Cette recherche a été financée en partie par les sources de financement suivantes: JSPS Grant-in-Aid pour la recherche scientifique (C) 25350642 (AT), une subvention de recherche de la Fondation Hayao Nakayama pour la science et de la technologie et de la culture (SS &amp; YO), et un Jeux de recherche en santé subvention de la Fondation Robert Wood Johnson (Grant N ° 66729) (SB &amp; JAN).

Avant de participer, tous les sujets fournir un consentement éclairé conformément aux directives institutionnelles. Dans ce cas, le protocole a été approuvé par le programme de protection humaine institutionnelle de l&#39;Université Meiji (Kanagawa, Japon), Columbia University Medical Center (transféré à la Yale School of Medicine pour l&#39;analyse des données), et l&#39;Université de Long Island, Brooklyn campus pour cette étude. 1. Logiciel et modification de matériel et de développement pour la neuro-imagerie fonctionnelle (IRMf et fNIRS) <ol><li> Modifier le jeu Dance Dance Revolution (DDR) en éditant les détails des fichiers de configuration (.sm) en utilisant le clone de DDR, Stepmania, open source pour changer le calendrier, les graphiques et la musique pour la région des études d&#39;intérêt à l&#39;aide de l&#39;IRMf avant imagerie fNIRS . <ol><li> Dans le fichier de .sm spécifier les variables: fond, musique, offset (démarrer la musique au temps de balayage), samplestart, samplelength, bpm, et bgchanges. Spécifiez la flèche PattEms pour chaque mesure dans le fichier .sm en définissant flèches par mesure comme une valeur de &quot;1&quot;, &quot;0&quot; ou &quot;M&quot;. Définir gauche, haut, bas, ou appuyez sur un bouton à droite pour chaque mesure. Utilisez &quot;1&quot; pour une flèche, utiliser &quot;0&quot; pour le blanc, et utiliser &quot;M&quot; pour une mine dans les époques de repos. </li></ol></li><li> Utilisation du jeu chanson &quot;Papillon&quot; (à l&#39;origine interprété par Smile.dk et disponible sur le Dance Dance Revolution 3 ème Mix CD du jeu original pour Sony PlayStation), permettent sujets de jouer en utilisant une conception de bloc alternatif intégré dans les mécanismes de jeu tel que modifié en le fichier de configuration de .sm. Autres temps de jeu de 30 sec avec des périodes de repos 30 sec avec un fond graphiques indiquant au joueur quand jouer (vert) et quand se détendre (rouge; Figure 1). </li></ol><img alt="Figure 1" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig1.jpg" /> Figueure 1:. paradigme de conception de l&#39;interface utilisateur (A) DDR graphique. Flèches en bas de l&#39;écran déplacés vers le haut de l&#39;écran. Ces flèches indiquent les sujets sur quel bouton appuyer. Lorsque les flèches ont atteint la zone d&#39;action de haut (flèches grises en haut de l&#39;écran), les sujets ont répondu en appuyant sur le bouton approprié. Temps de lecture a été indiqué par un fond vert. Le temps de repos a été indiqué par un fond rouge. Pendant le temps de repos, les flèches ont été remplacés par des animations &quot;la bombe&quot;. Ceux-ci avaient pas de fonction par rapport au gameplay ou le score, mais ont été utilisés pour servir de place de titulaire au cours des époques de repos. (B) La conception de bloc utilisée pour la numérisation est composée d&#39;un total de 5 min de jeu et de repos époques. Le pré-scan était de 10 sec en longueur, suivie par une alternance de jeu 30 sec et se reposer blocs. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig1highres.jpg" target="_blank">S&#39;il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de cette figure.</a> <ol sTarte = &quot;3&quot;&gt; <li> Répétez l&#39;intervalle de cinq fois par alternance terme pour assurer la spécificité de contraste entre le repos et les périodes actives. </li><li> Dans le cas de la collecte de données IRMf, restreindre les mouvements à gauche et à droite boutons fléchés presses en IRMf enregistrements en utilisant les boutons de pied. Le nombre total de pressions de bouton doit rester égal pour les deux tâches (Figure 2). </li><li> Avant la procédure de numérisation, d&#39;expliquer les rudiments du jeu à des sujets et permettre à quelques-uns des sujets pratique va avant l&#39;imagerie. Demandez sujets d&#39;appuyer sur le bouton de flèche correspondant à leur pied aussi près le moment idéal indiqué au sommet de la trajectoire de la flèche mobile, mais pour minimiser le mouvement de la tête autant que possible. </li></ol><img alt="Figure 2" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig2.jpg" /> Figure 2:. Montage expérimental pour l&#39;IRMf (A) Sujets résidait dans le scanner IRM tandis observing l&#39;environnement interactif projetée en utilisant un miroir monté sur la bobine de tête au-dessus de l&#39;objet. La figure 2B. Une plate-forme de pied modifié constitué de deux boutons permis sujets de répondre avec des robinets d&#39;orteil gauche ou à droite en temps réel pendant le jeu. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig2highres.jpg" target="_blank">S&#39;il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de cette figure.</a> 2. Analyses et d&#39;Essais IRMf <ol><li> Obtenir une image structurelle pour chaque sujet avant avec un gameplay 3D gâtés séquence d&#39;écho de gradient (SPGR) (124 tranches, 256 x 256, champ de vision = 220 mm), avec un temps de balayage total de 10 min 38 sec. </li><li> Obtenir des images fonctionnelles de résonance magnétique en cours de numérisation en utilisant les paramètres suivants pour écho planar (EPI) T2 * gradient pondérées en séquence d&#39;écho: echo temps = 51 ms, répétition temps = 3 sec, angle de bascule = 83 °. Acquérir 27 consécutifs images de coupe axiales du cerveau avec les dimensions suivantes: 192 x 192 champ de mmde vue avec une grille de 128 x 128 pour une résolution totale de 1,56 x 1,56 mm et une résolution de l&#39;axe z de 4,5 mm. </li><li> Demandez sujets de jouer le jeu en utilisant le paradigme ci-dessus mais en utilisant les flèches gauche et droite seulement pour réduire l&#39;artefact de mouvement. </li><li> Effectuer le signal IRMf BOLD analyses utilisant SPM8 5, mis en œuvre dans MATLAB 7.0. <ol><li> Jeter les 10 premières secondes de la série PEV afin de minimiser la relaxation T2 * artefact, données fonctionnelles sont mouvement corrigé via des moindres carrés 6-paramètre &#39;corps rigide &quot;transformation spatiale. </li><li> Normaliser les scans du PEV réalignés à l&#39;INM (Institut neurologique de Montréal) modèle qui a une résolution de 2 mm 3 suivi par lissage spatial avec un noyau gaussien de 8 mm de largeur à mi-hauteur (FWHM). </li><li> Effectuer niveau objet d&#39;analyses statistiques en utilisant le modèle linéaire général (GLM) pour créer des cartes paramétriques statistiques pour comparer l&#39;état actif (DDR) comparée à l&#39;état de repos. &lt;/ Li&gt; <li> Effectuer des analyses de groupe avec des résultats individuels en utilisant la cartographie paramétrique statistique standard (SPM) de deuxième niveau d&#39;approche à effets aléatoires. Obtenir région d&#39;intérêt en fonction des résultats d&#39;analyse de groupe avec un seuil de p &lt;cluster 0,01 et le seuil de taille de 100 voxels. </li><li> Définir la région d&#39;intérêt comme la conjonction entre la grappe fonctionnelle et le masque anatomique du gyrus temporal supérieur et intermédiaire, obtenu à partir de WFU PickAtlas outil 13,14 </li></ol></li></ol> 3. fNIRS installation et acquisition de données <ol><li> Utiliser un système de topographie fNIRS 22 canaux pour enregistrer les données de optodes disposées dans un tableau 3 x 5. La distance inter-optode pour chaque paire source-détecteur est de 3 cm (figure 3A, B). <ol><li> Orient le bouchon élastique comportant le réseau de capteurs optiques de sorte qu&#39;il est aligné à partir du cortex préfrontal gauche pour le lobe temporal gauche (figure 3A, B). Assurer la optode dans la rangée la plus basseà la position la plus antérieure est centrée sur Fpz du système international 10-10 15. Aligner la rangée inférieure de optodes en parallèle avec la ligne entre les repères anatomiques Fpz et T7. </li></ol></li><li> Serrer l&#39;ensemble de sonde optique à la tête du sujet et assurer qu&#39;il est correctement fixé en utilisant les sangles et la jugulaire. Une attention particulière devrait être accordée à la déplacement de optodes de la surface de la tête de telle sorte que les paires source-détecteur sont serrés à la tête mais pas inconfortable au sujet (figure 3C). </li><li> Exemples de données brutes optode analogique de couple source-détecteur de lumière dans l&#39;ordinateur à 7,9 Hz en utilisant l&#39;interface utilisateur graphique de l&#39;ordinateur. </li></ol><img alt="Figure 3" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig3.jpg" /> Figure 3:. Configuration Optode pour les enregistrements NIRS (A) Le bouchon se compose d&#39;une feuille élastique équipée avec du plastique flexible couplé à et holding 3 cm espacés détenteurs de Optode. Sangles sont montés sur le bouchon pour lui permettre d&#39;être étroitement ajustée à la tête. Le bouchon est plus grande et permet de plus que l&#39;optodes 3 x 5 array (en jaune) utilisée dans cette étude, mais il est nécessaire pour le fixer solidement à la tête des sujets. (B) Le bouchon de optode et positionné sur le préfrontal gauche pour les lobes temporaux. Exemple de la calotte optode sur la tête du sujet offrant une couverture de 3 x 5 tableau sur la zone préfrontale gauche du lobe temporal gauche. (C) Optode placement en montrant bouchon bouchon fixé à la tête avec des sangles de serrage et jugulaire. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig3highres.jpg" target="_blank">S&#39;il vous plaît, cliquez ici pour voir une version plus grande de cette figure.</a> <ol start="4"><li> étalonnage d&#39;essai et la force du signal et le rapport signal sur bruit en utilisant le logiciel de commande de système fournie par le fabricant avant l&#39;enregistrement. Dans le cas d&#39;un bruit élevé est détecté, roptodes de eMove et tout poil interférer dans le canal à l&#39;aide d&#39;une tige en plastique illuminées LED (figure 4). </li></ol><img alt="Figure 4" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig4.jpg" /> Figure 4:.. Optimisation des signaux de Optode cheveux a été déplacé de chaque canal en utilisant un outil en plastique lumineux pour déplacer les cheveux du centre de canal pour assurer une qualité optimale du signal <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig4highres.jpg" target="_blank">S&#39;il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de cette figure.</a> <ol start="5"><li> Utilisez un stylo de numérisation 3D pour déterminer les valeurs spatiale de la source et le détecteur Optode endroits dans chaque canal du bouchon élastique. Utilisez le numériseur pour identifier les coordonnées spatiales de nasion, inion, oreillettes et Cz de chaque sujet immédiatement avant la collecte des données et le jeu (figure 5). Enregistrer les fichiers de texte avec la source et de détecterou à des emplacements anatomiques others.txt et coordonnées de origin.txt fichiers. </li></ol><img alt="Figure 5" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig5.jpg" /> Figure 5:.. Calibrage de la position de optode Un outil de numérisation magnétique a été utilisé pour déterminer le placement de 10-20 points de repère sur la tête et la position des canaux de Optode <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig5highres.jpg" target="_blank">S&#39;il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de cette figure.</a> <ol start="6"><li> Traiter les coordonnées 3D capturées à l&#39;aide de l&#39;option d&#39;enregistrement dans NIRS-SPM 16,17 sein MATLAB 7.0 (Figure 6). Dans le menu principal du SPM, ramasser autonome inscription spatiale. Sur l&#39;écran suivant, sélectionnez «Avec numériseur 3D&quot; et choisissez les autres précédemment enregistrés et les fichiers texte d&#39;origine en utilisant la boîte de dialogue correspondante. De la boîte de dialogue du logiciel, choisissez l&#39;option &quot;Registration (utiliser la fonction NFRI) &quot;pour déterminer la représentation spatiale </li></ol><img alt="Figure 6" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig6.jpg" /> Figure 6:. Exemple de sortie des données de calibrage SPIR données numériseur a été utilisé pour déterminer la probabilité de chaque canal dans des régions spécifiques du cerveau. Canal 22 à ce sujet a montré une probabilité de 0,4129 au Moyen-Temporal Gyrus, et 0,47419 dans le Temporal Gyrus Supérieur. Le canal est défini par la zone située entre les paires d&#39;émetteur et de détecteur. Le cercle autour de canal 22 dans la figure représente une approximation de la zone contribuant au signal enregistré à partir des paires de Optode à ce sujet. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig6highres.jpg" target="_blank">S&#39;il vous plaît cliquez ici pour voir une version plus grande de cette figure.</a> <ol start="7"><li> Lorsque toutes les positions de canaux de optode sont numérisées et chaque canal fournit sufficient force du signal comme indiqué dans l&#39;interface graphique de l&#39;interface du logiciel fourni par le fabricant, demandez sujets de se tenir et de se préparer pour les tests de DDR (figure 7A, B). </li></ol><img alt="Figure 7" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig7.jpg" /> Figure 7:. La collecte de données fNIRS pendant le jeu de danse (A) Sujets reposer à jouer le jeu en utilisant le paradigme de bloc sur un tapis de jeu de danse standard, tout en étant attaché à la machine NIRS. (B) de vision alternative de la collecte de données présente les données brutes sur l&#39;écran de fond recueillies en temps réel du sujet. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig7highres.jpg" target="_blank">S&#39;il vous plaît, cliquez ici pour voir une version plus grande de cette figure.</a> 4. fNIRS de collecte de données <ol><li> Avant de mettre les fNIRS enregistrement optodes, fournir des sujets avec une brève introductionau gameplay et de permettre la pratique de familiarité avec le jeu comme dans les tests IRMf. </li><li> Pour les tests de fNIRS, utiliser un paradigme identique à celle des tests IRMf avec l&#39;ajout des flèches haut / bas par rapport aux flèches gauche et droite uniquement utilisées pour l&#39;IRMf. Assurez-vous que le nombre total de flèches presses sont identiques entre IRMf et les tâches de fNIRS et que seul le motif diffère. </li><li> Utilisez un tapis de sol système de réponse bouton standard 4 boutons pour le jeu lors des tests d&#39;fNIRS (figure 7A). </li><li> Une fois à l&#39;aise dans les bases de gameplay, instruisent les sujets de jouer 30 fois de jeux sec avec des périodes de repos 30 sec comme dans l&#39;étape 1.2. Répétez ce jeu 5 min à deux reprises avec chacun des sujets. <ol><li> Demandez sujets spécifiquement de ne pas toucher leur visage ou le nez et en particulier les cheveux ou la tête près des optodes. Demandez sujets à minimiser rotation, yawl ou de résine, les mouvements de leur tête pendant le jeu. </li></ol></li></ol> 5. fNIRS analyse de données <ol&gt; <li> Utilisez une approche modifiée de Beer-Lambert 18 pour calculer les signaux relatifs reflétant l&#39;hémoglobine oxygénée (oxy-Hb), hémoglobine désoxygénée (désoxy-Hb), et de l&#39;hémoglobine totale (total-Hb) les changements de concentration comme ΔoxyHb, ΔdeoxyHb et ΔtotalHb respectivement dans un unité arbitraire (uM cm) en utilisant les équations suivantes: ΔoxyHb = -1,4887 × AAbs 780 + 0,5970 × AAbs 805 + 1,4847 × 830 AAbs ΔdeoxyHb = 1,8545 × 780 + AAbs (-0,2394) x 805 + AAbs (-1,0947) × 830 AAbs ΔtotalHb = ΔoxyHb + ΔdeoxyHb; où AAbs indique les changements d&#39;absorption de la lumière à la longueur d&#39;onde correspondante. </li><li> Filtre passe-bas les données brutes de signaux hémodynamiques de personne à travers un filtre 25 e afin Savitzky-Golay etmoyenne 19. </li><li> Appliquer la correction de référence pour les données moyennes avec le début mis à zéro. </li><li> Normaliser l&#39;amplitude du signal hémodynamique en divisant les valeurs moyennes de l&#39;écart type du signal enregistré 10 secondes avant l&#39;entrée. </li><li> Sélectionner les canaux à analyser sur la base de l&#39;information de numériseur 3D. Ici, utiliser un canal à utiliser pour l&#39;analyse qui a une probabilité d&#39;enregistrement de 80% ou plus dans le Moyen et Supérieur Temporal Gyrus) en fonction de la sortie du processus d&#39;enregistrement. </li></ol> 6. Comparaison des IRMf et fNIRS Signaux <ol><li> Utilisez la fonction de résultats en SPM8 pour déterminer super-seuil voxels à T&gt; 2.6 ou une valeur P correspondant &lt;0,01. Déterminer la région d&#39;intérêt (ROI) en utilisant chevauchent voxels super-seuil pour définir une grappe à l&#39;intérieur d&#39;une région anatomique. <ol><li> Dans ce cas, définir les gyrus temporal supérieur et moyen utilisant l&#39;atlas AAL inclus dans le Pick WFU Atlas. Dans this cas, la grappe a obtenu 572 2 x 2 x 2 mm voxels situés dans le gyrus temporal moyen avec un voxel de pointe à coordonner (-66, -24, 0) et le pic T = 5,73 fNIRS. </li></ol></li><li> Déterminer le canal d&#39;intérêt à partir de données de fNIRS utilisant coordonnées numérisées 3D qui sont convertis en utilisant les coordonnées INM NIRS-SPM à l&#39;étape 3.5.1 ci-dessus. Dans ce cas, le canal 22 dans la plupart des sujets avaient la probabilité la plus élevée de l&#39;activité dans le ROI définie à l&#39;étape 6.1. </li><li> Déterminer la réponse moyenne événementielle dans le retour sur investissement pour l&#39;IRMf et canal correspondant dans fNIRS pour la durée du bloc de 60 sec (active et de repos, combiné). </li><li> Pour chaque sujet, la moyenne des signaux bruts à charge de niveau d&#39;oxygène du sang (en gras) pour les voxels au sein du cluster pour générer événement IRMf déclenché données moyennes. </li><li> Comparer IRMf et fNIRS en escaladant des données d&#39;IRMf pour correspondre de manière optimale les données fNIRS aide d&#39;une régression linéaire en utilisant fNIRS = b * IRMf, lorsque la méthode de la régression obtient la valeur de b afin that la valeur quadratique moyenne de * IRMf de fNIRS est minimisé. </li><li> Comparer fNIRS et des signaux IRMf par corrélation des deux groupes. </li></ol>

