Marcapasso responsivo baseado em atividade: Comparaçao entre um aparelho que utiliza acelerômetro e um com cristal piezoelétrico

Dois marcapassos responsivos, um EXCELTM VR, equipado com acelerômetro (AC) e outro LEGENDTM, dotado de cristal piezoelétrico (PZ), foram comparados sob condiçoes ergo métricas e durante a subida de escada para verificar a adeqüaçao de suas respostas. Os marcapassos, programados dentro dos parâmetros nominais dos fabricantes de modo a comparar diferentes tecnologias de sensores sob condiçoes idênticas, foram fixados sobre a regiao peitoral média esquerda dos voluntários. O posicionamento dos marcapassos foi randomizado para controlar os efeitos causados pela posiçao. Dez indivíduos sadios (55-72 anos) completaram um teste de esteira graduado para 80% da freqüência cardíaca máxima prevista. Um grupo adicional de dez pacientes (50-66 anos) completou um protocolo de exercício envolvendo o uso de bicicleta ergométrica e subida de escadas. Durante todos os testes, foram monitoradas as freqüências do marcapasso e a dos voluntários (intrínseca). Para o exercício na esteira, as correlaçoes médias entre as freqüências dos marcapassos AC e PZ, para o grupo como um todo, foram r = 0,92 e r = 0,82, respectivamente. Também foram feitas comparaçoes individuais entre a freqüência do marcapasso e a FC intrínseca de cada voluntário. A média das diferenças entre a freqüência intrínseca foi de 11 ppm para o marcapasso AC e de 24 ppm para o PZ. Além disso, a freqüência máxima do marcapasso PZ foi significativamente menor (105 ± 9,6 ppm) do que as outras duas freqüências (AC 137 ± 6 ppm; FC intrínseca 129 ± 2 bpm). Durante o teste na bicicleta ergométrica, a FC intrínseca foi maior do que as freqüências de estimulaçao dos marcapassos AC e PZ. Entretanto, a freqüência do marcapasso AC foi significativamente maior do que a do PZ. Quando os indivíduos subiram escadas, houve uma correlaçao muito próxima entre a FC intrínseca e a do AC, mas a freqüência do marcapasso PZ foi significativamente menor. Nenhum dos marcapassos teve sua freqüência de estimulaçao sobreposta à FC intrínseca durante a descida das escadas. Estes resultados indicam que o marcapasso AC se aproxima mais da FC intrínseca de indivíduos sadios durante a atividade ergométrica e a subida de escadas do que o PZ. Apesar das três atividades avaliadas constituirem uma representaçao pobre de outras tarefas diárias, estes resultados oferecem suporte para que o uso de um marcapasso AC seja considerado. Estes dados também sugerem a necessidade de melhores pesquisas com marcapassos responsivos baseados em atividade, após a otimizaçao dos parâmetros para cada indivíduo, a fim de encontrar os melhores níveis de sensibilidade e especificidade do movimento humano

Simultaneous multimodal fNIRS-EEG recordings reveal new insights in neural activity during motor execution, observation, and imagery

Abstract Motor execution, observation, and imagery are important skills used in motor learning and rehabilitation. The neural mechanisms underlying these cognitive-motor processes are still poorly understood. We used a simultaneous recording of functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) and electroencephalogram (EEG) to elucidate the differences in neural activity across three conditions requiring these processes. Additionally, we used a new method called structured sparse multiset Canonical Correlation Analysis (ssmCCA) to fuse the fNIRS and EEG data and determine the brain regions of neural activity consistently detected by both modalities. Unimodal analyses revealed differentiated activation between conditions; however, the activated regions did not fully overlap across the two modalities (fNIRS: left angular gyrus, right supramarginal gyrus, as well as right superior and inferior parietal lobes; EEG: bilateral central, right frontal, and parietal). These discrepancies might be because fNIRS and EEG detect different signals. Using fused fNIRS-EEG data, we consistently found activation over the left inferior parietal lobe, superior marginal gyrus, and post-central gyrus during all three conditions, suggesting that our multimodal approach identifies a shared neural region associated with the Action Observation Network (AON). This study highlights the strengths of using the multimodal fNIRS-EEG fusion technique for studying AON. Neural researchers should consider using the multimodal approach to validate their findings

Structured sparse multiset canonical correlation analysis of simultaneous fNIRS and EEG provides new insights into the human action-observation network

The action observation network (AON) is a network of brain regions involved in the execution and observation of a given action. The AON has been investigated in humans using mostly electroencephalogram (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI), but shared neural correlates of action observation and action execution are still unclear due to lack of ecologically valid neuroimaging measures. In this study, we used concurrent EEG and functional Near Infrared Spectroscopy (fNIRS) to examine the AON during a live-action observation and execution paradigm. We developed structured sparse multiset canonical correlation analysis (ssmCCA) to perform EEG-fNIRS data fusion. MCCA is a generalization of CCA to more than two sets of variables and is commonly used in medical multimodal data fusion. However, mCCA suffers from multi-collinearity, high dimensionality, unimodal feature selection, and loss of spatial information in interpreting the results. A limited number of participants (small sample size) is another problem in mCCA, which leads to overfitted models. Here, we adopted graph-guided (structured) fused least absolute shrinkage and selection operator (LASSO) penalty to mCCA to conduct feature selection, incorporating structural information amongst the variables (i.e., brain regions). Benefitting from concurrent recordings of brain hemodynamic and electrophysiological responses, the proposed ssmCCA finds linear transforms of each modality such that the correlation between their projections is maximized. Our analysis of 21 right-handed participants indicated that the left inferior parietal region was active during both action execution and action observation. Our findings provide new insights into the neural correlates of AON which are more fine-tuned than the results from each individual EEG or fNIRS analysis and validate the use of ssmCCA to fuse EEG and fNIRS datasets