Name: dynamic digital biomarkers of motor and cognitive function in parkinson's disease
Uploaded: 2019-07-24T15:00:00
Duration: 10 min 28 s
Description: Watch this Scientific Journal Video about Dynamic Digital Biomarkers of Motor and Cognitive Function in Parkinson's Disease at JoVE.com

Bu araştırma kısmen Rutgers Discovery Informatik Enstitüsü tarafından JR, Rutgers Üniversitesi TechAdvance fonları EBT ve JV, New Jersey Vali Konseyi araştırma ve tedaviler otizm için EBT ve Michael J Fox Vakfı tarafından RD için finanse edilir.

Burada açıklanan tüm yöntemler Rutgers Üniversitesi Kurumsal Inceleme Kurulu tarafından onaylanmıştır.
1. katılımcılar ve edinme sistemi kurmak
<ol><li>Katılımcılara bilgilendirilmiş onay alın. Not: katılımcılara ya Parkinson bozukluğu tanısı konulmalı ya da sağlıklı kontrol katılımcıları olarak hizmet vermek için herhangi bir nörolojik bozukluk tanısı konulmamalıdır. Sağlıklı katılımcılar cinsel ve yaş hasta katılımcıları ile uyumlu olmalıdır. Tüm katılımcılar 5 dakika boyunca sürekli yürümek için hareket kabiliyeti olmalıdır.</li>
	<li>Katılımcının vücut boyutunu ölçün (vücut yüksekliği, ayak uzunluğu, kol açıklığı, ayak bileği yüksekliği, kalça yüksekliği, kalça genişliği, diz yüksekliği, omuz genişliği, omuz yüksekliği; Şekil 2a) daha sonra hareket yakalama sisteminde kendi vücut avatar oluşturmak için. Not: Bu bilgiler, katılımcı gövdesinin konumsal verilerini doğru şekilde kaydetmek için hareket yakalama sisteminde kullanılır.</li>
	<li>17 kablosuz hareket izleme sensörü ve hareket izleme yazılımı da dahil olmak üzere hareket yakalama sistemini ayarlayın.<ol>
<li>Sensörler aşağıdaki gövde parçalarına yerleştirin: baş, sternum, pelvis, sağ omuz, sağ üst kol, sağ alt kol, sağ el, sol omuz, sol üst kol, sol alt kol, sol el, sağ üst bacak, sağ alt bacak, sağ ayak, sol üst bacak, sol alt bacak, sol (Şekil 2B). Bu sensörleri, sağlam hareket sağlamak için kayış bantları ile sabitleyin.</li>
		<li>Tüm sensörler uygun yerlere yerleştirildikten sonra, avatarını oluşturmak için katılımcının konumunu kalibre edin. Not: kalibrasyon yöntemiyle ilgili ayrıntılar Roetenberg ve al.9' da bulunabilir.</li>
	</ol>
</li>
	<li>EEG cihazını ve EEG kayıt yazılımını ayarlayın.<ol>
<li>Baş derisi üzerinde 31 sensör konumlandırın ve katılımcı kafasının arkasındaki kayıt cihazı. Aşağıdaki konumlarda kanal sensörleri yerleştirin: P7, P4, CZ, PZ, P3, P8, O1, O2, T8, F8, C4, F4, FP2, fz, C3, F3, Fp1, T7, F7, PO4, FC6, FC2, AF4, CP6, CP2, CP1, CP5, FC1, FC5, AF3, PO3 (Şekil 2C).</li>
		<li>Kalan kanal sensörünü (oz), bağlı sensörü katılımcının sol tarafı karnına konumlandırarak, kalp sinyalini ölçmek için bir konektöre takın (Şekil 2C).</li>
		<li>Katılımcı sol kulağının arkasına iki referans kanal sensörü takın ve sonra bir şırınga kullanarak EEG kapağının üzerindeki sensörlere elektrot jeli takın (Şekil 2C).</li>
		<li>Tamamlandığında, stabilize kadar birkaç dakika için kayıt yazılımı üzerinde elektrik faaliyetleri akışı başlatın. Not: Şekil 2D merkezi sinir sistemi (CNS) ve otonjik sinir SISTEMI (Ans) harnessed EEG sinyallerinden örnek izleri gösterir.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Katılımcının sesini yakalamak için mikrofonu ayarlayın. Mikrofonu katılımcının önüne yerleştirin ve laboratuvar akışı katmanının (LSL) çalıştığı bilgisayara bağlayın (aşağıdaki LSL 'ye bakın) (Şekil 2E).</li>
</ol><img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59827/59827fig2.jpg"> Şekil 2: Geleneksel klinik testleri dijilleştirmeye, birden fazla dalga formunu, kesintisiz kablosuz giyilebilir biyosensörlerden entegre ederken ayarlayın. (A) çizim görevleri için ayarlayın: gerçek hasta, toplanan kinematiklerden gerçek zamanlı olarak işlenmiş, göze batmayan giyilebilir sensörler ve avatar giyiyor. (B) hareket verilerinin gövde boyunca eşzamanlı olarak kayıtlı olduğu bir dizi küçük ve hafif hareket izleme sensörünün (60 Hz) sensör konumları. (C) EEG Map ve Referans konumu. (D) oz liderinden çıkarılan 31 yol ve kalp sinyalinden gelen EEG dalga formları. (E) sayım görevi sırasında Katılımcı sesinden örnek dalga formu. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59827/59827fig2large.jpg" target="_blank">Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.</a>
<ol start="6"><li>EEG, hareket ve ses sinyallerinin akışlarını senkronize etmek için LSL sistemini ayarlayın, fare tıklama zaman damgaları ile birlikte (Şekil 3A).<ol>
<li>Lab Kaydedici uygulamasını açın.</li>
		<li>Open LSL Apps fare ve ev içi Xsens senkronizasyon uygulaması inşa ve kutuları fare düğmeleri ve Tracker Kinematics akışları bölümünden kayıt kontrol ederek Lab Recorder uygulamasına bağlantı. Not: fare uygulaması, deneme sırasında olayları zaman damgası için kullanılır.</li>
		<li>EEG, hareket ve ses akışlarını Lab Recorder uygulamasına bağlayın ve Audiocapturewin, LSL-EEG, Streams bölümündeki kayıttaki pozisyon kutusunu işaretleyin. Not: LSL sistemi, ağ ve gerçek zamanlı erişim ve merkezi koleksiyon, görüntüleme ve veri disk kaydı ile birlikte zaman eşitlemeyi işleyen araştırma denemeleri ölçüm zaman serisi birleştirilmiş bir koleksiyonunu etkinleştirir. Bu protokol bağlamında, LSL sistemi eşzamanlı olarak CNS, periferik sinir sistemi (PNS) ve ANS akışları, kişi doğal olarak geleneksel klinik görevleri gerçekleştirir.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Kalem tableti ve hareket analizi yazılımı (Şekil 3B) dahil olmak üzere kalem hareketi için kayıt ayarlayın.<ol>
<li>Çizim tabletini ve tablet kalemi katılımcının önüne yerleştirin.</li>
		<li>Tableti, hareket çözümleme yazılımının kaydedileceği bilgisayara bağlayın.</li>
		<li>Tablete beyaz bir kağıt yerleştirin ve bir teyp ile sabitleyin. Not: katılımcının çizeceği alanı belirtmek için bir kutu göstermek üzere kağıtları önceden hazırlayın.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Kaydetmeye başla.<ol>
<li>LSL kayıt basın, hareket yakalama yazılımı, ve EEG kayıt yazılımı.</li>
		<li>Her görevin başlangıcında ve sonunda, hareket yakalama yazılımında zaman damgası düğmesine basarak fare tıklamalarıyla zaman damgasını çekin. Not: Bu şekilde, zaman damgası hem LSL akış verileri ve hareket yakalama verileri kaydedilir. Bu, kayıt sırasında zaman damgası işlevlerinden birinin başarısız olması durumunda bir yedekleme zaman damgasının olduğundan emin olacaktır.</li>
	</ol>
</li>
</ol><img alt="Figure 3" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59827/59827fig3.jpg"> Şekil 3: Ortak bir merkezi işlem biriminin Lab Stream Layer (LSL) sistemi aracılığıyla sinyal Dijitalleştirme ve senkronizasyon. (A) LSL sistemi eşzamanlı hareket (PNS), EEG (CNS), EKG (Ans), ses ve fare tıklamaları ile damgalama zaman eş kayıt sağlar. (B) standart bilişsel testlerden çizim görevleri sırasında kalem ucunun dijidleştirilmiş tablet ve kalem kayıt kinematikleri (pozisyon). <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59827/59827fig3large.jpg" target="_blank">Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.</a>
2. deneysel prosedür
<ol><li>Görev 1 — Benson Complex Figure Copy (acil)10 (1 dak).<ol>
<li>Katılımcıyı kağıt üzerinde Benson figürü kopyalamak ve tasarımı hatırlamak için katılımcının daha sonra hafızandan tekrar çizmesini isteyin. Not: Bu test, katılımcının Visuo-Constructional ve görsel bellek fonksiyonunu (Şekil 4A) değerlendirmek için tasarlanmıştır.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Görevleri 2 ve 3-Trail yapma test bölümü A (3 dk).<ol>
<li>Katılımcının, artan düzende numaralandırılan daireler arasında bir çizgi çizmesini isteyin. Not: Bu bölümde, ilk (görev 2) örnek testi (8 sayıdan oluşan) tamamlamak için olan iki görev vardır ve sonraki (görev 3) gerçek testi (25 sayıdan oluşan) tamamlayacak. Bu test, ordu bireysel test pili11' in bir bileşenidir ve işlem hızını ve yürütme fonksiyonunu değerlendirir ve görselleştiriciye ve algısal tarama becerilerine (Şekil 4b) bağlıdır.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Görevler 4 ve 5 — Trail yapma test Part B (5 dak).<ol>
<li>Katılımcıya, sayılar ve harfler arasında geçiş yaparken, sayıları veya harfleri içeren daireler arasında bir çizgi çizmek için talimat verin. Örneğin, sıra: A-1; 1 ila B; B-2; 2 ' ye C 'ye. Not: Bu bölümde, ilk (görev 4) örnek testi (4 sayı ve 4 harften oluşan) tamamlamak için olan iki görev vardır ve sonraki (görev 5) gerçek testi (13 Sayı ve 12 harften oluşan) tamamlayacak. Trail yapma testi Part B Trail yapma test Part A benzer, ancak katılımcı numaradan mektup kümeleri vardiya gibi daha bilişsel esneklik gerektirir. (Şekil 4b).</li>
