The authors would like to acknowledge funding from the Wellcome Trust (088429/Z/09/Z, 104580/Z/14/Z support to IT).

O protocolo foi aprovado pelo comitê de ética em pesquisa UCL local, número de aprovação CEHP / 2014/901. Configuração 1. Instrumentos Antes da chegada do Participante <ol><li> Utilize gravações de vídeo a partir de 3 câmeras de analisar &quot;mundo real&quot; tarefas tipo (por exemplo Shallice e Burgess, 1991) 3: <ol><li> Coloque uma câmera no peito do experimentador, a fim de seguir os movimentos dos participantes. </li><li> Monte a câmera de cabeça para as fNIRS sombreamento tampa para rastrear onde o participante está olhando durante todo o experimento. </li><li> Preparar e ligar a câmera para o segundo experimentador, que segue a primeira experimentador e do participante durante toda a sessão. </li></ol></li><li> Limpe os fNIRS auricular com um saneantes wipe. </li><li> Coloque um digitalizador 3D em uma sala apropriada (por exemplo., Longe de objetos de metal, paredes e pisos) e ligá-lo. </li></ol> 2. PARTICIPANt Preparação e fNIRS Probe Placement <ol><li> Antes do experimento começa, tem o participante assinar o termo de consentimento. </li><li> Use o sistema de 10-20 (Figura 2) e digitalizar os optodes e 10-20 posições padrão de 24, 25 para conseguir colocação fNIRS headset consistente em todos os participantes: <ol><li> Mark com um marcador lavável a Násio (Nz, o ponto de intersecção entre o osso frontal e os ossos nasais), Inion (Iz, a protuberância occipital na parte de trás do couro cabeludo) e Esquerda e Direita pré-auricular pontos (LPA, RPA, anterior pontos para os ouvidos em frente da extremidade superior do trago) (Figura 2) de acordo com as instruções do fabricante. </li><li> Medir a distância Nz-Iz sobre e ao redor da cabeça ea distância LPA-RPA sobre a cabeça. </li><li> Mark com um marcador lavável a Cz (o ponto de intersecção entre a linha de NZ-Iz e a linha de LPA-RPA, localizado na 50% da distância NZ-Iz e a 50% de Of a distância LPA-RPA), Fpz (10% da distância NZ-Iz) e Fz (30% da distância NZ-Iz) pontos com base no sistema de 10-20 (Figura 2). </li><li> Use uma faixa com furos correspondentes as posições optodes para uma digitalização mais precisa através de participantes. Remover os pêlos da testa, tanto quanto possível, usando grampos de cabelo ao longo da linha do cabelo. Coloque a cabeça de digitalização sobre o córtex pré-frontal em conformidade com os pontos FPZ e Fz: canal 9 em correspondência com o ponto Fpz e canal 9 canais 8 linha alinhado à linha Fpz-FZ (Figura 1E). </li><li> Digitalizar os marcados 10-20 pontos de referência e as posições optodes por meio do digitalizador magnética 3D. </li></ol></li><li> Salve as coordenadas digitalizadas e usar a ferramenta Análise Espacial <a href="http://brain-lab.jp/wp/?page_id=52">(http://brain-lab.jp/wp/?page_id=52)</a> da plataforma open-source para Ferramentas de Análise Optical Topografia (potato) software (veja a Tabela de Materiais para peleinformações ther) para registrar dados fNIRS para um modelo de cérebro Instituto Neurológico de Montreal (MNI). NOTA: O algoritmo implementado para o registo probabilística converte os locais digitalizados no mundo real sistema de coordenadas para a MNI sistema de coordenadas e, em seguida, projetos e localiza-los para a superfície do cérebro MNI (Figura 1E) 26,27. <ol><li> Abrir batata através do comando P3 Matlab. </li><li> Selecione &quot;Análise Espacial&quot; no menu na janela principal da batata Graphical User Interface (GUI) e clique no botão &quot;Análise Espacial&quot;. </li><li> Carregar as coordenadas digitalizadas clicando no botão &quot;Empty 10-20&quot; na janela de Análise de Dados Espaciais Viewer. </li><li> Clique no botão &quot;Empty MNI&quot;. </li><li> Selecione os 10/20 pontos de referência na janela estimativa do MNI e iniciar o registro espacial. </li></ol></li><li> Verifique se o local correto da fNIRS canais na superfície do modelo de cérebro (Figura 1E): verificar se o canal 8 e canal 9 sobreposição da fissura inter-hemisférica 28. Se estiver correta, salve o arquivo de configuração do canal para análises posteriores; caso contrário, substitua a banda digitalização canais de re-alinhamento 8 e 9 para a linha Fpz-Fz e sobreposição de canal 9 para Fpz. Em seguida, repita o procedimento de digitalização. </li><li> Coloque os fNIRS headset alinhando canais 8 e 9 para a linha Fpz-Fz e sobreposição de canal 9 para Fpz, de acordo com a faixa de cabeça de digitalização e remova a cabeça (Figura 1B-C). Certifique-se de que a sonda está bem ligado à cabeça do participante. </li><li> Coloque a tampa de sombreamento com a câmera cabeça montado nele sobre os auriculares fNIRS. </li><li> Explique as regras experimentais para o participante. Incluir precauções relacionadas ao dispositivo (por exemplo., &#39;Take tão pouco tempo quanto possível sem pressa ou deixando para trás o experimentador (NO corrida) &quot;), bem como task regras específicas (por exemplo., &quot;Não vá fora da área de Queen Square em ruas ou áreas vizinhas&quot;). </li><li> Ter o participante com sucesso memorizar todas as regras e ir para fora para iniciar o experimento. </li></ol> 3. fNIRS Sinais de Avaliação da Qualidade <ol><li> Use o sistema de fNIRS em modo wireless primeiro a inspecionar visualmente sinais de qualidade no laptop fNIRS: <ol><li> Pressione o botão &quot;Power&quot; na caixa portátil e ligar os fNIRS no modo wireless. Abra o software de aquisição fNIRS no laptop fNIRS e estabelecer a conexão com a caixa portátil. </li><li> Pressione o botão &quot;Ajuste do sensor&quot; para otimizar os detectores de ganhar na base da luz detectada. </li><li> Confira os resultados do ajuste da sonda sobre o software janela &quot;Ajuste do sensor&quot; e verifique se cada detector recebe luz suficiente a partir das fontes, verificando se todos os canais são classificados como &quot;Normal&quot;. E secanais são marcados como &quot;Stray&quot; ou &quot;Under&quot;, re-lugar a tampa de sombreamento e maximizar os optodes acoplamento com a testa. Se os canais são marcados como &quot;Over&quot;, defina a potência da fonte de laser para &quot;baixo&quot;. Observação: Uma vez que os canais laterais cobrir o córtex pré-frontal dorsolateral, em alguns casos, pode ser necessário mover o cabelo para fora da testa para maximizar a luz recebida. </li><li> Pressione o botão &quot;Pronto&quot; e depois em &quot;Start&quot; para adquirir dados para um minuto e verificar se (oscilações de hemoglobina de ~ 1 Hz) batimento cardíaco é visível em sinais de concentração, o que garante uma boa qualidade do sinal. </li></ol></li><li> Desligue a caixa portátil no modo sem fio pressionando o botão &quot;Power&quot; nele. Pressione o botão &quot;Power&quot; em conjunto com o botão &quot;Mode&quot; na caixa portátil para ligar os fNIRS no modo stand-alone. NOTA: O stand-alonemodo garante que o participante pode se mover livremente ao redor da área experimental e evita a necessidade de estar perto do laptop fNIRS para manter a conexão sem fio. </li></ol> 4. Aquisição de Dados <ol><li> Ligue a câmera cabeça e câmeras dos experimentadores e começar a filmar. Pressione o botão &quot;Ajuste do sensor&quot; nas fNIRS caixa portátil para otimizar os detectores de ganhar e, em seguida, pressione o botão &quot;Play / Stop&quot; para iniciar a aquisição fNIRS (frequência de amostragem = 5 Hz). </li><li> Adicionar um marcador para os dados fNIRS manualmente usando o botão &quot;Mark&quot; na ​​caixa fNIRS o portátil em conjunto com um gatilho de áudio (por exemplo., Um sinal sonoro). O gatilho de áudio deve ser claramente registadas em todas as câmeras de vídeo. Em seguida, iniciar a experiência. NOTA: Isto permite uma sincronização de tempo robusta entre as diferentes câmaras de vídeo e as fNIRS gravação. </li></ol> 5. Protocolo Experimental &amp; #160; <ol><li> Incluir as seguintes condições e contrabalançar os memória prospectiva em todo os participantes: <ol><li> Use 3 condições de base: NOTA: Isso permite dissociar hemodinâmicos e de oxigenação mudanças globais função devido relacionadas pé-de mudanças sistêmicas contra respostas mais localizadas devido ao cérebro (neurônios). <ol><li> Para o resto uma condição, têm o participante ficar parado na rua onde o teste é realizado, e contar o número de estímulos em um pedaço de papel (por exemplo., Use uma folha contendo Xs e Os impresso nele e ter a contagem de participante o número de Os nele). </li><li> Para a condição Rest 2, o participante tem uma curta caminhada em ritmo de caminhada normal, e não fazer outras demandas dele. </li><li> Para a condição de base, têm o participante caminhada em torno da área rua inteira onde o experimento é conduzido. NOTA: No nosso caso, o experimento teve lugarem Queen Square, Londres WC1N, UK </li></ol></li><li> Para a condição Ongoing não contaminadas, tem o participante caminhar ao redor da área experimental e contar a ocorrência de certos itens (ex., O número de sinais aposta edifícios que contêm a palavra &quot;Queen&quot;). </li><li> Para a condição de memória prospectiva, não-social, têm o participante realizar a tarefa em curso (por exemplo., Tem o participante contar o número de datas e horários afixados edifícios), mas, além disso, se viessem a uma determinada distância de um parquímetro, tê-los ir até lá e tocá-lo. </li><li> Para a condição de memória prospectiva social, têm o participante realizar a tarefa em curso (por exemplo., Tem o participante contar as campainhas número), mas, além disso, ter-lhe responder a um dos experimentadores que atua como um cúmplice, que se movimenta em pre -specified posições dentro da área experimental. Já o participante ir até elese dar-lhes um &quot;fist bump&quot; saudação. </li><li> Use uma condição Ongoing adicional (contaminada Ongoing) depois que as condições PM (por exemplo., Os participantes tem que contar o número de escadas sem obstrução dentro da área de testes). </li><li> Repita as duas condições descritas acima de descanso em ordem inversa (Rest 2 e, em seguida, Resto 1). NOTA: Este permite a avaliação de alterações sistêmicas relacionadas com caminhada no final do experimento. </li></ol></li></ol> 6. Recuperar Eventos a partir de vídeos <ol><li> Faça o download dos vídeos de todas as câmaras e salvar em formato mpg4. </li><li> Carregar os vídeos de todas as câmeras em ELAN <a href="https://tla.mpi.nl/tools/tla-tools/elan/">(https://tla.mpi.nl/tools/tla-tools/elan/)</a> e sincronizar os vídeos: use Opções / Modo de sincronização de mídia e alinhá-las com base no ponto de tempo do áudio gatilho. </li><li> Em ELAN, usar anotações e pressione o botão Camada na janela principal do ELAN (referindo-a grupos de anotações, ie., uma camada para todos os destinos PM sociais) para marcar eventos no fluxo de vídeo. <ol><li> Assista ao fluxo de vídeo sincronizadas e anotar o início eo fim de cada condição experimental, e usar camadas para o ponto em que cada alvo PM é atingido. Use camadas separadas para alvos PM sociais e não sociais. </li><li> Complete a edição de vídeo para cada participante e usar o Arquivo / Exportar Como / Interlinear texto para exportar como um arquivo de texto de todos os pontos de tempo anotados. </li></ol></li></ol> Análise 7. Dados <ol><li> Abra o software fNIRS e exportar dados do cartão de memória flash caixa portátil para o portátil fNIRS. NOTA: A unidade de processamento do sistema fNIRS utiliza a lei de Beer-Lambert modificado e calcula as alterações relativas na HbO2 e HHb de uma linha de base zero, arbitrária no início do período de medição. Os valores de concentração são, por conseguinte, expressa em concentrações molares (mmol / l) multiplicadopor o comprimento do percurso (mm) 6 como eles não são corrigidos para o comprimento do caminho óptico. </li><li> Salve os dados concentrações e importá-los em Matlab através de um software de pré-processamento in-house. </li><li> Pré-processar os sinais seguintes etapas (Figura 3B): <ol><li> Sinais para baixo amostragem a 1 Hz: <ol><li> Use uma interpolação de spline (Matlab função: interp1) para dados de exemplo abaixo de 5 Hz a 1 Hz. </li></ol></li><li> Linear detrending: <ol><li> Para remover deriva lenta do sinal, usar uma interpolação linear (função Matlab: polyfit) entre as fases descanso de 1 no início e no fim da experiência. </li></ol></li><li> Movimento Artefato Correção: <ol><li> Para cada canal, identificar e remover artefactos de movimento através de um método baseado no wavelet 31. Melhorar a qualidade de sinais através da aplicação do método de Correlação 32 Melhoria de Sinais (CBSI) Com base. </li></ol></li><li> Complexo transformada wavelet: <ol> &lt;li&gt; Use uma wavelet mãe Morlet, escalados e traduzidos ao longo do tempo, para calcular a transformada wavelet de cada canal através da caixa de ferramentas wavelet (Matlab função: p) fornecido por Grinsted et al 33 (. <a href="http://noc.ac.uk/using-science/crosswavelet-wavelet-coherence">http://noc.ac.uk/ utilizando-science / crosswavelet-wavelet-coerência).</a> NOTA: A partir do espectro de wavelet, é possível avaliar o conteúdo espectral de sinais em um espaço tempo-frequência. </li></ol></li><li> Filtragem passa-banda: <ol><li> Na base da análise wavelet, use um filtro Butterworth 3 rd ordem passa-banda (funções Matlab: manteiga e filtro) com frequências de corte de ,008-0,2 Hz 7, 34. </li></ol></li></ol></li></ol>

