Automatic Translation

This translation into Hebrew was automatically generated through Google Translate.
English Version | Other Languages

 JoVE Behavior

fMRI אישור של מדידות fNIRS במהלך משימה נטורליסטי

1, 2, 2, 2, 3, 1, 1, 1,5

1Department of Psychiatry, Yale School of Medicine, 2Department of Electronics and Bioinformatics, Meiji University, 3Department of Histology and Neurobiology, Dokkyo Medical University School of Medicine, 4ADAM Center, Department of Physical Therapy, Movement and Rehabilitation Sciences, Northeastern University, 5Department of Neurobiology, Yale School of Medicine

Article
    Downloads Comments Metrics Publish with JoVE
     

    Summary

    Cite this Article

    Noah, J. A., Ono, Y., Nomoto, Y., Shimada, S., Tachibana, A., Zhang, X., et al. fMRI Validation of fNIRS Measurements During a Naturalistic Task. J. Vis. Exp. (100), e52116, doi:10.3791/52116 (2015).

    Introduction

    המטרה של השיטות שתוארו כאן הייתה לפתח פרוטוקול עבודה כדי להשוות fMRI (דימות תהודה מגנטית תפקודיות) וfNIRS (ספקטרוסקופיה קרובה אינפרא אדום התפקודית) אותות במשימות רבי מודלי דומות. במיוחד אנו מכוונים לפתח הליך הדמיה תפקודי לשימוש עם אנשי התווית לסריקות ה- fMRI מסורתיים בשל רעד, dyskinesia, או התקנים מושתלים מרובים. בעוד תוכניות הכשרה ושיקום יעילות רבות קיימות עבור אנשים בסיכון לנפילה, שאין אישור של המנגנונים העצביים שבבסיס יעילות של תוכניות אלה. לעתים קרובות, אנשים המשתתפים בתוכניות הכשרה אלה הם מהסיבות שהובאו-הצביע קונטרה. הרציונל שלנו למחקר היה לקבוע את היעילות של ספקטרוסקופיה הפונקציונלית קרוב אינפרא אדום (fNIRS) כדי לקבוע דפוסי פעילות המוח הקשורים למשימה מוטורית נטורליסטי מעורב תנועות גוף כולו. מטרות לטווח ארוך כוללות פיתוח כלי להרבעהגם y פרדיגמות למידה מוטורית לא רק, אלא ישמש כדי לאשר את נאותות fNIRS למגוון רחב יותר של משימות שאינן אפשריים לביצוע באופן נטורליסטי בשיטות מסורתיות.

    פעילות fNIRS כבר בעבר הראתה שמתאם גבוה (r = .77-.94) לאזורים הומולוגיים עם הקלטות (רמת חמצן בדם תלויות) BOLD fMRI אות במחקרים מוגבלים שנמדדו fNIRS מקביל ופעילות פונקציונלית fMRI באמצעות אצבע פסיכולוגית ופשוטה קלאסית הקשה פרדיגמות 1-3. התוצאות של מחקרים אלה מאשרות fNIRS תקף ואמין לקביעת פעילות בקליפת המוח הקשורים למשימה סביבתית מופחתת תואמת עם fMRI. עם זאת, יש יתרונות רבים על פני fNIRS fMRI כשיטת הדמייה. fNIRS, חשוב מכך, הוא הרבה פחות רגיש לחפץ תנועה מfMRI ומאפשר נושאים להתנהג כפי שהם היו בסביבת נטורליסטי בניגוד למחקרי fMRI המגבילים paradig מנוע4 מילישניות. הדיוק הזמני הקשורים לfNIRS מאפשר לקביעת שינויים בפונקציות תגובה עצביות עם גרעיניות מוגברת בשל תדר הדגימה המוגבר. לבסוף, את עלות fNIRS נמוכה מסריקת fMRI ומאפשרת ללימודים להתנהל בפחות עלות. עם זאת, יש חסרונות של fNIRS לעומת fMRI כולל עומק מוגבל של חדירה, רזולוציה מרחבית מוגבלת, ולאחרונה זה כבר הראה כי תופעות פיזיולוגיות מסוימות כגון לחץ דם, קצב לב, ואת זרימת דם בקרקפת יכול להציג את השפעות חיוביות שגויות ל אות המודינמית קליפת המוח 5-9. בעוד מספר מתודולוגיות והתפתחויות חומרה ספציפיות לNIRS, כוללים עיבוד אותות, חומרה כדי לספק הדרגתיים optode בצפיפות גבוהה בימים אלו פיתחו, זה עדיין חשוב לפתח שיטות מעורבות המאפשרות fMRI ונהלי fNIRS למשלימים אחד את השני.

