Bu araştırma aşağıdaki finansman kaynakları tarafından kısmen desteklenmiştir: JSPS Grant-Aid Bilimsel Araştırma (C) 25350642 (AT), Bilim ve Teknoloji ve Kültür (SS ve YO) için Hayao Nakayama Vakfı araştırma bursu ve için Sağlık Oyunları Araştırma Robert Wood Johnson Vakfı (Hibe # 66729) (SB &amp; JAN) den hibe.

Katılım öncesinde, tüm denekler kurumsal kurallarına uygun olarak bilgilendirilmiş onam sağlamaktadır. Bu durumda, protokol Meiji Üniversitesi (Kanagawa, Japonya), (veri analizi için Yale Tıp Okulu transfer) Columbia Üniversitesi Tıp Merkezi ve Long Island Üniversitesi&#39;nden bu çalışma için Brooklyn Campus kurumsal insan koruma programı tarafından kabul edildi. 1. Yazılım ve Fonksiyonel Nörogörüntüleme Donanım Modifikasyonu ve Geliştirme (fMRI ve fNIRS) <ol><li> FNIRS görüntüleme öncesinde fMRI kullanarak faiz çalışmalarının bölge için zamanlama, grafik ve müzik değiştirmek için DDR, StepMania, açık kaynak klon kullanarak yapılandırma dosyalarında (.sm) ayrıntılarını düzenleyerek oyunu Dance Dance Revolution (DDR) değiştirin . <ol><li> .sm Dosyasında değişkenleri belirtin: offset arka plan, müzik, (tarama zamanda müzik start), samplestart, samplelength, BPM ve bgchanges. Ok Patt belirtinERNS bir &quot;1&quot; değeri &quot;0&quot; veya &quot;M&quot; olarak tedbir başına okları tanımlayarak .sm dosyasındaki her tedbir için. Her tedbir için sola, yukarı, aşağı veya sağa düğmesine basılmasını tanımlayın. Bir ok için &quot;1&quot; kullanın boş için &quot;0&quot; kullanımı ve geri kalanı çağlarda bir maden için &quot;M&quot; kullanın. </li></ol></li><li> Oyun şarkısı &quot;Kelebek&quot; kullanarak, modifiye gibi konular oyun mekaniği yerleşik bir alternatif blok tasarımı kullanarak oynamak için izin (aslında Sony PlayStation için orijinal Dance Dance Revolution 3. Mix oyunu CD&#39;sinde Smile.dk tarafından gerçekleştirilen ve mevcut) .sm yapılandırma dosyası. Arka plan grafiklerini zaman dinlenmek için (yeşil) oynamak için zaman oyuncuya belirten ve 30 sn dinlenme dönemleri ile alternatif 30 sn oyun süreleri (kırmızı; Şekil 1). </li></ol><img alt="Şekil 1" src="/files/ftp_upload/52116/52116fig1.jpg" /> İncirure 1:. Paradigma Tasarım (A) DDR Grafik Kullanıcı Arayüzü. Ekranın altındaki oklar ekranın üst kısmına doğru hareket etti. Bu oklar basın düğmeye konularına belirtti. Oklar en iyi aksiyon alanı (ekranın üst kısmında gri oklar) ulaştığında, denekler doğru tuşa basarak yanıt verdi. Oyun süresi yeşil bir arka plan ile belirtilmiştir. Dinlenme süresi kırmızı bir arka plan ile belirtilmiştir. Gerisi süre boyunca, oklar &quot;bomba&quot; animasyonlar ile değiştirilmiştir. Bunlar oyun için saygı veya skor ile hiçbir işlevi vardı, ama geri kalan dönemini sırasında yer tutucu olarak hizmet için kullanılmıştır. (B) tarama için kullanılan blok tasarımı oyun 5 dakika toplam oluşuyordu ve dönemini dinlenme. ön tarama 30 sn oyun alternatif ve bloklar dinlenme ardından uzunluğu 10 sn idi. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig1highres.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <ol start = &quot;3&quot;&gt; <li> Dinlenme ve aktif dönemleri arasında aksine özgüllüğünü sağlamak için çalışma başına alternatif aralığını beş kez tekrarlayın. </li><li> FMRI veri toplama durumunda, ayak düğmelerini kullanarak fMRI kayıtlarında sol hareketleri ve sağ ok düğmesine basılmasını kısıtlamak. düğme presler toplam sayısı, her iki görevler (Şekil 2) için eşit kalmalıdır. </li><li> Tarama prosedürü öncesinde, birkaç uygulama görüntüleme öncesinde çalışır konuları konulara oyunun esasları açıklamak ve bekleyin. Hareketli ok yolunun üstündeki özetlenen mükemmel bir zaman yakın olarak onların ayak gelen ok düğmesine basın konular talimat, ama mümkün olduğunca kafa hareketini en aza indirmek için. </li></ol><img alt="Şekil 2," src="/files/ftp_upload/52116/52116fig2.jpg" /> Şekil 2:. FMRI için deney düzeneği (A) Denekler observi ise MRI tarayıcısı yatıyorduKonuyla yukarıdaki baş bobinine monte edilmiş bir ayna kullanarak yansıtılan interaktif bir ortam ng. Şekil 2B. Konular Oyun sırasında gerçek zamanlı olarak sağ veya sol ayak musluklar ile cevap izin iki düğmeden oluşan modifiye ayak platformu. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig2highres.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> 2. fMRI test ve analiz <ol><li> Bir 3D oyun için önce her konu için bir yapısal görüntü elde 10 dakika 38 saniye toplam tarama süresi, gradyan eko sekansı (SPGR) (124 dilim, 256 x 256, view = 220 mm alanı) şımarık. </li><li> Eko planar (EPI) T2 * -ağırlıklı gradient eko sekansı için aşağıdaki ayarları kullanarak tarama sırasında fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleri elde etmek: zaman yankı = 51 msn, tekrarlama zamanı = 3 sn flip açısı = 83 °. 