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J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Smoothing+and+differentiation+of+data+by+simplified+least+squares+procedures.">Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedures.</a> Analytical Chemistry. 36 (8), 1627-1639 (1964).</li><li>Okamoto, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multimodal+assessment+of+cortical+activation+during+apple+peeling+by+NIRS+and+fMRI.">Multimodal assessment of cortical activation during apple peeling by NIRS and fMRI.</a> NeuroImage. 21, 1275-1288 (2004).</li><li>Suzuki, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prefrontal+and+premotor+cortices+are+involved+in+adapting+walking+and+running+speed+on+the+treadmill:+an+optical+imaging+study.">Prefrontal and premotor cortices are involved in adapting walking and running speed on the treadmill: an optical imaging study.</a> Neuroimage. 23, 1020-1026 (2004).</li><li>Boas, D. A., Elwell, C. E., Ferrari, M., Taga, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Twenty+years+of+functional+near-infrared+spectroscopy:+introduction+for+the+special+issue.">Twenty years of functional near-infrared spectroscopy: introduction for the special issue.</a> NeuroImage. 85, 1-5 (2014).</li><li>Holtzer, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=fNIRS+study+of+walking+and+walking+while+talking+in+young+and+old+individuals.">fNIRS study of walking and walking while talking in young and old individuals.</a> The Journals of Gerontology Series A: Biological Sciences and Medical Sciences. 66 (8), 879-887 (2011).</li><li>Suzuki, M., Miyai, I., Ono, T., Kubota, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Activities+in+the+frontal+cortex+and+gait+performance+are+modulated+by+preparation.+An+fNIRS+study.">Activities in the frontal cortex and gait performance are modulated by preparation. An fNIRS study.</a> Neuroimage. 39, 600-607 (2008).</li><li>Shimada, S., Hiraki, K., Oda, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+parietal+role+in+the+sense+of+self-ownership+with+temporal+discrepancy+between+visual+and+proprioceptive+feedbacks.">The parietal role in the sense of self-ownership with temporal discrepancy between visual and proprioceptive feedbacks.</a> Neuroimage. 24, 1225-1232 (2005).</li><li>Matsuda, G., Hiraki, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sustained+decrease+in+oxygenated+hemoglobin+during+video+games+in+the+dorsal+prefrontal+cortex:+a+NIRS+study+of+children.">Sustained decrease in oxygenated hemoglobin during video games in the dorsal prefrontal cortex: a NIRS study of children.</a> Neuroimage. 29, 706-711 (2006).</li><li>Gregg, N. M., White, B. R., Zeff, B. W., Berger, A. J., Culver, J. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Brain+specificity+of+diffuse+optical+imaging:+improvements+from+superficial+signal+regression+and+tomography.">Brain specificity of diffuse optical imaging: improvements from superficial signal regression and tomography.</a> Frontiers in Neuroenergetics. 2, 14 (2010).</li><li>Kirilina, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+physiological+origin+of+task-evoked+systemic+artefacts+in+functional+near+infrared+spectroscopy.">The physiological origin of task-evoked systemic artefacts in functional near infrared spectroscopy.</a> Neuroimage. 61, 70-81 (2012).</li><li>Strangman, G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Factors+affecting+the+accuracy+of+near-infrared+spectroscopy+concentration+calculations+for+focal+changes+in+oxygenation+parameters.">Factors affecting the accuracy of near-infrared spectroscopy concentration calculations for focal changes in oxygenation parameters.</a> NeuroImage. 18, 865-879 (2003).</li></ol>

