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

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 「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。 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。 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。 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。 fNIRSワイプ消毒とヘッドセットきれいにします。 （ 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プローブの配置実験を開始する前に、参加者が同意書に署名しています。 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 ： 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）。 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。 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）。 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。 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。 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（ 図1E）26,27上にそれらを局在化します。 MATLABコマンドP3を通じてオープンポテト。 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。 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。 「空MNI」ボタンをクリックします。 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。 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。 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。 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。 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）。 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： 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。 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。 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。 「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。 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。 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; 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： 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。 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）。 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。 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。 注 ：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）。 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。 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。 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）。 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 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。 （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。 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。 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。 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 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。 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。 前処理の手順（ 図3B）次の信号： ダウンサンプリング1ヘルツに信号： 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。 リニアトレンド除去： 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。 モーションアーチファクト補正： 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。 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 らによって提供さ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。 バンドパスフィルタ： 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。