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Behavior

वास्तविक दुनिया संज्ञानात्मक कार्यों में मस्तिष्क गतिविधि पर नजर रखने के लिए Fiberless, धारण fNIRS का प्रयोग

Published: December 2, 2015 doi: 10.3791/53336
Automatic Translation
1,2, 3, 3, 1, 3, 2, 3, 3, 3, 1
1Department of Medical Physics and Biomedical Engineering, Malet Place Engineering Building, University College London, 2Infrared Imaging Lab, Institute for Advanced Biomedical Technology (ITAB), Department of Neuroscience, Imaging and Clinical Sciences, University of Chieti-Pescara, 3Institute of Cognitive Neuroscience, Alexandra House, University College London

Summary

शारीरिक बाधाओं के बिना प्रयोगशाला के बाहर मस्तिष्क गतिविधि की निगरानी पद्धति चुनौतियों प्रस्तुत करता है। एक fiberless, पहनने योग्य कार्यात्मक पास इन्फ्रारेड स्पेक्ट्रोस्कोपी (fNIRS) प्रणाली एक पारिस्थितिकी भावी स्मृति कार्य के दौरान मस्तिष्क की गतिविधियों को मापने के लिए इस्तेमाल किया गया था। यह इस प्रणाली गैर प्रयोगशाला आधारित प्रयोगों के दौरान मस्तिष्क की गतिविधियों पर नजर रखने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है कि प्रदर्शन किया गया।

Abstract

कार्यात्मक पास इन्फ्रारेड स्पेक्ट्रोस्कोपी (fNIRS) मस्तिष्क की गतिविधियों पर नजर रखने के लिए लगभग अवरक्त प्रकाश का उपयोग करता है कि एक न्यूरोइमेजिंग तकनीक है। Neurovascular युग्मन के आधार पर, fNIRS हीमोग्लोबिन एकाग्रता neuronal गतिविधि के लिए माध्यमिक परिवर्तन को मापने के लिए सक्षम है। अन्य न्यूरोइमेजिंग तकनीक की तुलना में, fNIRS स्थानिक और लौकिक संकल्प के मामले में एक अच्छा समझौता प्रतिनिधित्व करता है। इसके अलावा, यह पोर्टेबल हल्के, कम गति कलाकृतियों के प्रति संवेदनशील है और महत्वपूर्ण शारीरिक मजबूरी लागू नहीं करता है। यह संज्ञानात्मक कार्य (जैसे, श्रवण, चाल विश्लेषण, सामाजिक संपर्क) और विभिन्न आयु आबादी (जैसे, नई-borns, वयस्कों, बुजुर्ग लोगों) की एक विस्तृत श्रृंखला की निगरानी करने के लिए इसलिए उचित है। fiberless fNIRS उपकरणों की हाल ही में विकास तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के क्षेत्र में नए अनुप्रयोगों के लिए रास्ता खोल दिया है। यह और अधिक संवेदनशील और पिछवाड़े में सही हो सकता है, जो वास्तविक दुनिया परीक्षण के दौरान कार्यात्मक गतिविधि का अध्ययन करने के लिए एक अनूठा अवसर है, का प्रतिनिधित्व करता हैप्रयोगशाला आधारित परीक्षणों की तुलना में संज्ञानात्मक समारोह और शिथिलता essing। इस अध्ययन में यह एक वास्तविक दुनिया भावी स्मृति कार्य के दौरान मस्तिष्क गतिविधि पर नजर रखने के लिए fiberless fNIRS के उपयोग का पता लगाया। इस प्रोटोकॉल विषय में कई अलग अलग कार्यों को पूरा करने के क्रम में चारों ओर चलता है, जबकि प्रयोगशाला और मस्तिष्क हीमोग्लोबिन एकाग्रता परिवर्तन लगातार प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स पर मापा जाता है बाहर किया जाता है।

Introduction

प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स के भीतर समारोह, और विशेष रूप से सबसे पूर्वकाल subpart (व्याख्यान चबूतरे प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स, या BA10) की विषमता, विकासात्मक मनोरोग और मस्तिष्क संबंधी स्थितियों की एक श्रृंखला में आम है। यह समस्या सुलझाने, स्मृति में चिह्नित गड़बड़ी, और बहुत 1,2 को अक्षम कर रहे हैं कि रोजमर्रा की जिंदगी में attentional क्षमताओं का कारण बनता है। हालांकि, समस्याओं के इन प्रकार प्रयोगशाला या क्लिनिक में निदान करने के लिए मुश्किल हो जाता है। बीए में 10 का समर्थन करता है व्यवहार है जहां उपन्यास, ओपन एंडेड स्थितियों से निपटने में शामिल कर रहे हैं कि मानसिक प्रक्रियाओं 3 स्वयं की पहल की है क्योंकि यह है। इस तरह की स्थितियों भागीदार आम तौर पर प्रयोगशाला में चेहरे कृत्रिम, औपचारिक और कसकर विवश स्थिति उनके व्यवहार और वे कार्य दृष्टिकोण है कि जिस तरह से बदल सकते हैं, के बाद से प्रयोगशाला में सफलतापूर्वक विश्राम करने के लिए मेहनत कर रहे हैं। यह काफी का एक मजबूत जोखिम के साथ, नैदानिक ​​या अनुसंधान प्रयोजनों के लिए या तो माप की वैधता कम कर सकते हैं कम निदान 4 </ Sup>। इस सबसे स्पष्ट है, जहां ललाट lobes द्वारा समर्थित संज्ञानात्मक क्षमताओं की है कि यह लंबे समय के लिए हर रोज में लिया मापन के बीच महत्वपूर्ण असहमति नहीं हो सकती कि ज्ञात किया गया है, जहां भावी स्मृति (यानी, क्षमता एक भविष्य की कार्रवाई के लिए बाहर ले जाने के लिए याद करने के लिए) है, जीवन और प्रयोगशाला 5। शोधकर्ताओं और भावी स्मृति सहित प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स समारोह की जांच चिकित्सकों, "वास्तविक दुनिया" स्थितियों में अपने माप लेने के द्वारा ऐसा कर सकता है तो ये methodological मुद्दों को बड़े पैमाने पर धोखा दिया जा सकता है।

न्यूरोइमेजिंग तकनीक एक गैर-आक्रामक और उद्देश्य तरीके से मस्तिष्क समारोह की जांच के लिए एक शक्तिशाली उपकरण का प्रतिनिधित्व करते हैं, इन तकनीकों का सबसे विषय पर भौतिक बाधाओं लागू, और इस तरह रोजमर्रा की जिंदगी सेटिंग्स (जैसे।, कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद में उपयोग (के लिए उपयुक्त नहीं हैं fMRI), magnetoencephalography (एमईजी), पोजीट्रान एमिशन टोमोग्राफी (पीईटी))। लाने की आवश्यकता को देखते हुएप्रयोगशाला के बाहर कार्यात्मक इमेजिंग उपकरणों और दिए गए हाल ही में तकनीकी सुधार, पोर्टेबल और पहनने योग्य Electroencephalography (ईईजी) और कार्यात्मक निकट अवरक्त स्पेक्ट्रोस्कोपी (fNIRS) सिस्टम 6-11 विकसित किया गया है। ईईजी से अधिक fNIRS का प्रमुख लाभ में से एक अपने उच्च स्थानिक संकल्प है। इसके अलावा, यह गति कलाकृतियों, निमिष और आँख आंदोलनों से 12 कम संवेदनशील है। यह ईईजी की तुलना में कम शारीरिक बाधाओं लगाता है और एक अधिक प्राकृतिक वातावरण में मुक्त आवाजाही की अनुमति देता है के रूप में धारण fNIRS, इस प्रकार दैनिक जीवन संदर्भों में इस्तेमाल के लिए बेहतर अनुकूल है।

