Name: Iperscansione EEG domiciliare per le interazioni sociali tra bambino e caregiver (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2024-05-31T14:00:00.000+00:00
Duration: 8 min 8 s
Description: Scopri il protocollo di iperscansione EEG domiciliare per analizzare le interazioni sociali tra bambino e caregiver durante attività di gioco. Questo metodo sincronizza EEG, ECG e dati comportamentali per studiare lo sviluppo infantile in contesti naturalistici.

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Il lavoro è stato finanziato da una borsa di studio post-dottorato presidenziale della Nanyang Technological University che è stata assegnata alla realtà virtuale.

Sincronizzazione EEG ed ECG nella vita reale nelle interazioni bambino-caregiver

<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>
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<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>
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<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>
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<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>

Non devono essere dichiarati conflitti di interesse.

In questo protocollo, conduciamo misurazioni nelle case dei partecipanti dove i neonati e i caregiver possono sentirsi più a loro agio e i loro comportamenti possono essere più rappresentativi delle loro interazioni nella vita reale rispetto a un ambiente di laboratorio, aumentando così la validità ecologica7. Inoltre, le registrazioni nell'ambiente domestico possono alleggerire il carico sui partecipanti, ad esempio per quanto riguarda i tempi di viaggio, e possono quindi rendere più accessibili alcuni gruppi di partecipanti. Tuttavia, insieme a questi vantaggi, le registrazioni naturalistiche dell'hyperscanning EEG in contesti del mondo reale pongono una serie di sfide e limitazioni per quanto riguarda la progettazione sperimentale e il protocollo, nonché gli artefatti dei dati. Di seguito, vengono discusse le sfide e le possibili soluzioni per le registrazioni domestiche.
L'ambiente naturalistico può introdurre una serie di variabili confondenti come lo spazio, la temperatura e le interruzioni, che possono differire tra i gruppi di partecipanti a casa ma rimanere costanti in un ambiente di laboratorio controllato. Il protocollo di hyperscanning EEG richiede molte attrezzature tecniche, ad esempio diverse telecamere, microfoni e laptop per la registrazione, e quindi la mancanza di spazio sufficiente nelle case dei partecipanti può talvolta essere un problema. I ricercatori devono essere consapevoli di non installare le apparecchiature a casaccio o in un luogo circondato dal disordine. Ad esempio, è importante fare attenzione a non posizionare i dispositivi sui tavoli con cibi o bevande e assicurarsi che i treppiedi della fotocamera non blocchino la strada in spazi ristretti. Un modo per evitare problemi di spazio sarebbe quello di visitare in anticipo la casa del partecipante per pianificare in anticipo in modo appropriato eventuali vincoli di spazio. È anche utile inviare promemoria ai partecipanti per liberare gli oggetti dallo spazio richiesto. Le fotocamere e i treppiedi devono essere posizionati il più possibile in modo che non siano d'intralcio, soprattutto quando sono fuori dalla portata del luogo in cui il bambino è seduto durante la sessione. Soprattutto, la sicurezza di tutte le parti deve essere considerata in tutte le fasi dell'allestimento. Un altro fattore che i ricercatori possono incontrare in ambienti naturalistici è la variazione delle temperature. A Singapore, dove le temperature sono elevate durante il giorno e l'anno, possono verificarsi artefatti da sudore nei dati EEG, che possono essere meglio controllati nell'ambiente di laboratorio con un'adeguata aria condizionata. L'uso di ventilatori per mantenere i partecipanti freschi introduce anche altri artefatti dovuti alla presenza di apparecchi elettrici nelle vicinanze, e l'aria che soffia può spostare i capelli dei partecipanti, così come i fili EEG, con conseguente scarsa qualità dei dati. Idealmente, l'aria condizionata dovrebbe essere utilizzata durante la sessione in quanto manterrà i partecipanti freschi. Tuttavia, se ciò non è possibile, è possibile utilizzare un ventilatore a soffitto o un ventilatore da terra, assicurandosi che non sia posizionato troppo vicino ai partecipanti per evitare di creare rumore nei dati EEG. Altre alternative sarebbero quelle di programmare la sessione durante un momento più fresco della giornata, se possibile, in modo da evitare artefatti da sudore. Infine, i ricercatori devono anche fare attenzione alle interruzioni che possono verificarsi in un ambiente naturalistico, soprattutto se si conduce la sessione a casa dei partecipanti. I membri della famiglia potrebbero trovarsi nelle vicinanze, il che può causare una violazione della privacy durante le riprese della sessione in una sala comune dove potrebbero passare. Può anche essere una distrazione per il bambino vedere altri caregiver o familiari durante l'attività, il che può influenzare le misurazioni EEG. Sarebbe meglio ricordare ai partecipanti che, affinché la sessione si svolga senza intoppi, l'ideale sarebbe avere altri membri della famiglia in un'altra stanza. I ricercatori possono anche cercare di condurre la sessione nel modo più efficiente possibile in modo da non disturbare troppo gli altri membri della famiglia. Infine, i ricercatori devono assicurarsi che tutti i dati siano raccolti e che gli elementi necessari siano completati prima di lasciare la casa del partecipante. Avere una lista di controllo chiara e organizzata dei documenti e degli elementi da completare può aiutare a evitare di perdere passaggi importanti e anche a completarli in modo efficiente e tempestivo.

