Mekansal Navigasyon Öğrenme Eğitim için Infrared Spektroskopisi civarında MazeSuite ve Fonksiyonel kullanma

Bu sunumdaki amacımız iki yönlüdür. Birincisi, deneysel protokol tasarım sürecini ve May paketinin kullanımını göstermek ve ikincisi, FNIR Beyin Aktivitesi İzleme Sisteminin kurulumunu ve dağıtımını göstermek. May paketi, uyarlanmış 3B ortamları tasarlamak ve düzenlemenin yanı sıra bir katılımcının davranışsal performansını izlemek için kullanılabilir.

Bunları göstermek için, tek bir deneyde hem May paketinin hem de FNIR'nin nasıl kullanılacağını göstermek için bir çalışmadan alınan bir alt örnek rapor edilmiştir. Çalışma, bloklu ve rastgele uygulama Emirleri için bilgisayar topuz görevlerinin edinilmesi ve öğrenilmesi sırasında dorsal lateral prefrontal korteksin bilişsel aktivitesinin değerlendirilmesini içerir. FNIR Korteks içindeki hemodinamik tepkilerdeki değişiklikleri izlemek gibi yakın kızılötesi kullanan optik bir beyin izleme tekniğidir.

Serebral hemodinamik ve oksijenasyonun non-invaziv monitörizasyonu ilk olarak 1977 yılında Job Ossy ve meslektaşları tarafından gösterilmiştir. Bu teknoloji, doğal ortamlarda beyin aktivitesini ölçmek için kullanılabilecek taşınabilir, güvenli, uygun fiyatlı, non-invaziv ve minimal müdahaleci izleme sistemlerinin tasarımına izin verir. Kızılötesi ışığa yakın gezici ve saha koşulları, 700 ila 900 nanometre içinde birkaç santimetre dokuya nüfuz edebilir.

Işık dokuya girdiğinde ya emilir ya da dağılır. Absorpsiyon, kromo kuvvetine bağlı olarak hemoglobin gibi ışığı emen moleküller ve hücre zarları ve tabakaları gibi dokunun yapısında su saçılmaları meydana gelir. Tipik bir FNIR ölçümü, ışık kaynaklarına ve dedektörlere sahip bir ölçüm birimi içerir.

Bir ışık kaynağı harekete geçtiğinde, ışık kafa derisi üzerinden içeri girdiğinde, ona nüfuz ettiğinde ve dokuda her yöne hareket ettiğinde ve hareket ettikçe yoğunluğunu kaybettiğinde, ışığın bir kısmı çoklu ardışık saçılma nedeniyle yüzeye geri ulaşır ve dedektör tarafından kaydedilir, dedektöre ulaşan fotonlar aslında muz şeklinde bir hacimde hareket eder. Dedektördeki ölçümler, ışık kaynağı ile dedektör arasındaki bu hacim hakkında bilgi sağlar. Oid adı verilen çift, penetrasyon derinliği, başka bir deyişle, muzun eğriliği, ışık kaynağı ile dedektör arasındaki mesafenin bir fonksiyonudur.

Bu nedenle FNIR sensör geometrisi tasarımda çok önemlidir. Bilişsel görev için yapılan ölçümlere ve prefrontal korteksten yapılan ölçüme bağlı olarak, opto ayrımı genellikle 2,5 santimetre ila üç santimetredir. Bu çalışmada 1000 model FNIR cihazları kullanılmıştır.

Bu, 1990'larda şans ve meslektaşlarının tasarımlarına dayanıyor ve Drexel Üniversitesi Optik Beyin Görüntüleme Laboratuvarı'nda daha da geliştirildi. Bu alet, optoları cilt ile arayüz oluşturmak için liflere veya ışık kılavuzlarına dayanmaz. Bu nedenle, kurulumu daha kolaydır, uzun seanslar için daha rahattır ve hareket artefaktlarına daha az eğilimlidir.

Bununla birlikte, bu sensör, alnın altında bulunan ve saçtan kaynaklanan parazit nedeniyle diğer baş bölgelerinde kullanılamayan dorsal lateral prefrontal korteksin kortikal aktivasyonunu tespit etmek için özel olarak tasarlanmıştır. Çalışmada kullanılan FNIR sensör pedi, 730 nanometre ve 850 nanometrede tutarlı olmayan ışığı parlatan dört ışık yayan diyot içerir. 10 adet foto dedektör ve parlayan LED'ler ile sıralı bir düzende, çevredeki dedektörlerin kullanılmasıyla birlikte 16 ölçüm yeri vardır.