fNIRS गैर invasively लगभग अवरक्त प्रकाश (650-900 एनएम) के साथ सिर irradiates। जैविक ऊतक कि तरंगदैर्ध्य रेंज में अपेक्षाकृत पारदर्शी है, प्रकाश मस्तिष्क तक पहुँच सकते हैं और हीमोग्लोबिन द्वारा अवशोषित हो जाते हैं। fNIRS इस प्रकार ऑक्सीजन और haemodynamic चान की जानकारी देने के लिए दोनों oxyhemoglobin (एचबीओ 2) और डीआक्सीहीमोग्लोबिन (HHB) की एकाग्रता परिवर्तन के उपायGES मस्तिष्क की गतिविधियों के साथ जुड़े। अधिक विशेष रूप से, मस्तिष्क कार्यात्मक सक्रियण HBO 2 में एक समवर्ती वृद्धि हुई है और HHB 13 में कमी के रूप में परिभाषित किया गया है। हालांकि, प्रकाश का प्रवेश गहराई संकेत ही cortical सतह से ठीक किया जा सकता है कि इसका मतलब है। प्रकाश अत्यधिक ऊतक में दूर तक फैला हुआ है, यह मस्तिष्क 14 के बारे में अत्यधिक स्थानिक संरचनात्मक जानकारी प्राप्त करने के लिए संभव नहीं है। परम्परागत fNIRS सिस्टम खोपड़ी के माध्यम से प्रकाश मार्गदर्शन करने के लिए और वापस बिखरे प्रकाश इकट्ठा करने के लिए सिर करने के लिए मिलकर ऑप्टिकल फाइबर का उपयोग करें। इन उपकरणों कॉम्पैक्ट, पोर्टेबल और प्रयोगशाला सेटिंग्स के लिए अच्छी तरह से अनुकूल हैं, ऑप्टिकल फाइबर बंडलों और उनके वजन में अच्छी तरह से स्थिर नहीं हैं, उनके विस्थापन गति विरूपण साक्ष्य संदूषण 7 के लिए नेतृत्व, भागीदार के आंदोलनों की सीमा और। छोटी होती हैं और fiberless fNIRS सिस्टम की नई पीढ़ी के लिए स्वतंत्र रूप से भागीदार चलती पर यथार्थवादी स्थितियों में मस्तिष्क की गतिविधियों का पता लगाने के लिए संभावना प्रदान करता हैs और महत्वपूर्ण शारीरिक मजबूरी के बिना। मानव मस्तिष्क के कार्य में एक अद्वितीय अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है मानव कार्यकारी कार्यों और fiberless fNIRS सिस्टम की खोज जब यथार्थवादी स्थितियों विशेष रूप से महत्वपूर्ण हैं। पहले fiberless सिस्टम केवल एक चैनल की छोटी संख्या (उदाहरण के लिए।, एक चैनल 15 और 2 चैनल 16) छोटे क्षेत्रों के लिए जांच को सीमित करने से लैस थे। हाल ही में, मल्टीचैनल वायरलेस और पहनने योग्य fNIRS उपकरणों स्वतंत्र रूप से चलती प्रतिभागियों पर सिर का बड़ा भाग की निगरानी करने की संभावना देने 6.7, 17-20 विकसित किया गया है।

इस अध्ययन में, एक नए मल्टीचैनल पहनने योग्य और fiberless fNIRS प्रणाली की निगरानी करने के लिए और एक वास्तविक दुनिया भावी स्मृति (प्रधानमंत्री) कार्य के दौरान प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स गतिविधि नक्शा करने के लिए इस्तेमाल किया गया था। fNIRS व्यवस्था मुख्य रूप से, dorsolateral और व्याख्यान चबूतरे प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स (चित्रा 1) दोनों को शामिल किया गया है कि एक लचीला जांच इकाई (हेडसेट) से बना हैजो प्रतिभागी की कमर (चित्रा -1) पर पहना जाता है कि एक प्रोसेसिंग यूनिट (पोर्टेबल बॉक्स) से जुड़ा है। हेडसेट 6 सतह दो तरंगदैर्ध्य (705 एनएम और 830 एनएम) और 6 सिलिकॉन फोटोडिओड साथ लेजर डायोड उत्सर्जन से बना है। ऑप्टिकल फाइबर के अभाव गति कलाकृतियों के खिलाफ और अधिक आरामदायक और मजबूत किया जा रहा है, वजन और जांच के थोक कम कर देता है। optodes 16 स्रोत डिटेक्टर संयोजन बनाने, 3 सेमी की एक अंतर-optode जुदाई के साथ एक बारी ज्यामिति (चित्रा 1 ए) में व्यवस्थित कर रहे हैं (उदाहरण के लिए।, 16 माप चैनलों) 6। आसपास के प्रकाश से हेडसेट ढाल करने के लिए, एक छायांकन टोपी (चित्रा -1) प्रदान की जाती है।

इस अध्ययन का उद्देश्य वास्तविक दुनिया में एक संभावित स्मृति कार्य के दौरान, प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स समारोह की जांच करने के लिए किया गया था। भावी स्मृति कार्यों के दौरान प्रतिभागियों (एक निराला क्यू पर प्रतिक्रिया के लिए याद करने के लिए कहा जाता है, जैसे।, एक परिचितचेहरा है या एक पार्किंग मीटर) एक "चल रहे कार्य 'के रूप में जाना जाता है एक और काम की मांग करते हुए प्रदर्शन। काम के दो विभिन्न ब्लॉकों में, सामाजिक भावी स्मृति संकेतों (एक व्यक्ति) गैर सामाजिक भावी स्मृति संकेत (एक पार्किंग मीटर) के विपरीत कर रहे हैं। यह अलग घटना पर आधारित भावी स्मृति कार्यों में क्यू के रूपों और इतने प्रयोगात्मक प्रतिमान करीब एक "वास्तविक जीवन" स्थिति 21 करने के लिए रखा जा सकता है, के बीच किए गए एक प्रमुख गौरव का प्रतिनिधित्व करता है, क्योंकि इस विपरीत चुना गया था। बीए 10 कुछ स्थितियों में गैर सामाजिक जानकारी बनाम सामाजिक के प्रसंस्करण के प्रति संवेदनशील होने के लिए जाना जाता है (उदाहरण के लिए।, गिल्बर्ट एट अल।, 2007 22), हाल ही में सबूत भावी स्मृति कार्यों से संबंधित बीए 10 में haemodynamic परिवर्तन अपेक्षाकृत हैं कि पता चलता है असंवेदनशील क्यू के लिए मतभेद (बर्गेस एट अल देखते हैं।, समीक्षा के लिए 2011 23)। इस प्रकार, यह एक खुला सवाल है कि क्या गैर-सामाजिक cues बनाम सामाजिक है एक संभावित स्मृति प्रतिमान के संदर्भ में बीए 10 गतिविधि को प्रभावित करता है।

इस अध्ययन का लक्ष्य एक वास्तविक दुनिया संज्ञानात्मक कार्य से प्रेरित प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स रक्तसंचारप्रकरण और ऑक्सीजन बदलाव पर नजर रखने के लिए fNIRS प्रणाली का उपयोग की व्यवहार्यता का मूल्यांकन करने के लिए है। यहाँ हम एक भी मामले में एक ठेठ लंदन सड़क स्थान में बाहर किए गए एक संभावित स्मृति कार्य के दौरान fNIRS डिवाइस के इस्तेमाल पर (एक स्वस्थ वयस्क प्रतिभागी को 24 वर्ष की उम्र) का अध्ययन, और रोजमर्रा की जिंदगी की मांग की नकल उतार रिपोर्ट। विशेष रूप से, सामाजिक और गैर-सामाजिक प्रधानमंत्री संकेतों के जवाब में haemodynamic परिवर्तन दर्ज किया जा सकता है कि क्या जांच की है।

Protocol

प्रोटोकॉल यूसीएल स्थानीय अनुसंधान नैतिकता समिति, अनुमोदन संख्या CEHP / 2014/901 द्वारा अनुमोदित किया गया था।

