Name: Hiperexploración de EEG en el hogar para las interacciones sociales entre el bebé y el cuidador (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-05-31T14:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 8 s
Description: Aprende a realizar hiperexploración de EEG en el hogar para estudiar interacciones sociales entre bebés y cuidadores. Este protocolo sincroniza EEG, ECG y datos conductuales durante tareas de juego interactivo.

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El trabajo fue financiado por una beca presidencial postdoctoral de la Universidad Tecnológica de Nanyang que fue otorgada a VR.

Sincronización de EEG y ECG en la vida real en las interacciones entre el bebé y el cuidador

<ol><li>Hari, R., Henriksson, L., Malinen, S., Parkkonen, L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Centrality+of+social+interaction+in+human+brain+function%5BTitle%5D)+AND+%22Neuron%22%5BJournal%5D)">Centrality of social interaction in human brain function.</a> Neuron. 88 (1), 181-193 (2015).</li>
<li>Endevelt-Shapira, Y., Djalovski, A., Dumas, G., Feldman, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Maternal+chemosignals+enhance+infant-adult+brain-to-brain+synchrony%5BTitle%5D)+AND+%22Sci+Adv%22%5BJournal%5D)">Maternal chemosignals enhance infant-adult brain-to-brain synchrony.</a> Sci Adv. 7 (50), eabg6867 (2021).</li>
<li>Santamaria, L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Emotional+valence+modulates+the+topology+of+the+parent-infant+inter-brain+network%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Emotional valence modulates the topology of the parent-infant inter-brain network.</a> NeuroImage. 207, 116341(2020).</li>
<li>Nguyen, T., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+effects+of+interaction+quality+on+neural+synchrony+during+mother-child+problem+solving%5BTitle%5D)+AND+%22Cortex%22%5BJournal%5D)">The effects of interaction quality on neural synchrony during mother-child problem solving.</a> Cortex. 124, 235-249 (2020).</li>
<li>Reindl, V., Gerloff, C., Scharke, W., Konrad, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Brain-to-brain+synchrony+in+parent-child+dyads+and+the+relationship+with+emotion+regulation+revealed+by+fNIRS-based+hyperscanning%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">Brain-to-brain synchrony in parent-child dyads and the relationship with emotion regulation revealed by fNIRS-based hyperscanning.</a> NeuroImage. 178, 493-502 (2018).</li>
<li>Reindl, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Conducting+hyperscanning+experiments+with+functional+near-infrared+spectroscopy%5BTitle%5D)+AND+%22J+Vis+Exp%22%5BJournal%5D)">Conducting hyperscanning experiments with functional near-infrared spectroscopy.</a> J Vis Exp. (143), e58807(2019).</li>
<li>Gardner, F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Methodological+issues+in+the+direct+observation+of+parent-child+interaction%3A+Do+observational+findings+reflect+the+natural+behavior+of+participants%5BTitle%5D)+AND+%22Clin+Child+Fam+Psychol+Rev%22%5BJournal%5D)">Methodological issues in the direct observation of parent-child interaction: Do observational findings reflect the natural behavior of participants.</a> Clin Child Fam Psychol Rev. 3, 185-198 (2000).</li>
<li>Xu, J., Zhong, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Review+on+portable+EEG+technology+in+educational+research%5BTitle%5D)+AND+%22Comput+Hum+Behav%22%5BJournal%5D)">Review on portable EEG technology in educational research.</a> Comput Hum Behav. 81, 340-349 (2018).</li>
<li>Troller-Renfree, S. V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Feasibility+of+assessing+brain+activity+using+mobile%2C+in-home+collection+of+electroencephalography%3A+methods+and+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Dev+Psychobiol%22%5BJournal%5D)">Feasibility of assessing brain activity using mobile, in-home collection of electroencephalography: methods and analysis.</a> Dev Psychobiol. 63 (6), e22128(2021).</li>
<li>Bögels, S., Levinson, S. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+brain+behind+the+response%3A+Insights+into+turn-taking+in+conversation+from+neuroimaging%5BTitle%5D)+AND+%22Res+Lang+Soc%22%5BJournal%5D)">The brain behind the response: Insights into turn-taking in conversation from neuroimaging.</a> Res Lang Soc. 50 (1), 71-89 (2017).</li>
<li>Georgieva, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Toward+the+understanding+of+topographical+and+spectral+signatures+of+infant+movement+artifacts+in+naturalistic+EEG%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Toward the understanding of topographical and spectral signatures of infant movement artifacts in naturalistic EEG.</a> Front Neurosci. 14, 452947(2020).</li>
