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Behavior

Usando sem fibras, fNIRS Wearable para monitorar a atividade do cérebro em tarefas cognitivas do mundo real

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

Monitorando a atividade do cérebro fora do laboratório, sem restrições físicas apresenta desafios metodológicos. Um sem fibras, wearable sistema funcional Espectroscopia no Infravermelho Próximo (fNIRS) foi utilizado para medir a atividade cerebral durante uma tarefa de memória prospectiva ecológica. Demonstrou-se que este sistema poderia ser usado para monitorizar a actividade cerebral durante as experiências não baseados em laboratório.

Abstract

Perto funcional Espectroscopia no Infravermelho (fNIRS) é uma técnica de neuroimagem que utiliza luz infravermelha para monitorar a atividade do cérebro. Com base no acoplamento neurovascular, fNIRS é capaz de medir a concentração de hemoglobina alterações secundárias à actividade neuronal. Em comparação com outras técnicas de neuroimagem, fNIRS representa um bom compromisso em termos de resolução espacial e temporal. Além disso, é portátil, leve, menos sensível a artefatos de movimento e não impõe restrições físicas significativas. É, portanto, apropriado para monitorar uma ampla gama de tarefas cognitivas (eg, auditiva, análise da marcha, interação social) e faixas etárias da população diferentes (por exemplo, recém-nascidos, adultos, idosos). O recente desenvolvimento de dispositivos fNIRS sem fibras abriu o caminho para novas aplicações na pesquisa em neurociência. Isto representa uma oportunidade única para estudar a atividade funcional durante os testes do mundo real, que pode ser mais sensível e preciso na bundaessing funções e disfunções cognitivas do que os testes baseados em laboratório. Este estudo explorou o uso de fNIRS sem fibras para monitorar a atividade cerebral durante uma tarefa de memória prospectiva do mundo real. Este protocolo é realizada fora do laboratório e de hemoglobina cérebro mudanças de concentração são medidos continuamente ao longo do córtex pré-frontal, enquanto o assunto anda por aí a fim de realizar várias tarefas diferentes.

Introduction

Anormalidade de função dentro córtex pré-frontal, e especialmente a sub-parte mais anterior (córtex pré-frontal rostral, ou BA10) é comum em uma variedade de condições de desenvolvimento, psiquiátricas e neurológicas. Ela provoca perturbações marcantes na resolução de problemas, memória e habilidades de atenção na vida cotidiana que são muito incapacitantes 1,2. No entanto, estes tipos de problemas são difíceis de diagnosticar no laboratório ou clínica. Isso ocorre porque os processos mentais que a BA 10 suportes estão envolvidos em lidar com o romance, as situações em aberto, onde o comportamento é auto-iniciada 3. Tais situações são difíceis de recriar com sucesso em laboratório, uma vez que a situação formal, artificial e fortemente constrangido o participante normalmente enfrenta no laboratório podem mudar seu comportamento ea maneira que eles se aproximam da tarefa. Isso pode reduzir significativamente a validade da medição tanto para fins clínicos ou de pesquisa, com forte risco de sub-diagnóstico 4 </ sup>. Uma das habilidades cognitivas apoiadas pelos lobos frontais onde isso é mais aparente é a memória prospectiva (ou seja, a capacidade de lembrar-se de levar a cabo uma ação futura), onde há muito se sabe que não pode haver discordância significativa entre as medidas tomadas em todos os dias vida eo laboratório 5. Estas questões metodológicas poderia ser em grande parte evitadas se pesquisadores e clínicos que investigam a função córtex pré-frontal, incluindo memória prospectiva, poderia fazê-lo tendo suas medições em situações do "mundo real".

Embora as técnicas de neuroimagiologia representam uma ferramenta poderosa para investigar a função do cérebro de uma forma não-invasiva e objectivo, a maioria dessas técnicas de impor restrições físicas do sujeito, e não são, portanto, adequado para utilização em ambientes de vida diária (eg., Ressonância magnética funcional ( fMRI), a magnetoencefalografia (MEG), tomografia por emissão de pósitrons (PET)). Dada a necessidade de trazerinstrumentos funcionais de imagem fora do laboratório e dadas avanços tecnológicos recentes, eletroencefalografia portátil e fácil de usar (EEG) e funcionais espectroscopia no infravermelho próximo (fNIRS) sistemas foram desenvolvidos 6-11. Uma das principais vantagens da fNIRS mais de EEG é sua melhor resolução espacial. Além disso, é menos sensível a artefatos de movimento, piscando e movimentos oculares 12. FNIRS Wearable é, portanto, mais adequado para o uso em contextos da vida diária, uma vez que impõe menos restrições físicas do que EEG e permite a livre circulação em um ambiente mais natural.