    מחקר זה משמש לבדיקהשיטה של ​​fNIRS לקביעת מנגנונים עצביים העוסקים במשימת משחק וידאו ריקוד נטורליסטי. מטרת המחקר הייתה להשוות את פעילות במרכז אינטגרציה של המוח (gyrus הזמני מעולה ואמצע) בין קבוצה של אנשים צילם באמצעות fMRI לקבוצה אחרת של נבדקים משתמש בגרסה טבעית של משימת הדמיה באמצעות fNIRS. הקבוצה שלנו חקרה בעבר תחום זה באמצעות פרדיגמות משחק אינטראקטיבי דומות והראתה פעילות באונה הרקתית מגיב לשני chromophores oxy- ודה-oxyHb בהתאם להפעלות בקליפת המוח 10. יש לנו גם בעבר ניסה לשלוט בחפצים מערכתיים בעבר על ידי הצגת תגובות בתחום זה הם מווסתים במשרעת ביחס לעומס בקליפת המוח של המשימה ולא תגובות מערכתיות הקשורים לפעילות עצמה 11. Gyrus הזמני מעולה והאמצע ידע פעילות הקשורה לאינטגרציה של גירויים חושיים רבי מודלי ויש לנו בעברמוצג תחום זה להיות פעיל בDance Dance Revolution (DDR) משחק במחקרי fMRI טייס בנוסף לפרסומי fNIRS 10-12. ההשערה שלנו למחקר הנוכחי הייתה שפעילות תפקודית בתחום זה כפי שנרשם fNIRS באמצעות תהיה בקורלציה משמעותית עם פעילות פונקציונלית שהוקלטה באמצעות fMRI בפרוטוקול משחק ריקוד דומה אבל מוגבל.

    הפרוטוקול המתואר כאן כולל כיצד לשנות משחק וידאו ריקוד לשמש כפרדיגמה הדמייה בשני fNIRS ופרוטוקולי fMRI. עם זאת ההליך הכולל אינו ספציפי לפרדיגמה של משחק וידאו ויכול להיות מתאים לכל מספר של משימות שאינן אפשריים לביצוע במגבלות של פרוטוקול fMRI, כוללים משימות שפה ותנועה. פרוטוקול זה מתאר את ההליך נוסף להשתמש הספציפי האנטומי של fMRI כדי לפתח אזורים ספציפיים של העניין (ROI) שניתן ללמוד עוד במשימות בעולם אמיתי-האמיתי באמצעות fNIRS.

    Protocol

    לפני ההשתתפות, כל הנושאים לתת הסכמה מדעת בהתאם להנחיות מוסדיות. במקרה זה, הפרוטוקול אושר על ידי תכנית ההגנה האנושית המוסדית מאוניברסיטת מייג'י (קאנאגאווה, יפן), המרכז הרפואי של אוניברסיטת קולומביה (הועבר לבית הספר לרפואה של אוניברסיטת ייל לניתוח נתונים), ואוניברסיטת לונג איילנד, ברוקלין קמפוס למחקר זה.

    תוכנת 1. ושינוי חומרה ופיתוח להדמיה תפקודית (fMRI וfNIRS)

    1. לשנות את המשחק Dance Dance Revolution (DDR) על ידי עריכת הפרטים של קבצי התצורה (.sm) באמצעות שיבוט הקוד הפתוח של DDR, Stepmania, לשנות תזמון, גרפיקה ומוסיקה לאזור של מחקרי עניין באמצעות fMRI לפני ההדמיה fNIRS .
      1. בקובץ .sm לציין את המשתנים: רקע, מוסיקה, לקזז (להתחיל מוסיקה בזמן הסריקה), samplestart, samplelength, BPMS, וbgchanges. ציין את פת החץעיט סלעים לכל מידה בקובץ .sm על ידי הגדרת חצים למדד כערך של "1", "0", או "M". להגדיר שמאלה, למעלה, למטה, או לוחץ על כפתור נכון עבור כל מדד. השתמש "1" לחצים, להשתמש "0" לריקים, ולהשתמש "M" עבורי בתקופות המנוחה.
    2. השימוש במשחק-השיר "הפרפר" (שבוצע במקור על ידי Smile.dk ונגיש ב-3 התקליטור המקורי Dance Dance Revolution Mix משחק עבור Sony PlayStation), לאפשר נושאים לשחק באמצעות עיצוב בלוק לסירוגין מובנה במכניקת המשחק כפי ששונו ב קובץ תצורת .sm. פעמים חלופיות משחק 30 שניות עם תקופות מנוחה 30 שניות עם גרפיקת רקע מצביעה לשחקן כאשר לשחק (ירוק) ומתי להירגע (אדום; איור 1).

    איור 1
    איור יור 1:. פרדיגמה עיצוב ממשק משתמש () DDR גרפי. חצים בתחתית המסך נעו לעבר החלק העליון של המסך. חיצים אלה הצביעו לנושאים שכפתור ללחוץ. כאשר החיצים הגיעו לאזור העליון הפעולה (חיצים אפורים בחלק העליון של המסך), נושאים הגיבו ידי לחיצה על הכפתור הנכון. זמן הצגה מצויינים עם רקע ירוק. זמן מנוחה צוין על ידי רקע אדום. במהלך זמן המנוחה, חיצים הוחלפו עם אנימציות "פצצה". אלה לא היו פונקציה ביחס למשחק או ציון, אך שמשו לשמש כבעל מקום במהלך תקופות מנוחה. (ב) עיצוב הבלוק משמש לסריקה כלל בסך הכל 5 דקות של משחק ולנוח תקופות. לפני הסריקה הייתה 10 שניות באורך, ואחריו לסירוגין 30 שניות לשחק ולנוח בלוקים. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