The authors declare that they have no competing financial interests.

O objetivo deste estudo foi avaliar o potencial uso de portáteis e sem fibras fNIRS para monitorar hemodinâmicos e de oxigenação cerebral alterações relacionadas com actividade neuronal do cérebro em situações do mundo real. Um sistema multicanal fNIRS wearable e sem fibras foi utilizado para medir a atividade cerebral durante o córtex pré-frontal durante uma tarefa de memória prospectiva realizada fora do laboratório. O estudo de caso aqui relatado explorado se as alterações cerebrais em HbO 2 e HHb sobre um participante se movendo livremente em resposta às sugestões PM sociais e não-sociais em um experimento fora do laboratório pode ser continuamente monitorada e robusta. O uso de fNIRS sobre os participantes em experimentos baseados em vida se movendo livremente representa uma situação desafiadora. Na verdade, os movimentos da cabeça pode causar deslocamentos sonda com conseqüentes artefatos de movimento que corrompem a identificação óptica de atividade cerebral 36. Além disso, sensores ópticos são sensíveis a luz acidental (ex., luz solar quando experimentos são realizados fora), a criação de ruído adicional nos sinais fNIRS. O estudo de caso relatado fornece uma demonstração preliminar da viabilidade do sistema fNIRS em tais aplicações da vida real. A ausência de fibras ópticas em tais dispositivos impede acoplamento óptico entre o couro cabeludo e as optodes resultando em medições mais rigorosas contra artefactos de movimento. Além disso, a tampa de sombreamento garante uma boa blindagem da luz difusa que evita detectores de saturação e baixa relação sinal-ruído (SNR). Além disso, os aumentos dos HbO 2 e diminuição nas concentrações HHB foram encontrados em correspondência com PM visitas sociais e não sociais (Figura 3D-E) 11, 37 apoiar ainda mais a sua viabilidade. A fim de avaliar se as tendências hemodinâmicos observados na Figura 3D-E são estatisticamente significativos e para localizar regiões activadas dentro do córtex pré-frontal (Figura 5, VidEO 1, Video 2, Figura 6, Figura 7), análises de nível de grupo são necessários. A fim de fazer inferências e identificar regiões do córtex pré-frontal funcionalmente especializados 38, 39, trabalhos futuros irão apresentar dados de grupo e análises estatísticas baseadas em Statistical Parametric Mapping (SPM), utilizando uma abordagem geral Linear Model (GLM). Mesmo que os resultados têm de ser considerados preliminar, demonstrou-se que fNIRS sem fibras pode ser eficazmente apresentado fora das definições tradicionais de laboratório e usada para a monitorização da actividade cerebral em tempo real. Isso abre novas direções para a pesquisa neurológica e neurociência. Existem pelo menos duas áreas óbvias para aplicação a este respeito. O primeiro refere-se a validade ecológica. Pesquisadores de neurociência cognitiva investigar padrões de atividade cerebral enquanto as pessoas estão realizando tarefas cognitivas (usando, por exemplo., O nível de oxigênio no sangue sinal dependenteal mudança como um proxy em ressonância magnética funcional), a fim de tentar descobrir como o cérebro suporta nossas habilidades mentais. Em alguns casos, é possível criar situações experimentais no scanner que correspondem muito de perto a situação na vida quotidiana, onde o processo de interesse é utilizado. Considere, por exemplo, a leitura. Leitura de palavras em uma tela, enquanto em um scanner de ressonância magnética provavelmente faz tais exigências semelhantes a leitura de palavras em um livro quando em casa, que é quase um dado adquirido que os resultados recolhidos no scanner pode ajudar a explicar como o cérebro implementa a leitura na vida cotidiana. No entanto, para muitas formas de comportamento e cognição humana, essa suposição é mais precária. Por exemplo, os processos cognitivos que um participante utiliza quando uma situação social é apresentado em um scanner de ressonância magnética (onde o participante é imóvel, por conta própria, e em um ambiente muito estranho e rigidamente controlado) pode muito bem ser diferente no que diz respeito importantes para aqueles engajado quando o participante é socialising na vida real 40. Isto é particularmente importante em neurociência social onde a investigação dos correlatos neurais da dinâmica inter-pessoais (hyperscanning denominado, para revisão ver Babiloni e Astolfi, 2014 41) requer um ambiente mais naturalista. Hyperscanning baseado em NIRS 42, 43 pode, assim, representar uma nova ferramenta para monitorar simultaneamente a atividade cerebral de duas ou mais pessoas em situações realistas. Na verdade, existem algumas habilidades mentais que não podem ser bem estudados no ambiente altamente artificial e fisicamente restrita de um scanner de ressonância magnética, PET ou MEG. Essas locomoção ou que envolvam grandes quantidades de movimento corporal, bem como aqueles que envolvem interações sociais são candidatos óbvios. Por esta razão, ser capaz de estudar a actividade cerebral de participantes em situações naturalista é altamente desejável para os investigadores. Uma segunda relacionada, amplo domínio de aplicação, refere-se à utilização desta tecnologia emsituações clínicas. Um candidato óbvio pode ser neurorehabilitation, onde se poderia desejar estudar os efeitos sobre o cérebro de procedimentos de treinamento para as atividades da vida diária (ex., Em uma cozinha), ou de medicamentos mediante determinadas populações neuronais em relação a essas actividades. Mas, a tecnologia pode também, talvez, ser desenvolvido para ambientes educacionais, bem como, por exemplo, e., Para o uso de &quot;tempo real&quot; de auto-monitorização da actividade cerebral. A portabilidade, baixo risco e capacidade de usá-lo in situ em ambientes do mundo real com restrição mínima sobre o comportamento, torna este método muito diferente dos outros que estão atualmente disponíveis. No entanto, embora os sistemas vestíveis fNIRS mostrar potencial para observações do mundo real, existem outras limitações que têm de ser abordadas quando se utiliza fNIRS durante a marcha natural. Uma vez que a luz infravermelha viaja através do couro cabeludo, que é sensível a processos que ocorrem tanto na um cerebralnd compartimentos extra-cerebrais da cabeça. Estudos anteriores demonstraram que uma certa quantidade de sinais medidos através fNIRS decorre de mudanças sistêmicas 34, 39, 44 que não estão diretamente relacionados com a atividade do cérebro (veja Scholkmann et al. 9, para uma revisão). Como hemodinâmica intra e extra-cerebral são afetados por mudanças sistêmicas tanto evocava-tarefa e espontânea (por exemplo., Freqüência cardíaca, pressão arterial, respiração, o fluxo sanguíneo da pele), alterações fisiológicas relacionadas à atividade de caminhada deve ser considerada. Eles se originam a partir do sistema nervoso autônomo (SNA) A atividade, que regula o diâmetro freqüência cardíaca, respiração, pressão arterial e navios através de suas fibras eferentes. Mais precisamente, a divisão simpática do sistema nervoso autônomo é hiper-ativado durante o exercício levando a freqüência cardíaca, pressão arterial e respiração incrementos de 45. Por exemplo, estudos anteriores demonstraram que a respiração induz alterações na pressão parcial de carbono DIOXide no sangue arterial (PaCO 2), que por sua vez influencia o fluxo sanguíneo cerebral e volume sanguíneo cerebral 46, 47. Além disso, a Figura 3A mostra um exemplo de aumentos periódicos HHB e HBO 2 diminui que ocorrem dentro de períodos de passeio que podem ser confundidas com desactivação cérebro. A fim de fazer comparações consistentes entre condições (por exemplo., Se avaliar alterações significativas na concentração ocorrer respeito a um período de linha de base), todas as fases experimentais devem ser medidos de acordo com o mesmo estado de actividade física. Por esta razão, uma fase de repouso orientado (Resto 2) foi incluído na nossa vida baseado no protocolo. A interpretação correta dos dados fNIRS exige também uma boa SNR. Isto normalmente é alcançado com o bloco convencional e projetos relacionados ao evento, onde estímulos são repetidas várias vezes. Repetições de ensaios e projetos estruturados nem sempre são possíveis com base em experiências de vida. Por esta razão, sensores adicionais e te análise adequadachniques para explicar as mudanças sistêmicas 48 e artefatos de movimento são necessárias para melhorar a SNR e interpretar corretamente os sinais do cérebro. Pretendemos investigar o impacto de tais alterações sistêmicas relacionadas com a caminhada através do uso de dispositivos portáteis para monitorizar taxa de respiração, freqüência cardíaca e ritmo de passeio. Além disso, o problema dos eventos recuperação precisa de ser tratada, também. Em experimentos de neurociência cognitiva, a atividade do cérebro é investigada em relação aos estímulos ou ambientes encontradas pelos participantes &#39;, e seu comportamento em resposta a, ou antecipação deles. Experimentadores portanto, necessidade de (a) sabe o que está atualmente disponível para o participante em seu ambiente, e (b) tem um registro de momento-a-momento de comportamento do participante. Em uma situação típica laboratório esses fatores podem ser facilmente controlado desde o experimentador pode restringir o que os participantes encontrar, ea forma eo número de comportamentos que o participante pode evidenciam. No entanto, este não éo caso em ambientes do &quot;mundo real&quot; de fora do laboratório, onde muitos eventos e experiências que o participante da pesquisa terão estão além do controle rigoroso do experimentador 49. Assim, no &quot;mundo real&quot; tarefas de tipo do tipo aqui estudado, registros de vídeo são usadas para análise (por exemplo., Shallice e Burgess, 1991 3). Isso permite recuperar tanto sustentada (ex., Em nível de bloco) e transitórias (por exemplo., Relacionados com o evento) processos que suportam diferentes aspectos do desempenho (para revisão ver Gonen-Yaacovi e Burgess, 2012 21). Os eventos a serem recuperados das gravações de vídeo vai depender da questão teórica a ser abordadas no experimento. No estudo de caso relatado, onsets evento foram recuperados a partir dos vídeos filmados pelos 3 câmeras. Este procedimento de determinar o início e cessação de determinadas pistas e respostas comportamentais é trabalhosa e requer habilidade quando realizadas no dat baseada em vidauma. A questão central é que, com experiências do tipo &quot;vida real&quot; lá não é geralmente o mesmo grau de conhecimento a priori de eventos como com aqueles baseados em laboratório, e os participantes geralmente têm mais espaço na forma como eles podem responder. Além disso, como os participantes são livres para se mover em um ambiente natural e sem controle, eles são confrontados com uma variedade de rápida mutação estímulos e é difícil recuperar a resposta hemodinâmica ao evento real de juros. Por exemplo, no estudo de caso, as tendências hemodinâmicos observados para a HBO 2 e HHb (Figura 3D-E) não são para o aparecimento-recuperado de vídeo como o típico resposta hemodinâmica relacionadas com o evento 38 de bloqueio de fase. HbO2 e HHb começar a subir, respectivamente diminuirá e 20 s antes do início do estímulo e atingem um máximo depois de ele. Outras análises são, portanto, necessários para estabelecer se deixas PM eventos estão acontecendo, na verdade, quando o participante vê o alvo, quando ele se aproxima em direção a ela ouquando ele atinge. Dado o potencial de tecnologias fNIRS sem fibras para aplicações clínicas da vida real, o trabalho futuro vai resolver o problema de codificação de vídeo através do desenvolvimento de novos algoritmos para identificar os inícios de eventos de uma forma mais objetiva, bem como explorar a possibilidade de fazê-lo directamente a partir de dados fNIRS.

