Summary
本プロトコルは、機能的近赤外分光法(fNIRS)とビデオベースの観察を組み合わせて、共同描画タスク中のカルテットの対人同期を測定します。
Abstract
機能的近赤外分光法(fNIRS)は、複数の被験者の大脳皮質の活性化を測定するのに特に適した非侵襲的な方法であり、生態学的環境におけるグループの対人相互作用の研究に関連しています。多くのfNIRSシステムは、技術的には2人以上の個人を同時に監視する可能性を提供しますが、グループ相互作用における血行動態および行動反応を追跡するための実装が簡単なセットアップ手順と信頼性の高いパラダイムを確立することが依然として必要です。本プロトコルは、fNIRSとビデオベースの観察を組み合わせて、協調タスク中のカルテットの対人同期を測定します。このプロトコルは、データ集録とパラダイム設計に関する実用的な推奨事項と、例示的なデータ分析例の指針を提供します。この手順は、よく知られている砕氷船活動である共同顔描画タスクに触発された社会的条件と非社会的条件の間の脳と行動の対人反応の違いを評価するように設計されています。記載された手順は、グループの自然主義的社会的相互作用活動をfNIRS環境に適応させるための将来の研究を導くことができます。
Introduction
対人相互作用行動は、共感的な絆を結びつけて作成するプロセスの重要な要素です。以前の研究では、この行動は、社会的接触中に生物学的信号と行動信号が整列するシンクロニシティの発生で表現できることが示されています。証拠は、シンクロニシティが初めて相互作用する人々の間で発生する可能性があることを示しています1、2、3。社会的相互作用とその根底にある神経メカニズムに関するほとんどの研究は、一人称または二人称のアプローチ2,4を使用しており、この知識をグループの社会的ダイナミクスに置き換えることについてはほとんど知られていません。3人以上の個人のグループで対人反応を評価することは、依然として科学研究の課題です。これは、自然主義的条件下での日常の人間の社会的相互作用の複雑な環境を実験室にもたらす必要性につながります5。
これに関連して、機能的近赤外分光法(fNIRS)技術は、自然主義的な文脈における対人関係とその脳相関との関係を評価するための有望なツールです。これは、機能的磁気共鳴画像法(fMRI)と比較して参加者の移動性に対する制限が少なく、モーションアーチファクトに対して弾力性があります6,7。fNIRS技術は、脳の活性化(酸素化および脱酸素化ヘモグロビンの血中濃度の変化)に応答する血行動態効果を評価することによって機能します。これらの変動は、頭皮組織を通る赤外光の拡散量によって測定することができる。以前の研究では、生態学的ハイパースキャニング実験における技術の柔軟性と堅牢性、および応用神経科学の知識を拡大する可能性が実証されています6,8。
グループ内の社会的相互作用プロセスの神経相関の自然主義的評価のための実験的課題の選択は、応用神経科学研究にアプローチする上で重要なステップです9。グループパラダイムにおけるfNIRSの使用に関する文献ですでに報告されているいくつかの例には、音楽パフォーマンス10、11、12、教室での相互作用8、およびコミュニケーション13、14、15、16、17が含まれます。
以前の研究でまだ検討されていない側面の1つは、社会的相互作用を評価するための共感的コンポーネントの操作を主な特徴とする描画ゲームの使用です。この文脈では、見知らぬ人の間でダイナミクスの社会的相互作用を誘発するために頻繁に使用されるゲームの1つは、共同描画ゲーム18,19です。このゲームでは、紙を均等に分割し、グループ参加者はすべてのメンバーの共有された自画像を描くように挑戦されます。最後に、各メンバーは複数の手で共同で肖像画を描いています。
目的は、グループパートナーの顔に視覚的な注意を向けることによって引き起こされる、見知らぬ人間の迅速な統合を促進することです。それは、メンバー間の好奇心とその結果としての共感プロセスをサポートする能力のために、「砕氷」活動と見なすことができます19。
描画タスクを使用する利点の1つは、そのシンプルさと再現の容易さです20。また、音楽パフォーマンスパラダイム21,22,23,24を使用した研究に見られるように、特定の技術トレーニングやスキルは必要ありません。この単純さはまた、社会的文脈の中でより自然主義的な刺激の選択を可能にする4,9,25。
グループ内の社会的行動を誘発するための道具であることに加えて、描画は心理的評価のためのツールとも考えられています26。家-木-人(HTP)27,28,29、人物描画-シストスケール27、およびキネティックファミリードローイング30などのいくつかのグラフィック射影心理テストは、定性的および定量的診断のために補完的な方法で使用されます。彼らの結果は通常、無意識のプロセスを表し、個人の象徴的なシステム、したがって世界、経験、愛情などの解釈についての手がかりを与えます。
絵を描く練習は、人に考えさせ、経験や物事の意味を生み出し、感覚、感情、思考、行動を追加するのに役立ちます31。それは、これらの人生経験をどのように認識し処理するかについての手がかりを与えます26。ドローイングは、ビジュアルコードを使用して、思考や感情を理解して伝達できるようにし、操作にアクセスできるようにすることで、新しいアイデアや読書の可能性を生み出します31。
アートセラピーでは、ドローイングは注意、記憶、思考や感情の組織化に取り組むためのツールであり32、社会的相互作用を生み出す手段として使用することができます33。
この研究は、協調描画ダイナミクスを使用して、カルテットの対人相互作用中の血管および行動脳応答を評価するための自然主義的な実験プロトコルを開発することを目的としています。このプロトコルでは、カルテットの脳反応(個別におよびパートナー間の同期性)の評価と、行動測定(描画および注視行動)などの可能な結果測定が提案されます。目的は、社会神経科学に関するより多くの情報を提供することです。
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Protocol
この方法論は、イスラエルアルバートアインシュタイン病院(HIAE)倫理委員会によって承認され、共同描画体験中に若年成人と神経データ(fNIRS)と視線行動データを収集する手順に基づいています。収集されたすべてのデータは、Redcapプラットフォームで管理されました( 資料表を参照)。このプロジェクトは、イスラエルアルバートアインシュタイン病院(HIAE)の科学的完全性委員会によって監査されました。18〜30歳の若年成人が本研究の対象として選択されました。すべての参加者から書面によるインフォームドコンセントが得られた。
1.研究の準備
- 氓
- ターゲット研究サンプルを決定します。