Frais de publication de cet article sont parrainés par S himadzu.

fNIRS est une technique d&#39;imagerie fonctionnelle du cerveau qui a la promesse de permettre l&#39;étude des corrélats neuronaux des activités naturelles. Développement de ces techniques est une direction de recherche active. Nous présentons ici une méthodologie qui a été efficace pour l&#39;enregistrement de l&#39;activité cérébrale fonctionnelle dans une seule région d&#39;intérêt associé à la participation à un jeu vidéo de danse. Le nombre de publications enquête moteur paradigmes d&#39;apprentissage avec fNIRS ont augmenté rapidement ces dernières années avec l&#39;introduction du multi-canal unités de fNIRS de Hitachi et Shimadzu (ainsi que d&#39;autres) capable d&#39;enregistrer des activités fonctionnelles dans plusieurs régions du cerveau simultanément 20,21 . Nous avons montré précédemment qu&#39;il est possible de déterminer la spécificité de signaux fNIRS anatomique ainsi que d&#39;utiliser les signaux pour déterminer des variations de synchronisation et d&#39;amplitude des signaux contribuent à la performance du comportement des tâches à moteur <sup&gt; 11. Un récent numéro spécial de la revue Neuroimage axé sur les applications actuelles de la technologie NIRS et comprenait un certain nombre d&#39;études spécifiques à l&#39;apprentissage moteur 22. Même avec cet intérêt boule de neige dans la technologie NIRS, peu d&#39;études ont porté sur les mécanismes neuronaux des comportements naturalistes validées par IRMf. Bien que cette question particulière et de nombreuses autres publications 23-26 décrivent clairement le rôle futur de fNIRS dans l&#39;étude des comportements moteurs, le protocole décrit ici a été développé pour valider une méthodologie uniforme pour comparer les données d&#39;IRMf et fNIRS de comportements naturalistes. Les résultats indiquent une forte corrélation entre les groupes pour fNIRS et signaux IRMf dans une zone d&#39;intégration du lobe temporal et la corrélation entre les signaux est en ligne avec celle indiquée auparavant dans simultanés IRMf / fNIRS études 3. Figure 9 indique que l&#39;activité fNIRS dans le lobe temporal est non seulement corticale dans la nature d&#39;esprith oxy- différentiel et deoxyHb chromofore absorbance, mais aussi que l&#39;activité dans le lobe temporal est tout à fait différente de celle observée dans le lobe frontal ne pas corréler avec l&#39;activité IRMf dans le lobe temporal. Nous soulignons quelques aspects critiques de l&#39;étude qui permettent de comparer les données entre les deux techniques. Tout d&#39;abord, l&#39;étalonnage des emplacements de Optode a été décrit comme une stratégie clé pour confirmer l&#39;anatomie et l&#39;interprétation des résultats corticale. Les modifications que nous avons faites aux logiciels et matériel nous a permis de synchroniser notre paradigme avec un protocole de conception de bloc optimisé pour obtenir des réponses corticales forts dans les deux procédures. Nous présentons également des stratégies clés pour assurer un rapport signal sur bruit (d&#39;épilation de la surface de optode) et la réduction des artefacts, y compris le mouvement et la stimulation du visage (les sujets ont reçu la directive de ne pas toucher leur tête ou le visage). Ces résultats et les résultats d&#39;études antérieures enquête fNIRS simultanées / FMProcédures d&#39;imagerie RI confirment une forte corrélation entre les signaux de la valeur théorique 1-3. Une limitation à l&#39;interprétation des données présentées ici est que nous avons été incapables d&#39;utiliser de nouvelles techniques en matière d&#39;optimisation de l&#39;enregistrement NIRS qui montrent qu&#39;il est possible d&#39;augmenter la résolution des données de canaux individuels à l&#39;aide des enregistrements de haute densité. Cette technique de haute densité a également été utilisée pour séparer les composants superficiels de la NIRS corticale des signaux 27 en plus d&#39;autres techniques qui éliminent les artefacts de la pression artérielle, la fréquence cardiaque et d&#39;autres variables systémiques 6,7,28. Il a également été montré que le placement de la sonde et chromophore choix peut être utilisé pour contrôler les faux positifs 29 et filtrage adaptatif de signaux SPIR peut être utilisé efficacement dans le cas de haute rapport signal sur bruit. La tâche que nous avons employé ici et précédemment en utilisant des systèmes de SPIR commerciales avec les paradigmes présentés dans la conception de bloc 10,11a produit des données avec de grands signaux et n&#39;a pas besoin de nouvelles techniques d&#39;analyse ou de matériel pour montrer les similitudes entre signaux. Cependant, il est possible que les données présentées ici peuvent être améliorées davantage par l&#39;utilisation de ces techniques et d&#39;autres dans NIRS traitement du signal. Les méthodes actuelles de NIRS fonctionnelle ne remplacera pas la nécessité pour le balayage IRMf; plutôt, comme nous le proposons ici, les deux procédures d&#39;imagerie (en plus de l&#39;EEG et autres) peuvent être utilisés pour se compléter mutuellement. Dans le cas d&#39;un groupe d&#39;individus qui sont contre-balayage IRMf, fNIRS peuvent se révéler la seule technique viable pour déterminer les avantages d&#39;un programme de formation tels que les programmes de prévention de risque de chute pour les personnes atteintes de la maladie de Parkinson. En outre, fNIRS a un certain nombre d&#39;orientations futures qui peuvent également être utilisés pour ajouter des informations au détail anatomique fourni par balayage MR. Haute densité placement optode et l&#39;augmentation optodes donneront plusrésolution temporelle qui peut être utilisé pour la connectivité et de l&#39;analyse en composantes principales ainsi qu&#39;une augmentation de la précision de la modélisation du signal BOLD.