      טארט = "3">
    1. חזור על המרווח לסירוגין חמש פעמים בריצה כדי להבטיח ספציפי בניגוד בין השאר ותקופות פעילים.
    2. במקרה של איסוף נתונים fMRI, להגביל את תנועות לשמאל ולוחץ על כפתור חץ ימני בהקלטות fMRI באמצעות כפתורי רגל. המספר הכולל של לוחץ על כפתור צריך להישאר שווה לשני המשימות (איור 2).
    3. לפני הליך הסריקה, להסביר את היסודות של המשחק לנושאים ולאפשר נושאים כמה בפועל פועל לפני ההדמיה. להורות נושאים ללחוץ על לחצן החץ המקביל עם רגלם הקרובה לזמן המושלם התווה בחלק העליון של דרכו של החץ נע, אבל כדי למזער את תנועת ראש ככל האפשר.

    איור 2
    איור 2:. התקנה ניסיונית fMRI נושאים () שכבו בסורק MRI תוך observing הסביבה האינטראקטיבית המוקרנת באמצעות מראה רכוב על סליל הראש מעל הנושא. איור 2. פלטפורמת רגל שונה בהיקף של שני כפתורים אפשרו נושאים להגיב ברזי בוהן שמאל או ימין בזמן אמת במהלך משחק. לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

    2. fMRI בדיקה וניתוח

    1. להשיג תמונה מבנית לכל נושא לפני משחק עם 3D מפונק רצף שיפוע הד (SPGR) (124 פרוסות, 256 x 256, שדה ראייה = 220 מ"מ), עם זמן סריקה כולל של 10 דקות 38 שניות.
    2. להשיג תמונות תהודה מגנטית תפקודיות במהלך הסריקה באמצעות ההגדרות הבאות למישוריים הד T2 (EPI) * רצף הד שיפוע משוקלל: הד הזמן = 51 אלפיות שני, זמן = 3 שניות חזרה, זווית להעיף = 83 מעלות. לרכוש 27 תמונות הפרוסה ציריות רצופות של המוח עם הממדים הבאים: 192 x 192 שדה מ"ממבט עם רשת 128 x 128 לרזולוציה כוללת של 1.56 x 1.56 מ"מ ורזולוציה Z- ציר של 4.5 מ"מ.
    3. להורות נושאים לשחק את משחק באמצעות התבנית לעיל אבל רק באמצעות חצים ימינה ושמאלה כדי להפחית חפץ תנועה.
    4. בצע אות BOLD fMRI ניתוחים באמצעות 5 SPM8, מיושם בMATLAB 7.0.
      1. מחק את 10 שניות הראשונות של סדרת EPI למזער את T2 * חפץ ההרפיה, נתונים פונקציונליים הם תנועה המתוקנת באמצעות ריבועים לפחות שינוי 6-פרמטר 'גוף נוקשה "מרחבי.
      2. לנרמל את סריקות EPI את ההיערכות לתבנית משרד התשתיות הלאומיות (מונטריאול נוירולוגיות מכון) שבו יש רזולוציה 2 מ"מ 3 ואחרי החלקה מרחבית עם הקרנל של גאוס רוחב 8 מ"מ במחצית המרבית (FWHM).
      3. לבצע ברמת נושא ניתוחים סטטיסטיים באמצעות מודל ליניארי כללי (GLM) כדי ליצור מפות פרמטרית סטטיסטיות להשוואת המצב הפעיל (DDR) לעומת נגד מצב המנוחה. </ Li>
      4. ביצוע ניתוח קבוצה עם תוצאות בודדות באמצעות מיפוי פרמטרית סטטיסטי סטנדרטי (SPM) שנייה ברמת גישת השפעות אקראיות. השג אזור של עניין המבוסס על תוצאות ניתוח קבוצה עם סף של p <0.01 סף גודל ובאשכול של 100 voxels.
      5. הגדר את האזור של עניין כשיתוף בין האשכול הפונקציונלי והמסכה האנטומי של gyrus הזמני מעולה ואמצע, המתקבל מכלי WFU PickAtlas 13,14

    התקנת 3. fNIRS ורכישת נתונים

    1. להשתמש במערכת טופוגרפיה 22 ערוצי fNIRS להקליט נתונים מoptodes המסודרים למערך 3 x 5. המרחק בין optode לכל זוג המקור-גלאי הוא 3 סנטימטר (איור 3 א ', ב').
      1. אוריינט הכובע אלסטי המכיל המערך של חיישנים אופטיים, כך שהוא בשורה מקליפת מוח הקדם חזיתית שמאל לאונה הטמפורלית השמאלית (איור 3 א ', ב'). להבטיח optode בשורה הנמוכה ביותרבעמדה הקדמית ביותר מרוכז באיל"ח של 10-10 המערכת הבינלאומית 15. יישר את השורה הנחותה של optodes במקביל לקו בין אתרים אנטומיים איל"ח וT7.
    2. להדק את מערך הבדיקה האופטי לראשו של הנושא ולהבטיח אותו היטב מצורף באמצעות הרצועות ורצועת הסנטר. יש לשים לב לעקירתם של optodes ממשטח הראש, כך שזוגות מקור-גלאי הדוקים לראש, אבל לא נוחים לנושא (איור 3 ג).
    3. מדגם נתונים זוג המקור-גלאי optode האנלוגי גלם אור לתוך המחשב על 7.9 הרץ באמצעות ממשק המשתמש הגרפי למחשב.