	</ol>
</li>
	<li>Görevi yürütme 6 — saat çizimi (1 dak).<ol>
<li>Katılımcı 1 ile 12 arasındaki sayılar ile bir analog saat çizmek ve 10 geçmiş 11 saat ayarlamak için talimat. Not: Bu test MoCA12 ' nin bir parçasıdır ve katılımcının Visuo-Constructional becerilerinizi değerlendirir. (Şekil 4c).</li>
	</ol>
</li>
	<li>Görev 7 — Benson Complex Figure Copy (Gecikmeli)10 (1 dak).<ol>
<li>Katılımcıya Benson kompleksi rakamını boş bir kağıt parçasının hafızasından çizmesini isteyin. Not: Bu test, katılımcının Visuo-Constructional ve görsel bellek fonksiyonunu değerlendirir. (Şekil 4A).</li>
	</ol>
</li>
	<li>8 ve 9 numaralı görevleri gerçekleştirin — sayı span testi (Ileri ve geri)13 (10 dak).<ol>
<li>Katılımcının denemelerini yüksek sesle okuduğu sayıları tekrarlamasını isteyin.</li>
		<li>Görev 8 (ileri) için, katılımcının sayıları aynı sırada yinelemelerini ve görev 9 (geri) için ters sırada tekrar etmesini isteyin. Her iki test için de 3 ila 9 basamak ileriye ve geriye doğru test için 2 ila 8 basamak arasında değişen sıra uzunluğu başına iki denemeler vardır. Aynı uzunlukta iki sayı dizeleri başarısız olana kadar test devam edin. Not: her Iki testler de kısa bir süre bilgi tutmak için Kapasite ölçer, ancak geriye doğru test (görev 9) da sayıları işlemek ve sırasını tersine çevirme yeteneğini ölçer. Bu nedenle, mevcut protokol bağlamında, bu görev ses Biorhythms çıktısı ile ilgili olarak bir bellek ve bir bilişsel bileşeni ölçer.</li>
	</ol>
</li>
</ol><img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59827/59827fig4.jpg"> Şekil 4: klinik olarak bilgilendirilmiş dijital biyomarkerlere ve puan kartlarına doğru: geleneksel Klinik testlerin Dijitalleştirme ve dijital Biyofizik verilerin entegrasyonunu sağlamak. Standartlaştırılmış bilişsel testlerden örnek izler. (A) Benson kompleks rakam katılımcının hemen (Merkezi) çoğaltmak için sağlanan veya hafızadan 10 dakikalık gecikme sonra (sağ). (B) artan düzende (üst) bir satır ile bağlanacak numaraları içeren bir görevi takip etme ve harfler ve sayılar (alt) arasında geçiş yapan Trail B görevi. (C) 10 geçmiş 11 saat ayarlamak için talimatlar ile bir saat çizim. Tüm örnek izlemeleri için gri çizgiler çizim görevi sırasında kalem asansörleri yörüngesini temsil eder ve mavi çizgiler gerçek kalem çizimleri temsil eder. Analiz için her iki yörüngeleri de inceleyeceğiz. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59827/59827fig4large.jpg" target="_blank">Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.</a>
<ol start="7"><li>Görevleri 10, 11 ve 12 — Işaret (10 dak) olarak gerçekleştirin.<ol>
<li>Hedefe temas etmek ve dokunma için katılımcının önünde bir hedef konumlandırın.</li>
		<li>Görev 10 (kontrol) için, katılımcı hedef 40 kez kendi kendine tempolu bir şekilde baskın el ile nokta isteyin.</li>
		<li>Görev 11 (metronom) için, arka planda 35 BPM at metronom Beat ayarlarken, ancak metronom Beat hakkında bir şey talimat değil, kendi kendine tempolu bir şekilde hedef 40 kez noktaya katılımcı talimat.</li>
		<li>Görev 12 (tempolu işaret) için, katılımcı 35 BPM at metronom Beat set aşağıdaki hızda hedef 40 kez noktaya talimat. Not: işaret görevi, katılımcının hareketini kasıtlı olarak ayırmak için izin verir (ileriye doğru hareket, el hedefe ulaşıncaya kadar elin dinlendikten sonra) ve spontan (geriye doğru hareket, el kadar hedefe dokunurken zaman el dinlenme pozisyonuna geri ulaşır) segmentleri, böylece katılımcı gönüllü kontrol (kasıtlı hareket) uygulıyor ve katılımcı küçük kontrol (spontan hareket) uygulandığında Biyofizik sinyalleri analiz (Şekil 5A ). Metronom ritmi sunarak ve katılımcının metronom Beat 'e işaret etmesini gerektirerek, katılımcı kendi kendine tempolu bir şekilde hareket ettiğinde Biyofizik sinyallerden yapılabilir ve katılımcı aktif olarak kontrol edildiğinde bir dış Beat hareket hızı.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Görevler 13, 14 ve 15-yürüyüş (25 dk).<ol>
<li>Katılımcının üç farklı koşul altında 5 dakika boyunca doğal olarak yürümesini isteyin.</li>
		<li>Görev 13 (kontrol) için, katılımcı doğal oda etrafında yürümek isteyin.</li>
		<li>Görev 14 (metronom) için, 12 BPM için arka planda yenmek için metronom ayarlarken katılımcı doğal oda etrafında yürümek isteyin.</li>
		<li>Görev 15 (tempolu nefes) için, o/o 12 BPM olarak set metronom Beat için nefes oranı dururken katılımcı doğal oda etrafında yürümek için talimat. Not: metronom ritmi sunarak, katılımcı kendi kendine tempolu bir şekilde hareket etmek ve nefes almak için tüm vücudu kullanırken, karşılaştırmalı Biyofizik sinyallerden yapılabilir ve katılımcı aktif olarak nefes hızını kontrol ettiğinde (genellikle otomatik olarak gerçekleşir) tüm gövdeyi hareket ettirirken (Şekil 5B).</li>
	</ol>
</li>
</ol><img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59827/59827fig5.jpg"> Şekil 5: üç boyutlu (3D) yörüngeleri ve üst vücudun gönüllü hareketleri sırasında hız-amplitüd zaman serisi çıkış. Hareket bozukluğu toplumunun kinetik tremor görevin bir sürümünü kullanarak araştırma istemli kontrolü için hedef yönlendirilmiş işaret davranışı-birleştirilmiş Parkinson hastalığı Rating ölçeği (MDS-UPDRS). (A) üst gövdeyi gerçekleştiren oturma pozisyonunda katılımcı ve avatar, hedefe yönlendirilmiş işaret görevi (üst); İleri (hedefe) ve geri (dinlenme konumuna) hareket (sol alt) 3D konumsal yörüngeleri; ve doğrusal hız vektör akışından (sağ alt) türetilen hız genliği (m/s) ve en yüksek Aralık zamanlamaları (MS) dalgalanmalarının zaman serisini gösteren karşılık gelen doğrusal hızlı profiller. (B) yürüyüş görevinde katılımcı ve avatar (üst); farklı vücut parçaları (sol alt) ve karşılık gelen hız profilleri (sağ alt) 3D konumsal yörüngeler. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59827/59827fig5large.jpg" target="_blank">Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.</a>
<ol start="9"><li>Görevleri 16 ve 17 — yüz videosu (10 dak) olarak gerçekleştirin.<ol>
<li>Katılımcının rahat bir şekilde oturmasını ve katılımcı önünde bir kamera ayarlamasını isteyin.</li>
		<li>Görev 16 (kontrol) için, katılımcı 5 dakika boyunca herhangi bir uyarıcı olmadan bir boşluk bakmak için talimat.</li>
		<li>Görev 17 (Smile) için, katılımcı 5 dakika boyunca komik bir video izlemek için talimat. Not: ayarlama yaklaşık 30 dakika sürer ve tüm protokol yaklaşık 60 dakika ve PWP için ek 10 dakika sürer.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol>
	<li>Hawgood, S., Hook-Barnard, I. G., O'Brien, T. C., Yamamoto, K. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Precision+medicine:+Beyond+the+inflection+point.">Precision medicine: Beyond the inflection point.</a> Science Translational Medicine. 7 (300), 300ps317 (2015).</li><li>Torres, E. B., Whyatt, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Autism: The Movement Sensing Perspective. , (2018).</li><li>Torres, E. B., 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=Toward+Precision+Psychiatry:+Statistical+Platform+for+the+Personalized+Characterization+of+Natural+Behaviors.">Toward Precision Psychiatry: Statistical Platform for the Personalized Characterization of Natural Behaviors.</a> Frontiers in Neurology. 7, 8 (2016).</li><li>Espay, A. J., 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=Technology+in+Parkinson's+disease:+Challenges+and+opportunities.">Technology in Parkinson's disease: Challenges and opportunities.</a> Movement Disorders. 31 (9), 1272-1282 (2016).</li><li>Ponsen, M. M., Stoffers, D., Wolters, E. C., Booij, J., Berendse, H. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Olfactory+testing+combined+with+dopamine+transporter+imaging+as+a+method+to+detect+prodromal+Parkinson's+disease.">Olfactory testing combined with dopamine transporter imaging as a method to detect prodromal Parkinson's disease.</a> Journal of Neurology, Neurosurgery &amp; Psychiatry. 81 (4), 396-399 (2010).</li><li>Ponsen, M. 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=Idiopathic+hyposmia+as+a+preclinical+sign+of+Parkinson's+disease.">Idiopathic hyposmia as a preclinical sign of Parkinson's disease.</a> Annals of Neurology: Official Journal of the American Neurological Association and the Child Neurology Society. 