L&#39;objectif des méthodes décrites ici était de développer un protocole de travail pour comparer IRMf (imagerie par résonance magnétique fonctionnelle) et fNIRS (spectroscopie proche infrarouge fonctionnelle) des signaux dans les tâches multimodales similaires. Plus précisément nous avons cherché à développer une procédure d&#39;imagerie fonctionnelle pour une utilisation avec les individus contre-scans IRMf traditionnels dus aux tremblements, dyskinésie ou plusieurs dispositifs implantés. Alors que de nombreux programmes de formation et de réadaptation efficaces existent pour les personnes à risque de tomber, il n&#39;y a aucune confirmation des mécanismes neuronaux sous-jacents efficacité de ces programmes. Souvent, les personnes qui participent à ces programmes de formation sont contre-indiqués pour les raisons citées. Notre raison d&#39;être de cette étude était de déterminer l&#39;efficacité de la spectroscopie proche infrarouge fonctionnelle (fNIRS) pour déterminer les modèles d&#39;activité cérébrale associée à une tâche motrice naturaliste impliquant des mouvements de tout le corps. Les objectifs à long terme comprennent le développement d&#39;un outil au harasy non seulement paradigmes d&#39;apprentissage du moteur, mais servent également à confirmer la pertinence de fNIRS pour une plus grande variété de tâches qui ne sont pas possible d&#39;effectuer de façon naturaliste en utilisant des méthodes traditionnelles. activité fNIRS a précédemment montré une forte corrélation (r = 0,77 à 0,94) pour les régions homologues à (dépendantes niveau d&#39;oxygène dans le sang) des enregistrements de signaux IRMf BOLD dans des études limitées qui mesuraient fNIRS simultanées et activité fonctionnelle IRMf utilisant doigt psychologique et classique simple tapant paradigmes 1-3. Les résultats de ces études confirment fNIRS est valide et fiable pour déterminer l&#39;activité corticale associée à une tâche environnementale réduite compatible avec l&#39;IRMf. Cependant, fNIRS a de nombreux avantages sur l&#39;IRMf comme une méthode de neuro-imagerie. fNIRS, surtout, est beaucoup moins sensible aux artefacts de mouvement que l&#39;IRMf et permet sujets se comportent comme ils le feraient dans un environnement naturaliste par opposition aux études IRMf qui restreignent moteur paradig4 ms. La précision temporelle associée à fNIRS permet de déterminer des changements dans les fonctions de réponse de neurones avec granularité accrue en raison de l&#39;augmentation de la fréquence d&#39;échantillonnage. Enfin, le coût de fNIRS est inférieure à balayage IRMf et permet des études soient menées à moindre coût. Cependant, il ya des inconvénients de fNIRS rapport à IRMf y compris la profondeur limitée de pénétration, la résolution spatiale limitée, et plus récemment il a été montré que certains phénomènes physiologiques comme la pression artérielle, le rythme cardiaque, et les effets de la circulation sanguine du cuir chevelu peut introduire des faux positifs à la le signal hémodynamique corticale 5-9. Bien qu&#39;un certain nombre de méthodes et de développements spécifiques à NIRS matérielles, y compris le traitement du signal, le matériel de fournir des gradients de Optode haute densité sont actuellement en cours d&#39;élaboration, il est toujours important de développer des méthodologies mixtes qui permettent IRMf et procédures fNIRS à se complètent mutuellement. Cette étude permet de testerune méthode de fNIRS pour déterminer les mécanismes neuronaux engagés pendant une tâche naturaliste danse du jeu vidéo. Le but de l&#39;étude était de comparer l&#39;activité dans un centre d&#39;intégration du cerveau (le gyrus temporal supérieur et moyen) entre un groupe d&#39;individus imagé en utilisant l&#39;IRMf pour un autre groupe de sujets en utilisant une version naturaliste de la tâche imagées par fNIRS. Notre groupe a déjà enquêté sur ce domaine en utilisant les paradigmes de jeux interactifs similaires et a montré une activité dans le lobe temporal répond à deux chromophores oxy-et dé-oxyHb conformément aux activations corticales 10. Nous avons également tenté auparavant de contrôler pour les artefacts systémiques précédemment en montrant les réponses dans ce domaine sont modulés en amplitude par rapport à la charge corticale de la tâche et non des réponses systémiques liés à l&#39;activité elle-même 11. Le gyrus temporal supérieur et moyen a connu une activité associée à l&#39;intégration des stimuli sensoriels multimodaux et nous avons précédemmentmontré ce domaine à être actif dans Dance Dance Revolution (DDR) de jeu dans les études IRMf pilotes en plus de nos publications fNIRS 10-12. Notre hypothèse de l&#39;étude était que l&#39;activité fonctionnelle dans ce domaine en utilisant fNIRS enregistrées serait significativement corrélée avec l&#39;activité fonctionnelle enregistrée par IRMf dans un protocole de jeu de danse similaire, mais limitée. Le protocole décrit ici comprend la façon de modifier un jeu vidéo de danse pour être utilisé comme un paradigme de la neuro-imagerie dans les deux fNIRS et protocoles IRMf. Toutefois, la procédure globale est pas spécifique au paradigme de jeu vidéo et pourrait être approprié pour un certain nombre de tâches qui ne sont pas possible d&#39;effectuer dans les contraintes d&#39;un protocole IRMf, y compris les tâches de la langue et locomoteurs. Ce protocole décrit encore la procédure à utiliser la spécificité anatomique de l&#39;IRMf pour développer des régions spécifiques d&#39;intérêt (ROI) qui peut encore être étudié au cours de tâches du monde réel-réel en utilisant fNIRS.

<table border="0" cellpadding="0" cellspacing="0" width="800">
	<colgroup>
		<col />
		<col span="2" />
		<col />
	</colgroup>
	<tbody>
		<tr height="17">
			<td height="17" style="height:17px;width:208px;">Equipment</td>
			<td style="width:49px;"></td>
			<td style="width:49px;"></td>
			<td style="width:495px;"></td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">Shimadzu OMM-3000</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>http://www.shimadzu.com/an/lifescience/imaging/nirs/nirs_top.html; The OMM-3000 used in this study has been replaced by the LABNIRS</td>
		</tr>
		<tr height="17">
			<td height="17" style="height:17px;">Polhemus Patriot 3D Digitizer</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>http://polhemus.com/motion-tracking/all-trackers/patriot/</td>
		</tr>
		<tr height="20">
			<td height="20" style="height:20px;">GE Twin-Speed 1.5T MRI scanner</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>http://www3.gehealthcare.com/en/Products/Categories/Magnetic_Resonance_Imaging; The Twin-Speed 1.5T scanner has been retired.&#160; A number of new scanners are available to replicate this procedure</td>
		</tr>
		<tr height="17">
			<td height="17" style="height:17px;"></td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="17">
			<td height="17" style="height:17px;">Software</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr height="17">
			<td height="17" style="height:17px;">Stepmania</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>http://www.stepmania.com/</td>
		</tr>
		<tr height="17">
			<td height="17" style="height:17px;">Matlab</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>http://www.mathworks.com/</td>
		</tr>
		<tr height="17">
			<td height="17" style="height:17px;">NIRS-SPM</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>http://bisp.kaist.ac.kr/NIRS-SPM.html</td>
		</tr>
		<tr height="17">
			<td height="17" style="height:17px;">WFU Pick Atlas</td>
			<td></td>
			<td></td>
			<td>http://fmri.wfubmc.edu/software/PickAtlas</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

fmri validation of fnirs measurements during a naturalistic task

We present a method to compare brain activity recorded with near-infrared spectroscopy (fNIRS) in a dance video game task to that recorded in a reduced version of the task using fMRI (functional magnetic resonance imaging). Recently, it has been shown that fNIRS can accurately record functional brain activities equivalent to those concurrently recorded with functional magnetic resonance imaging for classic psychophysical tasks and simple finger tapping paradigms. However, an often quoted benefit of fNIRS is that the technique allows for studying neural mechanisms of complex, naturalistic behaviors that are not possible using the constrained environment of fMRI. Our goal was to extend the findings of previous studies that have shown high correlation between concurrently recorded fNIRS and fMRI signals to compare neural recordings obtained in fMRI procedures to those separately obtained in naturalistic fNIRS experiments. Specifically, we developed a modified version of the dance video game Dance Dance Revolution (DDR) to be compatible with both fMRI and fNIRS imaging procedures. In this methodology we explain the modifications to the software and hardware for compatibility with each technique as well as the scanning and calibration procedures used to obtain representative results. The results of the study show a task-related increase in oxyhemoglobin in both modalities and demonstrate that it is possible to replicate the findings of fMRI using fNIRS in a naturalistic task. This technique represents a methodology to compare fMRI imaging paradigms which utilize a reduced-world environment to fNIRS in closer approximation to naturalistic, full-body activities and behaviors. Further development of this technique may apply to neurodegenerative diseases, such as Parkinson&#8217;s disease, late states of dementia, or those with magnetic susceptibility which are contraindicated for fMRI scanning.