192 x 192 mm alanı: Aşağıdaki boyutlara sahip beynin 27 ardışık eksenel dilim görüntü elde1.56 x 1.56 mm toplam çözünürlük ve 4.5 mm&#39;lik bir z ekseni çözümü için bir 128 x 128 ızgara ile görüş. </li><li> Yukarıdaki paradigma kullanarak ancak hareket paraziti azaltmak için sadece sağ ve sol okları kullanarak oyunu oynamak için konuyu söyleyin. </li><li> MATLAB 7.0 uygulanan SPM8 5 kullanarak analizler fMRI BOLD sinyal gerçekleştirin. <ol><li> T2 * gevşeme artifakı en aza indirmek için EPI serisinin ilk 10 sn atın, işlevsel veriler en küçük kareler 6 parametreli &#39;sert gövde&#39; mekansal dönüşüm yoluyla düzeltilmiş hareket vardır. </li><li> Yarım maksimum (FWHM) 8 mm tam genişlikte Gauss çekirdeği ile mekansal yumuşatma ardından 2 mm 3 çözünürlüğe sahip MNI (Montreal Nöroloji Enstitüsü) şablona realigned EPI taramaları Normale. </li><li> Konu seviyesini gerçekleştirin, genel lineer model (GLM) dinlenme durumuna karşı karşılaştırıldığında aktif durumunu (DDR) karşılaştırılması için istatistiksel parametrik haritaları oluşturmak için. Kullanarak istatistiksel analizler &lt;/ Li&gt; <li> Standart istatistiksel parametrik haritalama (SPM) kullanarak bireysel sonuçlarla grup analizi, ikinci düzey rasgele etkiler yaklaşımı gerçekleştirin. P &lt;100 voksellerin 0.01 ve küme boyutu eşiğinin bir eşik ile grup analizi sonuçlarına göre faiz bölgeyi edinin. </li><li> WFU PickAtlas aracı 13,14 elde edilen fonksiyonel küme ve üstün ve orta temporal girus anatomik maskesi arasındaki birlikte, gibi ilgi bölgeyi tanımlamak </li></ol></li></ol> 3. fNIRS Kurulum ve Veri Toplama <ol><li> 3 x 5 diziye düzenlenmiş optodes verileri kaydetmek için bir 22-kanal fNIRS topoğrafya sistemini kullanın. Her kaynak dedektör çifti için arası optode mesafesi 3 cm (Şekil 3A, B) &#39;dir. <ol><li> Orient sol temporal lob sol prefrontal kortekste gelen dizilmiş şekilde optik sensör dizisi içeren elastik kapak (Şekil 3A, B). Düşük aralıksız optode sağlayınEn ön pozisyonda uluslararası 10-10 sistemine 15 FPZ üzerinde odaklanmaktadır. Anatomik noktaları FPZ ve T7 arasındaki hattı ile paralel optodes alt satır aynı hizaya getirin. </li></ol></li><li> Konunun kafasına optik prob dizi sıkın ve güvenli bir şekilde askıları ve çene-kayışı kullanarak bağlanır sağlamak. Kaynak dedektör çiftleri kafasına sıkı ama tabi (Şekil 3C) rahatsız değil böylece Dikkat kafa yüzeyinden optodes yerinden dikkat edilmelidir. </li><li> Bilgisayar grafik kullanıcı arabirimini kullanarak 7.9 Hz bilgisayara Örnek ham analog optode kaynak dedektör çifti ışık verileri. </li></ol><img alt="Şekil 3," src="/files/ftp_upload/52116/52116fig3.jpg" /> Şekil 3:. NIRS kayıtları için Optode kurulumu (A) kap ve ho birleştiğinde bükülebilir plastik ile donatılmış bir elastik tabakanın oluşurlding 3 cm optode sahipleri aralıklı. Sapanlar o kafasına sıkıca monte olmasını sağlamak için kapağa monte edilir. kap daha büyüktür ve bu çalışmada kullanılan (sarı olarak gösterilmiştir), 3 x 5 dizisi daha optodes sağlar, ancak süjelerin başlarına güvenli bir şekilde sabitlemek için gereklidir. (B) optode kapağı ve temporal lob sol prefrontal üzerinde konumlandırılmış. Sol temporal lob sol prefrontal alan üzerinde 3 x 5 Dizinin konusu sağlayan kapsama kafasına optode kapağının örneği. Sıkma askıları ve Chinstrap ile baş güvenli kapak gösteren kapağın (C) Optode yerleştirme. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig3highres.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <ol start="4"><li> Kayıt öncesinde üretici tarafından sağlanan sistem kontrol yazılımı kullanarak gürültü oranı Test, kalibrasyon ve sinyal gücü ve sinyal. Yüksek gürültü durumunda tespit edilen, raldır optodes ve LED kullanarak kanaldan herhangi müdahale saç plastik çubuk (Şekil 4) aydınlattı. </li></ol><img alt="Şekil 4," src="/files/ftp_upload/52116/52116fig4.jpg" /> Şekil 4:.. Optode sinyallerinin Optimizasyon Saç optimum sinyal kalitesini sağlamak için kanal merkezinden saç yerinden bir ışıklı plastik aracını kullanarak her bir kanal taşındı <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig4highres.jpg" target="_blank">bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <ol start="5"><li> Elastik kapağın her kanalda kaynağı ve detektör optode yerle mekansal değerlerini belirlemek için bir 3D sayısallaştırma kalem kullanın. Hemen veri toplama ve oyun (Şekil 5) önce her konunun nasion, inion, Kulakçıklardan ve Cz mekansal koordinatlarını tanımlamak için sayısallaştırıcıyı kullanın. Kaynağı ile metin dosyalarını kaydedin ve tespitya da konumları others.txt ve anatomik koordinatları dosyalarını origin.txt için. </li></ol><img alt="Şekil 5," src="/files/ftp_upload/52116/52116fig5.jpg" /> Şekil 5:.. Optode pozisyon kalibrasyonu manyetik sayısallaştırma aracı optode kanallarının baş ve pozisyon 10-20 yerlerinden yerleşimini belirlemek için kullanılmıştır <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig5highres.jpg" target="_blank">bu rakamın daha büyük bir versiyonunu görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <ol start="6"><li> Yakalanan 3D MATLAB 7.0 içinde NIRS-SPM 16,17 (Şekil 6) kayıt seçeneğini kullanarak koordinatlarını işleyin. SPM ana menüden stand-alone mekansal kaydı seçin. Bir sonraki ekranda, &quot;3D Digitizer ile&quot; seçeneğini seçin ve ilgili iletişim kullanarak önceden kaydedilmiş başkalarını ve menşe metin dosyaları seçin. Yazılım diyaloğundan, &quot;Registratio seçinn uzaysal temsil belirlemek için &quot;(NFRI işlevini kullanın) </li></ol><img alt="Şekil 6," src="/files/ftp_upload/52116/52116fig6.jpg" /> Şekil 6:. NIRS kalibrasyon verilerinin Örnek çıktı Dijitalleştirici veriler beynin spesifik bölgelerinde her bir kanal olasılığını belirlemek için kullanılmıştır. Bu konuda Kanal 22 superior temporal girus Orta temporal girus 0,4129 ve 0,47419 bir olasılık gösterdi. Kanal yayıcı ve detektör çiftleri arasındaki alan olarak tanımlanır. Şekilde kanalın 22 civarında daire bu konuda optode çiftleri kaydedilen sinyale katkıda alan bir yaklaşım temsil eder. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig6highres.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> <ol start="7"><li> Tüm optode kanal pozisyonları sayısallaştırılmış ve her kanal s sağladığındaüretici tarafından sağlanan yazılım arayüzü GUI belirtildiği gibi ufficient sinyal gücü, stand ve DDR testleri hazırlanmak için (Şekil 7A, B) konuları isteyin. </li></ol><img alt="Şekil 7," src="/files/ftp_upload/52116/52116fig7.jpg" /> Şekil 7:. Dance oyun sırasında fNIRS veri toplama (A) Konular NIRS makineye gergin olurken, standart dans oyunu mat blok paradigma kullanarak oyunu oynamak için stand. (B) Konuyla gerçek zamanlı olarak toplanan fon ekranda ham veriyi gösteren veri toplama alternatif görünümü. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig7highres.jpg" target="_blank">Bu rakamın büyük halini görmek için lütfen buraya tıklayınız.</a> 4. fNIRS Veri Toplama <ol><li> Önceki optodes kayıt fNIRS kurma, kısa bir girişle konuları sağlamakoynanışı ve fMRI test Oyunun aşinalık için uygulama izin vermek. </li><li> FNIRS testi için, fMRI için kullanılan tek sol ve sağ oklar kıyasla aşağı / yukarı oklar ilavesi ile fMRI test edilene benzer bir paradigma kullanın. Ok presleri toplam sayısı fMRI ile fNIRS görevleri arasında sadece desen farklıdır aynı olduğundan emin olun. </li><li> FNIRS testi (Şekil 7A) sırasında oyun için bir standart 4 düğme paspas düğmesi yanıt sistemini kullanın. </li><li> Oyun temelleri rahat bir kez denekler adım 1.2 olarak 30 sn dinlenme süreleri ile 30 saniye oyunu defa oynamak için talimat. Her konularla kez bu 5 dk oyunu tekrarlayın. <ol><li> Onların yüzünü ya da burun ve optodes yakın, özellikle saçlarını veya baş dokunmayın özellikle konuları söyleyin. Oyun sırasında kendi başının dönmesi, yawl veya pitch hareketlerini en aza indirmek için konuyu söyleyin. </li></ol></li></ol> 5. fNIRS Veri Analizi <ol&gt; <li> Bir sırasıyla ΔoxyHb, ΔdeoxyHb ve ΔtotalHb olarak oksijenli hemoglobin (Hb oksi-), oksijenden arındırılmış hemoglobin (deoksi-Hb) ve toplam hemoglobin (Hb toplam-) konsantrasyonu değişiklikleri yansıtan görece sinyalleri hesaplamak için değiştirilmiş Beer-Lambert yaklaşımını 18 kullanın keyfi birim (iM cm) aşağıdaki denklemler kullanılarak: ΔoxyHb = -1,4887 HESAPLAMA 780 + 0,5970 × HESAPLAMA 805 + 1,4847 × HESAPLAMA 830 × ΔdeoxyHb = 1,8545 x HESAPLAMA 780 + (-0,2394) HESAPLAMA x 805 + (-1,0947) x HESAPLAMA 830 ΔtotalHb = ΔoxyHb + ΔdeoxyHb; burada HESAPLAMA ilgili dalga boyunca ışık emilmesi olarak değişiklik gösterir. </li><li> 25 inci sırası Savitzky-Golay filtreden geçirilerek kişiden hemodinamik sinyallerin low-pass filtre ham veri ve19 ortalama. </li><li> Sıfıra ayarlanmış başlangıcı ile ortalama verilere temel düzeltme uygulayın. </li><li> Sinyalin standart sapma ile ortalama değerleri bölerek hemodinamik sinyal genliğini Normale görev öncesinde 10 saniye kaydedildi. </li><li> Seçin kanallar 3D sayısallaştırıcı bilgilere dayanarak analiz edilecek. Burada, kayıt işleminin çıkışına göre) Orta ve superior temporal girus% 80 veya daha fazla bir kayıt olasılığına sahiptir analiz için kullanmak için bir kanal kullanın. </li></ol> FMRI ve fNIRS İşaretlerin 6. Karşılaştırılması <ol><li> T&gt; 2.6 veya karşılık gelen P değerinin &lt;0.01 süper-eşik vokselleri belirlemek için SPM8 sonuçları işlevini kullanın. Anatomik bir bölge içinde bir küme tanımlamak için çakışan süper eşik vokselleri kullanılarak faiz (ROI) bölgesini belirleyin. <ol><li> Bu durumda, WFU seçin&#39;in Atlas dahil AAL atlas kullanılarak üst ve orta temporal girus tanımlar. Thi içindes durumda, ortaya çıkan kümelenme koordinat (-66, -24, 0) ve pik T = 5.73 fNIRS bir zirve vokselden ile orta temporal girus bulunan 572 2 x 2 x 2 mm vokselleri vardır. </li></ol></li><li> Yukarıda adım 3.5.1 NIRS-SPM kullanarak koordinatları MNI dönüştürülür 3D dijital koordinatları kullanarak fNIRS verilerinden ilgi kanalını belirleyin. Bu durumda, bir çok denekte kanalı 22 aşama 6.1&#39;de tanımlanan ROI aktivite en yüksek olasılık vardı. </li><li> 60 sn bloğu (aktif ve dinlenme, kombine) süresince fNIRS de fMRI için ROI ortalama, olay tetiklenen tepki ve karşılık gelen kanal belirlemek. </li><li> Her konu için, fMRI olay ortalama verileri tetikleyen oluşturmak için küme içinde voksellerden için kan oksijen seviyesi bağımlı (BOLD) ham sinyalleri ortalama. </li><li> Optimal fNIRS = b regresyon yöntemi tha böylece b değeri elde * fMRI kullanarak lineer regresyon kullanılarak fNIRS verileri eşleştirmek için fMRI verilerinin ölçekleme fMRI ve fNIRS karşılaştırt kök fNIRS -b * fMRI kare değeri minimize olduğu anlamına gelir. </li><li> İki grubun korelasyon fNIRS ve fMRI sinyalleri karşılaştırın. </li></ol>