fNIRS não-invasiva irradia a cabeça com near-infrared luz (650-900 nm). À medida que o tecido biológico é relativamente transparente no intervalo de comprimento de onda que, a luz pode atingir o cérebro e são absorvidas pela hemoglobina. fNIRS assim, mede as mudanças de concentração de ambos oxi-hemoglobina (HbO2) e deoxihemoglobina (HHb) dando informações de oxigenação e hemodinâmica changes relacionado com a actividade cerebral. Mais especificamente, a activação funcional cerebral é definida como um aumento concomitante da HbO2 e uma diminuição na HHb 13. No entanto, a profundidade de penetração da luz de sinal significa que só pode ser recuperado a partir da superfície cortical. Como a luz é altamente difundido no tecido, não é possível obter informação estrutural sobre altamente espacialmente o cérebro 14. FNIRS sistemas convencionais usam fibras ópticas acoplados à cabeça para guiar a luz através do couro cabeludo e para coletar a luz dispersa-back. Embora estes instrumentos são compacto, portátil e bem adequado para ambientes de laboratório, fibras ópticas e feixes de seu peso limitar os movimentos do participante e, se não for bem estabilizado, seus deslocamentos levar à contaminação movimento artefato 7. A nova geração de sistemas de fNIRS miniaturizados e sem fibras oferece a possibilidade de explorar a atividade cerebral em situações realistas no participante movendo-se livrementes e sem restrições físicas significativas. Situações realistas são particularmente valiosas quando explorar funções executivas humanos e sistemas fNIRS sem fibras pode fornecer uma perspectiva única sobre as funções cerebrais humanas. Os primeiros sistemas sem fibras foram equipados apenas com um pequeno número de canais (por exemplo., Único canal 15 e 2 canais 16) limitar o inquérito a pequenas áreas. Mais recentemente, multicanal sem fio e dispositivos portáteis fNIRS foram desenvolvidos 6,7, 17-20 dando a possibilidade de monitorar grandes porções da cabeça aos participantes que se movem livremente.

Neste estudo, um sistema fNIRS wearable e sem fibras novo multicanal foi usado para monitorar e mapear a atividade córtex pré-frontal durante uma memória prospectiva do mundo real (PM) tarefa. O sistema fNIRS é composto principalmente de uma unidade de sonda flexível (auscultadores) que cobre tanto o dorsolateral pré-frontal e o córtex rostral (Figura 1),que está ligado a uma unidade de processamento (caixa portátil) que é usado sobre a cintura do participante (Figura 1D). O fone de ouvido é composto de 6 diodos emissores de superfície a laser com dois comprimentos de onda (705 nm e 830 nm) e 6 fotodiodos de silício. A ausência de fibras ópticas reduz o peso e a maior parte da sonda, sendo mais confortável e robusta contra artefactos de movimento. Os optodes estão dispostos em uma geometria alternada (Figura 1A), com uma separação entre optode de 3 cm, criando 16 combinações fonte-detector (por exemplo., 16 canais de medição) 6. A fim de proteger o fone de ouvido na luz ambiente, um boné de sombreamento é fornecido (Figura 1D).

O objetivo deste estudo foi investigar a função do córtex pré-frontal, durante uma tarefa de memória prospectiva no mundo real. Durante tarefas de memória prospectiva, os participantes são convidados a lembrar-se de responder a uma sugestão pouco frequente (por exemplo., Um familiarrosto ou um medidor de estacionamento) durante a realização de outra tarefa exigente conhecido como uma "tarefa contínua". Em dois blocos diferentes da tarefa, pistas de memória prospectiva sociais (uma pessoa) são contrastados com sugestões de memória prospectiva não-sociais (um medidor de estacionamento). Esse contraste foi escolhido porque representa uma distinção importante feita entre diferentes formas de cue em tarefas de memória prospectiva com base em eventos e assim o paradigma experimental pode ser mantido perto de uma situação de "vida real" 21. Embora a BA 10 é conhecido por ser sensível ao tratamento da social contra informação não-social em algumas situações (por exemplo., Gilbert et al., 2007 22), evidência recente sugere que as alterações hemodinâmicas em BA 10 relacionados com tarefas de memória potenciais são relativamente insensíveis diferenças de Cué (ver Burgess et al., 2011 23 para revisão). Assim, é uma questão em aberto sejam eles sociais contra sinais não-sociais afeta BA 10 actividade no contexto de um paradigma de memória prospectiva.

O objetivo deste estudo é avaliar a viabilidade do uso do sistema para monitorar fNIRS hemodinâmicos e de oxigenação córtex pré-frontal alterações induzidas por uma tarefa cognitiva do mundo real. Aqui nós relatamos um estudo de caso único (um participante adulto saudável, 24 anos) sobre o uso do dispositivo fNIRS durante uma tarefa de memória prospectiva, realizada fora de uma localização típica rua de Londres e imitando as exigências da vida cotidiana. Em particular, se as alterações hemodinâmicas em resposta às sugestões PM sociais e não sociais podem ser gravadas é investigado.

Protocol

O protocolo foi aprovado pelo comitê de ética em pesquisa UCL local, número de aprovação CEHP / 2014/901.

Configuração 1. Instrumentos Antes da chegada do Participante

  1. Utilize gravações de vídeo a partir de 3 câmeras de analisar "mundo real" tarefas tipo (por exemplo Shallice e Burgess, 1991) 3:
    1. Coloque uma câmera no peito do experimentador, a fim de seguir os movimentos dos participantes.
    2. Monte a câmera de cabeça para as fNIRS sombreamento tampa para rastrear onde o participante está olhando durante todo o experimento.
    3. Preparar e ligar a câmera para o segundo experimentador, que segue a primeira experimentador e do participante durante toda a sessão.
  2. Limpe os fNIRS auricular com um saneantes wipe.
  3. Coloque um digitalizador 3D em uma sala apropriada (por exemplo., Longe de objetos de metal, paredes e pisos) e ligá-lo.