56 (2), 173-181 (2004).</li><li>Oudre, L., Jakubowicz, J., Bianchi, P., Simon, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Classification+of+periodic+activities+using+the+Wasserstein+distance.">Classification of periodic activities using the Wasserstein distance.</a> IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 59 (6), 1610-1619 (2012).</li><li>Derkinderen, P., 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=Parkinson+disease:+the+enteric+nervous+system+spills+its+guts.">Parkinson disease: the enteric nervous system spills its guts.</a> Neurology. 77 (19), 1761-1767 (2011).</li><li>Roetenberg, D., Luinge, H., Slycke, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Xsens+MVN:+Full+6DOF+human+motion+tracking+using+miniature+inertial+sensors.">Xsens MVN: Full 6DOF human motion tracking using miniature inertial sensors.</a> Xsens Motion Technologies BV, Tech. Rep. 1, (2009).</li><li>Possin, K. L., Laluz, V. R., Alcantar, O. Z., Miller, B. L., Kramer, 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=Distinct+neuroanatomical+substrates+and+cognitive+mechanisms+of+figure+copy+performance+in+Alzheimer's+disease+and+behavioral+variant+frontotemporal+dementia.">Distinct neuroanatomical substrates and cognitive mechanisms of figure copy performance in Alzheimer's disease and behavioral variant frontotemporal dementia.</a> Neuropsychologia. 49 (1), 43-48 (2011).</li><li>Army, U. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Army+individual+test+battery.">Army individual test battery.</a> Manual of Directions and Scoring. , (1944).</li><li>Nasreddine, Z. 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=The+Montreal+Cognitive+Assessment,+MoCA:+a+brief+screening+tool+for+mild+cognitive+impairment.">The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: a brief screening tool for mild cognitive impairment.</a> Journal of the American Geriatrics Society. 53 (4), 695-699 (2005).</li><li>Beekly, D. L., 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+National+Alzheimer's+Coordinating+Center+(NACC)+database:+the+uniform+data+set.">The National Alzheimer's Coordinating Center (NACC) database: the uniform data set.</a> Alzheimer Disease &amp; Associated Disorders. 21 (3), 249-258 (2007).</li><li>Torres, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Objective Biometric Methods for the Diagnosis and Treatment of Nervous System Disorders. , (2018).</li><li>Ryu, J., Torres, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Fourth International Symposium on Movement and Computing, MOCO'17. , 1-8 (2017).</li><li>Torres, E. B., Donnellan, A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Autism: The movement perspective. , (2015).</li><li>Torres, E. B., Vero, J., Rai, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Statistical+Platform+for+Individualized+Behavioral+Analyses+Using+Biophysical+Micro-Movement+Spikes.">Statistical Platform for Individualized Behavioral Analyses Using Biophysical Micro-Movement Spikes.</a> Sensors (Basel). 18 (4), (2018).</li><li>Torres, E. B., Denisova, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Motor+noise+is+rich+signal+in+autism+research+and+pharmacological+treatments.">Motor noise is rich signal in autism research and pharmacological treatments.</a> Scientific Reports. 6, (2016).</li><li>Shannon, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+mathematical+theory+of+communication.">A mathematical theory of communication.</a> Bell System Technical Journal. 27, 379-423 (1948).</li><li>Silverstein, S. M., Wibral, M., Phillips, W. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Implications+of+information+theory+for+computational+modeling+of+schizophrenia.">Implications of information theory for computational modeling of schizophrenia.</a> Computational Psychiatry. 1, 82-101 (2017).</li><li>Jeong, J., Gore, J. C., Peterson, B. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Mutual+information+analysis+of+the+EEG+in+patients+with+Alzheimer's+disease.">Mutual information analysis of the EEG in patients with Alzheimer's disease.</a> Clinical Neurophysiology. 112 (5), 827-835 (2001).</li><li>Torres, E. B., 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=Autism:+the+micro-movement+perspective.">Autism: the micro-movement perspective.</a> Frontiers in Integrative Neuroscience. 7, 32 (2013).</li><li>Von Holst, E., Mittelstaedt, H., Dodwell, P. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Perceptual Processing: Stimulus equivalence and pattern recognition. , 41-72 (1950).</li><li>Torres, E. B., Cole, J., Poizner, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Motor+output+variability,+deafferentation,+and+putative+deficits+in+kinesthetic+reafference+in+Parkinson's+disease.">Motor output variability, deafferentation, and putative deficits in kinesthetic reafference in Parkinson's disease.</a> Frontiers in Human Neuroscience. 8, 823 (2014).</li><li>Yanovich, P., Isenhower, R. W., Sage, J., Torres, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Spatial-orientation+priming+impedes+rather+than+facilitates+the+spontaneous+control+of+hand-retraction+speeds+in+patients+with+Parkinson's+disease.">Spatial-orientation priming impedes rather than facilitates the spontaneous control of hand-retraction speeds in patients with Parkinson's disease.</a> PLoS One. 8 (7), e66757 (2013).</li><li>Torres, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+rates+of+change+of+the+stochastic+trajectories+of+acceleration+variability+are+a+good+predictor+of+normal+aging+and+of+the+stage+of+Parkinson's+disease.">The rates of change of the stochastic trajectories of acceleration variability are a good predictor of normal aging and of the stage of Parkinson's disease.</a> Frontiers in Integrative Neuroscience. 7, 50 (2013).</li><li>Torres, E. B., Heilman, K. M., Poizner, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Impaired+endogenously+evoked+automated+reaching+in+Parkinson's+disease.">Impaired endogenously evoked automated reaching in Parkinson's disease.</a> Journal of Neuroscience. 31 (49), 17848-17863 (2011).</li><li>Nguyen, J., Majmudar, U., Papathomas, T. V., Silverstein, S. M., Torres, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Schizophrenia:+The+micro-movements+perspective.">Schizophrenia: The micro-movements perspective.</a> Neuropsychologia. 85, 310-326 (2016).</li><li>Torres, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Atypical+signatures+of+motor+variability+found+in+an+individual+with+ASD.">Atypical signatures of motor variability found in an individual with ASD.</a> Neurocase. 19 (2), 150-165 (2013).</li><li>Torres, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Signatures+of+movement+variability+anticipate+hand+speed+according+to+levels+of+intent.">Signatures of movement variability anticipate hand speed according to levels of intent.</a> Behavioral Brain Functions. 9, 10 (2013).</li><li>Lai, M., Demuru, M., Hillebrand, A., Fraschini, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+comparison+between+scalp-and+source-reconstructed+EEG+networks.">A comparison between scalp-and source-reconstructed EEG networks.</a> Scientific Reports. 8 (1), 12269 (2018).</li><li>Sporns, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Networks of the Brain. , (2010).</li><li>Rubinov, M., Sporns, O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Complex+network+measures+of+brain+connectivity:+uses+and+interpretations.">Complex network measures of brain connectivity: uses and interpretations.</a> Neuroimage. 52 (3), 1059-1069 (2010).</li><li>Kalampratsidou, V., Torres, E. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Peripheral+Network+Connectivity+Analyses+for+the+Real-Time+Tracking+of+Coupled+Bodies+in+Motion.">Peripheral Network Connectivity Analyses for the Real-Time Tracking of Coupled Bodies in Motion.</a> Sensors (Basel). 18 (9), 3117 (2018).</li><li>Torres, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+rates+of+change+of+the+stochastic+trajectories+of+acceleration+variability+are+a+good+predictor+of+normal+aging+and+of+the+stage+of+Parkinson's+disease.">The rates of change of the stochastic trajectories of acceleration variability are a good predictor of normal aging and of the stage of Parkinson's disease.</a> Frontiers in Integrative Neuroscience. 7 (50), (2013).</li></ol>

