Article de méthode

La synchronisation inter-cerveaux dans l’apprentissage collaboratif ouvert : une étude fNIRS-Hyperscanning

DOI :

10.3791/62777

⸱

21 juillet 2021

 ,  , 
1School of Psychology and Cognitive Science, East China Normal University, 2Shanghai Key Laboratory of Mental Health and Crisis Intervention, East China Normal University

Dans cet article

Résumé

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

Le protocole pour mener des expériences d’hyperscan fNIRS sur des dyades d’apprentissage collaboratif dans un environnement d’apprentissage naturaliste est décrit. En outre, un pipeline pour analyser la synchronisation inter-cerveau (IBS) des signaux d’hémoglobine oxygénée (Oxy-Hb) est présenté.

Résumé

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

L’hyperscan fNIRS est largement utilisé pour détecter les fondements neurobiologiques de l’interaction sociale. Avec cette technique, les chercheurs qualifient l’activité cérébrale simultanée de deux individus interactifs ou plus avec un nouvel indice appelé synchronisation inter-cerveau (IBS) (c’est-à-dire l’alignement de phase et / ou d’amplitude des signaux neuronaux ou hémodynamiques à travers le temps). Un protocole pour mener des expériences d’hyperscan fNIRS sur des dyades d’apprentissage collaboratif dans un environnement d’apprentissage naturaliste est présenté ici. En outre, un pipeline d’analyse IBS du signal d’hémoglobine oxygénée (Oxy-Hb) est expliqué. Plus précisément, la conception expérimentale, le processus d’enregistrement des données NIRS, les méthodes d’analyse des données et les orientations futures sont tous discutés. Dans l’ensemble, la mise en œuvre d’un pipeline d’hyperscan fNIRS standardisé est un élément fondamental des neurosciences à la deuxième personne. Cela est également conforme à l’appel à la science ouverte pour aider à la reproductibilité de la recherche.

Introduction

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

Récemment, pour révéler l’activité cérébrale simultanée à travers les dyades interactives ou les membres d’un groupe, les chercheurs ont utilisé l’approche hyperscan1,2. Plus précisément, l’électroencéphalogramme (EEG), l’imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et la spectroscopie fonctionnelle dans le proche infrarouge (fNIRS) sont utilisés pour enregistrer les activités neuronales et cérébrales de deux sujets ou plus simultanément3,4,5. Les chercheurs extraient un indice neuronal impliquant un couplage cérébral simultané basé sur cette technique, qui fait référence à la synchronisation inter-cerveau (IBS) (c’est-à-dire l’alignement de phase et / ou d’amplitude des signaux neuronaux ou hémodynamiques à travers le temps). Une grande variété de recherches sur l’hyperscan ont révélé que le SCI était au cours de l’interaction sociale entre plusieurs personnes (par exemple, joueur-public, instructeur-apprenant et leader-suiveur)6,7,8. En outre, IBS a des implications spécifiques de l’apprentissage et de l’enseignementefficaces9,10 ,11,12,13,14. Avec l’essor de la recherche sur l’hyperscan dans les scénarios d’apprentissage naturalistes, il est nécessaire d’établir un protocole standard d’expériences d’hyperscan et le pipeline d’analyse de données dans ce domaine.

Ainsi, cet article fournit un protocole pour effectuer l’hyperscan basé sur fNIRS des dyades d’apprentissage collaboratif et un pipeline pour l’analyse du SCI. fNIRS est un outil d’imagerie optique, qui émet de la lumière proche infrarouge pour évaluer indirectement l’absorption spectrale de l’hémoglobine, puis l’activité hémodynamique / oxygénation est mesurée15,16,17. Comparé à l’IRMf, le fNIRS est moins sujet aux artefacts de mouvement, ce qui permet des mesures de sujets qui font des expériences réelles (par exemple, imitation, conversation et communication non verbale)18,7,19. En comparaison avec l’EEG, fNIRS détient une résolution spatiale plus élevée, permettant aux chercheurs de détecter l’emplacement de l’activité cérébrale20. Ainsi, ces avantages en termes de résolution spatiale, de logistique et de faisabilité qualifient fNIRS pour effectuer des mesures d’hyperscanning1. En utilisant cette technologie, un organisme de recherche émergent détecte un terme d’index comme IBS - l’alignement neuronal de l’activité cérébrale de deux (ou plus) personnes - dans différentes formes de contextes sociaux naturalistes9,10,11,12,13,14. Dans ces études, diverses méthodes (c.-à-d. l’analyse de corrélation et l’analyse de la cohérence de la transformation des ondelettes (WTC)) sont appliquées pour calculer cet indice; en attendant, un pipeline standard sur une telle analyse est essentiel mais fait défaut. En conséquence, un protocole pour effectuer l’hyperscan basé sur fNIRS et un pipeline utilisant l’analyse WTC pour identifier IBS est présenté dans ce travail