Kutular her taramada örneklenmektedir. Bu, iki farklı dalga boyunun ışık yoğunluğu ölçümünü ve ayrıca ortam ışığı için karanlık bir ölçümü içerir, her ölçüm konumu için toplam üç kanaldır, bu nedenle taramadan kaydedilen toplam 48 kanal vardır. Sensör pedi, nesne tarafının alnının üzerine yerleştirilir.

Biri öznenin solunda ve iki yanında olmalıdır. Deneğin sağ tarafında, sensör kaşların hemen üzerine yerleştirilmeli ve dikey olarak ortalanmalıdır. Hayali dikey simetri çizgisi alnın orta hattından ve ardından burnun içinden geçer.

Sensör pedlerinin merkez çizgisi, alın ve burnun orta çizgisi ile çakışır. Sensör pedi yerleştirildikten sonra, kablolar iki taraftan çekilir ve başın arkasına bağlanır. Kablo klipsle sabitlendiğinde, sensör pedinin cilt ile düzgün bir şekilde bağlandığını ve optos ile cilt arasında herhangi bir çıkıntı veya boşluk olmadığını kontrol etmek çok önemlidir.

Doğru kaplini kontrol etmenin iyi bir yolu, sensör pedinin üzerine biraz basınç uygulamak ve konumun basınçla değişip değişmediğini hissetmektir. Bazen, optoların cilt ile güvenli bir şekilde bağlanmasını sağlamak için FNIR sensörünün üzerine bir kafa bandı, elastik ve/veya tenis bandı gibi sert bir bez yerleştirilebilir. Sensörün konumundan sonra, veri alımı başlatılarak tüm kanallardaki sinyaller doğrulanmalıdır İlk olarak, sensör pedi FNIR donanım kontrol kutusuna bağlanmalıdır.

Cihaz bilgisayara USB kablosu ile bağlanmalı ve her iki sistem de açık olmalıdır. Ardından, sol bölmedeki kısayola tıklayarak bilgisayarda Kobe Studio'yu çalıştırın, mevcut cihazı başlat bağlantısına tıklayın. Ayarlar doğruysa, mesaj bölmesinde cihazın başlatıldığı görüntülenecek ve grafikler yeni alınan sinyalleri gösterecektir.

Sinyal seviyeleri, LED akım ve kazanç ayarlarına bağlıdır. İyi bir kural, bu parametrelerin 700 milivoltun üzerinde ve 4.000 milivoltun altında olmasıdır. Ek olarak, sinyaller sabit olmalıdır.

Çok fazla varyasyon ve ani artışlar, uygun olmayan sensör bağlantısını veya kablo ya da donanım bağlantı sorunlarını gösterebilir. Bazı durumlarda, bir ve iki solda ve 15 ve 16 sağda olmak üzere bir veya iki yan kanal saçın üzerine yerleştirilebilir ve sinyal değerleri çok düşüktür. Analizin ilerleyen bölümlerinde bu kanalları devam ettirebilir ve ortadan kaldırabilirsiniz.

Tek bir dış görünümün farklı optik özellikleri nedeniyle yüksek bireysel farklılıklar olabileceğinden, ayarları her konuya göre ayarlamanız gerekebilir. Önce cihaz ayarlarını değiştirmek için mevcut cihazı durdur'a tıklayın. Ardından sol bölmedeki cihaz özelliklerine tıklayın.

İletişim kutusundaki veri toplama ayarları sekmesine gidin. Önce sinyal değerlerini artırmak isterseniz, LED akım değerini artırın. LED akım değerindeki bir artış, LED'lerin daha parlak parlayacağı anlamına gelir.

Önce sinyal seviyelerini derecelendirmek isterseniz, kazancı azaltın. İlk kazanç değeri tüm vokseller için kullanılır. Değerleri ayarladıktan sonra, kaydet'i tıklatın ve sonra Başlat'ı tıklatın.

Yeni ayarlanmış parametrelerle veri toplamaya başlamak için mevcut cihaz, deneyler sırasında belirli olayları tanımlamak için işaretçiler kullanmak da yaygın ve kullanışlıdır. Manuel ve otomatik olmak üzere iki tür işaretleyici vardır. Manuel işaretçiler, K'nin ana penceresindeki düğme tıklamalarıyla oluşturulur ve zaman etiketlenir ve FNIR verileriyle kaydedilir.

