Использование MazeSuite и функциональной ближней инфракрасной спектроскопии для изучения обучения в пространственной навигации

Цель данной презентации двояка. Во-первых, продемонстрировать процесс разработки экспериментального протокола и использование пакета May suite, а во-вторых, показать настройку и развертывание системы мониторинга активности мозга FNIR. Пакет May suite может быть использован для проектирования и редактирования адаптированных 3D-сред, а также для отслеживания поведенческих показателей участника.

Для демонстрации этих возможностей представлен подвыбор из исследования, иллюстрирующий одновременное использование пакета May и FNIR в одном эксперименте. Исследование включает оценку когнитивной активности дорсолатеральной префронтальной коры во время освоения и изучения компьютерных задач по махированию при блочном и рандомизированном порядке практики. FNIR представляет собой метод оптического мониторинга мозга, использующий ближний инфракрасный свет для отслеживания изменений гемодинамических реакций в коре.

Неинвазивный мониторинг церебральной гемодинамики и оксигенации был впервые продемонстрирован Jobossy и коллегами в 1977 году. Эта технология позволяет создавать портативные, безопасные, доступные, неинвазивные и минимально интрузивные системы мониторинга, которые могут быть использованы для измерения активности мозга в естественных условиях. В амбулаторных и полевых условиях ближний инфракрасный свет в диапазоне от 700 до 900 нанометров способен проникать в ткани на несколько сантиметров.

При попадании света в ткань он либо поглощается, либо рассеивается. Поглощение происходит за счет хромофоров — светопоглощающих молекул, таких как гемоглобин и вода; рассеивание происходит в структурах ткани, например, в клеточных мембранах и слоях. Типичная система для FNIR-измерений включает измерительный блок, состоящий из источников света и детекторов.

При активации источника света излучение воздействует на кожу головы, проникает сквозь нее и распространяется во всех направлениях в ткани, теряя интенсивность по мере продвижения; часть света возвращается к поверхности вследствие многократного последовательного рассеяния и регистрируется детектором. Фотоны, достигающие детектора, фактически проходят через объем в форме банана. Измерения на детекторе дают информацию об этом объеме между источником света и детектором. Пара, называемая OID, определяет глубину проникновения; иными словами, кривизна этого «банана» является функцией расстояния между источником света и детектором.

Именно поэтому геометрия датчиков fNIRS имеет ключевое значение при проектировании. В зависимости от типа измерений при выполнении когнитивных задач и области измерения в префронтальной коре, расстояние между оптодом-источником и оптодом-детектором обычно составляет от 2.5 см до 3 см. В данном исследовании мы использовали устройства fNIRS модели 1000.

Данная установка основана на разработках Чэнса и его коллег 1990-х годов и была далее усовершенствована в Лаборатории оптической визуализации мозга Университета Дрекселя. Этот прибор не использует волокна или световоды для сопряжения оптодов с кожей. Благодаря этому его проще настраивать, он более комфортен при длительных сеансах и менее подвержен влиянию артефактов движения.

Однако данный датчик разработан специально для регистрации активации коркового слоя дорсолатеральной префронтальной коры, расположенной под лбом, и не может быть использован в других областях головы из-за помех, создаваемых волосами. Подушка датчика fNIRS, использованная в исследовании, содержит четыре светоизлучающих диода, которые излучают некогерентный свет с длиной волны 730 nanometers и 850 nanometers. В устройстве имеется 10 фотодетекторов, и за счет последовательного включения светодиодов с использованием окружающих детекторов формируется 16 точек измерения.

При каждом сканировании производится забор проб из боксов. Это включает измерение интенсивности света на двух разных длинах волн, а также измерение темнового тока для учета фонового освещения; таким образом, для каждой точки измерения используется три канала, что в сумме дает 48 каналов, регистрируемых при сканировании. Сенсорная панель размещается на лбу испытуемого.

Один человек должен находиться слева от субъекта и сбоку. С правой стороны субъекта датчик следует разместить непосредственно над бровями, центрировав его по вертикали. Воображаемая вертикальная линия симметрии проходит через срединную линию лба, а затем через нос.

Центральная линия сенсорных пластырей совпадает с осевой линией лба и носа. После размещения сенсорного пластыря кабели отводятся в две стороны и соединяются на затылке. После фиксации кабеля зажимом крайне важно убедиться, что сенсорный пластырь плотно прилегает к коже и между оптодами и кожей нет выступов или зазоров.