Anormalidade de função dentro córtex pré-frontal, e especialmente a sub-parte mais anterior (córtex pré-frontal rostral, ou BA10) é comum em uma variedade de condições de desenvolvimento, psiquiátricas e neurológicas. Ela provoca perturbações marcantes na resolução de problemas, memória e habilidades de atenção na vida cotidiana que são muito incapacitantes 1,2. No entanto, estes tipos de problemas são difíceis de diagnosticar no laboratório ou clínica. Isso ocorre porque os processos mentais que a BA 10 suportes estão envolvidos em lidar com o romance, as situações em aberto, onde o comportamento é auto-iniciada 3. Tais situações são difíceis de recriar com sucesso em laboratório, uma vez que a situação formal, artificial e fortemente constrangido o participante normalmente enfrenta no laboratório podem mudar seu comportamento ea maneira que eles se aproximam da tarefa. Isso pode reduzir significativamente a validade da medição tanto para fins clínicos ou de pesquisa, com forte risco de sub-diagnóstico 4 &lt;/ sup&gt;. Uma das habilidades cognitivas apoiadas pelos lobos frontais onde isso é mais aparente é a memória prospectiva (ou seja, a capacidade de lembrar-se de levar a cabo uma ação futura), onde há muito se sabe que não pode haver discordância significativa entre as medidas tomadas em todos os dias vida eo laboratório 5. Estas questões metodológicas poderia ser em grande parte evitadas se pesquisadores e clínicos que investigam a função córtex pré-frontal, incluindo memória prospectiva, poderia fazê-lo tendo suas medições em situações do &quot;mundo real&quot;. Embora as técnicas de neuroimagiologia representam uma ferramenta poderosa para investigar a função do cérebro de uma forma não-invasiva e objectivo, a maioria dessas técnicas de impor restrições físicas do sujeito, e não são, portanto, adequado para utilização em ambientes de vida diária (eg., Ressonância magnética funcional ( fMRI), a magnetoencefalografia (MEG), tomografia por emissão de pósitrons (PET)). Dada a necessidade de trazerinstrumentos funcionais de imagem fora do laboratório e dadas avanços tecnológicos recentes, eletroencefalografia portátil e fácil de usar (EEG) e funcionais espectroscopia no infravermelho próximo (fNIRS) sistemas foram desenvolvidos 6-11. Uma das principais vantagens da fNIRS mais de EEG é sua melhor resolução espacial. Além disso, é menos sensível a artefatos de movimento, piscando e movimentos oculares 12. FNIRS Wearable é, portanto, mais adequado para o uso em contextos da vida diária, uma vez que impõe menos restrições físicas do que EEG e permite a livre circulação em um ambiente mais natural. fNIRS não-invasiva irradia a cabeça com near-infrared luz (650-900 nm). À medida que o tecido biológico é relativamente transparente no intervalo de comprimento de onda que, a luz pode atingir o cérebro e são absorvidas pela hemoglobina. fNIRS assim, mede as mudanças de concentração de ambos oxi-hemoglobina (HbO2) e deoxihemoglobina (HHb) dando informações de oxigenação e hemodinâmica changes relacionado com a actividade cerebral. Mais especificamente, a activação funcional cerebral é definida como um aumento concomitante da HbO2 e uma diminuição na HHb 13. No entanto, a profundidade de penetração da luz de sinal significa que só pode ser recuperado a partir da superfície cortical. Como a luz é altamente difundido no tecido, não é possível obter informação estrutural sobre altamente espacialmente o cérebro 14. FNIRS sistemas convencionais usam fibras ópticas acoplados à cabeça para guiar a luz através do couro cabeludo e para coletar a luz dispersa-back. Embora estes instrumentos são compacto, portátil e bem adequado para ambientes de laboratório, fibras ópticas e feixes de seu peso limitar os movimentos do participante e, se não for bem estabilizado, seus deslocamentos levar à contaminação movimento artefato 7. A nova geração de sistemas de fNIRS miniaturizados e sem fibras oferece a possibilidade de explorar a atividade cerebral em situações realistas no participante movendo-se livrementes e sem restrições físicas significativas. Situações realistas são particularmente valiosas quando explorar funções executivas humanos e sistemas fNIRS sem fibras pode fornecer uma perspectiva única sobre as funções cerebrais humanas. Os primeiros sistemas sem fibras foram equipados apenas com um pequeno número de canais (por exemplo., Único canal 15 e 2 canais 16) limitar o inquérito a pequenas áreas. Mais recentemente, multicanal sem fio e dispositivos portáteis fNIRS foram desenvolvidos 6,7, 17-20 dando a possibilidade de monitorar grandes porções da cabeça aos participantes que se movem livremente. Neste estudo, um sistema fNIRS wearable e sem fibras novo multicanal foi usado para monitorar e mapear a atividade córtex pré-frontal durante uma memória prospectiva do mundo real (PM) tarefa. O sistema fNIRS é composto principalmente de uma unidade de sonda flexível (auscultadores) que cobre tanto o dorsolateral pré-frontal e o córtex rostral (Figura 1),que está ligado a uma unidade de processamento (caixa portátil) que é usado sobre a cintura do participante (Figura 1D). O fone de ouvido é composto de 6 diodos emissores de superfície a laser com dois comprimentos de onda (705 nm e 830 nm) e 6 fotodiodos de silício. A ausência de fibras ópticas reduz o peso e a maior parte da sonda, sendo mais confortável e robusta contra artefactos de movimento. Os optodes estão dispostos em uma geometria alternada (Figura 1A), com uma separação entre optode de 3 cm, criando 16 combinações fonte-detector (por exemplo., 16 canais de medição) 6. A fim de proteger o fone de ouvido na luz ambiente, um boné de sombreamento é fornecido (Figura 1D). O objetivo deste estudo foi investigar a função do córtex pré-frontal, durante uma tarefa de memória prospectiva no mundo real. Durante tarefas de memória prospectiva, os participantes são convidados a lembrar-se de responder a uma sugestão pouco frequente (por exemplo., Um familiarrosto ou um medidor de estacionamento) durante a realização de outra tarefa exigente conhecido como uma &quot;tarefa contínua&quot;. Em dois blocos diferentes da tarefa, pistas de memória prospectiva sociais (uma pessoa) são contrastados com sugestões de memória prospectiva não-sociais (um medidor de estacionamento). Esse contraste foi escolhido porque representa uma distinção importante feita entre diferentes formas de cue em tarefas de memória prospectiva com base em eventos e assim o paradigma experimental pode ser mantido perto de uma situação de &quot;vida real&quot; 21. Embora a BA 10 é conhecido por ser sensível ao tratamento da social contra informação não-social em algumas situações (por exemplo., Gilbert et al., 2007 22), evidência recente sugere que as alterações hemodinâmicas em BA 10 relacionados com tarefas de memória potenciais são relativamente insensíveis diferenças de Cué (ver Burgess et al., 2011 23 para revisão). Assim, é uma questão em aberto sejam eles sociais contra sinais não-sociais afeta BA 10 actividade no contexto de um paradigma de memória prospectiva. O objetivo deste estudo é avaliar a viabilidade do uso do sistema para monitorar fNIRS hemodinâmicos e de oxigenação córtex pré-frontal alterações induzidas por uma tarefa cognitiva do mundo real. Aqui nós relatamos um estudo de caso único (um participante adulto saudável, 24 anos) sobre o uso do dispositivo fNIRS durante uma tarefa de memória prospectiva, realizada fora de uma localização típica rua de Londres e imitando as exigências da vida cotidiana. Em particular, se as alterações hemodinâmicas em resposta às sugestões PM sociais e não sociais podem ser gravadas é investigado.