1. उपकरण सेटअप पहले प्रतिभागी के आगमन के लिए

  1. "वास्तविक दुनिया" प्रकार के कार्यों (जैसे Shallice और बर्गेस, 1991 3) का विश्लेषण करने के लिए 3 कैमरों से वीडियो रिकॉर्डिंग का उपयोग करें:
    1. प्रतिभागी के आंदोलनों का पालन करने के लिए प्रयोगकर्ता की छाती पर एक कैमरा रखें।
    2. प्रतिभागी प्रयोग भर में देख रहा है जहां ट्रैक करने के लिए टोपी छायांकन fNIRS पर सिर कैमरा माउंट।
    3. तैयार है और पहले प्रयोगकर्ता और पूरे सत्र के लिए प्रतिभागी को जो इस प्रकार दूसरे प्रयोगकर्ता, के लिए कैमरे पर बारी।
  2. FNIRS एक पोंछ sanitizing के साथ हेडसेट साफ करें।
  3. (उदाहरण के लिए।, बहुत दूर धातु की वस्तुओं, दीवारों और फर्श से) के लिए एक उपयुक्त कमरे में एक 3 डी अंकरूपक जगह है और यह मोड़ पर।

2. Participanटी तैयारी और fNIRS जांच प्लेसमेंट

  1. प्रयोग शुरू होने से पहले, भागीदार सहमति पत्र पर हस्ताक्षर किया है।
  2. 10-20 प्रणाली (चित्रा 2) का उपयोग करें और सभी प्रतिभागियों को भर में लगातार fNIRS हेडसेट स्थान प्राप्त करने, 25 optodes और 10-20 मानक पदों पर 24 digitize:
    1. मार्क एक से धो सकते हैं मार्कर के साथ nasion (न्यूजीलैंड, ललाट हड्डी और नाक की हड्डियों के बीच चौराहे बिंदु), Inion (iz, खोपड़ी के पीछे पश्चकपाल उभार) और बाएँ और दाएँ पूर्व auricular अंक (एलपीए, जन ​​प्रतिनिधि कानून, निर्माता के निर्देशों के साथ समझौते में तुंगिका के ऊपरी छोर के सामने कान के लिए अंक पूर्वकाल) (चित्रा 2)।
    2. खत्म हो गया और सिर और सिर पर एलपीए-जन प्रतिनिधि कानून दूरी के आसपास NZ-Iz दूरी को मापने।
    3. एक से धो मार्कर के साथ मार्क NZ-Iz दूरी के 50% पर स्थित Cz (NZ-Iz लाइन और दीर्घावधि औसत-जन प्रतिनिधि कानून लाइन के बीच चौराहे की बात है, और 50% ओच एलपीए-जन प्रतिनिधि कानून दूरी), FPZ NZ-Iz दूरी की (10%) और FZ (NZ-Iz दूरी का 30%) 10-20 प्रणाली के आधार पर अंक (चित्रा 2)।
    4. सभी प्रतिभागियों में एक और अधिक सटीक अंकीयकरण के लिए optodes पदों मिलान छेद के साथ एक सिर का बंधन का प्रयोग करें। सिर के मध्य साथ संभव का उपयोग करते हुए बाल क्लिप के रूप में ज्यादा माथे से बाल निकालें। FPZ और FZ अंक के हिसाब से प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स के ऊपर डिजिटाईज़िंग हेडबैंड रखें: चैनल 9 FPZ-FZ लाइन (चित्रा 1E) के लिए गठबंधन FPZ बिंदु और चैनल 9 चैनल 8 लाइन के पत्राचार में।
    5. 3 डी चुंबकीय अंकरूपक के माध्यम से चिह्नित 10-20 संदर्भ अंक और optodes पदों digitize।
  3. डिजीटल निर्देशांक सहेजें और स्थानिक विश्लेषण उपकरण (उपयोग http://brain-lab.jp/wp/?page_id=52 ऑप्टिकल स्थलाकृति विश्लेषण उपकरण (आलू) सॉफ्टवेयर (के लिए सामग्री की तालिका देखें लिए खुला स्रोत मंच का) फरवहाँ जानकारी) एक मॉन्ट्रियल स्नायविक संस्थान (MNI) मस्तिष्क टेम्पलेट पर fNIRS डेटा रजिस्टर करने के लिए।
    नोट: संभाव्य पंजीकरण के लिए लागू किया एल्गोरिथ्म असली दुनिया में डिजीटल स्थानों तब परियोजनाओं समन्वय प्रणाली और MNI में समन्वय प्रणाली धर्मान्तरित और MNI मस्तिष्क की सतह (चित्रा 1E) 26,27 पर उन्हें localizes।
    1. मैटलैब आदेश पी 3 के माध्यम से खुला आलू।
    2. आलू ग्राफिकल यूजर इंटरफेस (जीयूआई) के मुख्य खिड़की पर मेनू से "स्थानिक विश्लेषण" का चयन करें और "स्थानिक विश्लेषण" बटन पर क्लिक करें।
    3. स्थानिक विश्लेषण डेटा दर्शक खिड़की पर "खाली 10-20" बटन पर क्लिक करके डिजीटल निर्देशांक लोड करें।
    4. "खाली MNI" बटन पर क्लिक करें।
    5. MNI अनुमान खिड़की पर 10/20 संदर्भ बिंदु का चयन करें और स्थानिक पंजीकरण शुरू करते हैं।
  4. च का सही स्थान के लिए चेकटेम्पलेट मस्तिष्क की सतह (चित्रा 1E) पर NIRS चैनलों: जाँच अगर चैनल 8 और अंतर-hemispheric विदर 28 ओवरलैप चैनल 9। सही है, तो आगे के विश्लेषण के लिए चैनल विन्यास फाइल को बचाने; अन्यथा FPZ-FZ लाइन को पुन-संरेखित चैनलों 8 और 9 अंकीयकरण बैंड की जगह है और FPZ करने के लिए चैनल 9 ओवरलैपिंग। तब अंकीयकरण प्रक्रिया को दोहराने।
  5. FNIRS अंकीयकरण सिर का बंधन के साथ समझौते में, FPZ-FZ लाइन के लिए चैनलों के 8 और 9 aligning और FPZ करने के लिए चैनल 9 ओवरलैपिंग हेडसेट प्लेस, और सिर का बंधन (चित्रा 1 बी-सी) को हटा दें। जांच अच्छी तरह से भागीदार के सिर से जुड़ी है कि सुनिश्चित करें।
  6. सिर कैमरा के साथ छायांकन टोपी fNIRS हेडसेट से अधिक इस पर घुड़सवार रखें।
  7. भाग लेने के लिए प्रयोगात्मक नियमों की व्याख्या। डिवाइस से संबंधित सावधानियों शामिल हैं (जैसे। '(सं चल रहा है) "भागने या पीछे प्रयोगकर्ता छोड़ने के बिना संभव के रूप में कुछ समय ले लो) के साथ ही टीएएसविशिष्ट नियमों कश्मीर (उदा।, 'पड़ोसी सड़कों या क्षेत्रों "में रानी चौक क्षेत्र से बाहर मत जाओ)।
  8. सफलतापूर्वक भागीदार है सभी नियमों को याद करने और प्रयोग शुरू करने के लिए बाहर जाना।

