Dieses Protokoll beschreibt, wie synchronisierte Elektroenzephalographie, Elektrokardiographie und Verhaltensaufzeichnungen von Säuglings-Betreuer-Dyaden in einer häuslichen Umgebung aufgenommen wurden.
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Dieses Protokoll beschreibt, wie synchronisierte Elektroenzephalographie, Elektrokardiographie und Verhaltensaufzeichnungen von Säuglings-Betreuer-Dyaden in einer häuslichen Umgebung aufgenommen wurden.
Frühere Hyperscanning-Studien, die die Gehirnaktivitäten von Betreuern und Kindern gleichzeitig aufzeichnen, wurden hauptsächlich innerhalb der Grenzen des Labors durchgeführt, wodurch die Verallgemeinerbarkeit der Ergebnisse auf reale Umgebungen beschränkt wurde. Hier wird ein umfassendes Protokoll für die Erfassung von synchronisierter Elektroenzephalographie (EEG), Elektrokardiographie (EKG) und Verhaltensaufzeichnungen von Säuglingsbetreuern während verschiedener interaktiver Aufgaben zu Hause vorgeschlagen. Dieses Protokoll zeigt, wie die verschiedenen Datenströme synchronisiert und EEG-Datenspeicherraten und Qualitätsprüfungen gemeldet werden. Darüber hinaus werden kritische Fragen und Lösungsansätze in Bezug auf den Versuchsaufbau, die Aufgaben und die Datenerhebung im häuslichen Umfeld diskutiert. Das Protokoll ist nicht auf Dyaden von Säuglingsbetreuern beschränkt, sondern kann auf verschiedene dyadische Konstellationen angewendet werden. Insgesamt demonstrieren wir die Flexibilität von EEG-Hyperscanning-Setups, die es ermöglichen, Experimente außerhalb des Labors durchzuführen, um die Gehirnaktivitäten der Teilnehmer in ökologisch valideren Umgebungen zu erfassen. Dennoch schränken Bewegung und andere Arten von Artefakten die experimentellen Aufgaben ein, die in der häuslichen Umgebung durchgeführt werden können.
Mit der gleichzeitigen Aufzeichnung von Gehirnaktivitäten von zwei oder mehr interagierenden Probanden, auch Hyperscanning genannt, ist es möglich geworden, die neuronalen Grundlagen sozialer Interaktionen in ihrer komplexen, bidirektionalen und schnelllebigen Dynamik aufzuklären1. Diese Technik hat den Fokus von der Untersuchung von Individuen in isolierten, streng kontrollierten Umgebungen auf die Untersuchung naturalistischerer Interaktionen verlagert, wie z. B. Eltern-Kind-Interaktionen während des freien Spiels 2,3, des Rätsellösens 4 und kooperativer Computerspiele 5,6. Diese Studien zeigen, dass sich Gehirnaktivitäten während sozialer Interaktionen synchronisieren, d.h. zeitliche Ähnlichkeiten aufweisen, ein Phänomen, das als interpersonelle neuronale Synchronie (INS) bezeichnet wird. Die überwiegende Mehrheit der Hyperscanning-Studien beschränkte sich jedoch auf Laborumgebungen. Dies ermöglicht zwar eine bessere experimentelle Kontrolle, kann aber auf Kosten eines gewissen Verlusts an ökologischer Validität gehen. Die im Labor beobachteten Verhaltensweisen sind aufgrund der ungewohnten und künstlichen Umgebung und der Art der auferlegten Aufgaben möglicherweise nicht repräsentativ für die typischen alltäglichen interaktiven Verhaltensweisen der Teilnehmer7.
Jüngste Fortschritte bei mobilen Neuroimaging-Geräten, wie z. B. der Elektroenzephalographie (EEG) oder der funktionellen Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS), lindern diese Probleme, indem die Teilnehmer nicht mehr physisch mit dem Aufnahmecomputer verbunden bleiben müssen. Auf diese Weise ermöglichen sie es uns, die Gehirnaktivitäten der Teilnehmer zu messen, während sie im Klassenzimmer oder zu Hause frei interagieren 8,9. Der Vorteil des EEG im Vergleich zu anderen bildgebenden Verfahren, wie z.B. fNIRS, besteht darin, dass es eine hervorragende zeitliche Auflösung aufweist und sich daher besonders für die Untersuchung schnelllebiger sozialer Dynamiken eignet10. Es gibt jedoch den Vorbehalt, dass das EEG-Signal sehr anfällig für Bewegungen und andere physiologische und nicht-physiologische Artefakte ist11.
