自然主義タスク中fNIRS計測のfMRIの検証

参加する前に、すべての被験者は、施設のガイドラインに従ってインフォームドコンセントを提供しています。この場合、プロトコルは、明治大学（神奈川県）、（データ解析のための医学のイェール大学の学校に転送）コロンビア大学メディカルセンター、ロングアイランド大学、この研究のためのブルックリンキャンパスから機関人間保護プログラムによって承認されました。 脳機能イメージングのための1。ソフトウェアおよびハードウェアの変更と開発法（fMRIとfNIRS） 前fNIRSイメージングへのfMRIを用いて目的の研究領域のタイミング、グラフィックと音楽を変更するには、DDR、Stepmaniaのオープンソースのクローンを使用して設定ファイル（.SM）の詳細を編集することにより、ゲームダンスダンスレボリューション （DDR）を変更。 背景、音楽、（スキャン時間で音楽を開始）オフセット、samplestart、samplelength、BPMSとbgchanges：.SMファイルで変数を指定します。矢印PATTを指定「1」の値として尺度ごとの矢印を定義し.SMファイルの各メジャーのERNS、「0」、または「M」。各メジャーの左、上、下、または右ボタンの押下を定義します。 、矢印のために「1」を使用し、空白のために「0」を使用し、残りのエポックでの鉱山のための "M"を使用します。 ゲーム曲「 蝶 」 を使用して（もともとSmile.dkにより実施され、ソニーのプレイステーションのためのオリジナルダンスダンスレボリューション3 番目のミックスゲームCDで入手可能）に変更されたように被験者はゲームの仕組みに組み込まれて交互ブロックデザインを使用して再生することができ.SMの設定ファイル。背景グラフィックときにリラックスして（緑）を再生するときにプレーヤーに指示し、と30秒の休止期間と交互に30秒のゲーム時間（赤; 図1）。 イチジクURE 1：パラダイムデザイン（A）DDRグラフィックユーザーインターフェイス。画面下部の矢印は、画面の上の方に移動しました。これらの矢印は、押しボタンの被験者に示しました。矢印が上作用領域（画面の上部にある灰色の矢印）に達したとき、被験者は正しいボタンを押すことで対応しました。プレイ時間は緑の背景で示しました。残り時間は、赤色の背景で表示しました。残り時間の間に、矢印が「爆弾」のアニメーションに置き換えられました。これらは、ゲームプレイやスコアに関しては何の機能を持っていないが、残りのエポック中にプレースホルダとして機能するために使用されました。 （B）は、走査のために使用されるブロックの設計は、プレイし、残りのエポックの5分の合計で構成されていました。プリスキャンは30秒再生を交互にし、ブロックを休ま続いて、長さは10秒であった。 この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。 <ol sタルト= "3"> 休息とアクティブ期間とのコントラストに特異性を確保するために、実行ごとに交互に間隔を5回繰り返します。 fMRIのデータ収集の場合には、足のボタンを使用してのfMRI録音の矢印ボタンの押下を左右に動きを制限します。ボタンの押下の全体数は、両方のタスク（ 図2）のための同等のままであるべきです。 走査手順の前に、いくつかの練習が撮影の前に実行される被験者を対象に、ゲームの基礎を説明し、可能にします。移動矢印の経路の上部に概説した完璧な時間の近くに自分の足で、対応する矢印ボタンを押すことではなく、可能な限りヘッドの移動を最小限にするために被験者に指示します。 図2：fMRIのための実験（A）被験者はobserviながらMRIスキャナに横たわっていました。対象上記ヘッドコイルに取り付けられたミラーを使用して投影インタラクティブな環境をngの。図2b。被験者は、ゲームプレイ中にリアルタイムで左または右のつま先タップで応答させ二つのボタンから成る修正された足のプラットフォームを提供します。 この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。 2. fMRIのテストと分析 3Dでゲームプレイの前に各被験者のための構造的な画像を得る10分38秒の全走査時間と、傾斜エコーシーケンス（SPGR）（124スライス、256×256、= 220ミリメートル視野を）台無し。 エコープラナー（EPI）T2 *強調グラディエントエコーシーケンスのために、以下の設定を使用して、スキャン中に機能的磁気共鳴画像を取得します。時間のエコー= 51ミリ秒、繰り返し時間= 3秒、フリップ角= 83°です。 192 X 192ミリメートルフィールド：以下の寸法で脳の27の連続した​​軸方向のスライス画像を取得します1.56 X 1.56ミリメートルと4.5ミリメートルのz軸解像度の合計解像度は128×128のグリッドを持つビューの。 上記のパラダイムを使用したが、モーションアーチファクトを低減するだけで左右の矢印キーを使用してゲームをプレイするために被験者に指示します。 MATLAB 7.0で実装さSPM8 5を用いて分析したfMRI BOLD信号を実行します。 