Хорошим способом проверки правильности прилегания является легкое нажатие на сенсорную панель, чтобы определить, меняется ли положение при воздействии давления. Иногда поверх датчика fNIRS можно надеть повязку на голову, эластичный бинт или плотную ткань (например, теннисную повязку или бандану), чтобы обеспечить надежный контакт оптодов с кожей. После установки датчика следует проверить сигналы на всех каналах, запустив сбор данных. Сначала сенсорную панель необходимо подключить к блоку управления оборудованием fNIRS.

Устройство должно быть подключено к компьютеру с помощью USB-кабеля, и обе системы должны быть включены. Затем запустите программу Kobe Studio на компьютере, нажав на ярлык на левой панели, и перейдите по ссылке start current device. При правильности настроек в окне сообщений отобразится информация о запуске устройства, а на графиках появятся вновь полученные сигналы.

Уровни сигнала зависят от тока светодиода и настроек усиления. Хорошим эмпирическим правилом является поддержание этих параметров в диапазоне от 700 millivolts до 4, 000 millivolts. Кроме того, сигналы должны быть стабильными.

Слишком сильные колебания и всплески могут указывать на неправильное соединение датчиков или проблемы с кабелем или аппаратным обеспечением. В некоторых случаях один или два латеральных канала (1 и 2 слева, 15 и 16 справа) могут оказаться на волосах, из-за чего значения их сигнала будут слишком низкими. В этом случае можно продолжить работу и исключить данные каналы позже, на этапе анализа.

Возможно, вам потребуется скорректировать настройки для каждого испытуемого, так как могут наблюдаться значительные индивидуальные различия, обусловленные разными оптическими свойствами кожи. Чтобы изменить настройки устройства, сначала нажмите «stop current device», затем выберите «device properties» в левой панели.

Перейдите на вкладку настроек сбора данных в диалоговом окне. Если вы хотите сначала увеличить значения сигнала, увеличьте значение тока светодиодов. Увеличение значения тока светодиодов приведет к тому, что светодиоды будут светить ярче.

Если вы хотите сначала снизить уровни сигнала, уменьшите коэффициент усиления. Начальное значение усиления применяется ко всем вокселям. После установки значений нажмите кнопку сохранения, а затем кнопку запуска.

При запуске сбора данных с недавно установленными параметрами часто бывает полезно использовать маркеры для идентификации определенных событий во время экспериментов. Существует два типа маркеров: ручные и автоматические. Ручные маркеры создаются нажатием кнопок в главном окне K; они снабжаются временной меткой и сохраняются вместе с данными FNIR.

Автоматические маркеры поступают с внешнего устройства или из программного обеспечения компьютера для получения маркеров во время остановки устройства. Перейдите в настройки устройства, расположенные в левой панели, и во вкладке настроек синхронизации установите флажок «прослушивание маркеров» (listen for markers). В качестве метода передачи маркеров рекомендуется использовать последовательный порт.

Убедитесь, что номер последовательного порта соответствует номеру действующего порта на компьютере. После этого через программное обеспечение для стимуляции, такое как ePrime или May Suite, можно отправлять маркеры с определенными значениями, которые будут получены с временными метками и сохранены на данном компьютере вместе с данными FNIR. Необработанные сигналы FNIR представляют собой временные ряды, отражающие интенсивность света.

Шум в данных можно удалить до или после преобразования необработанных значений интенсивности света в значения оксигенации. Из необработанных данных fNIRS необходимо исключить физиологически нерелевантную информацию, такую как дыхание, пульсация сердца и шум оборудования. Компонент, связанный с частотой сердечных сокращений, обычно имеет пик около 0,5 hertz или выше, а дыхание находится в диапазоне от 0,2 hertz до 0,4 hertz; эти параметры учитываются для устранения данных физиологических артефактов.

Используются фильтры с конечной импульсной характеристикой и линейно-фазовые фильтры нижних частот. Сигналы также могут быть искажены артефактами движения. Когда источники света и/или детекторы датчика FNIR смещаются со своего первоначального места крепления или теряют контакт с кожей из-за движения головы, в измерениях FNIR могут возникать неожиданные резкие всплески или пики.