- ゲームの前に、実験プロトコルとその権利についてすべてのボランティアに通知してください。インフォームドコンセントフォームと画像使用同意フォーム(必須ではありません)に署名し、登録フォームに記入し、心理的アンケートとスケールに回答するようにしてください。
- 以前の知識が干渉する可能性があるため、カルテットの参加者(見知らぬ人、友人、パートナーなど)間の関係のレベルを制御します。この研究では、カルテットは見知らぬ人で構成されていました。
- 同性の個人のカルテットを作曲します。
注:この性別基準は、社会的相互作用の干渉を回避します34,35。
- 設定
- シーンから潜在的なアイディストラクタをすべて取り除きます。
- セットアップするには、正方形のテーブル、4つのスツール(18.11インチx14.96インチ)、および2つのワイヤーサポート(三脚など)を含めます(図1)。
- 実験中は、エアコンなどの電気機器をすべてオフにしてください。部屋には、人々が観察したり描いたりするのに十分な照明があり、室温が快適であることを確認してください。
- fNIRSワイヤの範囲を考慮し( 材料の表を参照)、実験作業中に安定した状態を保つようにすべてのケーブルを配置します。
- 2人の研究者が設定に沿って移動するためのスペースを検討してください。
- 実験者がスクリプトと移動スキームに従っていることを確認してください。
- 四重奏を正方形のテーブルに2つずつ配置して、各個人が他の3人の個人を観察できるようにします。
- 各カルテット参加者に番号(1から4)のタグを渡します。サブジェクト 1 がサブジェクト 3 の向かい、サブジェクト 2 の隣に配置されていることを確認します。
注:タグ番号は、テーブル上の被験者の位置と以前に準備されたキャップ(材料表)に対応していました。
- 描画パラダイム
- 共同顔画-社会的条件
注:このゲームの目的は、被験者の視覚的注意をパートナーの顔に向け、被験者同士をより意識的な観察に誘導することです。感情と視覚を結びつけることにより、共同顔描画技術は、共感的な反応、対人好奇心、および参加者間のつながりを活性化するための貴重な方法です。それには、他人の行動を模倣し、予測することを含む心の能力の理論が必要です19。次の手順を使用します。- 参加者にゲームのルールについて指示します。
- 各用紙を3つの水平ストリップ、つまりドローイングストリップに分割します。
- 各ストリップをソーシャル描画条件(C1、C2など)に対応させます。すべての社交的な描画条件の後、カルテット間で紙を交換します。
- 参加者に、すべての紙の一番上のストリップに額と目の領域を描いてもらいます。
注:中央のストリップは、鼻と口の領域を描くためのものです。下のストリップは、あご、首、肩の部分を描くためのものです。 - すべての短冊に、誰を描くかの指示を含めます(たとえば、S1 / S3は参加者1が参加者3を描くことを意味し、その逆も同様です)。
- 参加者の完全に描かれた肖像画を表す各紙を用意します。
注:ゲームフェーズごとに異なるパステル調の筆記用紙の色を検討してください。 - 各参加者の顔をパートナーが協力して描いてもらいます。(図2)
- 点と点をつなぐゲーム-非社会的条件
注:コントロール描画条件は、点をつなぐゲームです。各参加者は、優勢なシリアル番号の点をつないで図面を作成するように招待されます。ドットをつなぐゲームは、精神的柔軟性や視覚運動スキルなどの認知領域を測定するための神経心理学的機器として使用されます36。ゲームは視空間スキルを刺激し、精神活動を増加させます37、そして精神的能力を高めます38。次の手順を使用します。 - 参加者に指示します。
- キャップが所定の位置に配置されたら、fNIRS、機器、キャップ、ワイヤー、および手順に関連する可能性のあるリスクまたは不快感について参加者に指示します。
- いつでも実験を離れる権利についてもう一度思い出させてください。
- 2 つの異なる描画タスクについて説明する。
- 共同描画では、水平ストリップと、各ストリップのどこで誰を描画するかを知る方法を説明します。
- ドットをつなぐゲームでは、数字が明らかになるまで数字を昇順で接続する必要があることを説明します。
- 休憩期間と記録されたタスクコマンドについて説明します。
- 参加者に、パートナーとパートナーを区別する詳細を観察するように促します。研究の終わりに、規則に従い、最も詳細な数字を描くカルテットに報酬が与えられることを示します。
- 共同顔画-社会的条件
図1:設定。 セットアップには、正方形のテーブル、4つのスツール、2つのワイヤーサポート(三脚など)、fNIRS機器、コンピューター、およびカメラが含まれます。(A)設定スキーム:緑色の数字(1〜4)は、実験中の参加者のラベルとスツール/テーブルの位置に対応しています。黄色の数字:1 = fNIRS配線サポート、2 = fNIRS信号のノートブックレシーバー、3 = NIRSポート、4 = 360°カメラ、5 =サポートカメラ。(B)実験実行の準備を整えます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図2:共同ポートレート-共同で描かれた肖像画の例。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
2.実験パラダイム
- fNIRS取得のためにゲームを適応させる
注:fNIRSを介して脳の機能画像をキャプチャできるようにゲームを変更し、データに大きな品質を持たせます。- ブロック数を定義します。
注: 結果の許容誤差を減らすために、条件を適切な回数繰り返す必要があります。ただし、多くの繰り返しにより、参加者はタスクを自動化する可能性があります。 - 各ブロックの期間を計画します。
注:血行動態キャプションの応答時間を考慮してください(タスクの開始後平均6秒)。また、ブロック・サイズの影響を考慮して、以下のステップのフィルターを決定します。 - 両方の条件の各ブロックの終わりに休止状態期間を追加します(血行動態信号が次のブロックの開始前に減衰するように)。
- ブロックの順序を計画し、擬似ランダム化されたブロックシーケンスを作成して、予測効果を減らします。
- ゲームの合計期間を計画します。
注:fNIRSタイトキャップと互いの近接性に関する参加者の不快感を考慮してください。このプロトコルで使用されるブロックと条件は次のように設計されました:共同描画の社会的条件の9つのブロック(表1)と、点をつなぐ非社会的条件の9つのブロックが作成されました(期間= それぞれ40秒)。各ブロック間の20秒の休止期間。タスクを実行するための3つの異なるシーケンス(表2)(条件が2回以上連続して実行されるのを回避するため)。実験タスクの所要時間は約18分でした。