<ol>
	<li>Heinzel, S., 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=Variability+of+(functional)+hemodynamics+as+measured+with+simultaneous+fNIRS+and+fMRI+during+intertemporal+choice.">Variability of (functional) hemodynamics as measured with simultaneous fNIRS and fMRI during intertemporal choice.</a> NeuroImage. 71, 125-134 (2013).</li><li>Cui, X., Bray, S., Bryant, D. M., Glover, G. H., Reiss, A. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+quantitative+comparison+of+NIRS+and+fMRI+across+multiple+cognitive+tasks.">A quantitative comparison of NIRS and fMRI across multiple cognitive tasks.</a> Neuroimage. 54, 2808-2821 (2011).</li><li>Sato, H., 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=A+NIRS&#8211;fMRI+investigation+of+prefrontal+cortex+activity+during+a+working+memory+task.">A NIRS&#8211;fMRI investigation of prefrontal cortex activity during a working memory task.</a> Neuroimage. 83, 158-173 (2013).</li><li>Piper, S. K., 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=A+wearable+multi-channel+fNIRS+system+for+brain+imaging+in+freely+moving+subjects.">A wearable multi-channel fNIRS system for brain imaging in freely moving subjects.</a> NeuroImage. 85 (Part 1), 64-71 (2014).</li><li>Funane, T., 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=Quantitative+evaluation+of+deep+and+shallow+tissue+layers'+contribution+to+fNIRS+signal+using+multi-distance+optodes+and+independent+component+analysis).">Quantitative evaluation of deep and shallow tissue layers' contribution to fNIRS signal using multi-distance optodes and independent component analysis).</a> NeuroImage. 85 (Part 1), 150-165 (2014).</li><li>Tachtsidis, I., Liss, P., Hansell, P., Bruley, D. F., Harrison, D. K., 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=Ch.+46.">Ch. 46.</a> Oxygen Transport to Tissue XXX Vol. 645 Advances in Experimental Medicine and Biology. , 307-314 (2009).</li><li>Scholkmann, F., 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=A+review+on+continuous+wave+functional+near-infrared+spectroscopy+and+imaging+instrumentation+and+methodology.">A review on continuous wave functional near-infrared spectroscopy and imaging instrumentation and methodology.</a> NeuroImage. 85 (Part 1), 6-27 (2014).</li><li>Saager, R., Berger, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Measurement+of+layer-like+hemodynamic+trends+in+scalp+and+cortex:+implications+for+physiological+baseline+suppression+in+functional+near-infrared+spectroscopy).">Measurement of layer-like hemodynamic trends in scalp and cortex: implications for physiological baseline suppression in functional near-infrared spectroscopy).</a> Journal Of Biomedical Optics. 13 (3), 034017-034017 (2008).</li><li>Takahashi, T., 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=Influence+of+skin+blood+flow+on+near-infrared+spectroscopy+signals+measured+on+the+forehead+during+a+verbal+fluency+task.">Influence of skin blood flow on near-infrared spectroscopy signals measured on the forehead during a verbal fluency task.</a> Neuroimage. 57, 991-1002 (2011).</li><li>Ono, Y., 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=Frontotemporal+oxyhemoglobin+dynamics+predict+performance+accuracy+of+dance+simulation+gameplay:+Temporal+characteristics+of+top-down+and+bottom-up+cortical+activities.">Frontotemporal oxyhemoglobin dynamics predict performance accuracy of dance simulation gameplay: Temporal characteristics of top-down and bottom-up cortical activities.</a> NeuroImage. 85, 461-470 (2014).</li><li>Tachibana, A., Noah, J. A., Bronner, S., Ono, Y., Onozuka, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Parietal+and+temporal+activity+during+a+multimodal+dance+video+game:+an+fNIRS+study.">Parietal and temporal activity during a multimodal dance video game: an fNIRS study.</a> Neuroscience Letters. 503 (2), 125-130 (2011).</li><li>Noah, J., Tachibana, A., Bronner, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Annual+Society+for+Neuroscience+Conference.">Annual Society for Neuroscience Conference.</a> , (2010).</li><li>Maldjian, J. A., Laurienti, P. J., Burdette, J. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Precentral+gyrus+discrepancy+in+electronic+versions+of+the+Talairach+atlas.">Precentral gyrus discrepancy in electronic versions of the Talairach atlas.</a> Neuroimage. 21, 450-455 (2004).</li><li>Maldjian, J. A., Laurienti, P. J., Kraft, R. A., Burdette, J. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=An+automated+method+for+neuroanatomic+and+cytoarchitectonic+atlas-based+interrogation+of+fMRI+data+sets.">An automated method for neuroanatomic and cytoarchitectonic atlas-based interrogation of fMRI data sets.</a> Neuroimage. 19, 1233-1239 (2003).</li><li>Chatrian, G. E., Lettich, E., Nelson, P. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ten+percent+electrode+system+for+topographic+studies+of+spontaneous+and+evoked+EEG+activity.">Ten percent electrode system for topographic studies of spontaneous and evoked EEG activity.</a> Am J EEG Technol. 25, 83-92 (1985).</li><li>Okamoto, M., Dan, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Automated+cortical+projection+of+head-surface+locations+for+transcranial+functional+brain+mapping.">Automated cortical projection of head-surface locations for transcranial functional brain mapping.</a> Neuroimage. 26, 18-28 (2005).</li><li>Ye, J. C., Tak, S., Jang, K. E., Jung, J., Jang, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=NIRS-SPM+statistical+parametric+mapping+for+near-infrared+spectroscopy.">NIRS-SPM statistical parametric mapping for near-infrared spectroscopy.</a> Neuroimage. 44, 428-447 (2009).</li><li>Cope, M., Delpy, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=System+for+long-term+measurement+of+cerebral+blood+and+tissue+oxygenation+on+newborn+infants+by+near+infra-red+transillumination.">System for long-term measurement of cerebral blood and tissue oxygenation on newborn infants by near infra-red transillumination.</a> Medical and Biological Engineering and Computing. 26 (3), 289-294 (1988).</li><li>Savitzky, A., Golay, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Smoothing+and+differentiation+of+data+by+simplified+least+squares+procedures.">Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedures.</a> Analytical Chemistry. 36 (8), 1627-1639 (1964).</li><li>Okamoto, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Multimodal+assessment+of+cortical+activation+during+apple+peeling+by+NIRS+and+fMRI.">Multimodal assessment of cortical activation during apple peeling by NIRS and fMRI.</a> NeuroImage. 21, 1275-1288 (2004).</li><li>Suzuki, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prefrontal+and+premotor+cortices+are+involved+in+adapting+walking+and+running+speed+on+the+treadmill:+an+optical+imaging+study.">Prefrontal and premotor cortices are involved in adapting walking and running speed on the treadmill: an optical imaging study.</a> Neuroimage. 23, 1020-1026 (2004).</li><li>Boas, D. A., Elwell, C. E., Ferrari, M., Taga, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Twenty+years+of+functional+near-infrared+spectroscopy:+introduction+for+the+special+issue.">Twenty years of functional near-infrared spectroscopy: introduction for the special issue.</a> NeuroImage. 85, 1-5 (2014).</li><li>Holtzer, R., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=fNIRS+study+of+walking+and+walking+while+talking+in+young+and+old+individuals.">fNIRS study of walking and walking while talking in young and old individuals.</a> The Journals of Gerontology Series A: Biological Sciences and Medical Sciences. 66 (8), 879-887 (2011).</li><li>Suzuki, M., Miyai, I., Ono, T., Kubota, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Activities+in+the+frontal+cortex+and+gait+performance+are+modulated+by+preparation.+An+fNIRS+study.">Activities in the frontal cortex and gait performance are modulated by preparation. An fNIRS study.</a> Neuroimage. 39, 600-607 (2008).</li><li>Shimada, S., Hiraki, K., Oda, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+parietal+role+in+the+sense+of+self-ownership+with+temporal+discrepancy+between+visual+and+proprioceptive+feedbacks.">The parietal role in the sense of self-ownership with temporal discrepancy between visual and proprioceptive feedbacks.</a> Neuroimage. 24, 1225-1232 (2005).</li><li>Matsuda, G., Hiraki, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Sustained+decrease+in+oxygenated+hemoglobin+during+video+games+in+the+dorsal+prefrontal+cortex:+a+NIRS+study+of+children.">Sustained decrease in oxygenated hemoglobin during video games in the dorsal prefrontal cortex: a NIRS study of children.</a> Neuroimage. 29, 706-711 (2006).</li><li>Gregg, N. M., White, B. R., Zeff, B. W., Berger, A. J., Culver, J. P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Brain+specificity+of+diffuse+optical+imaging:+improvements+from+superficial+signal+regression+and+tomography.">Brain specificity of diffuse optical imaging: improvements from superficial signal regression and tomography.</a> Frontiers in Neuroenergetics. 2, 14 (2010).</li><li>Kirilina, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+physiological+origin+of+task-evoked+systemic+artefacts+in+functional+near+infrared+spectroscopy.">The physiological origin of task-evoked systemic artefacts in functional near infrared spectroscopy.</a> Neuroimage. 61, 70-81 (2012).</li><li>Strangman, G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Factors+affecting+the+accuracy+of+near-infrared+spectroscopy+concentration+calculations+for+focal+changes+in+oxygenation+parameters.">Factors affecting the accuracy of near-infrared spectroscopy concentration calculations for focal changes in oxygenation parameters.</a> NeuroImage. 18, 865-879 (2003).</li></ol>

