Набор инструментов нейрофизиологических биомаркеров ( NBT ) - это набор инструментов MATLAB с открытым исходным кодом для вычисления и интеграции нейрофизиологических биомаркеров (например, биомаркеров на основе записей ЭЭГ или МЭГ ). [1] Набор инструментов NBT до сих пор использовался в семи рецензируемых исследовательских статьях и имеет широкую пользовательскую базу, насчитывающую более 1000 пользователей. [2]Набор инструментов NBT предоставляет уникальные возможности для анализа записей ЭЭГ или МЭГ в состоянии покоя. NBT предлагает конвейер от хранения данных до статистики, включая отклонение артефактов, визуализацию сигналов, вычисление биомаркеров, статистическое тестирование и создание базы данных биомаркеров. NBT позволяет легко внедрять новые биомаркеры и включает в себя онлайн-вики (NBTwiki [3] ), цель которой - облегчить сотрудничество между пользователями NBT, включая обширную помощь и учебные пособия. Стандартизированный способ хранения и анализа данных, который предлагает NBT, позволяет различным исследовательским проектам объединять, сравнивать или делиться своими данными и алгоритмами биомаркеров. [4]
Первый выпуск | 18 апреля 2012 г. |
---|---|
Написано в | Matlab |
Операционная система | Все ОС, поддерживаемые Matlab |
Доступно в | английский |
Тип | Статистическое программное обеспечение |
Лицензия | GPL v3.0 |
Веб-сайт | www |
Функции
Нейрональные колебания генерируются во многих пространственных и временных масштабах нейрональной организации и, как считается, обеспечивают механизм сетевого уровня для координации пространственно-временной пиковой активности. Для адекватного понимания количественных изменений нейрофизиологических сигналов, таких как электроэнцефалография (ЭЭГ) или магнитоэнцефалография (МЭГ), как следствие болезни, экспериментальных манипуляций или генетической изменчивости, необходимо применять несколько алгоритмов биомаркеров.
Цель набора инструментов NBT - облегчить исследование биомаркеров на всех уровнях. От получения необработанных данных, их очистки, расчета биомаркеров до выполнения расширенной статистики.
Набор инструментов NBT включает биомаркеры, такие как:
- Стандартные спектральные биомаркеры
- Значение блокировки фазы
- Анализ колебаний без тренда [4]
В наборе инструментов есть стандартный шаблон того, как должны быть реализованы биомаркеры, что позволяет относительно легко внедрить новые биомаркеры. Первоначально набор инструментов был нацелен на биомаркеры, основанные на сигналах ЭЭГ или МЭГ, однако в последнее время набор инструментов переместился в сторону поддержки практически любого типа данных биомаркеров.
Данные биомаркеров и связанная с ними метаинформация хранятся в базе данных на основе Matlab; база данных элементов НБТ.
Набор инструментов NBT работает как плагин к набору инструментов Matlab с открытым исходным кодом EEGLAB.
Коммерческий анализ ЭЭГ, в основном предназначенный для крупных клинических исследований или клинических испытаний, предоставляется NBT Analytics как услуга для инструментария NBT .
История
Разработка набора инструментов NBT была начата в 2008 году Симоном-Шломо Пойлом и Клаусом Линкенкаер-Хансеном из Университета Амстердама, Нидерланды. Позже к команде разработчиков присоединились Рик Янсен, Ричард Хардстон, Соня Симпрага и Джузеппина Скьявоне. Набор инструментов также получил вклад от многих других людей.
Набор инструментов и связанный с ним учебный веб-сайт служили основной частью курсов в Амстердамском университете VU; такие как курс нейрофизиологии человека (в среднем 100 студентов в год) и продвинутый курс нейрофизиологии человека.