Cette étude vise à évaluer le SCI dans les dyades d’apprentissage collaboratif en utilisant la technique d’hyperscan fNIRS. Tout d’abord, une réponse hémodynamique est enregistrée simultanément dans les régions préfrontale et temporopariétale gauche de chaque dyade au cours d’une tâche d’apprentissage collaboratif. Ces régions ont été identifiées comme associées à l’enseignement et à l’apprentissageinteractifs9,10 , 11,12,13,14. Deuxièmement, l’IBS est calculé sur chaque canal correspondant. Le processus d’enregistrement des données fNIRS se compose de deux parties : la session à l’état de repos et la session collaborative. La séance de repos dure 5 min, pendant laquelle les deux participants (assis face à face, séparés l’un de l’autre par une table (0,8 m)) sont tenus de rester immobiles et de se détendre. Cette session d’état de repos sert de référence. Ensuite, dans la session collaborative, les participants sont invités à étudier ensemble l’ensemble du matériel d’apprentissage, en suscitant la compréhension, en résumant les règles et en s’assurant que tout le matériel d’apprentissage est maîtrisé. Ici, les étapes spécifiques de la réalisation de l’expérience et de l’analyse des données fNIRS sont présentées.

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Protocole

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

Tous les participants recrutés (40 dyades, âge moyen 22,1 ± 1,2 ans; 100% droitier; vision normale ou corrigée à la normale) étaient en bonne santé. Avant l’expérience, les participants ont donné leur consentement éclairé. Les participants ont été rémunérés financièrement pour leur participation. L’étude a été approuvée par le Comité universitaire de protection de la recherche humaine (HR-0053-2021), East China Normal University.

