実世界認知課題における脳活動を監視するために繊維のない、ウェアラブルfNIRSを用いて

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
Published 12/02/2015
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Summary

物理的な制約なしラボoutside脳の活動を監視する方法論的課題を提示。繊維のないが、ウェアラブル機能近赤外分光法(fNIRS)システムは、将来の生態記憶タスクの際の脳活動を測定するために使用しました。また、このシステムは、非実験室ベースの実験の間に脳活動を監視するために使用できることが実証されました。

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Pinti, P., Aichelburg, C., Lind, F., Power, S., Swingler, E., Merla, A., et al. 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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Abstract

機能性近赤外分光法(fNIRS)は、脳の活動を監視するために、近赤外光を使用するニューロイメージング技術です。神経血管カップリングに基づいて、fNIRSは、ヘモグロビン濃度が神経活動に二次的変化を測定することができます。他の神経イメージング技術と比較すると、fNIRSは、空間と時間分解能の点で良好な妥協を表します。また、携帯用軽量、より少ないモーションアーチファクトに敏感であり、重要な物理的な制約を課すことはありません。これは、認知タスク例えば、聴覚、歩行分析、社会的相互作用)と異なる年齢集団例えば、新生児、成人、高齢者)の広い範囲を監視することが適切です。繊維のないfNIRSデバイスの最近の開発は、神経科学研究の新しいアプリケーションへの道を開きました。これは、より敏感とお尻に正確であることができ、実世界のテスト中に機能的活性を研究するユニークな機会を表し、ラボ・ベースのテストよりも認知機能と機能障害をディエッサー。本研究では、実世界の将来のメモリタスク中脳の活動を監視するための繊維のないfNIRSの使用を検討しました。このプロトコルは、被験者は、いくつかの異なるタスクを達成するために、周りの散歩しながらラボと脳のヘモグロビン濃度変化を連続的に前頭前皮質に亘って測定されている外部で行われています。

Introduction

前頭前皮質内の関数、特に最前サブパート(吻側前頭前野、またはBA10)の異常は、発達精神・神経学的状態の範囲内で一般的です。それは顕著な問題解決の障害、メモリ、および非常に1,2を無効にしている日常生活で注意力が発生します。しかし、この種の問題は、研究室や診療所で診断することは困難です。 BA 10支持体は動作がある小説、オープンエンドな状況に対処に関与している精神的なプロセス3を自己開始するためです。このような状況は、参加者は通常、ラボで直面している人工的な、正式な、しっかりと制約状況は彼らの行動とは、タスクにアプローチする方法を変更することができるので、研究室で正常に再作成することは困難です。これはかなりの強いリスクと、臨床または研究目的のいずれかの測定の妥当性を減らすことができます下の診断4 </ SUP>。これは最も明白である前頭葉でサポートされている認知能力の一つは、それが長い間日常で得られた測定値の間に有意な不一致が存在し得ることが知られている将来のメモリ( すなわち 、能力は、将来のアクションを実行することを忘れないように)、ありますライフラボ5。研究者や将来のメモリを含む前頭前野の機能を、調査臨床医は、「現実世界」の状況で彼らの測定を行うことにより、これを行うことができれば、これらの方法論の問題は大幅に回避することができました。

神経画像技術は、非侵襲的かつ客観的な方法で脳機能を調査するための強力なツールを表しているが、これらの技術のほとんどは、対象に物理的な制約を課し、したがって、日常生活の設定( 例えば 、機能的磁気共鳴の利用(に適していませんfMRI)、磁(MEG)、ポジトロン放出断層撮影(PET))。持参する必要を考えます研究室の外側でも機能し、撮像機器と与えられた最近の技術の向上、ポータブルとウェアラブル脳波(EEG)と機能的近赤外分光法(fNIRS)システムは6-11を開発されています。脳波を超えるfNIRSの大きな利点の1つは、高い空間分解能です。また、モーションアーチファクト、点滅や目の動き12の影響を受けにくいです。それは脳波よりも少ない物理的な制約を課し、より自然な環境の中で自由な移動を可能にするので、ウェアラブルfNIRSは、このように日常生活の文脈での使用に適しています。