- ブロック数を定義します。
- パラダイムプログラミングソフトウェア
- ソフトウェアを使用して、パラダイムブロックの作成と整理を支援し、新しいタスクを開始するタイミングを参加者に通知します。
注:この場合、NIRStimソフトウェア( 材料表を参照)が使用されました。ブロックシーケンスを作成し、実験中の時間の経過に伴う分布をプログラムします。 - 視覚的(テキストと画像)または聴覚的なコンテンツでイベントを定義し、各タスクをいつ開始するかを参加者に示します。[イベント]タブで、[イベントの追加]ボタンをクリックします。[イベント名] でイベントに名前を付け、[スティムタイプ] でイベントタイプを選択し、Color-ID のプレゼンテーション概要でイベントを表す色を定義します。イベントマーカーでこれらのタスクの開始時に収集ソフトウェアに送信するマーカーを作成します。
- タスクの実行順序と、それぞれの繰り返し回数を [試行回数] タブで決定します。また、休憩時間を挿入します。両方の期間を決定します。試験をランダム化またはランダム化しないかは、プレゼンテーションのランダム化でオン/オフを選択することで可能です。[保存] ボタンの設定を保存します。
- 実験の実行中に、 実行を押して、プログラムされたすべての刺激を黒いウィンドウに表示します(参加者の注意散漫を防ぐため)。
- ソフトウェアを使用して、パラダイムブロックの作成と整理を支援し、新しいタスクを開始するタイミングを参加者に通知します。
表1:共同描画条件。 S1 = サブジェクト 1、S2 = サブジェクト 2、S3 = サブジェクト 3、S4 = サブジェクト 4。ダイアドの描画は誰が誰を描画しているかを表し、描画ストリップは各条件で描画するための筆記用紙の位置を表します。たとえば、最初のブロックには青い紙のシートを使用します。C1、C2、C3は、1つの肖像画を完成させる社会的条件を描くというパラダイムの40秒を表しています。C1(額の領域を描画し、ダイアドを描画する:S2およびS4;S1とS3)、C2(鼻の領域を描画し、ダイアドを描画する:S1とS4;S2とS3)とC3(あごの領域を描画し、ダイアドを描画:S3とS4;S1 および S2)。ブロック 2 と 3 の図に従います。このランダム化により、ボランティア間の描画順序が維持され (正面パートナー、次に前面パートナー、最後に隣に座っているパートナーが描画されます)、描画するシート ストリップの順序が変更されます。 この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。
表2:シーケンス1タスクのランダム化(社会的、非社会的、および休息)。この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。
3.ビデオのセットアップとデータ収集
- カメラとビデオ録画
- 市販のシーンカメラ(360°、 材料表を参照)を選択します。それをテーブルの上に配置して、すべての参加者の目と頭の動きを同時に知覚できるようにします。
- メモリーカードとバッテリーを清掃して確認します。画像の明るさを確認してください。参加者が見つかる前に、これらの項目をテストします。
- fNIRS受信で干渉の可能性がないか確認してください。その場合は、機器とその受信機の間のスペースを増やします。
- 機器の受信機は、fNIRSデータ受信機から独立している必要があります。テーブル設定からできるだけ離れた場所にあるノートブックまたはタブレットを検討してください。
- fNIRSキャリブレーションの前に、機器を起動し、インターフェースを確認し、記録モードを設定します。
- テーブルの両端の後に配置できる1つまたは2つの隣接するカメラまたはサポートカメラを検討してください。
- ビデオ分析
- 貴重な統計結果を得るには、Interact( 資料表を参照)のように、複数のビデオコンテンツの文字起こしとコーディングを同時に実行できる同期ビュー/分析ソフトウェアまたはプラットフォームを選択してください。
- パターン/シーケンスの検索を可能にするパラメーターを設定して、観察データを研究の質問に絞り込みます(個々の視線行動メトリック、頭と目の動き、手の動き、顔の表情、会話行動など)。
- 生理学的測定値を記録する場合は、他のアクイジションシステムからの測定データを統合できるソフトウェア( 材料表を参照)を検討してください。
- 分析プロセスでは、イベントの期間だけでなく、シーケンス、時間内の位置、およびそれらが互いにどのように関連しているかも考慮します。
- データ抽出
- すべてのカメラ(MP4形式)からビデオをダウンロードすることから始めます。それらを INTERACT にロードします。コーディングとさらなる分析のためにビデオデータをセグメント化します。データを抽出するには、ビデオセクションに手動でマークを付け、コードを提供します。
注:セグメント化とコーディングの目的は、研究者がさまざまなターゲット行動を強調表示して分析できるように、データカテゴリを提供することです。 - セグメンテーション
- コード設定を押して、ブロックセクションを社会的条件と非社会的条件と休息期間に分割して、最初の層を作成します。参加者の行動データを社会的条件(顔絵)とともに分割して、第2層を作成します。オーディオ トリガー タイムラインを使用して配置します。各条件の開始と終了を手動でマークします。ガイドラインに従ってコーディングスキームを定義します(ステップ3.3.2.2.-3.3.2.6)。
- コーディングスキームが、すべての参加者からの各顔描画セクション(社会的条件)の行動の手がかり(期間と量)を個別に追跡することを確認します。
- オブジェクト関連の注意-描画パートナーに対する参加者の視線のコード。
注:視線行動には、他者からの情報の収集(エンコーディング)と他者とのコミュニケーション(シグナリング)という2つの機能があります39,40。 - 相互視線入力のコード (互いに描画している両方のパートナーが視覚的な接触を共有する場合)。
注:最近の研究では、パートナーが相互注視を確立したときに、前吻側内側前頭前野(arMPFC)の活動の増加と下前頭回(IFG)との結合が明らかになりました41。 - 笑顔、直接発話、表情、笑いなど、視線行動(単一または相互)中の関連する行動のコードで、描画相手への注意力が高いことを示します(補足図1)。
- グループ参加者の視線行動データを転記し、カテゴリに細分化します。各参加者にラベルを付けて、参加者のインタラクションコードを作成します。コーディング中にターゲットの動作とタグ番号を明示します。
- コーディングと分析
