Methodenartikel

Hyperscanning Experimente mit funktionalen Nah-Infrarot-Spektroskopie

DOI:

10.3791/58807

⸱

19. Januar 2019

 ,  ,  ,  ,  , 
1Child Neuropsychology Section, Department of Child and Adolescent Psychiatry, Psychosomatics and Psychotherapy, Medical Faculty, RWTH Aachen University, 2JARA-Brain Institute II, Molecular Neuroscience and Neuroimaging, RWTH Aachen & Research Centre Juelich, 3Lehrstuhl II für Mathematik, RWTH Aachen University, 4Translational Brain Research in Psychiatry and Neurology, Department of Child and Adolescent Psychiatry, Psychosomatics, and Psychotherapy, University Hospital Aachen

In diesem Artikel

Zusammenfassung

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dieses Protokoll beschreibt, wie fNIRS Hyperscanning Experimente durchführen und analysieren von Gehirn zu Gehirn Synchronität. Darüber hinaus diskutieren wir Herausforderungen und mögliche Lösungen.

Zusammenfassung

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Gleichzeitige Gehirn Aufnahmen von mindestens zwei interagierende Personen ein Ansatz bezeichnet Hyperscanning, gewinnen zunehmenden Bedeutung für unser Verständnis von den neurobiologischen Grundlagen der sozialen Interaktionen und möglicherweise zwischenmenschliche Beziehungen . Funktionale Nah-Infrarot-Spektroskopie (fNIRS) eignet sich gut für Hyperscanning Experimente, denn er lokale hämodynamische Effekte mit einer hohen Abtastrate misst und vor allem in der Natur, ohne dass strenge Bewegung angewendet werden Einschränkungen. In diesem Artikel präsentieren wir ein Protokoll für fNIRS Hyperscanning Experimente mit Eltern-Kind-Dyaden und Analyse Synchronität von Gehirn zu Gehirn. Darüber hinaus diskutieren wir kritische Probleme und zukünftige Richtungen hinsichtlich der Versuchsplanung, räumliche Registrierung der fNIRS Kanäle, physiologische Einflüsse und Daten-Analyse-Methoden. Das beschriebene Protokoll ist nicht spezifisch für Eltern-Kind-Dyaden, sondern kann auch auf eine Vielzahl von unterschiedlichen dyadische Konstellationen, wie Erwachsene fremde, romantischen Partner oder Geschwister. Abschließend möchte ich sagen, hat fNIRS Hyperscanning das Potenzial, liefern neue Erkenntnisse über die Dynamik der laufenden sozialen Interaktion, die möglicherweise über das hinausgehen, was durch die Untersuchung der Aktivitäten der einzelnen Gehirne untersucht werden kann.

Einleitung

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

In den letzten Jahren Neurowissenschaftler haben damit begonnen, soziale Interaktionen zu untersuchen, indem Sie die Hirnaktivitäten von zwei oder mehr Personen gleichzeitig aufzeichnen, ein Ansatz bezeichnet Hyperscanning1. Diese Technik eröffnet neue Möglichkeiten, die neurobiologischen Mechanismen diese Wechselwirkungen aufzuklären. Um soziale Interaktionen zu verstehen, kann es nicht ausreichend, um einzelne Gehirne in Isolation, sondern vielmehr die gemeinsamen Aktivitäten der Gehirne von interagierenden Personen2studieren sein. Verwenden verschiedene bildgebende Verfahren, Hyperscanning Studien haben gezeigt, dass Gehirn, die Aktivitäten der interagierenden Personen oder Personengruppen zu synchronisieren, z.B., während sie ihre Aktionen3koordinieren, machen Musik4,5zu kommunizieren, ins Klassenzimmer Aktivitäten6 oder7zusammenarbeiten.