fNIRSは、非侵襲的近赤外光(650〜900ナノメートル)で頭を照射します。生物組織は、その波長範囲において比較的透過性であるように、光が脳に到達することができ、ヘモグロビンによって吸収されます。 fNIRSは、このように酸素と血行動態ちゃんの情報を提供し、両方のオキシヘモグロビン(のHbO 2)とデオキシヘモグロビン(HHB)の濃度変化を測定GESは、脳の活動に関連付けられています。具体的には、脳機能の活性化は、のHbO 2の同時増加とHHB 13の減少として定義されます。しかし、光の侵入深さは、信号のみを皮質表面から回収することができることを意味します。光は高度に組織に拡散されるので、それは脳14について高度に空間的に構造情報を得ることができません。従来のfNIRSシステムは、頭皮を通して光を導くためにと後方散乱光を収集するためにヘッドに結合された光ファイバを使用しています。これらの機器は、コンパクトな携帯および実験の設定に非常に適しているが、光ファイババンドルとその重みは十分に安定していない場合、その変位はモーションアーチファクトの混入7につながる、参加者の動きを制限し。小型化と繊維のないfNIRSシステムの新世代は自由に参加者を移動するには現実的な状況で脳活動を探索する可能性を提供していますsであり、重要な物理的な制約なし。人間の脳の機能にユニークな洞察を提供することができる人間の執行機能と繊維のないfNIRSシステムを探索する際の現実的な状況では特に貴重です。最初の繊維のないシステムは、チャネルだけの少数( 例えば 、単一のチャネル15および2チャネル16)の小領域への調査を制限するが装備されていました。さらに最近では、マルチチャネル無線およびウェアラブルfNIRSデバイスが自由に動く参加者に頭のより大きな部分を監視するために可能性を与える6,7、17-20を開発されています。

本研究では、新しいマルチチャンネルウェアラブルと繊維のないfNIRSシステムが監視し、実世界の将来のメモリ(PM)作業中に前頭前野の活動をマッピングするために使用されました。 fNIRSシステムは主に、背側及び吻側前頭前皮質( 図1)の両方をカバーする柔軟なプローブユニット(ヘッドセット)から構成されていますこれは、参加者の腰( 図1D)に装着された処理装置(ポータブルボックス)に接続されています。ヘッドセットは、6面の2つの波長(705 nmおよび830 nm)を6シリコンフォトダイオードを有するレーザダイオードを発光で構成されています。光ファイバの不在は、モーションアーチファクトに対してより快適で、堅牢さ、重量、プローブの大部分を減らすことができます。オプトードは16光源-検出器の組み合わせを作成し、3センチメートルの間オプトード分離の交流ジオメトリ( 図1A)に配置されている( 例えば 、16測定チャンネル)6。周囲の光からヘッドセットを遮蔽するために、遮光キャップ1D)が設けられています。

本研究の目的は、現実世界における将来のメモリタスク中、前頭前野の機能を検討することでした。将来のメモリタスク中に、参加者は(まれなキューに対応するために覚えておくことが求められます例えば 、おなじみの顔やパーキングメーター)」の継続的な作業」として知られている他の要求の厳しいタスクを実行している間。タスクの2つの異なるブロックでは、社会的な将来のメモリキュー(人)は、非社会的な将来のメモリキュー(パーキングメーター)に対比されます。それは、イベントベースの将来のメモリタスクにキューの異なる形態の間での主要な違いを表すので、実験的なパラダイムは、「現実の」状況21の近くに保つことができるため、このコントラストが選ばれました。 BA 10は、いくつかの状況では、非社会的情報に対する社会の処理に敏感であることが知られているが( 例えば 、ギルバートら、2007 22)、最近の証拠は、将来のメモリ・タスクに関連BA 10における血行動態変化が比較的であることを示唆しています鈍感な頭出しするの違いは(バージェスらを参照してください。、レビューのために2011年23)。これにより、未解決の問題かどうかは、非社会的な手がかり対社会的なことは、将来のメモリパラダイムのコンテキストでBA 10活性に影響を与えます。

本研究の目的は、現実世界の認知タスクによって誘発される前頭前皮質の血行動態及び酸素の変化を監視するためにfNIRSシステムを使用することの実現可能性を評価することです。ここでは、一つのケースの典型的なロンドンの通りの場所外側行っ将来の記憶作業中のfNIRSデバイスの使用(1健康な成人の参加者、24歳)の研究では、日常生活の需要を模倣を報告しています。具体的には、社会的、非社会的なPMの手がかりに応答して、血行動態の変化を記録することが可能かどうかを検討しています。

Protocol

プロトコルは、UCL地元の研究倫理委員会、承認番号CEHP / 901分の2014によって承認されました。

1.楽器のセットアップ前に参加者の到着まで

  1. 「現実世界」タイプのタスク(例えばShalliceとバージェス、1991 3)を分析するために3台のカメラからのビデオ録画を使用します。
    1. 参加者の動きに追従するために、実験者の胸に1つのカメラを置きます。
    2. 参加者は、実験を通して見ている場所を追跡するためにキャップをシェーディングfNIRSにヘッドカメラをマウントします。
    3. 準備し、最初の実験と全体セッションの参加者に続く第2実験のためにカメラの電源をオンにします。
  2. fNIRSワイプ消毒とヘッドセットきれいにします。
  3. 例えば 、遠く離れた金属物、壁や床からの)適切な部屋に3次元デジタイザを配置し、電源を入れます。

