Набор инструментов нейрофизиологических биомаркеров - Neurophysiological Biomarker Toolbox

Набор инструментов нейрофизиологических биомаркеров
изначальный выпуск18 апреля 2012 г. (2012-04-18)
Написано вMatlab
Операционная системаВсе ОС, поддерживаемые Matlab
Доступно ванглийский
ТипСтатистическое программное обеспечение
ЛицензияGPL v3.0
Интернет сайтwww.nbtwiki.сеть

В Набор инструментов нейрофизиологических биомаркеров (NBT) является открытым исходным кодом MATLAB набор инструментов для расчета и интеграции нейрофизиологических биомаркеры (например, биомаркеры на основе ЭЭГ или же МЭГ записи).[1] Набор инструментов NBT до сих пор использовался в семи рецензируемых научных статьях и имеет широкую пользовательскую базу из более чем 1000 пользователей.[2] Набор инструментов NBT предоставляет уникальные функции для анализа ЭЭГ или записей 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 онлайн-вики (NBTwiki[3]), который направлен на облегчение сотрудничества 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]

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:

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 на основе сигналов ЭЭГ или МЭГ, однако в последнее время набор инструментов переместился в сторону поддержки практически любого типа данных биомаркеров.

Данные биомаркеров и соответствующая 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 ориентированный на крупные клинические исследования или клинические испытания, предоставляется в качестве сервис для инструментария NBT от NBT Analytics.

История

Разработка набора инструментов NBT была начата в 2008 году Симоном-Шломо Пойлом и Клаусом Линкенкаер-Хансеном из Университета Амстердамского университета, Нидерланды. Позже к команде разработчиков присоединились Рик Янсен, Ричард Хардстон, Соня Симпрага и Джузеппина Скьявоне. Набор инструментов также получил от многих других людей.

Набор инструментов и связанный с ним веб-сайт с учебными пособиями служили основной частью курсов в Университете VU в Амстердаме; такие как курс нейрофизиологии человека (в среднем 100 студентов каждый 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., Возрастные 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 познания состояния покоя, Frontiers in Human Neuroscience, 2013 [9]
  • О'Горман и др., Связь между церебральной перфузией в покое и ЭЭГ, Топография мозга, 2012 г. [10]
  • Hardstone et al., Анализ отклоненных колебаний: безмасштабный взгляд на нейрональные колебания, Frontiers in Fractal Physiology, 2012 [4]

Смотрите также

Другие инструменты с открытым исходным кодом для анализа записей М / ЭЭГ:

Рекомендации

  1. ^ Поил, Симон-Шломо (2013). Нейрофизиологические биомаркеры когнитивного спада: от критичности к инструментарию. VU University Amsterdam. HDL:1871/39640. ISBN  978-90-5335-632-6.
  2. ^ Поил, Симон-Шломо. «Более 1000 пользователей НБТ». Получено 14 мая 2015.
  3. ^ "NBTwiki.net". NBTwiki.net. Июль 2012 г.. Получено 2013-07-21.
  4. ^ а б c 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. Дои:10.3389 / fphys.2012.00450. ЧВК  3510427. PMID  23226132.
  5. ^ Поил, Симон-Шломо. "Год выпуска релиза NBT". poil.dk. Получено 22 июля 2013.
  6. ^ Поил, Симон-Шломо (13 ноября 2014 г.). «НБТ релиз 5.0.2-альфа». Получено 13 ноября 2014.
  7. ^ Poil, S.-S .; Bollmann, S .; Ghisleni, C .; О’Горман, Р.Л .; Klaver, P .; Ball, J .; Eich-Höchli, D .; Брандейс, Д .; Михельс, Л. (февраль 2014 г.). «Возрастные электроэнцефалографические изменения при синдроме дефицита внимания / гиперактивности (СДВГ)». Клиническая нейрофизиология. 125 (8): 1626–1638. Дои:10.1016 / j.clinph.2013.12.118. PMID  24582383. S2CID  2207752.
  8. ^ 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». Границы старения нейронауки. 5: 58. Дои:10.3389 / fnagi.2013.00058. ЧВК  3789214. PMID  24106478.
  9. ^ 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 .; Van Someren, Eus J. W .; Линкенкаер-Хансен, Клаус (1 января 2013 г.). «Амстердамский опросник состояния покоя выявляет множественные фенотипы когнитивных способностей состояния покоя». Границы нейробиологии человека. 7: 446. Дои:10.3389 / fnhum.2013.00446. ЧВК  3737475. PMID  23964225.
  10. ^ О'Горман, Р.Л .; Поил, СС; Брандейс, Д; Klaver, P; Bollmann, S; Ghisleni, C; Lüchinger, R; Martin, E; 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. Дои:10.1007 / s10548-012-0265-7. HDL:20.500.11850/71767. PMID  23160910. S2CID  9344965.