18. Апрель 2012 г. был выпущен первый общедоступный выпуск набора инструментов (релиз-кандидат R1). Набор инструментов был загружен более 1200 раз (март 2014 г.). [5] Самая последняя общедоступная версия набора инструментов NBT - 5.0.2-alpha (выпущена 13 ноября 2014 г.). [6]
Научные публикации с использованием инструментария НБТ
- Poil et al., Зависимые от возраста электроэнцефалографические изменения при синдроме дефицита внимания / гиперактивности (СДВГ), Клиническая нейрофизиология, 2014 г. [7]
- Poil et al., Интегративные биомаркеры ЭЭГ предсказывают прогрессирование болезни Альцгеймера на стадии MCI, Frontiers in Aging Neuroscience, 2013 [8]
- Диаз и др., Амстердамский опросник состояния покоя выявляет множественные фенотипы когнитивных способностей состояния покоя, Frontiers in Human Neuroscience, 2013 [9]
- О'Горман и др., Связь между церебральной перфузией в покое и ЭЭГ, Топография мозга, 2012 [10]
- Hardstone et al., Анализ колебаний без тренда: безмасштабный взгляд на нейронные колебания, Frontiers in Fractal Physiology, 2012 [4]
Смотрите также
Другие инструменты с открытым исходным кодом для анализа записей М / ЭЭГ:
- EEGLAB
- Экскурсия
Рекомендации
- ^ POIL, Симон-Шломо (2013). Нейрофизиологические биомаркеры когнитивного спада: от критичности к инструментарию . VU University Amsterdam. ЛВП : 1871/39640 . ISBN 978-90-5335-632-6.
- ^ Поил, Симон-Шломо. «Более 1000 пользователей НБТ» . Дата обращения 14 мая 2015 .
- ^ «NBTwiki.net» . NBTwiki.net. Июль 2012 . Проверено 21 июля 2013 .
- ^ а б в Хардстоун, Ричард; Поил, Симон-Шломо; Скьявоне, Джузеппина; Янсен, Рик; Никулин, Вадим В .; Mansvelder, Huibert D .; Линкенкаер-Хансен, Клаус (1 января 2012 г.). «Анализ колебаний без тренда: безмасштабный взгляд на колебания нейронов» . Границы физиологии . 3 : 450. DOI : 10,3389 / fphys.2012.00450 . PMC 3510427 . PMID 23226132 .
- ^ Поил, Симон-Шломо. «Год выпуска релиза NBT» . poil.dk . Проверено 22 июля 2013 года .
- ^ Поил, Симон-Шломо (13 ноября 2014 г.). «НБТ релиз 5.0.2-альфа» . Проверено 13 ноября 2014 .
- ^ Poil, S.-S .; Bollmann, S .; Ghisleni, C .; О'Горман, Р.Л .; Klaver, P .; Ball, J .; Eich-Höchli, D .; Brandeis, D .; Михельс, Л. (февраль 2014 г.). «Возрастные электроэнцефалографические изменения при синдроме дефицита внимания / гиперактивности (СДВГ)». Клиническая нейрофизиология . 125 (8): 1626–1638. DOI : 10.1016 / j.clinph.2013.12.118 . PMID 24582383 . S2CID 2207752 .
- ^ Поил, Симон-Шломо; де Хаан, Виллем; van der Flier, Wiesje M .; Mansvelder, Huibert D .; Шелтенс, Филипп; Линкенкаер-Хансен, Клаус (3 октября 2013 г.). «Интегративные биомаркеры ЭЭГ предсказывают прогрессирование болезни Альцгеймера на стадии MCI» . Frontiers in Aging Neuroscience . 5 : 58. DOI : 10,3389 / fnagi.2013.00058 . PMC 3789214 . PMID 24106478 .
- ^ Диас, Б. Александер; Ван дер Слуис, Софи; Моенс, Сара; Benjamins, Jeroen S .; Миглиорати, Филиппо; Стофферс, Дидерик; Ден Брабер, Анук; Поил, Симон-Шломо; Хардстоун, Ричард; Вант Энт, Деннис; Boomsma, Dorret I .; Де Геус, Эко; Mansvelder, Huibert D .; Ван Сомерен, Eus JW; Линкенкаер-Хансен, Клаус (1 января 2013 г.). «Амстердамский опросник состояния покоя выявляет множественные фенотипы познания в состоянии покоя» . Границы неврологии человека . 7 : 446. DOI : 10,3389 / fnhum.2013.00446 . PMC 3737475 . PMID 23964225 .
- ^ О'Горман, Р.Л .; Поил, СС; Брандейс, Д; Klaver, P; Bollmann, S; Ghisleni, C; Lüchinger, R; Мартин, Э; Шанкаранараянан, А; Олсоп, округ Колумбия; Михельс, Л. (июль 2013 г.). «Связь между церебральной перфузией в покое и ЭЭГ» (PDF) . Топография мозга . 26 (3): 442–57. DOI : 10.1007 / s10548-012-0265-7 . ЛВП : 20.500.11850 / 71767 . PMID 23160910 . S2CID 9344965 .