2. Participanトンの準備とfNIRSプローブの配置

  1. 実験を開始する前に、参加者が同意書に署名しています。
  2. 10-20システム( 図2)を使用し、すべての参加者全体で一貫性のfNIRSのヘッドセットの配置を達成するために、25をオプトードと10-20標準位置24をデジタル化
    1. マーク洗えるマーカーとナジオン(NZ、前頭骨と鼻の骨の間の交点)、イニオン(アイズ、頭皮の奥の後頭隆起)と左と右プリ耳点(LPA、RPA、耳珠の上端の前で耳にポイント前方)を製造者の指示と一致した( 図2)。
    2. 頭と頭の上LPA-RPAの距離を越えて周りNZ-Izの距離を測定します。
    3. 水性マーカーでマークNZ-Izの距離の50%にあるのCz(NZ-IzのラインおよびLPA-RPA線との交点、および50%OF LPA-RPA距離)、FPZ NZ-Izの距離(10%)およびFzの(NZ-Izの距離の30%)10-20システムに基づく点( 図2)。
    4. 参加者全体で、より正確なデジタイジングオプトードの位置に一致する穴を有するヘッドバンドを使用してください。生え際に沿ってヘアクリップを使用して、できるだけ多くの額から髪を削除します。 FPZとFzのポイントに応じて前頭前野の上digitizingヘッドバンドを置き:チャンネル9をFPZ-Fzのライン( 図1E)に合わせFPZポイントとチャンネル9チャンネル8行に対応して。
    5. 3次元磁気デジタイザを用いてマークされ、10〜20の基準点とオプトード位置をデジタル化します。
  3. デジタル化された座標を保存して、空間分析ツール(使用http://brain-lab.jp/wp/?page_id=52光トポグラフィ分析ツール(ジャガイモ)ソフトウェア(のための材料の表を参照するためのオープンソースプラットフォームのを)毛皮THER情報)はモントリオール神経学研究所(MNI)は、脳のテンプレート上にfNIRSデータを登録します。
    注:確率論登録の実装アルゴリズムは、現実の世界では、デジタル化された場所は、次にプロジェクトを座標系とMNIに座標系を変換し、MNI脳表面( 1E)26,27上にそれらを局在化します。
    1. MATLABコマンドP3を通じてオープンポテト。
    2. ポテトグラフィカルユーザインタフェース(GUI)のメインウィンドウのメニューから「空間分析」を選択し、「空間分析」ボタンをクリックします。
    3. 空間分析データビューア・ウィンドウの「空の10-20」ボタンをクリックしてデジタル化された座標をロードします。
    4. 「空MNI」ボタンをクリックします。
    5. MNI推定ウィンドウの10/20の基準点を選択し、空間的な登録を開始します。
  4. Fの正しい場所を確認してくださいテンプレート脳表面上のNIRSチャネル( 図1E):8チャンネルと半球間裂28のオーバーラップチャネル9かどうかを確認します。正しい場合は、さらなる分析のためのチャネル構成ファイルを保存します。そうでなければFPZ-Fzのラインに再整列するチャネル8,9をデジタル化バンドを交換し、FPZにチャンネル9に重なります。そして、デジタル化の手順を繰り返します。
  5. fNIRSは、デジタル化ヘッドバンドと一致して、FPZ-Fzのラインにチャンネル8,9を合わせ、FPZにチャンネル9を重複ヘッドセット置き、ヘッドバンド( 図1B-C)を取り外します。プローブはよく参加者の頭部に装着されていることを確認してください。
  6. ヘッドカメラでシェーディングキャップを置きfNIRSヘッドセットの上にそれに搭載されています。
  7. 参加者に実験的なルールを説明します。デバイス関連の注意事項を含める( 例えば 、 '(NOランニング)」を急いでいないか、背後にある実験者を残さずにできるだけ時間をかけて)だけでなく、TAS特定のルールをK( 例えば 、「隣の街や地域」へとクイーンスクエアエリア外に移動しないでください)。
  8. 成功した参加者を持っているすべてのルールを暗記し、実験を開始するために外に出ます。

