Análises de dados de atividade cortical qualitativa e comparativa de um experimento funcional de espectroscopia infravermelha aplicando design de bloco

Resumo

Descrevemos a análise de um experimento de espectroscopia funcional de ondas contínuas quase infravermelha usando um projeto de bloco com uma tarefa sensorial. Para aumentar a confiabilidade da análise dos dados, utilizou-se o mapeamento estatístico paramétrico baseado em modelo linear qualitativo e os modelos mistos hierárquicos comparativos para multi-canais.

Resumo

Os estudos de neuroimagem desempenham um papel fundamental na avaliação de condições neurológicas pré versus pós-intervenção, como na reabilitação e no tratamento cirúrgico. Entre as muitas tecnologias de neuroimagem utilizadas para medir a atividade cerebral, a espectroscopia funcional quase infravermelha (fNIRS) permite a avaliação de atividades corticais dinâmicas medindo os níveis locais de hemoglobina semelhantes à ressonância magnética funcional (fMRI). Além disso, devido à menor restrição física no fNIRS, várias variantes de tarefas sensoriais podem ser avaliadas. Muitos laboratórios desenvolveram vários métodos para análise de dados fNIRS; no entanto, apesar de os princípios gerais serem os mesmos, não há um método universalmente padronizado. Aqui, apresentamos os métodos analíticos qualitativos e comparativos de dados obtidos a partir de um experimento fNIRS multicanal usando um design de bloco. Para análise qualitativa, utilizamos um software para NIRS como uma abordagem univariada em massa baseada no modelo linear generalizado. A análise NIRS-SPM mostra resultados qualitativos para cada sessão visualizando a área ativada durante a tarefa. Além disso, o digitalizador tridimensional não invasivo pode ser usado para estimar os locais do canal fNIRS em relação ao cérebro. Para corroborar os achados do NIRS-SPM, a amplitude das alterações nos níveis de hemoglobina induzidas pela tarefa sensorial pode ser analisada estatisticamente comparando os dados obtidos a partir de duas sessões diferentes (antes e depois da intervenção) do mesmo sujeito de estudo utilizando um modelo misto hierárquico multicanal. Nossos métodos podem ser usados para medir a análise pré-vs. pós-intervenção em uma variedade de distúrbios neurológicos, como distúrbios de movimento, doenças cerebrovasculares e distúrbios neuropsiquiátricos.

Introdução

A neuroreabilitação desempenha um papel importante na recuperação funcional após a perturbação sensorial. Para esclarecer os mecanismos de recuperação funcional associada à neuroplasticidade, várias tecnologias de neuroimagem têm sido utilizadas, como ressonância magnética funcional (fMRI), tomografia de emissão de pósitrons (PET), eletroencefalografia (EEG) e espectroscopia funcional quase infravermelha (fNIRS). Diferentes modalidades de imagem têm diferentes vantagens e desvantagens. Embora o fMRI seja o dispositivo mais típico, ele é afetado por campos magnéticos, tem alto custo, alta restrição física e tarefas sensoriais limitadas^1,2,3,4. O dispositivo fNIRS destaca-se como uma neuroimagem óptica não invasiva e tem uma resolução espacial relativamente menor, mas tem uma resolução temporal melhor do que fMRI⁴. FNIRS é adequado ao verificar os efeitos do tratamento porque compara os efeitos pré-versus pós-intervenção, tem tarefas motoras dinâmicas, é portátil e funciona mais em ambientes naturais do que fMRI^1,2,4. O NIRS tem sido relatado ser mais adequado nos campos da doença cerebrovascular, distúrbios epilépticos, lesão cerebral grave, doença de Parkinson e comprometimento cognitivo^1,5. No que diz respeito às tarefas sensoriais, é amplamente utilizado no equilíbrio de marcha e pé^6,7,8, função do membro superior (aperto da mão, toque de dedo)^8,9, treinamento complexo de habilidades motoras^10,11,robótica^12,13,14,15, e interface cérebro-computador^16,17,18. O fNIRS baseia-se nos princípios da neuroimagem óptica e do acoplamento neurovascular, que medem a atividade metabólica cortical, o aumento do fluxo sanguíneo e, consequentemente, a atividade cortical como sinais secundários¹⁹. Os sinais fNIRS têm sido relatados como fortes correlações com sinais de fMRI²⁰dependente do nível de oxigênio no sangue . Um fNIRS de ondas contínuas usa a lei modificada de Beer-Lambert para determinar as alterações nos níveis de concentração cortical de hemoglobina oxigenada (HbO₂) e desoxigenada (HHb) com base em mudanças medidas na atenuação da luz infravermelha de banda larga^21,22. Como não foi possível medir o fator diferencial de comprimento do caminho (DPF) utilizando o sistema NIRS de ondas contínuas, assumimos que o DPF era constante e que as alterações de sinal de hemoglobina eram denotadas em unidades arbitrárias de milímetros (mM x mm)^2,18.