注:研究者の1人は、ビデオで簡単に識別できるため、行動コーディングタスクと分析を行う必要があります。次の点に注意してください。- 情報の抽出は手動で行う必要があります。各条件のタイムラインに、コーディングスキームに従って観察された動作をマークします。各動作の期間をマークします。参加者ごとに個別にこれを行います。
- 参加者のタイムラインを相互参照して、共通の行動を探します。ビデオ観察に戻り、共有の品質を分析します(補足図2)。
- Export キーを使用して、生データをテキスト ファイルまたはテーブル ファイルとしてエクスポートし、データをタイムラインに沿って並べ替えたり、選択、カウント、およびテーブル化したりできるようにします。
注:このプロトコルでは、コード化されたイベントシーケンスの数が少ないため、逐次分析機能は使用されませんでした42。
- すべてのカメラ(MP4形式)からビデオをダウンロードすることから始めます。それらを INTERACT にロードします。コーディングとさらなる分析のためにビデオデータをセグメント化します。データを抽出するには、ビデオセクションに手動でマークを付け、コードを提供します。
- 描画メトリック
注:このプロトコルは、描画メトリックを使用して、参加者の視線行動と適用された心理テストとの間の可能な相関関係を調査します。以下の基準が決定されました。- ストローク数:すべての顔描画セクションで各参加者が行った描画ストロークの数を手動でカウントします。
- 線の連続性: 長い線と短い線のカテゴリを細分化します。参加者の長い線と短い線を手動でカウントします。
注:観察図面は、選択した実際のオブジェクトを直接観察した結果です。最近のいくつかの研究では、線の長さとトレースまたは描画タスクとの間に相関関係があることが判明しました。トレース作業行は、作業行43 の描画よりも長くなる傾向があります。このプロトコルは、個人が安定させ、彼/彼女の記号システム18で描画参照として運ぶ記憶された画像とトレースを関連付けます。 - 描画パターン:個々の描画パターン18 に関連付けます(図3)。
注:このプロトコルは、描画パターンの二項分類を考慮します:0、参加者が観察描画モードの場合(つまり、参加者が自分の描画オブジェクトを観察し、見たものをコピーする場合)。1、描画が内部の安定した記憶画像を反映する場合(描画条件全体で目、口、髪などの形状を繰り返すパターンがある場合)。 - 実験中に描かれた詳細(しわ、斑点、目の形、眉のサイズなど)をカウントするなど、詳細を観察します。
注:描画された詳細は、描画オブジェクトへのより大きな注意を示している場合があります。
- 心理テスト
- グループ研究を行う際の不安やうつ病、注意欠陥/多動性障害、社会的スキルの症状をスクリーニングします。無料または市販のはかりを使用してください。
注:このプロトコルは、以下を使用することを提案しています:病院の不安とうつ病の尺度44;ソーシャルスキルインベントリ45 (個人のソーシャルスキルレパートリーを評価するインベントリ)。成人の注意欠陥/多動性障害(ADHD)の評価のための成人自己報告尺度(ASRS-18)46。
- グループ研究を行う際の不安やうつ病、注意欠陥/多動性障害、社会的スキルの症状をスクリーニングします。無料または市販のはかりを使用してください。
図3:個々の描画パターンの例。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
4. fNIRSのセットアップとデータ収集
- データ取り込み用ハードウェア
- fNIRS 登録には必ず取得ハードウェアを使用してください。録音は、同じ録音プログラムで読み取ることができるシステムの組み合わせ、合計16チャンネルで実行する必要があります。
注:データ取得は、本研究のために2つの連続波システム(NIRSport、 材料表を参照)を使用して実行されました。各機器には、2波長の近赤外光(760nmと850nm)を放射する8つのLED光源と8つの光学検出器(7.91Hz)があります。
- fNIRS 登録には必ず取得ハードウェアを使用してください。録音は、同じ録音プログラムで読み取ることができるシステムの組み合わせ、合計16チャンネルで実行する必要があります。
- fNIRS オプトードチャネル構成
- NIRSite ツールを使用して、PFC 領域上のオプトードを特定します (「 材料表」を参照)。チャンネルがすべての参加者の頭の関心領域の上に配置されるように、キャップ上のオプトードの分布を構成します。
- 信号を同時に取得するために、4人の参加者の間でオプトードを分割します。
注:キャップは国際10-20システムに基づく構成を持っている必要があり、関心のある解剖学的領域には、両側前頭前野の最も前方部分が含まれます。このプロトコルでは、オプトードの配置は、fNIRSオプトデスの位置決定器(fOLD)ツールボックス47によってガイドされました。ICBM 152ヘッドモデル( 材料表を参照)の区画化により、モンタージュが生成されました。社会的相互作用課題における前頭前野領域の動員は、自己調節を含む行動制御プロセスの相関として説明されています48。 図4 は、光源と検出器の位置を表しています。
- アーティファクトの防止
- ゲームが行われる部屋から気を散らすものを取り除きます。
- 必要な場合にのみ移動するようにボランティアにアドバイスします。
- 実験中は、NIRSportアンプとラップトップを電気ネットワークから切断します。
- 空調機器など、赤外線スペクトルの近くで動作するその他の機器をオフにします。環境に存在する電気機器の電源を切ります。
- fNIRS装置の設定
- 以前は、4人の参加者の脳の周囲長を次のように測定していました:鼻と頭の周りの頭の間の距離を測定して、各参加者のキャップサイズを決定しました。オプトードの安定性を高めるために、常に頭の周囲に対して小さいサイズのキャップを使用してください。
- 取得当日、参加者にスツールに座るように指示し、キャップを頭に置く予定のプロセスを説明します。
- 所定の設定に従って、光源と検出器をキャップに取り付けます。組織の問題として、被験者1で1から4、被験者2で5から8、被験者3で9から12、被験者4で13から16を使用するパターンに従います。
- 参加者の頭にキャップを置き、中央の正中線(Cz)が頭の上部になるように配置します。Czが中心位置にあるかどうかを確認するには、それが鼻とイニオンの間の距離の半分に位置していることを証明します。
- また、頭頂部の上の左右の耳(らせんのクリュ)と位置Czの間の距離を測定します。
- オーバーキャップを使用して、周囲光がデータ収集に干渉するのを防ぎます。
- オプトードのワイヤーをに接続します ampリファイア。組織の問題として、光1〜8をNIRSポート1に接続し、光9〜16をNIRSポート2に接続するパターンに従います。
- NIRSポート1と2の両方をUSBケーブルでコンピューターに接続します。
