Esta pesquisa foi apoiada em parte pelas seguintes fontes de financiamento: JSPS Grant-in-Aid para a Investigação Científica (C) 25.350.642 (AT), uma bolsa de investigação da Fundação Hayao Nakayama para a Ciência e Tecnologia e da Cultura (SS &amp; YO), e um Jogos Health Research bolsa da Fundação Robert Wood Johnson (Grant # 66729) (SB &amp; JAN).

Antes da participação, todos os indivíduos fornecem consentimento informado, de acordo com as diretrizes institucionais. Neste caso, o protocolo foi aprovado pelo programa de proteção humana institucional de Meiji University (Kanagawa, Japão), Columbia University Medical Center (transferido para Yale School of Medicine para análise de dados), e Universidade de Long Island, Brooklyn Campus para este estudo. 1. Software e Hardware Reforma e Desenvolvimento de neuroimagem funcional (fMRI e fNIRS) <ol><li> Modificar o jogo Dance Dance Revolution (DDR), editando os detalhes dos arquivos de configuração (.SM) usando o clone de código aberto de DDR, Stepmania, para mudar de temporização, gráficos e música para a região de estudos de juros usando fMRI antes da imagem fNIRS . <ol><li> No arquivo .sm especificar as variáveis: fundo, música, offset (música começar no momento da digitalização), samplestart, samplelength, BPMS, e bgchanges. Especifique o patt setaErns para cada medida no arquivo .sm definindo flechas por medida como um valor de &quot;1&quot;, &quot;0&quot; ou &quot;M&quot;. Definir esquerda, para cima, para baixo ou premir os botões certos para cada medida. Use &quot;1&quot; para uma seta, use &quot;0&quot; para o branco, e usar o &quot;M&quot; de uma mina nas épocas de descanso. </li></ol></li><li> Usando o jogo-canção &quot;Borboleta&quot; (originalmente realizada por Smile.dk e disponível na Dance Dance Revolution 3º Mix CD do jogo original para Sony PlayStation), permitem que os voluntários para jogar usando um delineamento em blocos alternados incorporado a mecânica do jogo, alterado em o arquivo de configuração .sm. Vezes alternadas 30 segundos de jogo com períodos de descanso de 30 segundos com fundo gráficos indicando ao jogador quando jogar (verde) e quando para relaxar (vermelho; Figura 1). </li></ol><img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig1.jpg" /> Figoure. 1: Paradigma de Design (A) DDR Graphic User Interface. As setas na parte inferior da tela transferida para a parte superior da tela. Estas setas indicam a indivíduos qual botão apertar. Quando as setas chegou à área de ação superior (setas cinzentas na parte superior da tela), indivíduos responderam ao pressionar o botão correto. Tempo de jogo foi indicada com um fundo verde. Tempo de descanso foi indicada por um fundo vermelho. Durante o resto do tempo, as setas foram substituídos por animações &quot;bomba&quot;. Estes tinham nenhuma função no que diz respeito à jogabilidade ou pontuação, mas foram usadas para servir como um suporte do lugar durante épocas de descanso. (B) O desenho de bloco usado para digitalizar consistiu de um total de 5 min de jogo e épocas descansar. O pré-scan foi de 10 segundos de duração, seguido por alternando 30 segundos de jogo e blocos de descanso. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig1highres.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> <ol start = &quot;3&quot;&gt; <li> Repita o intervalo alternando cinco vezes por corrida para garantir especificidade em contraste entre o descanso e os períodos ativos. </li><li> No caso da recolha de dados fMRI, restringir os movimentos de esquerda e direita do botão de seta prensas em gravações fMRI utilizando botões de pé. O número total de botões pressionados devem permanecer iguais para ambas as tarefas (Figura 2). </li><li> Antes do processo de digitalização, explicar os rudimentos do jogo para assuntos e permitir que indivíduos de praticar algumas vezes antes da imagem. Instrua sujeitos a pressionar o botão de seta correspondente com o pé o mais próximo do tempo ideal delineado no topo do caminho da seta em movimento, mas para minimizar o movimento da cabeça, tanto quanto possível. </li></ol><img alt="Figura 2" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig2.jpg" /> Figura 2:. Configuração experimental para fMRI (A) sujeitos estavam deitados no scanner de ressonância magnética enquanto observing o ambiente interativo projetado usando um espelho montado para a bobina cabeça acima do assunto. Figura 2B. Uma plataforma para os pés modificado que consiste em dois botões permitidos sujeitos a responder com torneiras dedo do pé esquerdo ou direito em tempo real durante o jogo. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig2highres.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> 2. fMRI Testing and Analysis <ol><li> Obter uma imagem estrutural para cada assunto antes de jogabilidade com um 3D estragado seqüência gradiente eco (SPGR) (124 fatias, 256 x 256, campo de visão = 220 mm), com um tempo de varredura total de 10 min 38 seg. </li><li> Obter imagens de ressonância magnética funcional durante a verificação, usando as seguintes configurações para planar echo (EPI) T2 * gradiente ponderadas seqüência eco: echo tempo = 51 ms, a repetição tempo = 3 seg, flip angle = 83 °. Adquirir 27 imagens de corte axial consecutivas do cérebro com as seguintes dimensões: campo 192 x 192 milímetrosde vista com uma grade de 128 x 128 de resolução total de 1,56 x 1,56 milímetros e uma resolução do eixo z de 4,5 mm. </li><li> Instrua assuntos para o jogo usando o paradigma acima, mas utilizando as setas única esquerda e direita para reduzir o movimento artefato. </li><li> Execute fMRI sinal BOLD análises usando SPM8 5, implementado em MATLAB 7.0. <ol><li> Rejeitar os primeiros 10 segundos da série EPI para minimizar o relaxamento T2 * artefato, os dados funcionais são corrigidos através de um movimento de mínimos quadrados de 6 parâmetro &#39;corpo rígido&#39; transformação espacial. </li><li> Normalizar os exames do PAV realinhados para MNI (Instituto Neurológico de Montreal) modelo que tem uma resolução de 2 mm3 seguido de amortecimento espacial com o kernel Gaussian de 8 mm de largura à meia altura (FWHM). </li><li> Execute-level assunto análises estatísticas utilizando o modelo linear geral (GLM) para criar mapas paramétricos para comparar a condição ativa (DDR) comparada com a condição de repouso. &lt;/ Li&gt; <li> Realizar análise de grupo com resultados individuais usando mapeamento paramétrico estatístico padrão (SPM) de segundo nível abordagem de efeitos aleatórios. Obter região de interesse com base em resultados de análises de grupo com um limiar de p &lt;0,01 e tamanho do cluster limiar de 100 voxels. </li><li> Definir a região de interesse, como a conjunção entre o cluster funcional ea máscara anatômica do giro temporal superior e médio, obtido a partir de WFU PickAtlas ferramenta 13,14 </li></ol></li></ol> 3. fNIRS Setup e Aquisição de Dados <ol><li> Use um sistema de topografia fNIRS 22 canais para gravar dados de optodes dispostos em uma matriz de 3 x 5. A distância inter-optode para cada par origem-detector é de 3 cm (Figura 3A, B). <ol><li> Oriente a tampa elástica contendo a matriz de sensores ópticos, de modo que ele é alinhado a partir do córtex pré-frontal esquerdo para o lobo temporal esquerda (Figura 3A, B). Assegurar a optode na linha mais baixana posição mais anterior é centrada em Fpz do sistema internacional 10-10 15. Alinhe a linha inferior de optodes em paralelo com a linha entre pontos anatômicos Fpz e T7. </li></ol></li><li> Aperte a matriz sonda óptica para a cabeça do sujeito e asseguro ele está bem conectado usando as cintas e do queixo-cinta. Deve ser dada atenção ao deslocamento de optodes da superfície da cabeça de modo que os pares fonte-detector são apertados para a cabeça, mas não desconfortável com o assunto (Figura 3C). </li><li> Amostra cru optode analógico fonte-detector par de dados luz para o computador em 7,9 Hz usando a interface gráfica do usuário de computador. </li></ol><img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig3.jpg" /> Figura 3:. Optode configuração para gravações NIRS (A) O tampão é constituído por uma folha elástica equipado com plástico flexível acoplada a e holding 3 centímetros suportes espaçados optode. Correias são fixado na tampa para permitir que ele seja bem acoplada à cabeça. A tampa é maior e permite mais do que o optodes 3 x 5 array (mostrada em amarelo) utilizada neste estudo, mas é necessário para prendê-lo de forma segura para as cabeças dos assuntos. (B) O tampão optode e posicionado sobre o córtex pré-frontal esquerdo para os lobos temporais. Exemplo da tampa optode na cabeça do sujeito fornecendo cobertura de 3 x 5 matriz sobre a área pré-frontal esquerdo no lobo temporal esquerdo. (C) optode colocação no tampão que mostra tampa presa à cabeça com tiras de aperto e barbicha. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig3highres.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> <ol start="4"><li> Calibração e teste de intensidade do sinal e a relação sinal-ruído, utilizando o software de controlo do sistema fornecida pelo fabricante antes da gravação. No caso de ser detectado ruído alta, roptodes EMOVE cabelo e qualquer interferência do canal utilizando um LED iluminado haste de plástico (Figura 4). </li></ol><img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig4.jpg" /> Figura 4:.. Otimização de sinais optode Cabelo foi transferido de cada canal utilizando uma ferramenta de plástico iluminado para deslocar cabelo do centro do canal para garantir a qualidade de sinal óptima <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig4highres.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> <ol start="5"><li> Utilize uma caneta digitalização 3D para determinar os valores das localizações espaciais fonte e o detector optode em cada canal do tampão elástico. Use o digitalizador para identificar as coordenadas espaciais de Násio, inion, aurículas e Cz de cada assunto imediatamente antes da coleta de dados e jogo (Figura 5). Salve arquivos de texto com fonte e detectarou locais para others.txt e coordenadas anatômicas para origin.txt arquivos. </li></ol><img alt="Figura 5" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig5.jpg" /> Figura 5:.. Calibração da posição optode Uma ferramenta de digitalização magnética foi usada para determinar a colocação de 10-20 marcos na cabeça e posição dos canais optode <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig5highres.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> <ol start="6"><li> Processe as coordenadas 3D capturado usando a opção de registo em NIRS-SPM 16,17 dentro MATLAB 7.0 (Figura 6). A partir do menu principal da SPM, escolher stand-alone registro espacial. Na próxima tela, selecione &quot;Com digitador 3D&quot; e escolha os outros salvas anteriormente e arquivos de texto de origem usando a caixa de diálogo correspondente. Na caixa de diálogo software, escolher o &quot;Formalizaçãn (use a função NFRI) &quot;para determinar representação espacial </li></ol><img alt="Figura 6" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig6.jpg" /> Figura 6:. Exemplo de saída de dados de calibração NIRS dados digitalizador foi usada para determinar a probabilidade de cada canal em regiões específicas do cérebro. Canal 22 em este assunto mostrou uma probabilidade de 0,4129 no Temporal Médio Gyrus, e 0,47419 no Superior Temporal Gyrus. O canal é definido pela área entre os pares de emissores e detectores. O círculo em torno canal 22 na figura representa uma aproximação da área contribuindo para o sinal gravado a partir dos pares optode neste assunto. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig6highres.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> <ol start="7"><li> Quando todas as posições de canal optode são digitalizados e cada canal fornece sforça do sinal ufficient como indicado na GUI da interface do software fornecido pelo fabricante, pergunte temas para ficar e se preparar para o teste de DDR (Figura 7A, B). </li></ol><img alt="Figura 7" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig7.jpg" /> Figura 7:. Recolha de dados fNIRS durante o jogo de dança (a), subordina estar a jogar o jogo usando o paradigma bloco em uma esteira de jogo de dança padrão ao ser amarrado à máquina NIRS. (B) vista alternativo de coleta de dados que mostra os dados brutos sobre a tela de fundo coletados em tempo real a partir de assunto. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig7highres.