A parte le variabili confondenti che si trovano in un ambiente naturalistico, ci sono anche alcuni aspetti del protocollo che dovranno essere modificati per ogni sessione in un ambiente naturale che sono altrimenti controllati in un ambiente di laboratorio. La standardizzazione non sarà possibile per alcuni aspetti, come gli angoli di ripresa e l'illuminazione. La flessibilità nella configurazione, garantendo al contempo dati comparabili e di alta qualità, è fondamentale. Le angolazioni della telecamera possono cambiare a seconda della casa di ciascun partecipante a causa di differenze nella disposizione e nello spazio, il che può rendere più difficile l'annotazione successiva dei video per eventi specifici e metriche comportamentali. Allo stesso modo, anche l'illuminazione sarà diversa in ogni casa, il che può influire sulla qualità del video. I ricercatori possono essere adeguatamente preparati creando una serie generale di standard che possono essere adattati, come assicurarsi che i partecipanti non siano seduti contro una fonte di luce principale e sapere a quali angoli di ripresa dare la priorità. Un altro fattore variabile sarebbero i mobili disponibili per l'uso in ogni sessione. Poiché i ricercatori molto probabilmente non possono portare mobili a casa dei partecipanti, dovranno fare affidamento su mobili che i partecipanti hanno già. A causa di ciò, i diversi mobili utilizzati possono modificare la dinamica fisica tra il caregiver e il neonato. Ad esempio, vari tipi di seggiolini per bambini cambieranno l'altezza e la posizione in cui il bambino è seduto durante l'attività. Ciò può influenzare il modo in cui il caregiver interagisce con il bambino e anche influenzare i dati EEG a causa di potenziali artefatti di movimento muscolare o altri fattori. Durante la fase di pre-elaborazione dell'analisi dei dati, i ricercatori potrebbero essere in grado di identificare gli artefatti EEG causati da movimenti specifici cercando indicazioni dai video sincronizzati. Inoltre, avere un'idea generale di quali tipi di comportamenti verranno osservati o analizzati può aiutare a garantire che i dati necessari vengano acquisiti nonostante le diverse dinamiche fisiche.
Un'ulteriore implicazione della configurazione naturalistica casa-ambiente degli esperimenti EEG riguarda la qualità e l'usabilità dei dati dei sensori fisiologici. Le registrazioni EEG sono soggette a interferenze artefatte da fonti ambientali (non fisiologiche, come il rumore di linea18) e fisiologiche (oculari, sudoripare, miogeniche)19. Sebbene l'EEG wireless sia generalmente meno vulnerabile al rumore di linea, i dispositivi elettrici in casa, ad esempio ventilatori, schermi TV e aria condizionata, introdurranno artefatti di rumore. Gli artefatti di movimento, d'altra parte, sono ancora più prominenti in un ambiente naturalistico e contribuiscono a ridurre la conservazione dei dati11,20, la riduzione del rapporto segnale/rumore21 e la vulnerabilità nell'analisi dei dati nell'interpretazione11. L'EEG diadico e l'EEG infantile presentano un'ulteriore sfida nella conservazione dei dati a causa della minore durata della registrazione, delle presentazioni di artefatti meno stereotipate e, nel caso dell'hyperscanning, della necessità di segmenti analizzabili puliti da abbinare nel tempo 14,22,23. La mitigazione di questi fattori si basa su un disegno sperimentale ponderato e su una configurazione sperimentale ben calibrata22. Sebbene le composizioni EEG ad alta densità consentano alcune tecniche di correzione degli artefatti e di aumento dei dati, come la rimozione dell'analisi indipendente dei componenti di rumore (ICA), questo non è raccomandato con le configurazioni a bassa densità. Al contrario, fare affidamento sull'annotazione manuale degli artefatti e sulla rimozione dei canali e dei segmenti EEG interessati porta a una maggiore perdita di dati. Il protocollo proposto può essere eseguito anche con più canali EEG, ma al costo di un tempo di preparazione più lungo. Questi vantaggi di un tempo di acquisizione più breve rispetto a dati EEG più ricchi devono essere attentamente valutati l'uno con l'altro. Qui, viene riportata una stima realistica dei tassi di conservazione dei dati dalle registrazioni domestiche naturalistiche, aderendo a rigorosi standard di qualità utilizzando una combinazione di etichettatura automatizzata dei picchi di tensione e rifiuto manuale degli artefatti. Sebbene i tassi di ritenzione fossero bassi (M = 34% per gli