1. Étapes de préparation avant l’adoption des données

  1. Bouchons NIRS faits maison
    1. Adoptez un bonnet de bain élastique pour placer la grille du support optode.
      REMARQUE: Étant donné que les tailles de tête des participants sont différentes, deux tailles de casquettes sont utilisées. Les petites casquettes sont préparées pour les participants avec une circonférence de la tête de 55,4 ± 1,1 cm, et les grandes casquettes sont pour les participants avec une circonférence de la tête de 57,9 ± 1,2 cm.
    2. Ancrer l’emplacement des électrodes EEG (inion, Cz, T3, T4, Fpz et P5) comme optodes de référence selon le système international standard 10-10 sur les bonnets de bain élastiques (voir Tableau des matériaux).
      1. Tout d’abord, placez le capuchon EEG standard 10-10 (voir Tableau des matériaux)sur le moule de tête et placez le bonnet de bain élastique sur le capuchon EEG. Deuxièmement, marquez les optodes de référence (inion, Cz, T3, T4, Fpz et P5) avec de la craie sur chaque capuchon. Enfin, coupez deux trous d’environ 15 mm de diamètre pour placer les deux optodes de référence (c.-à-d. Fpz et P5, Figure 1).
        REMARQUE: Plus précisément, un ensemble de sondes optodes 3 x 5 et un ensemble de sondes optodes 4 x 4 sont placés séparément sur la zone préfrontale (l’optode de référence est placé à Fpz, Figure 1B) et les régions temporopariétales gauches (l’optode de référence est placé à P5, Figure 1B).
    3. Coupez des trous pour placer les autres optodes. Disposez un bonnet de bain avec deux porte-grilles directement sur le moule de tête. Ensuite, marquez l’emplacement des autres optodes avec de la craie. Après cela, coupez les trous de repos pour vous assurer que le support de grille s’intègre.
    4. Montez deux jeux de sondes (c.-à-d. 3 x 5 et 4 x 4) sur les bonnets de bain (voir tableau des matériaux).
      REMARQUE: Le système de mesure NIRS (voir Tableau des matériaux)fournit ces ensembles de sondes standard (c.-à-d. 3 x 5 et 4 x 4) avec des prises de support standard assurant la séparation des optodes de 30 mm.
    5. Ouvrez la fenêtre du moniteur du jeu de sondes sur le système de mesure NIRS et sélectionnez quatre ensembles de sondes disposés en 3 x 5 et 4 x 4 pour chaque personne, séparément.
      REMARQUE: Les dispositions de sonde des deux capuchons doivent correspondre aux structures de la fenêtre de l’ensemble de sondes (c.-à-d. l’emplacement exact des numéros de sonde du récepteur et de l’émetteur respectif).
  2. Préparation de l’expérience
    1. Avant d’enregistrer des données, assurez-vous que le système NIRS maintient une température de fonctionnement stable en démarrant le système pendant au moins 30 minutes.
      REMARQUE: La température de fonctionnement stable variait de 5 ° C à 35 ° C.
    2. Définissez le mode de mesure sur mesure liée à l’événement. Assurez-vous que le récepteur des déclencheurs est actif (c.-à-d. l’entrée série RS232).
      REMARQUE: L’expérience est programmée dans un logiciel de psychologie disponible dans le commerce (voir Tableau des matériaux). L’absorption de la lumière proche infrarouge (deux longueurs d’onde : 695 et 830 nm) est mesurée avec un taux d’échantillonnage de 10 Hz.
    3. Préparez la sonde à fibre optique éclairée, qui peut être utilisée pour écarter les cheveux.
    4. Réglez l’environnement d’expérience avec une table avec deux chaises pour garder les sièges des participants face à face.

2. Adopter les données en donnant des instructions aux participants

  1. Préparer les participants
    1. Instruire les participants, y compris les détails des méthodes de mesure du NIRS.
      REMARQUE : Tous les participants étaient en bonne santé et ont été rémunérés financièrement pour leur participation. Aucun participant ne s’est retiré de l’expérience à mi-parcours. Le faisceau laser du NIRS peut être nocif pour les yeux des participants, et on leur a demandé de ne pas regarder directement dans ces faisceaux laser.
    2. Faites asseoir les participants face à face (à l’exception d’une table (0,8 m)) pour s’assurer qu’ils peuvent se voir directement. Ajustez la distance chaise-table (c.-à-d. près de 0,3 m) pour que les participants s’assoient confortablement.
    3. Allumez le bouton laser et placez les capuchons avec les ensembles de sondes sur la tête des participants.
      REMARQUE: Les ensembles de sondes 3 x 5 couvrent le front des participants (la sonde du milieu de la rangée inférieure est placée sur Fpz); les ensembles de sondes 4 x 4 couvrent le cortex temporopariétal gauche (la troisième sonde de la troisième rangée est placée sur P5).
    4. Placez les quatre faisceaux de fibres optiques lâchement sur les bras du support sans contact avec les participants ou les chaises.
      REMARQUE: Ici, le système de mesure NIRS a quatre faisceaux de fibres optiques. De plus, assurez-vous que les participants ne se sentent pas trop lourds pour retirer les casquettes.
    5. Laissez les pointes de la sonde toucher le cuir chevelu des participants en poussant soigneusement chaque sonde de charge à ressort plus loin dans sa prise.
    6. Effectuez l’étalonnage du signal.
      1. Tout d’abord, vérifiez la qualité du signal en cliquant sur le gain automatique dans la fenêtre du moniteur du jeu de sondes de la machine fNIRS. Ensuite, le signal médiocre d’un canal et le signal suffisant sont marqués en jaune et en vert dans la fenêtre du moniteur du jeu de sondes, respectivement.
        REMARQUE: Pour un canal avec des signaux insuffisants, des sondes à fibre optique éclairées sont utilisées pour déplacer les cheveux sous la pointe de la sonde d’un côté.
      2. Ensuite, poussez les sondes plus loin dans leurs prises pour obtenir suffisamment de signaux. Répétez ce processus jusqu’à ce que tous les canaux soient marqués en vert dans la fenêtre du moniteur de l’ensemble de sondes du système de mesure NIRS, indiquant que la qualité des signaux est accessible.
  2. Exécuter l’expérience
    1. Commencez l’expérience avec un état de repos de 5 minutes, qui sert de base. Ensuite, deux participants sont tenus de co-apprendre le matériel d’apprentissage.
    2. Après l’expérience, cliquez sur Sortie du fichier texte pour exporter les données brutes d’intensité lumineuse et enregistrer les données sous forme de fichier texte.
      REMARQUE: Aucun filtre n’est appliqué dans le système de mesure NIRS.
    3. Utilisez le numériseur tridimensionnel (3D) (voir Tableau des matériaux)pour déterminer l’emplacement des émetteurs, des récepteurs et d’autres références (c.-à-d. inion, nasion, Cz et oreilles gauche et droite) pour chaque participant.
      1. Obtenir les coordonnées MNI des canaux d’enregistrement à l’aide de la plate-forme informatique numérique21 disponible dans le commerce (voir tableau des matériaux). Le tableau supplémentaire S1 montre les emplacements anatomiques correspondants de chaque canal.
    4. Nettoyez les sondes et les porte-sondes avec de l’éthanol. Lavez les bouchons avec un détergent doux et laissez les bouchons sécher à l’air.