Les résultats de l&#39;expérience indiquent une activité obtenue à partir de centres d&#39;intégration dans les circonvolutions temporales supérieures et intermédiaires utilisant l&#39;imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) ont une forte corrélation avec la spectroscopie proche infrarouge fonctionnelle signaux (de fNIRS) forment la même zone dans la version naturaliste de la tâche . La figure 8 montre les données brutes et normalisées moyennes de 16 sujets de la procédure de balayage IRMf (courbe bleue) et les 26 sujets par rapport au protocole fNIRS (trace rouge). Les données ont été épinglés au temps 0 et la phase active de l&#39;interaction de jeu ont eu lieu dans les 30 premières secondes du graphique (tâche marqué). La ligne verticale pointillée indique la transition du vert au fond rouge dans la tâche et le début de la phase de repos (indiqué comme repos) Les deux ensembles de données montrent une augmentation dans les réponses à la phase active et la baisse de la phase de repos à la variabilité accrue vu dans le signal IRMf. Des comparaisons ont été faites entre les traces d&#39;abord regRessing le signal IRMf pour minimiser la racine carrée différence moyenne entre les deux traces. Le coefficient de corrélation obtenu entre les deux signaux est de 0,78 et la valeur de p pour la corrélation était de 0,03. Figure 9 représente un cerveau rendu avec des emplacements de canal superposées à partir d&#39;un seul sujet. Moyenne des traces de canaux 1 et 22 sont représentés en traits pleins représentant des signaux de oxyhémoglobine et pointillés représentant des signaux désoxyhémoglobine. Traces rouges et bleues représentent deux variantes de gameplay, de la musique et non la musique, respectivement. Signal du canal 1 servir d&#39;exemple de contrôle à comparer avec la région d&#39;intérêt. Signaux dans ces deux régions diffèrent par rapport à la tâche-réponse. <img alt="Figure 8" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig8.jpg" /> Figure 8:. Corrélation entre fNIRS et signaux IRMf du Moyen Temporal Gyrus Les fNIRS(Rouge) et l&#39;IRMf signaux (en bleu) sont indiqués pour chaque groupe ± SEM représenté par bords ombragés. Le coefficient de régression entre les deux est de 0,78; p = 0,03. L&#39;insert montre un rendu de la ROI déterminée à partir de l&#39;activité en IRMf avec un pic d&#39;activité au INM coordonnées (-66, -24, 0) avec une taille de cluster = 571, crête t = 5,73. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig8highres.jpg" target="_blank">S&#39;il vous plaît, cliquez ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.</a> <img alt="Figure 9" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig9.jpg" /> Figure 9: Différences dans les signaux dans les temporaux et frontaux Lobes Le cours du temps ΔoxyHb (ligne solide) et ΔdeoxyHb (ligne pointillée) Les réponses d&#39;un seul sujet de deux essais simples du jeu de danse montrant deux conditions &quot;avec de la musique (rouge). »et« Pas de musique (bleu) &quot;conditions. Ce chiffre a été modifié depuis Ono et al. </em&gt; 10.

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fMRI Validation of fNIRS Measurements During a Naturalistic Task

We present a method to compare functional brain activity recorded during a naturalistic task using fNIRS with activity recorded during fMRI.

IRMf Validation des fNIRS mesures pendant une tâche naturaliste

We present a method to compare brain activity recorded with near-infrared spectroscopy (fNIRS) in a dance video game task to that recorded in a reduced ...

fmri-validation-of-fnirs-measurements-during-a-naturalistic-task

Research

JoVE Journal

Behavior

20.6K vues.  Yale School of Medicine. We present a method to compare functional brain activity recorded during a naturalistic task using fNIRS with activity recorded during fMRI. 

Vidéo: fMRI Validation of fNIRS Measurements During a Naturalistic Task

Method for Simultaneous fMRI/EEG Data Collection during a Focused Attention Suggestion for Differential Thermal Sensation

In the present work, we demonstrate a method for concurrent collection of EEG/fMRI data. In our setup, EEG data are collected using a high-density 256-channel sensor net. The EEG amplifier itself is contained in a field isolation containment system (FICS), and MRI clock signals are synchronized with EEG data collection for subsequent MR artifact characterization and removal. We demonstrate this method first for resting state data collection. Thereafter, we demonstrate a protocol for EEG/fMRI data recording, while subjects listen to a tape asking them to visualize that their left hand is immersed in a cold-water bath and referred to, here, as the cold glove paradigm. Thermal differentials between each hand are measured throughout EEG/fMRI data collection using an MR compatible temperature sensor that we developed for this purpose. We collect cold glove EEG/fMRI data along with simultaneous differential hand temperature measurements both before and after hypnotic induction. Between pre and post sessions, single modality EEG data are collected during the hypnotic induction and depth assessment process. Our representative results demonstrate that significant changes in the EEG power spectrum can be measured during hypnotic induction, and that hand temperature changes during the cold glove paradigm can be detected rapidly using our MR compatible differential thermometry device.

We present a protocol for concurrent collection of EEG/fMRI data, and synchronized MR clock signal recording. We demonstrate this method using a unique paradigm whereby subjects receive &#x2018;cold glove&#x2019; instructions during scanning, and EEG/fMRI data are recorded along with hand temperature measurements both before and after hypnotic induction.

Procédé de collecte simultanée de données IRMf/EEG au cours d’une suggestion d’attention focalisée pour une sensation thermique différentielle

In the present work, we demonstrate a method for concurrent collection of EEG/fMRI data. In our setup, EEG data are collected using a high-density ...

Recherche

Sciences du comportement

Best Current Practice for Obtaining High Quality EEG Data During Simultaneous fMRI

Simultaneous EEG-fMRI allows the excellent temporal resolution of EEG to be combined with the high spatial accuracy of fMRI. The data from these two modalities can be combined in a number of ways, but all rely on the acquisition of high quality EEG and fMRI data. EEG data acquired during simultaneous fMRI are affected by several artifacts, including the gradient artefact (due to the changing magnetic field gradients required for fMRI), the pulse artefact (linked to the cardiac cycle) and movement artifacts (resulting from movements in the strong magnetic field of the scanner, and muscle activity). Post-processing methods for successfully correcting the gradient and pulse artifacts require a number of criteria to be satisfied during data acquisition. Minimizing head motion during EEG-fMRI is also imperative for limiting the generation of artifacts.
Interactions between the radio frequency (RF) pulses required for MRI and the EEG hardware may occur and can cause heating. This is only a significant risk if safety guidelines are not satisfied. Hardware design and set-up, as well as careful selection of which MR sequences are run with the EEG hardware present must therefore be considered.
The above issues highlight the importance of the choice of the experimental protocol employed when performing a simultaneous EEG-fMRI experiment. Based on previous research we describe an optimal experimental set-up. This provides high quality EEG data during simultaneous fMRI when using commercial EEG and fMRI systems, with safety risks to the subject minimized. We demonstrate this set-up in an EEG-fMRI experiment using a simple visual stimulus. However, much more complex stimuli can be used. Here we show the EEG-fMRI set-up using a Brain Products GmbH (Gilching, Germany) MRplus, 32 channel EEG system in conjunction with a Philips Achieva (Best, Netherlands) 3T MR scanner, although many of the techniques are transferable to other systems.