adulti e M = 46% per i neonati), rientrano nell'intervallo escluso per le registrazioni EEG naturalistiche infante-adulto, ad esempio, a titolo di confronto, Dikker et al.12 hanno riportato un tasso di ritenzione del 38% durante il compito di discussione nell'EEG adulto utilizzando elettrodi a secco. La quantità di dati puliti recuperati dal paradigma può essere inserita in ulteriori analisi, come le analisi di connettività basate sulla frequenza temporale. Pipeline semi-automatizzate alternative per la correzione degli artefatti di registrazioni EEG a bassa densità (ad esempio, HAPPILEE24), anche se al di fuori dello scopo del presente documento, possono aiutare a rimuovere gli artefatti senza l'uso di ICA e quindi ridurre significativamente la perdita di dati.
Per garantire una raccolta di dati EEG di alta qualità ma fattibile, i ricercatori dovranno considerare in che modo l'impostazione naturalistica influisce sui compiti scelti per la sessione sperimentale. Ad esempio, la scelta dei compiti può essere basata su ciò che si troverebbe comunemente nelle case dei partecipanti, come un tavolo da pranzo, sedie, seggioloni, tappetino da gioco, ecc. Ciò consentirebbe di avere attrezzature o mobili meno ingombranti che devono essere trasportati avanti e indietro e ridurrebbe anche i tempi di installazione e pulizia. In questo esperimento, sono stati utilizzati libri e giocattoli adatti al gioco da tavolo, consentendo al caregiver e al bambino di mantenere una dinamica di gioco naturalistica, limitando anche il libero movimento in modo da ridurre gli artefatti EEG del movimento muscolare. Di conseguenza, nell'attuale protocollo, i giocattoli sono stati scelti in base a ciò che rifletteva le interazioni naturali. Ad esempio, i giocattoli con aspirazione che possono essere posizionati in una posizione stazionaria per consentire al caregiver e al bambino di impegnarsi sul tavolo hanno il vantaggio di non poter cadere dal tavolo, il che può causare artefatti di movimento quando il caregiver cerca di raccoglierli. I ricercatori devono anche fare attenzione alla preparazione e ai tempi di pulizia per ridurre il carico dei partecipanti.
Sebbene la scelta di condurre misurazioni di iperscansione EEG in un ambiente naturalistico abbia molti vantaggi per dati più ecologicamente validi, i ricercatori dovrebbero essere consapevoli dei limiti e delle sfide che possono derivare dal disegno sperimentale e implementare misure sufficienti per mitigare il più possibile gli effetti. I ricercatori devono sforzarsi di trovare un equilibrio tra un design ecologico e un controllo sperimentale quando ottimizzano il loro paradigma e pianificano le loro visite. Come descritto in precedenza, è necessaria una certa flessibilità rispetto al set-up sperimentale, il che, tuttavia, introduce una maggiore variabilità tra i partecipanti. Sebbene ciò non sia desiderabile da una prospettiva sperimentale, potrebbe riflettere maggiormente gli ambienti del mondo reale dei partecipanti. Inoltre, l'impostazione naturalistica può introdurre più e altri tipi di artefatti ai dati EEG, come discusso sopra. Questi possono, in una certa misura, essere mitigati da adeguate tecniche di pre-elaborazione e analisi EEG, ma in genere possono portare a una maggiore perdita e a una minore qualità dei dati. Inoltre, l'attrezzatura utilizzata, in particolare le fotocamere e i treppiedi, presenta gli svantaggi di essere relativamente ingombrante e pesante, rendendola così difficile da trasportare e meno adatta a spazi ristretti. Infine, il sistema di elettrodi a umido necessita di materiali sperimentali aggiuntivi (ad es. gel, siringhe, guanti, salviette) e di tempi di preparazione più lunghi. Gli sperimentatori devono stare molto attenti a non lasciare disordine nelle case dei partecipanti, ad esempio sporcando di gel parti dei mobili, e spiegare in anticipo che c'è il rischio che il bambino possa farlo. Gli elettrodi a secco possono essere una buona alternativa per aggirare questi problemi e risparmiare tempo di configurazione. Pertanto, per le registrazioni hyperscanning in gruppi più grandi (ad esempio, le aule), questi possono essere il metodo di scelta (ad esempio, vedere 12). Pertanto, perfezionando e adattando questo protocollo alle circostanze a portata di mano, ha il potenziale per essere applicato in molti diversi tipi di contesti naturalistici, come scuole e luoghi di lavoro, per acquisire una più ampia varietà di dati iperscansionali e comportamentali.