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> 4. fNIRS Coleta de Dados <ol><li> Antes de configurar os fNIRS gravação optodes, fornecer indivíduos com uma breve introduçãoà jogabilidade e permitir a prática de familiaridade com o jogo como em testes de fMRI. </li><li> Para os testes fNIRS, usar um paradigma idêntico ao do teste IRMf com a adição das setas para cima / para baixo em comparação com as setas esquerda e direita única utilizados para IRMf. Certifique-se que o número total de prensas de seta são idênticos entre fMRI e fNIRS tarefas e que apenas o padrão é diferente. </li><li> Use um tapete de chão sistema de resposta de botão padrão botão 4 para o jogo durante os testes fNIRS (Figura 7A). </li><li> Uma vez confortável nos fundamentos de jogo, instruir indivíduos para jogar 30 vezes seg de jogo com períodos de descanso de 30 segundos como no passo 1.2. Repita este 5 min jogo duas vezes com cada sujeito. <ol><li> Instrua assuntos especificamente para não tocar seu rosto ou nariz e particularmente seu cabelo ou a cabeça perto dos optodes. Instrua assuntos para minimizar rotação, yawl ou arremesso movimentos de sua cabeça durante o jogo. </li></ol></li></ol> 5. fNIRS de Análise de Dados <ol&gt; <li> Use uma abordagem Beer-Lambert modificado 18 para calcular os sinais relativos refletindo a hemoglobina oxigenada (oxi-Hb), hemoglobina desoxigenada (desoxi-Hb) e hemoglobina total (total-Hb) mudanças de concentração como ΔoxyHb, ΔdeoxyHb, e ΔtotalHb, respectivamente, em um unidade arbitrária (uM cm) usando as seguintes equações: ΔoxyHb = -1,4887 × Δabs 780 + 0,5970 x + 1,4847 Δabs 805 × 830 Δabs ΔdeoxyHb = 1,8545 × Δabs 780 + (-0,2394) × 805 Δabs + (-1,0947) × 830 Δabs ΔtotalHb = ΔoxyHb + ΔdeoxyHb; onde Δabs indica mudanças na absorção de luz no comprimento de onda correspondente. </li><li> Filtro low-pass dados brutos de sinais hemodinâmicos de indivíduo através de uma 25ª ordem do filtro Savitzky-Golay emédia 19. </li><li> Aplicar a correcção da linha de base para os dados médios com o início definido para zero. </li><li> Normalizar a amplitude do sinal hemodinâmica dividindo a média dos valores através do desvio padrão do sinal gravado 10 seg antes da tarefa. </li><li> Escolher os canais a serem analisados ​​com base em informações digitalizador 3D. Aqui, usar um canal para utilizar para análise que tem uma probabilidade de 80% ou mais no meio e registo do giro temporal superior) de acordo com a saída do processo de registo. </li></ol> 6. Comparação de fMRI e fNIRS Signals <ol><li> Use a função de resultados em SPM8 para determinar voxels super-limite em T&gt; 2.6 ou um valor correspondente P &lt;0,01. Determinar a região de interesse (ROI) usando sobrepostas voxels super-limiar para definir um conjunto interior de uma regi anatica. <ol><li> Neste caso, definir as giro temporal superior e médio que usam o atlas AAL incluídos no Pico WFU Atlas. Em this caso, o conjunto resultante tem 572 2 x 2 x 2 mm voxels localizados no giro temporal média do voxel com um pico na coordenada (-66, -24, 0) e pico t = 5,73 fNIRS. </li></ol></li><li> Determinar o canal de interesse a partir dos dados digitalizados fNIRS usando coordenadas 3D que são convertidos nos MNI coordenadas utilizando NIRS-SPM no passo 3.5.1 acima. Neste caso, o canal 22 na maioria dos pacientes tinham a mais elevada probabilidade de actividade na ROI definida no passo 6.1. </li><li> Determinar a média, a resposta desencadeada por eventos no ROI para fMRI e canal correspondente em fNIRS para a duração do bloco 60 seg (ativo e descanso, combinado). </li><li> Para cada assunto, em média, o nível de oxigênio no sangue dependentes (negrito) sinais brutos para os voxels dentro do cluster para gerar evento fMRI desencadeada dados médios. </li><li> Compare fMRI e fNIRS escalando dados de fMRI para combinar de forma otimizada os dados fNIRS usando uma regressão linear usando fNIRS = b * fMRI, onde o método de regressão obtém o valor b assim that o valor médio quadrático de fNIRS -b * fMRI é minimizado. </li><li> Compare fNIRS e sinais de ressonância magnética por meio da correlação dos dois grupos. </li></ol>