Bu yazı için Yayın ücretleri S himadzu tarafından sponsor.

fNIRS doğal faaliyetlerin nöral ögelerinden çalışma izin sözünü sahip bir fonksiyonel beyin görüntüleme tekniğidir. Bu tekniklerin geliştirilmesi aktif bir araştırma yönüdür. Biz burada bir dans video oyununda katılımı ile ilişkili ilgi tek bir bölgede fonksiyonel beyin aktivitesini kayıt için etkili olmuştur bir metodoloji özetlemektedir. fNIRS motor öğrenme paradigmalarını araştıran yayınların sayısı aynı anda beynin birden fazla bölgeye 20,21 fonksiyonel faaliyetlerin kayıt yeteneğine Hitachi ve Shimadzu (yanı sıra diğerleri) çok kanallı fNIRS birimlerinin tanıtılması ile son yıllarda hızla artmıştır . Biz fNIRS sinyallerinin anatomik özgüllüğünü belirlemek için de sinyallerin zamanlama ve amplitüd değişikliklerini motor hareket davranışsal performansına katkıda belirlemek için sinyalleri kullanmak mümkün olduğu daha önce gösterilmiştir <sup&gt; 11. Derginin Neuroimage güncel bir özel sayı NIRS teknolojisi mevcut uygulamalara odaklanmış ve motor öğrenme 22 özel çalışmalar bir dizi dahil. Hatta NIRS teknoloji bu kartopu ilgi, birkaç çalışma fMRI tarafından onaylanmış natüralist davranışların nöral mekanizmaları üzerinde odaklanmıştır. Bu özel bir konu ve çok sayıda diğer yayınlar 23-26 açıkça motorlu davranışları okuyan fNIRS gelecekteki rolünü tarif edilirken, protokol burada doğal davranışlardan fMRI ve fNIRS verileri karşılaştırmak için bir üniforma metodoloji doğrulamak için geliştirilmiştir açıklanan. Sonuçlar in-line buna daha önce eşzamanlı fMRI / fNIRS çalışmalarda 3&#39;te gösterilen temporal lobun bir entegrasyon alanında fNIRS gruplar ve fMRI sinyalleri arasında yüksek bir korelasyon ve sinyaller arasındaki korelasyonu olduğunu göstermektedir. Şekil 9 gösterir fNIRS aktivite içinde Temporal lob değil doğa zekâ tek kortikal olduğunuh diferansiyel oksi- ve deoxyHb absorbans chromofore, ama aynı zamanda temporal lobda bu etkinlik temporal lobda fMRI aktivitesi ile ilişkili değildir frontal lobda görülen oldukça farklıdır. Veri iki teknik arasında karşılaştırıldı izin çalışmanın birkaç kritik yönlerini vurgulamaktadır. Birincisi, optode yerleri kalibrasyonu kortikal anatomi ve sonuçların yorumlanmasını teyit önemli bir strateji olarak özetlenen edildi. modifikasyonlar biz yazılıma yapılan ve donanım bize hem prosedürler güçlü kortikal yanıtları elde etmek için optimize edilmiş bir blok tasarımı protokolü ile bizim paradigma senkronize izin verdi. Biz de gürültü oranı (optode yüzeyinden epilasyon) ve hareket ve yüz stimülasyon (denekler özellikle kendi kafasına veya yüz dokunmamaya talimatı verilmiştir) gibi eserler azalmasına yüksek sinyal sağlamak için önemli stratejiler özetlemektedir. Bu sonuçlar ve önceki çalışmaların sonuçları / FM eşzamanlı fNIRS soruşturmaRI görüntüleme prosedürleri sinyaller arasında yüksek bir korelasyon teorik olarak 1-3 tahmin onaylayın. Burada sunulan verilerin yorumlanması için bir sınırlama biz yüksek yoğunluklu kayıtları kullanarak bireysel kanal verilerinin çözünürlüğünü artırmak mümkündür göstermek NIRS kayıt optimizasyonu yeni teknikleri kullanmak koyamadık olmasıdır. Bu yüksek yoğunluklu tekniği de kortikal NIRS kan basıncı, kalp hızı ve diğer sistemik değişkenler 6,7,28 eserler kaldırmak diğer tekniklere ek olarak 27 sinyalleri yüzeysel bileşenleri ayırmak için kullanılır olmuştur. Aynı zamanda, bu prob yerleştirme gösterilmiş ve chromaphore seçimi gürültü oranı yüksek sinyal olması durumunda etkin şekilde kullanılabilir yanlış pozitif 29 ve NIRS sinyallerinin adaptif filtreleme kontrol etmek için de kullanılabilir. Biz blok tasarımı 10,11 sunulan paradigmalara ticari NIRS sistemlerini kullanarak burada ve daha önce istihdam var görevbüyük sinyallerle veri üretmiş ve sinyaller arasındaki benzerlikleri göstermek için daha fazla analiz tekniklerini veya donanım gerekli değildir. Bununla birlikte, burada sunulan veriler, NIRS, sinyal işlemede bu ve diğer tekniklerin kullanılması ile daha da geliştirilebilir mümkündür. Fonksiyonel NIRS Güncel metodolojiler fMRI tarama ihtiyacını yerine geçmez; Burada gösterdiği gibi daha çok, (EEG ve diğerlerine ek olarak), iki görüntüleme yöntemleri birbirini tamamlayacak şekilde kullanılabilir. FMRI taraması için kontrendikedir bireylerin bir grup halinde, fNIRS gibi Parkinson hastalığı olan bireyler için düşme riski önleme programları gibi bir eğitim programının faydalarını tespit etmek için tek uygun teknik ispat edebilir. Dahası, fNIRS da MR taraması yoluyla sağlanan anatomik detay bilgi eklemek için kullanılabilecek geleceğin yönlere bir numarası vardır. Yüksek yoğunlukta optode yerleştirilmesi ve artan optodes yüksek verecektirBOLD sinyal modelleme artan doğruluğu yanı sıra bağlantı ve temel bileşenler analizi için kullanılabilecek zamansal çözünürlük.