T2 *緩和アーティファクトを最小限にするためにEPIシリーズの最初の10秒を破棄し、機能的なデータは、最小二乗6パラメータ「剛体」空間変換を介して補正した動きです。 8ミリメートルの半値幅（FWHM）のガウスカーネルで空間平滑化に続いて2ミリメートル3分解能を有するMNI（モントリオール神経研究所）テンプレートに再整列EPIスキャンを正規化します。 休止状態と比較し、アクティブ状態（DDR）を比較するための統計的パラメトリックマップを作成するために、一般的な線形モデル（GLM）を使用して、対象レベルの統計分析を行います。</ LI> 標準的な統計パラメトリックマッピング（SPM）は、第2レベルのランダム効果的なアプローチを使用して、個々の結果を基分析を実行します。 p <0.01および100ボクセルのクラスターサイズの閾値の閾値とグループ解析結果に基づいて注目領域を取得します。 WFU PickAtlasツール13,14から得られた機能クラスタとスーペリア、中側頭回の解剖学的なマスクと併せて、として関心領域を定義します。 3. fNIRSのセットアップとデータ取得 3×5のアレイに配置されたオプトードからのデータを記録するために、22チャンネルのfNIRSのトポグラフィ装置を使用してください。各光源-検出器ペアの間オプトード距離は3センチメートル（ 図3A、B）です。 オリエントそれは左側頭葉に左前頭前皮質から並ぶように光センサのアレイを含む弾性キャップ（ 図3A、B）。最下段にあるオプトードを確保最も前方の位置に国際10-10システム15のFPZの中央に配置されます。解剖学的FPZおよびT7との間の線と平行にオプトードの下位行の位置を合わせます。 被験者の頭部に光プローブアレイを締めて、それが確実にストラップとあごストラップを使用して接続されている保証します。光源-検出器ペアが頭にきついが、対象（ 図3C）に不快にならないように注意がヘッド面からのオプトードの変位に支払われるべきです。 コンピュータグラフィックユーザーインターフェースを使用して、7.9 Hzでコンピュータにサンプル生アナログオプトード光源 – 検出器ペア光データを。 図3：NIRSの録音のためのオプトードの設定（A）キャップが屈曲可能に連結されたプラスチックやHOを取り付けた弾性シートで構成されています。オプトードホルダを離間さlding 3センチメートル。ストラップは、それが頭にしっかりフィットできるようにするためにキャップに取り付けられています。キャップは、大きく、（黄色で示される）、3×5アレイは、この研究で使用されるよりも多くのオプトードを可能にするが、被検者の頭にしっかりと確保する必要があります。 （B）オプトードキャップと側頭葉左前頭前野の上に配置。左側頭葉に左前頭葉前部領域にわたって3×5アレイのカバレッジを提供する被験者の頭部のオプトードキャップの例。締付ストラップとヒゲで頭に固定キャップを示すキャップ内（C）オプトードの配置。 この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。 記録の前に、製造業者によって提供されるシステム制御ソフトウェアを使用して雑音比テストおよびキャリブレーション信号強度と信号。検出される高いノイズの場合には、RemoveのオプトードとLED点灯し、プラスチック棒（ 図4）を使用してチャネルからの干渉の髪。 図4：オプトード信号の最適化の髪は、最適な信号品質を保証するために、チャネル中央から髪を移動させるために照らされたプラスチックのツールを使用して、各チャンネルから移動されました。 この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。 弾性キャップの各チャネルの源と検出器オプトードの場所の空間的な値を決定するために、3Dデジタル化のペンを使用してください。すぐにデータ収集とゲームプレイ（ 図5）前各被験者のナジオン、イニオン、耳介とのCzの空間座標を特定するために、デジタイザを使用してください。ソースにテキストフ​​ァイルを保存し、検出ファイルをorigin.txtするothers.txtおよび解剖学的座標に、または場所。 図5：オプトード位置の校正磁気デジタル化ツールがオプトードチャンネルのヘッドと位置に10-20ランドマークの配置を決定するために使用した。 この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。 キャプチャされた3Dは、MATLAB 7.0内のNIRS-SPM 16,17（ 図6）内の登録オプションを使用して座標を処理します。 SPMのメインメニューから、スタンドアローンの空間登録を選択します。次の画面で、「3次元デジタイザで」を選択し、対応するダイアログを使用して、以前に保存した他の人と原点のテキストフ​​ァイルを選択します。ソフトウェアのダイアログから、「登録サンプルを選択nは空間表現を決定するために、「（NFRI関数を使用します） 図6：NIRS校正データのサンプル出力は、デジタイザのデータは、脳の特定の領域におけるそれぞれのチャネルの確率を決定するために使用されました。この被験体におけるチャネル22は、上側頭回で中側頭回で0.4129、および0.47419の可能性を示しました。