<li>Dikker, S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Brain-to-brain+synchrony+tracks+real-world+dynamic+group+interactions+in+the+classroom%5BTitle%5D)+AND+%22Curr+Biol%22%5BJournal%5D)">Brain-to-brain synchrony tracks real-world dynamic group interactions in the classroom.</a> Curr Biol. 27 (9), 1375-1380 (2017).</li>
<li>Oliveira, A. S., Bryan, R. S., Hairston, W. D., Peter, K., Daniel, P. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Proposing+metrics+for+benchmarking+novel+EEG+technologies+towards+real-world+measurements%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Hum+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Proposing metrics for benchmarking novel EEG technologies towards real-world measurements.</a> Front Hum Neurosci. 10, 188(2016).</li>
<li>Turk, E., Endevelt-Shapira, Y., Feldman, R., vanden Heuvel, M. I., Levy, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Brains+in+sync%3A+Practical+guideline+for+parent-infant+EEG+during+natural+interaction%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Psychol%22%5BJournal%5D)">Brains in sync: Practical guideline for parent-infant EEG during natural interaction.</a> Front Psychol. 13, 833112(2022).</li>
<li>Kayhan, E., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+dual+EEG+pipeline+for+developmental+hyperscanning+studies%5BTitle%5D)+AND+%22Dev+Cogn+Neurosci%22%5BJournal%5D)">A dual EEG pipeline for developmental hyperscanning studies.</a> Dev Cogn Neurosci. 54, 101104(2022).</li>
<li>Ayrolles, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((HyPyP%3A+a+Hyperscanning+Python+pipeline+for+inter-brain+connectivity+analysis%5BTitle%5D)+AND+%22Soc+Cogn+Affect+Neurosci%22%5BJournal%5D)">HyPyP: a Hyperscanning Python pipeline for inter-brain connectivity analysis.</a> Soc Cogn Affect Neurosci. 16 (1-2), 72-83 (2021).</li>
<li>Delorme, S., Makeig, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((EEGLAB%3A+an+open-source+toolbox+for+analysis+of+single-trial+EEG+dynamics%5BTitle%5D)+AND+%22J+Neurosci+Meth%22%5BJournal%5D)">EEGLAB: an open-source toolbox for analysis of single-trial EEG dynamics.</a> J Neurosci Meth. 134, 9-21 (2004).</li>
<li>Nathan, K., Contreras-Vidal, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Negligible+motion+artifacts+in+scalp+electroencephalography+%28EEG%29+during+treadmill+walking%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Hum+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Negligible motion artifacts in scalp electroencephalography (EEG) during treadmill walking.</a> Front Hum Neurosci. 9, 708(2016).</li>
<li>Stone, D. B., Tamburro, G., Fiedler, P., Haueisen, J., Comani, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Automatic+removal+of+physiological+artifacts+in+EEG%3A+The+optimized+fingerprint+method+for+sports+science+applications%5BTitle%5D)+AND+%22Front+Hum+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Automatic removal of physiological artifacts in EEG: The optimized fingerprint method for sports science applications.</a> Front Hum Neurosci. 12, 96(2018).</li>
<li>Noreika, V., Georgieva, S., Wass, S., Leong, V. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((14+challenges+and+their+solutions+for+conducting+social+neuroscience+and+longitudinal+EEG+research+with+infants%5BTitle%5D)+AND+%22Infant+Behav+Dev%22%5BJournal%5D)">14 challenges and their solutions for conducting social neuroscience and longitudinal EEG research with infants.</a> Infant Behav Dev. 58, 101393(2020).</li>
<li>Ng, B., Reh, R. K., Mostafavi, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+practical+guide+to+applying+machine+learning+to+infant+EEG+data%5BTitle%5D)+AND+%22Dev+Cogn+Neurosci%22%5BJournal%5D)">A practical guide to applying machine learning to infant EEG data.</a> Dev Cogn Neurosci. 54, 101096(2022).</li>
<li>vander Velde, B., Junge, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Limiting+data+loss+in+infant+EEG%3A+putting+hunches+to+the+test%5BTitle%5D)+AND+%22Dev+Cogn+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Limiting data loss in infant EEG: putting hunches to the test.</a> Dev Cogn Neurosci. 45, 100809(2020).</li>
<li>Bell, M. A., Cuevas, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Using+EEG+to+study+cognitive+development%3A+Issues+and+practices%5BTitle%5D)+AND+%22J+Cogn+Dev%22%5BJournal%5D)">Using EEG to study cognitive development: Issues and practices.</a> J Cogn Dev. 13 (3), 281-294 (2012).</li>
<li>Lopez, K. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((HAPPILEE%3A+HAPPE+in+low+electrode+electroencephalography%2C+a+standardized+pre-processing+software+for+lower+density+recordings%5BTitle%5D)+AND+%22NeuroImage%22%5BJournal%5D)">HAPPILEE: HAPPE in low electrode electroencephalography, a standardized pre-processing software for lower density recordings.</a> NeuroImage. 260, 119390(2022).</li>
</ol>

No se declararán conflictos de intereses.