Trotzdem ist es in den ersten Studien gelungen, EEG-Hyperscanning-Setups in realistischen Umgebungen und Bedingungen zu implementieren. Zum Beispiel maßen Dikker et al.12 das EEG-Signal einer Gruppe von Studenten, während sie an verschiedenen Unterrichtsaktivitäten teilnahmen, einschließlich der Teilnahme an Vorlesungen, dem Ansehen von Videos und der Teilnahme an Gruppendiskussionen. In dieser Studie, zusammen mit anderen Studien 8,9, wurden überwiegend trockene EEG-Elektroden verwendet, um die Durchführung von Messungen in Nicht-Laborumgebungen zu erleichtern. Im Vergleich zu Nasselektroden, bei denen leitfähiges Gel oder Paste aufgetragen werden muss, bieten Trockenelektroden deutliche Vorteile in Bezug auf die Benutzerfreundlichkeit. Es hat sich gezeigt, dass sie in erwachsenen Populationen und unter stationären Bedingungen eine vergleichbare Leistung wie nasse Elektroden aufweisen. Ihre Leistung kann jedoch in bewegungsbezogenen Szenarien aufgrund erhöhter Impedanzpegelabnehmen 13.
Hier stellen wir ein Arbeitsprotokoll vor, um synchronisierte Aufzeichnungen von einem Siebenkanal-Flüssiggel-EEG-System mit geringer Dichte mit einem Einkanal-Elektrokardiographen (EKG) zu erfassen, das an denselben drahtlosen Verstärker (Abtastrate: 500 Hz) von Säuglingsbetreuern in einer häuslichen Umgebung angeschlossen ist. Während aktive Elektroden für Erwachsene verwendet wurden, wurden passive Elektroden stattdessen für Säuglinge verwendet, da letztere typischerweise in Form von Ringelektroden vorliegen, wodurch der Prozess des Gelauftrags erleichtert wird. Zusätzlich wurden EEG-EKG-Aufzeichnungen mit drei Kameras und Mikrofonen synchronisiert, um das Verhalten der Teilnehmer aus verschiedenen Blickwinkeln zu erfassen. In der Studie führten 8-12 Monate alte Säuglinge und ihre Betreuer eine Lese- und Spielaufgabe durch, während ihr EEG, EKG und Verhalten aufgezeichnet wurden. Um die Auswirkungen übermäßiger Bewegung auf die EEG-Signalqualität zu minimieren, wurden die Aufgaben in einer Tischumgebung durchgeführt (z. B. unter Verwendung des Küchentisches und eines Babyhochstuhls), wobei die Teilnehmer während der gesamten Interaktionsaufgabe sitzen bleiben mussten. Den Betreuern wurden drei altersgerechte Bücher und Tischspielzeug zur Verfügung gestellt (ausgestattet mit Saugnäpfen, um ein Herunterfallen zu verhindern). Sie wurden angewiesen, ihrem Kind etwa 5 Minuten lang vorzulesen, gefolgt von einer 10-minütigen Spielstunde mit den Spielsachen.
Dieses Protokoll beschreibt die Methoden zum Sammeln synchronisierter EEG-EKG-, Video- und Audiodaten während der Lese- und Wiedergabeaufgaben. Das Gesamtverfahren ist jedoch nicht spezifisch für dieses Forschungsdesign, sondern eignet sich für verschiedene Populationen (z.B. Eltern-Kind-Dyaden, Freund-Dyaden) und experimentelle Aufgabenstellungen. Es wird die Methode der Synchronisation verschiedener Datenströme vorgestellt. Darüber hinaus wird eine grundlegende EEG-Vorverarbeitungspipeline auf der Grundlage von Dikker et al.12 skizziert und über EEG-Datenspeicherungsraten und Qualitätskontrollmetriken berichtet. Da die spezifischen analytischen Entscheidungen von einer Vielzahl von Faktoren abhängen (z. B. Aufgabendesign, Forschungsfragen, EEG-Montage), wird die Hyperscanning-EEG-Analyse nicht weiter detailliert beschrieben, sondern der Leser wird auf bestehende Richtlinien und Werkzeugkästen verwiesen (z. B. 14 für Leitlinien;15,16 für Hyperscanning-Analyse-Toolboxen). Schließlich diskutiert das Protokoll Herausforderungen und mögliche Lösungen für EEG-EKG-Hyperscanning zu Hause und in anderen realen Umgebungen.