Der Artikel stellt ein Protokoll für die Durchführung von gleichzeitigen Aufnahmen mit funktionalen Nah-Infrarot-Spektroskopie (fNIRS). Ähnlich wie bei der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT), fNIRS misst die hämodynamische Reaktion auf Gehirn-Aktivierung. Änderungen im sauerstoffreiches und sauerstoffarmes Hämoglobin (oxy-Hb und Deoxy-Hb) sind über die Höhe der Nah-Infrarot-diffusively Durchlicht durch Gewebe8berechnet. fNIRS eignet sich gut für Hyperscanning Experimente, vor allem mit Kindern, da es in weniger eingeschränkt und natürlicheren Einstellungen als fMRI angewendet werden kann. Darüber hinaus ist es weniger anfällig für Bewegungsartefakte als fMRI und EEG-9. Darüber hinaus fNIRS Daten mit hohen Abtastraten (z.B. 10 Hz) erworben werden können, damit es sehr oversamples die relativ langsame hämodynamische Reaktion und damit potenziell bietet ein vollständiges zeitliche Bild des Gehirns Hämodynamik10 .

Dieses Protokoll wurde im Rahmen der Studie von Reindl Et Al. entwickelt. 11 und leicht verändert wurde (insbesondere in Bezug auf die Kanal-Platzierung und schlechte Kanal Identifikation) vor kurzem. Ziel der Studie war, synchronisierte Hirnaktivität von Eltern-Kind-Dyaden zu untersuchen. Mit fNIRS Hyperscanning, untersuchten wir Gehirn zu Gehirn Synchronität in präfrontaler Hirnregionen von Kindern (im Alter von fünf bis neun Jahren) und ihre Eltern, vor allem Mütter während einer Genossenschaft und eine wettbewerbsfähige Computer-Aufgabe. Präfrontaler Hirnregionen wurden gezielt, wie sie sich als wichtige Regionen für soziale Interaktionsprozesse in früheren Hyperscanning Studien1erwiesen hatte. Die kooperative und wettbewerbsfähigere Aufgabe wurden ursprünglich von Cui Et al. 12 und kürzlich eingestellten von mehreren früheren Studien13,14,15. Für die Untersuchung von Reindl Et al. 11, die Aufgaben wurden geändert, um für Kinder geeignet. Teilnehmer waren entweder gemeinsam über Tastendrücke in Reaktion auf ein Ziel (Zusammenarbeit) reagieren oder reagieren schneller als der andere Spieler (Wettbewerb) angewiesen. Jedes Kind durchgeführt jede Aufgabe einmal mit dem Elternteil und einmal mit einem Erwachsenen fremden des gleichen Geschlechts wie das übergeordnete Element. Innerhalb jedes Kind-Erwachsener-Dyade wurde Wavelet Kohärenz für die oxy-Hb-Signale der entsprechenden Kanäle als Maß für die Synchronität von Gehirn zu Gehirn berechnet.

Dieses Protokoll beschreibt die Verfahren zur Erhebung von fNIRS Hyperscanning Daten von Eltern und Kind während der kooperativen und wettbewerbsfähige Spiel. Das gesamte Verfahren, jedoch ist nicht spezifisch für dieses Forschungsdesign aber eignet sich für verschiedene Populationen (z.B., Erwachsenen fremden, romantischen Partner, Geschwister, etc.) und kann für eine Reihe von verschiedenen experimentellen Aufgaben angepasst werden. Dieses Protokoll beschreibt auch eine mögliche analytische Vorgehensweise, die erforderlichen und optionalen Daten Analyseschritte, einschließlich fNIRS Daten Vorverarbeitung, schlechte Kanalerkennung, Wavelet-Kohärenz-Analyse und Validierung durch zufällige paar Analyse abdeckt.

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Protokoll

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Vor der Teilnahme, alle Eltern / Kinder vorgesehen Einwilligung / zustimmen. Die Studie wurde von der Ethikkommission der medizinischen Fakultät der RWTH Aachen genehmigt.

