21, 450-455 (2004).
- Maldjian, J. A., Laurienti, P. J., Kraft, R. A., Burdette, J. H. An automated method for neuroanatomic and cytoarchitectonic atlas-based interrogation of fMRI data sets. Neuroimage. 19, 1233-1239 (2003).
- Chatrian, G. E., Lettich, E., Nelson, P. L. Ten percent electrode system for topographic studies of spontaneous and evoked EEG activity. Am J EEG Technol. 25, 83-92 (1985).
- Okamoto, M., Dan, I. Automated cortical projection of head-surface locations for transcranial functional brain mapping. Neuroimage. 26, 18-28 (2005).
- Ye, J. C., Tak, S., Jang, K. E., Jung, J., Jang, J. NIRS-SPM statistical parametric mapping for near-infrared spectroscopy. Neuroimage. 44, 428-447 (2009).
- Cope, M., Delpy, D. System for long-term measurement of cerebral blood and tissue oxygenation on newborn infants by near infra-red transillumination. Medical and Biological Engineering and Computing. 26 (3), 289-294 (1988).
- Savitzky, A., Golay, M. J. Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedures. Analytical Chemistry. 36 (8), 1627-1639 (1964).
- Okamoto, M., et al. Multimodal assessment of cortical activation during apple peeling by NIRS and fMRI. NeuroImage. 21, 1275-1288 (2004).
- Suzuki, M., et al. Prefrontal and premotor cortices are involved in adapting walking and running speed on the treadmill: an optical imaging study. Neuroimage. 23, 1020-1026 (2004).
- Boas, D. A., Elwell, C. E., Ferrari, M., Taga, G. Twenty years of functional near-infrared spectroscopy: introduction for the special issue. NeuroImage. 85, 1-5 (2014).
- Holtzer, R., et al. fNIRS study of walking and walking while talking in young and old individuals. The Journals of Gerontology Series A: Biological Sciences and Medical Sciences. 66 (8), 879-887 (2011).
- Suzuki, M., Miyai, I., Ono, T., Kubota, K. Activities in the frontal cortex and gait performance are modulated by preparation. An fNIRS study. Neuroimage. 39, 600-607 (2008).
- Shimada, S., Hiraki, K., Oda, I. The parietal role in the sense of self-ownership with temporal discrepancy between visual and proprioceptive feedbacks. Neuroimage. 24, 1225-1232 (2005).
- Matsuda, G., Hiraki, K. Sustained decrease in oxygenated hemoglobin during video games in the dorsal prefrontal cortex: a NIRS study of children. Neuroimage. 29, 706-711 (2006).
- 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).
- Kirilina, E., et al. The physiological origin of task-evoked systemic artefacts in functional near infrared spectroscopy. Neuroimage. 61, 70-81 (2012).
- Strangman, G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. Factors affecting the accuracy of near-infrared spectroscopy concentration calculations for focal changes in oxygenation parameters. NeuroImage. 18, 865-879 (2003).
