इन्फ्रारेड स्पेक्ट्रोस्कोपी के पास MazeSuite और कार्यात्मक का उपयोग करने के लिए सीखने के स्थानिक नेविगेशन में अध्ययन

Published 10/08/2011
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Neuroscience
 

Summary

MazeSuite एक पूरा करने के लिए तैयार करते हैं, वर्तमान और नौवहन और स्थानिक प्रयोगों का विश्लेषण toolset है. कार्यात्मक लगभग अवरक्त (fNIR) स्पेक्ट्रोस्कोपी एक ऑप्टिकल ब्रेन इमेजिंग तकनीक है कि मस्तिष्क में रक्त oxygenation में परिवर्तन के noninvasive और पोर्टेबल निगरानी के लिए सक्षम बनाता है. इस कागज एक संज्ञानात्मक प्रसंस्करण सीखने प्रतिमान भीतर MazeSuite और fNIR के सामूहिक उपयोग सार.

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

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Abstract

Protocol

एक संपादन में भूलभुलैया (MazeMaker) वातावरण, एक मॉड्यूल / दृश्य प्रतिपादन (MazeWalker), और अंत में एक विश्लेषण और पथ दृश्य उपकरण (MazeAnalyzer) के निर्माण कार्यक्रम, भूलभुलैया सुइट तीन मुख्य आवेदन के होते हैं. निम्नलिखित वर्गों MazeSuite के उपयोग का वर्णन और अधिक जानकारी के तीन अनुपूरक वीडियो में उपलब्ध हैं, एक प्रत्येक MazeSuite मॉड्यूल के लिए.

1. डिजाइनिंग mazes

भूलभुलैया सुइट के भीतर MazeMaker आवेदन, बस उन्हें एक दो आयामी (2 डी) एक विहंगम दृष्टि से कैनवास पर ड्राइंग द्वारा तीन आयामी (3 डी) वातावरण बनाने की अनुमति देता है. दीवारों और फर्श माउस क्लिक द्वारा तैयार किया जा सकता है निर्देशांक संकेत मिलता है, उपयोगकर्ताओं और 3 डी वस्तु फ़ाइलें आयात या स्थिति, अभिविन्यास, रंग, बनावट, और रोशनी के रूप में भूलभुलैया के भीतर वस्तुओं के गुणों को संपादित कर सकते हैं.

भूलभुलैया शुरू और अंत क्षेत्रों एक मध्यांतर अवधि के रूप में अन्य बाहर मापदंड के अलावा में सौंपा जा सकता है. Separaते पाठ संदेश भी प्रत्येक बाहर निकलें हालत के लिए एक भागीदार को सूचित करने के लिए प्रदर्शित किया जा सकता है. डिजाइन चरण के दौरान, mazes MazeMaker भीतर 'जल्दी रन' समारोह का उपयोग करके परीक्षण किया जा सकता है.

कार्यात्मक इमेजिंग अध्ययन के लिए, प्रतिभागियों को आम तौर पर दोहराया परीक्षण के साथ कार्यों की एक श्रृंखला का प्रदर्शन करने के लिए कहा जाता है. दोहराया परीक्षण के इस परीक्षण की सुविधा, MazeMaker भूलभुलैया सूची फाइलें, जो एक प्रयोगात्मक सत्र के लिए mazes और पाठ संदेशों की सूची को हल कर रहे हैं बना सकते हैं. यह महत्वपूर्ण है कि प्रयोग के लिए भूलभुलैया सूची फ़ाइल तैयार है और प्रयोग के दिन से पहले अच्छी तरह से पायलट परीक्षण किया है.

और MazeMaker साथ वातावरण का उपयोग विकास के लिए एक सरसरी ट्यूटोरियल - MazeMaker अनुपूरक वीडियो द्वितीय 'में प्रदान की जाती है.