Os experimentos fNIRS precisam selecionar os métodos mais adequados, incluindo as configurações da sonda, os desenhos do experimento e os métodos de análise. Em relação à configuração da sonda, o método internacional 10-20 utilizado na medição do EEG é o padrão de definição utilizado por muitos pesquisadores na neuroimagem. Nos últimos anos, foram utilizadas configurações coordenadas baseadas no cérebro padrão com base nas coordenadas do Instituto Neurológico de Montreal (MNI). O experimento usa um design de bloco, geralmente usado para tarefas sensoriais, e um design relacionado a eventos. Trata-se de um método de comparação de alterações na concentração de hemoglobina em repouso e durante as tarefas; Os níveis de concentração do_{HBO 2} aumentam e os níveis de concentração de HHb diminuem com alterações no fluxo sanguíneo cerebral associados à atividade cortical dependente da tarefa. Embora existam vários métodos de análise, o software livre NIRS-SPM permite uma análise semelhante ao mapeamento paramétrico estatístico (SPM) do fMRI. O tratamento dos dados nirs utiliza uma abordagem univariada em massa com base no modelo linear geral (GLM). Ao realizar a análise da atividade cerebral dependente da tarefa, as medidas do fNIRS podem ser afetadas pela atividade neuronal evocada ou não evocada e interferências fisiológicas sistêmicas (frequência cardíaca, pressão arterial, taxa respiratória e atividade autônoma do sistema nervoso) no compartimento cerebral e extracerebral²³. Portanto, o processamento pré-análise, filtragem, conversão de wavelet e análise de componentes principais são úteis²³. Em relação à filtragem e artefatos do processamento de dados utilizando o NIRS-SPM, a filtragem de baixo passe⁹ e o comprimento mínimo de descrição de wavelet (Wavelet-MDL)²⁴ detennding foram usados para superar o movimento ou outras fontes de ruído/artefato. Para obter detalhes deste método analítico, consulte o relatório de Ye et al.²⁵. Embora existam relatórios utilizando apenas SPM, é apenas um índice qualitativo por análise de imagem, e devido à baixa resolução espacial do NIRS, é necessária extrema cautela para a análise em grupo. Além disso, quando a DPF é constante, comparações numéricas entre canais e indivíduos não devem ser realizadas, mas a diferença nas mudanças em cada canal pode ser verificada. Com base nas condições acima, a fim de complementar os resultados de análise do grupo NIRS-SPM, utilizou-se o método de análise original para análise multicanal após melhorar a precisão do registro espacial. Esta análise multicanal comparou a amplitude da mudança nos níveis de HbO₂ e HHb entre os períodos de descanso e on-task em cada canal antes e imediatamente após o tratamento usando modelos hierárquicos mistos com intervenções fixas (antes ou depois), períodos fixos (descanso ou sobre a tarefa) e efeitos individuais aleatórios.