Burada anlatılan yöntemlerin amacı, fMRI (fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme) ve fNIRS (fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopi) benzer multi-modal görevleri sinyalleri karşılaştırmak için bir çalışma protokolü geliştirmektir. Özellikle geleneksel fMRI tremor nedeniyle tarama, diskinezi veya birden fazla implante cihazları kontrendikedir bireyler ile kullanım için fonksiyonel bir görüntüleme prosedürü geliştirilmesi amaçlanmıştır. Birçok etkin eğitim ve rehabilitasyon programları düşme riski olan bireyler için mevcut olmakla birlikte, bu programların etkinliğini altında yatan nöral mekanizmaların henüz bir onay gelmedi. Genellikle, bu eğitim programlarına katılan bireylerin kontrendike belirtilen nedenlerden dolayı bulunmaktadır. Bu çalışma için bizim gerekçesi tüm vücut hareketlerini içeren doğal motorlu görevle ilişkili beyin aktivitesinin modellerini belirlemek için fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopi (fNIRS) etkinliğini belirlemektir. Uzun vadeli hedefler damızlık için bir araç geliştirilmesini içermektediry değil sadece motor öğrenme paradigmaları değil, aynı zamanda geleneksel yöntemlerle bir natüralist tarzda gerçekleştirmek mümkün değildir görevleri daha geniş bir çeşitliliği için fNIRS uygunluğunu teyit etmek hizmet vermektedir. fNIRS etkinliği daha önce çok paradigmaları dokunarak klasik psikolojik ve basit parmak kullanarak eşzamanlı fNIRS ve fMRI fonksiyonel aktivite ölçülen sınırlı çalışmalarda fMRI BOLD (kan oksijen seviyesi bağımlı) sinyali kayıtları ile homolog bölgeler için (r = 0,77-0,94) ilişkili olduğu gösterilmiştir 1-3. Bu çalışmaların sonuçları fNIRS fMRI ile uyumlu azaltılmış çevresel görevle ilişkili kortikal aktiviteyi belirlemek için geçerli ve güvenilir olduğunu doğrulamaktadır. Ancak, fNIRS bir beyin yöntemi olarak fMRI üzerinde sayısız avantajlara sahiptir. fNIRS önemlisi, fMRI daha hareket artefakt çok daha az hassastır ve onlar doğal ortamda motor paradig kısıtlamak fMRI çalışmalarında aksine olur gibi konular davranmasına izin verirms 4. fNIRS ile ilişkili zamansal doğruluk nedeniyle artan örnekleme frekansı artan boyu ile sinirsel tepki fonksiyonlarının değişikliklerin belirlenmesi için izin verir. Son olarak, fNIRS maliyeti fMRI taraması daha düşüktür ve çalışmalar daha az maliyetle yapılacak sağlar. Ancak, son zamanlarda penetrasyon sınırlı derinliği sınırlı mekansal çözünürlükte ve dahil fMRI ile karşılaştırıldığında fNIRS dezavantajları gösterilmiştir vardır böyle yanlış pozitif tanıtabilirsiniz kan basıncı, kalp hızı ve kafa derisi kan akımı etkiler gibi bazı fizyolojik fenomenler kortikal hemodinamik sinyali 5-9. Metodolojileri ve sinyal işleme, yüksek yoğunluklu optode eğimleri sağlamak için donanım dahil NIRS özgü donanım gelişmeler, bir dizi şu anda geliştirilmektedir iken, fMRI ve fNIRS prosedürleri birbirini tamamlayacak izin karışık metodolojileri geliştirmek için hala önemlidir. Bu çalışma sınamak için hizmetnatüralist dans video oyunu görevi sırasında nişanlı nöral mekanizmaların belirlenmesi için fNIRS bir yöntem. Bu çalışmanın amacı fNIRS kullanarak görüntülü görevin bir natüralist sürümünü kullanarak deneklerin başka bir gruba fMRI kullanarak görüntülü bireylerin bir grup arasında beyin (üstün ve orta temporal girus) bir entegrasyon merkezi faaliyet karşılaştırmaktır. Grubumuz önce benzer interaktif oyun paradigmaları kullanarak bu bölgeyi araştırmış ve temporal lobda aktivite kortikal aktivasyon 10 uyarınca oksi- ve de-oxyHb kromoforlar hem tepki göstermiştir. Ayrıca, daha önce görev kortikal yük olup faaliyet kendisi 11 ile ilişkili sistemik tepkiler ile ilgili amplitüd ile modüle edilmiş olan, daha önce bu alanda yanıtlarını gösteren sistemik eserler için kontrol etmeye çalışmışlardır. Üstün ve orta temporal girus multi-modal duyusal uyaranlar entegrasyonu ile ilişkili aktivite bilinir ve biz daha önce varDance Dance Revolution (DDR) bizim fNIRS yayınların 10-12 ek pilot fMRI çalışmalarında oyun içinde aktif olmak için bu alanı gösterilen. Bu çalışmanın Bizim hipotezi kaydedildi kullanarak fNIRS olarak bu alanda fonksiyonel aktivite önemli ölçüde benzer ancak sınırlı dans oyunu protokolü fMRI kullanılarak kaydedilen fonksiyonel aktivite ile ilişkili olacağını idi. Burada açıklanan protokol fNIRS ve fMRI protokolleri hem de bir beyin paradigma olarak kullanılmak üzere nasıl bir dans video oyunu değiştirmek için içerir. Ancak genel prosedür, video oyun paradigma özgü değildir ve dil ve lokomotor görevleri içeren bir fMRI protokolü kısıtlamaları, gerçekleştirmek mümkün olmayan görevleri herhangi bir sayı için uygun olabilir. Bu protokol ayrıca daha fNIRS kullanarak gerçek-gerçek dünya görevleri sırasında ele alınabilir faiz (ROI) belirli bölgeleri geliştirmek için fMRI anatomik özgüllüğünü kullanmak için prosedürü açıklar.

