Exploring Cognitive Functions in Babies, Kinder & Erwachsene mit Nahinfrarot-Spektroskopie
Summary
Hier beschreiben wir eine Datenerhebung und Datenanalyse-Verfahren für die funktionelle Nahinfrarot-Spektroskopie (fNIRS), eine neue, nicht-invasive Bildgebung des Gehirns System in den kognitiven Neurowissenschaften, insbesondere in das Studium Kind die Entwicklung des Gehirns. Diese Methode bietet einen universellen Standard für die Datenerfassung und Analyse entscheidend für die Interpretation der Daten und der wissenschaftlichen Entdeckung.
Abstract
Eine Explosion der funktionalen Near Infrared Spectroscopy (fNIRS) Studien, die kortikale Aktivierung in Bezug auf höhere kognitive Prozesse, wie Sprache 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10, Speicher 11, 12 und Aufmerksamkeit ist im Gange weltweit mit Erwachsenen, Kindern und Säuglingen 3,4,13,14,15,16,17,18,19 mit typischen und atypischen Erkenntnis 20,21,22. Die zeitgenössische Herausforderung mit fNIRS für kognitive Neurowissenschaften ist die systematische Analyse von Daten, so dass sie universell interpretierbar sind 23,24,25,26 und kann somit wichtige wissenschaftliche Fragen über die funktionelle Organisation und neuronalen Systemen zugrunde liegenden menschlichen höheren Erkenntnis voraus zu erreichen.
Bestehende Neuroimaging Technologien haben entweder weniger robust zeitlicher und räumlicher Auflösung. Evozierten Potenziale und Magneto Enzephalographie (ERP-und MEG) haben hervorragende zeitliche Auflösung, während Positronen-Emissions-Tomographie und funktionelle Magnetresonanz-Tomographie (PET und fMRI) eine bessere räumliche Auflösung haben. Die Verwendung von nicht-ionisierender Wellenlängen des Lichts im nahen Infrarot-Bereich (700-1000 nm), wo Oxy-Hämoglobin bevorzugt von 680 nm und deoxy-Hämoglobin absorbiert wird, wird vorzugsweise durch 830 nm (z. B. in der Tat, die sehr Wellenlängen in hardwired absorbiert die fNIRS Hitachi ETG-400-System dargestellt), ist fNIRS gut für Untersuchungen der höheren Erkenntnis geeignet, weil es sowohl gute zeitliche Auflösung (~ 5s) ohne Verwendung von Strahlung und gute räumliche Auflösung (~ 4 cm Tiefe) und nicht von den Teilnehmern in einem geschlossenen Struktur 27,28 sein. Die Teilnehmer kortikale Aktivität kann beurteilt, während bequem in einem gewöhnlichen Stuhl (Erwachsene, Kinder) sitzen oder sogar in mom s Runde (Kleinkinder) sitzen. Bemerkenswert ist, dass NIRS einzigartige tragbare (von der Größe eines Desktop-Computer), nahezu geräuschlos und kann ein Teilnehmer subtile Bewegung zu tolerieren. Dies ist besonders hervorragend für die neuronale Studium der menschlichen Sprache, die notwendigerweise als eine der wichtigsten Komponenten der Bewegung des Mundes beim Sprechen Produktion oder die Hände in Gebärdensprache.
Die Art und Weise, in der die hämodynamische Antwort ist lokalisiert ist durch eine Reihe von Laser-Emitter und-Detektoren. Strahler emittieren ein bekannter Intensität der nicht-ionisierenden Licht, während Detektoren die Menge zurück reflektiert von der kortikalen Oberfläche zu erkennen. Je näher die Optoden, desto größer ist die räumliche Auflösung, während die weiter auseinander die Optoden, desto größer ist die Eindringtiefe. Für die fNIRS Hitachi ETG-4000-System die optimale Penetration / Auflösung der Optode Array ist 2cm gesetzt.
Unser Ziel ist es, unsere Methode der Erfassung und Analyse von Daten fNIRS, um die Standardisierung auf dem Gebiet und ermöglichen verschiedene fNIRS Labors weltweit einen gemeinsamen Hintergrund haben zu demonstrieren.
Protocol
Discussion
In dieser Studie haben wir gezeigt, die Verwendung eines neuartigen, nicht-invasive Bildgebung des Gehirns fNIRS Technologie für die menschliche Hirnfunktion in Bezug auf die menschliche Kognition und Wahrnehmung zu untersuchen. fNIRS Bildgebung des Gehirns darstellen kann die Zukunft der nicht-invasiven bildgebenden Verfahren, insbesondere bei Säuglingen und Kindern Populationen, dass eines Tages werden weit verbreitet in Forschungslabors kann, Arztpraxen und in den Schulsystemen ermöglicht Klinikern zu grundlegende…
Offenlegungen
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
Diese Arbeit wurde durch Stipendien an LAP (PI) unterstützt:
National Institutes of Health R21 HD50558, ausgezeichnet 2005-07; Nationalpark
Institutes of Health R01 HD045822, ausgezeichnet 2004-09; Dana Foundation Grant,
ausgezeichnet 2004-06; Canadian Foundation for Innovation ("CFI" grant), ausgezeichnet
2008-2012; Die Ontario Research Fund Grant, ausgezeichnet 2008-2012.
Materials
| Material Name | Typ | Company | Catalogue Number | Comment |
|---|---|---|---|---|
| ETG-4000 | Hitachi | |||
| Matlab | The Mathworks | Psychology toolbox |
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