Con la registrazione simultanea delle attività cerebrali di due o più soggetti interagenti, nota anche come hyperscanning, è diventato possibile chiarire le basi neurali delle interazioni sociali nelleloro dinamiche complesse, bidirezionali e frenetiche. Questa tecnica ha spostato l'attenzione dallo studio di individui in contesti isolati e strettamente controllati all'esame di interazioni più naturalistiche, come le interazioni genitore-figlio durante il gioco libero 2,3, la risoluzione di enigmi4 e i giochi cooperativi per computer 5,6. Questi studi dimostrano che le attività cerebrali si sincronizzano durante le interazioni sociali, cioè mostrano somiglianze temporali, un fenomeno chiamato sincronia neurale interpersonale (INS). Tuttavia, la grande maggioranza degli studi di iperscansione è stata confinata in ambienti di laboratorio. Se da un lato ciò consente un migliore controllo sperimentale, dall'altro può andare a scapito della perdita di una certa validità ecologica. I comportamenti osservati in laboratorio potrebbero non essere rappresentativi dei tipici comportamenti interattivi quotidiani dei partecipanti a causa dell'ambiente non familiare e artificiale e della natura dei compiti imposti7.
I recenti progressi nei dispositivi mobili di neuroimaging, come l'elettroencefalografia (EEG) o la spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso (fNIRS), alleviano questi problemi eliminando l'obbligo per i partecipanti di rimanere fisicamente connessi al computer di registrazione. Pertanto, ci consentono di misurare le attività cerebrali dei partecipanti mentre interagiscono liberamente in classe o nelle loro case 8,9. Il vantaggio dell'EEG rispetto ad altre tecniche di neuroimaging, come l'fNIRS, è che ha un'eccellente risoluzione temporale, che lo rende particolarmente adatto per indagare dinamiche sociali frenetiche10. Tuttavia, viene fornito con l'avvertenza che il segnale EEG è altamente vulnerabile al movimento e ad altri artefatti fisiologici e non fisiologici11.
Nonostante ciò, i primi studi hanno implementato con successo configurazioni di iperscansione EEG in ambienti e condizioni realistiche. Ad esempio, Dikker et al.12 hanno misurato il segnale EEG di un gruppo di studenti mentre erano impegnati in varie attività in classe, tra cui frequentare lezioni, guardare video e partecipare a discussioni di gruppo. Questo studio, insieme ad altri studi 8,9, ha utilizzato prevalentemente elettrodi EEG a secco per facilitare il processo di conduzione delle misurazioni in ambienti non di laboratorio. Rispetto agli elettrodi umidi, che richiedono l'applicazione di gel o pasta conduttiva, gli elettrodi asciutti offrono notevoli vantaggi in termini di usabilità. È stato dimostrato che mostrano prestazioni paragonabili agli elettrodi umidi nelle popolazioni adulte e in condizioni stazionarie; Tuttavia, le loro prestazioni possono diminuire in scenari legati al movimento a causa dell'aumento dei livelli di impedenza13.