2. PARTICIPANt Preparação e fNIRS Probe Placement

  1. Antes do experimento começa, tem o participante assinar o termo de consentimento.
  2. Use o sistema de 10-20 (Figura 2) e digitalizar os optodes e 10-20 posições padrão de 24, 25 para conseguir colocação fNIRS headset consistente em todos os participantes:
    1. Mark com um marcador lavável a Násio (Nz, o ponto de intersecção entre o osso frontal e os ossos nasais), Inion (Iz, a protuberância occipital na parte de trás do couro cabeludo) e Esquerda e Direita pré-auricular pontos (LPA, RPA, anterior pontos para os ouvidos em frente da extremidade superior do trago) (Figura 2) de acordo com as instruções do fabricante.
    2. Medir a distância Nz-Iz sobre e ao redor da cabeça ea distância LPA-RPA sobre a cabeça.
    3. Mark com um marcador lavável a Cz (o ponto de intersecção entre a linha de NZ-Iz e a linha de LPA-RPA, localizado na 50% da distância NZ-Iz e a 50% de Of a distância LPA-RPA), Fpz (10% da distância NZ-Iz) e Fz (30% da distância NZ-Iz) pontos com base no sistema de 10-20 (Figura 2).
    4. Use uma faixa com furos correspondentes as posições optodes para uma digitalização mais precisa através de participantes. Remover os pêlos da testa, tanto quanto possível, usando grampos de cabelo ao longo da linha do cabelo. Coloque a cabeça de digitalização sobre o córtex pré-frontal em conformidade com os pontos FPZ e Fz: canal 9 em correspondência com o ponto Fpz e canal 9 canais 8 linha alinhado à linha Fpz-FZ (Figura 1E).
    5. Digitalizar os marcados 10-20 pontos de referência e as posições optodes por meio do digitalizador magnética 3D.
  3. Salve as coordenadas digitalizadas e usar a ferramenta Análise Espacial (http://brain-lab.jp/wp/?page_id=52) da plataforma open-source para Ferramentas de Análise Optical Topografia (potato) software (veja a Tabela de Materiais para peleinformações ther) para registrar dados fNIRS para um modelo de cérebro Instituto Neurológico de Montreal (MNI).
    NOTA: O algoritmo implementado para o registo probabilística converte os locais digitalizados no mundo real sistema de coordenadas para a MNI sistema de coordenadas e, em seguida, projetos e localiza-los para a superfície do cérebro MNI (Figura 1E) 26,27.
    1. Abrir batata através do comando P3 Matlab.
    2. Selecione "Análise Espacial" no menu na janela principal da batata Graphical User Interface (GUI) e clique no botão "Análise Espacial".
    3. Carregar as coordenadas digitalizadas clicando no botão "Empty 10-20" na janela de Análise de Dados Espaciais Viewer.
    4. Clique no botão "Empty MNI".
    5. Selecione os 10/20 pontos de referência na janela estimativa do MNI e iniciar o registro espacial.
  4. Verifique se o local correto da fNIRS canais na superfície do modelo de cérebro (Figura 1E): verificar se o canal 8 e canal 9 sobreposição da fissura inter-hemisférica 28. Se estiver correta, salve o arquivo de configuração do canal para análises posteriores; caso contrário, substitua a banda digitalização canais de re-alinhamento 8 e 9 para a linha Fpz-Fz e sobreposição de canal 9 para Fpz. Em seguida, repita o procedimento de digitalização.
  5. Coloque os fNIRS headset alinhando canais 8 e 9 para a linha Fpz-Fz e sobreposição de canal 9 para Fpz, de acordo com a faixa de cabeça de digitalização e remova a cabeça (Figura 1B-C). Certifique-se de que a sonda está bem ligado à cabeça do participante.
  6. Coloque a tampa de sombreamento com a câmera cabeça montado nele sobre os auriculares fNIRS.
  7. Explique as regras experimentais para o participante. Incluir precauções relacionadas ao dispositivo (por exemplo., 'Take tão pouco tempo quanto possível sem pressa ou deixando para trás o experimentador (NO corrida) "), bem como task regras específicas (por exemplo., "Não vá fora da área de Queen Square em ruas ou áreas vizinhas").
  8. Ter o participante com sucesso memorizar todas as regras e ir para fora para iniciar o experimento.