    איור 3
    איור 3:. התקנת Optode להקלטות NIRS () הכובע מורכב מצויד בפלסטיק bendable גיליון אלסטי מצמידים והוlding 3 סנטימטרים במרווחי בעלי optode. רצועות מצוידות לכובע כדי לאפשר לו להיות תקוע ולראש. הכובע גדול ומאפשר ליותר מ optodes 3 x 5 המערך (בצבע צהוב) ששמש במחקר זה, אבל יש צורך לאבטח אותו היטב לראשי של נושאים. כובע optode (B) וממוקם מעל הקדם חזיתית השמאל לאונה הטמפורלית. דוגמא של כובע optode על ראשו של כיסוי מתן נושא 3 x 5 מערך מעל אזור הקדם חזיתית השמאל לאונה הטמפורלית השמאלית. (ג) Optode מיקום בכובע מראה כובע המובטח בראש עם רצועות הידוק ורצועת סנטר. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

    1. כיול בדיקה ועוצמת אות ויחס אות לרעש באמצעות תוכנת מערכת בקרה המסופקת על ידי היצרן לפני ההקלטה. במקרה של רעש גבוה שיראו, roptodes emove וכל שיער מפריע מהערוץ באמצעות LED מואר מוט פלסטיק (איור 4).

    איור 4
    איור 4:.. אופטימיזציה של אותות optode השיער התרגש מכל ערוץ באמצעות כלי פלסטיק מואר לעקור שיער ממרכז הערוץ כדי להבטיח איכות אות אופטימלית אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

    1. השתמש בעט הפיכת הקובץ לדיגיטלי 3D כדי לקבוע ערכים המרחבי של מקומות המקור וoptode גלאים בכל ערוץ של הכובע אלסטי. השתמש בdigitizer לזהות את הקואורדינטות המרחבי של nasion, inion, auricles וCz של כל נושא באופן מיידי לפני איסוף הנתונים ואת המשחק (איור 5). לשמור קבצי טקסט עם מקור ולזהותאו במקומות שothers.txt וקואורדינטות אנטומיים לorigin.txt קבצים.

    איור 5
    איור 5:.. כיול של עמדת optode כלי digitizing מגנטי שימש כדי לקבוע מיקום של 10-20 נקודות ציון על הראש ואת המיקום של ערוצי optode אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

    1. לעבד 3D נתפס קואורדינטות באמצעות אפשרות הרישום בNIRS-SPM 16,17 בתוך MATLAB 7.0 (איור 6). מהתפריט הראשי של SPM, לאסוף עצמאי רישום מרחבית. במסך הבא, בחר "עם 3D הדיגיטלי" ולבחור אחרים שנשמרו בעבר וקבצי טקסט מקור באמצעות הדו-שיח המקביל. מהדו-שיח התוכנה, לבחור "Registration (להשתמש בפונקצית NFRI) "כדי לקבוע ייצוג מרחבי

    איור 6
    איור 6:. פלט לדוגמא של נתונים כיול NIRS נתונים דיגיטלי שימשו כדי לקבוע את ההסתברות של כל אחד מערוצים באזורים מסוימים של המוח. 22 ערוץ בנושא זה הראה הסתברות של .4129 בתיכון הזמני gyrus, ו.47419 בSuperior Temporal gyrus. הערוץ מוגדר על ידי השטח שבין זוגות פולט וגלאים. המעגל סביב ערוץ 22 בדמות מייצג קירוב של האזור התורם לאות שנרשמה מזוגות optode בנושא זה. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

    1. כאשר כל עמדות ערוץ optode הן דיגיטליות וכל ערוץ מספק יםעוצמת אות ufficient כפי שצוין בGUI של ממשק התוכנה המסופק על ידי היצרן, לשאול נושאים לעמוד ולהכין לבדיקת DDR (איור 7 א ', ב').

    איור 7
    איור 7:. אוסף נתונים fNIRS במהלך משחק ריקוד נושאים () עומדים לשחק את המשחק באמצעות פרדיגמה הבלוק על מחצלת משחק ריקוד סטנדרטית בעת היותו קשור למכונה NIRS. תצוגה אלטרנטיבית של איסוף הנתונים מראים הנתונים גולמיים על מסך רקע שנאסף בזמן אמת מהנושא (B). אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של דמות זו.

    4. fNIRS איסוף נתונים

    1. לפני הקמת fNIRS הקלטת optodes, מספקים נושאים עם הקדמה קצרהלמשחק ולאפשר תרגול להיכרות עם המשחק כמו בבדיקות fMRI.
    2. לבדיקת fNIRS, להשתמש הפרדיגמה זהה לזה של בדיקות fMRI עם התוספת של החיצים למעלה / למטה בהשוואה לחצים רק שמאל וימין המשמשים לfMRI. ודא שהמספר הכולל של בתי חץ זהה בין fMRI ומשימות fNIRS ושרק את הדפוס שונה.
    3. להשתמש במערכת סטנדרטית 4 כפתור שטיח רצפת תגובתן למשחק במהלך בדיקת fNIRS (איור 7 א).
    4. ברגע שנוח ביסודות של משחק, להורות נושאים לשחק 30 פעמים במשחק שניות עם תקופות מנוחה 30 שניות כמו בשלב 1.2. חזור על משחק 5 דקות זה פעמיים עם כל נושאים.
      1. להורות נושאים ספציפיים שלא לגעת הפנים שלהם או האף ובמיוחד השיער שלהם או את הראש ליד optodes. להורות נושאים למזער תנועות סיבוב, מפרשית, או גובה צליל של הראש שלהם במהלך משחק.