3. Analyse des données

  1. Prétraitement des données
    REMARQUE : Des recherches antérieures ont adopté des progiciels variables non commerciaux (p. ex., Homer222, AnalyseIR23, ou nirs LAB24) avec des plates-formes informatiques numériques (voir Tableau des matériaux) sur l’analyse des données fNIRS, et elles sont toutes disponibles sur le site Web. Ici, Homer2 a été utilisé pour effectuer le prétraitement des données NIRS. De plus, les données d’enregistrement fNIRS collectées dans le reste et les phases d’apprentissage collaboratif partagent le même pipeline de prétraitement et d’analyse.
    1. Copiez le jeu de données à partir de la machine fNIRS. Convertissez la formation de données d’origine en formation appropriée (c’est-à-dire convertissez le fichier cvs en fichier nirs).
    2. Convertissez les données brutes en données de densité optique (OD) avec la fonction « hmrIntensity2OD » fournie dans la plate-forme de calcul numérique (voir Tableau des matériaux).
    3. Supprimez les canaux défectueux. Ensuite, faites la moyenne de la valeur OD pour chaque participant sur chaque canal et des points d’échantillonnage complets, respectivement.
      REMARQUE: Ici, 46 valeurs DE OD moyennes sont obtenues.
      1. Calculer l’écart-type (ET) pour chaque participant.
      2. Marquer comme inutilisable et supprimer les canaux avec un OD très faible ou élevé (qui dépassait 5 SD) de l’analyse pour chaque participant.
        REMARQUE : Cette étape peut être effectuée avant et/ou après le prétraitement des données fNIRS. Dans ce pipeline d’analyses de données, les canaux défectueux sont détectés avant le prétraitement des données fNIRS.
    4. Convertissez les données de temps OD en Oxy-Hb, DeOxy-Hb et signal combiné basé sur la loi modifiée de Beer-Lambert25.
      REMARQUE: La référence25 dit: « Toutes les étapes d’analyse des données sont effectuées sur les données Oxy-Hb, qui est un indicateur de la modification du flux sanguin cérébral régional ayant un rapport signal/bruit plus élevé26. En outre, des recherches antérieures ont utilisé l’hyperscan fNIRS dans des scénarios d’enseignement et d’apprentissage principalement axés sur la concentration d’Oxy-Hb11,12,13,14.
    5. Calibrez les séries chronologiques Oxy-Hb à partir d’artefacts de mouvement par la méthode basée sur les ondelettes canal par canal.
      REMARQUE: Plus précisément, l’ondelette Daubechies 5 (db5) avec paramètre de réglage à 0,1 (voir les détails dans le manuel Homer2)27,28 est adoptée pour supprimer les artefacts de mouvement.
    6. Appliquez le filtre passe-bande (c.-à-d. 0,01-1 Hz) sur les données Oxy-Hb étalonnées pour réduire le bruit à haute fréquence et la dérive lente.
    7. Effectuer une analyse des composantes principales (APC) sur le signal OxyHb pour éliminer les composants globaux non neuronaux (p. ex., la pression artérielle, la respiration et la variation du débit sanguin)29.
      NOTE: L’analyse PCA proposée par Zhang et ses collègues29 est adoptée ici.
      1. Tout d’abord, décomposez le signal.
        REMARQUE: La formule spécifique de décomposition du signal fNIRS est: H = UΣVT. Ici, les modèles temporels et spatiaux des données fNIRS sont présentés dans deux matrices (c’est-à-dire vous et V). U est une matrice 2D (point d’échantillonnage x composant principal). V est également une matrice 2D (composant principal x composant principal). La colonne en V indique un composant principal (PC), et la force de ce PC pour un canal particulier est estimée dans chaque entrée de la colonne. L’importance relative de chaque PC est représentée par la valeur de la matrice diagonale Σ.
      2. Deuxièmement, effectuez un lissage spatial.
        REMARQUE: La convolution du noyau gaussien est utilisée pour supprimer les signaux localisés et obtenir le composant global.
      3. Troisièmement, reconstruisez le signal.