3. fNIRS Sinais de Avaliação da Qualidade

  1. Use o sistema de fNIRS em modo wireless primeiro a inspecionar visualmente sinais de qualidade no laptop fNIRS:
    1. Pressione o botão "Power" na caixa portátil e ligar os fNIRS no modo wireless. Abra o software de aquisição fNIRS no laptop fNIRS e estabelecer a conexão com a caixa portátil.
    2. Pressione o botão "Ajuste do sensor" para otimizar os detectores de ganhar na base da luz detectada.
    3. Confira os resultados do ajuste da sonda sobre o software janela "Ajuste do sensor" e verifique se cada detector recebe luz suficiente a partir das fontes, verificando se todos os canais são classificados como "Normal". E secanais são marcados como "Stray" ou "Under", re-lugar a tampa de sombreamento e maximizar os optodes acoplamento com a testa. Se os canais são marcados como "Over", defina a potência da fonte de laser para "baixo".
      Observação: Uma vez que os canais laterais cobrir o córtex pré-frontal dorsolateral, em alguns casos, pode ser necessário mover o cabelo para fora da testa para maximizar a luz recebida.
    4. Pressione o botão "Pronto" e depois em "Start" para adquirir dados para um minuto e verificar se (oscilações de hemoglobina de ~ 1 Hz) batimento cardíaco é visível em sinais de concentração, o que garante uma boa qualidade do sinal.
  2. Desligue a caixa portátil no modo sem fio pressionando o botão "Power" nele. Pressione o botão "Power" em conjunto com o botão "Mode" na caixa portátil para ligar os fNIRS no modo stand-alone.
    NOTA: O stand-alonemodo garante que o participante pode se mover livremente ao redor da área experimental e evita a necessidade de estar perto do laptop fNIRS para manter a conexão sem fio.

4. Aquisição de Dados

  1. Ligue a câmera cabeça e câmeras dos experimentadores e começar a filmar. Pressione o botão "Ajuste do sensor" nas fNIRS caixa portátil para otimizar os detectores de ganhar e, em seguida, pressione o botão "Play / Stop" para iniciar a aquisição fNIRS (frequência de amostragem = 5 Hz).
  2. Adicionar um marcador para os dados fNIRS manualmente usando o botão "Mark" na ​​caixa fNIRS o portátil em conjunto com um gatilho de áudio (por exemplo., Um sinal sonoro). O gatilho de áudio deve ser claramente registadas em todas as câmeras de vídeo. Em seguida, iniciar a experiência.
    NOTA: Isto permite uma sincronização de tempo robusta entre as diferentes câmaras de vídeo e as fNIRS gravação.

5. Protocolo Experimental & #160;

  1. Incluir as seguintes condições e contrabalançar os memória prospectiva em todo os participantes:
    1. Use 3 condições de base:
      NOTA: Isso permite dissociar hemodinâmicos e de oxigenação mudanças globais função devido relacionadas pé-de mudanças sistêmicas contra respostas mais localizadas devido ao cérebro (neurônios).
      1. Para o resto uma condição, têm o participante ficar parado na rua onde o teste é realizado, e contar o número de estímulos em um pedaço de papel (por exemplo., Use uma folha contendo Xs e Os impresso nele e ter a contagem de participante o número de Os nele).
      2. Para a condição Rest 2, o participante tem uma curta caminhada em ritmo de caminhada normal, e não fazer outras demandas dele.
      3. Para a condição de base, têm o participante caminhada em torno da área rua inteira onde o experimento é conduzido.
        NOTA: No nosso caso, o experimento teve lugarem Queen Square, Londres WC1N, UK
    2. Para a condição Ongoing não contaminadas, tem o participante caminhar ao redor da área experimental e contar a ocorrência de certos itens (ex., O número de sinais aposta edifícios que contêm a palavra "Queen").
    3. Para a condição de memória prospectiva, não-social, têm o participante realizar a tarefa em curso (por exemplo., Tem o participante contar o número de datas e horários afixados edifícios), mas, além disso, se viessem a uma determinada distância de um parquímetro, tê-los ir até lá e tocá-lo.
    4. Para a condição de memória prospectiva social, têm o participante realizar a tarefa em curso (por exemplo., Tem o participante contar as campainhas número), mas, além disso, ter-lhe responder a um dos experimentadores que atua como um cúmplice, que se movimenta em pre -specified posições dentro da área experimental. Já o participante ir até elese dar-lhes um "fist bump" saudação.
    5. Use uma condição Ongoing adicional (contaminada Ongoing) depois que as condições PM (por exemplo., Os participantes tem que contar o número de escadas sem obstrução dentro da área de testes).
    6. Repita as duas condições descritas acima de descanso em ordem inversa (Rest 2 e, em seguida, Resto 1).
      NOTA: Este permite a avaliação de alterações sistêmicas relacionadas com caminhada no final do experimento.

6. Recuperar Eventos a partir de vídeos

  1. Faça o download dos vídeos de todas as câmaras e salvar em formato mpg4.
  2. Carregar os vídeos de todas as câmeras em ELAN (https://tla.mpi.nl/tools/tla-tools/elan/) e sincronizar os vídeos: use Opções / Modo de sincronização de mídia e alinhá-las com base no ponto de tempo do áudio gatilho.
  3. Em ELAN, usar anotações e pressione o botão Camada na janela principal do ELAN (referindo-a grupos de anotações, ie., uma camada para todos os destinos PM sociais) para marcar eventos no fluxo de vídeo.
    1. Assista ao fluxo de vídeo sincronizadas e anotar o início eo fim de cada condição experimental, e usar camadas para o ponto em que cada alvo PM é atingido. Use camadas separadas para alvos PM sociais e não sociais.
    2. Complete a edição de vídeo para cada participante e usar o Arquivo / Exportar Como / Interlinear texto para exportar como um arquivo de texto de todos os pontos de tempo anotados.