1. Vorbereitung vor der Teilnehmer kommt

  1. Bereiten Sie NIRS Kappen.
    1. Wählen Sie die Kappe Größen gleich groß oder etwas größer als der Kopfumfang des Teilnehmers.
    2. Schnitt 15 Löcher mit einem Durchmesser von ca. 15 mm, angeordnet in einem horizontalen 3 x 5-Raster, in Stirnbereich aller 2 roh-EEG-Hauben (siehe Tabelle der Materialien). Stellen Sie sicher die Löcher Abstand 30 mm voneinander in eine beliebige Richtung, die die mittlere Spalte der Löcher in der Mitte der Stirn, d. h. über die Nase befindet und das in der unteren Zeile befindet sich oberhalb der Augenbrauen.
    3. Um die Kappen noch komfortabler zu machen und zu minimieren Druckstellen, legen weichen Schaumstoff (z. B. Klebstoff Fenster Abdichten, Klebeband oder ähnliche Wohnung Schaumstoff Material) an der Innenseite des Rasters Halterung zwischen die Sonde Steckdosen und an den Rändern. Verwenden Sie doppelseitiges Klebeband oder Nähgarn, wenn nötig.
    4. Ein leeres Raster der 3 x 5 Sonde-Halter zu montieren (siehe Tabelle der Materialien) aller geänderten EEG-Hauben Steckdosen so dass Halter Raster selbst befindet sich auf der Innenseite der Kappe und der Inhaber-Stick in die Löcher.
      Hinweis: Der NIRS-Mess-System (siehe Tabelle der Materialien) hat zwei Sonde Sätze zu trennen, verwenden Sie eine Sonde legen Sie für jeden Teilnehmer.
    5. Einfügen Sie sanft Sonden in die entsprechenden Halter Steckdosen auf den Gittern, so dass nur die ersten Grat jede Sonde in die Steckdose montiert ist, bewirkt ein Klick-Geräusch.
    6. Offen die Sonde Fenster "Monitor" auf der NIRS-Mess-System und wählen Sie 2 Sonde Sätze in einem 3 x 5 Raster angeordnet, jeweils eine für die teilnehmenden Kinder und eine für Erwachsene. Sicherzustellen, dass die Sonde Arrangements der beiden Kappen entspricht den Regelungen in der Sonde Set Fenster (d.h. gleiche Lage der jeweiligen Sender und Empfänger Sonde Zahlen).
  2. Bereiten Sie das Experiment.
    1. Beginnen der NIRS-Mess-System mit Laserdioden 30 min. vor der Messung eingeschaltet, so dass das System eine stabile Betriebstemperatur erreicht.
    2. Setzen Sie alle notwendige Optionen bei der NIRS-Mess-System. Stellen Sie sicher, dass das Gerät veranstaltungsbezogenen Messung eingestellt ist und dass der RS232 seriellen Eingang, notwendig für den Empfang von Trigger aus dem experimentellen Paradigma aktiv ist.
      Hinweis: Das Experiment ist eine angepasste Version von einem Paradigma von Cui Et Al. entwickelt 12, in den nicht-kommerziellen Psychophysik Toolbox Erweiterungen, Version 3.0.1116programmiert.
    3. Vorbereiten der experimentellen Paradigma durch technisches computing-Software starten (siehe Tabelle der Materialien), dient als Basis für die Psychophysik Toolbox Erweiterungen und das aktuelle Verzeichnis in den Ordner, die das Paradigma in gespeichert ist.
    4. Legen Sie zwei Kinn ruht vor dem Computerbildschirm Kopfbewegungen während des Experiments zu verhindern.