Das beschriebene Protokoll wurde vom Institutional Review Board (IRB) der Nanyang Technological University, Singapur, genehmigt. Die Einverständniserklärung wurde von allen erwachsenen Teilnehmern und von den Eltern im Namen ihrer Säuglinge eingeholt.
1. Überlegungen zu Ausrüstung und Platz bei Sitzungen zu Hause
2. Vorbereitungen vor der Sitzung
3. Versuchsvorbereitung beim Teilnehmer zu Hause

Abbildung 1: Draufsicht auf die Aufstellung. (1) Camcorder für Säuglinge. (2) Camcorder mit kombinierter Ansicht. (3) Camcorder für das Pflegepersonal. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
4. EEG- und EKG-Sensoranwendung für die Pflegekraft
5. Anwendung von EEG- und EKG-Sensoren für den Säugling
6. Erstellen einer Triggerbox für die multimodale Datensynchronisation
HINWEIS: Da verschiedene Sensordatenströme (d. h. EEG, EKG, Video und Audio) zu unterschiedlichen Zeitpunkten während der Sitzung mit der Aufzeichnung beginnen, müssen sie manuell synchronisiert werden, um eine einzige Zeitleiste mit Ereignissen zu erstellen. Daher wird ein gemeinsames Ereignis benötigt, das sowohl vom Camcorder (d. h. LED-Licht) als auch vom Verstärker (d. h. digitalem oder analogem Signal) erfasst werden kann. Um dies zu erreichen, wird eine hauseigene Synchronisations-Trigger-Box verwendet, die mit einem einfachen Mikrocontroller-Einheitenprogramm erstellt werden kann, wie unten beschrieben.

Abbildung 2: Aufbau der Triggerbox. (A) Mikrocontroller-Schaltplan für die Triggerbox; (B) Innenräume des gebauten Auslösekastens; (C) Auslösebox, die mit den EEG-EKG-Verstärkern für Erwachsene und Säuglinge, dem Auslöser und der Powerbank verbunden ist. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 3: Einstellungen für hohe aktive und niedrige aktive Trigger-Ports. Abhängig vom Anfangszustand des Trigger-Pins (0 oder 1) wird die Einstellung des Trigger-Ports (High Active, HA oder Low Active, LA) so gewählt, dass der Marker am Ende des Impulses (wenn der Trigger-Taster losgelassen wird) erzeugt wird. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
7. Synchronisierung von Sensorströmen
8. Experiment zur Eltern-Kind-Interaktion
9. Aufräumen am Ende des Experiments
10. Qualitätssicherung der Daten
11. Datenverarbeitung
Die Teilnehmer dieser Studie waren 8 bis 12 Monate alte, typischerweise sich entwickelnde Säuglinge und ihre Mutter und/oder Großmutter, die zu Hause Englisch oder Englisch und eine zweite Sprache sprachen. Die 7-Elektroden-EEGs und ein Einkanal-EKG von Erwachsenen und Säuglingen sowie Video- und Audioaufnahmen von drei Kameras und Mikrofonen wurden während der Aufgaben gleichzeitig aufgenommen. Die neuronalen Aktivitäten wurden über F3, F4, C3, Cz, C4, P3 und P4 nach dem internationalen 10-20-System gemessen. Die verschiedenen Datenströme wurden zu Beginn und am Ende des Experiments zeitlich ausgerichtet und abgeschnitten, so dass alle Aufzeichnungen zum Zeitpunkt t = 0 begannen (Abbildung 4).

Abbildung 4: Synchronisation von Datenströmen. Drei Kameras (Säuglingsansicht, kombinierte Ansicht und Betreueransicht), das Roh-EKG von Betreuern und Säuglingen sowie das Roh-EEG von Betreuern und Säuglingen werden mit derselben Zeitleiste synchronisiert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
Die EEG-Datenspeicherungsraten und Qualitätsmetriken für die ersten 5 Dyaden des Datensatzes mit insgesamt 10 Teilnehmern sind in Tabelle 1 dargestellt. Nach einer fehlerhaften Kanalunterdrückung (Abbildung 5) wurden Datensegmente, die Artefakte enthielten, mit einem automatischen Spannungsschwellenwert zurückgewiesen, gefolgt von einer visuellen Inspektion der verbleibenden Segmente (Abbildung 6). Die Ergebnisse zeigten, dass die EEG-Aufzeichnungen eine durchschnittliche Länge von M = 562,96 s (SD ± 148,94 s) hatten. Von diesen wurden M = 34,30 % (SD ± 13,00 %) der Erwachsenendaten und M = 46,32 % (SD ± 16,63 %) der Säuglingsdaten nach automatischer und manueller Ablehnung akzeptiert. Betrachtet man nur übereinstimmende Daten zwischen Erwachsenen und Säuglingen, sank die Behaltensrate auf M = 20,58 % (SD ± 9,51 %), so dass M = 215,00 s (SD ± 117,54 s) der übereinstimmenden Aufgabendaten übrig blieb. Darüber hinaus wurden insgesamt 0 bis 2 Kanäle pro Dyade aufgrund der durchweg schlechten Datenqualität ausgeschlossen.