- データ取り込み用ソフトウェア
- 装置のセットアップ後、ソフトウェアでfNIRSデータを取得できるようにします。この研究では、NIRStar( 材料表を参照)ソフトウェアを使用しました。NIRStar で、次の手順を実行します。
- メニューバーの[ハードウェアの構成]をクリックします。[ハードウェア仕様]タブで[タンデムモード]オプションを選択して、ハイパースキャンを実行できるようにします。
- 「ハードウェアを設定」タブで、定義済みのコモンモンタージュまたはカスタマイズしたモンタージュからモンタージュを選択し、「チャンネル設定」と「地形レイアウト」の設定を確認します。
- 自動キャリブレーションを実行するには、ディスプレイパネルの[ キャリブレーション ]をクリックします。信号品質インジケータは、受信したデータの整合性の検証を可能にします。データの品質が取得を開始するのに十分かどうかを評価します。つまり、チャネルが緑または黄色として信号化されているかどうかを確認します。
注意: 向けられたチャネルが赤または白で表されている場合は、キャップからそれらを取り外し、光が頭に到達するのを妨げる髪がないことを確認し、布またはタオルでオプトードをきれいにします。それらを再びキャップに接続し、キャリブレーションを繰り返します。 - 手順を開始する準備ができたら、[プレビュー]をクリックして信号がどのように受信されているかを プレビューします。次に、 レコードへの信号の記録を開始します。
- ブロックプログラミングソフトウェアであるNIRStimを開き( 材料表を参照)、プログラムされたブロックのプレゼンテーションを開始します。マーカーは自動的に登録され、そのマーキングはfNIRSデータ収集ソフトウェアに表示される必要があります。
- 手順の終了後、[ 停止]をクリックして録音を停止し、ソフトウェアを閉じて、ファイルが選択したディレクトリに保存されているかどうかを確認します。
- 装置のセットアップ後、ソフトウェアでfNIRSデータを取得できるようにします。この研究では、NIRStar( 材料表を参照)ソフトウェアを使用しました。NIRStar で、次の手順を実行します。
- fNIRSデータ解析
- NIRSLABソフトウェア49 を使用して信号を前処理します( 材料の表を参照)。以下の手順に従ってください。
- 生の強度データにバンドパス時間フィルター(0.01〜0.2 Hz)を適用して、心臓と呼吸の周波数、および非常に低い周波数の振動を削除します。
- 信号品質管理では、8を超える各チャネルゲインと7.5%を超える変動係数の除外基準を決定します。
- HbO2 と HHb の変化を計算するには、時系列全体をベースラインとして修正されたランベルトの法則を適用します。
注:この研究では、HbO2とHHbの時系列をブロック(社会的および非社会的)に分割し、統計計算のためにRプラットフォーム8 でその後の分析のためにテキストファイルとしてエクスポートしました( 資料表を参照)。 - 社会的条件と統制条件を別々に分析します。各条件の9つのブロックのそれぞれについて相関行列を作成し、その要素が評価されたチャネル内の被験者の各ペア間の相関(スピアマン)に対応するようにします。タスク全体の個人間の相関の統計的有意性については、有意水準5%を考慮して、1サンプル平均にt検定8 を使用します。
- NIRSLABソフトウェア49 を使用して信号を前処理します( 材料の表を参照)。以下の手順に従ってください。
図4:被験者1キャップ上のオプトードの分布。 文字SとDはそれぞれソースと検出器を表します。1-7システムのAF10座標上のS20。AF3のS2;AF8のS3;AF4のS4;Fp1 の D1;F5のD2。Fp2 の D3;F6のD4。チャネルは次の構成に配置されます:S1-D1間のチャネル1。S1-D2 間の 2;S2-D1 間の 3;S2-D2の間の4;S3-D3の間の5;S3-D4の間の6;S4-D3の間の7;S4-FD4 間の 8 です。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
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Representative Results
プロトコルは、若い女性(24〜27歳)で構成されるカルテットに適用され、全員が大学院プログラム(ブラジルのサンパウロにあるイスラエルアルバートアインシュタイン病院)の学生であり、修士号または博士号レベルの教育を受けています。すべての参加者は右利きで、以前に描画経験があると報告したのは1人だけでした。神経障害の既往歴が報告された参加者はいなかった。
尺度と心理テストの結果については、2人の参加者(2と4)が不安(基準値9)44に対して17と15、うつ病のカットオフ値(9)44の高得点を示しました。注意力と多動性に関するすべての参加者のスケール結果は、カットオフ値を下回るスコアを示しました
参加者の社会的スキルのレパートリーも測定されました。被験者2、3、および4は、70%を超えるスコア(社会的スキルの十分に発達したレパートリー)を獲得しました。被験者1は25%のスコアを示しました(社会的スキルの不足に関連しています)。このテストでは、F1、リスクへの対処、自己主張などの特定の社会的スキルも分析します。F2、前向きな感情を表現する際の自己主張。F3、会話と社会的機知。F4、見知らぬ人や新しい状況への自己暴露。そしてF5、自制心と攻撃性。これらの因子について、すべての参加者は、F1、F2、およびF3の低いスコア(1%〜3%)を示し、F4(20%〜65%)およびF5(65%〜100%)の高スコアを示しました。
fNIRの予備結果(図5)は、被験者1、2、および3の典型的な脳活性化を、左右の半球に位置する両方のチャネルの社会的および非社会的描画条件の両方で示しました。ただし、アクティブ化パターンは明確でした。一方、参加者4は非定型の脳活性化を示しました。
図5:fNIRSデータのグループ平均の結果 。 (A)被験者1に対するfNIRSシグナルのブロック平均。左側と右側のチャネルは、両方の条件(社会的条件と非社会的条件)のX軸に別々に表示されます。(B)被験者2に対するfNIRS信号のブロック平均。左側と右側のチャネルは、両方の条件(社会的条件と非社会的条件)のX軸に別々に表示されます。(C)被験者3に対するfNIRS信号のブロック平均。左側と右側のチャネルは、両方の条件(社会的条件と非社会的条件)のX軸に別々に表示されます。(D)被験者4に対するfNIRS信号のブロック平均。左側と右側のチャネルは、両方の条件(社会的条件と非社会的条件)のX軸に別々に表示されます。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