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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>

Taxas de publicação para este artigo são patrocinados pela S himadzu.

fNIRS é uma técnica de imagiologia cerebral funcional que tem a promessa de permitir o estudo dos correlatos neurais de atividades naturais. Desenvolvimento dessas técnicas é uma direção pesquisa ativa. Nós esboçamos aqui uma metodologia que tem sido eficaz para gravar a atividade cerebral funcional em uma única região de interesse associados à participação em um videogame de dança. O número de publicações que investigam paradigmas de aprendizado motor com fNIRS têm aumentado rapidamente nos últimos anos com a introdução de unidades fNIRS multi-canal da Hitachi e Shimadzu (assim como outros) capaz de gravar atividades funcionais em várias regiões do cérebro simultaneamente 20,21 . Nós mostramos anteriormente que é possível determinar a especificidade anatómica de sinais fNIRS, bem como a utilização dos sinais para determinar como variações no tempo e amplitude dos sinais contribuem para o desempenho comportamental de tarefas motoras <sup&gt; 11. Uma edição especial recente da revista Neuroimage focada em aplicações atuais da tecnologia de NIRS e incluiu uma série de estudos específicos para a aprendizagem motora 22. Mesmo com esse interesse snowballing em tecnologia de NIRS, poucos estudos têm-se centrado sobre os mecanismos neurais de comportamentos naturalistas validados por fMRI. Enquanto esta questão especial e várias outras publicações 23-26 delinear claramente o papel futuro da fNIRS em estudar comportamentos motores, o protocolo aqui descrito foi desenvolvido para validar uma metodologia uniforme para comparação de dados de fMRI e fNIRS de comportamentos naturalistas. Os resultados indicam uma alta correlação entre grupos para fNIRS e sinais de fMRI em uma área de integração do lobo temporal ea correlação entre os sinais está em linha com o que é mostrado antes em simultâneo fMRI / fNIRS estudos 3. Figura 9 indica que a atividade em fNIRS o lobo temporal não só é cortical na natureza sagacidadeh diferencial oxi- e deoxyHb chromofore absorvência, mas também que a actividade no lobo temporal é muito diferente da observada no lobo frontal não se correlaciona com a actividade IRMf no lobo temporal. Salientamos alguns aspectos críticos do estudo, que permitem que os dados ser comparados entre as duas técnicas. Primeiro, a calibração dos locais optode foi delineada como uma estratégia fundamental na confirmação da anatomia e da interpretação dos resultados cortical. As modificações que fizemos para software e hardware nos permitiu sincronizar nosso paradigma com um protocolo de blocos otimizado para produzir fortes respostas corticais em ambos os procedimentos. Nós também delinear estratégias-chave para garantir a alta relação sinal-ruído (depilação a partir da superfície optode) e redução de artefatos, incluindo movimento e estimulação facial (indivíduos foram especificamente instruídos a não tocar em sua cabeça ou o rosto). Estes resultados e os resultados de estudos anteriores investigando fNIRS simultâneos / FMProcedimentos de imagem do RI confirmar uma alta correlação entre os sinais como previsto teoricamente 1-3. Uma limitação para a interpretação dos dados aqui apresentados é que não fomos capazes de utilizar técnicas mais recentes em otimização de gravação NIRS que mostram que é possível aumentar a resolução dos dados dos canais individuais usando gravações de alta densidade. Esta técnica de alta densidade, também tem sido utilizada para separar os componentes superficiais da NIRS cortical 27 sinaliza para além de outras técnicas que removem artefactos da pressão arterial, da frequência cardíaca e outras variáveis ​​sistémicas 6,7,28. Também tem sido mostrado que a colocação de sonda e chromaphore escolha pode ser usada para controlar os falsos positivos 29 e filtragem adaptativa dos sinais de NIRS pode ser utilizada de forma eficaz, no caso de alta relação sinal-ruído. A tarefa que nós empregamos aqui e anteriormente utilizando sistemas de NIRS comerciais com paradigmas apresentados no projeto de bloco 10,11produziu dados com grandes sinais e não necessários mais técnicas de análise ou hardware para mostrar semelhanças entre os sinais. No entanto, é possível que os dados aqui apresentados podem ser ainda melhorado através da utilização destas e de outras técnicas de processamento de sinal de NIRS. Metodologias atuais em NIRS funcional não substitui a necessidade de varredura fMRI; em vez disso, à medida que sugerem aqui, os dois procedimentos de imagiologia (para além de EEG e outros) pode ser utilizado para complementar um do outro. No caso de um grupo de indivíduos que são contra-indicados para a digitalização fMRI, fNIRS pode ser a única técnica viável para determinar os benefícios de um programa de formação, tais como programas de prevenção do risco de queda para indivíduos com doença de Parkinson. Além disso, fNIRS tem um número de direções futuras que também podem ser usados ​​para adicionar informações ao detalhe anatômico fornecida através de digitalização MR. Optodes alta densidade de colocação optode e aumento renderá maiorresolução temporal que pode ser usado para conectividade e análise de componentes principais, bem como aumentar a precisão da modelagem sinal BOLD.