(2) Teilnehmer Ankunft im Labor

  1. Bereiten Sie die Teilnehmer.
    1. Zeigen Sie und erklären Sie den Versuchsaufbau einschließlich der NIRS-Mess-System an die Teilnehmer. Es ist darauf zu achten, dass die Teilnehmer nicht direkt in den Laserstrahl des Messsystems NIRS kümmern, da dies schädlich für das Auge sein kann.
    2. Platz für die Teilnehmer neben einander vor dem Computerbildschirm. Die Höheneinstellung der Kinn-Reste, so dass beide Teilnehmer bequem zu sitzen.
    3. Weisen Sie die Teilnehmer und verwalten Sie Praxis Studien von der Genossenschaft und kompetitives Spiel zu. Geben Sie zusätzliche Anweisungen während der Praxis-Tests, falls erforderlich.
    4. Messen Sie und markieren Sie den Fpz-Punkt nach dem 10-20-System, das 10 % des Abstandes zwischen Nasion und Inion auf jedes Teilnehmers Kopf.
    5. Legen Sie die Kappen mit Sonden sorgfältig auf die Teilnehmer Köpfen, mit dem Laser abgeschaltet. Legen Sie die Vorderseite der Kappe, einschließlich der Sonde Raster auf der Teilnehmer Stirn zuerst und dann die Rückseite der Kappe gegen den Hals herunterziehen. Stellen Sie sicher, dass die mittleren Sonde in der unteren Zeile auf Fpz gelegt wird und die mittleren Sonde Spalte entlang der sagittalen Referenzkurve ausgerichtet ist.
    6. Setzen Sie die Faser-Saiten auf den Halter-Arm an der NIRS-Mess-System befestigt, so dass sie locker, ohne Kontakt mit der Teilnehmer oder der Vorsitzende hängen und, die sie nicht an die Kappen ziehen. Benutzen Sie einen zusätzliche Halter (zB., modifizierte Mikrofonstativ oder ähnliches) für den zweiten Teilnehmer bei Bedarf.
    7. Drücken Sie jede Sonde weiter in seiner Halterung, bis die kleinen weißen Nase in der Mitte des oberen Teils der Sonde Gehäuse sichtbar ist.
      Hinweis: Die Nase wird nach oben durch einen Federmechanismus Spule gedrückt, sobald der Prüfspitze des Teilnehmers Kopfhaut berührt.
    8. Schalten Sie den Laser wieder und testen Sie die Signalqualität durch Klicken auf die Schaltfläche Auto gewinnen in der Sonde eingestellten Monitor-Fenster des Messsystems NIRS.
    9. Wenn ein Kanal kein ausreichendes Signal (d. h., wenn es in gelb markiert ist), sanft beiseite das Haar unter der umliegenden Sondenspitze. Wenn nötig, drücken Sie die Sonden weiter in ihren Höhlen aber sorgen für den Komfort des Teilnehmers. Überprüfen Sie, ob die Signalqualität (d. h. , die das Programm nun in grün markiert ist) verbessert hat indem Sie auf die Schaltfläche "Auto Gain" wieder.
    10. Wenn Schritt 2.1.9. führen zu einer Verbesserung des Signal nicht, passen Sie die Signalintensität. Ist zuviel Signal (d. h., wenn der Kanal in rot markiert ist), ändern die Signalintensität zu niedrige Signalintensität durch immer wieder festlegen einen Klick auf die jeweiligen Sonde Symbol in der Sonde Monitorfenster des Messsystems NIRS. Wenn es nicht genügend Signal (d. h., wenn der Kanal in gelb markiert ist), ändern Sie die Signalintensität in hohe Signalintensität wieder indem er wiederholt auf die jeweiligen Sonde Symbol.
  2. Führen Sie das experiment
    1. Wenn gibt es keine Fragen nach der Praxis versuchen und eine gute Signalqualität wird sichergestellt, beginnen Sie die experimentellen Paradigma.
    2. Legen Sie ein Handtuch über die Teilnehmer Hände, so dass sie nicht die Handbewegungen des jeweiligen Spiels Partners sehen können.
    3. Nach dem Experiment speichern Sie die Daten und exportieren Sie die rohen Lichtintensität Daten als Text-Datei durch Klicken auf die Schaltfläche "Text Datei heraus". Gelten Sie Filter nicht in der NIRS-Mess-System.
    4. Reinigen Sie alle notwendige Materialien (Sonden, Inhaber von Sonde Kinn ruht) mit Ethanol. Waschen Sie die Kappen im Schonwaschgang mit Feinwaschmittel.