<table border="0">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Wearable Optical Topography</td>
			<td>Hitachi Medical Corporation</td>
			<td></td>
			<td>fNIRS system</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Patriot</td>
			<td>Polhemus</td>
			<td></td>
			<td>3D magnetic digitizer</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>ActionCam</td>
			<td>Mobius</td>
			<td></td>
			<td>Subject&#39;s Camera</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Hero3</td>
			<td>GoPro</td>
			<td></td>
			<td>Experimenter&#39;s Camera</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Panasonic HC-V720</td>
			<td>Panasonic</td>
			<td></td>
			<td>Experimenter&#39;s Camera</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Platform for Optical Topography Analysis Tools (POTATo) software</td>
			<td>Hitachi Medical Corporation</td>
			<td></td>
			<td>http://www.hitachi.co.jp/products/ot/analyze/kaiseki_en.html</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

using fiberless, wearable fnirs to monitor brain activity in real-world cognitive tasks

Perto funcional Espectroscopia no Infravermelho (fNIRS) é uma técnica de neuroimagem que utiliza luz infravermelha para monitorar a atividade do cérebro. Com base no acoplamento neurovascular, fNIRS é capaz de medir a concentração de hemoglobina alterações secundárias à actividade neuronal. Em comparação com outras técnicas de neuroimagem, fNIRS representa um bom compromisso em termos de resolução espacial e temporal. Além disso, é portátil, leve, menos sensível a artefatos de movimento e não impõe restrições físicas significativas. É, portanto, apropriado para monitorar uma ampla gama de tarefas cognitivas (eg, auditiva, análise da marcha, interação social) e faixas etárias da população diferentes (por exemplo, recém-nascidos, adultos, idosos). O recente desenvolvimento de dispositivos fNIRS sem fibras abriu o caminho para novas aplicações na pesquisa em neurociência. Isto representa uma oportunidade única para estudar a atividade funcional durante os testes do mundo real, que pode ser mais sensível e preciso na bundaessing funções e disfunções cognitivas do que os testes baseados em laboratório. Este estudo explorou o uso de fNIRS sem fibras para monitorar a atividade cerebral durante uma tarefa de memória prospectiva do mundo real. Este protocolo é realizada fora do laboratório e de hemoglobina cérebro mudanças de concentração são medidos continuamente ao longo do córtex pré-frontal, enquanto o assunto anda por aí a fim de realizar várias tarefas diferentes.