3. fNIRS信号品質評価

  1. 視覚的にfNIRSのラップトップ上の信号の品質を検査する第一の無線モードでfNIRSシステムを使用してください:
    1. ポータブルボックスの「電源」ボタンを押して、ワイヤレスモードでfNIRSをオンにします。 fNIRSのラップトップ上でfNIRS集録ソフトウェアを開き、携帯用のボックスとの接続を確立します。
    2. 検出器が検出された光のベース益最適化する「プローブの調整」ボタンを押します。
    3. ソフトウェア「プローブ調整」画面上のプローブ調整結果を確認し、各検出器は、すべてのチャネルが「ノーマル」に分類されているか否かをチェックすることによってソースから十分な光を受け取るかどうかを確認します。もしチャンネルは「ストレイ」または「中」、再場所としてシェーディングキャップマークが付けられ、額との結合オプトードを最大化しています。チャンネルは「オーバー」としてマークされている場合は、「低」にレーザ光源のパワーを設定します。
      注:横チャネルが背外側前頭前皮質を覆うように、いくつかのケースでは、受信された光を最大にするために、額から髪を移動する必要があるかもしれません。
    4. 「準備完了」ボタンを押した後、「スタート」分のデータを取得し、ハートビート(〜1ヘルツのヘモグロビン振動)が良好な信号品質を保証する濃度信号、上に表示されているかどうかを確認します。
  2. その上で「電源」ボタンを押してワイヤレスモードでポータブルボックスをオフにします。スタンドアロンモードでfNIRSをオンにするポータブルボックスの「モード」ボタンと併せて「電源」ボタンを押します。
    注:スタンドアロンモードでは、参加者が、実験エリアを中心に自由に移動できることを保証し、ワイヤレス接続を維持するために、fNIRSのノートパソコンに近いことが必要性を回避することができます。

4.データ集録

  1. ヘッドカメラの電源をオンにし、実験者「カメラと撮影を開始します。 fNIRSの「プローブの調整」ボタンを検出器が得最適化した後、fNIRS取得(サンプリング周波数= 5 Hz)を開始する」/停止を再生」ボタンを押すポータブルボックスを押してください。
  2. 手動でオーディオトリガーに連動してfNIRSポータブルボックスの「マーク」ボタンを使って、fNIRSデータにマーカーを追加します( 例えば、ビープ音)を。オーディオトリガーを明確にすべてのビデオカメラに記録されなければなりません。その後、実験を開始します。
    注:これは、別のビデオカメラとfNIRS記録との間に強固な時刻同期が可能になります。

5.実験プロトコール&#160;

  1. 参加者全体の将来のメモリのものを、以下の条件を含めると相殺:
    1. 3ベースラインの条件を使用してください:
      注:これは、歩くに関連する脳(神経)機能に起因するより局所的な応答全身対変化を世界的な血行動態と酸素の変化を分離することができます。
      1. 残り1条件について、参加者は試験が行われている通りに、固定立って、(紙に刺激の数をカウントしてい例えば 、その上に印刷されたのXとOを含むシートを使用して、参加者の数を持っていますその上にO数)。
      2. 残り2条件については、参加者が通常の歩行のペースで短い距離を歩いて、彼の他の要求をしない持っています。
      3. ベースライン条件について、実験を行っている全体のストリート領域の周囲の参加者の散歩を持っています。
        :この例では、実験が行われましたクイーンスクエア、ロンドンWC1N、英国で
    2. 汚染されていない継続的な条件については、参加者が実験エリアを歩くと、特定のアイテムの発生をカウントする必要があります( 例えば 、単語"女王"を含む建物に固定された標識の数)。
    3. 非社会的な展望的記憶の条件については、( 例えば 。参加者は、日付や建物に固定された営業時間の数を数える必要があります)参加者が進行中のタスクを実行する必要があり、それに加えて、場合、彼らは、指定した距離内に来ましたパーキングメーターは、彼らはそれに渡って行って、それに触れています。
    4. 社会展望的記憶の条件については、彼は前に動き回る同盟として機能する実験者の1に応答する、している( 例えば 。参加者は数のドアベルを数える必要があります)参加者が継続的なタスクを実行する必要があり、それに加えて実験エリア内-specified位置。参加者は、彼らに渡って行くことがありますそして彼らに「拳バンプ」挨拶を与えます。
    5. PM条件後(継続的な汚染された)追加の継続的な条件を使用してください( 例えば、参加者は検査領域内遮るもののない階段の数をカウントする必要があります)。
    6. 逆の順序で上で説明した2つの休息の条件(その後、残り2および残り1)を繰り返します。
      注:これは実験の終了時に歩行関連の制度変更を評価することができます。

6.ビデオからのイベントをRecover

  1. すべてのカメラから動画をダウンロードし、MPG4形式で保存します。
  2. (ELANへのすべてのカメラからビデオをロードhttps://tla.mpi.nl/tools/tla-tools/elan/ )と同期するビデオ:使用オプション/メディア同期モードと音声の時点に基づいて、それらを揃えますトリガー。
  3. ELANでは、(参照アノテーションを使用し、ELANメインウィンドウの階層ボタンを押してください注釈のグループに、すなわち 、すべての社会PMターゲットの1段目)は、ビデオストリーム内のイベントをマークします。
    1. 同期化されたビデオストリームを見て、各実験条件の開始と終了を注釈、各PMの目標に到達した時点のための層を使用。社会的、非社会的なPMターゲットの別々の層を使用してください。
    2. 各参加者のビデオ編集を完了し、テキストフ​​ァイルとして、すべての注釈付きの時点をエクスポートするには、ファイル/エクスポートとして/行間のテキストを使用します。