(3) Datenanalyse

  1. Daten-Vorverarbeitung
    Hinweis: Gibt es mehrere nicht-kommerzielle Software-Pakete zur fNIRS Datenanalyse, zB., HomER17, NIRS Gehirn AnalyzIR18 oder SPM für fNIRS19. Letzteres war für die Vorverarbeitung folgendermaßen verwendet. Weitere Informationen darüber, wie Sie diese Schritte durchführen finden Sie in der Toolbox-Handbuch.
    1. Konvertieren Sie die Datendateien in der SPM für fNIRS Datenformat.
    2. Oxy-Hb und Deoxy-Hb-Konzentration-Änderungen mit dem modifizierten Bier-Lambert Gesetz durch Drücken der Schaltfläche "Convert" im Hauptfenster zu berechnen. Geben Sie das Alter des Themas und der Abstand zwischen Quelle und Detektor (z.B. 3 cm). Übernehmen Sie die Standardwerte für die molare Absorption Koeffizienten der oxy-Hb und Deoxy-Hb bei Wellenlänge (λ) 1 und λ 2 sowie die Standardwerte für die differenzielle Pathlength Faktor (DPF) bei λ 1 und λ 2.
    3. Vorverarbeitung der Zeitreihe der hämodynamischen Veränderungen, Bewegungsartefakte zu reduzieren durch Auswahl der Schaltfläche "MARA" (für mehr Informationen über die MARA Algorithmus siehe Scholkman Et al. ( 20).
    4. Vorverarbeitung der Zeitreihe um langsam driften zu reduzieren, indem Sie die Schaltfläche "DCT" auswählen.
  2. Schlechte Kanalerkennung
    Hinweis: Schlechte Kanalerkennung kann vor und/oder nach fNIRS Daten Vorverarbeitung durchgeführt werden. In diesem Protokoll sind verschiedene Objektive Kriterien zur Erkennung von schlechten Kanäle und Sichtprüfung kombiniert. Bitte beachten Sie, dass die vorgeschlagene Liste von objektiven Kriterien nicht erschöpfend ist. Für schlechte Kanalerkennung dienten selbstgeschriebene Skripte (für die technische Datenverarbeitung Software siehe Tabelle of Materials).
    1. Schließen Sie Kanäle in denen gibt es keine Signaländerung für mehrere kontinuierliche Proben, die durch eine flache Linie, beim Plotten der Zeitreihe angezeigt wird aus.
    2. Berechnen der Variationskoeffizient CV = SD/Mittelwert * 100 für die rohen Dämpfung-Daten. Ausgeschlossen Sie Kanäle, in denen der Lebenslauf über einen vorgegebenen Prozentsatz (z. B.10 %; siehe z. B. van der Kant Et Al. ist, ( 21).
    3. Zeichnen Sie das Leistungsspektrum des Signals. Wenn kein Herzschlag sichtbar in der Signal-Spektrum etwa 1 Hz, wie durch eine Leistungssteigerung in diesem Frequenzband, schließen Sie den Kanal von der Analyse aus.
    4. Überprüfen Sie alle Daten vor und/oder nach Vorverarbeitung. Entscheiden, ob Sie den Kanal anhand objektiver Kriterien, beschrieben in 3.2.1 – gehören 3.2.3 sowie auf subjektive visuelle Erkennung von lauten Kanälen.
  3. Gehirn zu Gehirn-Konnektivität
    Hinweis: Zwei verschiedene schätzen Gehirn Anbindungsarten unterschieden werden: ungerichtete Schätzungen, welche die Stärke der Konnektivität zu quantifizieren, und gerichtete Schätzungen, die darauf abzielen, statistische Beweise für die Schadensursache aus den Daten22 zu etablieren . Hier lag der Schwerpunkt auf der Wavelet-Transformation Kohärenz (WTC), eine häufig angewandte ungerichtete Schätzung für fNIRS Gehirn zu Gehirn-Konnektivität. Mehrere nicht-kommerzielle Software-Lösungen für die Berechnung des WTC sind verfügbar, z.B.von Grinsted und Kollegen23 oder die ASToolbox24, die in diesem Protokoll für die folgenden Schritte verwendet wurde.
    1. Geben Sie in der AWCO Funktion der ASToolbox die Mutter Wavelet (z.B.generalisierte Morse Wavelet mit seiner Parameter Beta und Gamma), die verwendet wird, um jede Zeitreihe in der Zeit- und Frequenz-Domäne zu verwandeln durch die kontinuierliche wavelet Diese Transformation.
    2. Geben Sie die Glättung Fenstertyp (z. B. Hanning-Fenster) und die Glättung Fenstergröße für Zeit-und Maßstab in der AWCO-Funktion.
    3. Um die Bedeutung der WTC Koeffizienten prüfen und berechnen Sie ihre p-Werte, geben Sie die Anzahl der Surrogat-Zeitreihen (n ≥ 300) und das ARMA Modell (z. B.AR (1)) in der AWCO-Funktion.
    4. Berechnen Sie mit den Parametern angegeben in Schritten 3.3.1 bis 3.3.3 die Wavelet-Kohärenz der zwei entsprechenden Kanäle (den gleichen Kanal in zwei Teilnehmer).
    5. Wählen Sie ein Frequenzband von Interesse, in denen die aufgabenbezogene Gehirn zu Gehirn Synchronität gerechnet wird basierend auf früheren Studien und visuelle Inspektion der Daten (für einen alternativen Ansatz siehe Nozawa Et al. ( 25).
    6. Berechnen Sie den Mittelwert der WTC-Koeffizienten und/oder der Prozentsatz der bedeutenden WTC Koeffizienten in der aufgabenbezogenen Frequenzband für jede Aufgabe-Block in jedem Kanal und für jede Dyade. Verwenden Sie diesen Wert als Ergebnis Maßnahme von Gehirn zu Gehirn Synchronität für weitere statistische Auswertungen (für mehr Informationen siehe Reindl Et al. ( 11).
  4. Im Vergleich zu zufälligen Paare
    Hinweis: Um die Ergebnisse zu validieren, empfehlen wir das WTC von der tatsächlichen Dyaden, das WTC von zufälligen Erwachsenen-Kind-Paarungen, die nicht mit einander spielen, aber die gleichen experimentellen Aufgabe zu vergleichen.
    1. Das WTC zu berechnen, wie in 3.3 beschrieben., für die teilnehmenden Paare, die nicht zusammen spielen, aber die gleiche experimentelle Aufgabe (d.h., zufällige Paare) durchgeführt. Wählen Sie die Anzahl der zufälligen Paare (z.B.300 für jede Bedingung) und berechnen Sie das WTC für jedes zufällige paar zu.
    2. Vergleichen Sie die Kohärenz der zufälligen und tatsächlichen Paare um die Erkennung von unechten Synchronizität zu vermeiden.