O objectivo dos métodos descritos aqui foi desenvolver um protocolo de trabalho para comparar os sinais em tarefas multimodais semelhantes IRMf (ressonância magnética) e fNIRS (espectroscopia no infravermelho próximo funcional). Especificamente, teve como objetivo desenvolver um procedimento de imagiologia funcional para uso com indivíduos contra-indicada para as verificações tradicionais fMRI devidas ao tremor, discinesia, ou vários dispositivos implantados. Enquanto muitos programas de treinamento e reabilitação eficazes existem para indivíduos em risco de cair, não há confirmação dos mecanismos neurais subjacentes a eficácia desses programas. Muitas vezes, as pessoas que participam desses programas de treinamento são contra-indicados pelas razões citadas. Nossa razão de ser deste estudo foi determinar a eficácia da espectroscopia no infravermelho próximo funcional (fNIRS) para determinar os padrões de atividade cerebral associada a uma tarefa motora naturalista que envolve movimentos de corpo inteiro. Metas de longo prazo incluem o desenvolvimento de uma ferramenta para garanhãoy não só paradigmas de aprendizagem motora, mas também servem para confirmar a adequação de fNIRS para uma ampla variedade de tarefas que não são possíveis de realizar de uma forma naturalista, utilizando métodos tradicionais. fNIRS atividade tem sido mostrado previamente para ser altamente correlacionados (r = 0,77-0,94) para regiões homólogas com (nível de oxigênio no sangue dependentes) BOLD fMRI gravações de sinal em estudos limitados que mediram fNIRS simultâneos e atividade funcional, utilizando fMRI dedo psicológico e simples clássico tocando paradigmas 1-3. Os resultados destes estudos confirmam fNIRS é válido e confiável para determinar a atividade cortical associado a uma tarefa ambiental reduzido compatível com fMRI. No entanto, fNIRS tem inúmeras vantagens sobre fMRI como um método de neuroimagem. fNIRS, mais importante, é muito menos sensível ao artefato movimento de fMRI e permite que indivíduos a comportar-se como se estivessem em um ambiente naturalista ao contrário de estudos de fMRI que restringem paradig do motor4 ms. A precisão temporal associada com fNIRS permite a determinação de uma alteração na função de resposta neural com granularidade aumentada devido ao aumento da frequência de amostragem. Finalmente, o custo de fNIRS é menor do que o varrimento IRMf e permite estudos para ser realizado a um custo menor. No entanto, existem desvantagens de fNIRS comparação com IRMf incluindo limitada a profundidade de penetração, limitada resolução espacial, e mais recentemente, tem sido demonstrado que certos fenómenos fisiológicos, tais como pressão sanguínea, frequência cardíaca, e efeitos de fluxo sanguíneo do couro cabeludo pode introduzir falsos positivos para o sinal de hemodinâmica cortical 5-9. Embora uma série de metodologias e desenvolvimentos de hardware específicos para NIRS, incluindo processamento de sinal, hardware para fornecer gradientes optode de alta densidade estão sendo desenvolvidos atualmente, ainda é importante desenvolver metodologias mistas que permitem fMRI e procedimentos fNIRS para complementar um ao outro. Este estudo serve para testarum método de fNIRS para determinar os mecanismos neurais envolvidos durante uma tarefa dançar videogame naturalista. O objectivo do estudo foi comparar a actividade em um centro de integração do cérebro (o giro temporal superior e médio) entre um grupo de indivíduos fotografada usando IRMf para outro grupo de sujeitos usando uma versão da tarefa naturalista fotografada usando fNIRS. Nosso grupo já havia investigado nesta área utilizando paradigmas jogo interativo semelhantes e mostrou atividade no lobo temporal responde a ambos os cromóforos oxi-e de-oxiHb de acordo com ativações corticais 10. Também já tentado controlar para artefactos sistémicas anteriormente, mostrando as respostas nesta área são moduladas em amplitude em relação à carga cortical da tarefa e não respostas sistémicos relacionados com a actividade de 11 si. O giro temporal superior e médio tem conhecido atividade associada com a integração de estímulos sensoriais multimodais e temos anteriormentemostrados nesta área a ser ativo em Dance Dance Revolution (DDR) o jogo em estudos-piloto fMRI além de nossos fNIRS publicações 10-12. Nossa hipótese para o presente estudo foi que a atividade funcional nesta área, como gravadas usando fNIRS seria significativamente correlacionada com a atividade funcional gravado utilizando fMRI em um jogo de dança protocolo semelhante, mas limitado. O protocolo descrito aqui inclui como modificar um videogame de dança para ser usado como um paradigma de neuroimagem em ambos os fNIRS e protocolos fMRI. No entanto, o procedimento geral não é específico para o paradigma do jogo de vídeo game e poderia ser apropriado para qualquer número de tarefas que não são possíveis de realizar nas restrições de um protocolo fMRI, incluindo tarefas de linguagem e locomoção. Este protocolo descreve o procedimento adicional de utilizar a especificidade anatómica da IRMf o desenvolvimento de regiões específicas de interesse (ROI) que pode ser mais estudada durante tarefas mundo real-real usando 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.