    5. fNIRS ניתוח נתונים

    השתמש בגישת באר-למברט שונה 18 לחשב אותות יחסי המשקפים את המוגלובין מחומצן (Oxy-Hb), המוגלובין deoxygenated (deoxy-Hb), והמוגלובין הכולל (סך-Hb) שינויי ריכוז כΔoxyHb, ΔdeoxyHb, וΔtotalHb בהתאמה ב יחידה שרירותית (סנטימטר מיקרומטר) באמצעות המשוואות הבאות:
    ΔoxyHb = -1.4887 × Δabs 780 + .5970 × Δabs 805 + 1.4847 × Δabs 830
    ΔdeoxyHb = 1.8545 × Δabs 780 + (-0,2394) × Δabs 805 + (-1,0947) × Δabs 830
    ΔtotalHb = ΔoxyHb + ΔdeoxyHb;
    שם Δabs מציין שינויים בקליטת אור באורך הגל המתאים.
  • נתוני גולמיים נמוך לעבור סינון של אותות המודינמית מפרט דרך מסנן Savitzky-Golay 25 כדי ה וממוצע 19.
  • החל תיקון בסיס לנתונים בממוצע עם תחילת לאפס.
  • לנרמל משרעת אות המודינמית על ידי חלוקת הערכים בממוצע על ידי סטיית התקן של האות נרשם 10 שניות לפני המשימה.
  • ערוצים לבחור להיות מנותחים על בסיס מידע digitizer 3D. כאן, משתמש בערוץ לנצל לניתוח שיש הסתברות רישום של 80% או יותר ברכס התיכון וSuperior Temporal) על פי הפלט של תהליך הרישום.
  • 6. השוואה של אותות ה- fMRI וfNIRS

    1. השתמש בפונקצית התוצאות בSPM8 לקבוע voxels סופר-הסף בT> 2.6 או ערך P מקביל <0.01. לקבוע את האזור של העניין (ROI) באמצעות voxels סופר-סף החופפים להגדרת אשכול בתוך אזור אנטומי.
      1. במקרה זה, להגדיר את gyrus הזמני מעולה ואמצע באמצעות אטלס AAL הכלול בפיק WFU האטלס. בתימקרה של, יש אשכול וכתוצאה מכך 572 2 x 2 x 2 מ"מ voxels ממוקם ברכס הריק התיכון עם voxel שיא בתיאום (-66, -24 0,) והשיא T = 5.73 fNIRS.
    2. לקבוע את הערוץ של ריבית מנתוני fNIRS באמצעות קואורדינטות דיגיטליות 3D שהומרו למשרד התשתיות הלאומיים קואורדינטות באמצעות NIRS-SPM בשלב 3.5.1 לעיל. במקרה זה, ערוץ 22 ברוב הנבדקים היה ההסתברות הגבוהה ביותר של פעילות בהחזר על ההשקעה המוגדרת בשלב 6.1.
    3. לקבוע את התגובה בממוצע,-מופעל על אירוע בהחזר על ההשקעה עבור fMRI וערוץ מקביל בfNIRS למשך 60 שניות בלוק (פעיל והשאר, משולב).
    4. לכל נושא, בממוצע אותות רמת חמצן בדם תלוי (BOLD) גלם לvoxels בתוך האשכול כדי ליצור אירוע fMRI עורר נתונים ממוצע.
    5. השוואת fMRI וfNIRS לפי קנה המידה נתוני ה- fMRI כדי להתאים בצורה אופטימלית את נתוני fNIRS באמצעות רגרסיה ליניארית באמצעות = fNIRS ב * fMRI, שבו שיטת רגרסיה מקבלת ערך ב כך thaלא השורש מתכוון ערך רבוע של -B fNIRS fMRI * ממוזער.
    6. השוואת fNIRS ואותות fMRI על ידי מתאם של שתי קבוצות.