Qui, presentiamo un protocollo di lavoro per acquisire registrazioni sincronizzate da un sistema EEG su gel liquido a sette canali a bassa densità con un elettrocardiogramma (ECG) a singola derivazione collegato allo stesso amplificatore wireless (frequenza di campionamento: 500 Hz) di diadi bambino-caregiver in un ambiente domestico. Mentre gli elettrodi attivi sono stati utilizzati per gli adulti, gli elettrodi passivi sono stati utilizzati invece per i neonati poiché questi ultimi si presentano tipicamente sotto forma di elettrodi ad anello, facilitando così il processo di applicazione del gel. Inoltre, le registrazioni EEG-ECG sono state sincronizzate con tre telecamere e microfoni per catturare i comportamenti dei partecipanti da diverse angolazioni. Nello studio, i neonati di 8-12 mesi e i loro caregiver si sono impegnati in un compito di lettura e gioco mentre venivano registrati l'EEG, l'ECG e i comportamenti. Per ridurre al minimo l'impatto di un movimento eccessivo sulla qualità del segnale EEG, le attività sono state condotte in un ambiente da tavolo (ad esempio, utilizzando il tavolo della cucina e un seggiolone per neonati), richiedendo ai partecipanti di rimanere seduti durante l'attività di interazione. Agli assistenti sono stati forniti tre libri adatti all'età e giocattoli da tavolo (dotati di ventose per evitare che cadano). Sono stati istruiti a leggere al loro bambino per circa 5 minuti, seguiti da una sessione di gioco di 10 minuti con i giocattoli.
Questo protocollo descrive in dettaglio i metodi per la raccolta di dati EEG-ECG, video e audio sincronizzati durante le attività di lettura e riproduzione. La procedura complessiva, tuttavia, non è specifica per questo disegno di ricerca, ma è appropriata per diverse popolazioni (ad esempio, diadi genitore-figlio, diadi amiche) e compiti sperimentali. Verrà presentato il metodo di sincronizzazione di diversi flussi di dati. Inoltre, verrà delineata una pipeline di pre-elaborazione EEG di base basata su Dikker et al.12 e verranno riportati i tassi di conservazione dei dati EEG e le metriche di controllo della qualità. Poiché le scelte analitiche specifiche dipendono da una varietà di fattori (come la progettazione del compito, le domande di ricerca, il montaggio EEG), l'analisi dell'hyperscanning-EEG non sarà ulteriormente dettagliata, ma invece, il lettore sarà indirizzato alle linee guida e agli strumenti esistenti (ad esempio, 14 per le linee guida;15,16 per gli strumenti di analisi hyperscanning). Infine, il protocollo discute le sfide e le potenziali soluzioni per l'iperscansione EEG-ECG a casa e in altri contesti del mondo reale.