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Ergebnisse

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Repräsentative Daten von einer Eltern-Kind-Dyade während der Kooperative Zustand sind in Abbildung 1dargestellt. Die kooperative Aufgabe besteht aus drei 30 s Rest Blöcke und zwei Aufgabe Blöcke mit jeweils 20 Studien in abwechselnder Reihenfolge vorgestellt. In jeder Studie müssen Teilnehmer gleichzeitig möglich, ein Signal an einem Punkt11verdienen reagieren.

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Diskussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

In diesem Protokoll zeigen wir, wie zur Durchführung fNIRS Hyperscanning Experimente und eine Möglichkeit zum Analysieren von Gehirn zu Gehirn Synchronität, gleichzeitige Messung der Konzentration Änderungen der oxy-Hb und Deoxy-Hb bei frontalen Hirnregionen von zwei Themen. FNIRS Hyperscanning ist relativ einfach anzuwenden: ein einziges NIRS-Gerät ist ausreichend, um die Hirnaktivitäten beider Fächer zu messen, durch die Aufteilung der Optodes zwischen ihnen. Somit ist keine Synchronisation zwischen verschiedenen Gerät...

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Offenlegungen

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Die Autoren haben nichts preisgeben.

Danksagungen

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Diese Arbeit wurde durch die Exzellenzinitiative der deutschen Bundesland und Regierungen (ERS Seed Fund, OPSF449) finanziert. Das Hitachi NIRS-System wurde durch eine Förderung der Deutschen Forschungsgemeinschaft DFG (INST 948/18-1 FUGG) unterstützt.

