Article de méthode

Comment calculer et valider la synchronisation inter-cerveau dans une étude d’hyperscanning fNIRS

DOI :

10.3791/62801

⸱

8 septembre 2021

 ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Institute of Brain and Education Innovation, School of Psychology and Cognitive Science, East China Normal University, 2Department of Musicology, Harbin Conservatory of Music, 3Department of Clinical Neuroscience, Karolinska Institutet, 4School of Psychology, Shenzhen University

Dans cet article

Résumé

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

La dynamique entre les cerveaux couplés des individus a été de plus en plus représentée par la synchronisation inter-cerveau (IBS) lorsqu’ils se coordonnent les uns avec les autres, principalement en utilisant des signaux d’enregistrement simultané des cerveaux (à savoir l’hyperscanning) avec fNIRS. Dans les études d’hyperscan fNIRS, le SCI a été couramment évalué par la méthode de la cohérence de transformation des ondelettes (WTC) en raison de son avantage sur l’expansion des séries chronologiques dans l’espace temps-fréquence où les oscillations peuvent être vues de manière très intuitive. Le SCI observé peut être validé davantage via l’appariement aléatoire basé sur la permutation de l’essai, du partenaire et de la condition. Ici, un protocole est présenté pour décrire comment obtenir des signaux cérébraux via la technologie fNIRS, calculer le SCI via la méthode WTC et valider le SCI par permutation dans une étude d’hyperscan. En outre, nous discutons des problèmes critiques lors de l’utilisation des méthodes ci-dessus, y compris le choix des signaux fNIRS, les méthodes de prétraitement des données et les paramètres facultatifs des calculs. En résumé, l’utilisation de la méthode WTC et de la permutation est un pipeline potentiellement standard pour l’analyse du SCI dans les études d’hyperscan fNIRS, contribuant à la fois à la reproductibilité et à la fiabilité du SCI.

Résumé

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

La dynamique entre les cerveaux couplés des individus a été de plus en plus représentée par la synchronisation inter-cerveau (IBS) lorsqu’ils se coordonnent les uns avec les autres, principalement en utilisant des signaux d’enregistrement simultané des cerveaux (à savoir l’hyperscanning) avec fNIRS. Dans les études d’hyperscan fNIRS, le SCI a été couramment évalué par la méthode de la cohérence de transformation des ondelettes (WTC) en raison de son avantage sur l’expansion des séries chronologiques dans l’espace temps-fréquence où les oscillations peuvent être vues de manière très intuitive. Le SCI observé peut être validé davantage via l’appariement aléatoire basé sur la permutation de l’essai, du partenaire et de la condition. Ici, un protocole est présenté pour décrire comment obtenir des signaux cérébraux via la technologie fNIRS, calculer le SCI via la méthode WTC et valider le SCI par permutation dans une étude d’hyperscan. En outre, nous discutons des problèmes critiques lors de l’utilisation des méthodes ci-dessus, y compris le choix des signaux fNIRS, les méthodes de prétraitement des données et les paramètres facultatifs des calculs. En résumé, l’utilisation de la méthode WTC et de la permutation est un pipeline potentiellement standard pour l’analyse du SCI dans les études d’hyperscan fNIRS, contribuant à la fois à la reproductibilité et à la fiabilité du SCI.

Introduction

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

Lorsque les gens se coordonnent avec les autres, leur cerveau et leur corps deviennent une unité couplée grâce à une adaptation mutuelle continue. Le couplage entre les cerveaux peut être représenté par la synchronisation inter-cerveau (IBS) grâce à l’approche hyperscanning, qui enregistre simultanément les signaux cérébraux de deux individus ou plus1. En effet, un nombre croissant d’études d’hyperscan fNIRS / EEG ont trouvé IBS dans divers contextes de collaboration, y compris le tapotement des doigts2,la marche en groupe3,jouer de la batterie4,jouer de la guitare5et chanter / fredonner6. fNIRS est largement utilisé pour la recherche sur le SCI pendant l’interaction sociale, car il restreint moins les mouvements de la tête / du corps dans des contextes relativement naturels (par rapport à l’IRMf / EEG)7.