    Representative Results

    תוצאות הניסוי מצביעות על פעילות המתקבלת מאינטגרציה המרכזי בgyri הזמני מעולה והאמצע באמצעות הדמיה בתהודה מגנטית תפקודית (fMRI) יש מתאם גבוה לספקטרוסקופיה הקרובה אינפרא אדום הפונקציונלית אותות (fNIRS) יוצרים את אותו האזור בגרסה הטבעית של המשימה . איור 8 מציג את הנתונים גולמיים מנורמלים וממוצע בין 16 נושאים מהליך fMRI הסריקה (זכר כחול) והנושאים 26 מפרוטוקול fNIRS (זכר אדום). נתונים הוצמדו בזמן 0 והשלב הפעיל של אינטראקציה משחק התקיים ב -30 שניות הראשונות של הגרף (משימת שכותרתו). הקו המקווקו האנכי מציין את המעבר של ירוק לאדום, רקע במשימה ותחילת שלב המנוחה (מצויינים כמנוחה) שני קבוצות הנתונים מראות עלייה בתגובות בשלב הפעיל וירידה בשלב המנוחה עם השתנות מוגברת ראתה ב אות ה- fMRI. השוואות נעשו בין העקבות על ידי רג הראשוןressing אות fMRI כדי למזער את שורש הבדל ממוצע מרובע בין שתי העקבות. מקדם מתאם התוצאה בין שני האותות היה 0.78 וערך p למתאם היה 0.03.

    איור 9 מייצג מוח טיוח עם מיקומי ערוץ גבי מנושא אחד. ממוצע עקבות מערוצי 1 ו -22 מוצגות עם קווים מוצקים המייצגים אותות oxyhemoglobin וקווים מקווקווים מייצגים אותות deoxyhemoglobin. אדום ועקבות כחולות מייצגות את שתי וריאציות על משחק, מוסיקה ולא מוסיקה, בהתאמה. אותות מערוץ 1 לשמש דוגמא שליטה להשוות עם האזור של עניין. אותות בשני אזורים אלה שונים ביחס למשימה-תגובה.

    איור 8
    איור 8:. מתאם בין fNIRS ואותות ה- fMRI מהתיכון הזמני gyrus fNIRS(אדום) וfMRI אותות (כחולים) מוצגים לכל קבוצה ± SEM מיוצגת על ידי קצוות מוצלים. מקדם הרגרסיה בין השניים הוא 0.78; p = 0.03. הכנס תערוכות טיוח של ההחזר על ההשקעה שנקבעה מהפעילות בfMRI עם פעילות שיא במשרד התשתיות הלאומית לתאם (-66, -24, 0) בגודל אשכול = 571, לא שיא ​​= 5.73. אנא לחץ כאן כדי לצפות בגרסה גדולה יותר של נתון זה.

    איור 9
    איור 9: הבדלים באותות באונה הטמפורלית ופרונטאלית זמן קורס של ΔoxyHb (קו מוצק) וΔdeoxyHb (קו מקווקו) תגובות של נושא אחד משני ניסויים יחידים של משחק הריקוד מראה שני תנאים "עם מוסיקה (אדום). "ו"" תנאים לא מוסיקה (כחול). נתון זה שונה מאונו et al. 10.

    Discussion

    fNIRS היא טכניקת הדמיה תפקודית של מוח שיש ההבטחה לאפשר למחקר והקושר העצבי של פעילויות טבעיות. פיתוח של טכניקות אלה הוא כיוון מחקר פעיל. אנו מתארים כאן מתודולוגיה שהייתה יעיל להקלטת פעילות מוחית תפקודית באזור אחד של עניין הקשור להשתתפות במשחק וידאו ריקוד.

    מספר הפרסומים חוקרים פרדיגמות למידה מוטוריות עם fNIRS גדל במהירות בשנים האחרונות עם כניסתה של fNIRS יחידות רבת ערוצים מHitachi וShimadzu (כמו גם אחר) מסוגל להקליט פעילויות תפקודיות באזורים המרובים של המוח במקביל 20,21 . הראינו בעבר כי ניתן לקבוע סגוליות האנטומי של אותות fNIRS כמו גם להשתמש באותות כדי לקבוע כיצד שינויים בעיתוי והמשרעת של האותות לתרום לביצועי התנהגות של מטלות מוטוריות 22. גם בעניין זה כדור שלג בטכנולוגית NIRS, כמה מחקרים התמקדו במנגנונים עצביים של התנהגויות נטורליסטי אומתו על ידי fMRI. בעוד גיליון מיוחד זה ופרסומים רבים אחרים 23-26 בבירור מתארים את התפקיד העתידי של fNIRS בלימוד התנהגויות מוטוריות, הפרוטוקול מתואר כאן פותח כדי לאמת מתודולוגיה אחידה להשוואת נתוני ה- fMRI וfNIRS מהתנהגויות נטורליסטי.

    התוצאות מצביעות על מתאם גבוה בין קבוצות לfNIRS ואותות ה- fMRI באזור אינטגרציה של האונה הטמפורלית והמתאם בין האותות מוצגת ב- קו עם שלפני בלימודים / fNIRS מקביל fMRI 3. איור 9 מציין כי פעילות fNIRS ב האונה הרקתית היא לא רק בקליפת מוח שנינות הטבעoxy- ההפרש שעות וdeoxyHb chromofore ספיגה, אלא גם כי הפעילות באונה הטמפורלית היא שונה לגמרי מזה שנראה באונה הקדמית אינו תואם את פעילות fMRI באונה הטמפורלית. אנו מדגישים כמה היבטים קריטיים של המחקר המאפשרים נתונים להשוואה בין שתי השיטות. ראשית, הכיול של מקומות optode היה מתואר כאסטרטגיה מרכזית במאשרת האנטומיה ופרשנות של התוצאות בקליפת המוח. השינויים שעשינו לתוכנה וחומרה אפשרה לנו לסנכרן הפרדיגמה שלנו עם פרוטוקול עיצוב בלוק מותאם להניב תגובות קליפת המוח חזקות בשני ההליכים. כמו כן, אנו מתארים אסטרטגיות מפתח כדי להבטיח גבוהה יחס אות לרעש (הסרת שיער ממשטח optode) והפחתה של חפצים כוללים תנועה וגירוי פנים (נושאים הונחו במיוחד לא לגעת בראש או הפנים שלהם).