En este protocolo, realizamos mediciones en los hogares de los participantes, donde los bebés y los cuidadores pueden sentirse más cómodos y sus comportamientos pueden ser más representativos de sus interacciones en la vida real en comparación con un entorno de laboratorio, aumentando así la validez ecológica7. Además, las grabaciones en el entorno doméstico pueden aliviar la carga de los participantes, por ejemplo, con respecto a los tiempos de viaje y, por lo tanto, pueden hacer que ciertos grupos de participantes sean más accesibles. Sin embargo, junto con estas ventajas, las grabaciones naturalistas de hiperescaneo de EEG en contextos del mundo real plantean su propio conjunto de desafíos y limitaciones con respecto al diseño experimental y el protocolo, así como a los artefactos de datos. A continuación, se analizan los desafíos y las posibles soluciones para las grabaciones caseras.
El entorno naturalista puede introducir un conjunto de variables de confusión, como el espacio, la temperatura y las interrupciones, que pueden diferir entre los grupos de participantes en casa, pero que permanecen constantes en un entorno de laboratorio controlado. El protocolo de hiperescaneo de EEG requiere una gran cantidad de equipo técnico, por ejemplo, varias cámaras, micrófonos y computadoras portátiles de grabación y, por lo tanto, la falta de espacio suficiente en los hogares de los participantes a veces puede ser un problema. Los investigadores deben ser conscientes de no instalar el equipo al azar o en algún lugar rodeado de desorden. Por ejemplo, es importante tener cuidado de no colocar dispositivos en las mesas con alimentos o bebidas y asegurarse de que los trípodes de la cámara no bloqueen el camino en espacios estrechos. Una forma de prevenir problemas con el espacio sería visitar la casa del participante con anticipación para planificar adecuadamente con anticipación cualquier limitación de espacio. También es útil enviar recordatorios a los participantes para que se despeje el espacio requerido de artículos. Las cámaras y los trípodes deben colocarse fuera del camino tanto como sea posible, especialmente cuando estén fuera del alcance de donde el bebé está sentado durante la sesión. Sobre todo, se debe tener en cuenta la seguridad de todas las partes en todas las etapas de la configuración. Otro factor que los investigadores pueden encontrar en entornos naturalistas es la variación de temperaturas. En Singapur, donde las temperaturas son altas durante todo el día y el año, pueden producirse artefactos de sudor en los datos del EEG, que pueden controlarse mejor en el entorno del laboratorio con el aire acondicionado adecuado. El uso de ventiladores para mantener frescos a los participantes también introduce otros artefactos debido a que hay aparatos eléctricos cerca, y el aire que sopla puede mover el cabello de los participantes, así como los cables del EEG, lo que resulta en una mala calidad de los datos. Lo ideal es utilizar el aire acondicionado durante la sesión, ya que mantendrá a los participantes frescos. Aun así, si esto no es posible, se puede utilizar un ventilador de techo o de pie en su lugar, asegurándose de que no se coloque demasiado cerca de los participantes para evitar la creación de ruido en los datos del EEG. Otras alternativas serían programar la sesión durante un momento más fresco del día, si es posible, para evitar los artefactos de sudor. Por último, los investigadores también deben tener cuidado de que puedan producirse interrupciones en un entorno naturalista, especialmente si se lleva a cabo la sesión en los hogares de los participantes. Es posible que haya miembros de la familia en las inmediaciones, lo que puede causar una violación de la privacidad al filmar la sesión en una sala común por la que pueden estar caminando. También puede ser una distracción para el bebé ver a otros cuidadores o miembros de la familia durante la tarea, lo que puede sesgar las mediciones del EEG. Lo mejor sería recordar a los participantes que para que la sesión se desarrolle sin problemas, lo ideal sería tener a otros miembros de la familia en una habitación diferente. Los investigadores también pueden tratar de llevar a cabo la sesión de la manera más eficiente posible para no molestar demasiado a los demás miembros del hogar. Por último, los investigadores deben asegurarse de que se recopilan todos los datos y de que se completan los elementos necesarios antes de salir de la casa del participante. Tener una lista de verificación clara y organizada de los documentos y elementos que deben completarse puede ayudar a evitar omitir pasos importantes y también ayudar a completarlos de manera eficiente y oportuna.