Desta forma, existem vários métodos de medição e análise de fNIRS; no entanto, nenhum método padrão foi estabelecido. Neste artigo, introduzimos nossos métodos, mapeamento paramétrico estatístico qualitativo baseado em GLM e o modelo misto hierárquico comparativo de vários níveis, para analisar dados obtidos a partir de um experimento fNIRS multicanal de pré-vs. pós-intervenção usando um projeto de bloco com tarefas sensorimotoras.

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Protocolo

Este estudo foi aprovado pelo Conselho de Revisão Institucional (IRB) da Universidade de Fukuoka, no Japão (IRB nº 2017M017). Antes da participação, todos os pacientes previam consentimento por escrito.

1. Preparação do experimento fNIRS

NOTA: Foi utilizado um sistema NIRS baseado em laser de ondas contínuas de vários canais para este experimento. Os comprimentos de onda da luz infravermelha próxima foram de 780 nm, 805 nm e 830 nm, e a taxa de amostragem foi fixada em 7,8 Hz. O tempo e a resolução espacial (distâncias entre o emissor de luz e a sonda detectora) foram de 0,13 s e 3,0 cm, respectivamente.

1. Coloque o dispositivo fNIRS em um lugar escuro e silencioso. Realizar experimentos à temperatura ambiente. Inicie o instrumento fNIRS 30 min antes do experimento.
   NOTA: os sistemas fNIRS são usados em condições controladas de temperatura e umidade para garantir o funcionamento estável do equipamento²⁶.
2. Use uma tampa de cabeça inteira para gravação fNIRS e conecte a tampa da cabeça na cabeça do sujeito de tal forma que a posição correspondente à central (Cz) do sistema internacional 10-20 esteja localizada no suporte nº 245 da tampa da cabeça. (Figura 1).
3. Anexar o adesivo de marcação aos pontos de referência: o nasion (Nz), o meatus auditivo externo direito (AR) e o meatus auditivo externo externo esquerdo (AL).
   NOTA: Como as coordenadas tridimensionais (3D) são lidas ao redor das posições do adesivo de marcação Nz, AR, AL e suporte Cz, é necessário anexar o adesivo de marcação antes de tirar uma foto.
4. Após a calibração de uma câmera digital de alta resolução para registro espacial, tire fotos da cabeça do sujeito com a localização da sonda enquanto mostra os pontos de referência (Cz, Nz, AR e LR) a partir de 15 perspectivas.
   NOTA: Por favor, tire uma foto antes de colocar a sonda. Se uma foto for tirada após a colocação da sonda, o marcador pode ser escondido pela sonda e pelo cabo de fiação. Conforme recomendado pelo fabricante, depois de tirar 12 fotos 30° diagonalmente para a direita do sujeito, tire três ou mais fotos ligeiramente acima para que o Cz (suporte nº 245) apareça na imagem. Isso porque é fácil torná-lo tridimensional ao capturar um total de 15 ou mais tiros.
5. Separe cuidadosamente o cabelo do sujeito que interfere com o optode usando uma haste de plástico iluminada por LED para fixar a sonda. Disponha a sonda para que os optodes sejam anexados a uma distância mínima da superfície do couro cabeludo e em contato com o couro cabeludo.
   NOTA: Verifique cuidadosamente se há alguma pressão ou desconforto para o paciente devido ao apego dos optodes, devido à crescente força dos confundidores sistêmicos associados à ativação autônoma do sistema nervoso²³.
6. Organize o sistema de 48 canais com 32 optodes (16 fontes de luz e 16 detectores; 4 x 4 matriz para cada hemisfério) a uma tampa de cabeça bilateralmente sobre as áreas frontal e parietal como regiões de interesse(Figura 2).
7. Inicie e use o software de digitalização 3D para determinar o registro espacial.
8. Depois de digitalizar os dados de imagem de uma cabeça inteira, determine a coordenada espacial de cada paciente medindo e salvo como o arquivo Origin and the Others (*arquivo CSV).
   NOTA: Se os pontos de coordenadas não serão detectados a partir das imagens usando a medição automática, insira o ajuste manualmente.