オキシヘモグロビンシグナル(図6)は、社会的および対照的条件(図6:中央値相関0.14、t値= 1.77およびp値= 0.046)および協調描画条件(中央値相関0.12、t値= 2.39およびp値= 0.028)の両方について、タスクの最後の部分でのみ被験者間で有意に同期されました。
図6:実験中の被験者の脳(オキシヘモグロビン)相関の箱ひげ図。 各ボックスには、水平線 (中央値を示す) が含まれています。上端は75パーセンタイルを表し、下端は25パーセンタイルを表します。エラーバーの場合、箱ひげ図は1,5 IQR値に基づいており、第3四分位より上、Q1より下、下四分位数です。アスタリスク (*) は、ゼロとの統計的に有意な差を示します。パート1は、実験ブロックの最初の3分の1(C1、C2、およびC3を含む-休息期間と非社会的設計条件が散在する最初の完全な共同設計)に対応します。パート2:C4-C6;パート3:C7-C9。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
ビデオ分析では、参加者がパートナーを描いている間、お互いを見て、時にはお互いに視線を共有していることが示されました。総視線量と同様に、パートナーが正面位置にある位置では、より多くの同期視線が観察されました。実験の途中から終了まで、同期視線は有意に減少し、C9では発生しなかった。
描画分析に関しては、被験者3のみが以前に描画経験があると報告しました(6年間のコース)。被験者1、2、および4は、脳卒中の量と連続性において同様の生産を示しました。参加者3は、短い非連続ストロークとより多くの総ストローク数の描画方法を示しました。4人の参加者全員が、図面の人物パターン(以前の描画パターン)を一定に維持しているようですが、被験者3と4はより多くの観察された詳細を再現しました。異なるパートナーを描くときでさえ、参加者が社会的条件で繰り返した目、口、鼻の描画パターンがありました。以前に描画経験のある参加者については、以前の描画パターン(3.4.3を参照)も観察されました(例:眉毛と目)。
補足図1:コードインターフェイスとビデオ。 この図は、ビデオのコード化、セグメンテーション、イベントのタイムライン、およびコーディングスキームを表しています。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
補足図2:視線入力タスクと描画タスクの交差。 コンディションレスト:20秒の休息期間;条件描画:実験の社会的条件(40秒);コンディションドット:接続ドットの制御条件(40秒)。インタラクション視線1:被験者1は描画パートナーを探しています。インタラクショントーク1:被験者1が話す。インタラクションボディ2:被験者2は、非言語コミュニケーションで手、肩、頭を動かします。 このファイルをダウンロードするには、ここをクリックしてください。
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Discussion
この研究は、自然主義的条件下で同時に4つの脳にハイパースキャンを使用するプロトコルを作成することを目的としていました。実験パラダイムでは、さまざまな描画タスクと、複数の結果測定値の相関関係、描画メトリック、行動、および脳信号を使用しました。このプロトコル内の重要なステップは、その高い複雑さから生じる課題の考慮と、その生態学的および自然主義的条件の維持です。
ビデオ観察はこの研究の鍵でした。これにより、タイムライン上の非言語コミュニケーション行動のコーディングとセグメンテーションが可能になりました50.ビデオの定性分析により、エンコード(他者からの情報収集)とシグナリング(他者とのコミュニケーション)の機能を示す可能性のある兆候の検索における視線行動の観察が可能になりました。39,40.また、個人およびグループのパターンを強調することにより、観察情報を洗練させるのにも役立ちました。13.視線の定量的測定だけでは、視線の質の理解は得られません。視線は、比較と構造化の認知モードでの繰り返しまたは思考の自動動作のみを表す場合があります18,19.しかし、イベントシーケンスの数が少ないため、この研究では逐次分析と統計的検証を実行できませんでした。42.結果は、実験の途中から終わりにかけて、社会的条件における同期および非同期の視線の有意な減少を示しました。この行動の仮説の1つは、視覚のまさにそのプロセスと、他方の認識に固有の象徴的表現の形成である可能性があります。49,51.この仮説は、対面観察図に関する理論と一致しています19 そして、オブジェクトのより長い観察時間と、何をどのように描くかを決定することの難しさを関連付けた研究の結果と52.別の可能な仮説は、実験課題を通して描かれた物体の視覚的記憶の獲得に関連する。18,53.結果では、視線行動測定は、描画パートナーの位置に関連する量の減少を示しました。正面の描画位置では、非同期および同期の視線の量は、パートナーが横にいる条件よりも多かった。この結果は、刺激位置が視覚に影響を与えることを示唆する研究と一致しています54.注意焦点とサッカード行動の間の調整は、近接性に関する注意焦点への特定の「自動」コンポーネント、および/または運動制約が気を散らすものとして機能することを示唆しているようです55.さらに、最近の研究では、相互作用の視点が視線パターンを変える可能性があることが示されています。参加者がタスクに従事しているとき、他の人に対する社会的注意は減少します。これは、複雑な社会環境にある人々がお互いを見ることが少なく、情報収集が必ずしも直接的な視線を使用しないことを示唆しています25.ストローク、描画、注視行動の違いは、以前に描画経験のある参加者と持っていない参加者の間でも観察されました。以前に描画経験のある参加者は、他の参加者よりもはるかに少ないパターンの繰り返しと、描画された詳細の数が多いことを示しました。描画ストロークの数も多く、この傾向はトレースゲームで続くドットの数とパートナーへの直接の視線の数を伴いました。しかし、参加者の数が少ないため、結果として得られる逐次データ分析と統計的検証を実行できませんでした。描画の練習には、図と紙の間の絶え間ない視線の移動と視覚的記憶の使用が含まれます56.以前の研究では、描画の実践者は非実践者よりも視覚的な形状をエンコードするのが簡単であることが示唆されています57.それでも、Miallらによる研究の結果。52 また、描画トレーニングを受けた人々は観察の経験に対する知覚を調節しますが、事前知識(例えば、安定した精神的イメージ)は非実践者の知覚を指示するようです。これらの側面は、特に基礎となるニューラルネットワークと注意処理と視線行動の違いに関して、さらなる研究に値します25.