7.データ解析

  1. fNIRSのノートパソコンに携帯用の箱のフラッシュカードからfNIRSソフトウェアおよびエクスポートデータを開きます。
    注:fNIRSシステム処理ユニットが修正ランベルト・ベールの法則を使用し、測定期間の開始時に任意のゼロベースラインからのHbO 2とHHBの相対的変化を計算します。濃度値は、従って乗算モル濃度(モル/ L)で発現されますこれらは、光路長のために補正されないように、パスの長さ(mm)6によります。
  2. 濃度データを保存して、社内の前処理ソフトウェアを使用してMATLABにインポートします。
  3. 前処理の手順( 図3B)次の信号:
    1. ダウンサンプリング1ヘルツに信号:
      1. 1 Hzには5Hzからダウンサンプルデータへ:スプライン補間(interp1はMATLAB関数)を使用してください。
    2. リニアトレンド除去:
      1. 冒頭に休息1フェーズと実験終了までの間:信号の遅いドリフトを削除するには、線形補間(関数polyfit MATLAB関数)を使用します。
    3. モーションアーチファクト補正:
      1. チャネルごとに、特定し、ウェーブレットベースの方法31を介して 、モーションアーチファクトを除去します。信号改善(CBSI)法32ベースの相関を適用することにより、信号の品質を向上させます。
    4. 複雑なウェーブレット変換:
        <李は>ウェーブレットは、ウェーブレットツールボックスを介してチャネルの変換を計算するために、モレットマザーウェーブレット、スケーリングされ、時間をかけて翻訳を使用します(MATLAB関数を:wt)のGrinsted によって提供さ33(。http://noc.ac.uk/使用して、科学/ crosswaveletウェーブレットコヒーレンス )。
        注:ウェーブレットスペクトルからは、時間-周波数空間における信号のスペクトル内容を評価することができます。
    5. バンドパスフィルタ:
      1. 0.008から0.2 Hzの7、34のカットオフ周波数を持つ:ウェーブレット解析のベースには、3次バターワースバンドパスフィルタ(バターとフィルターのMATLAB関数)を使用します。

Representative Results

図3では、HBO 2とHHB未処理された信号(チャネル8)このケーススタディでの生活をベースPM実験( 図3A)と( 図3B、前処理された後、対応する信号( 図3C)の間に記録された例を提示します)。 図4は、矩形がバンドパスフィルタで保存周波数範囲を示しているチャネル8 HbO 2とHHB信号のウェーブレットパワースペクトルを示しています。参加者は、実験を通してoutside歩いて、タスクを実行するために彼の頭を移動されたことを考慮すると、fNIRSシステムは、モーションアーチファクトと日光に対して堅調に推移しました。実際には、のHbO 2刻みとHHBのデクリメントは、非社会( 図3D)と社会( 図3E)将来のメモリのイベントに対応しています。これらの傾向は、一般的に機能的な脳の活動13、35を表す 。で脳の領域が活性化されると、実際には、酸素に対するニューロン「代謝要求は、局所脳血流の結果としての増加と共に増加します。酸素のほとんどはヘモグロビンを介して細胞に送達されるように、HHB濃度でのHbO 2で増分および減少は、機能的な脳活動9の間に観察されています。これらの傾向を示す前頭前野内の領域HBOチャンネル2と額の上にマッピングされたHHB濃度値( 図5、ビデオ1、ビデオ2)の空間分布によって評価することができます。ソーシャルPMイベントに脳の応答は、図5に示されているすべてのチャネルどのように分布しているか。 図5A及び図5B報告書は、社会のPMイベントへのHbO 2とHHBの額を超えるそれぞれの空間分布(T = 2455の例s)は、図5C及び図5Dレポートrespectivながら、エリー非社会的なPMイベントへのHbO 2とHHBの空間分布(T = 1744秒)。5地域の場所(チャネル)を示しどこのHbO 2(赤、 図5A-C)の増加とHHBの減少(青色、 図5B-D)は 、明らかに増加脳機能の指標で観察可能です。社会PMと非社会的なPMイベントと時間以上のチャンネルの変更を横断その分布にどのように前頭前野の活動の例は、さらに、ビデオ1、ビデオ2に示すに対応するすべてのチャンネルから6及び図7のデータをされます時間ウィンドウは、それぞれ、 ビデオ1、ビデオ2に含まれています。