3. fNIRS सिग्नल गुणवत्ता मूल्यांकन

  1. नेत्रहीन fNIRS लैपटॉप पर संकेतों गुणवत्ता का निरीक्षण करने के लिए पहला वायरलेस मोड में fNIRS प्रणाली का प्रयोग करें:
    1. पोर्टेबल बॉक्स पर "पावर" बटन दबाएँ और वायरलेस मोड में fNIRS मोड़ पर है। FNIRS लैपटॉप पर fNIRS अधिग्रहण सॉफ्टवेयर खोलें और पोर्टेबल बॉक्स के साथ संबंध स्थापित करना।
    2. डिटेक्टरों पता चला प्रकाश के आधार पर हासिल करने के लिए अनुकूलन "जांच समायोजन" बटन दबाएँ।
    3. सॉफ्टवेयर "जांच समायोजन" खिड़की पर जांच समायोजन परिणामों की जाँच करें और प्रत्येक डिटेक्टर सभी चैनलों "सामान्य" के रूप में वर्गीकृत किया जाता है, तो जाँच करके स्रोतों से पर्याप्त प्रकाश प्राप्त करता है, तो जाँच करें। यदिचैनल "आवारा" या "के तहत", फिर से जगह के रूप में छायांकन टोपी चिह्नित और माथे के साथ युग्मन optodes को अधिकतम कर रहे हैं। चैनल "से अधिक" के रूप में चिह्नित कर रहे हैं, तो लेजर स्रोत के लिए "कम" की सत्ता स्थापित।
      नोट: पार्श्व चैनलों dorsolateral प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स कवर के रूप में, कुछ मामलों में इसे प्राप्त प्रकाश को अधिकतम करने के माथे बंद बाल स्थानांतरित करने के लिए आवश्यक हो सकता है।
    4. "रेडी" बटन दबाएँ और फिर "प्रारंभ" एक मिनट के लिए डेटा प्राप्त करने और दिल की धड़कन (~ 1 हर्ट्ज का हीमोग्लोबिन दोलनों) एक अच्छा संकेत गुणवत्ता सुनिश्चित करता है जो एकाग्रता का संकेत है, पर दिखाई दे रहा है या नहीं।
  2. उस पर "पावर" बटन दबाने वायरलेस मोड में पोर्टेबल बॉक्स को बंद कर दें। स्टैंड-अलोन मोड में fNIRS चालू करने के लिए पोर्टेबल बॉक्स पर "मोड" बटन के साथ संयोजन के रूप में "पावर" बटन दबाएँ।
    नोट: स्टैंड-अलोनमोड भागीदार प्रयोगात्मक क्षेत्र के आसपास आसानी से ले जा सकता है और वायरलेस कनेक्शन को बनाए रखने के लिए fNIRS लैपटॉप के करीब होने की आवश्यकता से बचा जाता है।

4. डाटा अधिग्रहण

  1. सिर कैमरा चालू और प्रयोगकर्ताओं 'कैमरे और फिल्मांकन शुरू करते हैं। FNIRS पर "जांच समायोजन" बटन डिटेक्टरों हासिल अनुकूलन और फिर fNIRS अधिग्रहण (नमूना आवृत्ति = 5 हर्ट्ज) शुरू करने के लिए "/ स्टॉप प्ले" बटन प्रेस करने के लिए पोर्टेबल बॉक्स दबाएं।
  2. मैन्युअल एक ऑडियो ट्रिगर के साथ संयोजन के रूप में fNIRS पोर्टेबल बॉक्स पर "मार्क" बटन का उपयोग करके fNIRS डेटा के लिए एक मार्कर जोड़ें (उदाहरण के लिए।, एक बीप)। ऑडियो ट्रिगर स्पष्ट रूप से सभी वीडियो कैमरों पर दर्ज किया जाना चाहिए। फिर प्रयोग शुरू करते हैं।
    नोट: यह अलग वीडियो कैमरे और fNIRS रिकॉर्डिंग के बीच एक मजबूत समय तुल्यकालन की अनुमति देता है।

5. प्रायोगिक प्रोटोकॉल & #160;

  1. प्रतिभागियों भर भावी स्मृति लोगों को निम्न स्थितियों में शामिल करें और counterbalance:
    1. 3 आधारभूत शर्तों का उपयोग करें:
      नोट: इस कारण के कारण मस्तिष्क को अधिक स्थानीय प्रतिक्रियाओं बनाम प्रणालीगत परिवर्तन चलना से संबंधित (न्यूरोनल) समारोह वैश्विक haemodynamic और ऑक्सीजन परिवर्तन दसगुणा की अनुमति देता है।
      1. रेस्ट 1 हालत के लिए, प्रतिभागी परीक्षा का आयोजन किया जाता है, जहां सड़क पर स्थिर खड़ा है, और (कागज के एक टुकड़े पर उत्तेजनाओं की संख्या गिनती है जैसे।, उस पर छपी XS और ओएस युक्त एक पत्रक का उपयोग करें और भागीदार गिनती उस पर ओएस की संख्या)।
      2. बाकी 2 हालत के लिए, भागीदार एक सामान्य चलने गति से एक कम दूरी चलना है, और उसके बारे में कोई अन्य मांगों को बनाने के लिए है।
      3. आधारभूत हालत के लिए, प्रयोग किया जाता है, जहां पूरी सड़क क्षेत्र के आसपास भागीदार चलना है।
        नोट: हमारे मामले में, प्रयोग जगह ले लीरानी स्क्वायर, लंदन WC1N, ब्रिटेन में
    2. पवित्र चल रही हालत के लिए, भागीदार प्रयोगात्मक क्षेत्र के आसपास चलने के लिए और कुछ वस्तुओं की घटना गिनती है (उदाहरण के लिए।, शब्द "रानी" होते हैं कि इमारतों से चिपका संकेत की संख्या)।
    3. गैर-सामाजिक भावी मेमोरी हालत के लिए, (उदाहरण के लिए। भागीदार तारीखों और इमारतों से चिपका उद्घाटन घंटे की संख्या गिनती है) भागीदार चल रहे कार्य को पूरा किया है, लेकिन इसके अलावा, अगर वे एक के एक निर्धारित दूरी के भीतर आया पार्किंग मीटर, उन्हें इसे खत्म करने के लिए जाना है और यह स्पर्श किया है।
    4. सामाजिक भावी मेमोरी हालत के लिए, उसे पूर्व में चारों ओर चलता है, जो एक संघि रूप में कार्य करता है जो प्रयोगकर्ताओं में से एक का जवाब है, है (उदाहरण के लिए। भागीदार नंबर doorbells गिनती है) भागीदार चल रहे कार्य को पूरा किया है, लेकिन इसके अलावा में प्रयोगात्मक क्षेत्र के भीतर -specified पदों। प्रतिभागी उन्हें खत्म करने के लिए जाना हैऔर उन्हें एक "मुट्ठी टक्कर" ग्रीटिंग दे।
    5. प्रधानमंत्री की स्थिति के बाद (चल रहे दूषित) एक अतिरिक्त चल रही शर्त का उपयोग करें (उदाहरण के लिए।, प्रतिभागियों परीक्षण क्षेत्र के भीतर अबाधित सीढ़ियों की संख्या गिनने के लिए है)।
    6. विपरीत क्रम में ऊपर वर्णित दो रेस्ट की स्थिति (फिर बाकी 2 और बाकी 1) दोहराएँ।
      नोट: इस प्रयोग के अंत में चलना संबंधित प्रणालीगत परिवर्तन के मूल्यांकन की अनुमति देता है।

6. वीडियो से घटनाक्रम की वसूली

  1. सभी कैमरों से वीडियो डाउनलोड और mpg4 प्रारूप में बचाने के लिए।
  2. (वेग में सभी कैमरों से वीडियो लोड https://tla.mpi.nl/tools/tla-tools/elan/ ) और सिंक्रनाइज़ वीडियो: उपयोग विकल्प / मीडिया सिंक्रोनाइझेशन मोड और ऑडियो के समय बिंदु के आधार पर उन्हें पंक्ति ट्रिगर।
  3. वेग में, (जिक्र एनोटेशन का उपयोग करें और वेग मुख्य विंडो पर टीयर बटन दबाएँएनोटेशन के समूहों, यानी।, सभी सामाजिक प्रधानमंत्री लक्ष्यों के लिए एक स्तरीय) वीडियो स्ट्रीम में घटनाओं चिह्नित करने के लिए।
    1. सिंक्रनाइज़ वीडियो स्ट्रीम देख सकते हैं और प्रत्येक प्रयोगात्मक हालत के शुरू और अंत व्याख्या, और प्रत्येक PM लक्ष्य तक पहुँच जाता है, जिस पर बिंदु के लिए स्तरों का उपयोग करें। सामाजिक और गैर-सामाजिक प्रधानमंत्री लक्ष्यों के लिए अलग-अलग स्तरों का प्रयोग करें।
    2. प्रत्येक भागीदार के लिए वीडियो संपादन पूरा करें और एक पाठ फ़ाइल के रूप में सभी एनोटेट समय अंक निर्यात करने के लिए फ़ाइल / निर्यात के रूप में / इंटरलीनियर पाठ का उपयोग करें।