Aparte de las variables de confusión que se encuentran en un entorno naturalista, también hay algunos aspectos del protocolo que deberán ajustarse para cada sesión en un entorno natural que, de otro modo, se controlarían en un entorno de laboratorio. La estandarización no será posible para ciertos aspectos, como los ángulos de la cámara y la iluminación. La flexibilidad en la configuración y, al mismo tiempo, garantizar datos comparables y de alta calidad es crucial. Los ángulos de la cámara pueden cambiar con la casa de cada participante como resultado de las diferencias en el diseño y el espacio, lo que puede dificultar las anotaciones posteriores de videos para eventos específicos y métricas de comportamiento. Del mismo modo, la iluminación también será diferente en cada hogar, lo que puede afectar la calidad del video. Los investigadores pueden prepararse adecuadamente mediante la creación de un conjunto general de estándares que se puedan adaptar, como asegurarse de que los participantes no estén sentados contra una fuente principal de luz y saber qué ángulos de cámara priorizar. Otro factor variador sería el mobiliario disponible para utilizar en cada sesión. Dado que lo más probable es que los investigadores no puedan llevar muebles a las casas de los participantes, tendrán que confiar en los muebles que los participantes ya tienen. Debido a esto, los diferentes muebles utilizados pueden cambiar la dinámica física entre el cuidador y el bebé. Por ejemplo, varios tipos de sillas para bebés cambiarán la altura y la posición en la que se sienta el bebé durante la tarea. Esto puede afectar la forma en que el cuidador interactúa con el niño y también afectar los datos del EEG debido a posibles artefactos de movimiento muscular u otros factores. Durante la etapa de preprocesamiento del análisis de datos, los investigadores pueden ser capaces de identificar los artefactos de EEG causados por movimientos específicos buscando orientación en los videos sincronizados. Además, tener una idea general de qué tipos de comportamientos se van a observar o analizar puede ayudar a garantizar que se capturen los datos necesarios a pesar de las dinámicas físicas variables.
Una implicación adicional de la configuración naturalista del entorno doméstico de los experimentos de EEG se refiere a la calidad y la usabilidad de los datos de los sensores fisiológicos. Los registros de EEG son propensos a la interferencia de artefactos de fuentes ambientales (no fisiológicas, como el ruido de línea18) y fisiológicas (oculares, sudoríparas, miogénicas)19. Aunque el EEG inalámbrico es generalmente menos vulnerable al ruido de la línea, los dispositivos eléctricos en el hogar, por ejemplo, ventiladores, pantallas de televisión y aire acondicionado, introducirán artefactos de ruido. Los artefactos de movimiento, por otro lado, son aún más prominentes en un entorno naturalista y contribuyen a una menor retención de datos11,20, reducción en la relación señal-ruido21 y vulnerabilidad en el análisis de datos en la interpretación11. El EEG diádico y el EEG infantil presentan un desafío adicional en la retención de datos debido a la menor duración del registro, la menor presentación de artefactos estereotipados y, en el caso del hiperescaneo, la necesidad de segmentos analizables limpios para que coincidan en el tiempo 14,22,23. La mitigación de estos factores se basa en un diseño experimental reflexivo y en una configuración experimental bien calibrada22. Aunque las composiciones de EEG de alta densidad permiten algunas técnicas de corrección de artefactos y aumento de datos, como la eliminación de componentes de ruido canónicos por análisis de componentes independientes (ICA), esto no se recomienda con configuraciones de baja densidad. Por el contrario, confiar en la anotación manual de los artefactos y la eliminación de los canales y segmentos de EEG afectados conduce a una mayor pérdida de datos. El protocolo propuesto también se puede realizar con más canales de EEG, pero a costa de un mayor tiempo de preparación. Estas ventajas de un tiempo de adquisición más corto frente a datos de EEG más ricos deben sopesarse cuidadosamente entre sí. Aquí, se informa una estimación realista de las tasas de retención de datos de las grabaciones caseras naturalistas, adhiriéndose a estrictos estándares de calidad utilizando una combinación de etiquetado automatizado de picos de voltaje y rechazo manual de artefactos. Aunque las tasas de retención fueron bajas (M = 34% para adultos y M = 46% para lactantes), se encuentran dentro del rango exceptuado para los registros naturalistas de EEG lactante-adulto, por ejemplo, a modo de comparación, Dikker et al.12 informaron una tasa de retención del 38% durante la tarea de discusión en EEG adulto utilizando electrodos secos. La cantidad de datos limpios recuperados del paradigma se puede incorporar a análisis posteriores, como los análisis de conectividad basados en el tiempo y la frecuencia. Las tuberías semiautomáticas alternativas para la corrección de artefactos de registros de EEG de baja densidad (por ejemplo, HAPPILEE24), aunque están fuera del alcance del documento actual, pueden ayudar a eliminar artefactos sin el uso de ICA y, por lo tanto, reducir significativamente la pérdida de datos.
Para garantizar un EEG de alta calidad pero una recopilación de datos factible, los investigadores deberán considerar cómo el entorno naturalista afecta las tareas que se eligen para la sesión experimental. Por ejemplo, la elección de las tareas puede basarse en lo que se encontraría comúnmente en los hogares de los participantes, como una mesa de comedor, sillas, sillas de bebé, alfombra de juego, etc. Esto permitiría que los equipos o muebles menos voluminosos que deben transportarse de un lado a otro y también reducirían el tiempo de instalación y limpieza. En este experimento, se utilizaron libros y juguetes que son adecuados para el juego de mesa, lo que permite al cuidador y al niño mantener una dinámica de juego naturalista y, al mismo tiempo, limitar el movimiento libre para que se puedan reducir los artefactos de EEG de movimiento muscular. Como resultado, en el protocolo actual, los juguetes se eligieron en función de lo que reflejaría las interacciones naturales. Por ejemplo, los juguetes con succión que se pueden colocar en una posición estacionaria para que el cuidador y el niño se involucren en la mesa tienen la ventaja de que no pueden caerse de la mesa, lo que puede causar artefactos de movimiento cuando el cuidador intenta recogerlos. Los investigadores también deben tener cuidado con el tiempo de preparación y limpieza para reducir la carga de los participantes.
Aunque la elección de realizar mediciones de hiperescaneo de EEG en un entorno naturalista tiene muchos beneficios para obtener datos más válidos desde el punto de vista ecológico, los investigadores deben ser conscientes de las limitaciones y desafíos que pueden surgir del diseño experimental e implementar medidas suficientes para mitigar los efectos tanto como sea posible. Los investigadores deben esforzarse por encontrar un equilibrio entre un diseño ecológico y un control experimental a la hora de optimizar su paradigma y planificar sus visitas. Como se ha descrito anteriormente, se necesita cierta flexibilidad con respecto a la configuración experimental, que, sin embargo, introduce una mayor variabilidad entre los participantes. Si bien esto no es deseable desde una perspectiva experimental, puede ser más un reflejo de los entornos del mundo real de los participantes. Además, la configuración naturalista puede introducir más y otros tipos de artefactos en los datos de EEG, como se discutió anteriormente. Hasta cierto punto, estos pueden mitigarse mediante técnicas adecuadas de preprocesamiento y análisis de EEG, pero generalmente pueden conducir a una mayor pérdida y menor calidad de los datos. Además, el equipo utilizado, en particular las cámaras y los trípodes, tiene la desventaja de ser relativamente voluminoso y pesado, lo que dificulta su transporte y es menos adecuado para espacios reducidos. Por último, el sistema de electrodos húmedos necesita materiales experimentales adicionales (por ejemplo, gel, jeringas, guantes, toallitas) y tiempos de preparación más largos. Los experimentadores deben tener mucho cuidado de no dejar un desorden en las casas de los participantes, por ejemplo, manchar partes de los muebles con gel, y explicar de antemano que existe el riesgo de que el bebé pueda hacerlo. Los electrodos secos pueden ser una buena alternativa para evitar estos problemas y ahorrar tiempo de configuración. Por lo tanto, para las grabaciones de hiperescaneo en grupos más grandes (por ejemplo, en las aulas), este puede ser el método de elección (por ejemplo, ver 12). Por lo tanto, al refinar y adaptar este protocolo a las circunstancias actuales, tiene el potencial de aplicarse en muchos tipos diferentes de entornos naturalistas, como escuelas y lugares de trabajo, para capturar una mayor variedad de datos de hiperescaneo y comportamiento.