fNIRSを使用して4人のグループでハイパースキャンを実行することから、特に動的パラダイムを考慮すると、多くの課題が生じます。そのため、プロトコル方法論を改良しながら、変更と手法のトラブルシューティングが行われました。最初の課題は、光の数の制限とfNIRSのシグナルキャプチャキャリブレーションに対処することの難しさを伴う標的脳領域の妥当性でした。このプロトコルは、側頭頭頂接合部(TPJ)と内側前頭前野(mPFC)の2つの脳領域の調査を想定していました。TPJのシグナルキャプチャは、同時に投与されるキャップの数に対する参加者の毛髪の密度および色の制御不能な困難さのために破棄された58。また、参加者の快適さと時間の可用性にも大きな懸念がありました。 2番目の課題は、実験の記録に関するものです。当初、プロトコルは実験のためにテーブルの中央に配置された1台の360°カメラのみを使用することを予測していました。ただし、補助カメラの使用は不可欠であることが証明されました。もう一つの困難は、堅牢なプロトコルを作成するために描画技術の問題に対処することでした。ほとんどの参加者は、以前に描かれた例への露出を含む慎重な説明にもかかわらず、ゲームのルールでは予見されていなかった領域である身体と衣服を代表しました。参加者の中には、形の大きさがわかりづらいと口頭で話し、前の相手がプロポーションの関係で止まっていたところから描き続けた人もいました。この言語化は、視覚が遠近法の影響を軽減し、知覚の歪みを引き起こすことを示唆する研究の結果と一致しています52。視覚と運動コマンドの関係に焦点を当てた他の描画研究も、複数の要因による歪みが視線/手のプロセスに介入することを示唆しています20,43。たとえば、Gowenの研究パラダイム43は、2つのエキスパートドロワーを使用し、1つはコピーし、もう1つはメモリから描画しました。彼らの結果は、描画技術ごとに異なる神経戦略を使用することを示唆しました。コピーは、比較、視覚的なフィードバック、およびペン先のより詳細な追跡に依存しているようです。
この技術の限界に関する懸念には、実験の生態学的条件、および共同描画パラダイムの使用も含まれます。そのうちの1つは、参加者の近接性(fNIRS配線と安定性の問題による)と視線測定におけるその干渉の可能性に関するものです。強制的な近接の社会的文脈(エレベーターの状況など)では、異なる視線行動パターンを生成することができる59。それにもかかわらず、同期した視線が観察され、カルテットコレクション全体に表情と笑顔が現れ、おそらくエンゲージメントの感覚を示しています。これらの結果は、相手の顔を見るなどの「ボトムアップ」刺激が参加者間の共有表現の作成を引き起こした実験の結果と一致しています。非言語的コミュニケーションは、相互作用4を通して起こる概念的アライメントから生じ得る。ほとんどの人が現実的な段階(11歳または12歳以降)で描画を停止するため、「それ自体」の描画手法を使用することは困難です。現実を表現していないという絵の認識は、欲求不満や自己判断の不快感を生み出し、その結果、描く行為に対する抵抗を生み出します18。顔の描画は、不快感のさらに別の要因である可能性があります。それにもかかわらず、40秒のセッションで行われる共同描画の条件は、このプロトコルに効果的であることが証明されました。体験について尋ねられたとき、すべての参加者は前向きに反応し、笑い、共有された肖像画についてコメントしました。実験課題のための構造化された形態は、Hass-Cohenら19のように、個々の生産の負担を軽減し、参加者間の相互作用を容易にしたようである。
信号の相関または脳信号の同期性は、社会的および非社会的条件の両方について、実験の最後の部分で最も強く発生した。仮説は、社会的(共同設計)と非社会的(点をつなぐ)条件は、タイムラインのさまざまな瞬間に明確な脳信号の同期性をもたらすというものでした。非社会的条件では、シンクロニシティはすべての参加者に共通のタスクの認知的対応から生じると予想された8。それらが直接相互作用しなかったとしても、信号の同期性は実験のタイムラインの早い段階で起こると予想された8,10,11,12。一方、社会的条件では、多様な個人戦略を持つ異なる未知の個人間の社会的相互作用の可能性により、シンクロニシティが後で発生すると予想されました13,14,16,49。
多くの要因が予備的な結果に寄与する可能性がありますが、それらの可能な解釈は、参加者がお互いとタスクに精通し、最終的にグループの感覚を生み出すために必要な時間に関連しています。描くこと自体が、自己判断や評価されているという感覚を通じて反応性や不安を生み出す可能性があります18。以前の研究では、否定的な評価とグループの対人脳同期(IBS)の変動が関連付けられていました17。また、この文脈における参加者間の近接性の影響はまだ知られていない59。あるいは、タスクとグループとの親しみやすさは、遅くても、2つの提案されたタスクの違いを超えて発生した「自動」エンゲージメントのような、エンゲージメントの認知的対応を生み出した可能性があります。60 タスクはブロックで機能しているようです。したがって、休息期間が長くなると、条件間でfNIRSによって拾われる脳信号が確実に減少することにより、異なる脳反応が生じる可能性があります。さらに注意が必要な別の結果は、同期視線と非同期視線の量(実験タスク全体で減少)と個々の脳活動(実験タスク全体で増加)の間の逆の関係です。この結果の可能な解釈は、実験課題52の高い認知要求にあるかもしれないが、ヒトの共感的結合に関与する神経生物学的プロセスを考慮することは間違いない1。
このプロトコルは、最初にアートセラピーで使用される描画技術を適用して、参加者間の共感的な絆を引き起こすことによって、革新的な性格を持っています。第二に、社会生態学的状況の動的な性格によって。3つ目は、fNIRSハイパースキャン技術を使用した4つのヘッドの同時測定です。ドローイング 社会的条件 参加者間のアイコンタクトを促進し、プロトコルが視線行動が自然主義的な状況での対人相互作用行動と他者を認識するために使用されるさまざまな個人戦略をどのようにサポートするかを調査することを可能にしました49。また、視線行動が実際に注意18 のプロセスと、同じ条件下でのパートナー61 間の関与に関連しているかどうかを研究するための有望なツールでもあります。これらすべての問題を、特に自然主義的な条件下でグループで行われるパラダイムで関連付けることは、社会神経科学の課題です。
多くの要因がこれらの予備的な結果に寄与している可能性があります。これらの異なる変数はすべてさらなる研究に値し、このプロトコルの使用は、自然主義的な文脈におけるグループの社会的関係をよりよく理解するための重要な手がかりを提供することができます。
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Disclosures
パウロ・ロドリゴ・バザンは、NIRx Medizintechnik GmbHおよびNIRx Medizintechnik GmbHの販売代理店であるBrain Support Corporationにフリーランスの科学コンサルティングを提供してきました。他の著者は、この記事の著者または出版に関して利益相反がないことを宣言します。
Acknowledgments