Otomatik işaretleyiciler, cihaz durdurulduğunda otomatik işaretleyicileri almak için harici bir cihazdan veya bilgisayar yazılımından alınır. Sol bölmede bulunan cihaz ayarlarına gidin ve senkronizasyon ayarları sekmesinde kontrol edin, işaretçileri dinleyin. Seri bağlantı noktası, işaretleyici iletişimi için önerilen bir yöntemdir.

Seri bağlantı noktası numarasının bilgisayarda geçerli bir bağlantı noktası numarasına ayarlandığını doğrulayın. Daha sonra, ePrime veya May Suite gibi uyaran yazılımlar, bu bilgisayardaki FNIR verileriyle birlikte alınan, zaman etiketli ve kaydedilen değerlere göre işaretçiler göndermek için gönderilebilir. Ham FNIR Sinyalleri, ışık yoğunluğu olan zaman serisi sinyalleridir.

Verilerdeki gürültü, ham ışığın dönüştürülmesinden önce veya sonra giderilebilir. Yoğunluk. Oksijenasyon değerlerine göre solunum, kalp nabzı ve ekipman gürültüsü gibi fizyolojik olarak ilgisiz verilerin ham FNIR ölçümlerinden çıkarılması gerekir. Kalp atış hızı ile ilgili bileşen genellikle 0,5 hertz civarında veya üzerinde bir zirveye sahiptir ve bu fizyolojik artefaktları ortadan kaldırmak için solunum 0,2 hertz ila 0,4 hertz arasındadır.

Sonlu darbe tepkisi ve doğrusal faz alçak geçiren filtreler kullanılır. Sinyaller, hareket artefaktları tarafından da bozulabilir. FNIR sensör ışık kaynakları ve/veya dedektörleri orijinal takıldıkları yerden kaydığında veya kafa hareketi nedeniyle ciltle temasını kaybettiğinde, FNIR ölçümlerinde beklenmedik ani patlamalar veya ani yükselmeler meydana gelebilir.

Ayrıca, ışık kaynağı cilt ile bağlantısını kaybederse, dedektör ya ona doğru ışık geçemeyeceği için çok düşük değerler ya da cilt yüzeyinden yansıyan ışık nedeniyle aşırı yüksek yoğunluklar ve anlık doygunluk kaydedebilir. Dedektör patlarsa ve cilt ile temasını kaybederse benzer doygunluk etkileri meydana gelebilir. Ortam ışığının sızmasına neden olmak, kafa hareketi, sensör pedine veya ışık kaynaklarına ve dedektörlere uygulanan basınçta daha fazla değişikliğe neden olabilir.

Bu değişiklikler dokuya daha fazla fotonun girmesine izin verebilir, böylece algılanan ışık yoğunluğunu geçici olarak değiştirebilir. Olası hareket artefaktları için verileri görsel olarak incelemenin yanı sıra, süreci otomatikleştirmek ve öznelliği ortadan kaldırmak için giderek artan sayıda hareket artefaktı algılama ve kaldırma algoritması vardır Literatürdeki artefakt kaldırma algoritmaları, basit alçak geçiren ve VAM geçiren filtrelerden dalgacık analizine, bağımsız veya temel bileşen analizinden uyarlanabilir sosisli ve kovboy adam filtreleri gibi optimal filtrelemeye kadar uzanır. Ham FNIR sinyalleri, modifiye edilmiş bira Lambert Yasası kullanılarak bağıl oksijenasyon değişikliklerine dönüştürülür.

Belirli bir giriş dalga boyundaki optik yoğunluk, giriş ışık yoğunluğunun ve çıkış ışık yoğunluğunun logaritmik oranıdır OD ayrıca kromo kuvvetinin konsantrasyonu ve absorpsiyon katsayısı, ışık kaynağının ve dedektörün düzeltilmiş mesafesi ve iki farklı zaman örneğinde aynı giriş ışık yoğunluğuna sahip sabit bir zayıflama faktörü ile ilgilidir. OD'deki fark, yalnızca algılanan ışık yoğunluğu değerleri cinsinden yazılabilir. Tipik olarak, seçilen iki dalga boyu, oksihemoglobin ve deoksihemoglobin emiliminin diğer doku kromoforlarına kıyasla baskın olduğu 700 ila 900 nanometre arasında ve ikisi izo spastikin altında ve üstünde olan ikidir, bu da deoksi ve oksihemoglobin absorpsiyon spektrumlarının birbirini geçtiği yaklaşık 805 nanometredir.