Abbildung 5: Identifizieren von fehlerhaften Kanälen. Ein Scrollen der EEG-Daten für Säuglinge und ein PSD-Diagramm (Power Spectral Density) für 7 EEG-Kanäle, in dem entweder Kanal Cz als flache Linie (A: Datenscroll, B: PSD-Diagramm) oder Kanal F3 übermäßig verrauscht ist (C: Datenscroll, D: PSD-Diagramm). Die Erkennung eines fehlerhaften Kanals wurde im EEGLAB17 durchgeführt. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 6: Ablehnung von Artefakten. Epochen mit Artefakten wurden automatisch gemäß einer (A) Ablehnungsschwelle abgelehnt, (B) gefolgt von einer manuellen Ablehnung durch visuelle Inspektion. Der hervorgehobene Teil des Diagramms zeigt abgelehnte Segmente entsprechend dem Ablehnungsschwellenwert (A) bzw. der manuellen Ablehnung (B). Die Daten wurden im EEGLAB17 visualisiert. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
| Erwachsene | Kind | Paarig | |||||
| ID | Länge der Aufnahme (s) | Schlechte Kanäle | % akzeptierte Epochen | Schlechte Kanäle | % akzeptierte Epochen | Schlechte Kanäle | % akzeptierte Epochen (übereinstimmend) |
| 1 | 898 | NA | 35.7 | Cz | 25.2 | Cz | 15.3 |
| 2 | 1234 | NA | 38.2 | Cz, F3 | 61.8 | Cz, F3 | 21.2 |
| 3 | 1088 | F3, F4 | 52.4 | F3, F4 | 63.1 | F3, F4 | 36.7 |
| 4 | 873 | NA | 27.9 | Seite 3 | 34.6 | Seite 3 | 12.8 |
| 5 | 975 | NA | 17.2 | NA | 47.0 | NA | 16.9 |
Tabelle 1. EEG-Datenqualitätsbericht für 5 Dyaden während der experimentellen Aufgaben.
In diesem Protokoll führen wir Messungen bei den Teilnehmern zu Hause durch, wo sich Säuglinge und Betreuer wohler fühlen und ihr Verhalten repräsentativer für ihre realen Interaktionen im Gegensatz zu einer Laborumgebung ist, wodurch die ökologische Validität erhöhtwird 7. Des Weiteren können Aufzeichnungen im häuslichen Umfeld die Teilnehmenden z.B. in Bezug auf Reisezeiten entlasten und so bestimmte Teilnehmergruppen zugänglicher machen. Neben diesen Vorteilen stellen naturalistische EEG-Hyperscanning-Aufzeichnungen in realen Kontexten jedoch ihre eigenen Herausforderungen und Einschränkungen in Bezug auf experimentelles Design und Protokoll sowie Datenartefakte dar. Im Folgenden werden Herausforderungen und Lösungsansätze für Homerecordings diskutiert.