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien
NameUnternehmenKatalognummerKommentare
NIRS-Messsystem mit Sondensätzen und SondenhaltergitternHitachi Medical Corporation, Tokio, JapanETG-4000 Optisches Topographie-System Das aktuelle Studienprotokoll erfordert ein optionales zweites Sondenset für Erwachsene für insgesamt 52 Messkanäle sowie zwei 3x5-Sondenhaltergitter
Roh-EEG-KappenEASYCAP GmbH, Herrsching, DeutschlandC-SCMS-56; C-SCMS-58Kappen müssen vom Versuchsleiter mit Löchern für NIRS-Sonden versehen werden. Wählen Sie die Mützengröße in der gleichen Größe oder etwas größer als der Kopfumfang des Teilnehmers.
Technical-Computing-SoftwareThe MathWorks, Inc., Natick, MAMATLAB R2014a (oder spätere Versionen)Dient als Basis für Psychophysics Toolbox-Erweiterungen (Stimulus-Präsentation), SPM für fNIRS-Toolbox  (fNIRS-Datenanalyse) und ASToolbox (WTC-Berechnung).
.

Referenzen

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Babiloni, F., Astolfi, L. Social neuroscience and hyperscanning techniques: past, present and future. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 44, 76-93 (2014).
  2. Hari, R., Henriksson, L., Malinen, S., Parkkonen, L. Centrality of social interaction in human brain function. Neuron. 88 (1), 181-193 (2015).
  3. Funane, T., et al. Synchronous activity of two people's prefrontal cortices during a cooperative task measured by simultaneous near-infrared spectroscopy. Journal of Biomedical Optics. 16 (7), 077011(2011).
  4. Lindenberger, U., Li, S. -C., Gruber, W., Müller, V. Brains swinging in concert: cortical phase synchronization while playing guitar. BMC Neuroscience. 10, 22(2009).
  5. Jiang, J., et al. Neural synchronization during face-to-face communication. Journal of Neuroscience. 32 (45), 16064-16069 (2012).
  6. Dikker, S., et al. Brain-to-brain synchrony tracks real-world dynamic group interactions in the classroom. Current Biology. 27 (9), 1375-1380 (2017).
  7. Liu, N., et al. NIRS-based hyperscanning reveals inter-brain neural synchronization during cooperative Jenga game with face-to-face communication. Frontiers in Human Neuroscience. 10, 82(2016).
  8. Hoshi, Y. Functional near-infrared spectroscopy: current status and future prospects. Journal of Biomedical Optics. 12 (6), 062106(2007).
  9. Lloyd-Fox, S., Blasi, A., Elwell, C. Illuminating the developing brain: the past, present and future of functional near infrared spectroscopy. Neuroscience & Biobehavioral Reviews. 34 (3), 269-284 (2010).
  10. Huppert, T. J., Hoge, R. D., Diamond, S. G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. A temporal comparison of BOLD, ASL, and NIRS hemodynamic responses to motor stimuli in adult humans. NeuroImage. 29 (2), 368-382 (2006).
  11. Reindl, V., Gerloff, C., Scharke, W., Konrad, K. Brain-to-brain synchrony in parent-child dyads and the relationship with emotion regulation revealed by fNIRS-based hyperscanning. NeuroImage. 178, 493-502 (2018).
  12. Cui, X., Bryant, D. M., Reiss, A. L. NIRS-based hyperscanning reveals increased interpersonal coherence in superior frontal cortex during cooperation. NeuroImage. 59 (3), 2430-2437 (2012).
  13. Baker, J. M., et al. Sex differences in neural and behavioral signatures of cooperation revealed by fNIRS hyperscanning. Scientific Reports. 6, 26492(2016).
  14. Cheng, X., Li, X., Hu, Y. Synchronous brain activity during cooperative exchange depends on gender of partner: a fNIRS-based hyperscanning study. Human Brain Mapping. 36 (6), 2039-2048 (2015).
  15. Pan, Y., Cheng, X., Zhang, Z., Li, X., Hu, Y. Cooperation in lovers: an fNIRS-based hyperscanning study. Human Brain Mapping. 38 (2), 831-841 (2017).
  16. Kleiner, M., Brainard, D., Pelli, D. What's new in Psychtoolbox-3? Perception. 36, ECVP Abstract Supplement (2007).
  17. Huppert, T. J., Diamond, S. G., Franceschini, M. A., Boas, D. A. HomER: a review of time-series analysis methods for near-infrared spectroscopy of the brain. Applied Optics. 48 (10), D280-D298 (2009).