L’article présente un protocole pour calculer le SCI via la méthode wtC (Wavelet Transform Coherence) dans une étude d’hyperscan fNIRS. WTC est une méthode d’évaluation de la corrélation croisée entre deux signaux de mouvement sur le plan temps-fréquence et, par conséquent, peut donner plus d’informations que l’analyse de corrélation traditionnelle (par exemple, corrélation de Pearson et corrélation croisée), qui n’est que dans le domaine temporel8. De plus, les signaux hémodynamiques sont transformés en composants d’ondelettes, qui peuvent éliminer efficacement le bruit des basses fréquences. Bien que le WTC prenne beaucoup de temps, il a été la méthode la plus couramment utilisée pour calculer l’IBS en action imitation9, comportement coopératif10, communication verbale11, prise de décision12, et apprentissage interactif13.

L’article présente également comment valider le SCI avec l’analyse aléatoire basée sur la permutation des essais, des conditions et des participants. Le SCI dans les études d’hyperscan est toujours proposé pour suivre l’interaction sociale en ligne entre les individus, alors qu’il peut également être interprété par d’autres explications, telles que la similitude du stimulus, la similitude de mouvement ou la similitude de condition14. Le test de permutation, également appelé test de randomisation, peut être exploité pour tester les hypothèses nulles mentionnées ci-dessus en rééchantillonnant les données observées15. En utilisant la permutation, il est utile d’étudier si le SCI identifié est spécifique au comportement interactif, allant de la modulation du SCI au sein des dyades à entre groupes de partenaires16.

Le protocole décrit ici détaille comment obtenir des signaux cérébraux via la technologie fNIRS, calculer le SCI via la méthode WTC et valider le SCI par test de permutation dans une étude d’hyperscan. Cette étude vise à examiner si le SCI privilégié est provoqué par les compteurs de musique lors de la coordination sociale. Les signaux cérébraux ont été enregistrés dans le cortex frontal, en fonction de l’emplacement du SCI dans une découverte précédente1. La tâche expérimentale a été développée à l’origine par Konvalinka et ses collèges17, dans laquelle les participants ont été invités à taper leurs doigts avec le retour auditif du partenaire ou d’eux-mêmes après avoir écouté le compteur ou les stimuli non mesurés.

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Protocole

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

Le protocole présenté ici a été approuvé par le Comité universitaire sur la protection de la recherche humaine de l’Université normale de Chine orientale.