2. Execute o experimento

1. Selecione um design de bloco para o experimento, e a tarefa pode ser qualquer movimento de interesse para o estudo, como abertura/fechamento de mãos, toques nos dedos, etc. Em nosso estudo anterior, a tarefa era os movimentos do cotovelo assistidos por robôs¹⁵.
   NOTA: Cada ciclo é feito de três blocos (15 s de descanso - 15 s de tarefa - 15 s de descanso), e cada paciente completa sete ciclos em cada sessão.
2. Faça com que o participante espere em uma posição confortável até o sinal de partida. Instrua o sujeito a fechar os olhos durante o resto e a tarefa.
3. Dê dicas de partida e parada (ou seja, "Repita a flexão e extensão do cotovelo", "Pare e relaxe").
   NOTA: Não fale durante as medições. Verifique cuidadosamente se há artefatos na tela do monitor durante as medições.
4. Execute a tarefa de design de bloco na mesma postura. A postura vertical com posição de pé ou sentada é desejável não distorcer o fone de ouvido.
   NOTA: Se o paciente se sentir desconfortável depois de usar o porta-cabeça por um longo período de tempo, remova ou solte a sonda durante o exercício assistido pelo robô.
5. Após concluir a medição do NIRS, remova o suporte da cabeça e o adesivo de marcação para finalizar o experimento.
   NOTA: Verifique cuidadosamente se há danos na pele no couro cabeludo devido ao desgaste prolongado.

3. Análise de GLM qualitativo usando software NIRS-SPM

1. Inicie o NIRS-SPM no software MATLAB. Converta o arquivo de dados relacionado à alteração na concentração de HbO₂ e HHb adquirida do dispositivo NIRS para o formato de arquivo para análise NIRS-SPM.
2. Escolha a opção de sistema NIRS usando no menu pop-up. Selecione o botão de carga e escolha as opções de alteração de concentração de HbO₂ e HHb.
3. Detecte o registro espacial da localização do canal NIRS. Selecione a caixa de seleção autônoma e selecione a caixa de seleção com digitalização 3D.
4. Dentro de Coordenadas Reais ao Espaço MNI, use a caixa de diálogo para escolher _origin. CSV referindo-se ao arquivo de ponto de referência da coordenada e _others. CSV referindo-se ao arquivo de sondas/canais de coordenadas.
5. Selecione o botão Registro. Escolha os pontos para proceder à estimativa espacial e clique no botão OK. Clique na coordenada Do Projeto MNI para o botão Cérebro Renderizado.
   NOTA: A posição espacial dos locais do canal NIRS é estimada com base no modelo cerebral do Instituto Neurológico de Montreal (MNI).
6. Selecione a opção Vista Dorsal e clique no botão Salvar.
7. Na seção Especificar a seção ^1º Nível, selecione o nome do arquivo de dados NIRS e o diretório SPM. Selecione a caixa de seleção de hemoglobina; HbO₂ ou HHb. Destaque a opção Especificar design e selecione a opção Sec. Destaque as opções de Número de Condições/Ensaios e digite o número 7.
8. Destaque as opções vetoriais de início e duração e insira um vetor de início multiplicado pela duração das condições experimentais da seguinte forma.
   NOTA: Neste caso, o vetor dos horários de início deve ser especificado como [15:45:285] ou [15 60 105 150 195 240 285]. O vetor de duração deve ser especificado como [15* (7,1)] ou [15 15 15 15 15 15 15 15 15].
9. Para detenções, selecione o botão Wavelet-MDL. Use o método de pré-coloração: filtro de passagem baixa e selecione o botão hrf e corrija para correlação serial e selecione o botão nenhum.
10. Na estimativa das correlações temporais, verifique a Análise Individual.
    NOTA: Salve a localização espacial das posições do canal fNIRS nos sistemas de coordenadas MNI individuais como um arquivo de texto. Da mesma forma, salve o mapa com base na área individual de Brodmann (BA) como um arquivo de texto.
11. Na estimativa das correlações temporais, verifique a Análise de Grupo. O NIRS-SPM alinhou as posições médias de optode do número de participantes de acordo com o sistema de coordenadas cerebrais padronizados do MNI.
12. Calcule o mapa de ativação com base nas mudanças no nível de hemoglobina para o cérebro padronizado. Os_{níveis de} HBO 2 e HHb foram considerados significativos em um limiar não corrigido de p < 0,01.
    NOTA: As informações da esquerda/direita foram invertidas nos lados afetados pela direita para análise de grupo.