Yazarların ifşa etmesi gereken hiçbir şey yok.

Bu çalışma, kişinin bu tür testleri gerçekleştirirken sinir sistemleri tarafından biyoofizik sinyallerden dijital verilerle geleneksel Klinik testlerin entegrasyonunu sağlayan yeni bir protokol tanıtır. SPıBA ve MMS kullanımını, kalem ve kağıt gözlemsel yöntemlerinden ayrık puanlar ve biyofizik sensörlerden sürekli dijital veriler gibi farklı türde verileri birleştirmek için birleştirici bir platform olarak tanıtıyoruz. Yöntemler, PWP bir kohort ve yaş ve cinsiyet uyumlu kontroller kullanılarak gösterilmiştir, karşılaştırma için ideal sağlıklı referans olarak ek bir genç kontrolü ile. Biz geleneksel klinik testler (örneğin, bu Moca ve MDS-UPDRS bir parçası olabilir) göstermek Median kohort rütbe ve otomatik olarak ayıklamak için kullanılabilir, grubun puanlarının içsel değişkenlik, bilgi, dijital veri katmanlaştırmış klinik olarak tanımlanan şiddeti seviyelere göre bölge. Bu tür seviyeleri klinik MDS-UPDRS ve bilişsel/bellek testi performansı seviyeleri ile iyi hizalayın. Daha sonra uygulama başka bir katmanda, biz CNS, PNS ve ANS katmanları harnessed sinir sistemlerinin Biorhythms incelemek, böylece özerklik ve kontrol farklı düzeylerde karakterize. Bu verilerden elde edilen örnek veri ve stokastik imzalar, klinik kriterlerin optik yoluyla incelendi. Bu yaklaşım altında, hastaları sağlıklı denetimlerden ayırt edebilirsiniz; ve dijital Biorhythms aracılığıyla, PWP içinde farklılaştırır, klinik olarak tanımlanmış şiddette seviyeleri.
Biyoofizik dijital verileri klinik kriterlerle bu şekilde hizalayarak, sonuçlardan bireyselleştirilmiş vardiyaları daha dinamik olarak izleyebilen bir yorumlanabilir ölçüt kümesi sağlıyoruz. Biz para bu yeni sonuç dinamik dijital biomarkers ölçer, çünkü dijital verilere dayanmaktadır, henüz iyi kurulmuş ve onaylanmış klinik kriterlere göre yorumlanabilir sonuçlar sağlar. Onlar sinir sistemi süreçleri zaman serisi türetilmiştir, ve bunlar dinamik doğası yakalamak. Özellikle, hem motor hem de motor olmayan kriterleri kullanabiliriz. Bu nedenle, biz şimdi konvansiyonel bozukluk şimdiye kadar tanımlanmış olan motor belirtileri bozulması öncesinde bilinen PD olmayan motor yönlerini ölçmek için başlayabilirsiniz. Örneğin, burada sunulan gibi yüz analizleri, REM uykusunda spontan yüz mikro hareketlerini incelemek için, motor faaliyetlerinin bozulmasını tahmin edebildikleri bir repertuarı oluşturmak için kullanılabilir. Aynı şekilde, bu yöntemleri günlük faaliyetler sırasında ağrı düzeylerini incelemek ve REM uyku süresi sırasında faaliyetleri ile potansiyel korelasyon değerlendirmek için kullanabiliriz. Bu önemlidir, çünkü her iki REM uyku ve ağrı disyönetmeliğinin daha sonra PD5,6,7şiddeti seviyesini tanımlayan motor sorunları öncesinde bilinmektedir. Çeşitli geleneksel klinik görevlerin dijitalleştirilmesi, bilişsel ve bellek yeteneklerini araştırmak için kullanılan klinik görevlere gömülü diğer motor dışı faaliyetler burada karakterize edildi ve bu tür etkinliklerin endeksler motor semptomlarına eşleştirilmiştir. Bu yöntemler, Parkinson hastalığında temel araştırma ve klinik uygulamaları bağlamak için imkan sağlar. Ayrıca sinir sistemlerinin diğer bozukluklarına da uzatılabilir.
Yüz motor çıkışı yanı sıra, REM uyku sırasında, biz hastanın beyin büyük olasılıkla alır reafferent geribildirim düzeylerini ölçmek için kendini algılayan veya kinestetik örtü çerçevesinde doğal sosyal durumlarda yüz jestleri inceleyebiliriz. Burada, trigeminal afferent bölgeler v1, v2, v3 karşılık gelen yüz alanları arasında mikro-jestler çok ince farklılıklar rağmen, bu temsilcisi katılımcı, hangi yüz bölgesi en üst düzeye değiştirdi belirlemek mümkün nötr ve doğal gülümseyen devletler arasında geçiş yaparken Stokastik imzalar. Bu SPıBA ve MMS kullanarak, biz kinestetik-dokunmatik kanallardan duyusal giriş ile zorluklar ile ilgili PD diğer motor olmayan (duyusal) yönlerini değerlendirmek mümkün olacaktır öneriyor. Bunların PD 'de sorunlu olduğu tespit edilmiştir, hastalığın erken aşamalarında bile24. Çünkü duyusal ve motor el el gitmek, bu bilgileri bize daha bariz motor sorunları daha sonra bu bozukluk progresyonu yüzey tahmin yardımcı olabilir1,7. Biz yüz trigeminal alanlar boyunca bu kinestetik kanallar da bize ağrı dysregulation farklı türleri ayırmak yardımcı olabilir varsaymak, uyku değişiklikleri ile ilgili olanlar dahil5,6.
Mevcut Yöntemler, farklı bilişsel beceriler ve farklı düzeyde özerklik gerektiren farklı koşullarda, tandem içinde merkezi, periferik ve otonjik sinir sistemlerinden elde edilen Biyofizik sinyalleri incelemek için yeni bir yol sağlar ve nöromotor kontrolü. Standart MMS verilerinde Stokastik analizler ve Pair-Wise ağ analizlerinin uygulandığı SPıBA çerçevesini kullanarak, bilişsel faaliyetleri objektif olarak karakterize etmek de mümkündür. Bu denemede kullanılan on beş görevi farklı türde bilişsel beceriler (örneğin, Visuo-Constructional becerileri, görsel bellek, algısal tarama becerileri) ve farklı bilişsel kontrol seviyeleri (örneğin, kasıtlı olarak işaret hızı, talimat olarak solunum hızını hızlandırın). Bu nedenle, CNS-PNS-ans ' ı n rasgelelik ve bağlantı desenleri, bu görevler sırasında sergilenen Biyofizik sinyallerin bilgi iletimi, farklı düzeyde bilişsel yükleri ve motor çıkışı üzerindeki etkilerini karakterize etmek için kullanılabilir.