Análise 7. Dados

  1. Abra o software fNIRS e exportar dados do cartão de memória flash caixa portátil para o portátil fNIRS.
    NOTA: A unidade de processamento do sistema fNIRS utiliza a lei de Beer-Lambert modificado e calcula as alterações relativas na HbO2 e HHb de uma linha de base zero, arbitrária no início do período de medição. Os valores de concentração são, por conseguinte, expressa em concentrações molares (mmol / l) multiplicadopor o comprimento do percurso (mm) 6 como eles não são corrigidos para o comprimento do caminho óptico.
  2. Salve os dados concentrações e importá-los em Matlab através de um software de pré-processamento in-house.
  3. Pré-processar os sinais seguintes etapas (Figura 3B):
    1. Sinais para baixo amostragem a 1 Hz:
      1. Use uma interpolação de spline (Matlab função: interp1) para dados de exemplo abaixo de 5 Hz a 1 Hz.
    2. Linear detrending:
      1. Para remover deriva lenta do sinal, usar uma interpolação linear (função Matlab: polyfit) entre as fases descanso de 1 no início e no fim da experiência.
    3. Movimento Artefato Correção:
      1. Para cada canal, identificar e remover artefactos de movimento através de um método baseado no wavelet 31. Melhorar a qualidade de sinais através da aplicação do método de Correlação 32 Melhoria de Sinais (CBSI) Com base.
    4. Complexo transformada wavelet:
        <li> Use uma wavelet mãe Morlet, escalados e traduzidos ao longo do tempo, para calcular a transformada wavelet de cada canal através da caixa de ferramentas wavelet (Matlab função: p) fornecido por Grinsted et al 33 (. http://noc.ac.uk/ utilizando-science / crosswavelet-wavelet-coerência).
        NOTA: A partir do espectro de wavelet, é possível avaliar o conteúdo espectral de sinais em um espaço tempo-frequência.
    5. Filtragem passa-banda:
      1. Na base da análise wavelet, use um filtro Butterworth 3 rd ordem passa-banda (funções Matlab: manteiga e filtro) com frequências de corte de ,008-0,2 Hz 7, 34.

Representative Results

A Figura 3 apresenta um exemplo de HbO 2 e sinais HHb un-processados ​​(canal 8) gravado durante o PM experimento baseado em vida neste estudo de caso (Figura 3A) e os sinais correspondentes (Figura 3C) depois de ser pré-processado (Figura 3B ). A Figura 4 mostra o espectro de potência de canal 8 wavelet HbO2 e sinais HHB rectângulo em que o indica a gama de frequências preservada com o filtro passa-banda. Considerando o fato de que o participante estava andando fora durante todo o experimento e moveu a cabeça para executar a tarefa, o sistema fNIRS era robusta contra artefatos de movimento e luz solar. Na verdade, HBO 2 incrementos e diminuições HHB podem ser encontradas em correspondência com não-social (Figura 3D) e social (Figura 3E) eventos de memória prospectiva. Estas tendências normalmente denotar atividade cerebral funcional 13, 35. Emfato, quando uma área do cérebro é ativado, a demanda metabólica dos neurônios para oxigênio aumenta com os consequentes aumentos no fluxo sanguíneo cerebral regional. Como a maior parte do oxigênio é entregue para as células através de hemoglobina, em incrementos de HbO 2 e diminuição nas concentrações HHB são observados durante a atividade funcional do cérebro 9. As regiões dentro do córtex pré-frontal que exibem estas tendências podem ser avaliadas pela distribuição espacial de HbO2 e valores de concentração HHB mapeados sobre a testa (Figura 5, Vídeo 1, 2 vídeo). Um exemplo de como as respostas do cérebro para um evento PM social estão distribuídos em todos os canais é mostrado na Figura 5. A Figura 5A e relatório Figura 5B, respectivamente, a distribuição espacial sobre a testa de HbO2 e HHb ao evento PM Social (t = 2455 s) enquanto a Figura 5C e Figura 5D relatório respectiv Ely a distribuição espacial de HbO2 e HHb ao evento PM não-social (t = 1,744 s). A Figura 5 mostra as localizações regionais (canais), onde um aumento no HbO2 (vermelho, A Figura 5A-C) e uma diminuição no HHb (azul, Figura 5B-D) são claramente observável, indicativos de aumento da função cerebral. Um exemplo da actividade do córtex pré-frontal como a PM PM eventos sociais e não sociais e da sua distribuição através da mudança de canais ao longo do tempo é apresentada em 1 de vídeo e de vídeo 2. Além disso, as Figuras 6 e 7 mostram os dados de todos os canais correspondentes ao janelas de tempo incluído no Vídeo 1 e Vídeo 2, respectivamente.

Ando relacionadas com alterações hemodinâmicas e de oxigenação pode ser observado na Figura 3A. Uma aparente aumenta HHB e HBO 2 diminui ocorrer durante as condições de andar e estes são removidos após a pré-processamento.