  18. Santosa, H., Zhai, X., Fishburn, F., Huppert, T. The NIRS Brain AnalyzIR Toolbox. Algorithms. 11 (5), 73(2018).
  19. Tak, S., Uga, M., Flandin, G., Dan, I., Penny, W. D. Sensor space group analysis for fNIRS data. Journal of Neuroscience Methods. 264, 103-112 (2016).
  20. Scholkmann, F., Spichtig, S., Muehlemann, T., Wolf, M. How to detect and reduce movement artifacts in near-infrared imaging using moving standard deviation and spline interpolation. Physiological Measurement. 31 (5), 649-662 (2010).
  21. van der Kant, A., Biro, S., Levelt, C., Huijbregts, S. Negative affect is related to reduced differential neural responses to social and non-social stimuli in 5-to-8-month-old infants: a functional near-infrared spectroscopy-study. Developmental Cognitive Neuroscience. 30, 23-30 (2018).
  22. Bastos, A. M., Schoffelen, J. -M. A tutorial review of functional connectivity analysis methods and their interpretational pitfalls. Frontiers in Systems Neuroscience. 9, 175(2016).
  23. Grinsted, A., Moore, J. C., Jevrejeva, S. Application of the cross wavelet transform and wavelet coherence to geophysical time series. Nonlinear Processes in Geophysics. 11, 561-566 (2004).
  24. Aguiar-Conraria, L., Soares, M. J. The continuous wavelet transform: moving beyond uni-and bivariate analysis. Journal of Economic Surveys. 28 (2), 344-375 (2014).
  25. Nozawa, T., Sasaki, Y., Sakaki, K., Yokoyama, R., Kawashima, R. Interpersonal frontopolar neural synchronization in group communication: an exploration toward fNIRS hyperscanning of natural interactions. NeuroImage. 133, 484-497 (2016).
  26. Burgess, A. P. On the interpretation of synchronization in EEG hyperscanning studies: a cautionary note. Frontiers in Human Neuroscience. 7, 881(2013).
  27. Tsuzuki, D., Dan, I. Spatial registration for functional near-infrared spectroscopy: from channel position on the scalp to cortical location in individual and group analyses. NeuroImage. 85, 92-103 (2014).
  28. Tachtsidis, I., Scholkmann, F. False positives and false negatives in functional near-infrared spectroscopy: issues, challenges, and the way forward. Neurophotonics. 3 (3), 031405(2016).
  29. Palumbo, R. V., et al. Interpersonal autonomic physiology: a systematic review of the literature. Personality and Social Psychology Review. 21 (2), 99-141 (2016).
  30. Pinti, P., et al. The present and future use of functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) for cognitive neuroscience. Annals of the New York Academy of Sciences. , (2018).
  31. Brigadoi, S., et al. Motion artifacts in functional near-infrared spectroscopy: a comparison of motion correction techniques applied to real cognitive data. NeuroImage. 85 (1), 181-191 (2014).
  32. Cooper, R. J., et al. A systematic comparison of motion artifact correction techniques for functional near-infrared spectroscopy. Frontiers in Neuroscience. 6, 147(2012).
  33. Hirsch, J., Zhang, X., Noah, J. A., Ono, Y. Frontal temporal and parietal systems synchronize within and across brains during live eye-to-eye contact. NeuroImage. 157, 314-330 (2017).
  34. Scholkmann, F., Holper, L., Wolf, U., Wolf, M. A new methodical approach in neuroscience: assessing inter-personal brain coupling using functional near-infrared imaging (fNIRI) hyperscanning. Frontiers in Human Neuroscience. 7, 813(2013).

Zugriff eingeschränkt. Bitte melden Sie sich an oder starten Sie eine Testversion, um diesen Inhalt anzuzeigen.

Nachdrucke und Genehmigungen

Genehmigung beantragen, um den Text oder die Abbildungen dieses JoVE-Artikels zu verwenden

Genehmigung beantragen

Schlagwörter

Brain to Brain Synchronit tWavelet Koh renzanalyseEltern Kind DyadenModifikation der EEG KappePlatzierung der ElektrodenBewertung der Signalqualit tVersuchsplanungDatenanalysemethoden

Verwandte Artikel