1. Préparation de l’expérience

  1. Participants
    1. Recrutez un groupe d’étudiants de premier cycle et des cycles supérieurs avec une compensation monétaire par la publicité du campus.
    2. Assurez-vous que les participants sont droitiers et ont une vision et une audition normales ou corrigées à la normale. Assurez-vous qu’ils n’ont pas étudié la musique ou l’ont étudiée pendant moins de 3 ans auparavant.
    3. Faites correspondre au hasard les élèves en dyades. Pour contrôler l’effet potentiel de la familiarité du partenaire sur la coordination sociale18,assurez-vous que les membres de chaque dyade ne se sont jamais vus ou connus auparavant.
  2. Stimulus expérimental
    1. Créez les stimuli auditifs (440 Hz, 660 ms de tons purs) par n’importe quel logiciel gratuit de composition et de notation musicale.
    2. Répétez les tons avec un intervalle de 500-1000 ms et combinez-les dans une séquence de tons. Chaque séquence de tons est plus longue de 12 s et composée de 12 tons.
    3. Pour une séquence de tons, accentuez chaque premier ton (+6 dB) pour créer le motif de downbeats et d’upbeats, défini comme le stimulus du mètre (Supplementary Audio 1). Dans la deuxième séquence de tons, détachez les tons avec une intensité égale (40 dB au-dessus du seuil de sensation individuel, collecté avant la tâche expérimentale), ce qui correspondait au stimulus non-mètre (Audio supplémentaire 2).
  3. Tâche expérimentale
    1. Programmez la tâche expérimentale à l’aide d’un outil logiciel psychologique.
    2. Organisez deux étapes pour la tâche expérimentale (Figure 1A) comme décrit aux étapes 1.3.3-1.3.6.
    3. deuxième état de repos : Demandez aux participants de rester aussi immobiles que possible, l’esprit détendu et les yeux fermés.
    4. Tâche de tapotement des doigts : Demandez aux participants de compléter deux parties : une partie coordination et une partie indépendance.
    5. Pendant la partie coordination, fournir une rétroaction auditive (c.-à-d. un son goutte à goutte correspondant à un robinet) à chaque participant uniquement pour la réponse générée par l’autre membre de la dyade. Demandez aux participants de faire de leur mieux pour répondre de manière synchrone avec l’autre membre.
    6. Pour la partie indépendance, assurez-vous que les deux participants ont reçu la rétroaction auditive (c.-à-d. un son goutte à goutte correspondant à un robinet) de leurs propres réponses et demandez-leur de répondre de manière synchrone avec le stimulus auditif aussi précisément que possible.
      REMARQUE: Combiné avec les stimuli du compteur et non-mètre, les participants se sont retrouvés dans l’une des quatre conditions différentes: (i) coordination du compteur - les deux participants ont entendu des compteurs et les réponses l’un de l’autre; ii) coordination hors compteur - les deux participants ont entendu les non-compteurs et les réponses les uns des autres; iii) indépendance des compteurs - les deux participants ont entendu les compteurs et les réponses d’eux-mêmes; iv) non-indépendance du compteur - les deux participants ont entendu les non-compteurs et les réponses d’eux-mêmes.
    7. Pour chaque essai, laissez d’abord les participants entendre un morceau du stimulus auditif (12 s) suivi d’un son (262 Hz, 1000 ms) qui sert de signal pour commencer à taper du doigt.
    8. Demandez aux participants de reproduire le stimulus qu’ils ont entendu auparavant en appuyant sur leur index droit sur le clavier (participant #1 : « f » ; participant #2 : « j »). Les participants doivent appuyer 12 fois tout en conservant le même intervalle de temps entre les tons que le stimulus présenté précédemment.
      NOTE: Il y avait 60 essais assignés également dans 4 blocs correspondant aux 4 conditions expérimentales, à savoir 15 essais dans un bloc. L’ordre des blocs a été contrebalancé. La durée totale de la tâche de taraudage était d’environ 26 min.
    9. Entre les blocs, laissez les participants se reposer pendant 30 s.
    10. Pendant toute la durée de l’expérience, ne permettez pas aux participants de communiquer à travers une langue ou un mouvement. Séparez les participants avec l’écran de l’ordinateur pour bloquer toute information visuelle susceptible de remettre des messages entre eux.
  4. Casquettes fNIRS maison: Achetez deux bonnets de bain élastiques de taille normale. Pour couvrir la région cérébrale d’intérêt, réparez les bonnets de bain comme décrit dans les étapes suivantes:
    1. Mettez un bonnet de bain sur une tête de tête, puis mettez un bonnet EEG standard de 10 à 20 sur le bonnet de bain.
    2. Marquez l’emplacement de FCz sur le bonnet de bain avec un marqueur magique rouge.
    3. Retirez le capuchon EEG de la tête de chaîne.
    4. Placez un patch de sonde optode (configuration 3 x 5) sur le bonnet de bain, en alignant celui du milieu de la deuxième rangée de sonde du patch avec l’emplacement marqué de FCz.
      REMARQUE : Le patch de sonde optode comprenait 15 emplacements de sondes optode (c.-à-d. 8 émetteurs et 7 détecteurs), formant 22 canaux de mesure avec une séparation optode de 3 cm(Figure 1B).
    5. Marquez les emplacements des 15 sondes du patch sur le bonnet de bain.
    6. Enlevez le patch et le bonnet de bain de la tête.
    7. Coupez 15 petits trous sur les emplacements marqués des 15 sondes avec une paire de ciseaux.
    8. Montez le patch sur le bonnet de bain modifié en intégrant les emplacements de 15 sondes dans les 15 trous appropriés.
    9. Réparez l’autre bonnet de bain selon le processus ci-dessus.
      REMARQUE: Le bouchon fNIRS fait maison, dans lequel les emplacements des optodes sont conformes aux emplacements EEG standard, a été utilisé car il n’y avait pas de bouchons EEG standard applicables pour le système fNIRS utilisé dans cette étude. Il n’est pas nécessaire de fabriquer un bouchon fNIRS s’il existe des bouchons EEG standard appropriés avec le système fNIRS.

2. Avant l’arrivée des participants

REMARQUE : Assurez-vous de suivre les étapes 2.1 à 2.5 avant que les participants n’arrivent au laboratoire.