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Figura 1. fNIRS colocação fone de ouvido e canais de configuração. Arranjo optodes na sonda fNIRS é ilustrado no painel A. Os círculos vermelhos indicam os pontos de injecção (fontes), círculos amarelos os pontos de recolha (detectores) e círculos verdes os canais de medição. A sonda é colocada sobre a testa (B, C, D) com o canal 9, em correspondência com o ponto de Fpz e canais 8-9 alinhada com a linha média Násio-INION. A localização canais digitalizados são convertidos para a MNI sistema de coordenadas e sobrepostos para o córtex cerebral (E). Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

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Figura 2. 10-20 sistema de referências anatômicas. Destaque círculos indicam os pontos de referência selecionados a assinalar-se a cabeça do participante (Nz = Násio, Iz = Inion, LPA = Esquerda pré-auricular, RPA = Direita pré-auricular). Por favor, clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 3
Figura 3. Sinal fluxo de pré-processamento. (A) HBO 2 e HHB sinais brutos extraídos do representante de um canal (Canal 8). Linhas pretas marcar o início eo fim de cada condição experimental. Linhas verde e magenta marcar as visitas de memória prospectiva não-sociais e sociais. Os asteriscos indicam as condições andou. (R1 = Resto 1; R2 = Rest 2; B = linha de base; OGU = Ongoing não contaminada; PMN = nãomemória prospectiva -social; PMs = memória prospectiva social; OGC = Ongoing contaminado). (B) Este painel mostra o pré-processamento fluxograma aplicada ao Canal 8 sinais brutos. (C) Os sinais de pré-processados ​​resultantes são apresentados. (D, E) 2 HBO aumenta e diminui HHb ocorrer em resposta a um escolhido não-social (D) e (E) visitas de memória prospectiva sociais. Esta tendência hemodinâmica geralmente está relacionado à ativação funcional. Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 4
Figura 4. espectros de potência Wavelet. (A, B) O espectro de potência de canal 8 wavelet HbO2 e HHB sinais brutos são apresentados no painel A e B, respectivamente. Linhas pretas marcar o início eo fim de cada condição experimental. Os asteriscos indicam as condições andou. (R1 = Resto 1; R2 = Rest 2; B = linha de base; OGU = Ongoing não contaminada; PMN = Memória não-social prospectivo; PMs = memória social prospectivo; OGC = Ongoing contaminado). O retângulo preto destaca a faixa de freqüência preservada através do filtro passa-banda (0,008-,2 Hz). Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 5
Figura 5. Distribuição espacial da atividade cortical para eventos PM. HBO 2 e HHB mudanças de concentração são mapeadas no córtex cerebral para localizar atividade funcional em resposta a eventos sociais PM (AB) e para eventos PM não sociais (CD). HbO2e valores HHB são tomadas em t = 2455 segundos para o evento social PM (AB) e t = 1744 segundos para o evento PM não-social (CD). Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 6
Figura 6. sinais de oxi-hemoglobina e deoxihemoglobina para todos os canais em resposta a eventos PM não sociais. As linhas verdes indicam os eventos PM não-sociais (t = 1.744 seg e t = 1,792 seg). Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 7
Figura 7. Oxihemoglobina e sig deoxihemoglobinanais para todos os canais em resposta a um evento PM social. A linha magenta indica o evento PM sociais (t = 2,455 seg). Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figura 7
Vídeo 1. HbO 2 e HHB mudanças de concentração para eventos PM sociais. O vídeo mostra como HbO 2 (painel esquerdo) e HHb (painel direito) evoluem ao longo do tempo, enquanto o participante está se aproximando do alvo PM social. O vídeo da câmera acoplada ao peito do experimentador é sincronizado. Por favor clique aqui para ver este vídeo.

Figura 7 Vídeo 2. HbO 2 e concentração HHb alterações para eventos PM não sociais. O vídeo mostra como HbO 2 (painel esquerdo) e HHb (painel direito) evoluem ao longo do tempo, enquanto o participante está se aproximando do alvo PM não-social. O vídeo da câmera acoplada ao peito do experimentador é sincronizado. Por favor clique aqui para ver este vídeo.

Discussion

O objetivo deste estudo foi avaliar o potencial uso de portáteis e sem fibras fNIRS para monitorar hemodinâmicos e de oxigenação cerebral alterações relacionadas com actividade neuronal do cérebro em situações do mundo real. Um sistema multicanal fNIRS wearable e sem fibras foi utilizado para medir a atividade cerebral durante o córtex pré-frontal durante uma tarefa de memória prospectiva realizada fora do laboratório. O estudo de caso aqui relatado explorado se as alterações cerebrais em HbO 2 e HHb sobre um participante se movendo livremente em resposta às sugestões PM sociais e não-sociais em um experimento fora do laboratório pode ser continuamente monitorada e robusta.