<table><tbody><tr><td>Siringa Luer Lock Tip da 10 cc senza ago</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>Il software utilizzato per scrivere il codice per il microcontrollore Arduino. Un software di programmazione alternativo può essere utilizzato per accompagnare l'unità microcontrollore scelta.</td></tr><tr><td>Scheda Arduino Uno</td><td>Arduino</td><td></td><td>Utilizzato per costruire il circuito della scatola di attivazione. È possibile utilizzare schede a microcontrollore alternative.</td></tr><tr><td>Connettori</td><td></td><td></td> BNC <td>Connettori BNC per collegare le varie parti della configurazione della scatola di attivazione.</td></tr><tr><td>Pulsante BNC&nbsp;</td><td>Brain Products GmbH</td><td>BP-345-9000</td><td>Pulsante di attivazione BNC per inviare trigger.</td></tr><tr><td>Cavo trigger da BNC a jack da 2,5 mm (80 cm)&nbsp;</td><td>Brain Products GmbH</td><td>BP-245-1200</td><td>Cavi BNC che collegano i 2 LiveAmp alla scatola del trigger.</td></tr><tr><td>BrainVision Analyzer Versione 2.2.0.7383</td> Software di <td>analisi EEG</td> <td>Brain Products GmbH</td><td></td>.</tr><tr><td>Licenza BrainVision Recorder con dongle</td><td>Brain Products GmbH</td><td>S-BP-170-3000</td><td></td></tr><tr><td>BrainVision Recorder Versione 1.23.0003</td> Software di <td>registrazione EEG</td> <td>Brain Products GmbH</td><td></td>.</tr><tr><td>Custom 8Ch LiveAmp Cap passivo (cappucci EEG per neonati)</td><td>Brain Products GmbH</td><td>LC-X6-SAHS-44, LC-X6-SAHS-46, LC-X6-SAHS-48&nbsp;</td><td>Per le dimensioni della testa del bambino 44, 46, 48 . Possono essere utilizzate cappette EEG alternative.</td></tr><tr><td>Notebook Dell Latitude 3520 Dell</td><td></td><td></td><td>Due laptop, uno per la registrazione EEG per adulti e uno per la registrazione EEG per neonati. È possibile utilizzare computer alternativi.</td></tr><tr><td>Siringhe per irrigazione dentale</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Amplificatore wireless LiveAmp 8-CH</td><td>BrainProducts GmbH</td><td>BP-200-3020</td><td>Due LiveAmp, uno per l'EEG adulto e uno per l'EEG infantile. È possibile utilizzare un amplificatore alternativo.</td></tr><tr><td>Treppiede Manfrotto MT190X3 con testina video a fluido micro 128RC</td><td>Manfrotto</td><td>MT190X3</td><td>è possibile utilizzare treppiedi alternativi.</td></tr><tr><td>Software Matlab</td><td>MathWorks, Inc.</td><td>R2023a</td><td>È possibile utilizzare un software di analisi e presentazione alternativo.</td></tr><tr><td>Power bank (10000 mAh)</td><td>Philips</td><td>DLP6715NB/69</td><td>È possibile utilizzare power bank alternativi.</td></tr><tr><td>Cappucci EEG grezzi</td><td>EASYCAP GmbH</td><td></td><td>Per teste adulte di dimensioni 52, 54, 56, 58. Possono essere utilizzate cappette EEG alternative.</td></tr><tr><td>Rode Wireless Go II Set singolo</td><td>R&oslash; de Microfoni È</td><td></td><td>possibile utilizzare microfoni alternativi.</td></tr><tr><td>Videocamera Sony FDR-AX700</td><td>Sony</td><td>FDR-AX700</td><td>È possibile utilizzare videocamere o webcam alternative.</td></tr><tr><td>Gel ad alta viscosità SuperVisc&nbsp;</td><td>EASYCAP GmbH</td><td>NS-7907</td><td></td></tr></tbody></table>