Con el registro simultáneo de las actividades cerebrales de dos o más sujetos que interactúan, también conocido como hiperescaneo, se ha hecho posible dilucidar la base neuronal de las interacciones sociales ensu dinámica compleja, bidireccional y de ritmo rápido. Esta técnica ha cambiado el enfoque del estudio de individuos en entornos aislados y estrictamente controlados al examen de interacciones más naturalistas, como las interacciones entre padres e hijos durante el juego libre 2,3, la resolución de acertijos4 y los juegos de computadora cooperativos 5,6. Estos estudios demuestran que las actividades cerebrales se sincronizan durante las interacciones sociales, es decir, muestran similitudes temporales, un fenómeno denominado sincronía neuronal interpersonal (INS). Sin embargo, la gran mayoría de los estudios de hiperexploración se han limitado a entornos de laboratorio. Si bien esto permite un mejor control experimental, puede ocurrir a expensas de perder cierta validez ecológica. Las conductas observadas en el laboratorio pueden no ser representativas de las conductas interactivas cotidianas típicas de los participantes debido al entorno desconocido y artificial y a la naturaleza de las tareas impuestas7.
Los avances recientes en dispositivos móviles de neuroimagen, como la electroencefalografía (EEG) o la espectroscopia funcional de infrarrojo cercano (fNIRS), alivian estos problemas al eliminar el requisito de que los participantes permanezcan físicamente conectados a la computadora de registro. Así, permiten medir las actividades cerebrales de los participantes mientras interactúan libremente en el aula o en sus hogares 8,9. La ventaja del EEG en comparación con otras técnicas de neuroimagen, como el fNIRS, es que tiene una excelente resolución temporal, lo que lo hace particularmente adecuado para investigar dinámicas sociales aceleradas10. Sin embargo, viene con la advertencia de que la señal de EEG es altamente vulnerable al movimiento y otros artefactos fisiológicos y no fisiológicos.
A pesar de esto, los primeros estudios han implementado con éxito configuraciones de hiperescaneo de EEG en entornos y condiciones realistas. Por ejemplo, Dikker et al.12 midieron la señal de EEG de un grupo de estudiantes mientras participaban en diversas actividades en el aula, como asistir a conferencias, ver videos y participar en discusiones grupales. Este estudio, junto con otros estudios 8,9, ha utilizado predominantemente electrodos de EEG secos para facilitar el proceso de realización de mediciones en entornos no laboratorios. En comparación con los electrodos húmedos, que requieren la aplicación de gel o pasta conductora, los electrodos secos ofrecen notables ventajas en términos de usabilidad. Se ha demostrado que exhiben un rendimiento comparable al de los electrodos húmedos en poblaciones adultas y condiciones estacionarias; sin embargo, su rendimiento puede disminuir en escenarios relacionados con el movimiento debido al aumento de los niveles de impedancia13.
Aquí, presentamos un protocolo de trabajo para capturar grabaciones sincronizadas de un sistema de EEG de gel líquido de siete canales de baja densidad con un electrocardiograma (ECG) de una sola derivación conectado al mismo amplificador inalámbrico (frecuencia de muestreo: 500 Hz) de díadas de lactantes-cuidadores en un entorno doméstico. Mientras que los electrodos activos se utilizaron para los adultos, los electrodos pasivos se utilizaron en cambio para los bebés, ya que estos últimos suelen presentarse en forma de electrodos anulares, lo que facilita el proceso de aplicación del gel. Además, las grabaciones de EEG-ECG se sincronizaron con tres cámaras y micrófonos para capturar los comportamientos de los participantes desde diferentes ángulos. En el estudio, los bebés de 8 a 12 meses de edad y sus cuidadores participaron en una tarea de lectura y juego mientras se registraban su EEG, ECG y comportamientos. Para minimizar el impacto del movimiento excesivo en la calidad de la señal de EEG, las tareas se llevaron a cabo en un entorno de mesa (por ejemplo, utilizando la mesa de la cocina y una silla alta para bebés), lo que requirió que los participantes permanecieran sentados durante toda la tarea de interacción. A los cuidadores se les proporcionaron tres libros apropiados para su edad y juguetes de mesa (equipados con ventosas para evitar que se cayeran). Se les indicó que leyeran a su hijo durante aproximadamente 5 minutos, seguido de una sesión de juego de 10 minutos con los juguetes.
Este protocolo detalla los métodos para recopilar datos sincronizados de EEG-ECG, video y audio durante las tareas de lectura y reproducción. Sin embargo, el procedimiento general no es específico de este diseño de investigación, sino que es apropiado para diferentes poblaciones (por ejemplo, díadas padre-hijo, díadas amigas) y tareas experimentales. Se presentará el método de sincronización de diferentes flujos de datos. Además, se esbozará un proceso básico de preprocesamiento de EEG basado en Dikker et al.12, y se informarán las tasas de retención de datos de EEG y las métricas de control de calidad. Dado que las opciones analíticas específicas dependen de una variedad de factores (como el diseño de la tarea, las preguntas de investigación, el montaje del EEG), el análisis de hiperescaneo de EEG no se detallará más, sino que se remitirá al lector a las pautas y cajas de herramientas existentes (p. ej.,14 para las pautas;15,16 para las cajas de herramientas de análisis de hiperescaneo). Por último, el protocolo analiza los desafíos y las posibles soluciones para el hiperescaneo de EEG-ECG en el hogar y otros entornos del mundo real.