7. डेटा विश्लेषण

  1. FNIRS लैपटॉप में पोर्टेबल बॉक्स फ्लैश कार्ड से fNIRS सॉफ्टवेयर और निर्यात डेटा खोलें।
    नोट: fNIRS प्रणाली प्रसंस्करण इकाई संशोधित बीयर-लैम्बर्ट कानून का उपयोग करता है और माप अवधि की शुरुआत में एक मनमाना शून्य आधारभूत से HBO 2 और HHB में रिश्तेदार परिवर्तन खरीदते हैं। एकाग्रता मूल्यों इसलिए गुणा दाढ़ सांद्रता (mmol / एल) में व्यक्त कर रहे हैंवे ऑप्टिकल पथ लंबाई के लिए सही नहीं हैं के रूप में पथ लंबाई (मिमी) 6 से।
  2. सांद्रता डेटा को बचाने और एक घर में पूर्व प्रसंस्करण सॉफ्टवेयर के माध्यम से मैटलैब में उन्हें आयात।
  3. पूर्व प्रक्रिया इन चरणों (3B चित्रा) निम्नलिखित संकेतों:
    1. नमूना नीचे 1 हर्ट्ज के लिए सिग्नल:
      1. 1 हर्ट्ज के लिए 5 हर्ट्ज से नीचे नमूना डेटा के लिए: एक पट्टी प्रक्षेप (interp1 मैटलैब समारोह) का प्रयोग करें।
    2. रैखिक Detrending:
      1. शुरुआत में रेस्ट 1 चरणों और प्रयोग के अंत के बीच: सिग्नल की धीमी गति से drifts निकालने के लिए, एक रेखीय प्रक्षेप (polyfit मैटलैब समारोह) का उपयोग करें।
    3. गति विरूपण साक्ष्य सुधार:
      1. प्रत्येक चैनल के लिए, की पहचान करने और एक तरंगिका आधारित पद्धति 31 के माध्यम से गति कलाकृतियों को हटा दें। सिग्नल में सुधार (CBSI) विधि 32 आधार सहसंबंध को लागू करने से संकेतों की गुणवत्ता में सुधार लाना।
    4. परिसर तरंगिका रूपांतरण:
        <ली> तरंगिका तरंगिका उपकरण बॉक्स के माध्यम से प्रत्येक चैनल के बदलने की गणना करने के लिए, एक मोर्लेट मां तरंगिका, बढ़ाया और समय के साथ अनुवाद का उपयोग करें (Matlab समारोह: WT) Grinsted एट अल द्वारा प्रदान 33 (। http://noc.ac.uk/ का उपयोग कर-विज्ञान / crosswavelet-तरंगिका जुटना )।
        नोट: तरंगिका स्पेक्ट्रम से, यह एक समय आवृत्ति अंतरिक्ष में संकेतों के वर्णक्रम सामग्री का मूल्यांकन करने के लिए संभव है।
    5. बैंड पास छनन:
      1. .008-0.2 हर्ट्ज 7, 34 की कट-ऑफ आवृत्तियों के साथ: तरंगिका विश्लेषण के आधार पर, एक 3 आदेश बटरवर्थ बैंड पास फिल्टर (मक्खन और फिल्टर मैटलैब कार्य) का उपयोग करें।

Representative Results

चित्रा 3 HBO 2 और HHB संयुक्त राष्ट्र संसाधित संकेतों (चैनल 8) इस मामले का अध्ययन में जीवन-आधारित प्रधानमंत्री प्रयोग (चित्रा 3) और (चित्रा 3 बी पूर्व संसाधित किया जा रहा है के बाद इसी संकेतों (चित्रा 3 सी) के दौरान दर्ज की एक उदाहरण प्रस्तुत करता है )। चित्रा 4 आयत बैंड पास फिल्टर के साथ संरक्षित आवृत्ति रेंज इंगित करता है जिसमें चैनल 8 HBO 2 और HHB संकेतों के तरंगिका शक्ति स्पेक्ट्रम से पता चलता है। प्रतिभागी प्रयोग भर के बाहर चल रहा है और कार्य करने के लिए उसके सिर ले जाया गया था कि इस तथ्य को ध्यान में रखते, fNIRS प्रणाली प्रस्ताव कलाकृतियों और सूर्य के प्रकाश के खिलाफ मजबूत था। वास्तव में, HBO 2 वेतन वृद्धि और HHB decrements गैर सामाजिक (चित्रा 3 डी) और सामाजिक (3E चित्रा) भावी स्मृति घटनाओं के लिए पत्राचार में पाया जा सकता है। इन प्रवृत्तियों को आम तौर पर कार्यात्मक मस्तिष्क की गतिविधियों को 13, 35 निरूपित। मेंतथ्य यह है कि एक मस्तिष्क क्षेत्र सक्रिय हो जाता है, जब क्षेत्रीय मस्तिष्क में रक्त के प्रवाह में फलस्वरूप वृद्धि के साथ ऑक्सीजन वृद्धि के लिए 'न्यूरॉन्स चयापचय की मांग। ऑक्सीजन की सबसे हीमोग्लोबिन के माध्यम से कोशिकाओं को दिया जाता है, HHB सांद्रता में HBO 2 में वेतन वृद्धि और कमी कार्यात्मक मस्तिष्क गतिविधि 9 के दौरान मनाया जाता है। इन प्रवृत्तियों कि प्रदर्शन के प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स के भीतर क्षेत्र HBO 2 और माथे पर मैप किया HHB एकाग्रता मूल्यों (चित्रा 5, 1 वीडियो, वीडियो 2) के स्थानिक वितरण द्वारा मूल्यांकन किया जा सकता है। एक सामाजिक बजे घटना के लिए मस्तिष्क की प्रतिक्रियाएं सभी चैनलों में वितरित कर रहे हैं कि कैसे का एक उदाहरण में चित्रा 5। चित्रा 5 ए और चित्रा 5 ब रिपोर्ट क्रमशः सामाजिक बजे घटना को एचबीओ 2 और HHB के माथे पर स्थानिक वितरण (टी = 2455 दिखाया गया है एस) चित्रा 5C और चित्रा 5 डी रिपोर्ट respectiv जबकि इली गैर सामाजिक बजे घटना को एचबीओ 2 और HHB के स्थानिक वितरण (टी = 1744 एस)। 5 क्षेत्रीय स्थानों (चैनल) से पता चलता है जहां HBO 2 (लाल, चित्रा 5 ए-सी) में वृद्धि हुई है और HHB में कमी (नीले, चित्रा 5 ब-डी) स्पष्ट रूप से नमूदार वृद्धि मस्तिष्क समारोह के संकेत हैं। सामाजिक प्रधानमंत्री और गैर सामाजिक प्रधानमंत्री घटनाओं और समय के साथ चैनल बदलने भर में इसके वितरण को कैसे प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स गतिविधि का एक उदाहरण है, इसके अलावा 1 वीडियो और वीडियो 2 में प्रस्तुत करने के लिए इसी सभी चैनलों से 6 और 7 के शो डेटा आंकड़े है समय विंडोज़ क्रमशः, वीडियो 1 और 2 वीडियो में शामिल थे।

चलो संबंधी haemodynamic और ऑक्सीजन परिवर्तन चित्रा 3 ए में मनाया जा सकता है। एक स्पष्ट HHB बढ़ जाती है और HBO 2 घटने की स्थिति चलने के दौरान पाए जाते हैं और ये पूर्व प्रसंस्करण के बाद हटा रहे हैं।

ontent "के लिए: रख-together.within-पेज =" हमेशा "> चित्र 1
चित्रा 1. fNIRS हेडसेट प्लेसमेंट और चैनलों विन्यास। FNIRS जांच में Optodes व्यवस्था पैनल में सचित्र है। लाल हलकों इंजेक्शन अंक (सूत्रों), पीले हलकों से संकेत मिलता संग्रह अंक (डिटेक्टरों) और हरी हलकों माप चैनल। जांच nasion-Inion midline के साथ गठबंधन FPZ बिंदु और चैनलों 8-9 से पत्राचार में चैनल 9 के साथ माथे (बी, सी, डी) पर रखा गया है। डिजीटल चैनलों स्थान समन्वय प्रणाली MNI में बदल दिया और मस्तिष्क प्रांतस्था (ई) पर छा रहे हैं। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