iperscansione eeg domiciliare per le interazioni sociali tra bambino e caregiver

Home-Based EEG Hyperscanning for Infant-Caregiver Social Interactions

Precedenti studi di hyperscanning che registrano le attività cerebrali di caregiver e bambini contemporaneamente sono stati condotti principalmente all'interno dei confini del laboratorio, limitando così la generalizzabilità dei risultati a contesti di vita reale. Qui, viene proposto un protocollo completo per l'acquisizione di elettroencefalografia sincronizzata (EEG), elettrocardiografia (ECG) e registrazioni comportamentali da diadi bambino-caregiver durante varie attività interattive a casa. Questo protocollo dimostra come sincronizzare i diversi flussi di dati e riportare i tassi di conservazione dei dati EEG e i controlli di qualità. Inoltre, vengono discusse le criticità e le possibili soluzioni rispetto alla configurazione sperimentale, alle attività e alla raccolta dei dati in ambito domestico. Il protocollo non si limita alle diadi bambino-caregiver, ma può essere applicato a varie costellazioni diadiche. Nel complesso, dimostriamo la flessibilità delle configurazioni di hyperscanning EEG, che consentono di condurre esperimenti al di fuori del laboratorio per catturare le attività cerebrali dei partecipanti in contesti ambientali più ecologicamente validi. Tuttavia, il movimento e altri tipi di artefatti limitano ancora i compiti sperimentali che possono essere eseguiti nell'ambiente domestico.