  1. Rappelez aux deux participants qu’une dyade doit venir au laboratoire selon l’horaire convenu.
  2. Démarrez le système fNIRS au moins 30 minutes à l’avance, en laissant le laser éteint.
  3. Insérez les sondes optode du système fNIRS dans les patchs de sonde optode.
  4. Examinez les paramètres de la mesure fNIRS (c.-à-d. l’ID du sujet, le mode lié à l’événement, la disposition de la sonde optode).
  5. Réglez l’appareil expérimental avec une table, deux chaises, deux écrans d’ordinateur de 19 pouces et deux paires d’écouteurs(Figure 1C).

3. Arrivée du participant au laboratoire

REMARQUE: J’apprécie sincèrement les deux participants d’une dyade lorsqu’ils arrivent au laboratoire fNIRS. Demandez-leur de mettre leur téléphone en mode silencieux et de laisser temporairement leurs effets personnels dans l’armoire. Ensuite, effectuez les processus suivants dans l’ordre:

  1. Avant que les participants ne s’assoient, reconfirmez que les deux participants ne se sont jamais vus auparavant. Assurez-vous qu’ils n’ont pas communiqué entre eux par le biais d’une langue ou d’un mouvement pendant qu’ils étaient au laboratoire.
  2. Fournir aux participants des formulaires de consentement éclairé approuvés par le Comité universitaire de recherche humaine.
  3. Instruisez les participants sur les détails de la tâche expérimentale. Demandez-leur de porter des écouteurs et donnez-leur plusieurs essais de pratique.
  4. Dans les essais pratiques, permettez aux deux participants de chaque dyade de pratiquer ensemble.
    REMARQUE: Avant de porter la casquette fNIRS, il est utile de mesurer et de déterminer la taille de la tête de chaque participant en utilisant une règle flexible. Sélectionnez ensuite la bonne taille de casquette pour le participant en fonction de la taille de sa tête. Dans cette étude, une telle étape a été manquée car des bonnets de bain de taille unique ont été utilisés. Il est préférable d’effectuer cette étape la veille de l’expérience, car les opérations relatives (c.-à-d. mesurer la taille de la tête, sélectionner le bonne bonne taille de bonne taille, monter les patchs de la sonde optode sur le bonnet de bain et insérer les sondes optode dans les patchs de la sonde) prennent du temps (environ 20-30 min).
  5. Placez le capuchon fNIRS sur la tête des participants avec le centre du capuchon pointant vers l’emplacement de CZ, et placez la sonde optode centrale de la deuxième rangée de sondes du patch à FCz.
  6. Utilisez le système fNIRS pour effectuer l’étalonnage du signal avec le laser allumé.
  7. S’il y a un signal insuffisant à un canal, ajustez l’intensité du signal avec un bâton de fibre pour mettre doucement les cheveux sous la pointe de la sonde environnante de côté.
  8. Si nécessaire, appuyez doucement sur les sondes mais assurez-vous de ne pas blesser les participants.
  9. Répétez les étapes 3.5 à 3.8 jusqu’à ce que la qualité du signal soit accessible. Assurez-vous que les participants se sentent à l’aise pendant tout le processus d’étalonnage du signal.
  10. Aider les participants à trouver une posture confortable pour eux-mêmes (p. ex., des positions corporelles confortables). Rappelez aux participants de garder la tête aussi immobile que possible pendant toute la tâche expérimentale (c.-à-d. environ 26 min).
  11. Examinez à nouveau la qualité des signaux NIRS. S’il y a suffisamment de signaux dans tous les canaux, exécutez la procédure d’expérimentation sur l’ordinateur de bureau.
  12. Aidez les participants à enlever les écouteurs et la casquette fNIRS à la fin de la procédure expérimentale. Restituez leurs effets personnels et remerciez-les avec une compensation monétaire.
  13. Utilisez le système fNIRS pour enregistrer les données. Utilisez un disque pour exporter des données fNIRS brutes (.csv) et utilisez une clé USB pour copier les données comportementales de l’ordinateur.
  14. Fermez le système fNIRS et l’ordinateur s’il n’y a plus d’arrangement expérimental.
  15. Gardez le cahier de laboratoire prêt à noter tout événement, en particulier les anomalies pendant toute l’expérience.

4. Analyse des données

REMARQUE: Effectuez toutes les analyses de données à l’aide du logiciel MATLAB, avec les boîtes à outils suivantes: HOMER219,Hitachi2nirs 20, xjView21, Cross Wavelet et Wavelet Coherence toolbox22, et les scripts de Groppe dans MathWork23.