        REMARQUE: Pour calculer la composante globale des données fNIRS, la matrice de motif spatial lissée V* est rebranchée dans la formule de décomposition: HGlobal = UΣ(V*)T. Ensuite, un signal neuronal dérivé localisé peut être obtenu en utilisant les données originales H pour soustraire HGlobal : HNeuronal = H - HGlobal.
  2. Synchronisation inter-cerveau
    REMARQUE: Pour révéler le couplage cérébral en neurosciences à la deuxième personne, la cohérence de la transformation des ondelettes (WTC) est adoptée ici. En bref, WTC mesure la corrélation entre deux séries chronologiques en fonction de la fréquence et du temps. La formule spécifique de la cohérence des ondelettes des séries à deux temps x et y est :
    figure-protocol-1
    T et s désignent l’échelle de temps et d’ondelette séparément, ‹·› indique une opération de lissage en échelle et en temps. W représente la transformation en ondelettes continues. Ensuite, une matrice WTC 2D (temps x fréquence) est générée30. Plusieurs boîtes à outils sont utilisées pour calculer la valeur WTC. Ici, la boîte à outils créée par Grinsted et ses collègues a été utilisée30.
    1. Adopter la fonction WTC de la plate-forme de calcul numérique (voir Tableau des matériaux).
      REMARQUE: Ici, le réglage par défaut de l’ondelette mère (c’est-à-dire l’ondelette Morse généralisée avec ses paramètres bêta et gamma) est utilisé. L’ondelette mère convertit chaque série temporelle en fréquence et en domaine temporel.
    2. Définissez le paramètre par défaut sur les autres paramètres (c.-à-d. MonteCarloCount, représentant le nombre d’ensembles de données de substitution dans le calcul de la signification).
    3. Calculer la valeur WTC pour deux canaux correspondants (le même canal chez deux participants) dans une plate-forme de calcul numérique (voir Tableau des matériaux). En suivant la même procédure, 46 matrices WTC sont générées à partir de 46 canaux.
    4. Déterminer la bande de fréquences d’intérêt (FOI), qui est sensible à l’apprentissage collaboratif.
      REMARQUE: Ici, une approche de permutation basée sur un cluster est adoptée pour détecter une telle FOI31, qui offre une solution aux comparaisons multiples dans les données multicanaux et multifréquences.
      1. Effectuer la moyenne temporelle des valeurs WTC dans les phases de repos et d’apprentissage collaboratif, respectivement, pour chaque combinaison de canaux. Ensuite, effectuez des tests d’échantillons tappariés avec l’ensemble de la fréquence (gamme de fréquences: 0,01-1Hz32) sur ces valeurs WTC moyennes dans le temps (apprentissage collaboratif vs repos). Ensuite, identifiez les bacs de fréquence auxquels l’effet de la tâche est significatif (apprentissage collaboratif > reste, p < 0,05).
      2. Obtenir des points voisins de fréquence significatifs (≥2) en tant qu’amas observés et valeurs T correspondantes.
      3. Effectuez une série d’échantillons appariés t-testssur des données permutées pour générer les valeurs T pour chaque cluster qualifié à l’étape 3.2.4.2 pendant 1000 fois.
        REMARQUE : Pour la formation de données permutées, les participants sont assignés au hasard pour former de nouvelles paires à deux membres. Comme la longueur des jeux de données variait d’une dyade à l’autre pour chaque paire aléatoire, le jeu de données le plus long est réduit à la même longueur que le plus court33.
      4. Comparez les valeurs T moyennes basées sur des clusters des paires d’origine avec les valeurs T de 1000 permutations.
        NOTE : Les valeurs p évaluées par cette formule34:
        figure-protocol-2, où S0 indique la valeur t moyenne observée, μp et σp indiquent la moyenne et l’écart-type des valeurs de permutation.
      5. Valeurs moyennes du WTC dans l’ACCÈS à l’information identifiée dans chaque canal de chaque dyade. Ensuite, appliquez la transformation de fisher z aux valeurs WTC pour obtenir une distribution normale des valeurs WTC. Utilisez cette valeur pour indexer le SCI en vue d’une analyse statistique plus approfondie.