Biz de yeni analitik yöntemler ve protokollerimizin avantajlarını altını çizirken, zaman uyumlu veri toplama için kayıt platformumuzu benimseyerek dikkate alınmalıdır uyarıları ve pratik sınırlamaları işaret ediyoruz. Bunun nedeni, bu set up, birden fazla kayıt yazılım türleri Senkronizasyon amacıyla tek bir bilgisayarda akış vardır, yüksek olması için bilgisayarın Hesaplamalı güç gerektiren, ya da başka bir veri kaybı, bilgisayar donma ve/veya fazla olabilir Gürültü. Geçerli Tasarım, iki akış yazılımı (EEG ve hareket yakalama) ve LSL tek bir bilgisayarda çalıştırıldı. Bu nedenle, biz işlem aşırı ve olası bilgisayar dondurulması dikkatli olmak zorunda kaldı. Bu, EKG sinyallerini ayıklamak için EEG kanallarından birini kullandık nedenlerinden biriydi. Daha yüksek bellek kapasitesine ve daha hızlı işlemcilere sahip bilgisayarlar, EEG ve sensör ızgarası ile aynı anda akış yapan ayrı bir EKG yazılımını işleyebilir. Bu sorunlar, doğal olarak pratiktir ve sunduğumuz analitik yöntemlerden (SPıBA) ve standart veri türlerine (MMS) bağımsızdır. Yine de, birden çok akışlardan veri ortak kaydı için protokol tasarlamadan önce Hesaplamalı gücü değerlendirmek için gereken son kullanıcıyı uyarmak önemli olduğuna inanıyoruz.
Biz işaret başka bir uyarı ise, 15 görevler protokolünde gösterilen ne dinamik dijital biomarkers geliştirmek için kullanılabilecek bir alt kümesidir. Bu makalenin amacı için, biz alan kısıtlaması nedeniyle birkaç görev ile sınırlı, ve kontrol ve bedensel hareket farklı düzeylerde yer olanları seçti, ve gerçekten bu yazıda dahil olmayan diğer görevleri ekleyebilirsiniz. Amacımız daha az zaman ve çaba gerektirecek görevlerin daha küçük bir alt kümesini türetmek etmektir. Aslında, laboratuvarımızda, işaret eden görevler (10 − 12), PD dahil olmak üzere, gönüllü kontrol ve nörolojik bozuklukların farklı düzeyleriyle değişen Biorhythms Stokastik imzaları karakterize etmek için etkili ve etkili bir yol olarak bulduğumuz bir görev kümesidir. 24 , 30' a kadar.
Bu çalışmada gösterilen temsili sonuçlar, SPıBA yöntemlerini kullanarak biyosensörler dalga formları ve kameraların hareket başlıklarından türetilen MMS veri kümeleri ile yapılabilecek küçük bir alt kümesidir. Açıklayıcı amaçlar için, MMS 'i amplitüd olarak inceledik ve kişinin COM 'dan türetilen doğrusal hız genliği dalgalanmalarına odaklandık. COM, biz ortak kayıtlı tüm 17 vücut sensörleri ızgara bir Özet sinyalidir. Ancak, analizleri diğer dönme parametrelerine ve zaman serisi dalgalanan parametreler (örn. yüz verileriyle yaptığımız gibi) oluşturan diğer kinetik değişkenlere (örneğin, kuvvetler ve basınç) uzatabiliriz. Ayrıca, uzay kısıtlaması nedeniyle, biz sadece onun kafa derisi amplitüt bilgilerine dayalı EEG verilerinin analizini tasvir, ama biz de kaynak alandan türetilen verilere bu analitik uygulayabilirsiniz31. Veri tüm modları için, biz de zaman serisi oluşturmak zirveleri (yerine tepe amplitüd) arasında zaman rasgelelik inceleyebiliriz. Parametreler diğer zaman serisi bu tür dalga türetilebilir ve onların MMS32,33,34inşa edildi ağdan uyumlu ve bağlantı tespit etmek için kullanılabilir. Ayrıca bu analizler34frekans etki alanına da uzatılabilir. Karşılıklı bilgi ağ analizine ek olarak, PWP ve kontrolleri ayırt etmek ve PWP tabakalaşmak için ağın diğer topolojik özellikleri üzerinde duruldu olabilir. Bu makalenin amacı için, bu analizlerin bir araç olarak kullanışlılığına odaklanıyoruz, ancak bu tür bir karakterizasyon sayesinde, bu analitik araçların sağlandığı dijital verilerin klinik olarak bilgilendirilmiş yorumlarını sağlamak için bilgi kazanacağız.
Bu çalışmada açıklanan mevcut yöntemler, SPıBA ve MMS 'in klinik ve dijital veri entegrasyonuna uygulanabilecek birçok olası yolu tanıtmak için hizmet vermektedir. Bu Unifying platform, standartlaştırılmış veri tipi ve Deneysel protokol ile klinik kriterlerin dijital verilerini sonunda bilgilendirmek ve aynı şekilde dijital verilerden geleneksel kalem-kağıt yöntemlerine kadar daha fazla hassasiyet sunuyoruz. Bu tür iyileştirme 1) tedaviye yanıt olarak belirti değişikinin daha doğru takibini sağlamak, 2) zaman içinde doğal PD progresyonu anlayışını artırmak, ve 3) PD semptom sunumunun tabaklaştırılmasını kolaylaştırmak (hangi benzersiz klinik dikte olabilir Her alt grup için öneriler). Bu nedenle, bu yöntemleri PD 'de daha fazla araştırmaya başvurmayı umuyoruz, aynı zamanda klinik uygulamada da kullanışlılığı görmek. Cep telefonları, Biyofizik veriler gibi ticari kalitede cihazların kullanılması, bu yazıda tasvir ettiğimiz analitiği gerçekleştirmek için elde edilebilir. Şu anda, Rochester Üniversitesi (https://parkinsonmpower.org) ve Kaggle mPower uygulama çalışması gibi daha büyük bir ölçekte bu tür dijital veri toplama çabaları vardır. Nitekim, bu açık erişim veri depoları kullanarak, biz cep telefonlarından elde edilen ivmeölçer veri PD ve normal yaşlanma bireyler tabakalaşmak başardık, ve otomatik olarak burada sunulan klinik testler gömülü faaliyetleri sınıflandırmak için 35.
Bir sonraki adım olarak, daha geniş bir dizi PWP nüfusunun ve bunların eşleşen kontrol katılımcılarından daha fazla veri toplamaya ve yöntemlerimizi kullanarak her iki kesit ve uzunlamasına analiz yapabilmek için farklı zaman noktalarında kayıt yapmayı hedefliyoruz. Bu tür toplanan dijital verilerin, parçaların toplamından çok daha fazlasını sunacağını ve Nöroloji ve psikiyatride hassas tıbbın ilkelerini gerçekten fark ettiğimizi öngörüyoruz.