6 / 53336fig2.jpg "/>
चित्रा 2. 10-20 सिस्टम संरचनात्मक संदर्भ। प्रकाश डाला हलकों (एलपीए = वाम पूर्व चुपचाप कान मे कहा, जन प्रतिनिधि कानून = अधिकार पूर्व auricular Nz = nasion, Iz = Inion,)। चयनित संदर्भ अंक भागीदार के सिर पर चिह्नित किया जाना इस बात का संकेत क्लिक करें यहां यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए।

चित्र तीन
चित्रा 3. सिग्नल पूर्व प्रसंस्करण धारा। (ए) एक प्रतिनिधि चैनल से लिया HBO 2 और HHB कच्चे संकेतों (चैनल 8)। काले लाइनों शुरू और प्रत्येक प्रयोगात्मक हालत के अंत के निशान। हरे और मैजंटा लाइनों गैर सामाजिक और सामाजिक भावी स्मृति हिट निशान। तारों चला गया की स्थिति से संकेत मिलता है। (आर 1 = रेस्ट 1; आर 2 = रेस्ट 2, बी = आधारभूत; Ogu = चल रही पवित्र; PMns = गैर-Social भावी स्मृति; पीएमएस = सामाजिक भावी स्मृति; OGC = जारी) दूषित। (ख) इस पैनल पूर्व प्रसंस्करण प्रवाह चार्ट 8 कच्चे संकेतों चैनल में लागू पता चलता है। (सी) जिसके परिणामस्वरूप पूर्व संसाधित संकेतों प्रस्तुत कर रहे हैं। (डी, ई) HBO 2 बढ़ जाती है और HHB एक चुना गैर सामाजिक (डी) के जवाब और सामाजिक (ई) भावी स्मृति हिट फिल्मों में घटित कम हो जाती है। इस रक्तसंचारप्रकरण प्रवृत्ति आम तौर पर कार्यात्मक सक्रियण से संबंधित है। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 4
चित्रा 4. तरंगिका शक्ति स्पेक्ट्रा। (ए, बी) चैनल 8 HBO 2 और HHB कच्चे संकेतों के तरंगिका शक्ति स्पेक्ट्रा क्रमश: पैनल ए और बी में प्रस्तुत कर रहे हैं। काले लाइनों शुरू और प्रत्येक प्रयोगात्मक हालत के अंत के निशान। तारों चला गया की स्थिति से संकेत मिलता है। (आर 1 = रेस्ट 1; आर 2 = रेस्ट 2, बी = आधारभूत; Ogu = पवित्र चल रही है; PMns = गैर सामाजिक भावी स्मृति, पीएमएस = सामाजिक भावी स्मृति, OGC = चल रहे दूषित)। काले आयत बैंड पास फिल्टर (.008-0.2 हर्ट्ज) के माध्यम से संरक्षित आवृत्ति रेंज पर प्रकाश डाला गया। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 5
चित्रा 5 बजे घटनाओं के लिए cortical गतिविधि के स्थानिक वितरण। HBO 2 और HHB एकाग्रता परिवर्तन सामाजिक प्रधानमंत्री घटनाओं (एबी) के जवाब में और गैर-सामाजिक प्रधानमंत्री घटनाओं (सीडी) के लिए कार्यात्मक गतिविधि का पता लगाने के लिए मस्तिष्क प्रांतस्था पर मैप किया जाता है। HBO 2और HHB मूल्यों गैर सामाजिक बजे घटना (सीडी) के लिए सामाजिक बजे घटना (एबी) और टी = 1744 सेकंड के लिए टी = 2,455 सेकंड में लिया जाता है। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 6
गैर सामाजिक प्रधानमंत्री घटनाओं की प्रतिक्रिया में सभी चैनलों के लिए चित्रा 6 oxyhemoglobin और डीआक्सीहीमोग्लोबिन का संकेत है। हरे रंग की लाइनों गैर सामाजिक प्रधानमंत्री घटनाओं (टी = 1744 सेकंड और टी = 1792 सेकंड) से संकेत मिलता है। एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें यह आंकड़ा की।

चित्रा 7
चित्रा 7. oxyhemoglobin और डीआक्सीहीमोग्लोबिन हस्ताक्षरएक सामाजिक बजे घटना की प्रतिक्रिया में सभी चैनलों के लिए nals। मैजेंटा लाइन सामाजिक बजे घटना (टी = 2,455 सेकंड) इंगित करता है। यह आंकड़ा का एक बड़ा संस्करण देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 7
वीडियो 1. HBO 2 और सामाजिक प्रधानमंत्री घटनाओं के लिए HHB एकाग्रता बदल जाता है। वीडियो प्रतिभागी सामाजिक प्रधानमंत्री लक्षित करने के लिए आ रहा है, जबकि HBO 2 (बाएं पैनल) और HHB (सही पैनल) समय के साथ विकसित कैसे पता चलता है। प्रयोगकर्ता की छाती सिंक्रनाइज़ है से जुड़ी कैमरे के वीडियो। इस वीडियो को देखने के लिए यहां क्लिक करें।

चित्रा 7 गैर सामाजिक प्रधानमंत्री घटनाओं के लिए वीडियो 2 HBO 2 और HHB एकाग्रता बदल जाता है। वीडियो भागीदार गैर सामाजिक प्रधानमंत्री लक्षित करने के लिए आ रहा है, जबकि HBO 2 (बाएं पैनल) और HHB (सही पैनल) समय के साथ विकसित कैसे पता चलता है। प्रयोगकर्ता की छाती सिंक्रनाइज़ है से जुड़ी कैमरे के वीडियो। इस वीडियो को देखने के लिए यहां क्लिक करें।

Discussion

इस अध्ययन का उद्देश्य वास्तविक दुनिया स्थितियों के दौरान मस्तिष्क neuronal गतिविधि से संबंधित मस्तिष्क haemodynamic और ऑक्सीजन परिवर्तन की निगरानी करने के लिए पहनने योग्य और fiberless fNIRS की क्षमता का उपयोग का मूल्यांकन करने के लिए किया गया था। एक पहनने योग्य और fiberless मल्टीचैनल fNIRS प्रणाली प्रयोगशाला के बाहर प्रदर्शन किया एक भावी स्मृति कार्य के दौरान प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स के ऊपर मस्तिष्क की गतिविधियों को मापने के लिए इस्तेमाल किया गया था। यहां बताया मामले का अध्ययन प्रयोगशाला के बाहर एक प्रयोग में सामाजिक और गैर-सामाजिक प्रधानमंत्री संकेतों के जवाब में एक स्वतंत्र रूप से चलती भागीदार पर HBO 2 और HHB में मस्तिष्क में परिवर्तन लगातार और मजबूती के साथ नजर रखी जा सकती है कि क्या पता लगाया।

स्वतंत्र रूप से जीवन-आधारित प्रयोगों में भाग लेने वालों में आगे बढ़ पर fNIRS के उपयोग के एक चुनौतीपूर्ण स्थिति का प्रतिनिधित्व करता है। वास्तव में, सिर आंदोलनों कि भ्रष्ट फलस्वरूप गति कलाकृतियों मस्तिष्क की गतिविधियों को 36 के ऑप्टिकल पहचान के साथ जांच के विस्थापन का कारण बन सकता है। इसके अलावा, ऑप्टिकल सेंसर (प्रकाश भटका के प्रति संवेदनशील हैंउदाहरण के लिए। प्रयोगों के बाहर प्रदर्शन कर रहे हैं, जब सूरज की रोशनी), fNIRS संकेतों में अतिरिक्त शोर बनाने। सूचना के मामले का अध्ययन इस तरह के वास्तविक जीवन अनुप्रयोगों में fNIRS प्रणाली की व्यवहार्यता का एक प्रारंभिक प्रदर्शन प्रदान करता है। इस तरह के उपकरणों में ऑप्टिकल फाइबर के अभाव खोपड़ी और गति कलाकृतियों के खिलाफ और अधिक मजबूत माप में जिसके परिणामस्वरूप optodes बीच ऑप्टिकल युग्मन रोकता है। इसके अलावा, छायांकन टोपी डिटेक्टरों संतृप्ति और कम सिग्नल के लिए शोर अनुपात (SNR) से बचा जाता है जो आवारा प्रकाश से एक अच्छा परिरक्षण सुनिश्चित करता है। इसके अलावा, HHB सांद्रता में HBO 2 में वृद्धि और कमी, सामाजिक और गैर-सामाजिक प्रधानमंत्री हिट (चित्रा 3 डी ई) 11 के पत्राचार में पाए गए, 37 और आगे इसकी व्यवहार्यता का समर्थन। चित्रा 3 डी-ई में मनाया haemodynamic प्रवृत्तियों सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हैं अगर आकलन करने के लिए और प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स के भीतर सक्रिय क्षेत्रों का पता लगाने के लिए आदेश में (चित्रा 5, Vidईओ 1, 2 वीडियो, चित्रा 6, 7 चित्रा), समूह-स्तरीय विश्लेषण के लिए आवश्यक हैं। आदेश निष्कर्ष बनाने के लिए और 38, 39, भविष्य में काम करता है एक सामान्य रैखिक मॉडल (GLM) दृष्टिकोण का उपयोग सांख्यिकीय पैरामीट्रिक मानचित्रण (एसपीएम) के आधार पर समूह डेटा और सांख्यिकीय विश्लेषण पेश करेंगे कार्यात्मक विशेष प्रीफ्रंटल कॉर्टेक्स क्षेत्रों की पहचान करने में।