Bu denklem, ikiye iki matrisin anlamlı olmaması durumunda konsantrasyonları çözmek için ayarlanabilir. Oksijenli ve oksijensiz hemoglobin değerlerinin nispi değişikliklerinden sonra hesaplanır. Bir sonraki adım, kullanılan deneysel protokole ve bilişsel göreve bağlı olarak özellikleri çıkarmaktır.

Özellik çıkarma, en yaygın olarak veri miktarını azaltmak ve istatistiksel analiz kullanarak farklı bilişsel görevler, denek grupları ve anatomik konumlar arasında karşılaştırmalar yapmak için kullanılır. Yaygın olarak kullanılan özellikler, oksijenli ve oksijensiz hemoglobinin maksimum minimum ortalama veya orta değerini ve minimum veya maksimuma ulaşılana kadar geçen süre olan reaksiyon süresini içerir. Bu özellikler, tek deneme paradigmalarının kullanılması yoluyla elde edilen belirli bilişsel uyaranlara karşı uyarılmış bir hemodinamik yanıt içinde veya blok deneme tasarımları ve paradigmaları aracılığıyla uygulanan belirli koşullara karşılık gelen veri dönemi veya veri bloğu ile çıkarılabilir.

Mayıs paketi: Her biri deneyin belirli bir aşamasına yönelik üç bileşenden oluşur. Tasarım, deney ve analiz. Maze Maker, kullanıcının deneysel protokolün her aşaması için kolayca bir 3B ortam tasarlamasına olanak tanır.

Dakikalar içinde basit ortamlar oluşturulabilir. Önce zemin alanını tanımlayın ve ardından labirentin sınırlarını tanımlamak için duvar aracını kullanın. Son olarak, bir konu başlangıç pozisyonu yerleştirin ve ardından alandan çıkın.

Kaydettikten sonra, hızlı çalıştırma aracı ortamı hemen test etmek için kullanılabilir. Belirli bir deneysel tasarımın gereksinimlerini karşılamak için daha karmaşık ortamlar oluşturulabilir. Ortamlar, etkileşimli nesnelerin, aydınlatma kontrollerinin ve tekstüre etmenin tanıtılmasıyla özelleştirilebilir.

Labirent Listesi Oluşturucu'yu kullanarak, deneysel prosedürler olarak kullanılmak üzere belirli labirent kombinasyonlarını ve kullanıcı mesajlarını birleştiren Mel dosyaları oluşturulabilir ve kaydedilebilir. Masis işlevselliği, belirli deneysel tasarım seviyelerini gerçekleştirmek için kullanılabilir, bir storyboard olarak artan veya randomize zorlukta veya deneysel seviyelere karşı kontrol ile düzenlenebilir. Deneyin bireysel denemeleri, Maze Walker programı kullanılarak yürütülür.

Maze Walker'daki ayarları değiştirmek, kullanıcıların deneyin koşullarını daha fazla belirlemesine olanak tanır. Kontrol, klavye, fare ve joystick dahil olmak üzere farklı cihazlardan gelen girişi kabul edecek şekilde değiştirilebilir. Harici cihazlar, Maze Walker ile iki yönlü iletişim kurabilir, bilgi toplayabilir veya ortamdaki değişiklikleri tetikleyebilir.

Cihaz iletişimi, T-C-P-I-P veya seri kablo üzerinden gerçekleştirilebilir ve E-E-G-F-M-R-I ve FNIR dahil olmak üzere çok çeşitli cihazlarla arayüz oluşturabilir. Oturumlar sırasında, mais Walker, oturum sırasında meydana gelen herhangi bir olayla birlikte konu hareketini günlüğe kaydederdi. Maze Analyzer programı ile MACE dosyaları, inceleme için kaydedilmiş bir kullanıcı yolu ile görüntülenebilir.

Analize yardımcı olmak için farklı yollar üst üste bindirilebilir ve farklı denemelerle ilgili istatistiksel bilgiler hesaplanabilir. Ek olarak, toplanan bilgiler ek işlemler için Excel veya MATLAB'a aktarılabilir. Bilişsel Repertuarımız, sanal uzamsal navigasyon, labirentler, beyin aktivasyonu dahil olmak üzere çeşitli görevlerin kullanılmasıyla erişilebilen çok çeşitli işlevler ve yetenekler içerir Frontal korteksteki kalıplar, başlangıçtaki yeni görev performansından farklıdır, uygulamadan sonra ve akılda tutma sırasında.