チャネルは、エミッタと検出器のペアの間の領域で定義されます。図中のチャネル22の周囲の円は、この被験体におけるオプトード対から記録された信号に寄与する面積の近似値を表す。 この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。 すべてのオプトードチャンネル位置はデジタル化され、各チャネルはSを提供する場合ufficient信号強度製造業者によって提供されるソフトウェアのインターフェイスのGUIに示されるように、立って、DDRテスト（ 図7A、B）の準備をするために被験者に依頼してください。 図7：ダンスゲームのプレイ中にfNIRSデータ収集は、（A）被験者は、NIRS機につながれながら、標準的なダンスゲームマットの上にブロックパラダイムを使用してゲームをプレイするために立っています。 （B）被験者からリアルタイムで収集背景画面上の生データを示すデータ収集の代替ビュー。 この図の拡大版を表示するには、こちらをクリックしてください。 4. fNIRSデータ収集オプトードを記録fNIRSを設定する前に、簡単な紹介を有する被験者を提供ゲームプレイとfMRIのテストのように、ゲームに精通するための実践を可能にします。 fNIRS試験のために、fMRIのために使用される唯一の左と右の矢印に比べアップ/ダウンの矢印を追加して機能的MRI検査のものと同一のパラダイムを使用しています。矢印プレスの総数はfMRIのとfNIRSタスク間だけパターンが異なる点に同一であることを確認してください。 fNIRSテスト（ 図7A）の間、ゲームプレイのための標準的な4ボタンフロアマットボタン応答システムを使用してください。 ゲームプレイの基礎で快適たら、ステップ1.2のように30秒の休憩時間に30秒のゲーム時間を再生するために被験者に指示します。各被験者で二回この5分間のゲームを繰り返します。 自分の顔や鼻、オプトード近く、特に自分の髪や頭に手を触れないように特別に被験者に指示します。ゲームプレイ中に自分の頭の回転、ヨールまたはピッチの動きを最小限にするために被験者に指示します。 5. fNIRSデータ解析<ol> にそれぞれΔoxyHb、ΔdeoxyHb、およびΔtotalHbとして酸素化ヘモグロビン（オキシHb）は、脱酸素化ヘモグロビン（デオキシヘモグロビン）、及び総ヘモグロビン（総Hb）は濃度変化を反映した相対的な信号を計算するように変更ランベルト·ベールのアプローチ18を使用以下の式を使って、任意の単位（μMのCM）： ΔoxyHb= -1.4887ΔABS780 + 0.5970×ΔABS805 + 1.4847×ΔABS830× ΔABS830×ΔABS805 +（-1.0947）×ΔdeoxyHb= 1.8545×ΔABS780 +（-0.2394） ΔtotalHb=ΔoxyHb+ΔdeoxyHb。 どこΔABSは、対応する波長の光の吸収の変化を示しています。 25 回目のためのSavitzky-Golayのフィルターを通して個々の血行動態の信号の低域通過フィルタの生データと19平均。 ゼロに設定発症と平均データにベースライン補正を適用します。 信号の標準偏差の平均値を除算することによって血行動態信号の振幅を正規化する前のタスクに10秒を記録しました。 チャネル選択は、3Dデジタイザー情報に基づいて分析されます。ここでは、登録プロセスの出力に応じて）中間および上側頭回で80％以上の登録確率が分析のために利用するチャネルを使用しています。 のfMRIとfNIRS信号の6比較 T> 2.6または対応するP値<0.01で超閾値ボクセルを決定するためにSPM8に結果関数を使用します。解剖学的領域内のクラスタを定義するために重複する超閾値ボクセルを使用して、関心領域（ROI）を決定します。 この場合、WFUピックアトラスに含まれるAALアトラスを使用して、優れたし、中側頭回を定義します。 THIでsの場合は、結果のクラスタは、572 2×2×2mmの座標でピークボクセルと中側頭回に位置するボクセル（-66、-24、0）とピークT = 5.73 fNIRSを持っています。 上記のステップ3.5.1でNIRS-SPMを使用して座標MNIに変換され、3Dデジタル化された座標を使用して、fNIRSデータから関心のあるチャネルを決定します。この場合、ほとんどの被験者でチャンネル22は、ステップ6.1で定義されたROI内のアクティビティの最も高い確率を持っていました。 60秒のブロック（アクティブ残り、複合）の期間中、fNIRSでfMRIのためのROI内の平均、イベントトリガー応答と対応するチャネルを決定します。 各被験者について、fMRIのイベントは平均データをトリガ生成するには、クラスタ内のボクセルのための血液酸素レベル依存（BOLD）生信号を平均化します。 回帰法は、股関節てb値を求めるのfMRI、*最適fNIRSの= bを用いて線形回帰を用いて、fNIRSデータに一致するようにfMRIのデータをスケーリングすることによってのfMRIとfNIRS比較ルートトンfNIRS -b *のfMRIが最小化されているの二乗平均値。 二つのグループの相関でfNIRSとfMRIの信号を比較します。