<table><tbody><tr><td>Jeringa Luer Lock Tip de 10 cc sin aguja</td><td>Terumo Corporation</td><td></td><td></td></tr><tr><td>actiCAP slim 8-channel electrode set (LiveAMP8)</td><td>Brain Products GmbH</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Arduino Software (IDE)</td><td>Arduino</td><td>Arduino IDE 1.8.19</td><td>El software utilizado para escribir el código para el microcontrolador Arduino. Se puede utilizar un software de programación alternativo para acompañar a la unidad de microcontrolador elegida.</td></tr><tr><td>Placa Arduino Uno</td><td>Arduino</td><td></td><td>Se utiliza para construir el circuito de la caja de disparo. Se pueden utilizar placas de microcontrolador alternativas.</td></tr><tr><td>Conectores BNC Conectores</td><td></td><td></td><td>BNC para conectar las distintas partes de la configuración de la caja de disparo.</td></tr><tr><td>Pulsador BNC&nbsp;</td><td>Brain Products GmbH</td><td>BP-345-9000</td><td>BNC botón pulsador de disparo para enviar disparadores.</td></tr><tr><td>Cable de disparo BNC a jack de 2,5 mm (80 cm)&nbsp;</td><td>Brain Products GmbH</td><td>BP-245-1200</td><td>Cables BNC que conectan los 2 LiveAmps a la caja de disparo.</td></tr><tr><td>BrainVision Analyzer Versión 2.2.0.7383</td><td>Brain Products GmbH</td><td></td><td>Software de análisis de EEG.</td></tr><tr><td>Licencia de BrainVision Recorder con dongle</td><td>Brain Products GmbH</td><td>S-BP-170-3000</td><td></td></tr><tr><td>BrainVision Recorder Versión 1.23.0003</td><td>Brain Products GmbH</td><td></td><td>Software de grabación de EEG.</td></tr><tr><td>Gorra LiveAmp personalizada de 8 canales pasiva (gorras de EEG para bebés)</td><td>Brain Products GmbH</td><td>LC-X6-SAHS-44, LC-X6-SAHS-46, LC-X6-SAHS-48&nbsp;</td><td>Para las tallas de cabeza infantil 44, 46, 48 . Se pueden usar gorros de EEG alternativos.</td></tr><tr><td>Laptops Dell Latitude 3520</td><td>Dell Dos</td><td></td><td>laptops, una para el registro de EEG de adultos y otra para el registro de EEG de bebés. Se pueden utilizar computadoras alternativas.</td></tr><tr><td>Jeringas de</td><td></td><td></td><td></td>irrigación dental</tr><tr><td>LiveAmp 8-CH amplificador inalámbrico</td><td>BrainProducts GmbH</td><td>BP-200-3020</td><td>Dos LiveAmps, uno para EEG de adultos y otro para EEG de bebés. Se puede utilizar un amplificador alternativo.</td></tr><tr><td>Trípode Manfrotto MT190X3 con cabezal de video Micro Fluid 128RC</td> Se <td>pueden usar trípodes Manfrotto MT190X3 alternativos.</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Software de Matlab</td><td>Las obras de MathWorks, Inc.</td><td>R2023a</td><td>Se puede utilizar un software alternativo de análisis y presentación.</td></tr><tr><td>Banco de energía (10000 mAh)</td>Se <td>pueden utilizar bancos de energía alternativos</td> <td>Philips</td><td>DLP6715NB/69</td>.</tr><tr><td>Gorros de electroencefalograma crudos</td><td>EASYCAP GmbH</td><td></td><td>para adultos tamaños de cabeza 52, 54, 56, 58. Se pueden usar gorros de EEG alternativos.</td></tr><tr><td>Rode Wireless Go II Juego Único</td><td>R&oslash; de Micrófonos</td><td>Se pueden utilizar micrófonos</td><td></td> alternativos.</tr><tr><td>Videocámara Sony FDR-AX700</td><td>Sony</td><td>FDR-AX700</td><td>Es posible que se utilicen videocámaras o cámaras web alternativas.</td></tr><tr><td>Gel de alta viscosidad SuperVisc &nbsp;</td><td>EASYCAP GmbH</td><td>NS-7907</td><td></td></tr></tbody></table>