ウォーク関連血行動態及び酸素の変化 、図3Aに観察することができます。見かけHHBの増加とHBO 2減少条件を歩行中に発生し、これらは、前処理後に除去されます。

ontent「FOする:キープtogether.withinページを= "常に"> 図1
図1. fNIRSヘッドセットの配置とチャネルの設定。fNIRSプローブにおけるオプトードの配置は、 パネル Aに示されています。レッド円は注入点(ソース)、黄色の円を示す収集ポイント(検出器)と緑の​​円の測定チャンネル。プローブは、ナジオン-イニオンの正中線と位置合わせさFPZ点及びチャネル8-9に対応してチャネル9額(B、C、D)上に配置されます。デジタル化されたチャネルの位置が座標系MNIに変換され、脳皮質(E)上に重なっている。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

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図2. 10-20解剖学的参照。ハイライト表示の円は(LPA =左プリ耳、RPAは=右プリ耳のNz =ナジオン、アイズ=イニオン)。選択された基準点は、参加者の頭の上にマークされることを示すをクリックしてくださいここで、この図の拡大版を表示します。

図3
図3.信号前処理ストリーム。代表チャンネル(8チャンネル)から取られた(A)のHbO 2とHHB生信号。 黒い線は、開始と各実験条件の終わりをマークします。緑とマゼンタの線は、非社会的、社会的な将来のメモリのヒットをマーク。アスタリスクは、歩いた状態を示しています。 (R1 =残り1; R 2 =残り2; B =ベースライン;尾久=進行中の汚染されていない;のPMN =非- 社会展望的記憶。 PMs =社会的展望的記憶。 OGC =)汚染された継続的な。 (B)このパネルは、前処理フロー・チャートは、8生信号をチャンネルに適用さを示しています。 (C)得られた前処理された信号が示されています。 (D、E)のHbO 2増加し、HHBは、選択された非社会(D)に対する応答と社会(E)将来のメモリのヒットで発生減少。この血行動態の傾向は、通常、機能的活性化に関連している。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

図4
図4ウェーブレットパワースペクトル(Aは、B)チャネル8のHbO 2とHHB生信号のウェーブレットパワースペクトルは、それぞれ、パネルAおよびBに示されています。 黒い線は、開始と各実験条件の終わりをマークします。アスタリスクは、歩いた状態を示しています。 (R1 =残り1; R 2 =残り2; B =ベースライン;尾久=汚染されていない継続的な;のPMN =非社会的な展望的記憶; PMs =社会的展望的記憶、OGC =継続的に汚染されました)。黒い長方形は、バンドパスフィルタ(0.008から0.2ヘルツ)を介して保存された周波数範囲を強調しています。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

図5
図5. PMイベントに皮質活動の空間分布は、。のHbO 2とHHB濃度変化は、社会のPMイベント(AB)に応じて、非社会的なPMイベント(CD)に機能的活性を見つけるために、脳皮質上にマッピングされています。 HbO 2そして、HHB値は非社会的なPMイベント(CD)のための社会的なPMイベント(AB)とt = 1744秒トン= 2455秒で撮影されている。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

図6
非社会的なPMのイベントに応答して、すべてのチャネルについては、図6酸化ヘモグロビンと還元ヘモグロビンの信号は。緑の線が非社会的なPMイベント(T = 1744秒とt = 1792秒)を示している。 拡大版を表示するには、こちらをクリックしてくださいこの図の。

図7
図7.オキシヘモグロビンとデオキシヘモグロビンSIGソーシャルPMイベントに応答して、すべてのチャネルのためのNAL。マゼンタの線は、社会のPMイベント(T = 2455秒)を示している。 この図の拡大版をご覧になるにはこちらをクリックしてください。

図7
ビデオ1のHbO 2と社会PMイベントにHHB濃度が変化します。ビデオは、参加者が社会のPMターゲットに近づいている間のHbO 2(左パネル)とHHB(右パネル)は、時間をかけて進化する方法を示しています。実験者の胸が同期されるに接続されたカメラの映像。 このビデオを見るにはこちらをクリックしてください。

図7 非社会的なPMイベントにビデオ2のHbO 2とHHB濃度の変化は。ビデオは、参加者が非社会的なPMの目標に近づいている間のHbO 2(左パネル)とHHB(右パネル)は、時間をかけて進化する方法を示しています。実験者の胸が同期されるに接続されたカメラの映像。 このビデオを見るにはこちらをクリックしてください。

Discussion

本研究の目的は、実世界の状況の間に脳の神経活動に関連する脳の血行動態と酸素の変化を監視するために、ウェアラブルと繊維のないfNIRSの使用の可能性を評価することでした。ウェアラブルと繊維のないマルチチャネルfNIRSシステムは、研究室の外部で実行将来のメモリタスク中前頭前皮質over脳活動を測定するために使用しました。ここで報告されたケーススタディは、ラボ野外実験における社会的、非社会的なPMの手がかりに応じて自由に移動する参加者ののHbO 2とHHBにおける脳の変化を連続的に強固に監視することができるかどうかを検討しました。