Die naturalistische Umgebung kann eine Reihe von verwirrenden Variablen wie Raum, Temperatur und Unterbrechungen einführen, die sich zwischen den Teilnehmergruppen zu Hause unterscheiden können, aber in einer kontrollierten Laborumgebung konstant bleiben. Das EEG-Hyperscanning-Protokoll erfordert eine Menge technischer Ausrüstung, z. B. mehrere Kameras, Mikrofone und Aufnahmelaptops, und daher kann der Mangel an ausreichend Platz in den Wohnungen der Teilnehmer manchmal ein Problem sein. Forscher müssen darauf achten, dass sie Geräte nicht willkürlich oder an einem Ort aufstellen, an dem sie von Unordnung umgeben sind. Es ist zum Beispiel wichtig, darauf zu achten, keine Geräte mit Speisen oder Getränken auf Tischen aufzustellen und darauf zu achten, dass Kamerastative in engen Räumen nicht den Weg versperren. Eine Möglichkeit, Platzprobleme zu vermeiden, besteht darin, das Haus des Teilnehmers im Voraus zu besuchen, um im Voraus für eventuelle Platzbeschränkungen zu planen. Hilfreich ist es auch, Erinnerungen an die Teilnehmer zu senden, um den benötigten Platz von Gegenständen freiräumen zu lassen. Kameras und Stative sollten so weit wie möglich aus dem Weg geräumt werden, insbesondere wenn sie sich außerhalb der Reichweite des Sitzplatzes des Kindes während der Sitzung befinden. Vor allem muss die Sicherheit aller Beteiligten in allen Phasen des Aufbaus berücksichtigt werden. Ein weiterer Faktor, auf den Forscher in naturalistischen Umgebungen stoßen können, sind unterschiedliche Temperaturen. In Singapur, wo die Temperaturen das ganze Jahr über hoch sind, können Schweißartefakte in den EEG-Daten auftreten, die in der Laborumgebung mit einer geeigneten Klimatisierung besser kontrolliert werden können. Die Verwendung von Ventilatoren, um die Teilnehmer kühl zu halten, führt auch zu anderen Artefakten, da sich elektrische Geräte in der Nähe befinden, und die Blasluft kann die Haare der Teilnehmer sowie die EEG-Drähte bewegen, was zu einer schlechten Datenqualität führt. Idealerweise sollte während der Sitzung eine Klimaanlage verwendet werden, da sie die Teilnehmer kühl hält. Sollte dies jedoch nicht möglich sein, kann stattdessen ein Deckenventilator oder Standventilator verwendet werden, wobei darauf zu achten ist, dass er nicht zu nahe an den Teilnehmern platziert wird, um Geräusche in den EEG-Daten zu vermeiden. Eine andere Alternative wäre, die Session möglichst in eine kühlere Tageszeit zu legen, damit Schweißartefakte vermieden werden können. Schließlich müssen die Forscher auch darauf achten, dass es in einer naturalistischen Umgebung zu Unterbrechungen kommen kann, insbesondere wenn die Sitzung bei den Teilnehmern zu Hause durchgeführt wird. Familienmitglieder können sich in der Nähe befinden, was zu einer Verletzung der Privatsphäre führen kann, wenn die Sitzung in einem Gemeinschaftsraum gefilmt wird, an dem sie möglicherweise vorbeigehen. Es kann auch eine Ablenkung für das Kind sein, während der Aufgabe andere Betreuer oder Familienmitglieder zu sehen, was die EEG-Messungen verzerren kann. Es wäre am besten, die Teilnehmer daran zu erinnern, dass es für einen reibungslosen Ablauf der Sitzung ideal wäre, andere Familienmitglieder in einem anderen Raum zu haben. Die Forscher können auch versuchen, die Sitzung so effizient wie möglich durchzuführen, um die anderen Mitglieder des Haushalts nicht zu sehr zu belästigen. Schließlich müssen die Forscher sicherstellen, dass alle Daten gesammelt und die erforderlichen Punkte ausgefüllt werden, bevor sie das Haus des Teilnehmers verlassen. Eine klare und organisierte Checkliste mit den zu erledigenden Dokumenten und Elementen kann dazu beitragen, wichtige Schritte nicht zu verpassen und sie effizient und zeitnah zu erledigen.