    תוצאות אלו והתוצאות של מחקרים קודמים חוקר fNIRS במקביל / FMנהלי ההדמיה RI לאשר מתאם גבוה בין האותות ניבא 1-3 כתיאורטי. מגבלה אחת לפרשנות של הנתונים שהוצגו כאן היא שלא הצליחו לנצל טכניקות חדשות יותר באופטימיזציה של הקלטת NIRS שמראה שאפשר להגדיל את הרזולוציה של נתוני ערוץ הבודדים באמצעות הקלטות צפיפות גבוהות. טכניקת צפיפות גבוהה זה שימשה גם כדי להפריד בין מרכיבים שטחיים מNIRS קליפת המוח מאותת 27 בנוסף לטכניקות אחרות להסרת חפצים מלחץ דם, קצב לב ומשתנים מערכתיים אחרים 6,7,28. כמו כן, הוכיח כי מיקום הבדיקה וchromaphore בחירה יכולה לשמש כדי לשלוט על תוצאות חיוביות שגויות 29 וסינון הסתגלות של אותות NIRS ניתן להשתמש ביעילות במקרה של גבוהה יחס אות לרעש. המשימה שיש לנו כאן והועסק בעבר באמצעות מערכות NIRS מסחריות עם פרדיגמות שהוצגו בעיצוב בלוק 10,11הפיק נתונים עם אותות גדולים ולא נדרש טכניקות ניתוח נוספות או חומרה להראות דמיון בין אותות. עם זאת, ייתכן שהנתונים שהוצגו כאן יכולים להיות שיפור נוסף באמצעות השימוש בטכניקות אלה ואחרים בעיבוד אותות NIRS.

    מתודולוגיות נוכחיים בNIRS הפונקציונלי לא יחליפו את הצורך בסריקת fMRI; ולא, כפי שאנו מציעים כאן, נהלי שתי ההדמיה (בנוסף לEEG ואחרים) יכולים לשמש כדי להשלים אחד את השני. במקרה של קבוצה של אנשים שהם התווית לסריקת fMRI, fNIRS עשוי להוכיח את הטכניקה המעשית היחידה לברר את היתרונות של תכנית אימונים כגון תוכניות למניעת סיכון נפילה לאנשים עם מחלת פרקינסון. יתר על כן, fNIRS יש מספר הכיוונים העתידיים שיכול לשמש גם כדי להוסיף מידע לפרטים אנטומיים הניתנים באמצעות סריקת MR. optodes צפיפות גבוהה מיקום optode וגדלו יניב גבוה יותרפתרון זמני שיכול לשמש לקישוריות וניתוח מרכיבי עיקרון, כמו גם דיוק מוגבר של דוגמנות אות BOLD.

    Disclosures

    עמלות פרסום לכתבה זו בחסות himadzu S.

    Acknowledgements

    מחקר זה נתמך בחלקו על ידי מקורות המימון הבאים: JSPs גרנט ב- סיוע למחקר מדעי (C) 25,350,642 (AT), מענק מחקר מהייאו נאקאיאמה קרן למדע וטכנולוגיה ותרבות (SS וYO), ו מחקר משחקי בריאות מענק מקרן רוברט ווד ג'ונסון (גרנט # 66,729) (SB & JAN).

    Materials

    Name Company Catalog Number Comments
    Equipment
    Shimadzu OMM-3000 Shimadzu The OMM-3000 used in this study has been replaced by the LABNIRS
    Polhemus Patriot 3D Digitizer Polhemus
    GE Twin-Speed 1.5T MRI scanner General Electric The Twin-Speed 1.5 T scanner has been retired. A number of new scanners are available to replicate this procedure
    Software
    Stepmania Stepmania
    Matlab MathWorks
    NIRS-SPM BISPL
    WFU Pick Atlas ANSIR

