Полуавтоматизированный анализ пиковой амплитуды и латентности для сигналов слухового ответа ствола мозга с использованием R

Слуховые реакции ствола мозга обычно собираются для определения пороговых значений слуха. Форма сигнала ABR содержит дополнительную информацию об активности ствола мозга, но ранее многим исследователям приходилось анализировать их вручную. Скрипты R работают с программным обеспечением R в фреймворке RStudio для полуавтоматизации анализа формы сигнала ABR.

Они бесплатны и просты в использовании. Мы надеемся, что рутинный анализ формы сигнала ABR позволит более поздним исследованиям оценить актуальность этой предкогнитивной слуховой обработки в диагностике. Для начала экспортируйте слуховой ответ ствола мозга или запись ABR в виде ASCII-файла.

Для IHS откройте компьютерную программу, загрузите интересующий файл и отобразите нужные формы сигналов на одной странице. На вкладке данных выберите Сохранить страницу как ASCII, чтобы получить txt-файл. Присвоив файлу данных соответствующее имя с помощью идентификатора, запишите идентификатор и сведения о субъекте в файл метаданных с именем info.

csv, гарантируя, что в ID не будет включена какая-либо информация, такая как генотип, пол, возраст или лечение.Повторите шаги со всеми файлами, которые будут проанализированы как отдельные файлы идентификаторов, и получите метаданные. Загрузите и установите программы R и RStudio с соответствующих веб-сайтов. Затем установите необходимые библиотеки, tidyverse, Shiny, Plotly и Zoo, с необходимыми командами в командном окне RStudio.

Далее скачайте скрипты findpeaks. р и see_trace_click. r из Белого лабораторного GitHub, а также связанное с файлом время.csv.

Создайте новую папку с именем Test Folder, чтобы поместить все ASCII-файлы, сведения. csv и время.csv. В тестовой папке создайте вложенную папку с именем ASCII Folder (Папка ASCII) и поместите файлы ASCII.

Откройте findpeaks. r script в RStudio, щелкнув правой кнопкой мыши на вкладке скрипта на панели инструментов, чтобы выбрать установленный рабочий каталог и установить для него папку Test. В окне сценария щелкните Источник в правом верхнем углу панели инструментов, чтобы загрузить программу.

Затем в командном окне используйте команды для анализа осциллограмм в индивидуальном и пакетном режимах обработки. Загрузите данные осциллограммы для конкретного человека с помощью команды. Далее, в открывшемся окне see_trace_click.

r script в RStudio, нажмите кнопку Запустить приложение в заголовке и дождитесь появления нового интерактивного окна. В поле в левом верхнем углу введите уровень звука для формы сигнала, требующей пересмотра, и найдите форму сигнала, отображаемую в окне. Наведите курсор вокруг формы сигнала, чтобы выявить задержку и амплитуду в любой точке.

Чтобы записать данные о задержке и амплитуде, нажмите на правильный пик, а затем скопируйте / вставьте данные в csv-файл. Повторите процесс записи данных для желоба после немедленного пика и рассчитайте измерение амплитуды, вычитая амплитуду желоба из пиковой амплитуды в ячейке электронной таблицы. Перенесите верифицированное.

csv-файлы в новую вложенную папку с именем Peak Data в тестовой папке для добавления данных. Затем объедините метаданные, выполнив команду. Для выполнения статистического анализа собранных данных используйте тест на нормальность, такой как тест Шапиро-Уилка, для оценки распределения данных путем выполнения функции.

Если тест Шапиро-Уилка незначителен, это означает, что набор данных имеет нормальное распределение. Следовательно, оцените данные с помощью параметрического теста, такого как ANOVA, выполнив функцию. Если тест Шапиро-Вилька меньше P равен 0,05, используйте тест Крускаля-Уоллиса с ранговой суммой или другую подходящую непараметрическую меру.

Наконец, отобразите средние формы сигналов, выполнив команду. В реакции формы сигнала в 75 децибел стимула щелчка для молодой мыши F1 пики и впадины были автоматически идентифицированы с помощью findpeaks.r. Формы сигналов между 5 и 75 децибелами, полученными из вручную идентифицированных пиков и фидпиков.

r были сопоставлены. Средние значения строятся в виде тяжелых линий с затененной областью, представляющей одно стандартное отклонение, и результатами, полученными findpeaks. r сильно коррелирует с ручными результатами.

При выполнении этой процедуры не забудьте задать рабочий каталог, так как это очень важно. Скрипт R обозначает пики и впадины на основе окон задержки для мыши ABR, реализованных со временем. csv файл.

Это может быть изменено пользователями для количественной оценки других форм сигналов ЭЭГ.