Abgesehen von den verwirrenden Variablen, die in einer naturalistischen Umgebung zu finden sind, gibt es auch einige Aspekte des Protokolls, die für jede Sitzung in einer natürlichen Umgebung angepasst werden müssen, die sonst in einer Laborumgebung kontrolliert werden. Bestimmte Aspekte, wie z. B. Kamerawinkel und Beleuchtung, werden nicht standardisiert sein. Flexibilität bei der Einrichtung bei gleichzeitiger Sicherstellung hochwertiger und vergleichbarer Daten ist entscheidend. Die Kamerawinkel können sich aufgrund von Unterschieden im Layout und im Raum je nach Zuhause der Teilnehmer ändern, was es schwieriger machen kann, später Anmerkungen zu Videos für bestimmte Ereignisse und Verhaltensmetriken zu machen. Ebenso unterscheidet sich auch die Beleuchtung in jedem Haus, was sich auf die Qualität des Videos auswirken kann. Forscher können angemessen vorbereitet werden, indem sie einen allgemeinen Satz von Standards erstellen, die angepasst werden können, z. B. sicherstellen, dass die Teilnehmer nicht an einer Hauptlichtquelle sitzen, und wissen, welche Kamerawinkel zu priorisieren sind. Ein weiterer variierender Faktor sind die Möbel, die in jeder Sitzung zur Verfügung stehen. Da die Forscher höchstwahrscheinlich keine Möbel zu den Teilnehmern nach Hause bringen können, werden sie auf Möbel angewiesen sein, die die Teilnehmer bereits haben. Aus diesem Grund können die verschiedenen verwendeten Möbel die körperliche Dynamik zwischen der Bezugsperson und dem Säugling verändern. Zum Beispiel ändern verschiedene Arten von Babystühlen die Höhe und Position, in der das Kleinkind während der Aufgabe sitzt. Dies kann die Art und Weise beeinflussen, wie die Bezugsperson mit dem Kind interagiert, und auch die EEG-Daten aufgrund möglicher Muskelbewegungsartefakte oder anderer Faktoren beeinflussen. Während der Vorverarbeitungsphase der Datenanalyse können Forscher möglicherweise die EEG-Artefakte identifizieren, die durch bestimmte Bewegungen verursacht werden, indem sie sich von den synchronisierten Videos leiten lassen. Darüber hinaus kann eine allgemeine Vorstellung davon sein, welche Arten von Verhaltensweisen beobachtet oder analysiert werden, um sicherzustellen, dass die notwendigen Daten trotz der unterschiedlichen körperlichen Dynamik erfasst werden.
Eine weitere Implikation des naturwissenschaftlichen Aufbaus von EEG-Experimenten betrifft die Qualität und Verwendbarkeit physiologischer Sensordaten. EEG-Aufzeichnungen sind anfällig für Artefaktinterferenzen durch umweltbedingte (nicht-physiologische, wie z. B. Leitungsrauschen18) und physiologische Quellen (Augen-, Schweiß-, Myogen-Quellen)19. Obwohl drahtloses EEG im Allgemeinen weniger anfällig für Leitungsrauschen ist, führen elektrische Geräte im Haushalt, z. B. Ventilatoren, Fernsehbildschirme und Klimaanlagen, zu Rauschartefakten. Bewegungsartefakte hingegen sind in einem naturalistischen Umfeld noch ausgeprägter und tragen zu einer geringeren Datenspeicherung11,20, einer Verringerung des Signal-Rausch-Verhältnisses21 und einer Anfälligkeit bei der Datenanalyse in der Interpretationbei 11 bei. Dyadisches EEG und EEG bei Säuglingen stellen eine zusätzliche Herausforderung bei der Datenspeicherung dar, da die Aufzeichnungsdauer kürzer ist, weniger stereotype Artefaktpräsentationen auftreten und im Falle von Hyperscanning saubere analysierbare Segmente erforderlich sind, die zeitlich abgeglichen werdenmüssen 14,22,23. Die Abschwächung dieser Faktoren beruht auf einer durchdachten Versuchsplanung und einem gut kalibrierten Versuchsaufbau22. Obwohl EEG-Zusammensetzungen mit hoher Dichte einige Techniken zur Artefaktkorrektur und Datenerweiterung ermöglichen, wie z. B. die Entfernung kanonischer Rauschkomponenten durch unabhängige Komponentenanalyse (ICA), wird dies bei Setups mit niedriger Dichte nicht empfohlen. Im Gegensatz dazu führt das Verlassen auf die manuelle Annotation von Artefakten und das Entfernen betroffener EEG-Kanäle und -Segmente zu einem größeren Datenverlust. Das vorgeschlagene Protokoll kann auch mit mehr EEG-Kanälen durchgeführt werden, jedoch auf Kosten einer längeren Vorbereitungszeit. Diese Vorteile einer kürzeren Erfassungszeit gegenüber umfangreicheren EEG-Daten müssen sorgfältig gegeneinander abgewogen werden. Hier wird eine realistische Schätzung der Datenspeicherraten aus den naturalistischen Heimaufnahmen unter Einhaltung strenger Qualitätsstandards unter Verwendung einer Kombination aus automatisierter Spannungsspitzenkennzeichnung und manueller Artefaktunterdrückung berichtet. Obwohl die Retentionsraten niedrig waren (M = 34% für Erwachsene und M = 46% für Säuglinge), liegen sie im ausgenommenen Bereich für naturalistische EEG-Aufzeichnungen von Säuglingen und Erwachsenen, z.B. berichteten Dikker et al.12 im Vergleich über eine Retentionsrate von 38% während der Diskussionsaufgabe im Erwachsenen-EEG mit Trockenelektroden. Die Menge an sauberen Daten, die aus dem Paradigma wiederhergestellt werden, kann in weitere Analysen eingespeist werden, z. B. in zeitfrequenzbasierte Konnektivitätsanalysen. Alternative halbautomatische Pipelines für die Artefaktkorrektur von EEG-Aufzeichnungen mit niedriger Dichte (z. B. HAPPILEE24) können, wenn auch außerhalb des Rahmens der aktuellen Arbeit, dazu beitragen, Artefakte ohne den Einsatz von ICA zu entfernen und somit Datenverluste erheblich zu reduzieren.