Кроме того, если связь источника света с кожей нарушается, детектор может регистрировать либо очень низкие значения, так как свет перестает поступать в его сторону, либо экстремально высокую интенсивность и кратковременное насыщение из-за света, отраженного от поверхности кожи. Аналогичные эффекты насыщения могут возникнуть, если детектор отсоединится и потеряет контакт с кожей. Движения головы, приводящие к проникновению окружающего света, также могут вызвать изменения давления, прикладываемого к сенсорной панели, источникам света или детекторам.

Эти изменения могут привести к тому, что в ткань будет проникать больше фотонов, тем самым временно изменяя интенсивность детектируемого света. Помимо простого визуального анализа данных на наличие возможных артефактов движения, существует все больше алгоритмов обнаружения и удаления артефактов движения, позволяющих автоматизировать этот процесс и исключить субъективность. Алгоритмы удаления артефактов, описанные в литературе, варьируются от простых фильтров низких частот и VAM-фильтров до вейвлет-анализа, анализа независимых или главных компонентов, а также оптимальной фильтрации, такой как адаптивные фильтры Винера и Коумана. Системы с непрерывным излучением. Необработанные сигналы FNIR преобразуются в относительные изменения оксигенации с использованием модифицированного закона Бугера — Ламберта — Бера.

Оптическая плотность на определенной входной длине волны представляет собой логарифмическое отношение интенсивности падающего света к интенсивности прошедшего света. OD также связана с концентрацией и коэффициентом поглощения хромофора, скорректированным расстоянием от источника света до детектора, а также с постоянным коэффициентом затухания при одинаковой интенсивности падающего света в два разных момента времени. Разность OD может быть выражена исключительно через значения интенсивности детектированного света. Обычно выбирают две длины волн: одну в диапазоне от 700 до 900 нанометров, где поглощение оксигемоглобина и дезоксигемоглобина преобладает по сравнению с другими хромофорами тканей, и две — одну ниже и одну выше изобестической точки, которая составляет примерно 805 нанометров, где спектры поглощения дезокси- и оксигемоглобина пересекаются.

Данное уравнение можно использовать для расчета концентраций, если определитель матрицы два на два отличен от нуля. После вычисления относительных изменений значений оксигенированного и дезоксигенированного гемоглобина следующим шагом является извлечение признаков, в зависимости от используемого экспериментального протокола и когнитивной задачи.

Извлечение признаков чаще всего используется для сокращения объема данных и проведения сравнений между различными когнитивными задачами, группами испытуемых и анатомическими областями с помощью статистического анализа. Обычно используемые признаки включают максимальное, минимальное, среднее или медианное значение оксигенированного и дезоксигенированного гемоглобина, а также время реакции, которое представляет собой время, прошедшее до достижения минимума или максимума. Эти признаки могут быть извлечены из вызванного гемодинамического ответа на определенный когнитивный стимул, полученного с использованием парадигм одиночных предъявлений, либо из эпохи или блока данных, соответствующих определенным условиям, реализованным с помощью блоков предъявлений и соответствующих парадигм.

Комплект состоит из трех компонентов, каждый из которых предназначен для определенного этапа эксперимента: проектирования, проведения опыта и анализа. Maze Maker позволяет пользователю легко создавать 3D-среду для каждого этапа экспериментального протокола.

Простые среды можно создать за несколько мгновений. Сначала определите площадь пола, а затем с помощью инструмента «стена» обозначьте границы лабиринта. В завершение установите начальную позицию субъекта и зону выхода.

После сохранения можно воспользоваться инструментом быстрого запуска для немедленной проверки среды. Для соответствия требованиям конкретного плана эксперимента можно создавать более сложные среды. Среды можно настраивать, добавляя интерактивные объекты, управление освещением и текстурирование.

С помощью Maze List Builder можно создавать и сохранять Mel-файлы, которые объединяют определенные комбинации лабиринтов и пользовательских сообщений для использования в качестве экспериментальных процедур. Функциональные возможности Masis позволяют реализовать конкретные уровни дизайна эксперимента, которые могут быть организованы в виде раскадровки с возрастающей или рандомизированной сложностью, либо с разделением на контрольные и экспериментальные уровни. Отдельные пробы эксперимента проводятся с использованием программы Maze Walker.

Изменение настроек в Maze Walker позволяет пользователям более точно определить условия эксперимента. Управление может быть перенастроено для приема входных данных с различных устройств, включая клавиатуру, мышь и джойстик. Внешние устройства могут поддерживать двустороннюю связь с Maze Walker, собирая информацию или инициируя изменения в окружающей среде.