Hassas Tıp (PM) (Şekil 1), kişiselleştirilmiş hedeflenen tedaviler geliştirmek için güçlü bir platform olarak ortaya çıkmıştır. Kanser araştırma alanında, bu model çok başarılı olmuştur ve onun taneler yakın gelecekte tıbbi alan Devrim bağlı1. PM, hastaların kendi kendine raporlarından genomiğe kadar çeşitli bilgi katmanlarını birleştirir. Tüm bu katmanlar arasında bilgi entegrasyonu, verilerin yorumlanmasını ve kişinin hayatının tüm yönlerini dikkate almayı amaçlayan daha hassas tedavi önerilerini sağlayan kişiselleştirilmiş bir değerlendirmeyle sonuçlanır.
platformunu sinir sistemlerinin2,3' ün nöropsikiyatrik ve nörolojik bozukluklarına uyarlamaya çalışırken birkaç zorluk vardır ve bu zorluklar son zamanlarda4' ü seslendirdi. Bunlar arasında elde edilen verilerdeki eşitsizlik, yani gözlem tarafından yönlendirilen klinik kalem ve kağıt yöntemlerinden ayrık puanlar ve sinir sistemleri çıkışından fiziksel olarak elde edilen sürekli Biyofizik veriler (örn. biyosensörler kullanılarak) vardır. Klinik puanların verileri, tek (teorik) olasılık dağıtım fonksiyonunu (PDF) zorlar tek boyutlu bir tüm statik modeli varsaymak eğilimindedir. Bu bir priori varsayımı uygun ampirik doğrulama olmadan verilere dayatılan, normatif veri elde edilmedi ve ilk etapta karakterize çünkü. Böyle, hiçbir uygun benzerlik-metrik tabanlı ölçütler insan sinir sistemlerinin nörootsel olgunlaşma durumları açıklayan, sağlıklı kişi yaş ve olasılık alanları bazı hızda bu parametre varyasyonları kayması dökme için kullanılan gibi. Normatif veri ve uygun benzerlik ölçümleri olmadan, dinamik olarak kişinin hayatı boyunca değiştirmek gibi tipik devletlerden kalkış ölçmek mümkün değildir. Ayrıca yaklaşan değişikliklerin duyusal sonuçlarını tahmin etmek mümkün değildir.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/59827/59827fig1.jpg"> Şekil 1: hassas tıp platformu: sinir sistemlerinin nörolojik ve nöropsikiyatrik bozukluklarına çevrilmiş kişiselleştirilmiş tıpta hedeflenen tedavi gelişimini sağlamak için davranışlar ve genomikler arasındaki boşluğu doldurma. Kişiselleştirilmiş hedeflenen tedavilerin geliştirilmesi için hassas tıp platformu, sinir sistemlerinin nörolojik ve nöropsikiyatrik bozukluklarını teşhis etmek ve tedavi etmek için çevrilebilir. Ancak, bilgi ağında, Davranış analizlerinin katmanında, yeni gelişen dijital sonuçları biyoofizik verilerden daha geleneksel klinik kriterlerle entegre etmek için bir paradigma değişimi gerekir. Bu tür entegrasyon için istatistiksel olarak ses yöntemleri ve yeni sezgisel görselleştirme araçları sağlamak için bir zorluk, klinisyenler, hastalar ve bakıcılar tarafından dijital sonuç önlemleri kullanımını teşvik ederken. Bu rakam, Amerikan bilim gelişimi Derneği 'nin izni ile Hawgood ve al.1 ' den değiştirildi. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/59827/59827fig1large.jpg" target="_blank">Bu figürün daha büyük bir versiyonunu görmek Için lütfen tıklayınız.</a>
Mevcut "büyük ortalamalar" yaklaşımı, kişinin veri içindeki Stokastik dalgalanmaları, yani insan doğal olarak yaş olarak tezahür eden sinyal değişkenliği, bozukluk ilerledikçe ve kişinin sinir sistemleri gibi gürültüyü düzeltir tedavi almak ve yanıt vermek. Normatif verilerin eksikliği (yani, sağlıklı nüfusun büyük çapraz Seksiyonel ve boyuna bölümlerini değerlendirmek) sağlıklı yaşlanmanın nörosinresal dinamiklerini anlamamıza engel olmaktadır. Bu nedenle, bu patolojinin sistematik olarak bireyin içinde tezahür etmeye başladığı gibi, belirli bir patoloji sonuçlarının daha genel olarak nasıl tahmin edildiğini bilmek bir zorluk haline gelir. Tahminsel yaklaşımlar, dejeneratif süreci yavaşlatan rejenerasyon tedaviler ve/veya nörokoruyucu tedaviler tasarlamak için önemlidir. Parkinson hastalığı patolojilerin iyi bir örnektir, bu nedenle hastalığın belirtileri diğer birçok ölçülebilir semptomdan önce görülür. Bugün görünür motor bozukluklarının, azalmış koku fonksiyonu5,6, konuşma deseninde değişiklikler, Hızlı göz hareketi (REM) uyku7ve diğer non-motor gibi daha az görünür duyusal sorunlar öncesinde olduğunu biliyoruz Enterik sinir sistemlerinin işleyişi ile ilgili belirtiler8. Bozukluk tezahür zaman, sistemde zaten yüksek dopaminerjik tükenmesi vardır; henüz non-motor belirtileri bazı görünür motor bozuklukları tahmin olabilir, hangi bozukluğu Şu anda öncelikli olarak değerlendirilir.
Mevcut analitik modelleri değiştirmek ve düzgün sinir sistemlerinin tüm seviyeleri arasında ampirik veri karakterize önemini göz önünde bulundurulması gereken bir ihtiyaç var, bu nedenle biorhythmic hareketleri tezahür ve dinamik zaman serisi şeklinde harnessed olabilir çok sayıda sensör ile ortak kayıtlı. Hareket verileri daha genel anlamda hareketleri ve yayın bozuklukları ile sınırlı olmamalıdır. Sinir sistemlerinin tüm Biorhythms dijital veri (olmayan hareket dalga formları dahil) biz önlemek veya hızlı nörodejenerasyon yavaşlatmak için ihtiyacımız olabilir tahmin potansiyeli sunuyoruz. Yine de, veri türlerinin repertuarını artırdığı için, şu anda bu tür verileri analiz etmek için kullanılmakta olan istatistiksel çıkarım ve yorumlama için parametrik doğrusal modellerin doğal olarak varsayımından kaçınmalısınız. Bu tür doğrusal modellerin yeterliliğinin, Stokastik vardiyalara ve dinamik değişikliklere bağlı sinir sistemi patolojilerinde araştırmamız gereken yüksek doğrusal olmayan sorunlar için değerlendirilmesinde kritik öneme sahip olacaktır. Geçerli varsayımda uyarılar-analiz boru hattı döngüler her iki veri türleri harnessed vardır: ayrık klinik skorlar ve bu sürekli dijital Biyofizik dalga formları var. Bağlantı kesilirken, her iki türdeki verilerin, dijital sonuçları klinik kriterlerle hizalamak ve hastalar tarafından ortaya çıkan dijital teknolojilerin kullanımını kolaylaştırmak için uygun şekilde entegrasyonunu sağlayan yeni çerçeveler tasarlamak önemli olacaktır. bakım verenler ve klinisyenler.
Bu zorlukların bazılarını aşmak için, son zamanlarda, nörolojik ve nöropsikiyatrik koşullar için hassas fenotiplemeyi sağlamak üzere Şekil 1 ' de PM platformuna adapte olduk3. Bu amaçla, bilişsel ve motor olayları arasındaki karmaşık ilişkileri tespit eden geleneksel klinik derecelendirme testleri ile birlikte davranış verilerini toplamak, analiz etmek ve yorumlamak için yeni bir yol tasarladık. Daha doğrusu, kalem ve kağıt yöntemlerini dijmetleştirdik. Bu yöntemlerden tek başına gelen veriler, çıplak gözle kaçan önemli bilgileri yakalamak için çok daha kaba. Ancak Biyofizik sensörlerden dijital verilerle birlikte kullanımı, klinisyenleri yakın gelecekte onları benimsemeye teşvik etmek için yeni gelişmekte olan dijital teknolojileri klinik kriterlerle bağlamak için yeni bir cadde sunar.
Burada, klinik değerlendirmeler çerçevesinde dijital verilerin kullanımını tanıtıyoruz. Yani, kişi klinik görevi gerçekleştiren gibi, örneğin, Montreal bilişsel değerlendirme (MoCA) testi bir saat çizim, sinir sistemleri tarafından Biorhythms çıkışı farklı işlevsel katmanlar arasında ortak kayıtlı. Bunlar arasında Elektroensefalografi (EEG), elektrokardiyografi (EKG veya EKG), vücuttan ses desenleri ve kinematik ve kişinin sayısallaştırılmış tablette saati çizmek için kullandığı el kaleminden kinematik çıkış bulunmaktadır. Ayrıca, kişi berabere olarak yüz video verileri toplamak, duygusal durumları öngörü analiz duyarlılık gerçekleştirmek için. Bu veriler daha sonra, bireyselleştirilmiş davranış analizi (SPıBA) için yeni bir istatistiksel platformun optik aracılığıyla analiz edilir ve bu tür testlerin temel alınan klinik kriterlerine göre yorumlanır. Daha spesifik olarak, ayrık puanlar, hastaların kohort-rütbesi için kullanılır ve bu şekilde, bu klinik kriterlere göre grup tabakalaşmak. Daha sonra, birden fazla parametrik boyuta kadar hastaların bir alt kümesini temelde ayıran dijital güdümlü Stokastik kriterler araştırmasında, böylece tanımlanan grupların sürekli Biyofizik verilerini inceleyebiliriz. Ayrıca, sürekli Biyofizik verileri kendi sağında inceleyerek, kohort içindeki her bir kişinin içsel dalgalanmalarına ve klinik kriterlerden kör olana göre, kohort içinde kendi kendine gelişen kümeleri arayabilir ve Bu tür kümeleri klinik kriterler tarafından bilgilendirilmiş alt türleri üzerinde harita hangi ölçüde ortaya.
Bu yaklaşım, Biyofizik dijital veri zenginliği içinde parametreleri tanımlamak için yeni bir yol sunuyor, en etkili alt türler arasında farklılıkları yakalamak ve Parkinson hastaları tabakalaşmak potansiyel olarak iyi adaylar olarak bu farklılıkları oluşturur hastalığı (PWP), yani, genel nüfus rastgele bir beraberlik boyunca. Bu yöntemin ilgisi iki kat daha fazladır. Biyolojik sensörler ve klinik kriterlerden farklı veri türlerini düzgün bir şekilde entegre ederken, tedavileri gerçekten kişiselleştirebiliriz; Yani, zaman serisi şeklinde sürekli dijital Biyofizik veri ve geleneksel testlerden ayrık klinik puanları.
Bu genel bir yaklaşım olmasına rağmen, sinir sistemlerinin tüm bozuklukları için uygulanabilir, biz PWP bağlamında çalışma çerçevesi ve bu tür performans sırasında sürekli dijital veri ortak kayıtlı hakkında istatistiksel çıkarımlar yapmak için yeni yollar sunuyoruz ayrı klinik Puanlama sistemi dikkate alınarak klinik testler. Bu nedenle, çalışma, klinik ayarlarda kullanılmak üzere dijital sonuçların klinik olarak yorumlanmasını sağlar. Son olarak, ev ve klinik ayarları hastalar, bakıcılar ve klinik personel tarafından kullanım kolaylığı için yeni uygulamalar gömmek için bu tür bireysel sonuçları görselleştirmek için yeni yollar tasarlamaya başlamak için öneriler sunuyoruz.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Enobio 32</td>
			<td>NE Neuroelectrics</td>
			<td>NE006WF</td>
			<td>wearable, wireless electrophysiology sensor system for the recording of EEG.</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Inking Pen</td>
			<td>Wacom</td>
			<td>KP1302</td>
			<td>tablet pen</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Intuos Pro</td>
			<td>Wacom</td>
			<td>PTH451</td>
			<td>pen tablet</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Lab Stream Layer System</td>
			<td>n/a</td>
			<td>n/a</td>
			<td>open source software to synchronize different devices</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Microphone</td>
			<td>Zaffiro</td>
			<td>B07BDFP6XC</td>
			<td>computer microphone</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MovAlyzeR</td>
			<td>Neuroscript</td>
			<td>Version 6.1.0.0.</td>
			<td>pen movement caption software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MTw Awinda wireless motion tracker</td>
			<td>Xsens</td>
			<td>MTw Awinda</td>
			<td>motion capture system</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>MVN Analyze</td>
			<td>Xsens</td>
			<td>Version 2019</td>
			<td>motion-tracking software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>NIC 2.0</td>
			<td>NE Neuroelectrics</td>
			<td>NE001SW2</td>
			<td>Neuroelectrics Instrument Controller (NIC) EEG streaming software</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>OpenPose</td>
			<td>n/a</td>
			<td>n/a</td>
			<td>open source machine learning software to extract facial information</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