4. Análise comparativa multicanal baseada no modelo misto hierárquico

1. Inicie o software SAS. Converter o documento de texto (. TXT) de alterações de concentração de HbO₂ e HHb no arquivo de dados NIRS processado com um filtro de passe baixo (a frequência de corte foi definida em 0,1 Hz) para o arquivo de valores separados do software de planilha (. CSV).
2. Crie os dados de Importação SAS (.sas7bdat) usando o programa.
3. Saída do arquivo de importação com o seguinte comando, libname out "Import file"
4. Exclua o arquivo pré-vs. pós-intervenção para cada assunto, execute os seguintes comandos no SAS de análise. (Figura 3) Durante a criação do arquivo de importação, dê um nome que possa identificar as informações do assunto e pré-vs. pós-intervenção (por exemplo, id1 pre, id1 post...)
5. Execute o comando de dados pré e pós-intervenção para cada canal (ch1-48; HbO₂ e HHb) da seguinte forma(Figura 4).
6. Com base nos dados obtidos a partir dos resultados de saída, insira as diferenças pré-vs. pós-intervenção na alteração (diferença na tarefa e no descanso), repouso e valores on-task (valores estimados, limites superiores e limites inferiores) de cada canal no arquivo da planilha (.xlsx).
7. Da mesma forma, insira os graus de liberdade, valor F e valor P do item de interação do teste tipo 3 de efeito fixo no arquivo da pasta de trabalho da planilha (.xlsx).
8. Para controlar a taxa de falsa descoberta (FDR) em testes multicanais, use os métodos Benjamin e Hochberg²⁷ e controle o FDR a um valor p < 0,01.

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Resultados

Aqui, introduzimos a reabilitação assistida por robôs que nosso grupo está trabalhando atualmente: os efeitos do biofeedback no déficit motor do membro superior em pacientes com derrame agudo. Foram incluídos 10 pacientes com AVC (idade média: 66,8 ± 12,0 anos; duas mulheres e oito homens) que deram entrada no hospital. No estágio de avc subagutado, mais de 2 semanas após o início, avaliamos a atividade cortical relacionada ao motor desses pacientes usando um sistema fNIRS ante...

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Discussão

Em nossos métodos analíticos de grupo para fNIRS, além de realizar um método analítico de imagem por mapeamentos qualitativos t-estatísticos, comparamos pré-vs. pós-intervenção (exercício assistido por robôs) usando a análise multicanal comparativa. Para análise qualitativa, utilizamos o software NIRS-SPM como uma abordagem univariada em massa baseada no modelo linear generalizado. A análise NIRS-SPM mostra resultados qualitativos de cada sessão visualizando a área ativada durante a tarefa. Alé...

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Materiais

Name	Company	Catalog Number	Comments
3D-digitizer software	TOPCON	-	NS-1000 software ver.1.50
NIRS system	Shimadzu	-	FOIRE-3000
Robot	CYBERDYNE	-	Single-joint type Hybrid Assitive Limb (HAL-SJ)