Auditorische Hirnstammreaktionen werden routinemäßig gesammelt, um Hörschwellen zu bestimmen. Die ABR-Wellenform enthält zusätzliche Informationen zur Hirnstammaktivität, aber bisher mussten viele Forscher diese manuell analysieren. R-Skripte arbeiten mit R-Software im RStudio-Framework zusammen, um die ABR-Wellenformanalyse halb zu automatisieren.
Sie sind kostenlos und einfach zu bedienen. Wir hoffen, dass die Routineanalyse der ABR-Wellenform es späteren Studien ermöglichen wird, die Relevanz dieser präkognitiven auditiven Verarbeitung für die Diagnose zu beurteilen. Exportieren Sie zunächst die auditive Hirnstammreaktion oder ABR-Aufzeichnung als ASCII-Datei.
Öffnen Sie für IHS das Computerprogramm, laden Sie die gewünschte Datei und zeigen Sie die gewünschten Wellenformen auf einer Seite an. Wählen Sie auf der Registerkarte Daten die Option Seite als ASCII speichern aus, um eine txt-Datei zu erhalten. Nachdem Sie die Datendatei entsprechend mit einer ID benannt haben, zeichnen Sie die ID und die Betreffinformationen in einer Metadatendatei mit dem Namen info auf.
csv, wobei sichergestellt wird, dass keine Informationen wie Genotyp, Geschlecht, Alter oder Behandlung in die ID aufgenommen werden.Wiederholen Sie die Schritte mit allen zu analysierenden Dateien als separate ID-Dateien und erhalten Sie die Metadaten. Laden Sie die Programme R und RStudio von den jeweiligen Websites herunter und installieren Sie sie. Installieren Sie dann die erforderlichen Bibliotheken tidyverse, Shiny, Plotly und Zoo mit den erforderlichen Befehlen im Befehlsfenster von RStudio.
Laden Sie als Nächstes die Skriptfindpeaks herunter. R und see_trace_click. r aus dem White Lab GitHub sowie die zugehörige Dateizeit.csv.
Erstellen Sie einen neuen Ordner mit dem Namen Testordner, um alle ASCII-Dateien (info) abzulegen. CSV und Zeit.csv. Erstellen Sie im Testordner einen Unterordner mit dem Namen ASCII-Ordner, und platzieren Sie die ASCII-Dateien.
Öffnen Sie die Findpeaks. r-Skript in RStudio, indem Sie mit der rechten Maustaste auf die Registerkarte für das Skript in der Symbolleiste klicken, um das festgelegte Arbeitsverzeichnis auszuwählen und auf Testordner festzulegen. Klicken Sie im Skriptfenster oben rechts in der Symbolleiste auf Quelle, um das Programm zu laden.
Verwenden Sie dann im Befehlsfenster die Befehle, um die Wellenformen im Einzel- und Stapelverarbeitungsmodus zu analysieren. Laden Sie die Wellenformdaten für die jeweilige Person mit dem Befehl. Als nächstes im geöffneten Fenster von see_trace_click.
r-Skript in RStudio, klicken Sie in der Kopfzeile auf die Schaltfläche App ausführen und warten Sie, bis ein neues interaktives Fenster angezeigt wird. Geben Sie im Feld oben links den Schallpegel für die Wellenform ein, die überarbeitet werden muss, und suchen Sie nach der im Fenster angezeigten Wellenform. Bewegen Sie den Cursor um die Wellenform, um die Latenz und Amplitude an einem beliebigen Punkt anzuzeigen.
Um die Latenz- und Amplitudendaten aufzuzeichnen, klicken Sie auf die richtige Spitze und kopieren Sie die Daten und fügen Sie sie in die CSV-Datei ein. Wiederholen Sie den Vorgang, um die Daten für den Trog nach einem sofortigen Peak aufzuzeichnen, und berechnen Sie die Amplitudenmessung, indem Sie die Trogamplitude von der Spitzenamplitude in der Tabellenzelle subtrahieren. Übertragen Sie die verifizierte.
CSV-Dateien in einen neuen Unterordner mit dem Namen Peak Data im Testordner, um die Daten anzufügen. Kombinieren Sie als Nächstes die Metadaten, indem Sie den Befehl ausführen. Um statistische Analysen der kompilierten Daten durchzuführen, verwenden Sie einen Normalitätstest wie den Shapiro-Wilk-Test, um die Verteilung der Daten durch Ausführen der Funktion zu bewerten.
Wenn der Shapiro-Wilk-Test nicht signifikant ist, bedeutet dies, dass der Datensatz eine Normalverteilung aufweist. Bewerten Sie daher die Daten mit einem parametrischen Test wie ANOVA, indem Sie die Funktion ausführen. Wenn der Shapiro-Wilk-Test kleiner als P gleich 0,05 ist, verwenden Sie den Kruskal-Wallis-Rangsummentest oder ein anderes geeignetes nichtparametrisches Maß.
Zeigen Sie abschließend die durchschnittlichen Wellenformen an, indem Sie den Befehl ausführen. In der Wellenformantwort von 75 Dezibel Klickreiz für eine junge F1-Maus wurden die Spitzen und Täler automatisch mit findpeaks.r identifiziert. Die Wellenformen zwischen 5 und 75 Dezibel erhalten aus den manuell identifizierten Peaks und Findpeaks.
r verglichen wurden. Die Mittelwerte werden als schwere Linien dargestellt, wobei der schattierte Bereich eine Standardabweichung darstellt und die Ergebnisse durch Suchspitzen erhalten werden. r korreliert stark mit den manuellen Ergebnissen.
Wenn Sie dieses Verfahren versuchen, denken Sie daran, das Arbeitsverzeichnis festzulegen, da dies sehr wichtig ist. Das R-Skript bezeichnet Spitzen und Täler basierend auf den Latenzfenstern für die mit der Uhrzeit implementierte Maus-ABR. csv-Datei.
Dies kann von Benutzern modifiziert werden, um andere EEG-Wellenformen zu quantifizieren.