2. fNIR सेटअप और fNIR सेंसर पैड रखने

FNIR बॉक्स की तैयारी

  1. वहाँ दो fNIR बॉक्स के पीछे केबल connectors हैं. एक स्लॉटयूएसबी कनेक्शन के लिए और अन्य कनेक्शन शक्ति कॉर्ड के लिए है.
  2. यूएसबी केबल के माध्यम से एक पीसी या लैपटॉप है कि डाटा अधिग्रहण के लिए इस्तेमाल किया जाएगा fNIR डिवाइस बॉक्स कनेक्ट.
  3. बिजली उपकरण अनुकूलक कनेक्ट और स्विच पर बारी है.
  4. रिबन केबल fNIR बॉक्स के साथ सेंसर पैड से कनेक्ट करने के लिए प्रयोग किया जाता है.
    1. सेंसर पैड घरों प्रकाश स्रोत (एलईडी) और फोटो डिटेक्टरों.
    2. एलईडी 730nm और 850nm तरंगदैर्य कि deoxygenated और ऑक्सीजन हीमोग्लोबिन द्वारा मुख्य रूप से अवशोषित कर रहे हैं, और क्रमशः इस प्रकार जैविक ऊतक के माध्यम से प्रवेश कर सकते हैं पर अवरक्त प्रकाश फेंकना.

सेंसर पैड रखकर

  1. भागीदार पूछो माथे से सेंसर नियुक्ति से पहले उनके बाल उठा. भौहें बस के ऊपर सेंसर पट्टी रखें. सेंसर के बीच समरूपता के ऊर्ध्वाधर अक्ष है कि नाक के माध्यम से भी गुजरता के साथ मैच
  2. सेंसर प्रेसमाथे के खिलाफ मजबूती से पैड और एक क्लिप का उपयोग करने के लिए केबल सिर के पीछे एक साथ पकड़. हालांकि सख्ती से आवश्यक नहीं है, सिर को कपड़े में लपेटकर या टेनिस bandana सेंसर पैड को सुरक्षित करने के लिए सिफारिश की है.
  3. माथे पर सेंसर पैड रखने पर, fNIR बॉक्स के लिए रिबन केबल के दोनों सिरों देते हैं. रिबन केबल 'मैं' और 'इसी' मैं 'और' द्वितीय 'डिवाइस पर connectors साथ रिबन केबल के द्वितीय पक्षों' मेल द्वारा संलग्न होना चाहिए.

डेटा संग्रह के लिए COBI स्टूडियो सॉफ्टवेयर शुरू

  1. संज्ञानात्मक ऑप्टिकल ब्रेन इमेजिंग (COBI) मुख्य विंडो खोलने के डेस्कटॉप पर Studio13 आइकन पर क्लिक करें.
  2. कार्यक्रम डेटा संग्रह और दृश्य के लिए कुछ पूर्व निर्धारित सेटिंग्स के साथ आ जाएगा.
  3. यह महत्वपूर्ण है की जाँच करने और डाटा अधिग्रहण मानकों की पुष्टि करने के लिए और डिवाइस सेटिंग्स संवाद में (मार्कर तुल्यकालन) ट्रिगर अगर जरूरत है.
  4. COBI स्टूडियो स्वचालित रूप से सभी संबंधित डेटा फ़ाइलों के नाम कर सकते हैं "अगर EXPERiment मोड नया प्रयोग "जादूगर" की मदद से सक्रिय है ".
  5. डेटा फ़ोल्डर में फ़ाइलों के 3 प्रकार बनाया जाएगा: (* निर.) डेटा के लिए fNIR, (MRK *) और मार्कर डेटा के लिए प्रयोग सत्र के प्रवेश के लिए (*. Txt).