Os resultados do experimento indicam atividade obtida a partir de centros de integração nos giros temporais superior e médio usando ressonância magnética funcional (fMRI) têm uma elevada correlação com funcional espectroscopia no infravermelho próximo (fNIRS) sinais de formar a mesma área na versão naturalista da tarefa . A Figura 8 mostra os dados em bruto normalizados e em média de 16 indivíduos do procedimento IRMf varrimento (azul de rastreio) e os 26 indivíduos do protocolo fNIRS (traço vermelho). Os dados foram preso no tempo 0 e a fase ativa da interação jogo ocorreu nos primeiros 30 segundos do gráfico (tarefa rotulada). A linha a tracejado vertical indica a transição do verde para o fundo vermelho na tarefa e o início da fase de repouso (como indicado resto) Ambos os conjuntos de dados mostram aumentos em respostas na fase activa e declínio na fase de repouso com o aumento da variabilidade observada em o sinal de fMRI. As comparações foram feitas entre os traçados pelo primeiro regressing o sinal de fMRI para minimizar o root mean square diferença entre os dois traços. O coeficiente de correlação resultante entre os dois sinais foi de 0,78 e o valor p para a correlação foi de 0,03. Figura 9 representa um cérebro fazendo com locais de canal sobrepostas de um único assunto. Média vestígios dos canais 1 e 22 são mostrados com linhas sólidas representam sinais de oxihemoglobina e linhas que representam sinais deoxihemoglobina tracejada. Vermelho e traços azuis representam duas variações de jogabilidade, a música ea não-música, respectivamente. Os sinais de canal servem como um exemplo de um controlo para comparação com a região de interesse. Sinais nestas duas regiões diferem no que diz respeito à tarefa-resposta. <img alt="Figura 8" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig8.jpg" /> Figura 8:. Correlação entre fNIRS e sinais de fMRI Oriente Temporal Gyrus Os fNIRS(Vermelho) e fMRI (azul) sinais são mostrados para cada grupo ± SEM representado por bordas sombreadas. O coeficiente de regressão entre os dois é de 0,78; p = 0,03. A inserção mostra uma prestação do ROI determinada a partir da atividade de fMRI com pico de atividade no MNI coordenada (-66, -24, 0) com um tamanho de cluster = 571, pico de t = 5,73. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig8highres.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior este valor.</a> <img alt="Figura 9" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig9.jpg" /> Figura 9: As diferenças de sinais no temporal e frontal Lobes curso em tempo de ΔoxyHb (linha sólida) e ΔdeoxyHb (linha pontilhada) respostas de um único objecto de dois ensaios individuais do jogo de dança que mostra duas condições &quot;, com música (vermelho). &quot;e&quot; nenhuma música (azul) &quot;condições. Este valor foi modificado a partir do 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.