परिणाम प्रारंभिक विचार किया जाना है, भले ही यह fiberless fNIRS प्रभावी ढंग से पारंपरिक प्रयोगशाला सेटिंग्स बाहर लाया जाता है और मस्तिष्क की गतिविधियों की वास्तविक समय की निगरानी के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है कि प्रदर्शन किया गया है। यह तंत्रिका विज्ञान और तंत्रिका विज्ञान अनुसंधान के लिए नई दिशाओं को खोलता है। इस संबंध में आवेदन के लिए कम से कम दो स्पष्ट क्षेत्र हैं। पहले पारिस्थितिक वैधता से संबंधित है। लोग जैसे का उपयोग कर (संज्ञानात्मक कार्यों का प्रदर्शन कर रहे हैं, जबकि संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान शोधकर्ताओं ने मस्तिष्क गतिविधि के पैटर्न की जांच।, रक्त ऑक्सीजन का स्तर निर्भर हस्ताक्षरमस्तिष्क हमारी मानसिक क्षमताओं का समर्थन करता है कि कैसे क्रम में कार्यात्मक एमआरआई में एक प्रॉक्सी के रूप में अल परिवर्तन) की खोज करने की कोशिश करना। कुछ मामलों में, यह बहुत ही बारीकी से ब्याज की प्रक्रिया का इस्तेमाल किया जाता है, जहां रोजमर्रा की जिंदगी में स्थिति है कि मैच के स्कैनर में प्रयोगात्मक स्थितियों बनाने के लिए संभव है। पढ़ने, उदाहरण के लिए, पर विचार करें। एक एमआरआई स्कैनर में होने की संभावना एक किताब में शब्दों को पढ़ने के लिए इस तरह के समान मांग करता है, जबकि एक प्रदर्शन पर शब्दों को पढ़ने जब यह लगभग स्कैनर में gleaned परिणाम मस्तिष्क रोजमर्रा की जिंदगी में पढ़ने को लागू करता है व्याख्या कैसे मदद कर सकते हैं प्रदान के लिए लिया जाता है कि घर पर। बहरहाल, मानव व्यवहार और अनुभूति के कई रूपों के लिए, इस धारणा को और अधिक अनिश्चित है। उदाहरण के लिए, एक सामाजिक स्थिति एक एमआरआई स्कैनर में प्रस्तुत (भागीदार अपने दम पर, स्थिर है, जहां और एक बहुत ही अपरिचित और कसकर नियंत्रित वातावरण में) किया जाता है जब एक प्रतिभागी का उपयोग करता है कि संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं में अच्छी तरह से उन लोगों के लिए महत्वपूर्ण संबंध में अलग-अलग हो सकता है प्रतिभागी सामाजिक जब लगेवास्तविक जीवन में 40 में हैैं। अंतर व्यक्तिगत गतिशीलता के न्यूरोनल संबद्ध की जांच के लिए एक अधिक प्राकृतिक वातावरण की आवश्यकता है (समीक्षा के लिए कहा जाता है hyperscanning, 2014 41 Babiloni और Astolfi, देखें) जहां इस सामाजिक तंत्रिका विज्ञान में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। NIRS आधारित hyperscanning 42, 43, इस प्रकार एक साथ यथार्थवादी स्थितियों में दो या दो से अधिक लोगों से मस्तिष्क की गतिविधि पर नजर रखने के लिए एक नए उपकरण का प्रतिनिधित्व कर सकते। दरअसल, एक एमआरआई, पीईटी या एमईजी स्कैनर की अत्यधिक कृत्रिम और शारीरिक रूप से विवश वातावरण में अच्छी तरह से अध्ययन नहीं किया जा सकता कि कुछ मानसिक क्षमताओं देखते हैं। शारीरिक आंदोलन के उन लोगों को शामिल ambulation या बड़ी मात्रा के साथ-साथ उन लोगों को शामिल सामाजिक संबंधों स्पष्ट उम्मीदवार हैं। इस कारण से, प्राकृतिक स्थितियों में प्रतिभागियों के मस्तिष्क की गतिविधियों का अध्ययन करने में सक्षम होने के शोधकर्ताओं के लिए अति आवश्यक है।

आवेदन का एक दूसरा, संबंधित, व्यापक क्षेत्र में इस प्रौद्योगिकी के उपयोग में करने के लिए संबंधितनैदानिक ​​स्थितियों। एक स्पष्ट उम्मीदवार एक (एक रसोई घर में, उदाहरण के लिए।) दैनिक जीवन की गतिविधियों के लिए प्रशिक्षण की प्रक्रिया के मस्तिष्क पर प्रभाव का अध्ययन करने के लिए चाहते हो सकता है, जहां Neurorehabilitation हो सकता है, या इन गतिविधियों के संबंध में विशेष रूप से neuronal आबादी पर दवा की हो सकती है। लेकिन तकनीक भी शायद के रूप में अच्छी तरह से शैक्षिक सेटिंग्स के लिए विकसित की है, और जैसे हो सकता है।, मस्तिष्क की गतिविधियों का "वास्तविक समय" स्वयं निगरानी के उपयोग के लिए। व्यवहार पर कम से कम बाधा के साथ वास्तविक दुनिया वातावरण में बगल में इसका इस्तेमाल करने के लिए पोर्टेबिलिटी, कम जोखिम, और क्षमता, वर्तमान में उपलब्ध हैं कि दूसरों से बहुत अलग इस विधि बनाता है।