A Figura 3 apresenta um exemplo de HbO 2 e sinais HHb un-processados ​​(canal 8) gravado durante o PM experimento baseado em vida neste estudo de caso (Figura 3A) e os sinais correspondentes (Figura 3C) depois de ser pré-processado (Figura 3B ). A Figura 4 mostra o espectro de potência de canal 8 wavelet HbO2 e sinais HHB rectângulo em que o indica a gama de frequências preservada com o filtro passa-banda. Considerando o fato de que o participante estava andando fora durante todo o experimento e moveu a cabeça para executar a tarefa, o sistema fNIRS era robusta contra artefatos de movimento e luz solar. Na verdade, HBO 2 incrementos e diminuições HHB podem ser encontradas em correspondência com não-social (Figura 3D) e social (Figura 3E) eventos de memória prospectiva. Estas tendências normalmente denotar atividade cerebral funcional 13, 35. Emfato, quando uma área do cérebro é ativado, a demanda metabólica dos neurônios para oxigênio aumenta com os consequentes aumentos no fluxo sanguíneo cerebral regional. Como a maior parte do oxigênio é entregue para as células através de hemoglobina, em incrementos de HbO 2 e diminuição nas concentrações HHB são observados durante a atividade funcional do cérebro 9. As regiões dentro do córtex pré-frontal que exibem estas tendências podem ser avaliadas pela distribuição espacial de HbO2 e valores de concentração HHB mapeados sobre a testa (Figura 5, Vídeo 1, 2 vídeo). Um exemplo de como as respostas do cérebro para um evento PM social estão distribuídos em todos os canais é mostrado na Figura 5. A Figura 5A e relatório Figura 5B, respectivamente, a distribuição espacial sobre a testa de HbO2 e HHb ao evento PM Social (t = 2455 s) enquanto a Figura 5C e Figura 5D relatório respectiv<html> Ely a distribuição espacial de HbO2 e HHb ao evento PM não-social (t = 1,744 s). A Figura 5 mostra as localizações regionais (canais), onde um aumento no HbO2 (vermelho, A Figura 5A-C) e uma diminuição no HHb (azul, Figura 5B-D) são claramente observável, indicativos de aumento da função cerebral. Um exemplo da actividade do córtex pré-frontal como a PM PM eventos sociais e não sociais e da sua distribuição através da mudança de canais ao longo do tempo é apresentada em 1 de vídeo e de vídeo 2. Além disso, as Figuras 6 e 7 mostram os dados de todos os canais correspondentes ao janelas de tempo incluído no Vídeo 1 e Vídeo 2, respectivamente. Ando relacionadas com alterações hemodinâmicas e de oxigenação pode ser observado na Figura 3A. Uma aparente aumenta HHB e HBO 2 diminui ocorrer durante as condições de andar e estes são removidos após a pré-processamento. <html> ontent &quot;fo: manter-together.within-page =&quot; always &quot;&gt; <img alt="figura 1" src="/files/ftp_upload/53336/53336fig1.jpg" /> Figura 1. fNIRS colocação fone de ouvido e canais de configuração. Arranjo optodes na sonda fNIRS é ilustrado no painel A. Os círculos vermelhos indicam os pontos de injecção (fontes), círculos amarelos os pontos de recolha (detectores) e círculos verdes os canais de medição. A sonda é colocada sobre a testa (B, C, D) com o canal 9, em correspondência com o ponto de Fpz e canais 8-9 alinhada com a linha média Násio-INION. A localização canais digitalizados são convertidos para a MNI sistema de coordenadas e sobrepostos para o córtex cerebral (E). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53336/53336fig1large.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> 6 / 53336fig2.jpg &quot;/&gt; Figura 2. 10-20 sistema de referências anatômicas. Destaque círculos indicam os pontos de referência selecionados a assinalar-se a cabeça do participante (Nz = Násio, Iz = Inion, LPA = Esquerda pré-auricular, RPA = Direita pré-auricular). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53336/53336fig2large.jpg" target="_blank">Por favor, clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/53336/53336fig3.jpg" /> Figura 3. Sinal fluxo de pré-processamento. (A) HBO 2 e HHB sinais brutos extraídos do representante de um canal (Canal 8). Linhas pretas marcar o início eo fim de cada condição experimental. Linhas verde e magenta marcar as visitas de memória prospectiva não-sociais e sociais. Os asteriscos indicam as condições andou. (R1 = Resto 1; R2 = Rest 2; B = linha de base; OGU = Ongoing não contaminada; PMN = nãomemória prospectiva -social; PMs = memória prospectiva social; OGC = Ongoing contaminado). (B) Este painel mostra o pré-processamento fluxograma aplicada ao Canal 8 sinais brutos. (C) Os sinais de pré-processados ​​resultantes são apresentados. (D, E) 2 HBO aumenta e diminui HHb ocorrer em resposta a um escolhido não-social (D) e (E) visitas de memória prospectiva sociais. Esta tendência hemodinâmica geralmente está relacionado à ativação funcional. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53336/53336fig3large.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> <img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/53336/53336fig4.jpg" /> Figura 4. espectros de potência Wavelet. (A, B) O espectro de potência de canal 8 wavelet HbO2 e HHB sinais brutos são apresentados no painel A e B, respectivamente. Linhas pretas marcar o início eo fim de cada condição experimental. Os asteriscos indicam as condições andou. (R1 = Resto 1; R2 = Rest 2; B = linha de base; OGU = Ongoing não contaminada; PMN = Memória não-social prospectivo; PMs = memória social prospectivo; OGC = Ongoing contaminado). O retângulo preto destaca a faixa de freqüência preservada através do filtro passa-banda (0,008-,2 Hz). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53336/53336fig4large.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> <img alt="Figura 5" src="/files/ftp_upload/53336/53336fig5.jpg" /> Figura 5. Distribuição espacial da atividade cortical para eventos PM. HBO 2 e HHB mudanças de concentração são mapeadas no córtex cerebral para localizar atividade funcional em resposta a eventos sociais PM (AB) e para eventos PM não sociais (CD). HbO2e valores HHB são tomadas em t = 2455 segundos para o evento social PM (AB) e t = 1744 segundos para o evento PM não-social (CD). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53336/53336fig5large.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> <img alt="Figura 6" src="/files/ftp_upload/53336/53336fig6.jpg" /> Figura 6. sinais de oxi-hemoglobina e deoxihemoglobina para todos os canais em resposta a eventos PM não sociais. As linhas verdes indicam os eventos PM não-sociais (t = 1.744 seg e t = 1,792 seg). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53336/53336fig6large.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> <img alt="Figura 7" src="/files/ftp_upload/53336/53336fig7.jpg" /> Figura 7. Oxihemoglobina e sig deoxihemoglobinanais para todos os canais em resposta a um evento PM social. A linha magenta indica o evento PM sociais (t = 2,455 seg). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53336/53336fig7large.jpg" target="_blank">Por favor clique aqui para ver uma versão maior desta figura.</a> <img alt="Figura 7" src="/files/ftp_upload/53336/53336mov1.jpg" /> Vídeo 1. HbO 2 e HHB mudanças de concentração para eventos PM sociais. O vídeo mostra como HbO 2 (painel esquerdo) e HHb (painel direito) evoluem ao longo do tempo, enquanto o participante está se aproximando do alvo PM social. O vídeo da câmera acoplada ao peito do experimentador é sincronizado. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53336/Video2_new.mp4" target="_blank">Por favor clique aqui para ver este vídeo.</a> <img alt="Figura 7" src= &quot;/ files / ftp_upload / 53336 / 53336mov2.jpg&quot; /&gt; Vídeo 2. HbO 2 e concentração HHb alterações para eventos PM não sociais. O vídeo mostra como HbO 2 (painel esquerdo) e HHb (painel direito) evoluem ao longo do tempo, enquanto o participante está se aproximando do alvo PM não-social. O vídeo da câmera acoplada ao peito do experimentador é sincronizado. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/53336/Video1_new.mp4" target="_blank">Por favor clique aqui para ver este vídeo.</a>

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Using Fiberless, Wearable fNIRS to Monitor Brain Activity in Real-world Cognitive Tasks

Monitorando a atividade do cérebro fora do laboratório, sem restrições físicas apresenta desafios metodológicos. Um sem fibras, wearable sistema funcional Espectroscopia no Infravermelho Próximo (fNIRS) foi utilizado para medir a atividade cerebral durante uma tarefa de memória prospectiva ecológica. Demonstrou-se que este sistema poderia ser usado para monitorizar a actividade cerebral durante as experiências não baseados em laboratório.

Usando sem fibras, fNIRS Wearable para monitorar a atividade do cérebro em tarefas cognitivas do mundo real

Functional Near Infrared Spectroscopy (fNIRS) is a neuroimaging technique that uses near-infrared light to monitor brain activity. Based on neurovascular ...

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Research

JoVE Journal

Behavior

26.6K visualizações.  University College London.  Monitorando a atividade do cérebro fora do laboratório, sem restrições físicas apresenta desafios metodológicos. Um sem fibras, wearable sistema funcional Espectroscopia no Infravermelho Próximo (fNIRS) foi utilizado para medir a atividade cerebral durante uma tarefa de memória prospectiva ecológica. Demonstrou-se que este sistema poderia ser usado para monitorizar a actividade cerebral durante as experiências não baseados em laboratório. 