3. प्रयोग चल रहा है: mazes प्रतिपादन

डिवाइस की स्थापना और fNIR डाटा अधिग्रहण शुरू

  1. एलईडी ड्राइव वर्तमान कैसे उज्ज्वल प्रत्येक एलईडी चमकता को परिभाषित करता है. एलईडी ड्राइव वर्तमान के लिए डिफ़ॉल्ट मान 20mA है. यह मान त्वचा pigmentation और भागीदार की अन्य विशेषताओं के आधार पर परिवर्तन हो सकता है. रेंज एलईडी वर्तमान के लिए सुझाव है 5mA के बीच 20mA
  2. सभी चैनलों के लिए प्रारंभिक लाभ के लिए डिफ़ॉल्ट मान 20 है. लाभ के लिए सुझाव मान 1,5,10,15,20 हैं.
  3. 'शुरू वर्तमान डिवाइस' लिंक पर क्लिक करें, और संकेत गुणवत्ता की जांच. यदि कच्चे तीव्रता मूल्यों COBI 4000 दृष्टिकोण में दिखाया या नीचे 1000, 'स्टॉप डिवाइस' क्लिक करें, और वर्तमान एलईडी ड्राइव और डिवाइस समायोजितलाभ जब तक उपयुक्त मान प्राप्त कर रहे हैं. कम संकेत परिस्थितियों में, एलईडी डिवाइस लाभ में वृद्धि से पहले मौजूदा अभियान को बढ़ा सकते हैं. संतृप्त संकेत परिस्थितियों के के तहत एलईडी ड्राइव वर्तमान को कम करने से पहले डिवाइस लाभ कम. एक बार संकेत गुणवत्ता स्वीकार्य है, चरण 4 पर जारी है.
  4. आधारभूत शुरू करो. इस डेटा के 10 सेकंड इकट्ठा करने और आधारभूत के रूप में यह एक संशोधित बीयर Lambert ऑक्सी और 8 डिओक्सी हीमोग्लोबिन के लिए एकाग्रता परिवर्तन की गणना करने के लिए सेट समीकरण में उपयोग होगा.
  5. आधारभूत पूरा चलो (10-20 सेकंड लग सकते हैं)
  6. प्रारंभ रिकॉर्डिंग 'पर क्लिक करें. यह सभी डेटा की बचत शुरू कर देंगे. प्रयोग प्रोटोकॉल इस के बाद शुरू कर देना चाहिए.
  7. Experimenter प्रयोग सत्र के दौरान मैनुअल मार्करों जोड़ने के लिए 'ऐड पुस्तिका मार्कर' बटन दबाने मैनुअल मार्कर स्क्रीन के निचले बाएँ कोने में स्थित मेनू का उपयोग करके कुछ घटनाओं को निरूपित करने के लिए चुन सकता है.
  8. भूलभुलैया सुइट शुरू दृश्य stimuli वर्तमान.

USIएनजी mazes प्रस्तुत करना MazeWalker

  1. मेनू से शुरू में MazeWalker भागो> भूलभुलैया सुइट> MazeWalker
  2. 'सीरियल पोर्ट सक्रिय' मेनू में से उन्नत तहत> सीरियल पोर्ट विकल्प का चयन करके मार्कर तुल्यकालन पर चालू. सुनिश्चित करें कि सही COM पोर्ट पते का चयन किया है.
  3. भूलभुलैया सूची फ़ाइल (कि MazeMaker द्वारा बनाया गया था) का चयन करें, और भी इस सत्र के लिए नई लॉग फ़ाइल के लिए नाम का चयन करें. नाम या भागीदार संख्या वॉकर क्षेत्र में दर्ज किया जा सकता है. वैकल्पिक autolog करने के लिए स्वचालित रूप से एक मैन्युअल रूप से लॉग फ़ाइल निर्दिष्ट करने के बजाय समय मोहरदार लॉग फ़ाइल रिकॉर्ड करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है.
  4. क्लिक प्रक्रिया आरंभ करने के लिए 'स्टार्ट'. वीडियो सेटिंग्स, प्रोटोकॉल के आधार पर पूर्ण स्क्रीन चलाने या विंडोड मोड में कर सकते हैं.

4. विषय पथ Visualizing

MazeAnalyzer का प्रयोग, शोधकर्ता और भूलभुलैया और लॉग इन फ़ाइलों से प्रतिभागी पथ भूलभुलैया कल्पना कर सकते हैं. इसके अतिरिक्त, एक सारांश सहित रिपोर्टकुल पथ लंबाई और प्रत्येक भूलभुलैया को पूरा करने के लिए समय सरसरी व्यवहार के उपाय के रूप में उत्पादित कर रहे हैं. लॉग फ़ाइलों millisecond रास्ता है कि एक विषय के रूप में विषय के दृश्य वेक्टर और वस्तुओं के साथ बातचीत के रूप में अच्छी तरह से कूच के बारे में समय संकल्प में जानकारी होती है.

एक ट्यूटोरियल वीडियो अनुपूरक वीडियो मैं - MazeAnalyzer 'में प्रदान की जाती है और परिणाम खंड में वर्णित व्यवहार मेट्रिक्स उत्पादन के तरीकों के साथ साथ है MazeAnalyzer बुनियादी कार्यशीलता के उपयोग का वर्णन करता है.

5. प्रसंस्करण fNIR डेटा और विश्लेषण

शोर हटाने डेटा प्रसंस्करण के लिए पहला कदम है. शोर के सूत्रों का कहना है शामिल हैं 1) प्रमुख आंदोलन 2) दिल की दर और respirations और 3) साधन और पर्यावरण से संबंधित शोर के रूप में शारीरिक संकेतों.