पहनने योग्य fNIRS सिस्टम वास्तविक दुनिया टिप्पणियों के लिए क्षमता दिखाने हालांकि, हालांकि, प्राकृतिक चलने के दौरान fNIRS का उपयोग करते समय संबोधित किया जाना है कि अन्य सीमाएं हैं। अवरक्त प्रकाश खोपड़ी के माध्यम से यात्रा के बाद से, यह मस्तिष्क एक पर दोनों होता है कि प्रक्रियाओं के प्रति संवेदनशील हैसिर के अतिरिक्त मस्तिष्क डिब्बों एन डी। पिछले अध्ययनों fNIRS के माध्यम से मापा संकेतों की एक निश्चित राशि प्रणालीगत परिवर्तन 34, 39, सीधे मस्तिष्क की गतिविधियों से संबंधित नहीं हैं कि 44 से उठता है कि प्रदर्शन (Scholkmann एट अल। 9 समीक्षा के लिए देखें)। इंट्रा और अतिरिक्त मस्तिष्क रक्तसंचारप्रकरण प्रणालीगत परिवर्तन से प्रभावित कर रहे हैं के रूप में दोनों काम पैदा और सहज (जैसे।, हृदय गति, रक्तचाप, श्वसन, त्वचा रक्त प्रवाह), घूमना गतिविधि से संबंधित शारीरिक परिवर्तनों पर विचार किया जाना चाहिए। वे अपनी अपवाही फाइबर के माध्यम से हृदय गति, श्वसन, रक्तचाप और जहाजों व्यास को नियंत्रित करता है जो स्वायत्त तंत्रिका तंत्र (एएनएस) गतिविधि से उत्पन्न। अधिक संक्षेप में, एएनएस की सहानुभूति प्रभाग अति-सक्रिय हृदय गति, रक्तचाप और श्वसन वेतन वृद्धि 45 के लिए अग्रणी व्यायाम के दौरान होता है। उदाहरण के लिए, पिछले अध्ययनों श्वसन कार्बन diox का आंशिक दबाव में परिवर्तन लाती है कि प्रदर्शन किया हैइसके अलावा रक्त धमनियों (पाको 2) बारी प्रभाव मस्तिष्क में रक्त प्रवाह और मस्तिष्क में रक्त की मात्रा 46, 47 में जो। में आईडीई, चित्रा 3 ए के साथ भ्रमित किया जा सकता है कि पैदल अवधि के भीतर होती है कि समय-समय पर HHB बढ़ जाती है और HBO 2 घटने का एक उदाहरण से पता चलता है मस्तिष्क छोड़ना। स्थितियों के बीच लगातार तुलना करने के लिए (एकाग्रता में महत्वपूर्ण परिवर्तन एक आधारभूत अवधि के संबंध में पाए जाते हैं, तो उदाहरण के लिए।, आकलन), सभी प्रयोगात्मक चरणों में एक ही शारीरिक गतिविधि राज्य के अंतर्गत मापा जाना चाहिए। इस कारण से, एक चला गया बाकी चरण (बाकी 2) हमारे जीवन आधारित प्रोटोकॉल में शामिल किया गया था। FNIRS डेटा का एक उचित व्याख्या भी एक अच्छा SNR की आवश्यकता है। यह आमतौर पर पारंपरिक ब्लॉक और stimulations कई बार दोहराया जाता है, जहां घटना से संबंधित डिजाइन के साथ हासिल की है। ट्रायल repetitions और संरचित डिजाइन जीवन आधारित प्रयोगों में हमेशा संभव नहीं हैं। इस कारण से, अतिरिक्त सेंसरों और उचित विश्लेषण ते के लिएchniques 48 और गति कलाकृतियों SNR में सुधार करने और सही ढंग से मस्तिष्क संकेतों की व्याख्या करने के लिए आवश्यक हैं प्रणालीगत परिवर्तन के लिए खाते। हम साँस लेने की दर, हृदय गति और चलने की गति पर नजर रखने के लिए पोर्टेबल उपकरणों के उपयोग के माध्यम से इस तरह के चलने से संबंधित प्रणालीगत परिवर्तन के प्रभाव की जांच करने के लिए योजना है। इसके अलावा, घटनाओं वसूली की समस्या को भी संबोधित किया जाना चाहिए। संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान के प्रयोगों में, मस्तिष्क की गतिविधियों उत्तेजनाओं या 'प्रतिभागियों द्वारा सामना वातावरण के संबंध में जांच की है, और करने के लिए प्रतिक्रिया, या उनमें से प्रत्याशा में उनके व्यवहार। (क) अपने वातावरण में भाग लेने के लिए वर्तमान में उपलब्ध है, और (ख) प्रतिभागी का व्यवहार का एक पल-दर-पल ​​रिकॉर्ड क्या है पता करने के लिए प्रयोगकर्ताओं इसलिए जरूरत है। एक ठेठ प्रयोगशाला स्थिति में इन कारकों को आसानी से प्रयोगकर्ता प्रतिभागियों मुठभेड़ क्या विवश, और फार्म और प्रतिभागी जताना सकता है कि व्यवहार की संख्या कर सकते हैं के बाद से नियंत्रित किया जा सकता है। बहरहाल, यह नहीं हैकई घटनाओं और अनुभवों अनुसंधान भागीदार होगा कि जहां प्रयोगशाला, बाहर "वास्तविक दुनिया" के वातावरण में मामला प्रयोगकर्ता 49 के सख्त नियंत्रण से बाहर हैं। तदनुसार, यहां अध्ययन तरह का "वास्तविक दुनिया" प्रकार के कार्यों में, वीडियो रिकॉर्ड (जैसे।, Shallice और बर्गेस, 1991 3) के विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है। यह दोनों निरंतर (जैसे।, ब्लॉक स्तर) और क्षणिक ठीक करने के लिए अनुमति देता है (उदाहरण के लिए।, घटना से संबंधित) के प्रदर्शन के विभिन्न पहलुओं का समर्थन करने वाले प्रक्रियाओं (समीक्षा के लिए Gonen-Yaacovi और बर्गेस, 2012 21 देखें)। घटनाओं सैद्धांतिक सवाल प्रयोग में संबोधित किया जा रहा है पर निर्भर करेगा वीडियो रिकॉर्डिंग से वसूले जाएंगे। सूचना अध्ययन के मामले में, घटना onsets 3 कैमरे से फिल्माया वीडियो से बरामद किए गए। शुरुआत और विशेष रूप से cues और व्यवहार प्रतिक्रियाओं की समाप्ति का निर्धारण करने की यह प्रक्रिया श्रमसाध्य है और जीवन-आधारित Dat पर बाहर किया जब कौशल की आवश्यकता हैए। एक केंद्रीय मुद्दा "वास्तविक जीवन" प्रकार के प्रयोगों के साथ वहाँ आम तौर पर प्रयोगशाला आधारित लोगों के साथ के रूप में घटनाओं की एक प्राथमिकताओं ज्ञान का एक ही डिग्री नहीं है, और प्रतिभागियों को आम तौर पर वे जवाब कर सकते हैं रास्ते में और अधिक गुंजाइश है कि है। प्रतिभागियों को एक प्राकृतिक और अनियंत्रित वातावरण में स्थानांतरित करने के लिए स्वतंत्र हैं, के रूप में इसके अलावा, वे तेजी से बदलते उत्तेजनाओं की एक किस्म के साथ सामना करना पड़ा और यह ब्याज की वास्तविक घटना को haemodynamic प्रतिक्रिया को ठीक करने के लिए मुश्किल होता है। उदाहरण के लिए, मामले का अध्ययन में, HBO 2 और HHB (चित्रा 3 डी ई) के लिए मनाया haemodynamic प्रवृत्तियों चरण बंद ठेठ घटना से संबंधित haemodynamic प्रतिक्रिया 38 की तरह वीडियो-बरामद शुरुआत करने के लिए नहीं कर रहे हैं। HBO 2 और HHB वृद्धि और प्रोत्साहन शुरुआत से पहले 20 सेकंड कम होती है और इसे करने के बाद एक चोटी तक पहुंचने के लिए क्रमशः शुरू करते हैं। उन्होंने कहा कि यह या के प्रति दृष्टिकोण जब आगे के विश्लेषण इस प्रकार, प्रधानमंत्री घटनाओं भागीदार लक्ष्य देखता है जब वास्तव में क्या हो रहा है cues कि क्या स्थापित करने की जरूरत हैजब वह यह तक पहुँचता है। वास्तविक जीवन नैदानिक ​​अनुप्रयोगों के लिए fiberless fNIRS प्रौद्योगिकियों की क्षमता को देखते हुए एक और उद्देश्य रास्ते में घटना onsets की पहचान करने के लिए नए एल्गोरिदम के विकास के साथ-साथ fNIRS डेटा से सीधे यह करने की संभावना की खोज ने वीडियो कोडिंग समस्या को संबोधित करेंगे भविष्य के काम।

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Wearable Optical Topography Hitachi High-Technologies Corporation fNIRS system
Patriot Polhemus 3D magnetic digitizer
ActionCam Mobius Subject's Camera
Hero3 GoPro Experimenter's Camera
Panasonic HC-V720 Panasonic Experimenter's Camera
Platform for Optical Topography Analysis Tools (POTATo) software Hitachi, Ltd. http://www.hitachi.co.jp/products/ot/analyze/kaiseki_en.html

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References

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Pinti, P., Aichelburg, C., Lind, F., Power, S., Swingler, E., Merla, A., Hamilton, A., Gilbert, S., Burgess, P., Tachtsidis, I. Using Fiberless, Wearable fNIRS to Monitor Brain Activity in Real-world Cognitive Tasks. J. Vis. Exp. (106), e53336, doi:10.3791/53336 (2015).

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