hiperexploración de eeg en el hogar para las interacciones sociales entre el bebé y el cuidador

Home-Based EEG Hyperscanning for Infant-Caregiver Social Interactions

Los estudios previos de hiperexploración que registran las actividades cerebrales de los cuidadores y los niños al mismo tiempo se han realizado principalmente dentro de los límites del laboratorio, lo que limita la generalización de los resultados a entornos de la vida real. Aquí, se propone un protocolo integral para capturar electroencefalografías (EEG), electrocardiografías (ECG) y registros de comportamiento sincronizados de díadas lactante-cuidador durante diversas tareas interactivas en el hogar. Este protocolo demuestra cómo sincronizar los diferentes flujos de datos e informar sobre las tasas de retención de datos de EEG y los controles de calidad. Además, se discuten los problemas críticos y las posibles soluciones con respecto a la configuración experimental, las tareas y la recopilación de datos en el hogar. El protocolo no se limita a las díadas de lactantes-cuidadores, sino que puede aplicarse a varias constelaciones diádicas. En general, demostramos la flexibilidad de las configuraciones de hiperescaneo de EEG, que permiten realizar experimentos fuera del laboratorio para capturar las actividades cerebrales de los participantes en entornos ambientales más ecológicamente válidos. Sin embargo, el movimiento y otros tipos de artefactos aún restringen las tareas experimentales que se pueden realizar en el hogar.