  1. Prétraitement des données
    1. Pour vérifier la qualité des données, suivez les étapes 4.1.2-4.1.3
    2. Lisez les fichiers de données (.csv) de chaque participant avec la fonction readHitachData de xjView.
      REMARQUE: De cette façon, les données de mesure Hitachi (format csv) sont converties en données oxyHb / désoxyHb / marqueur avec les informations enregistrées dans la mesure (c’est-à-dire la longueur d’onde, les données temporelles et la liste des canaux).
    3. Vérifiez visuellement la qualité des valeurs oxyHb et deoxyHb en traçant les séries chronologiques de tous les canaux en une seule figure, avec la fonction plotTraces de xjView.
      REMARQUE: Il est facile d’identifier les anomalies dans les données. Le canal qui a beaucoup de bruit peut être exclu dans l’analyse ultérieure.
    4. Convertissez les fichiers Hitachi (.csv) au format de fichiers .nirs avec la fonction csv2nirs d’Hitachi2nirs, qui prend en charge le prétraitement de données avec Homer2.
    5. Transformez les données brutes en densité optique avec la fonction hmrIntensity2OD de Homer2.
    6. Utilisez les analyses en composantes principales (PCA)24 pour éliminer le bruit physiologique global fNIRS en utilisant la fonction enPCAFilter (nSV = 0,8, c’est-à-dire que 80% de la covariance des données a été supprimée) de Homer2.
    7. Utilisez la méthode d’amélioration du signal basée sur la corrélation (CBSI)25 pour supprimer les artefacts de mouvement de la tête à l’aide de la fonction hmrMotionCorrect_Cbsi d’Homer2.
    8. Utilisez la loi de Beer-Lembert modifiée pour transformer la densité optique traitée en valeurs oxyHb et désoxyHb avec la fonction hmrOD2Conc de Homer2.
  2. Calcul de l’IBS
    REMARQUE : Pour les valeurs oxyHb prétraitées, utilisez WTC pour calculer les valeurs de cohérence pour la paire de canaux qui proviennent du même emplacement de la dyade, y compris le tuyau suivant :
    1. Adoptez la fonction wtc de la boîte à outils Cross Wavelet et Wavelet Coherence avec des paramètres par défaut pour calculer les valeurs de cohérence à chaque point de temps et de fréquence afin d’obtenir une matrice à deux axes de valeurs de cohérence.
    2. Pour les paramètres par défaut, utilisez l’ondelette mère morlet, pour transformer chaque série chronologique dans le domaine temporel et fréquentiel par la transformation d’ondelettes continues.
    3. Sélectionnez MonteCarloCount pour représenter le nombre d’ensembles de données de substitution dans le calcul de la signification, puis sélectionnez Auto AR1 pour calculer les coefficients d’autocorrélation de la série chronologique.
    4. Choisissez la bande de fréquences d’intérêt (FOI) comme mentionné aux étapes 4.2.5-4.2.8.
    5. Sélectionnez et faites la moyenne des valeurs de cohérence de la bande de fréquences entre 0,5 et 1 Hz (correspondant respectivement à la période 2 s et 1 s), en fonction de la bande de fréquences utilisée dans la tâche de mouvement des doigts d’une étude précédente d’hyperscan fNIRS9. Cette FOI correspondait également à la période d’un robinet dans la tâche expérimentale. Ainsi, obtenez une colonne de valeurs de cohérence pour chaque paire.
      REMARQUE : Pour confirmer statistiquement davantage la liberté d’information, calculez les valeurs de cohérence pour chaque dyade sur toute la gamme de fréquences (c.-à-d. 0,008-10 Hz pour les données), plutôt que de simplement limiter la bande de fréquences sélectionnée (c.-à-d. 0,5-1 Hz).
    6. Faire la moyenne des valeurs de cohérence des fenêtres temporelles ciblées (identiques à 4.2.3) pour chaque point de fréquence.
    7. Ensuite, analysez les valeurs de cohérence moyennes suivant le pipeline décrit aux étapes 4.2.9 à 4.2.11 et les statistiques ultérieures (c.-à-d. 4.3.1 à 4.3.2) pour chaque point de fréquence.
    8. Enfin, inspectez visuellement LA FOI en traçant les valeurs statistiques z de chaque canal sur toute fréquence.
    9. Sélectionnez et faites la moyenne des valeurs de cohérence de la fenêtre de temps pendant l’état de repos (fenêtre de temps pour l’état de repos de 20 s) et de chaque condition expérimentale (c.-à-d. coordination du compteur, coordination hors compteur, indépendance du compteur et indépendance du non-compteur), respectivement, à l’aide des informations de marque. Ainsi, obtenez cinq valeurs de cohérence pour chaque dyade.
    10. Pour la session de tâche, sélectionnez uniquement la durée pendant laquelle les participants ont tapoté pour reproduire le stimulus auditif, environ 12 s pour chaque essai, soit un total de 180 s (c’est-à-dire 12 s x 15 essais) pour chaque condition expérimentale.
      REMARQUE: IBS a été calculé comme une augmentation de cohérence (les valeurs de cohérence soustraites plus grandes que zéro), à savoir les valeurs de cohérence plus élevées dans la session de tâche par rapport à celles de la session d’état de repos.
    11. Soustrayez la valeur de cohérence au repos de la valeur de cohérence liée à la tâche, respectivement, dans laquelle la valeur de cohérence pendant l’état de repos a été utilisée comme base de référence dans cette expérience.