प्रमुख आंदोलन और fNIR डिटेक्टरों बदलाव त्वचा के साथ संपर्क खो, उन्हें करने के लिए उजागर हो सकता है:) 1 परिवेश प्रकाश) 2 प्रकाश सीधे fr उत्सर्जितओम fNIR स्रोतों, या 3) प्रकाश त्वचा से परिलक्षित, प्रांतस्था में ऊतकों से परिलक्षित किया जा रहा बजाय. गति artifact के इस प्रकार आसानी से पहचानने योग्य है क्योंकि यह fNIR डेटा में अचानक, बड़े spikes का कारण बनता है. सिर आंदोलन का एक और अधिक सूक्ष्म artifact मस्तिष्क रक्त पर गुरुत्वाकर्षण के प्रभाव की वजह से है. रैपिड सिर आंदोलन रक्त की ओर ले जाने के लिए (या दूर) क्षेत्र पर नजर रखी जा रही है, तेजी से बढ़ रही है (या कम) डेटा की एक सहवर्ती skewing के साथ रक्त की मात्रा में पैदा कर सकते हैं. चूंकि गति artifact के इस प्रकार की गतिशीलता एलईडी "पॉप" वे वास्तविक hemodynamic मस्तिष्क सक्रियण के कारण प्रतिक्रिया के साथ भ्रमित किया जा सकता है की तुलना में धीमी गति से कर रहे हैं. इसलिए, fNIR डेटा से गति artifact हटाने एक महत्वपूर्ण और आवश्यक कदम है अगर fNIR प्राकृतिक 16 वातावरण में मस्तिष्क निगरानी तकनीक के रूप में तैनात किया जा रहा है.

दिल (0.5 हर्ट्ज से अधिक) की दर और श्वसन (0.2 हर्ट्ज से अधिक) के रूप में शारीरिक संकेतों घंटे की तुलना में उच्च आवृत्ति पर्वतमाला में हैंemodynamic प्रतिक्रियाएं, इस प्रकार, वे 0.1-.15 हर्ट्ज 9 के बीच कट ऑफ आवृत्ति के साथ एक रैखिक चरण कम पास एफआईआर फिल्टर का उपयोग कर समाप्त किया जा सकता है.

साधन और पर्यावरण शोर (डीसी) दिन के उजाले और कमरे प्रकाश (60Hz) या एक कंप्यूटर मॉनीटर (60-75Hz) से प्रकाश के रूप में इस तरह के परिवेश प्रकाश के कारण उत्पन्न कर सकते हैं. यह सुझाव दिया है कि शोर के इस प्रकार को खत्म करने का सबसे अच्छा तरीका करने के लिए प्रयोगात्मक पर्यावरण और डाटा अधिग्रहण के अनुसार तैयार है. एक अनुरूप कम पास फिल्टर (फिल्टर विरोधी aliasing) fNIR आवृत्ति रेंज नमूना पर उच्च आवृत्ति शोर की तह समाप्त बॉक्स में कार्यान्वित किया गया है.

वहाँ कई उन्नत शोर कटौती उपलब्ध एल्गोरिदम कि 17-20 संकेत के विभिन्न विशेषताओं का उपयोग कर रहे हैं. लेकिन अगर एक विषय या सत्र अगर डेटा irrecoverable (यानी संतृप्त) बाहर रखा जा सकता है.


चित्रा 1.

fNIR कच्चे संकेतों प्रकाश तीव्रता माप (चित्रा 1 देखें) कर रहे हैं. दो तरंगदैर्य पर ऑप्टिकल घनत्व परिवर्तन (ओवर ड्राफ्ट) को मापने के द्वारा, ऑक्सी एचबी और deoxy एचबी के सापेक्ष परिवर्तन बनाम समय संशोधित बीयर Lambert 21-23 कानून का उपयोग कर प्राप्त किया जा सकता है. आयुध डिपो (λ) के एक विशिष्ट इनपुट तरंगदैर्ध्य पर इनपुट प्रकाश (मैं) में तीव्रता और उत्पादन (असंसूचित) प्रकाश तीव्रता (मैं) के logarithmic अनुपात है. आयुध डिपो भी एकाग्रता (ग) और chromophores (ई) के विलुप्त होने के गुणांक, प्रकाश स्रोत और डिटेक्टर के बीच सही दूरी (घ), प्लस एक क्षीणनांक कारक (G) से संबंधित है.
1 समीकरण