著者らは、この研究支援について、セレブロ研究所(InCe-IIEP)とイスラエル人アルバートアインシュタイン病院(HIAE)に感謝します。この記事の英語校正をしてくれたホセ・ベレン・デ・オリベイラ・ネトに感謝します。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| 2 NIRSport | NIRx Medizintechnik GmbH, Germany | Nirsport 88 | The equipment belong to InCe ( Instituto do Cérebro - Hospital Israelita Albert Einstein). two continuous-wave systems (NIRSport8x8, NIRx Medical Technologies, Glen Head, NY, USA) with eight LED illumination sources emitting two wavelengths of near-infrared light (760 and 850 nm) and eight optical detectors each. 7.91 Hz. Data were acquired with the NIRStar software version 15.2 (NIRx Medical Technologies, Glen Head, New York) at a sampling rate of 3.472222. |
| 4 fNIRS caps | NIRx Medizintechnik GmbH, Germany | The blackcaps used in the recordings had a configuration based on the international 10-20 | |
| Câmera 360° - Kodak Pix Pro SP360 | Kodak | Kodak PixPro: https://kodakpixpro.com/cameras/360-vr/sp360 | |
| Cameras de suporte - Iphone 8 | Apple | Iphone 8 | Supporting Camera |
| fOLD toolbox (fNIRS Optodes’ Location Decider) | Zimeo Morais, G.A., Balardin, J.B. & Sato, J.R. fNIRS Optodes’ Location Decider (fOLD): a toolbox for probe arrangement guided by brain regions-of-interest. Scientific Reports. 8, 3341 (2018). https://doi.org/10.1038/s41598-018-21716-z | Version 2.2 (https://github.com/nirx/fOLD-public) | Optodes placement was guided by the fOLD toolbox (fNIRS Optodes’ Location Decider, which allows placement of sources and detectors in the international 10–10 system to maximally cover anatomical regions of interest according to several parcellation atlases. The ICBM 152 head model parcellation was used to generate the montage, which was designed to provide coverage of the most anterior portion of the bilateral prefrontal cortex |
| Notebook Microsoft Surface | Microsoft | Notebook receiver of the fNIRS signals | |
| R platform for statistical computing | https://www.r-project.org | R version 4.2.0 | R is a free software environment for statistical computing and graphics. It compiles and runs on a wide variety of UNIX platforms, Windows and MacOS |
| REDCap | REDCap is supported in part by the National Institutes of Health (NIH/NCATS UL1 TR000445) | REDCap is a secure web application for building and managing online surveys and databases. | |
| software Mangold Interact | Mangold International GmbH, Ed. | interact 5.0 | Mangold: https://www.mangold-international.com/en/products/software/behavior-research-with-mangold-interact.html. Allows analysis of videos for behavioral outcomes and of autonomic monitoring for emotionally driven physiological changes (may require additional software, such as DataView). Allow the use of different camera types simultaneously and hundreds of variations of coding methods. |
| software NIRSite | NIRx Medizintechnik GmbH, Germany | NIRSite 2.0 | For creating the montage and help optode placement and location in the blackcaps. |
| software nirsLAB-2014 | NIRx Medizintechnik GmbH, Germany | nirsLAB 2014 | fNIRS Data Processing |
| software NIRStar | NIRx Medizintechnik GmbH, Germany | version 15.2 | for fNIRS data aquisition: NIRStar software version 15.2 at a sampling rate of 3.472222 |
| software NIRStim | NIRx Medizintechnik GmbH, Germany | For creation and organization of paradigm blocks |
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