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How to Detect Amygdala Activity with Magnetoencephalography using Source Imaging

In trace fear conditioning a conditional stimulus (CS) predicts the occurrence of the unconditional stimulus (UCS), which is presented after a brief stimulus free period (trace interval)1. Because the CS and UCS do not co-occur temporally, the subject must maintain a representation of that CS during the trace interval. In humans, this type of learning requires awareness of the stimulus contingencies in order to bridge the trace interval2-4. However when a face is used as a CS, subjects can implicitly learn to fear the face even in the absence of explicit awareness*. This suggests that there may be additional neural mechanisms capable of maintaining certain types of "biologically-relevant" stimuli during a brief trace interval. Given that the amygdala is involved in trace conditioning, and is sensitive to faces, it is possible that this structure can maintain a representation of a face CS during a brief trace interval.
It is challenging to understand how the brain can associate an unperceived face with an aversive outcome, even though the two stimuli are separated in time. Furthermore investigations of this phenomenon are made difficult by two specific challenges. First, it is difficult to manipulate the subject's awareness of the visual stimuli. One common way to manipulate visual awareness is to use backward masking. In backward masking, a target stimulus is briefly presented (&lt; 30 msec) and immediately followed by a presentation of an overlapping masking stimulus5. The presentation of the mask renders the target invisible6-8. Second, masking requires very rapid and precise timing making it difficult to investigate neural responses evoked by masked stimuli using many common approaches. Blood-oxygenation level dependent (BOLD) responses resolve at a timescale too slow for this type of methodology, and real time recording techniques like electroencephalography (EEG) and magnetoencephalography (MEG) have difficulties recovering signal from deep sources.
However, there have been recent advances in the methods used to localize the neural sources of the MEG signal9-11. By collecting high-resolution MRI images of the subject's brain, it is possible to create a source model based on individual neural anatomy. Using this model to "image" the sources of the MEG signal, it is possible to recover signal from deep subcortical structures, like the amygdala and the hippocampus*.

This article describes how to record amygdala activity with magnetoencephalography (MEG). In addition this article will describe how to conduct trace fear conditioning without awareness, a task that activates the amygdala. It will cover 3 topics: 1) Designing a trace conditioning paradigm using backward masking to manipulate awareness. 2) Recording brain activity during the task using magnetoencephalography. 3) Using source imaging to recover signal from subcortical structures.

Como detectar Amygdala Atividade com Magnetoencefalografia usando fonte de imagem

In trace fear conditioning a conditional  stimulus (CS) predicts the occurrence of the unconditional stimulus (UCS),  which is presented after a brief ...

Comportamento

Using Eye Movements to Evaluate the Cognitive Processes Involved in Text Comprehension

The present article describes how to use eye tracking methodologies to study the cognitive processes involved in text comprehension. Measuring eye movements during reading is one of the most precise methods for measuring moment-by-moment (online) processing demands during text comprehension. Cognitive processing demands are reflected by several aspects of eye movement behavior, such as fixation duration, number of fixations, and number of regressions (returning to prior parts of a text). Important properties of eye tracking equipment that researchers need to consider are described, including how frequently the eye position is measured (sampling rate), accuracy of determining eye position, how much head movement is allowed, and ease of use. Also described are properties of stimuli that influence eye movements that need to be controlled in studies of text comprehension, such as the position, frequency, and length of target words. Procedural recommendations related to preparing the participant, setting up and calibrating the equipment, and running a study are given. Representative results are presented to illustrate how data can be evaluated. Although the methodology is described in terms of reading comprehension, much of the information presented can be applied to any study in which participants read verbal stimuli.

The present article describes how to use eye tracking methodologies to study the cognitive processes involved in text comprehension. Descriptions of eye tracking equipment, how to develop experimental stimuli, and procedural recommendations are included. The information presented can be applied to most any study using verbal stimuli.

Usando movimentos oculares para avaliar os processos cognitivos envolvidos na compreensão de texto

The present article describes how to use eye  tracking methodologies to study the cognitive processes involved in text  comprehension. Measuring eye ...

Automated Visual Cognitive Tasks for Recording Neural Activity Using a Floor Projection Maze

Neuropsychological tasks used in primates to investigate mechanisms of learning and memory are typically visually guided cognitive tasks. We have developed visual cognitive tasks for rats using the Floor Projection Maze1,2&#160;that are optimized for visual abilities of rats permitting stronger comparisons of experimental findings with other species.
In order to investigate neural correlates of learning and memory, we have integrated electrophysiological recordings into fully automated cognitive tasks on the Floor Projection Maze1,2. Behavioral software interfaced with an animal tracking system allows monitoring of the animal's behavior with precise control of image presentation and reward contingencies for better trained animals. Integration with an in vivo electrophysiological recording system enables examination of behavioral correlates of neural activity at selected epochs of a given cognitive task.
We describe protocols for a model system that combines automated visual presentation of information to rodents and intracranial reward with electrophysiological approaches. Our model system offers a sophisticated set of tools as a framework for other cognitive tasks to better isolate and identify specific mechanisms contributing to particular cognitive processes.

We describe protocols for training rats for chronic electrophysiological recordings in fully automated cognitive tasks on a Floor Projection Maze.

Tarefas cognitivas Visuais automatizadas para gravação Atividade Neural Usando uma projeção Piso Labirinto

Neuropsychological tasks used in primates to investigate mechanisms of learning and memory are typically visually guided cognitive tasks. We have ...

Uncovering Beat Deafness: Detecting Rhythm Disorders with Synchronized Finger Tapping and Perceptual Timing Tasks

A set of behavioral tasks for assessing perceptual and sensorimotor timing abilities in the general population (i.e., non-musicians) is presented here with the goal of uncovering rhythm disorders, such as beat deafness. Beat deafness is characterized by poor performance in perceiving durations in auditory rhythmic patterns or poor synchronization of movement with auditory rhythms (e.g., with musical beats). These tasks include the synchronization of finger tapping to the beat of simple and complex auditory stimuli and the detection of rhythmic irregularities (anisochrony detection task) embedded in the same stimuli. These tests, which are easy to administer, include an assessment of both perceptual and sensorimotor timing abilities under different conditions (e.g., beat rates and types of auditory material) and are based on the same auditory stimuli, ranging from a simple metronome to a complex musical excerpt. The analysis of synchronized tapping data is performed with circular statistics, which provide reliable measures of synchronization accuracy (e.g., the difference between the timing of the taps and the timing of the pacing stimuli) and consistency. Circular statistics on tapping data are particularly well-suited for detecting individual differences in the general population. Synchronized tapping and anisochrony detection are sensitive measures for identifying profiles of rhythm disorders and have been used with success to uncover cases of poor synchronization with spared perceptual timing. This systematic assessment of perceptual and sensorimotor timing can be extended to populations of patients with brain damage, neurodegenerative diseases (e.g., Parkinson&#8217;s disease), and developmental disorders (e.g., Attention Deficit Hyperactivity Disorder).

Behavioral tasks that allow for the assessment of perceptual and sensorimotor timing abilities in the general population (i.e., non-musicians) are presented. Synchronization of finger tapping to the beat of an auditory stimuli and detecting rhythmic irregularities provides a means of uncovering rhythm disorders.

Descobrindo batida Surdez: Distúrbios Detecção de ritmo com o dedo Sincronizado Tapping e Tarefas de temporização da Percepção

A set of behavioral tasks for assessing perceptual and sensorimotor timing abilities in the general population (i.e., non-musicians) is presented here ...

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 ...

Practical Methodology of Cognitive Tasks Within a Navigational Assessment

This paper describes an approach for measuring navigation accuracy relative to cognitive skills. The methodology behind the assessment will thus be clearly outlined in a step-by-step manner. Navigational skills are important when trying to find symbols within a speech-generating device (SGD) that has a dynamic screen and taxonomical organization. The following skills have been found to impact children&#8217;s ability to find symbols when navigating within the levels of an SGD: sustained attention, categorization, cognitive flexibility, and fluid reasoning1,2. According to past studies, working memory was not correlated with navigation1,2.
The materials needed for this method include a computerized tablet, an augmentative and alternative communication application, a booklet of symbols, and the Leiter International Performance Scale-Revised (Leiter-R)3. This method has been used in two previous studies. Robillard, Mayer-Crittenden, Roy-Charland, Minor-Corriveau and B&#233;langer1 assessed typically developing children, while Rondeau, Robillard and Roy-Charland2 assessed children and adolescents with a diagnosis of Autism Spectrum Disorder. The direct observation of this method will facilitate the replication of this study for researchers. It will also help clinicians that work with children who have complex communication needs to determine the children&#8217;s ability to navigate an SGD with taxonomical categorization.