Um eine qualitativ hochwertige, aber praktikable Datenerfassung zu gewährleisten, müssen die Forscher berücksichtigen, wie sich das naturalistische Setting auf die Aufgaben auswirkt, die für die experimentelle Sitzung ausgewählt werden. Zum Beispiel kann die Auswahl der Aufgaben auf dem basieren, was üblicherweise in den Häusern der Teilnehmer zu finden ist, wie z. B. ein Esstisch, Stühle, Kinderstühle, Spielmatte usw. Dies würde weniger sperrige Geräte oder Möbel ermöglichen, die hin und her transportiert werden müssen, und würde auch die Auf- und Abrüstzeit reduzieren. In diesem Experiment wurden Bücher und Spielzeug verwendet, die für das Tabletop-Spiel geeignet sind, die es der Bezugsperson und dem Kind ermöglichen, eine naturalistische Spieldynamik aufrechtzuerhalten und gleichzeitig die freie Bewegung einzuschränken, so dass die EEG-Artefakte der Muskelbewegung reduziert werden können. Infolgedessen wurden die Spielzeuge im aktuellen Protokoll auf der Grundlage dessen ausgewählt, was natürliche Interaktionen widerspiegeln würde. So haben beispielsweise Spielzeuge mit Saugkraft, die in einer stationären Position für die Bezugsperson und das Kind auf dem Tisch platziert werden können, den Vorteil, dass sie nicht vom Tisch fallen können, was zu Bewegungsartefakten führen kann, wenn die Bezugsperson versucht, sie aufzuheben. Die Forscher müssen auch auf die Vorbereitungs- und Aufräumzeit achten, um die Belastung der Teilnehmer zu verringern.
Obwohl die Entscheidung, EEG-Hyperscanning-Messungen in einer naturalistischen Umgebung durchzuführen, viele Vorteile für ökologisch validere Daten hat, sollten sich die Forscher der Einschränkungen und Herausforderungen bewusst sein, die sich aus dem Versuchsdesign ergeben können, und ausreichende Schritte unternehmen, um die Auswirkungen so weit wie möglich zu mildern. Forscher müssen sich bemühen, bei der Optimierung ihres Paradigmas und der Planung ihrer Besuche ein Gleichgewicht zwischen einem ökologischen Design und einer experimentellen Kontrolle zu finden. Wie oben beschrieben, ist eine gewisse Flexibilität in Bezug auf den Versuchsaufbau erforderlich, was jedoch zu einer größeren Variabilität zwischen den Teilnehmern führt. Dies ist zwar aus experimenteller Sicht unerwünscht, spiegelt aber möglicherweise eher die reale Umgebung der Teilnehmer wider. Darüber hinaus kann der naturalistische Aufbau mehr und andere Arten von Artefakten in die EEG-Daten einführen, wie oben diskutiert. Diese können bis zu einem gewissen Grad durch geeignete EEG-Vorverarbeitungs- und Analysetechniken gemildert werden, können aber im Allgemeinen zu höheren Verlusten und geringerer Datenqualität führen. Darüber hinaus hat die verwendete Ausrüstung, insbesondere die Kameras und Stative, den Nachteil, dass sie relativ sperrig und schwer ist, was den Transport erschwert und für beengte Räume weniger geeignet ist. Schließlich benötigt das Nasselektrodensystem zusätzliche experimentelle Materialien (z. B. Gel, Spritzen, Handschuhe, Tücher) und längere Vorbereitungszeiten. Die Experimentatoren müssen sehr vorsichtig sein, um keine Unordnung in den Wohnungen der Teilnehmer zu hinterlassen, z. B. Gel auf Teile der Möbel, und im Voraus erklären, dass die Gefahr besteht, dass das Kind dies tun könnte. Trockenelektroden können eine gute Alternative sein, um diese Probleme zu umgehen und Rüstzeit zu sparen. Für Hyperscanning-Aufzeichnungen in größeren Gruppen (z.B. Klassenzimmern) können diese daher die Methode der Wahl sein (z.B. siehe 12). Durch die Verfeinerung und Anpassung dieses Protokolls an die vorliegenden Umstände hat es daher das Potenzial, in vielen verschiedenen Arten von naturalistischen Umgebungen, wie Schulen und Arbeitsplätzen, eingesetzt zu werden, um eine größere Vielfalt an Hyperscanning- und Verhaltensdaten zu erfassen.