दो अलग अलग समय के उदाहरणों में में ही मैं और आधारभूत (मैं आराम) के दौरान और कार्य (मैं परीक्षण), wavelen के लिए आयुध डिपो में अंतर के प्रदर्शन के दौरान प्रकाश की तीव्रता का पता चलाgth λ
2 समीकरण

दो विभिन्न तरंगदैर्य पर आयुध डिपो मापने देता
3 समीकरण

यह समीकरण सेट सांद्रता के लिए हल किया जा सकता है अगर 2x2 मैट्रिक्स गैर विलक्षण है. आमतौर पर, मैं दो तरंग दैर्ध्य चुना जाता है) 700 900nm भीतर जहां ऑक्सी एचबी और deoxy एचबी के अवशोषण के प्रमुख के रूप में अन्य ऊतकों chromophores, और ii की तुलना) नीचे और isosbestic बिंदु से ऊपर (~ 805nm डिओक्सी के अवशोषण जहां spectrums और oxy एचबी एक दूसरे के पार) या तो डिओक्सी एचबी या ऑक्सी एचबी अवशोषण में परिवर्तन पर ध्यान केंद्रित करने के लिए, क्रमशः. fNIR इस अध्ययन में इस्तेमाल साधन 730nm और 850nm तरंगदैर्य कार्यरत हैं.

अंत में, मार्कर (समय तुल्यकालन संकेतों) का उपयोग, / आधारभूत आराम और कार्यों की अवधि के लेबल और oxygenation डेटा से सुविधाओं का चयन करें मतलब, मिनट और जैसे निकाले जाते हैंअधिकतम मान. COBI स्टूडियो दोनों कच्चे प्रकाश तीव्रता माप और गणना oxygenation (संशोधित बियर lambert कानून का उपयोग करते हुए) मान पाठ आधारित फ़ाइलों के रूप में के रूप में अच्छी तरह से समय तुल्यकालन फ़ाइलें (मार्कर) बचाता है. COBI स्टूडियो भी परिमित आवेग प्रतिक्रिया कम पास या बैंड पास फिल्टर जैसे शोर हटाने के तरीकों को लागू करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है. आउटपुट फाइल में इस तरह के रूप में आम विश्लेषण सॉफ्टवेयर (Matlab, एक्सेल, एसपीएम और SPSS) या ऐसे 24 fnirSoft के रूप में आगे की प्रक्रिया के लिए समर्पित विश्लेषण सॉफ्टवेयर निर्यात किया जा सकता है.

6. प्रतिनिधि परिणाम:

fNIR सिग्नल उदाहरण

दो तरंगदैर्ध्य घटकों के साथ एक ही माप स्थान (730nm और 850nm) से 2-5 पूर्व निर्धारित fNIR कच्चे संकेतों आंकड़े अलग से दिखाया गया है. चित्रा 2 एक वैध और स्वीकार्य संकेत युग का प्रतिनिधित्व करता है जबकि चित्रा 3 और 4 अस्वीकार्य हैं और त्याग किया जाना चाहिए. चित्रा 5 कच्चे संकेत है कि गति artifact के साथ दूषित किया गया था प्रस्तुत करता है और साफ या डिस्क की जरूरत हैarded.

चित्रा 2
चित्रा 2 एक अच्छा fNIR कच्चे संकेत नमूना

चित्रा 3
चित्रा 3 एक बुरा fNIR कच्चे संकेत नमूना जहां 850nm चैनल संतृप्त है.

चित्रा 4
चित्रा 4 एक बुरा fNIR कच्चे संकेत नमूना जहां वहाँ हार्डवेयर की समस्या है या केबल कनेक्टिविटी समस्या है.

चित्रा 5
चित्रा 5 एक बुरा fNIR कच्चे संकेत नमूना जहां गति कलाकृतियों हैं.