fMRI Validação de fNIRS Medidas durante uma tarefa Naturalistic

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 visualizações.  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. 

Vídeo: 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.

Método para coleta simultânea de dados fMRI/EEG durante uma sugestão de atenção focada para sensação térmica diferencial

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 ...

Comportamento

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.

Melhores práticas correntes para obtenção de dados de alta qualidade durante o EEG fMRI simultâneo

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.

A reação de série 5-Choice Tempo Tarefa: A tarefa de atenção e controle de impulso para Roedores

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.

Transferência de tarefas cognitivas entre o cérebro métodos de imagem: Implicações para o Projeto Tarefa e interpretação dos resultados em estudos de fMRI

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.

Estimativa topográfico da População Campos Visuais Receptivos por fMRI

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.

Usando o Task Threat Probabilidade para avaliar a ansiedade eo medo Durante Threat incerto e Certain

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.

Quantificar Aprendizagem em lactentes jovens: Ações Perna Rastreamento Durante uma tarefa de aprendizagem-Discovery

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.

Aquisição de um de alta precisão Skilled Membro Anterior Alcançar Task em Ratos

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.

Utilizando Medidas Eletroencefalografia para Comparação de Eficiência Neurais Task-específicos: Tarefas 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.

Alimentando Dispositivo Experimentação (FED): construção e validação de um dispositivo de código aberto para medição Food Intake em roedores

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