Es sind keine Interessenkonflikte zu deklarieren.
Die Arbeit wurde durch ein Presidential Postdoctoral Fellowship Grant der Nanyang Technological University finanziert, das an VR vergeben wurde.
| Name | Unternehmen | Katalognummer | Kommentare |
|---|---|---|---|
| 10 cc Luer-Lock-Tip-Spritze ohne Nadel | Terumo Corporation | ||
| actiCAP slim 8-Kanal-Elektrodenset (LiveAMP8) | Brain Products GmbH | ||
| Arduino Software (IDE) | Arduino | Arduino IDE 1.8.19 | Die Software, mit der der Code für den Arduino-Mikrocontroller geschrieben wurde. Alternativ kann eine alternative Programmiersoftware verwendet werden, um die gewählte Mikrocontroller-Einheit zu begleiten. |
| Arduino Uno Platine | Arduino | Wird zum Aufbau der Schaltung der Triggerbox verwendet. Es können auch alternative Mikrocontroller-Boards verwendet werden. | |
| BNC-Anschlüsse | BNC-Anschlüsse zum Verbinden der verschiedenen Teile des Triggerbox-Setups. | ||
| BNC-Drucktaste | Brain Products GmbH | BP-345-9000 | BNC-Auslöser zum Senden von Auslösern. |
| BNC auf 2,5 mm Klinke Triggerkabel (80 cm) | Brain Products GmbH | BP-245-1200 | BNC-Kabel, die die 2 LiveAmps mit der Triggerbox verbinden. |
| BrainVision Analyzer Version 2.2.0.7383 | Brain Products GmbH | EEG-Analysesoftware. | |
| BrainVision Recorder Lizenz mit Dongle | Brain Products GmbH | S-BP-170-3000 | |
| BrainVision Recorder Version 1.23.0003 | Brain Products GmbH | EEG-Aufzeichnungssoftware. | |
| Custom 8Ch LiveAmp Cap passiv (EEG-Kappen für Säuglinge) | Brain Products GmbH | LC-X6-SAHS-44, LC-X6-SAHS-46, LC-X6-SAHS-48 | Für Säuglingskopfgrößen 44, 46, 48 . Es können alternative EEG-Kappen verwendet werden. |
| Dell Latitude 3520 Notebooks | Dell | Zwei Notebooks, eines für die EEG-Aufzeichnung für Erwachsene und eines für die EEG-Aufzeichnung für Säuglinge. Es können auch andere Computer verwendet werden. | |
| die Zahnspülung | |||
| LiveAmp 8-CH Funkverstärker | BrainProducts GmbH | BP-200-3020 | Zwei LiveAmps, einer für das EEG bei Erwachsenen und einer für das EEG bei Säuglingen. Es kann ein alternativer Verstärker verwendet werden. |
| Manfrotto MT190X3 Stativ mit 128RC Micro Fluid Videokopf | Manfrotto | MT190X3 | Alternative Stative können verwendet werden. |
| Matlab Software | Die MathWorks, Inc. | R2023a | Es kann eine alternative Analyse- und Präsentationssoftware verwendet werden. |
| Powerbank (10000 mAh) | Philips | DLP6715NB/69 | Es können alternative Powerbanks verwendet werden. |
| Rohe EEG-Kappen | EASYCAP GmbH | Für Erwachsene Kopfgrößen 52, 54, 56, 58. Es können alternative EEG-Kappen verwendet werden. | |
| Rode Wireless Go II Single Set | Rø de Mikrofone | Es können auch alternative Mikrofone verwendet werden. | |
| Sony FDR-AX700 Camcorder | Sony | FDR-AX700 | Es können alternative Camcorder oder Webcams verwendet werden. |
| SuperVisc Hochviskoses Gel | EASYCAP GmbH | NS-7907 |