O uso de fNIRS sobre os participantes em experimentos baseados em vida se movendo livremente representa uma situação desafiadora. Na verdade, os movimentos da cabeça pode causar deslocamentos sonda com conseqüentes artefatos de movimento que corrompem a identificação óptica de atividade cerebral 36. Além disso, sensores ópticos são sensíveis a luz acidental (ex., luz solar quando experimentos são realizados fora), a criação de ruído adicional nos sinais fNIRS. O estudo de caso relatado fornece uma demonstração preliminar da viabilidade do sistema fNIRS em tais aplicações da vida real. A ausência de fibras ópticas em tais dispositivos impede acoplamento óptico entre o couro cabeludo e as optodes resultando em medições mais rigorosas contra artefactos de movimento. Além disso, a tampa de sombreamento garante uma boa blindagem da luz difusa que evita detectores de saturação e baixa relação sinal-ruído (SNR). Além disso, os aumentos dos HbO 2 e diminuição nas concentrações HHB foram encontrados em correspondência com PM visitas sociais e não sociais (Figura 3D-E) 11, 37 apoiar ainda mais a sua viabilidade. A fim de avaliar se as tendências hemodinâmicos observados na Figura 3D-E são estatisticamente significativos e para localizar regiões activadas dentro do córtex pré-frontal (Figura 5, VidEO 1, Video 2, Figura 6, Figura 7), análises de nível de grupo são necessários. A fim de fazer inferências e identificar regiões do córtex pré-frontal funcionalmente especializados 38, 39, trabalhos futuros irão apresentar dados de grupo e análises estatísticas baseadas em Statistical Parametric Mapping (SPM), utilizando uma abordagem geral Linear Model (GLM).

Mesmo que os resultados têm de ser considerados preliminar, demonstrou-se que fNIRS sem fibras pode ser eficazmente apresentado fora das definições tradicionais de laboratório e usada para a monitorização da actividade cerebral em tempo real. Isso abre novas direções para a pesquisa neurológica e neurociência. Existem pelo menos duas áreas óbvias para aplicação a este respeito. O primeiro refere-se a validade ecológica. Pesquisadores de neurociência cognitiva investigar padrões de atividade cerebral enquanto as pessoas estão realizando tarefas cognitivas (usando, por exemplo., O nível de oxigênio no sangue sinal dependenteal mudança como um proxy em ressonância magnética funcional), a fim de tentar descobrir como o cérebro suporta nossas habilidades mentais. Em alguns casos, é possível criar situações experimentais no scanner que correspondem muito de perto a situação na vida quotidiana, onde o processo de interesse é utilizado. Considere, por exemplo, a leitura. Leitura de palavras em uma tela, enquanto em um scanner de ressonância magnética provavelmente faz tais exigências semelhantes a leitura de palavras em um livro quando em casa, que é quase um dado adquirido que os resultados recolhidos no scanner pode ajudar a explicar como o cérebro implementa a leitura na vida cotidiana. No entanto, para muitas formas de comportamento e cognição humana, essa suposição é mais precária. Por exemplo, os processos cognitivos que um participante utiliza quando uma situação social é apresentado em um scanner de ressonância magnética (onde o participante é imóvel, por conta própria, e em um ambiente muito estranho e rigidamente controlado) pode muito bem ser diferente no que diz respeito importantes para aqueles engajado quando o participante é socialising na vida real 40. Isto é particularmente importante em neurociência social onde a investigação dos correlatos neurais da dinâmica inter-pessoais (hyperscanning denominado, para revisão ver Babiloni e Astolfi, 2014 41) requer um ambiente mais naturalista. Hyperscanning baseado em NIRS 42, 43 pode, assim, representar uma nova ferramenta para monitorar simultaneamente a atividade cerebral de duas ou mais pessoas em situações realistas. Na verdade, existem algumas habilidades mentais que não podem ser bem estudados no ambiente altamente artificial e fisicamente restrita de um scanner de ressonância magnética, PET ou MEG. Essas locomoção ou que envolvam grandes quantidades de movimento corporal, bem como aqueles que envolvem interações sociais são candidatos óbvios. Por esta razão, ser capaz de estudar a actividade cerebral de participantes em situações naturalista é altamente desejável para os investigadores.

Uma segunda relacionada, amplo domínio de aplicação, refere-se à utilização desta tecnologia emsituações clínicas. Um candidato óbvio pode ser neurorehabilitation, onde se poderia desejar estudar os efeitos sobre o cérebro de procedimentos de treinamento para as atividades da vida diária (ex., Em uma cozinha), ou de medicamentos mediante determinadas populações neuronais em relação a essas actividades. Mas, a tecnologia pode também, talvez, ser desenvolvido para ambientes educacionais, bem como, por exemplo, e., Para o uso de "tempo real" de auto-monitorização da actividade cerebral. A portabilidade, baixo risco e capacidade de usá-lo in situ em ambientes do mundo real com restrição mínima sobre o comportamento, torna este método muito diferente dos outros que estão atualmente disponíveis.