Los participantes incluidos en este estudio eran bebés de 8 a 12 meses de edad, con desarrollo típico, y su madre y/o abuela que hablaban inglés o inglés y un segundo idioma en casa. Los electroencefalogramas de 7 electrodos y un electrocardiograma de una sola derivación de adultos y lactantes, así como grabaciones de video y audio de tres cámaras y micrófonos, se adquirieron simultáneamente durante las tareas. Las actividades neuronales se midieron en F3, F4, C3, Cz, C4, P3 y P4 según el sistema internacional 10-20. Los diferentes flujos de datos se alinearon temporalmente y se cortaron al principio y al final del experimento, de modo que todas las grabaciones comenzaron en el punto de tiempo t = 0 (Figura 4).
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66655/66655fig04.jpg"> Figura 4: Sincronización de flujos de datos. Tres cámaras (vista del bebé, vista combinada y vista del cuidador), el ECG sin procesar del cuidador y del bebé, así como el EEG sin procesar del cuidador y del bebé, se sincronizan con la misma línea de tiempo. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66655/66655fig04large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
En la Tabla 1 se presentan las tasas de retención de datos de EEG y las métricas de calidad para las primeras 5 díadas del conjunto de datos con un total de 10 participantes. Después del rechazo del canal defectuoso (Figura 5), los segmentos de datos que contenían artefactos se rechazaron utilizando un umbral de voltaje automatizado seguido de una inspección visual de los segmentos restantes (Figura 6). Los resultados mostraron que los registros de EEG tuvieron una longitud promedio de M = 562,96 s (DE ± 148,94 s). De estos, M = 34,30% (DE ± 13,00%) de los datos de adultos y M = 46,32% (DE ± 16,63%) de los datos de lactantes fueron aceptados tras el rechazo automático y manual. Si se consideran solo los datos coincidentes entre el adulto y el lactante, la tasa de retención se redujo a M = 20,58% (DE ± 9,51%), dejando M = 215,00 s (DE ± 117,54 s) de datos de tareas coincidentes. Además, se excluyeron un total de 0 a 2 canales por díada debido a la mala calidad de los datos.
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66655/66655fig05.jpg"> Figura 5: Identificación de canales defectuosos. Un gráfico de desplazamiento de datos de EEG y densidad espectral de potencia (PSD) para 7 canales de EEG en el que se observa que el canal Cz es una línea plana (A: desplazamiento de datos, B: gráfico PSD), o el canal F3 es excesivamente ruidoso (C: desplazamiento de datos, D: gráfico PSD). La detección de canales incorrectos se realizó en EEGLAB17. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66655/66655fig05large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66655/66655fig06.jpg"> Figura 6: Rechazo de artefactos. Las épocas con artefactos se rechazaron automáticamente de acuerdo con un umbral de rechazo (A), (B) seguido de un rechazo manual a través de la inspección visual. La parte resaltada de la gráfica muestra los segmentos rechazados según el umbral de rechazo (A) o el rechazo manual (B), respectivamente. Los datos fueron visualizados en EEGLAB17. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66655/66655fig06large.jpg" target="_blank">Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.</a>
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td></td>
			<td></td>
			<td colspan="2">Adulto</td>
			<td colspan="2">Niño</td>
			<td colspan="2">Emparejado</td>
		</tr><tr><td>IDENTIFICACIÓN</td>
			<td>Duración de la grabación (s)</td>
			<td>Malos canales</td>
			<td>% de épocas aceptadas</td>
			<td>Malos canales</td>
			<td>% de épocas aceptadas</td>
			<td>Malos canales</td>
			<td>% de épocas aceptadas (coincidentes)</td>
		</tr><tr><td>1</td>
			<td>898</td>
			<td>NA</td>
			<td>35.7</td>
			<td>Cz</td>
			<td>25.2</td>
			<td>Cz</td>
			<td>15.3</td>
		</tr><tr><td>2</td>
			<td>1234</td>
			<td>NA</td>
			<td>38.2</td>
			<td>Cz, F3</td>
			<td>61.8</td>
			<td>Cz, F3</td>
			<td>21.2</td>
		</tr><tr><td>3</td>
			<td>1088</td>
			<td>F3, F4</td>
			<td>52.4</td>
			<td>F3, F4</td>
			<td>63.1</td>
			<td>F3, F4</td>
			<td>36.7</td>
		</tr><tr><td>4</td>
			<td>873</td>
			<td>NA</td>
			<td>27.9</td>
			<td>P3</td>
			<td>34.6</td>
			<td>P3</td>
			<td>12.8</td>
		</tr><tr><td>5</td>
			<td>975</td>
			<td>NA</td>
			<td>17.2</td>
			<td>NA</td>
			<td>47.0</td>
			<td>NA</td>
			<td>16.9</td>
		</tr></tbody></table>Tabla 1. Informe de calidad de los datos de EEG para 5 díadas durante las tareas experimentales.

Este protocolo describe cómo se capturaron electroencefalografías, electrocardiografías y registros conductuales sincronizados de díadas bebé-cuidador en un entorno hogareño.

Hiperexploración de EEG en el hogar para las interacciones sociales entre el bebé y el cuidador

Prior hyperscanning studies that record the brain activities of caregivers and children concurrently have primarily been conducted within the confines of ...

Nuestra investigación tiene como objetivo estudiar cómo las interacciones sociales entre los bebés y los cuidadores pueden afectar el aprendizaje y el desarrollo del bebé. Hemos desarrollado un protocolo integral de hiperescaneo para capturar registros sincronizados de EEG, ECG y comportamiento de díadas bebé-cuidador durante tareas de juego interactivo en el hogar familiar. A diferencia de los protocolos de hiperescaneo anteriores, que se han llevado a cabo principalmente en entornos de laboratorio, nuestro experimento se lleva a cabo en el hogar.Un desafío experimental clave es equilibrar la necesidad de estandarización en todos los entornos domésticos, que puede limitar la validez ecológica, con la flexibilidad requerida para promover interacciones naturalistas entre los participantes. Este protocolo ofrece información única para abordar problemas potenciales y consideraciones críticas con respecto a la configuración experimental, las tareas y la recopilación de datos en entornos domésticos. Además, nuestro protocolo proporciona una demostración detallada del diseño y la configuración de la sincronización multimodal de EEG, ECG, video y datos de audio en una sola línea de tiempo.

home-based-eeg-hyperscanning-for-infant-caregiver-social-interactions

Research

Investigación

JoVE Journal

Neuroscience

Neurociencia

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