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Résultats

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

La figure 1 illustre le protocole expérimental et l’emplacement de la sonde. Le processus d’enregistrement des données fNIRS se compose de deux parties: session à l’état de repos (5 min) et session collaborative (15-20 min). Les dyades d’apprentissage collaboratif sont nécessaires pour se détendre et rester immobiles dans la session de repos. Après cela, les participants sont invités à co-apprendre le matériel d’apprentissage (Figure 1A). Leurs régions temporo-p...

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Discussion

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

Tout d’abord, dans le présent protocole, les étapes spécifiques de la réalisation d’expériences d’hyperscan fNIRS dans un scénario d’apprentissage collaboratif sont énoncées. Deuxièmement, le pipeline d’analyse de données qui évalue le SCI des signaux hémodynamiques dans les dyades d’apprentissage collaboratif est également présenté. L’opération détaillée sur la réalisation d’expériences d’hyperscan fNIRS favoriserait le développement de la science ouverte. En outre, le pipeline d’analyse est fourni ici pour augmenter la...

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Déclarations de divulgation

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

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Remerciements

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

Ce travail est soutenu par le programme de promotion de l’innovation académique de l’ECNU pour les excellents doctorants (YBNLTS2019-025) et la Fondation nationale des sciences naturelles de Chine (31872783 et 71942001).

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Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
Caps EEGCompumedics Neuroscan, Charlotte, États-Unis64 canaux Quik-CapNous choisissons deux tailles de capuchon (c’est-à-dire moyen et grand).
Système de mesure NIRS avec jeux de sondes et grilles de support de sondeHitachi Medical Corporation, Tokyo, JaponSystème de topographie optique ETG-7100Le protocole d’étude actuel nécessite un deuxième jeu de sondes adultes en option pour 92 canaux de mesure au total.
Plate-forme de calcul numériqueThe MathWorks, Inc., Natick, MAMATLAB R2020aSert de base pour les extensions de la boîte à outils de psychophysique (présentation de stimulus), Homer2  ; (analyse de prétraitement fNIRS) et la fonction « wtc » (calcul WTC).
Logiciels de psychologieOutils logiciels de psychologie, Sharpsburg, PA,États-Unis E-prime 2.0Nous appliquons E-prime pour démarrer le système de mesure fNIRS et envoyons des déclencheurs qui marquent la phase de repos et la phase d’apprentissage collaboratif pour l’enregistrement des données fNIRS.
Chapeaux de bainZoke corporation, Shanghai, Chine611503314Nous avons d’abord placé le bonnet EEG standard 10-20 sur le moule de la tête et placé le bonnet de bain sur le bonnet EEG. Deuxièmement, nous avons marqué (inion, Cz, T3, T4, PFC et P5) à la craie.
Numériseur tridimensionnel (3D)Polhemus, Colchester, VT, États-Unis ;Numériseur tridimensionnel (3D)emplacements anatomiques des optodes par rapport aux points de repère standard de la tête ont été déterminés pour chaque participant à l’aide d’un numériseur 3D Patriot
Les

Références

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