No entanto, embora os sistemas vestíveis fNIRS mostrar potencial para observações do mundo real, existem outras limitações que têm de ser abordadas quando se utiliza fNIRS durante a marcha natural. Uma vez que a luz infravermelha viaja através do couro cabeludo, que é sensível a processos que ocorrem tanto na um cerebralnd compartimentos extra-cerebrais da cabeça. Estudos anteriores demonstraram que uma certa quantidade de sinais medidos através fNIRS decorre de mudanças sistêmicas 34, 39, 44 que não estão diretamente relacionados com a atividade do cérebro (veja Scholkmann et al. 9, para uma revisão). Como hemodinâmica intra e extra-cerebral são afetados por mudanças sistêmicas tanto evocava-tarefa e espontânea (por exemplo., Freqüência cardíaca, pressão arterial, respiração, o fluxo sanguíneo da pele), alterações fisiológicas relacionadas à atividade de caminhada deve ser considerada. Eles se originam a partir do sistema nervoso autônomo (SNA) A atividade, que regula o diâmetro freqüência cardíaca, respiração, pressão arterial e navios através de suas fibras eferentes. Mais precisamente, a divisão simpática do sistema nervoso autônomo é hiper-ativado durante o exercício levando a freqüência cardíaca, pressão arterial e respiração incrementos de 45. Por exemplo, estudos anteriores demonstraram que a respiração induz alterações na pressão parcial de carbono DIOXide no sangue arterial (PaCO 2), que por sua vez influencia o fluxo sanguíneo cerebral e volume sanguíneo cerebral 46, 47. Além disso, a Figura 3A mostra um exemplo de aumentos periódicos HHB e HBO 2 diminui que ocorrem dentro de períodos de passeio que podem ser confundidas com desactivação cérebro. A fim de fazer comparações consistentes entre condições (por exemplo., Se avaliar alterações significativas na concentração ocorrer respeito a um período de linha de base), todas as fases experimentais devem ser medidos de acordo com o mesmo estado de actividade física. Por esta razão, uma fase de repouso orientado (Resto 2) foi incluído na nossa vida baseado no protocolo. A interpretação correta dos dados fNIRS exige também uma boa SNR. Isto normalmente é alcançado com o bloco convencional e projetos relacionados ao evento, onde estímulos são repetidas várias vezes. Repetições de ensaios e projetos estruturados nem sempre são possíveis com base em experiências de vida. Por esta razão, sensores adicionais e te análise adequadachniques para explicar as mudanças sistêmicas 48 e artefatos de movimento são necessárias para melhorar a SNR e interpretar corretamente os sinais do cérebro. Pretendemos investigar o impacto de tais alterações sistêmicas relacionadas com a caminhada através do uso de dispositivos portáteis para monitorizar taxa de respiração, freqüência cardíaca e ritmo de passeio. Além disso, o problema dos eventos recuperação precisa de ser tratada, também. Em experimentos de neurociência cognitiva, a atividade do cérebro é investigada em relação aos estímulos ou ambientes encontradas pelos participantes ', e seu comportamento em resposta a, ou antecipação deles. Experimentadores portanto, necessidade de (a) sabe o que está atualmente disponível para o participante em seu ambiente, e (b) tem um registro de momento-a-momento de comportamento do participante. Em uma situação típica laboratório esses fatores podem ser facilmente controlado desde o experimentador pode restringir o que os participantes encontrar, ea forma eo número de comportamentos que o participante pode evidenciam. No entanto, este não éo caso em ambientes do "mundo real" de fora do laboratório, onde muitos eventos e experiências que o participante da pesquisa terão estão além do controle rigoroso do experimentador 49. Assim, no "mundo real" tarefas de tipo do tipo aqui estudado, registros de vídeo são usadas para análise (por exemplo., Shallice e Burgess, 1991 3). Isso permite recuperar tanto sustentada (ex., Em nível de bloco) e transitórias (por exemplo., Relacionados com o evento) processos que suportam diferentes aspectos do desempenho (para revisão ver Gonen-Yaacovi e Burgess, 2012 21). Os eventos a serem recuperados das gravações de vídeo vai depender da questão teórica a ser abordadas no experimento. No estudo de caso relatado, onsets evento foram recuperados a partir dos vídeos filmados pelos 3 câmeras. Este procedimento de determinar o início e cessação de determinadas pistas e respostas comportamentais é trabalhosa e requer habilidade quando realizadas no dat baseada em vidauma. A questão central é que, com experiências do tipo "vida real" lá não é geralmente o mesmo grau de conhecimento a priori de eventos como com aqueles baseados em laboratório, e os participantes geralmente têm mais espaço na forma como eles podem responder. Além disso, como os participantes são livres para se mover em um ambiente natural e sem controle, eles são confrontados com uma variedade de rápida mutação estímulos e é difícil recuperar a resposta hemodinâmica ao evento real de juros. Por exemplo, no estudo de caso, as tendências hemodinâmicos observados para a HBO 2 e HHb (Figura 3D-E) não são para o aparecimento-recuperado de vídeo como o típico resposta hemodinâmica relacionadas com o evento 38 de bloqueio de fase. HbO2 e HHb começar a subir, respectivamente diminuirá e 20 s antes do início do estímulo e atingem um máximo depois de ele. Outras análises são, portanto, necessários para estabelecer se deixas PM eventos estão acontecendo, na verdade, quando o participante vê o alvo, quando ele se aproxima em direção a ela ouquando ele atinge. Dado o potencial de tecnologias fNIRS sem fibras para aplicações clínicas da vida real, o trabalho futuro vai resolver o problema de codificação de vídeo através do desenvolvimento de novos algoritmos para identificar os inícios de eventos de uma forma mais objetiva, bem como explorar a possibilidade de fazê-lo directamente a partir de dados fNIRS.

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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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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