Simultaneous electroencephalography (EEG) and functional Magnetic Resonance imaging (fMRI) is a powerful neuroimaging tool. However, the inside of an MRI scanner forms a difficult environment for EEG data recording and safety must be considered whenever operating EEG equipment inside a scanner. Here, we present an optimised EEG-fMRI data acquisition protocol.

Meilleures pratiques actuelles pour l&#39;obtention de données à haut EEG de qualité lors de l&#39;IRMf simultanées

Simultaneous  EEG-fMRI allows the excellent temporal resolution of EEG to be combined with the  high spatial accuracy of fMRI. The data  from these two ...

The 5-Choice Serial Reaction Time Task: A Task of Attention and Impulse Control for Rodents

This protocol describes the 5-choice serial reaction time task, which is an operant based task used to study attention and impulse control in rodents. Test day challenges, modifications to the standard task, can be used to systematically tax the neural systems controlling either attention or impulse control. Importantly, these challenges have consistent effects on behavior across laboratories in intact animals and can reveal either enhancements or deficits in cognitive function that are not apparent when rats are only tested on the standard task. The variety of behavioral measures that are collected can be used to determine if other factors (i.e., sedation, motivation deficits, locomotor impairments) are contributing to changes in performance. The versatility of the 5CSRTT is further enhanced because it is amenable to combination with pharmacological, molecular, and genetic techniques.

This protocol describes the 5-choice serial reaction time task, which is an operant based task used to study attention and impulse control in rodents. Test day challenges, which are modifications of the standard task, increase flexibility of the task and can be combined with other manipulations to more fully characterize behavior.

Le 5-Choix réaction Série Durée de la tâche: Une équipe de l&#39;attention et du contrôle des impulsions pour rongeurs

This protocol describes the 5-choice serial reaction time task, which is an operant based task used to study attention and impulse control in rodents. ...

Transferring Cognitive Tasks Between Brain Imaging Modalities: Implications for Task Design and Results Interpretation in fMRI Studies

As cognitive neuroscience methods develop, established experimental tasks are used with emerging brain imaging modalities. Here transferring a paradigm (the visual oddball task) with a long history of behavioral and electroencephalography (EEG) experiments to a functional magnetic resonance imaging (fMRI) experiment is considered. The aims of this paper are to briefly describe fMRI and when its use is appropriate in cognitive neuroscience; illustrate how task design can influence the results of an fMRI experiment, particularly when that task is borrowed from another imaging modality; explain the practical aspects of performing an fMRI experiment. It is demonstrated that manipulating the task demands in the visual oddball task results in different patterns of blood oxygen level dependent (BOLD) activation. The nature of the fMRI BOLD measure means that many brain regions are found to be active in a particular task. Determining the functions of these areas of activation is very much dependent on task design and analysis. The complex nature of many fMRI tasks means that the details of the task and its requirements need careful consideration when interpreting data. The data show that this is particularly important in those tasks relying on a motor response as well as cognitive elements and that covert and overt responses should be considered where possible. Furthermore, the data show that transferring an EEG paradigm to an fMRI experiment needs careful consideration and it cannot be assumed that the same paradigm will work equally well across imaging modalities. It is therefore recommended that the design of an fMRI study is pilot tested behaviorally to establish the effects of interest and then pilot tested in the fMRI environment to ensure appropriate design, implementation and analysis for the effects of interest.

Transferring a paradigm with a history of use in EEG experiments to an fMRI experiment is considered. It is demonstrated that manipulating the task demands in the visual oddball task resulted in different patterns of BOLD activation and illustrated how task design is crucial in fMRI experiments.

Transfert de tâches cognitives entre le cerveau modalités d&#39;imagerie: Implications pour la conception des tâches et l&#39;interprétation des résultats dans les études IRMf

As cognitive neuroscience methods develop, established experimental tasks are used with emerging brain imaging modalities. Here transferring a paradigm ...

Topographical Estimation of Visual Population Receptive Fields by fMRI

Visual cortex is retinotopically organized so that neighboring populations of cells map to neighboring parts of the visual field. Functional magnetic resonance imaging allows us to estimate voxel-based population receptive fields (pRF), i.e., the part of the visual field that activates the cells within each voxel. Prior, direct, pRF estimation methods1 suffer from certain limitations: 1) the pRF model is chosen a-priori and may not fully capture the actual pRF shape, and 2) pRF centers are prone to mislocalization near the border of the stimulus space. Here a new topographical pRF estimation method2 is proposed that largely circumvents these limitations. A linear model is used to predict the Blood Oxygen Level-Dependent (BOLD) signal by convolving the linear response of the pRF to the visual stimulus with the canonical hemodynamic response function. PRF topography is represented as a weight vector whose components represent the strength of the aggregate response of voxel neurons to stimuli presented at different visual field locations. The resulting linear equations can be solved for the pRF weight vector using ridge regression3, yielding the pRF topography. A pRF model that is matched to the estimated topography can then be chosen post-hoc, thereby improving the estimates of pRF parameters such as pRF-center location, pRF orientation, size, etc. Having the pRF topography available also allows the visual verification of pRF parameter estimates allowing the extraction of various pRF properties without having to make a-priori assumptions about the pRF structure. This approach promises to be particularly useful for investigating the pRF organization of patients with disorders of the visual system.

It is important to obtain unbiased estimates of visual population receptive fields (pRFs) by functional magnetic resonance imaging. We use mild regularization constraints to estimate pRF topography without a-priori assumptions about pRF shape, allowing us to choose specific pRF models post-hoc. This is particularly advantageous in subjects with visual-pathway lesions.

Estimation topographique de Visual population réceptive champs par IRMf

Visual cortex is retinotopically organized so that neighboring populations of cells map to neighboring parts of the visual field. Functional magnetic ...

Using the Threat Probability Task to Assess Anxiety and Fear During Uncertain and Certain Threat

Fear of certain threat and anxiety about uncertain threat are distinct emotions with unique behavioral, cognitive-attentional, and neuroanatomical components. Both anxiety and fear can be studied in the laboratory by measuring the potentiation of the startle reflex. The startle reflex is a defensive reflex that is potentiated when an organism is threatened and the need for defense is high. The startle reflex is assessed via electromyography (EMG) in the orbicularis oculi muscle elicited by brief, intense, bursts of acoustic white noise (i.e., &#8220;startle probes&#8221;). Startle potentiation is calculated as the increase in startle response magnitude during presentation of sets of visual threat cues that signal delivery of mild electric shock relative to sets of matched cues that signal the absence of shock (no-threat cues). In the Threat Probability Task, fear is measured via startle potentiation to high probability (100% cue-contingent shock; certain) threat cues whereas anxiety is measured via startle potentiation to low probability (20% cue-contingent shock; uncertain) threat cues. Measurement of startle potentiation during the Threat Probability Task provides an objective and easily implemented alternative to assessment of negative affect via self-report or other methods (e.g., neuroimaging) that may be inappropriate or impractical for some researchers. Startle potentiation has been studied rigorously in both animals (e.g., rodents, non-human primates) and humans which facilitates animal-to-human translational research. Startle potentiation during certain and uncertain threat provides an objective measure of negative affective and distinct emotional states (fear, anxiety) to use in research on psychopathology, substance use/abuse and broadly in affective science. As such, it has been used extensively by clinical scientists interested in psychopathology etiology and by affective scientists interested in individual differences in emotion.