dynamic digital biomarkers of motor and cognitive function in parkinson's disease

Parkinson hastalığı (PD) heterojen bir bozukluk olduğu için, Kişiselleştirilmiş tıp bakım optimize etmek için gerçekten gereklidir. Mevcut formunda, kağıt ve kalem belirtisi standart puanları-geleneksel olarak hastalık ilerlemesini izlemek için kullanılan önlemler çok kaba (ayrık) dikkate altında klinik fenomen taneciklik yakalamak için, muazzam belirti karşısında Çeşitlilik. Bu nedenle sensörler, arabalar ve mobil aygıtlar PD araştırmaları ve rutin bakımlarına giderek daha fazla dahil edilmiştir. Bu dijital önlemler, daha hassas, daha az standartlaştırılmış ve geleneksel önlemler daha yorumlanabilir veri verim, ve sonuç olarak, iki veri türü büyük ölçüde siloed kalır. Bu konuların her ikisi de alanın en hassas değerlendirme araçlarının geniş klinik uygulamasına engel sunar. Bu protokol her iki sorunu da giderir. Biliş ve motor kontrolünü ölçmek için geleneksel görevleri kullanarak, katılımcıyı test ediyoruz, Biyofizik sinyallerin birlikte kullanımlarına karşı sorunsuz bir şekilde kayıt yaptırırken. Daha sonra geleneksel kağıt ve kalem yöntemlerinden puanları sürekli olarak kayıt ettiğimiz dijital verilerle entegre ediyoruz. Yeni bir standart veri türü sunuyoruz ve farklı koşullar altında kişinin Stokastik imzalarında değişiklik dinamik izleme sağlayan bir istatistiksel platform Unifying, farklı fonksiyonel seviyeleri nörostör kontrol prob, değişen otonotik için gönüllü. Protokol ve standartlaştırılmış istatistiksel çerçeve, PD 'de doğrulanmış klinik ölçeklerine karşılık gelen fiziksel ve bilişsel fonksiyonların dinamik dijital biomarkerlerini sunar ve hassasiyetini önemli ölçüde iyileştirir.

Watch this Scientific Journal Video about Dynamic Digital Biomarkers of Motor and Cognitive Function in Parkinson's Disease at JoVE.com

Dynamic Digital Biomarkers of Motor and Cognitive Function in Parkinson's Disease

Parkinson hastalığında motor ve bilişsel fonksiyonun dinamik dijital Biomarkers

Bu protokol, Parkinson hastalığında biliş ve motor kontrolünü ölçmek için yaygın olarak kullanılan geleneksel klinik görevlerin bölümlerini dijitalleştirme imkanı sunar. Biyofizik ritimleri sinir sistemlerinin farklı fonksiyonel düzeylerinden, gönüllü, spontan, otomatik otonjik olarak değişen ortak kayıtlı iken klinik görevler dijilleştirilir.

As Parkinson&#8217;s disease (PD) is a heterogeneous disorder, personalized medicine is truly required to optimize care. In their current form, standard ...