      REMARQUE : En répétant les étapes ci-dessus (4.2.1-4.2.11) sur les canaux (c.-à-d. 22 canaux) et les dyades (c.-à-d. 16 dyades), les valeurs de cohérence soustraites pour chaque dyade à chaque canal ont finalement été obtenues.
  3. Statistiques
    1. Comparer les valeurs de cohérence soustraites avec zéro à chaque canal pour chaque condition expérimentale, en utilisant le test t de permutation d’échantillons appariés avec la fonction mult_comp_perm_t1 du travail de Groppe (5000 permutations pour estimer la distribution de l’hypothèse nulle; niveau alpha familial souhaité - 0,05; test à deux queues, ce qui signifie que l’hypothèse alternative est que la moyenne des données est différente de 0) comme distribution de données anormale et taille d’échantillon limitée dans le courant expérience26.
      REMARQUE: Le test t de permutation des échantillons appariés ici est similaire au test t apparié, mais ce dernier suppose que les données sont normalement distribuées, alors que le premier ne le fait pas. Un tel test commence de la même manière que le test t apparié, c’est-à-dire en calculant un score t (c’est-à-dire un score t réel) pour les valeurs de cohérence dans différents groupes (l’un est les valeurs de cohérence soustraites dans la condition de tâche, l’autre est zéro). Ensuite, une permutation est générée en échangeant les valeurs de cohérence de différents groupes, et un nouveau score t est calculé pour les valeurs de cohérence soustraites et les zéros suivant cette permutation. Une telle permutation est effectuée 5000 fois. Ainsi, des scores de 5000 t sont obtenus. Dans la distribution des scores de 5000 t, l’emplacement relatif du score t réel génère la valeur p pour les valeurs de cohérence soustraites.
    2. Corrigez les valeurs p (c’est-à-dire en raison du problème de comparaison multiple et générez à partir des comparaisons sur 22 canaux dans un patch) par la méthode False Discovery Rate (p < 0,05)27. Effectuez cette correction via la fonction mafdr de la boîte à outils MATLAB.
      REMARQUE: Si la valeur de p à un canal était significative (c.-à-d. p < 0,05) après correction FDR, il y a IBS à ce canal.
    3. Comparez les valeurs de cohérence entre différentes conditions de tâche au niveau du canal où IBS existait, en utilisant le test t de permutation d’échantillons appariés avec la fonction mult_comp_perm_t1 du travail de Groppe (mêmes paramètres que ceux mentionnés à l’étape 4.3.1).
      REMARQUE: Pour examiner intuitivement le SCI pendant la coordination interpersonnelle en ce qui concerne les stimuli du compteur par rapport aux stimuli non mesurés, comparez directement les valeurs de cohérence de différentes conditions (c.-à-d. coordination du compteur par rapport à la coordination hors compteur; coordination du compteur par rapport à l’indépendance du compteur).
    4. Calculer la performance comportementale par la différence absolue entre le temps de réponse des partenaires divisé par la somme des réponses des deux partenaires56.
    5. Évaluer la relation entre le SCI et la performance comportementale grâce au test de permutation basé sur l’analyse de corrélation linéaire de Pearson (c’est-à-dire la fonction mult_comp_perm_corr du travail de Groppe).
  4. Validation du SCI
    REMARQUE: Pour exclure les explications selon lesquelles des stimuli, des mouvements ou des conditions similaires ont induit le SCI démontré, utilisez un test de permutation comme approche de validation, avec trois permutations (c’est-à-dire dans la dyade, entre la dyade et entre les permutations de condition), inclus les éléments suivants:
    1. Randomiser l’étiquette des essais dans la condition de coordination du compteur (c’est-à-dire dans la permutation de dyade, comme l’essai #1 et l’essai #13 dans la dyade #1) pour une dyade à chaque canal via la fonction randperm de MATLAB.
    2. Suivez le pipeline ci-dessus de calcul du SCI et des statistiques (c.-à-d. les sections 4.2 et 4.3, mais à l’exclusion de l’analyse de sensibilité pour l’accès à l’information) pour l’étiquette de l’essai randomisé.
      REMARQUE : Calculez les valeurs de cohérence de la fausse paire pour chaque condition séparément et calculez l’augmentation de cohérence pour la fausse paire (c.-à-d. soustrayez la valeur de cohérence au repos de la valeur de cohérence liée à la tâche pour la fausse paire).
    3. Effectuer la permutation 1000 fois, suivie du pipeline de calcul de l’IBS et des statistiques (sections 4.2 et 4.3).
    4. Tracez la distribution des valeurs statistiques z générées dans la permutation de dyade.
    5. Effectuez les étapes 4.4.2 à 4.4.4 en randomisant l’appariement des participants du même essai dans la condition de coordination du compteur (c.-à-d. entre la permutation de la dyade, comme le participant no 1 dans la dyade no 1 et le participant no 1 dans la dyade no 3).
    6. Effectuez les étapes 4.4.2 à 4.4.4 en randomisant l’étiquette des conditions pour les mêmes membres d’une dyade dans le même essai (c.-à-d. entre la permutation de la condition, comme le participant no 1 dans la condition de coordination du compteur et le participant no 2 dans la condition d’indépendance du compteur).