अध्ययन प्रोटोकॉल

सीखने का आकलन सबसे अच्छा प्रतिधारण (यानी, स्मृति) और हस्तांतरण (यानी, generalizability) परीक्षण उदाहरण हैं. हमारे अध्ययन में, तीन mazes (maze2 maze1, और maze3) थे105 परीक्षणों तीन दिन भर में प्रत्येक के एक कुल के लिए अधिग्रहण के चरण के दौरान अभ्यास किया. दो स्थितियों, यादृच्छिक अभ्यास क्रम (RND) और अवरुद्ध अभ्यास क्रम (BLK) 6 चित्रा में संक्षेप हैं. दो विषयों के चार दिन के अध्ययन के लिए स्वेच्छा से. 4 वें दिन, 10 प्रतिधारण परीक्षणों प्रत्येक भूलभुलैया के लिए आयोजित किया गया है, और mazes एक यादृच्छिक क्रम में प्रस्तुत किए गए. दो उपन्यास mazes (maze4 और maze5) बनाया गया था कि अतिरिक्त गलियारों और मूल रूप से अभ्यास mazes से अलग शुरू और अंत अंक था. विषय के दो नए mazes में से प्रत्येक के लिए दस परीक्षण पूरा कर लिया है. इन mazes एक हस्तांतरण चरण का गठन, और सभी के लिए एक यादृच्छिक क्रम में प्रस्तुत किया गया. स्थानांतरण चरण mazes के लिए किस हद तक प्रत्येक विषय के लिए उनके सीखने और अधिग्रहण mazes के साथ अभ्यास सामान्यीकरण करने में सक्षम था निर्धारित करने के लिए इस्तेमाल किया गया.

चित्रा 6
चित्रा 6 प्रतिनिधि प्रयोग प्रोटोकॉल रूपरेखा.

अध्ययन व्यवहार परिणाम

निम्नलिखित 9 के माध्यम से 7 आंकड़े, प्रत्येक दिन भर में विषयों की औसत विशेषता मूल्यों (पथ लंबाई, पूरा का कुल समय और वेग) प्रदर्शित करते हैं. सबसे पहले, से maze2 maze1, और maze3 परिणाम दोनों RND और BLK अभ्यास के लिए सूचीबद्ध हैं. अगले, maze4 और maze5 परिणाम अवरोधित अभ्यास परिणाम बनाम यादृच्छिक की तुलना करने के लिए सूचीबद्ध हैं. सभी त्रुटि सलाखों मतलब (SEM) के मानक त्रुटि हैं.

7 चित्रा
7 चित्रा RND अधिग्रहण और प्रतिधारण कुल पथ लंबाई, पूरा करने और औसत वेग के कुल समय सहित कार्यों के लिए व्यवहार प्रदर्शन सारांश अभ्यास.

चित्रा 8
चित्रा 8 BLK अभ्यास व्यवहार अधिग्रहण और प्रतिधारण कार्यों के लिए प्रदर्शन कुल पथ लंबाई सहित सारांश, पूरा का कुल समय.और औसत वेग.

9 चित्रा
9 व्यवहार BLK के प्रदर्शन की तुलना बनाम RND अभ्यास कुल पथ लंबाई, पूरा करने और औसत वेग के कुल समय सहित हस्तांतरण कार्यों के लिए चित्रा.

अध्ययन fNIR परिणाम

आधारभूत से ऑक्सीजन हीमोग्लोबिन एकाग्रता परिवर्तन प्रत्येक व्यक्ति मार्कर MazeWalker (शुरू और प्रत्येक भूलभुलैया का अंत इंगित करता है) से प्राप्त डेटा का उपयोग कर भूलभुलैया के समय पाठ्यक्रम पर औसत थे. बड़ा परिमाण एकाग्रता परिवर्तन क्षेत्रीय मस्तिष्क सक्रियण के उच्च स्तर का प्रतिनिधित्व करने के लिए लिया जाता है. सक्रियण के एक उच्च स्तर दोनों BLK अभ्यास के लिए बनाए रखने और हस्तांतरण के कार्यों के लिए RND से अभ्यास की तुलना में के दौरान मनाया गया. स्थानांतरण कार्य के दौरान, सक्रियण के एक उच्च स्तर BLK अभ्यास के तहत के रूप में देखा गया था RND अभ्यास (10 आंकड़ा देखें) के साथ तुलना.

BLK अभ्यास विषय के लिए स्थानांतरित करने के लिए,परीक्षणों प्रतिधारण परीक्षणों की तुलना में उच्च सक्रिय करने की आवश्यकता है. RND अभ्यास के विषय के लिए, सक्रियण स्तर नहीं हस्तांतरण और प्रतिधारण कार्यों के लिए अलग BLK अभ्यास के विषय के रूप में करने का विरोध किया (चित्रा 11 देखें).