<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.

Deney sonuçları, fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI) kullanarak üstün ve orta temporal girusların entegrasyon merkezlerinden elde edilen aktiviteyi fonksiyonel yakın kızılötesi spektroskopi için yüksek korelasyona sahip göstermektedir (fNIRS) sinyalleri görevin natüralist sürümünde aynı alanı oluştururlar . Şekil 8 fMRI tarama prosedürü (mavi iz) ve fNIRS protokolü (kırmızı iz) 26 denekten 16 konulardan normalize ve ortalama ham verileri gösterir. Veri 0 zamanında tutturulmuş ve oyun etkileşimi aktif faz grafiğinde (etiketli görev) ilk 30 saniye içinde gerçekleşti. dikey kesikli çizgi görev ve dinlenme fazında başlangıcında kırmızı arka yeşil geçişi gösterir (geri kalanı olarak gösterilen) Her iki veri setleri görülen artmış değişkenlik ile dinlenme fazı aktif faz ve düşüş tepkiler artışlar göstermektedir fMRI sinyali. Karşılaştırmalar ilk reg tarafından izlerini arasında yapılmıştırKök, iki izleri arasındaki kare fark anlamına aza indirmek için fMRI sinyali basım ile. İki sinyal arasındaki korelasyon katsayısı 0.78 sonuçtaki ve korelasyon p değeri 0.03 idi. Şekil 9, tek bir denekten bindirilmiş kanal yerleri ile render beyni temsil etmektedir. Kanalları 1 ve 22 arasında izleri oksihemoglobin sinyalleri temsil eden bir katı çizgiler ile gösterilen ve deoksihemoglobinin sinyalleri temsil eden kesikli hatlarla gösterilen ortalama. Kırmızı ve mavi izleri sırasıyla oyun, müzik ve non-müzik iki varyasyonları temsil etmektedir. Kanal 1 gelen sinyaller ilgi bölgesi ile karşılaştırmak için bir kontrol örneği olarak hizmet vermektedir. Bu iki bölgede sinyalleri görev yanıtı bakımından farklıdır. <img alt="Şekil 8," src="/files/ftp_upload/52116/52116fig8.jpg" /> Şekil 8:. Orta temporal girus gelen fNIRS ve fMRI sinyalleri arasındaki korelasyon fNIRS(Kırmızı) ve fonksiyonel manyetik rezonans (mavi) sinyalleri gölgeli kenarları ile temsil edilen her bir grup ortalama ± SEM için gösterilmiştir. İkisi arasındaki regresyon katsayısı 0.78 olup; p = 0.03. insert MNI pik aktivite ile fMRI faaliyet belirlenen ROI bir işleme koordinat göstermektedir (-66, -24, 0) bir küme boyutu = 571, zirve t = 5,73 ile. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/52116/52116fig8highres.jpg" target="_blank">daha büyük bir versiyonunu görmek için buraya tıklayınız Bu rakam.</a> <img alt="Şekil 9," src="/files/ftp_upload/52116/52116fig9.jpg" /> Şekil 9: Temporal ve frontal lob Signals farklılıklar ΔoxyHb (düz çizgi) ve ΔdeoxyHb (noktalı çizgi) müzik ile iki şartı &quot;gösteren dans oyunu, iki tek çalışmalarda tek bir konunun yanıtları (kırmızı) Zaman kurs. &quot;ve&quot; hiçbir müzik (mavi) &quot;koşullar. Bu rakam, Ono ve diğerleri modifiye edilmiştir. </em&gt; 10.

Watch this Scientific Journal Video about fMRI Validation of fNIRS Measurements During a Naturalistic Task at JoVE.com

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.

Bir Doğal Görev sırasında fNIRS Ölçümlerin fMRI Doğrulama

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 Görüntüleme.  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. 

Video: 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.

Diferansiyel Termal His için Odaklanmış Dikkat Önerisi Sırasında Eşzamanlı fMRI/EEG Veri Toplama Yöntemi

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 ...

Davranış

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.

Eş zamanlı fMRI sırasında Yüksek Kalite EEG Veri alma için an En iyi Uygulama

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.

5 seçmeli Seri Reaksiyon Süresi Görev: Kemirgenler için Dikkat Görev ve Dürtü Kontrol

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.

Beyin Görüntüleme Yöntemlerinin Arasında Bilişsel Görevler aktarma: fMRI Çalışmaları Görev Tasarım Etkileri ve Sonuçları Yorumlama

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.

FMRI tarafından Görsel Nüfus Alıcı Fields topografik Tahmini

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.

Tehdit Olasılık Görevi kullanma Belirsiz ve belirli Tehdit sırasında Anksiyete ve Korku değerlendirin

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.

Genç Bebeklerdeki Öğrenme miktarının: Takip Bacak Eylemler Discovery-öğrenme Görev sırasında

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.

Nitelikli ön ayakları Sıçanlarda Görev ulaşan bir Yüksek hassasiyet Edinme

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.

Görev Özgü Sinir Efficiencies Karşılaştırma için Elektroensefalografi Ölçümler kullanmak: Mekansal Zeka Görevleri

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.

Kemirgenler Gıda Alımını Ölçüm için Açık kaynak Cihazı İnşaat ve Doğrulama: Deneme Cihazı (FED) Besleme

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