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Résultats

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

Les résultats ont montré qu’il y avait un SCI au canal 5 dans l’état de coordination du compteur, alors qu’aucun SCI n’existait dans d’autres conditions (c.-à-d. indépendance du compteur, non-coordination du compteur, non-indépendance du compteur; Figure 2A). Au canal 5, l’IBS dans l’état de coordination du compteur était significativement plus élevé que les valeurs de cohérence dans l’état de coordination et d’indépendance du compteur(figure 2B). Le canal 5 app...

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Discussion

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

Ce protocole fournit une procédure étape par étape pour calculer et valider le SCI, en utilisant l’approche d’hyperscan fNIRS pour collecter simultanément les signaux cérébraux de deux participants. Certains problèmes critiques liés au prétraitement des données fNIRS, au calcul IBS, aux statistiques et à la validation IBS sont abordés ci-dessous.

Prétraitement des données
Il est nécessaire de prétraiter les données fNIRS dans les études d’hyperscan pour extraire des signaux...

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Déclarations de divulgation

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

Les auteurs n’ont rien à divulguer.

Remerciements

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

Cette recherche a été soutenue par : National Natural Science Foundation of China (31872783, 31800951).

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Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
OrdinateurHewlett-Packard Development Company, L.P.HP S01-pF157mcn
ÉcouteurRoyal Philips Electronics, Eindhoven, Pays-BasSHE2405BK/00
Casque EEGCompumedics Neuroscan, Charlotte,États-Unis 64 canaux Quik-Cap
E-Prime softwarePsychology Software Tools, Inc., Pittsburgh, États-UnisSystème E-Prime 3
fNIRSHitachi Medical Corporation, Tokyo, JaponETG-7100 Système
MATLAB 2014bThe MathWorks, Inc., Natick, MAMATLAB 2014b
MuseScoreMusescore Company, BelgiqueMuseScore 3.6.2.548021803
Bonnet de bainDecathlon Group, Villeneuve-d’Ascq, France1681552
de topographie optique

Références

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Wavelet Transform CoherencePermutation AnalysisBrain Signal ProcessingPrincipal Component AnalysisMotion Artifact CorrectionFrequency Band SelectionFalse Discovery RateDyad Synchronization

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