    References

    1. Heinzel, S., et al. Variability of (functional) hemodynamics as measured with simultaneous fNIRS and fMRI during intertemporal choice. NeuroImage. 71, 125-134 (2013).
    2. Cui, X., Bray, S., Bryant, D. M., Glover, G. H., Reiss, A. L. A quantitative comparison of NIRS and fMRI across multiple cognitive tasks. Neuroimage. 54, 2808-2821 (2011).
    3. Sato, H., et al. A NIRS–fMRI investigation of prefrontal cortex activity during a working memory task. Neuroimage. 83, 158-173 (2013).
    4. Piper, S. K., et al. A wearable multi-channel fNIRS system for brain imaging in freely moving subjects. NeuroImage. 85, (Part 1), 64-71 (2014).
    5. Funane, T., et al. Quantitative evaluation of deep and shallow tissue layers' contribution to fNIRS signal using multi-distance optodes and independent component analysis). NeuroImage. 85, (Part 1), 150-165 (2014).
    6. Tachtsidis, I., et al. Ch. 46. Oxygen Transport to Tissue XXX Vol. 645 Advances in Experimental Medicine and Biology. Liss, P., Hansell, P., Bruley, D. F., Harrison, D. K. Springer. New York, NY. 307-314 (2009).
    7. Scholkmann, F., et al. A review on continuous wave functional near-infrared spectroscopy and imaging instrumentation and methodology. NeuroImage. 85, (Part 1), 6-27 (2014).
    8. Saager, R., Berger, A. Measurement of layer-like hemodynamic trends in scalp and cortex: implications for physiological baseline suppression in functional near-infrared spectroscopy). Journal Of Biomedical Optics. 13, (3), 034017-034017 (2008).
    9. Takahashi, T., et al. Influence of skin blood flow on near-infrared spectroscopy signals measured on the forehead during a verbal fluency task. Neuroimage. 57, 991-1002 (2011).
    10. Ono, Y., et al. Frontotemporal oxyhemoglobin dynamics predict performance accuracy of dance simulation gameplay: Temporal characteristics of top-down and bottom-up cortical activities. NeuroImage. 85, 461-470 (2014).
    11. Tachibana, A., Noah, J. A., Bronner, S., Ono, Y., Onozuka, M. Parietal and temporal activity during a multimodal dance video game: an fNIRS study. Neuroscience Letters. 503, (2), 125-130 (2011).
    12. Annual Society for Neuroscience Conference. Noah, J., Tachibana, A., Bronner, S. 2010 Nov 13-17, San Diego, CA, (2010).
    13. Maldjian, J. A., Laurienti, P. J., Burdette, J. H. Precentral gyrus discrepancy in electronic versions of the Talairach atlas. Neuroimage. 21, 450-455 (2004).
    14. Maldjian, J. A., Laurienti, P. J., Kraft, R. A., Burdette, J. H. An automated method for neuroanatomic and cytoarchitectonic atlas-based interrogation of fMRI data sets. Neuroimage. 19, 1233-1239 (2003).
    15. Chatrian, G. E., Lettich, E., Nelson, P. L. Ten percent electrode system for topographic studies of spontaneous and evoked EEG activity. Am J EEG Technol. 25, 83-92 (1985).
    16. Okamoto, M., Dan, I. Automated cortical projection of head-surface locations for transcranial functional brain mapping. Neuroimage. 26, 18-28 (2005).
    17. Ye, J. C., Tak, S., Jang, K. E., Jung, J., Jang, J. NIRS-SPM statistical parametric mapping for near-infrared spectroscopy. Neuroimage. 44, 428-447 (2009).
    18. Cope, M., Delpy, D. System for long-term measurement of cerebral blood and tissue oxygenation on newborn infants by near infra-red transillumination. Medical and Biological Engineering and Computing. 26, (3), 289-294 (1988).
    19. Savitzky, A., Golay, M. J. Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedures. Analytical Chemistry. 36, (8), 1627-1639 (1964).
    20. Okamoto, M., et al. Multimodal assessment of cortical activation during apple peeling by NIRS and fMRI. NeuroImage. 21, 1275-1288 (2004).
    21. Suzuki, M., et al. Prefrontal and premotor cortices are involved in adapting walking and running speed on the treadmill: an optical imaging study. Neuroimage. 23, 1020-1026 (2004).
    22. Boas, D. A., Elwell, C. E., Ferrari, M., Taga, G. Twenty years of functional near-infrared spectroscopy: introduction for the special issue. NeuroImage. 85, 1-5 (2014).
    23. Holtzer, R., et al. fNIRS study of walking and walking while talking in young and old individuals. The Journals of Gerontology Series A: Biological Sciences and Medical Sciences. 66, (8), 879-887 (2011).
    24. Suzuki, M., Miyai, I., Ono, T., Kubota, K. Activities in the frontal cortex and gait performance are modulated by preparation. An fNIRS study. Neuroimage. 39, 600-607 (2008).
    25. Shimada, S., Hiraki, K., Oda, I. The parietal role in the sense of self-ownership with temporal discrepancy between visual and proprioceptive feedbacks. Neuroimage. 24, 1225-1232 (2005).
    26. Matsuda, G., Hiraki, K. Sustained decrease in oxygenated hemoglobin during video games in the dorsal prefrontal cortex: a NIRS study of children. Neuroimage. 29, 706-711 (2006).
    27. Gregg, N. M., White, B. R., Zeff, B. W., Berger, A. J., Culver, J. P. Brain specificity of diffuse optical imaging: improvements from superficial signal regression and tomography. Frontiers in Neuroenergetics. 2, 14 (2010).
    28. Kirilina, E., et al. The physiological origin of task-evoked systemic artefacts in functional near infrared spectroscopy. Neuroimage. 61, 70-81 (2012).
    29. Strangman, G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. Factors affecting the accuracy of near-infrared spectroscopy concentration calculations for focal changes in oxygenation parameters. NeuroImage. 18, 865-879 (2003).

    Comments

    0 Comments

    Post a Question / Comment / Request

    You must be signed in to post a comment. Please or create an account.

    Metrics

    Waiting
    simple hit counter