FNIR'i kullanarak ve prefrontal kortekse odaklanarak, PFC'nin işlevinden, özellikle yürütme işlevinden, eylemdeki bilişsel işlevin düzenlenmesinden, problem çözme görevleri sırasında PFC'nin kullanımından ve çalışma belleğinde birden fazla öğeyi korurken daha üst düzey yapıların kullanımından yararlanıyoruz. Birden fazla benzer görevi öğrenirken uygulamanın organizasyonu, bağlamsal girişim Etkisi adı verilen bir öğrenme olgusudur. Bağlamsal müdahalenin etkileri, bireyler farklı uygulama programlarında birden fazla görev edindiğinde belirgindir.

Öğrenilecek görevler sıralı olmayan, öngörülemeyen bir sırayla sunulduğunda yüksek bağlamsal girişim yaratılır. Düşük bağlamsal girişim bloğu uygulaması, öğrenilecek görevler öngörülebilir bir sırayla sunulduğunda oluşturulur. Her biri, Pazartesi, Çarşamba ve Cuma olmak üzere üç gün boyunca üç labirentin her birinde 315 satın alma denemesi, 105 deneme gerçekleştirdi.

Takip eden Pazartesi günü, satın almayı takip eden 72 saat boyunca, rastgele bir sırayla 30 saklama ve 20 aktarım denemesi gerçekleştirildi. PFC aktivitesi, 16 opto bölgesi için tüm aşamalarda izlendi. FNIR'e bağlı ölçümlerin kullanılması, labirentler için ortalama oksijenli, hemoglobin ve toplam zaman, yol, uzunluk ve ortalama hızın davranışsal ölçümlerindeki göreceli değişiklikleri içeriyordu.

Davranış sonuçları, her iki uygulama sırası için de labirent süresi için monotonik bir azalma eğilimi olduğunu, katılımcıların pratik yaptıkça labirenti daha kısa sürelerde tamamladıklarını ve bunun davranışsal öğrenme değerlendirmeleri için beklendiğini göstermektedir. Ek olarak, labirent hızı, katılımcıların labirentte gezinme hızı pratik ile artar. Yine, bu sonuçlar için öğrenme çıkarımları olarak zaman içinde davranışsal ölçümlerde bir iyileşme beklenmektedir.

Daha kolay aktarım görevi için her aktarım görevi için rastgele ve blok uygulamasının yan yana karşılaştırması vardır. Dört blok uygulaması rastgele uygulamadan daha iyi performans göstersin. Bununla birlikte, daha zor transfer görevi olan beşinci labirent için, rastgele uygulama, oksijenli ortalamayı engellemekten daha üstündü.

Uygulama denemeleri sırasında hemoglobin konsantrasyonu değişiklikleri, bloke edilen sıranın rastgele sıraya kıyasla daha yüksek beyin aktivasyonu gerektirdiğini göstermektedir. Ek olarak, engellenmiş düzen öğrenimi için bir uygulama sırası içinde karşılaştırıldığında, transfer aşamasında olduğu gibi yeni bir görev daha yüksek beyin aktivasyonu gerektiriyordu. Zaten öğrenilen görevler için uygulama sırasının farklı olduğu göz önüne alındığında.

Görevi engellenmiş bir sırayla öğrenen katılımcı için, bu tabakalı rastgele uygulama sırası, görevi gerçekleştirmek için ek çaba ve bilişsel kaynaklar gerektirecek kadar yeni olabilir. Ayrıca, rastgele uygulama sırası için, nöral aktivasyonun transfer aşaması, tutma aşamasından daha yüksek değildi. Sonuç olarak, bu keşif çalışması, mekansal navigasyonda öğrenmenin nörodavranışsal yönlerini incelemek için May paketi ve FNIR'in kullanımını göstermiştir.

May Suite, kullanıcı dostu bir grafik arayüz ile basit 3D ortamların tasarlanmasını ve uygulanmasını sağlar ve konu içi veya konu karşılaştırmaları için davranışsal ölçümleri otomatik olarak kaydeder. FNIR, beyin aktivasyonunu incelemek için klinik laboratuvarda ve doğal ortamlarda kullanılan taşınabilir, güvenli ve invaziv olmayan bir beyin izleme aracıdır. Umarız bu sunum bu araçları açıklamada yardımcı olmuştur.

Deneylerinizde iyi şanslar.