Bu protokol, heterojen Parkinson hastalığını bilişsel ve motor şiddetine göre stratejioluşturmamıza yardımcı olabilir. Giyilebilir sensörler kullanarak, hekimler tarafından yaygın olarak kullanılan klinik görevleri dijitalleştirebiliriz. Sinir sistemlerinin farklı fonksiyonel düzeylerinde faaliyetleri birlikte kaydederek, Parkinson hastalığının dinamik dijital biyobelirteçlerini üretmek için biliş, hareket ve duygunun son derece bilgilendirici parametrelerini belirleriz.Bu çalışma, nörolojik hastalıkların imzalarını kişiselleştirilmiş bir şekilde karakterize etmek ve izlemek için birleştirici bir çerçeve sunarken, belirli bir tedavi veya tedavi alan bütün bir kohortun evrimi ile birlikte. Bu teknik, moleküllerden hücrelere, davranışlara kadar kendi kendine oluşturulan biyolojik faaliyetler tarafından üretilen istatistiksel değişkenliğin imzalarında yapılan değişiklikleri dinamik olarak izlemek için birleştirici istatistiksel bir platform sağlar. Birden çok yazılım akışı çok fazla bilgisayar belleği gerektirir, bu nedenle yüksek hesaplama kapasitesine sahip bilgisayarlar kullanmanızı tavsiye ederiz, aksi takdirde sistemler kayıt sırasında çökebilir.Beyni, vücudu ve kalbi kaydetmek için birden fazla cihaz kullanıyoruz, hepsi de aynı anda, doğal hareketler sırasında, bu yüzden video gibi dinamik bir ortam, bunu en iyi şekilde gösterir. Laboratuvarımdaki prosedürleri gösteren yüksek lisans öğrencileri Jihye Ryu ve Joseph Vero olacak. Katılımcıdan bilgilendirilmiş onaylar aldıktan sonra, hareket yakalama sisteminde vücut avatarının oluşturulmasına izin vermek için katılımcının vücut boyutlarını ölçün.Ardından, on yedi kablosuz hareket izleme sensörü ve hareket izleme yazılımı da dahil olmak üzere hareket yakalama sistemini ayarlayın. Sensörleri belirtildiği gibi tüm gövde parçalarına yerleştirin ve sensörleri engelsiz hareket için kayış bantlarıyla sabitle. Tüm sensörler yerleştirildiğinde, avatarı oluşturmak için katılımcının konumunu kalibre edin.EEG cihazını ve kayıt yazılımını kurmak için, otuz bir kanal sensörlerini kafa derisinin üzerine yerleştirin ve kayıt cihazını başın arkasına yerleştirin. Kalp sinyalini ölçmek için son kanal sensörünü bir konektöre takın ve sensörü katılımcının midesinin sol tarafına yerleştirin. Daha sonra, katılımcının sol kulağının arkasındaki referans kanal sensörlerine takın ve EEG kapağındaki sensörlere elektrot jeli yerleştirmek için bir şırınga kullanın.Değerlendirmeler sırasında katılımcının sesini yakalamak için katılımcının önüne bir mikrofon yerleştirin ve mikrofonu laboratuvar akışı katmanının çalışacağı bilgisayara bağlayın. Daha sonra, EEG, hareket, ses ve fare tıklamazaman damgaları akışlarını senkronize etmek için laboratuvar akışı katmanları sistemini kurmak için, laboratuvar kaydedici uygulamasını açın, fare ve ses yakalama kazan uygulaması için laboratuvar akış katmanı uygulamalarını açın ve bağlayın ve ardından şirket içinde yerleşik xsense senkronizasyon uygulaması açın. Laboratuvar kaydedici uygulamasının akış bölümünden kayıt tanın, akış öğelerinin tam listesini almak için Update'e basın ve AudioCaptureWin'EEG'MouseButtons', TrackerKinematics'in ses, EEG, fare tıklamaları ve hareket bilgilerini laboratuvar akışı katmanı sistemi üzerinden birbirine bağlamak için kutuları işaretleyin.Kalem tableti ve hareket analizi yazılımı da dahil olmak üzere kalem hareketini yakalamak için kaydı ayarlayın ve çizim tabletini ve tablet kalemini katılımcının önüne yerleştirin. Tableti hareket analizi yazılımının kaydedeceği bilgisayara bağlayın ve tablete bir parça beyaz kağıt bantlayın. Ardından, laboratuvar akışı katmanına, hareket yakalama yazılımına ve EEG kayıt yazılımına basın.Her görevin başında ve sonunda, görevi zaman damgalamak için hareket yakalama yazılımındaki zaman damgalama düğmesini tıklatın. Yedekleme olarak zaman damgalama düğmesini tıklattığınızda gerçek zamanı yazmayı unutmayın, böylece verilere daha sonra baktığınızda, görevi zaman damgalarından tanımlayabilirsiniz. Hemen Benson karmaşık bir figür kopyası için, katılımcıya kağıda Benson figürünü kopyalamasını ve tasarımı hatırlamasını emredin, çünkü daha sonra tasarımı bellekten yeniden çizmeleri istenecektir.İz oluşturma testinin A bölümü için, katılımcıya artan sırada numaralandırılan daireler arasında bir çizgi çizmesini öğretin. İz oluşturma testinin B bölümünü gerçekleştirmek için, sayılar ve harfler arasında dönüşümlü olarak, artan sırada sayılar veya harfler içeren daireler arasında bir çizgi çizmeyi öğretin. Saat çizimi görevi için, katılımcıya 1'den 12'ye kadar olan sayılarla analog bir saat çizmesini ve zamanı on üzerinden on ona ayarlamasını emredin.Gecikmiş bir Benson karmaşık figür kopyasını yürütmek için, katılımcıya Benson karmaşık figürünü boş bir kağıda bellekten çizmesini öğretin. İleri numaralar fan testi yapmak için katılımcıya deneycinin aynı sırada yüksek sesle okuduğu sayıları yinelemesini emredin. Geriye doğru sayılar fan testi için, katılımcıya deneycinin ters sırada yüksek sesle okuduğu sayıları yinelemesini emredin.Bir işaretleme görevi için, katılımcının önündeki bir hedefi işaret etmek ve dokunmak için konumlandırın ve katılımcıyı baskın el ile kendi kendine tempolu bir şekilde kırk kez hedefi işaret etmesini emret. Bir metronom işaret görevi için, katılımcıya, arka planda dakikada otuz beş vuruşta dövmek için bir metronom ayarlarken, hedefe kırk kez kendi kendine tempolu bir şekilde işaret etmesini söyleyin, ancak metronom ritmi hakkında hiçbir şey öğretin. Tempolu bir işaretleme görevi için, katılımcıya dakikada otuz beş vuruşta geçen metronom ritminin hızını takip ederek kırk kez hedefi işaret etmesini öğretin.Yürüme görevi yürütmek için, öncelikle katılımcıya odada beş dakika boyunca doğal olarak yürümesini emredin. Daha sonra, katılımcıya, metronomu arka planda dakikada on iki vuruşla yenmesi için ayarlarken odanın etrafında doğal bir şekilde yürümesini öğretin. Daha sonra katılımcıya, dakikada on iki vuruşla belirlenen metronom ritmine nefes alma hızını yaparken odanın etrafında doğal bir şekilde yürümesini öğretin.Bir yüz videosu için, öncelikle katılımcıya rahatça oturmasını ve katılımcının önüne kamera ayarlamasını emredin. Kontrol değerlendirmesi için, katılımcıya beş dakika boyunca herhangi bir uyarıcı olmadan bir alana bakmasını emredin. Gülümseme değerlendirmesi için katılımcıya beş dakika boyunca komik bir video izlemesini emredin.Çizim görevlerinin her birinde, bu temsili çalışmada hastalar kontrollerden ayrı olarak tabakalaşmış, Hareket Bozukluğu Derneği birleşik Parkinson hastalığı derecelendirme ölçeğiorta sırada puanlar göre motor değişkenlik bireysel stokastik imzaayırt. Bir aralıklı hedefe işaret bir görev volitional kontrol farklı düzeylerini değerlendirmek için gerçekleştirilir ve bu rakam bozukluğun katılımcı şiddeti arttıkça kitle yörünge merkezinin bozulmasını göstermektedir. Bu testkullanarak, Parkinson hastalığı olan her hasta alt tipini ayırt etmek ve hastanın stokhastik imzalarında temelden metronomla ilişkili işaret görevlerine kadar hem spontan hem de talimatsız ve kasıtlı ve talimatlı olguların işaretlerini izlemek mümkündür.Otomatik yürüyüş değerlendirmesinde, Hareket Bozuklukları Derneği tarafından orta sıralarda yer alan ve Orta Düzeyde Parkinson hastalığı derecelendirme puanları elde edilebildiği için, kontroller ve Parkinson hastalığı olan hastalar için kitle yörüngelerinin merkezi elde edilebilir. Yürüme görevinin stokakstik analizi daha sonra yapılabilir, hangi farklılasyonlar hastalar ve kontroller arasında yapılabilir, ve hastalığın farklı şiddeti olan hastalar arasında. Açık poz yazılımı, belirli bir görev sırasında yüzün en etkin olan alanlarını tespit etmek ve görevler sırasında duygular arasında alan geçişlerini tespit ederek duygusal içeriği araştırmak için kullanılabilir.EEG, manotometre hareketi ve EKG için dijital biyofiziksel sinyallerin, bilgisel teorik ölçümler ve ağ bağlantısı analizleri kullanılarak entegre edilmesi, hastalar ve kontroller ile farklı şiddetteki hastalar arasında ağ yoğunluğunu inceleyerek ayırt etmek mümkündür. Beynin sayısallaştırılmış verilerini kullanarak bir vücut sinyalleri kullanarak, biyosinyallerin farklı modları arasındaki etkileşimi karakterize etmek için çapraz korelasyon ve çapraz tutarlılık da dahil olmak üzere çeşitli analizler uygulayabiliriz. Laboratuvarımız bu yöntemleri ağrı gibi diğer nörolojik ve davranışsal bozuklukları karakterize etmek ve somutlaşmış biliş üzerinde çalışmak için genişletmiştir ve bunların hepsi farklı sorulara hitap etmiştir.

Research

JoVE Journal

Behavior

Assessment of Sensorimotor Function in Mouse Models of Parkinson's Disease

Parkinson Hastalığı Fare Modeller Duyusal Motor Fonksiyon Değerlendirilmesi

Sensitive and  reliable behavioral outcome measures are essential to the evaluation of  potential therapeutic treatments in preclinical trials for many  ...

Methods to Explore the Influence of Top-down Visual Processes on Motor Behavior

Motor Davranış Top-down Görsel Süreçlerin Etkisi keşfedin Yöntemleri

Kinesthetic awareness is important to successfully navigate the environment. When we interact with our daily surroundings, some aspects of movement are ...

Community-based Adapted Tango Dancing for Individuals with Parkinson's Disease and Older Adults

Parkinson Hastalığı ve Yaşlı Yetişkin Bireylerin için toplum temelli Uyarlanmış Tango Dans

Adapted tango dancing improves mobility and balance in older adults and additional populations with balance impairments. It is composed of very simple ...

Non-Invasive Electrical Brain Stimulation Montages for Modulation of Human Motor Function

İnsan Motor Fonksiyon Modülasyon Non-İnvaziv Elektrik beyin stimülasyonu Montajları

Non-invasive electrical brain stimulation (NEBS) is used to modulate brain function and behavior, both for research and clinical purposes. In particular, ...

The "Motor" in Implicit Motor Sequence Learning: A Foot-stepping Serial Reaction Time Task

"Motor" örtülü Motor sıralı öğrenme: ayak adım seri tepki zaman görev

This protocol describes a modified serial reaction time (SRT) task used to study implicit motor sequence learning. Unlike the classic SRT task that ...

A Novel Single Animal Motor Function Tracking System Using Simple, Readily Available Software

Basit, kolay ulaşılabilir yazılım kullanarak sistem izleme roman tek bir hayvan Motor işlevi

We have recently demonstrated that implanting intracortical microelectrodes in the motor corteces of rats&#160;results in immediate and lasting motor ...

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

Otomatik, Alzheimer hastalığının IntelliCage kullanarak, birden çok genetik modellerinde bilişsel işlevler için uzun vadeli davranış tahlil

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

A Networked Desktop Virtual Reality Setup for Decision Science and Navigation Experiments with Multiple Participants

Bir ağa bağlı Masaüstü sanal gerçeklik kurulum karar bilim ve birden fazla katılımcı ile gezinti deneyler için

Investigating the interactions among multiple participants is a challenge for researchers from various disciplines, including the decision sciences and ...

Virtual Reality Experiments with Physiological Measures

Fizyolojik önlemler ile sanal gerçeklik deneyler

Virtual reality (VR) experiments are increasingly employed because of their internal and external validity compared to real-world observation and ...

Behavioral Assessments of Spontaneous Locomotion in a Murine MPTP-induced Parkinson's Disease Model

Bir fare MPTP kaynaklı Parkinson hastalığı modelinde kendiliğinden hareket davranış değerlendirme

Parkinson&#8217;s disease (PD) is a common neurodegenerative disorder disease, causing the phenomenon of shaking, rigidity, slowness of movement and ...