10 चित्रा
10 चित्रा औसत ऑक्सी एचबी BLK बनाम RND अभ्यास के लिए दोनों प्रतिधारण (बाएं) कार्यों और हस्तांतरण कार्यों (दाएं) के लिए एकाग्रता में परिवर्तन की तुलना.

11 चित्रा
11 चित्रा औसत ऑक्सी एचबी दोनों BLK (बाएं) और RND अभ्यास (दाएं) के लिए अवधारण बनाम हस्तांतरण कार्यों के लिए एकाग्रता में परिवर्तन की तुलना.

Discussion

मानव मस्तिष्क में prefrontal प्रांतस्था (पीएफसी) के विचारों और आंतरिक लक्ष्य के संबंध में कार्रवाई के समन्वय पर संज्ञानात्मक नियंत्रण की सुविधा. विशेष रूप से, पूर्वकाल / dorsolateral पीएफसी कार्य प्रबंधन, नियोजन और स्थानिक नेविगेशन 25 जैसे उच्च संज्ञानात्मक कार्यों में मध्यस्थता करने के लिए जाना जाता है. fNIR एक पोर्टेबल, सुरक्षित और noninvasive मस्तिष्क निगरानी उपकरण है कि नैदानिक ​​प्रयोगशाला, और प्राकृतिक सेटिंग में इस्तेमाल किया गया है मस्तिष्क सक्रियण का अध्ययन है. इस खोजपूर्ण अध्ययन भूलभुलैया सूट और स्थानिक नेविगेशन के neurobehavioral पहलुओं का अध्ययन करने के लिए fNIR के उपयोग का प्रदर्शन किया. इस खोजपूर्ण अध्ययन में, MazeSuite मंच dorsolateral पीएफसी में स्थानिक नेविगेशन के neurobehavioral पहलुओं का अध्ययन करने के लिए और इन दो उपकरणों के संयोजन का प्रदर्शन fNIR के साथ संयोजन के रूप में प्रयोग किया जाता है.

MazeSuite एक प्रयोगात्मक डिजाइन, प्रस्तुति और विश्लेषण मंच है. यह और सरल 3 डी वातावरण के निर्माण आवेदन के लिए सक्षम बनाता हैएक उपयोगकर्ता के अनुकूल ग्राफिकल इंटरफ़ेस के साथ बयान और स्वचालित रूप से विषय भीतर या विषय तुलना में व्यवहार उपायों के लिए रिकॉर्ड है. MazeSuite वातावरण की प्रस्तुति, एक साथ समय सिंक्रनाइज़ fNIR का माप एक व्यावसायिक रूप से उपलब्ध है, पोर्टेबल, निरंतर तरंग fNIR (1000 Imager, fNIR डिवाइसेज, LLC) प्रणाली और COBI स्टूडियो 15 सॉफ्टवेयर का उपयोग कर लिया गया है. के दौरान fNIR पहले एक सुरक्षित और प्रभावी मस्तिष्क सक्रियण 7,11 के अध्ययन के लिए नैदानिक ​​प्रयोगशाला, और प्राकृतिक सेटिंग्स में noninvasive मस्तिष्क निगरानी उपकरण के रूप में स्थापित किया गया गया है और इस अध्ययन में इस्तेमाल करने के लिए संज्ञानात्मक स्थानिक नेविगेशन कार्यों के दौरान प्रासंगिक हस्तक्षेप के साथ जुड़े प्रतिक्रियाओं की जांच.

अभ्यास क्रम प्रासंगिक हस्तक्षेप के प्रभाव की जांच करने के लिए, विषयों या तो एक कम (BLK) हस्तक्षेप या उच्च (RND) हस्तक्षेप अभ्यास आदेश के साथ प्रस्तुत किए गए. ये अलग अभ्यास कार्यक्रम के लिए बहु सीखने के प्रभाव का परीक्षण करने के लिए इस्तेमाल किया गयामिसाल आभासी अधिग्रहण, प्रतिधारण, और हस्तांतरण परीक्षण भर स्थानिक नेविगेशन भूलभुलैया कार्यों. व्यवहार के परिणामों से संकेत मिलता है कि दोनों अभ्यास के आदेश के लिए, वहाँ कुल भूलभुलैया को पूरा करने के लिए आवश्यक समय में एक monotonic कम प्रवृत्ति है, सुझाव है कि विषयों के अभ्यास के रूप में, वे समय की छोटी अवधि में प्रत्येक भूलभुलैया पूरा. इसके अलावा, औसत गति के साथ जो विषयों भूलभुलैया navigated (भूलभुलैया वेग) अभ्यास के साथ वृद्धि हुई है. समय के पार व्यवहार उपायों में इन सुधारों सीखने की inferences की उम्मीद कर रहे हैं. अभ्यास परीक्षण के दौरान ऑक्सी एचबी एकाग्रता बदलाव का मतलब है संकेत मिलता है कि BLK अभ्यास उच्च मस्तिष्क सक्रिय करने की आवश्यकता है जब RND अभ्यास के आदेश के साथ तुलना.