自由に人生をベースとした実験の参加者の移動のfNIRSの使用が困難な状況を表しています。実際には、頭の動きが破損し、その結果として、モーションアーチファクト脳活動36の光学的識別とプローブ変位を引き起こす可能性があります。また、光センサは、(迷光に対して敏感です例えば実験を外部行われ、日光)は、fNIRS信号に追加のノイズを作成します。報告されたケーススタディは、実際の生活のアプリケーションでfNIRSシステムの実現可能性の予備的なデモを提供しています。このようなデバイスにおける光ファイバの不在は、頭皮とモーションアーチファクトに対してより堅牢な測定の結果オプト​​ードとの間の光結合を防ぐことができます。また、遮光キャップは、検出器の飽和と低信号対雑音比(SNR)を回避迷光からの良好な遮蔽を保証します。また、HHB濃度でのHbO 2の増加と減少が社会的、非社会的なPMヒット( 3D-E)11の対応で発見された、37は、さらに 、その実現可能性を支持しています。 図3D-Eで観察された血行動態の傾向が統計的に有意であるかどうかを評価し、前頭前野内で活性化領域を見つけるために( 図5、ヴィドEO 1、 ビデオ2、図6、図7)は 、グループレベルの分析が必要とされています。オーダー推論をすると38、39は 、将来の作品は一般線形モデル(GLM)アプローチを用いて統計的パラメトリックマッピング(SPM)に基づいて、グループデータと統計分析を提示する機能特化した前頭前皮質領域を同定するために。

結果は予備的と考えなければならないとしても、それは繊維のないfNIRSを効果的に伝統的な実験室の設定outside戻し、脳活動のリアルタイム監視のために使用できることが実証されています。これは、神経学的および神経科学研究のための新しい方向を切り開きます。この点で、アプリケーションのための少なくとも二つの明らかな領域があります。最初は、生態学的妥当性に関するものです。人々は例えばを使用して (認知タスクを実行している間、認知神経科学の研究者は、脳活動のパターンを調査し、血中酸素レベル依存記号脳は私たちの精神的な能力をサポートする方法の順序で機能的MRIでプロキシとしてのAl変化)を発見しようとします。いくつかのケースでは、それは非常に密接に目的のプロセスが使用される日常生活の状況と一致するスキャナの実験状況を作成することが可能です。読書、例えば、考えてみましょう。 MRIスキャナでおそらく本の中で言葉を読んでこのような同様の要求を行いながら、ディスプレイ上の単語を読んだとき、それはほとんどのスキャナで収集された結果は、脳が日常生活で読み取ることがどのように実装するかについて説明することができますことを当然視されている自宅で。しかし、人間の行動や認知の多くの形態のため、この仮定は、より不安定です。例えば、社会的状況がMRIスキャナに提示(参加者が自分自身で、不動であり、非常になじみのない、しっかりと管理された環境で)された場合、参加者が使用する認知プロセスは、同様にそれらの重要な点で異なる場合があります参加者がsocialisときに従事実生活40でる。個人間のダイナミクスの神経相関の調査より自然な環境が必要です(レビューのために呼ばれるhyperscanningは 、2014年41 BabiloniとAstolfiを参照)ここで、これは社会神経科学において特に重要です。 NIRSベースhyperscanning 42は、43は、このように同時に現実的な状況で、二人以上の脳の活動を監視するための新しいツールを表すことができます。実際、MRI、PETまたはMEGスキャナの高度に人工的、物理的に制約された環境の中で十分に研究することはできませんいくつかの精神的な能力があります。身体の動きの伴うもの歩行や大量のと同様に伴うものの社会的相互作用が明らかな候補です。この理由のために、自然の状況において、参加者の脳活動を研究することができるということは研究者にとって非常に望ましいです。

アプリケーションの2番目の、関連する、幅広い領域は、この技術の使用に関し、臨床状況。明白な候補者は1つが(台所で、 例えば 。)日常生活の活動のための訓練手続きの脳に対する効果を研究したいと思うかもしれない場合には、神経リハビリテーション、またはこれらの活動に関連した特定のニューロン集団の際に薬のこと。しかし、技術はまた、おそらく教育にも設定し、 例えばのために開発される可能性があります。、脳活動の「リアルタイム」自己監視の使用。動作時に、最小限の制約で、実際の環境でその場でそれを使用する携帯性、低リスク、および能力は、現在入手可能な他のものとは非常に異なる。この方法になります。