I partecipanti inclusi in questo studio avevano un'età compresa tra 8 e 12 mesi, con sviluppo tipico e la loro madre e/o nonna che parlava inglese o inglese e una seconda lingua a casa. Gli EEG a 7 elettrodi e un ECG a singola derivazione di adulti e neonati, nonché le registrazioni video e audio da tre telecamere e microfoni, sono stati acquisiti contemporaneamente durante le attività. Le attività neurali sono state misurate su F3, F4, C3, Cz, C4, P3 e P4 secondo il sistema internazionale 10-20. I diversi flussi di dati sono stati allineati temporalmente e tagliati all'inizio e alla fine dell'esperimento in modo che tutte le registrazioni iniziassero al punto temporale t = 0 (Figura 4).
<img alt="Figure 4" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66655/66655fig04.jpg"> Figura 4: Sincronizzazione dei flussi di dati. Tre telecamere (vista del bambino, vista combinata e vista del caregiver), l'ECG grezzo del caregiver e del neonato, nonché l'EEG grezzo del caregiver e del neonato, sono sincronizzati sulla stessa timeline. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66655/66655fig04large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
I tassi di ritenzione dei dati EEG e le metriche di qualità per le prime 5 diadi del set di dati con un totale di 10 partecipanti sono presentati nella Tabella 1. Dopo il rifiuto del canale errato (Figura 5), i segmenti di dati contenenti artefatti sono stati scartati utilizzando una soglia di tensione automatizzata seguita da un'ispezione visiva dei segmenti rimanenti (Figura 6). I risultati hanno mostrato che le registrazioni EEG avevano una lunghezza media di M = 562,96 s (SD ± 148,94 s). Di questi, M = 34,30% (SD ± 13,00%) dei dati degli adulti e M = 46,32% (SD ± 16,63%) dei dati dei neonati sono stati accettati a seguito di rifiuto automatico e manuale. Se si considerano solo i dati abbinati tra adulto e neonato, il tasso di ritenzione è sceso a M = 20,58% (DS ± 9,51%), lasciando M = 215,00 s (DS ± 117,54 s) di dati di attività corrispondenti. Inoltre, un totale di 0-2 canali per diade sono stati esclusi a causa della costante scarsa qualità dei dati.
<img alt="Figure 5" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66655/66655fig05.jpg"> Figura 5: Identificazione dei canali danneggiati. Un grafico di scorrimento dei dati EEG e densità spettrale di potenza (PSD) per 7 canali EEG in cui si osserva che uno dei canali Cz è una linea piatta (A: scorrimento dei dati, B: grafico PSD) o il canale F3 è eccessivamente rumoroso (C: scorrimento dei dati, D: grafico PSD). Il rilevamento di un canale difettoso è stato eseguito in EEGLAB17. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66655/66655fig05large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa figura.</a>
<img alt="Figure 6" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/66655/66655fig06.jpg"> Figura 6: Rifiuto degli artefatti. Le epoche con artefatti sono state scartate automaticamente in base a una soglia di rifiuto (A), (B) seguita da un rifiuto manuale attraverso l'ispezione visiva. La parte evidenziata del grafico mostra i segmenti rifiutati in base alla soglia di rifiuto (A) o al rifiuto manuale (B), rispettivamente. I dati sono stati visualizzati in EEGLAB17. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/66655/66655fig06large.jpg" target="_blank">Clicca qui per visualizzare una versione più grande di questa 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">Bambino</td>
			<td colspan="2">Abbinato</td>
		</tr><tr><td>ID</td>
			<td>Durata della registrazione (s)</td>
			<td>Canali danneggiati</td>
			<td>% epoche accettate</td>
			<td>Canali danneggiati</td>
			<td>% epoche accettate</td>
			<td>Canali danneggiati</td>
			<td>% epoche accettate (corrispondenti)</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>Tabella 1. Rapporto sulla qualità dei dati EEG per 5 diadi durante le attività sperimentali.

Questo protocollo descrive come l'elettroencefalografia, l'elettrocardiografia e le registrazioni comportamentali sincronizzate sono state acquisite dalle diadi bambino-caregiver in un ambiente domestico.

Iperscansione EEG domiciliare per le interazioni sociali tra bambino e caregiver

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

La nostra ricerca mira a studiare come le interazioni sociali tra neonati e caregiver possano influire sull'apprendimento e sullo sviluppo del bambino. Abbiamo sviluppato un protocollo completo di hyperscanning per acquisire registrazioni sincronizzate di EEG, ECG e comportamentali dalle diadi bambino-caregiver durante le attività di gioco interattivo nella casa di famiglia. A differenza dei precedenti protocolli di hyperscanning, che sono stati condotti principalmente in ambienti di laboratorio, il nostro esperimento viene condotto in ambito domestico.Una sfida sperimentale chiave è bilanciare la necessità di standardizzazione tra gli ambienti domestici, che può limitare la validità ecologica, con la flessibilità necessaria per promuovere le interazioni naturalistiche tra i partecipanti. Questo protocollo offre approfondimenti unici per affrontare potenziali problemi e considerazioni critiche riguardanti la configurazione sperimentale, le attività e la raccolta dei dati in ambienti domestici. Inoltre, il nostro protocollo fornisce una dimostrazione dettagliata della progettazione e dell'impostazione della sincronizzazione multimodale di EEG, ECG, dati video e audio in un'unica timeline.

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Neuroscienze

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