Children who have complex communication needs can benefit from the use of a speech-generating device (SGD). Cognitive skills were identified as having an impact on the ability to navigate between levels of SGDs. This protocol describes the steps needed for Speech-language Pathologists to assess cognitive skills and navigational abilities.

Metodologia Prática de tarefas cognitivas Dentro de uma Avaliação de Navegação

This paper describes an approach for measuring navigation accuracy relative to cognitive skills. The methodology behind the assessment will thus be ...

Event-related Potentials During Target-response Tasks to Study Cognitive Processes of Upper Limb Use in Children with Unilateral Cerebral Palsy

Unilateral Cerebral Palsy (CP) is a neurodevelopmental disorder that is a very common cause of disability in childhood. It is characterized by unilateral motor impairments that are frequently dominated in the upper limb. In addition to a reduced movement capacity of the affected upper limb, several children with unilateral CP show a reduced awareness of the remaining movement capacity of that limb. This phenomenon of disregarding the preserved capacity of the affected upper limb is regularly referred to as Developmental Disregard (DD). Different theories have been postulated to explain DD, each suggesting slightly different guidelines for therapy. Still, cognitive processes that might additionally contribute to DD in children with unilateral CP have never been directly studied. The current protocol was developed to study cognitive aspects involved in upper limb control in children with unilateral CP with and without DD. This was done by recording event-related potentials (ERPs) extracted from the ongoing EEG during target-response tasks asking for a hand-movement response. ERPs consist of several components, each of them associated with a well-defined cognitive process (e.g., the N1 with early attention processes, the N2 with cognitive control and the P3 with cognitive load and mental effort). Due to its excellent temporal resolution, the ERP technique enables to study several covert cognitive processes preceding overt motor responses and thus allows insight into the cognitive processes that might contribute to the phenomenon of DD. Using this protocol adds a new level of explanation to existing behavioral studies and opens new avenues to the broader implementation of research on cognitive aspects of developmental movement restrictions in children.

Several children with unilateral Cerebral Palsy seem to disregard the preserved capacity of their affected upper limb. This Developmental Disregard is extensively described in the literature but the involved cognitive processes have not been studied. To study underlying cognitive factors of upper limb control, an event-related potential protocol was developed.

Potenciais relacionados a eventos durante tarefas Alvo de resposta para estudar processos cognitivos de Membro Superior uso em crianças com paralisia cerebral unilateral

Unilateral Cerebral Palsy (CP) is a neurodevelopmental disorder that is a very common cause of disability in childhood. It is characterized by unilateral ...

Comparing the Frequency Effect Between the Lexical Decision and Naming Tasks in Chinese

In psycholinguistic research, the frequency effect can be one of the indicators for eligible experimental tasks that examine the nature of lexical access. Usually, only one of those tasks is chosen to examine lexical access in a study. Using two exemplar experiments, this paper introduces an approach to include both the lexical decision task and the naming task in a study. In the first experiment, the stimuli were Chinese characters with frequency and regularity manipulated. In the second experiment, the stimuli were switched to Chinese two-character words, in which the word frequency and the regularity of the leading character were manipulated. The logic of these two exemplar experiments was to explore some important issues such as the role of phonology on recognition by comparing the frequency effect between both the tasks. The results revealed different patterns of lexical access from those reported in the alphabetic systems. The results of Experiment 1 manifested a larger frequency effect in the naming task as compared to the LDT, when the stimuli were Chinese characters. And it is noteworthy that, in Experiment 1, when the stimuli were regular Chinese characters, the frequency effect observed in the naming task was roughly equivalent to that in the LDT. However, a smaller frequency effect was shown in the naming task as compared to the LDT, when the stimuli were switched to Chinese two-character words in Experiment 2. Taking advantage of the respective demands and characteristics in both tasks, researchers can obtain a more complete and precise picture of character/word recognition.

Researchers adopt both the lexical decision task and the naming task to investigate some important topics such as character/word recognition by comparing the frequency effect between these two tasks. This article introduces this approach through two exemplar experiments and elaborates on the underlying logic.

Comparando o efeito de frequência entre a decisão lexical e tarefas de nomeação em chinês

In psycholinguistic research, the frequency effect can be one of the indicators for eligible experimental tasks that examine the nature of lexical access. ...

A Real-world What-Where-When Memory Test

Episodic memory is a complex memory system which allows recall and mental re-experience of previous episodes from one&#39;s own life. Real-life episodic memories are about events in their spatiotemporal context and are typically visuospatial, rather than verbal. Yet often, tests of episodic memory use verbal material to be recalled (word lists, stories). The Real-World What-Where-When memory test requires participants to hide a total of 16 different objects in 16 different locations over two temporal occasions, 2 h apart. Another two hours later, they are then asked to recall which objects (What) they had hidden in which locations (Where) and on which of the two occasions (When). In addition to counting the number of correctly recalled complete what-where-when combinations, this task can also be used to test real-world spatial memory and object memory. This task is sensitive to normal cognitive aging, and correlates well with performance on other episodic memory tasks, while at the same time providing more ecological validity and being cheap and easy to run.

A Real-world What-Where-When Memory Test

The Real-World What-Where-When memory test is a novel episodic memory test, in which participants need to recall which objects have been hidden in which locations on which of two distinct occasions. It is easy to run and is sensitive to normal cognitive aging.

Um mundo real<em&gt; O que-Onde-Quando</em&gt; Teste de Memória

Episodic memory is a complex memory system which allows recall and mental re-experience of previous episodes from one&#39;s own life. Real-life episodic ...

Automated, Long-term Behavioral Assay for Cognitive Functions in Multiple Genetic Models of Alzheimer's Disease, Using IntelliCage

Multiple factors&#8212;such as aging and genes&#8212;are frequently associated with cognitive decline. Genetically modified mouse models of cognitive decline, such as Alzheimer&#39;s disease (AD), have become a promising tool to elucidate the underlying mechanisms and promote the therapeutic advances. An important step is the validation and characterization of expected behavioral abnormality in the models, in the case of AD, cognitive decline. The long-term behavioral investigations of laboratory animals to study the effect of aging demand substantial efforts from researchers. The IntelliCage system is a high-throughput and cost-effective test battery for mice that eliminates the need for daily human handling. Here, we describe how the system is utilized in the long-term phenotyping of a genetic Alzheimer&#39;s disease model, specifically focusing on the cognitive functions. The experiment employs repeated battery of tests that assess spatial learning and executive functions. This cost-effective age-dependent phenotyping allows us to identify the transient and/or permanent effects of genes on various cognitive aspects.

Automated, Long-term Behavioral Assay for Cognitive Functions in Multiple Genetic Models of Alzheimer&#039;s Disease, Using IntelliCage

This paper describes a protocol for cognitive assessments for genetic models of the Alzheimer&#39;s disease using the IntelliCage system, which is a high throughput automated behavioral monitoring system with operant conditioning.

Automatizada, a longo prazo ensaio comportamental para funções cognitivas em vários modelos genéticos da doença de Alzheimer, usando IntelliCage

Multiple factors&#8212;such as aging and genes&#8212;are frequently associated with cognitive decline. Genetically modified mouse models of cognitive ...