ウェアラブルfNIRSシステムは、実世界の観測の可能性を示しているものの、自然な歩行中fNIRSを使用する場合に対処する必要があり、他の制限があります。赤外光は、頭皮を通過するので、それは脳のAの両方で起こるプロセスに敏感ですヘッドの余分な脳の区画ND。これまでの研究では、fNIRSを介して測定された信号の一定量は、全身の変更34、39、直接脳の活動に関連していない44から生じることを実証した(Scholkmann 9レビュー用を参照)。内と外の脳血行動態が全身の変化の影響を受けるとしても、タスク誘発および自発的( 例えば 、心拍数、血圧、呼吸、皮膚血流量)、歩行活動に関連する生理的変化を考慮しなければなりません。彼らは、遠心性線維を介して心拍数、呼吸数、血圧および血管の直径を調節する自律神経系(ANS)活性に由来します。より正確には、ANSの交感神経分割は、心拍数、血圧および呼吸ずつ45に至る運動中に超活性化されます。例えば、以前の研究では、呼吸が炭素DIOXの分圧の変化を誘導することを実証していますまた動脈血(PACO 2)ターン影響脳血流と脳血液量46、47インチで、IDEは、 図3(a)は、と混同されることができ、歩行期間内occur periodic HHBのincreasesとHBO 2が減少する例を示しています脳の非アクティブ化。条件間で一貫性のある比較を行うために(濃度に大きな変化はベースライン期間に敬意を発生する場合例えば、評価する)、すべての実験の段階は、同じ物理的な活動の状態で測定する必要があります。このような理由から、歩いて残りの相(休憩2)は私たちの生活ベースのプロトコルに含まれていました。 fNIRSデータの適切な解釈はまた、良好なSNRを必要とします。これは、通常、従来のブロックと刺激を数回繰り返してイベント関連の設計によって達成されます。試作の繰り返しと構造化されたデザインは生活ベースの実験では常に可能ではありません。このため、追加のセンサおよび適切な分析TEにchniquesは48とモーションアーチファクトがSNRを向上させるために、正しく脳信号を解釈するために必要な制度変更を考慮します。私たちは、呼吸数、心拍数と歩くペースを監視するためのポータブルデバイスを使用することにより、このような歩行関連の制度変更の影響を調査する予定です。また、イベントの回復の問題も対処する必要があります。認知神経科学の実験では、脳の活動は、参加者が遭遇した刺激や環境に関連して検討されている、との応答、またはそれらを見越しての行動。 (a)はその環境で参加者に現在利用可能であり、(b)参加者の行動の時々刻々のレコードを持っているかを知る実験者は、したがって、必要があります。典型的なラボの状況では、これらの要因は容易に実験者は参加者が発生したものを制約し、フォームと参加者が証明することができます行動の数ができるので制御することができます。しかし、これではありません多くのイベントや経験は、研究参加者が持っていることをラボ、外部」現実世界」環境での場合は、実験49の厳密な制御を超えています。したがって、ここで研究一種の「現実世界」タイプのタスクでは、ビデオ・レコードが分析に使用されている( 例えば 、Shalliceとバージェス、1991 3)。これは、両方の持続的( 例えば 、ブロックレベル)および過渡状態を回復することができます( 例えば 、イベント関連)性能の異なる側面をサポートするプロセスは、(レビューのためゴネン-Yaacoviとバージェス、2012 21を参照)。ビデオ記録から回復するイベントは、実験で対処されている理論的な質問に依存します。報告されたケーススタディでは、イベントの発症は、3台のカメラによって撮影されたビデオから回収しました。特定の手がかりと行動反応の開始と終了を決定するこの手順は、面倒であり、生命ベースのDATに行ったときにスキルを必要としますA。中心的な問題は、「実生活」タイプの実験であり、通常は実験室ベースのものと同様のイベントの事前知識と同程度ではなく、参加者は通常、彼らが応答できるようにしてより多くの範囲を持っているということです。参加者は自然で制御されていない環境の中で自由に動くことができるようにまた、それらは急速に変化する種々の刺激に直面し、それは、関心のある実際のイベントに血行動態応答を回復することは困難であるされています。例えば、ケーススタディで、のHbO 2とHHB( 図3D-E)について観察された血行動態の傾向は、フェーズロック・典型的なイベントに関連する血行動態応答38のようなビデオ・回復発症にはありません。 HbO 2とHHBは上昇し、刺激開始前に20秒を減少させ、それの後にピークに達するように、それぞれ開始します。彼はそれかの方に近づいたときにさらなる分析は、このように、PMはイベントは、参加者が目標を見ると、実際に起こっている頭出しかどうかを確立するために必要とされています彼はそれに達したとき。実生活臨床応用のための繊維のないfNIRSの技術の可能性を考えると、より客観的な方法でイベントオンセットを識別するための新しいアルゴリズムを開発するだけでなく、fNIRSデータから直接それを行うことの可能性を探索することにより、ビデオ・コーディングの問題に取り組む今後の課題。

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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