Potentiation of the startle reflex is measured via electromyography of the orbicularis oculi muscle during low (uncertain) and high (certain) probability electric shock threat in the Threat Probability Task. This provides an objective measure of distinct negative emotional states (fear/anxiety) for research on psychopathology, substance use/abuse, and broad affective science.

Utilisation de la tâche menace de probabilité pour évaluer l&#39;anxiété et la peur Pendant menace incertaine et certains

Fear of certain threat and anxiety about uncertain threat are distinct emotions with unique behavioral, cognitive-attentional, and neuroanatomical ...

Quantifying Learning in Young Infants: Tracking Leg Actions During a Discovery-learning Task

Task-specific actions emerge from spontaneous movement during infancy. It has been proposed that task-specific actions emerge through a discovery-learning process. Here a method is described in which 3-4 month old infants learn a task by discovery and their leg movements are captured to quantify the learning process. This discovery-learning task uses an infant activated mobile that rotates and plays music based on specified leg action of infants. Supine infants activate the mobile by moving their feet vertically across a virtual threshold. This paradigm is unique in that as infants independently discover that their leg actions activate the mobile, the infants&#8217; leg movements are tracked using a motion capture system allowing for the quantification of the learning process. Specifically, learning is quantified in terms of the duration of mobile activation, the position variance of the end effectors (feet) that activate the mobile, changes in hip-knee coordination patterns, and changes in hip and knee muscle torque. This information describes infant exploration and exploitation at the interplay of person and environmental constraints that support task-specific action. Subsequent research using this method can investigate how specific impairments of different populations of infants at risk for movement disorders influence the discovery-learning process for task-specific action.

A method is described in which 3-4 month old infants learn a task by discovery and their leg movements are captured to quantify the learning process.

Quantifier l&#39;apprentissage chez les jeunes enfants: Suivi Leg Actions Au cours d&#39;une tâche de découverte-learning

Task-specific actions emerge from spontaneous movement during infancy. It has been proposed that task-specific actions emerge through a discovery-learning ...

Acquisition of a High-precision Skilled Forelimb Reaching Task in Rats

Movements are the main measurable output of central nervous system function. Developing behavioral paradigms that allow detailed analysis of motor learning and execution is of critical importance in order to understand the principles and processes that underlie motor function. Here we present a paradigm to study movement acquisition within a daily session of training (within-session) representing the fast learning component and primary acquisition as well as skilled motor learning over several training sessions (between-session) representing the slow learning component and consolidation of the learned task. This behavioral paradigm increases the degree of difficulty and complexity of the motor skill task due to two features: First, the animal realigns its body prior to each pellet retrieval forcing renewed orientation and preventing movement execution from the same angle. Second, pellets are grasped from a vertical post that matches the diameter of the pellet and is placed in front of the cage. This requires a precise grasp for successful pellet retrieval and thus prevents simple pulling of the pellet towards the animal. In combination with novel genetics, imaging and electrophysiological technologies, this behavioral method will aid to understand the morphological, anatomical and molecular underpinnings of motor learning and memory.

A paradigm is presented to analyze the acquisition of a high-precision skilled forelimb reaching task in rats.

Acquisition d&#39;une haute précision qualifiés forelimb Atteindre Groupe chez les rats

Movements are the main measurable output of central nervous system function. Developing behavioral paradigms that allow detailed analysis of motor ...

Utilizing Electroencephalography Measurements for Comparison of Task-Specific Neural Efficiencies: Spatial Intelligence Tasks

Spatial intelligence is often linked to success in engineering education and engineering professions. The use of electroencephalography enables comparative calculation of individuals&#39; neural efficiency as they perform successive tasks requiring spatial ability to derive solutions. Neural efficiency here is defined as having less beta activation, and therefore expending fewer neural resources, to perform a task in comparison to other groups or other tasks. For inter-task comparisons of tasks with similar durations, these measurements may enable a comparison of task type difficulty. For intra-participant and inter-participant comparisons, these measurements provide potential insight into the participant&#39;s level of spatial ability and different engineering problem solving tasks. Performance on the selected tasks can be analyzed and correlated with beta activities. This work presents a detailed research protocol studying the neural efficiency of students engaged in the solving of typical spatial ability and Statics problems. Students completed problems specific to the Mental Cutting Test (MCT), Purdue Spatial Visualization test of Rotations (PSVT:R), and Statics. While engaged in solving these problems, participants&#39; brain waves were measured with EEG allowing data to be collected regarding alpha and beta brain wave activation and use. The work looks to correlate functional performance on pure spatial tasks with spatially intensive engineering tasks to identify the pathways to successful performance in engineering and the resulting improvements in engineering education that may follow.

This manuscript describes an approach to measure neural activity of humans while solving spatially focused engineering problems. The electroencephalogram methodology helps interpret beta brain wave measurements in terms of neural efficiency, with the aim of ultimately enabling comparisons of task performance both between problem types and between participants.

Utilisant Mesures Électroencéphalographie pour la comparaison des tâches spécifiques aux efficacités Neurones: Tâches Spatial Intelligence

Spatial intelligence is often linked to success in engineering education and engineering professions. The use of electroencephalography enables ...

Feeding Experimentation Device (FED): Construction and Validation of an Open-source Device for Measuring Food Intake in Rodents

Food intake measurements are essential for many research studies. Here, we provide a detailed description of a novel solution for measuring food intake in mice: the Feeding Experimentation Device (FED). FED is an open-source system that was designed to facilitate flexibility in food intake studies. Due to its compact and battery powered design, FED can be placed within standard home cages or other experimental equipment. Food intake measurements can also be synchronized with other equipment in real-time via FED's transistor-transistor logic (TTL) digital output, or in post-acquisition processing as FED timestamps every event with a real-time clock. When in use, a food pellet sits within FED's food well where it is monitored via an infrared beam. When the pellet is removed by the mouse, FED logs the timestamp onto its internal secure digital (SD) card and dispenses another pellet. FED can run for up to 5 days before it is necessary to charge the battery and refill the pellet hopper, minimizing human interference in data collection. Assembly of FED requires minimal engineering background, and off-the-shelf materials and electronics were prioritized in its construction. We also provide scripts for analysis of food intake and meal patterns. Finally, FED is open-source and all design and construction files are online, to facilitate modifications and improvements by other researchers.

Feeding Experimentation Device FED: Construction and Validation of an Open-source Device for Measuring Food Intake in Rodents

Feeding Experimentation Device (FED) is an open-source device for measuring food intake in mice. FED can also synchronize food intake measurements with other techniques via a real-time digital output. Here, we provide a step-by-step tutorial for the construction, validation, and usage of FED.

Alimentation Expérimentation Dispositif (FED): Construction et validation d&#39;un périphérique Open-source pour la mesure de la prise alimentaire chez les rongeurs

Food intake measurements are essential for many research studies. Here, we provide a detailed description of a novel solution for measuring food intake in ...