Связь с устройством может осуществляться через T-C-P-I-P или последовательный кабель; устройство может взаимодействовать с широким спектром оборудования, включая E-E-G-F-M-R-I и FNIR. Во время сеансов система mais Walker регистрирует перемещения субъекта, а также любые события, произошедшие в ходе сеанса. С помощью программы Maze Analyzer можно отображать файлы MACE с записанным путем пользователя для последующего анализа.

Для облегчения анализа можно накладывать друг на друга различные траектории, а также рассчитывать статистическую информацию по разным сериям испытаний. Кроме того, собранные данные можно экспортировать в Excel или MATLAB для дальнейшей обработки. Наш когнитивный репертуар включает широкий спектр функций и способностей, которые можно задействовать с помощью различных заданий, включая виртуальную пространственную навигацию и лабиринты; паттерны активации коры головного мозга в лобной доле меняются от начального выполнения новой задачи до этапа после практики и в период закрепления навыка.

Используя FNIR и фокусируясь на префронтальной коре, мы опираемся на функции ПФК, в частности на исполнительные функции, регуляцию когнитивных функций в действии, задействование ПФК при решении задач и использование структур высшего порядка при удержании нескольких элементов в рабочей памяти. Организация практики при изучении нескольких схожих задач представляет собой феномен обучения, называемый эффектом контекстной интерференции. Эффекты контекстной интерференции проявляются, когда люди осваивают несколько задач по различным графикам практики.

Высокий уровень контекстуальной интерференции создается в тех случаях, когда задачи для изучения предъявляются в несеквенциальном, непредсказуемом порядке. Низкий уровень контекстуальной интерференции при блочном обучении создается, когда задачи для изучения предъявляются в предсказуемом порядке. Каждый участник выполнил 315 проб в процессе освоения навыка, по 105 проб для каждого из трех лабиринтов в течение трех дней: понедельника, среды и пятницы.

В следующий понедельник, через 72 часа после этапа обучения, в случайном порядке было проведено 30 проб на удержание и 20 проб на перенос. Активность PFC контролировалась на всех этапах для 16 опто-зон. С помощью FNIR измерялись относительные изменения среднего содержания оксигенированного гемоглобина, а также поведенческие показатели общего времени, длины пути и средней скорости прохождения лабиринтов.

Результаты поведенческого анализа показывают, что при обоих порядках практики наблюдается тенденция к монотонному снижению времени прохождения лабиринта (общего времени, необходимого для завершения прохождения), что свидетельствует о том, что по мере практики участники проходили лабиринт за более короткие промежутки времени; это является ожидаемым результатом для поведенческих оценок обучения. Кроме того, скорость прохождения лабиринта (средняя скорость, с которой участники перемещаются по лабиринту) увеличивается по мере практики. Опять же, улучшение поведенческих показателей с течением времени в данных результатах рассматривается как признак обучения.

Представлено боковое сравнение случайной и блочной практики для каждого задания на перенос в рамках более легкого задания. В лабиринте четыре блочная практика оказалась эффективнее случайной. Однако в более сложном задании на перенос, лабиринте пять, случайная практика превзошла блочную.

Изменения концентрации гемоглобина во время тренировочных проб указывают на то, что блочный порядок требовал более высокой активации мозга по сравнению со случайным порядком. Кроме того, при сравнении внутри одного тренировочного порядка для блочного обучения, новая задача, как в фазе переноса, требовала более высокой активации мозга. Учитывая, что порядок тренировки был иным для уже изученных задач.

Для участников, изучавших задачу в блоковом порядке, такой стратифицированный рандомизированный порядок практики мог оказаться достаточно новым, чтобы потребовать дополнительных усилий и когнитивных ресурсов для выполнения задания. Более того, при рандомизированном порядке практики уровень нейронной активации в фазе переноса был не выше, чем в фазе удержания. В заключение, данное поисковое исследование продемонстрировало возможность использования программного комплекса May и fNIRS для изучения нейроповеденческих аспектов обучения пространственной навигации.

May Suite позволяет проектировать и применять простые 3D-среды с помощью удобного графического интерфейса, а также автоматически регистрирует поведенческие показатели для внутрисубъектного или межсубъектного сравнения. fNIRS представляет собой портативный, безопасный и неинвазивный инструмент мониторинга мозга, который используется в клинических лабораториях и естественных условиях для изучения активации мозга. Надеемся, что эта презентация помогла в разъяснении принципов работы данных инструментов.

Желаем удачи в проведении ваших экспериментов.