RND तेजी से पूरा समय और कम पथ लंबाई के परिणामस्वरूप अभ्यास जब दोनों को बनाए रखने और हस्तांतरण के लिए क्रमशः BLK अभ्यास क्रम की तुलना में. BLK के लिए एक कम मतलब ऑक्सी - एचबी में मनाया और RND प्रवृत्ति प्रतिधारण कम एसी संकेत परीक्षण भर में अभ्यासपीएफसी में tivity. यह निष्कर्ष के रूप में पिछले अनुसंधान का सुझाव दिया गया है कि वहाँ 12,26 सीखने के बाद के चरणों के दौरान पीएफसी की गतिविधि में एक कमी है की उम्मीद है.

इसके अलावा, हस्तांतरण चरण के दौरान नई mazes में नेविगेशन BLK अभ्यास विषय के लिए उच्च मस्तिष्क RND विषय अभ्यास की तुलना में सक्रिय करने की आवश्यकता है. यह देखते हुए कि अभ्यास के आदेश पहले से ही (यानी, maze1, maze2, और maze3) सीखा है, इस विषय है कि एक अनुक्रमिक क्रम (BLK अभ्यास) में कार्य सीखा के लिए स्तरीकृत यादृच्छिक अभ्यास क्रम कार्यों के लिए अलग था पर्याप्त उपन्यास के लिए आवश्यकता होती है हो सकता है अतिरिक्त प्रयास और संज्ञानात्मक संसाधनों के लिए कार्य 12,26 प्रदर्शन. हालांकि, RND अभ्यास के लिए, तंत्रिका सक्रियण के हस्तांतरण चरण अवधारण चरण से अधिक नहीं था. इन निष्कर्षों को आभासी वान हॉर्न और उनके सहयोगियों ने 12 से रिपोर्ट mazes के स्थानिक नेविगेशन के साथ पीईटी के निष्कर्षों की पुष्टि.

Summ मेंआरे, हम COBI स्टूडियो के साथ संयोजन में MazeSuite के आदेश अभ्यास जब स्थानिक नौवहन कार्य सीखने से संबंधित प्रासंगिक के हस्तक्षेप के प्रभाव पर एक अध्ययन के लिए उपयोग में वर्णित है. fNIR यहाँ पर चर्चा तरीकों स्थानिक नेविगेशन कार्यों तक ही सीमित नहीं रहे हैं और अन्य न्यूरोइमेजिंग अध्ययन में कार्यों की एक किस्म के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है. भविष्य के अध्ययन के लिए एक दिशानिर्देश प्रदान करने के लिए डिजाइन, क्रियान्वयन, डाटा अधिग्रहण विश्लेषण और अध्ययन के चरणों के इरादे से समझाया गया.

Disclosures

fNIR डिवाइस, LLC ऑप्टिकल ब्रेन इमेजिंग उपकरण और लाइसेंस और आईपी Drexel विश्वविद्यालय से पता है कि कैसे बनाती है. एच. अयाज, एम. Izzetoglu, लालकृष्ण Izzetoglu और बी Onaral प्रौद्योगिकी के विकास में शामिल किया गया है और इस तरह नए स्टार्टअप फर्म fNIR डिवाइस, LLC में एक छोटी सी हिस्सेदारी की पेशकश की है.

Acknowledgements

इस काम के लिए अनुदान के हिस्से में # # 4100037709 240468 उपपट्टा और Drexel उपपट्टा 280773 # विश्वविद्यालय पेंसिल्वेनिया के राष्ट्रमंडल द्वारा प्रदान किया गया.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Maze Suite
fNIR Imager 1000

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

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