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機能近赤外分光法を用いた共同描画時のグループ同期

DOI:

10.3791/63675

August 5th, 2022

In This Article

Summary

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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

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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

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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123。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、14151617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

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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

    1. ターゲット研究サンプルを決定します。
    2. 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。
    3. 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。
    4. 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
  1. 設定
    1. 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。
    2. 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)。
    3. 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。
    4. 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。
    5. 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。
    6. 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。
    7. 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。
    8. 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。
  2. 描画パラダイム
    1. 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。
      1. 参加者にゲームのルールについて指示します。
      2. 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。
      3. 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。
      4. 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。
      5. 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)。
      6. 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。
      7. 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)
    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。
    3. 参加者に指示します。
      1. 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。
      2. 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。
      3. 2 つの異なる描画タスクについて説明する。
      4. 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。
      5. 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。
      6. 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。
      7. 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。

figure-protocol-1
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。

figure-protocol-2
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

  1. 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。
    1. 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。
    2. 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。
    3. 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)。
    4. 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。
    5. 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。
  2. パラダイムプログラミングソフトウェア
    1. 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。
    2. 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。
    3. 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。
    4. 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)。

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

  1. カメラとビデオ録画
    1. 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。
    2. 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。
    3. 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。
    4. 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。
    5. 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。
    6. 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。
  2. ビデオ分析
    1. 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。
    2. 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)。
    3. 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。
    4. 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。
  3. データ抽出
    1. 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。
    2. セグメンテーション
      1. 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)。
      2. 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。
      3. 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
      4. 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
      5. 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)。
      6. 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。
    3. 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。
      1. 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。
      2. 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)。
      3. 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
  4. 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。
    1. 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。
    2. 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。
    3. 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)。
    4. 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。
  5. 心理テスト
    1. 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

figure-protocol-3
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

  1. データ取り込み用ハードウェア
    1. 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。
  2. fNIRS オプトードチャネル構成
    1. 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。
    2. 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。
  3. アーティファクトの防止
    1. 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。
    2. 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。
    3. 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。
    4. 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。
  4. fNIRS装置の設定
    1. 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。
    2. 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。
    3. 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。
    4. 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。
      1. 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。
    5. 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。
    6. 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。
    7. 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。
  5. データ取り込み用ソフトウェア
    1. 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。
      1. 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。
      2. 「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。
      3. 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。
      4. 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。
      5. 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。
      6. 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。
  6. fNIRSデータ解析
    1. 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。
      1. 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。
      2. 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。
      3. 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)。
      4. 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。

figure-protocol-4
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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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、...

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Discussion

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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...

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Disclosures

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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。

Acknowledgements

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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。

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
2 NIRSport NIRx Medizintechnik GmbH、ドイツNirsport 88機器はInCe(Instituto do Cérebro - 病院イスラエルアルバートアインシュタイン)。2つの連続波システム(NIRSport8x8、NIRx Medical Technologies、Glen Head、NY、USA)は、2つの波長の近赤外光(760nmと850 nm)を放射する8つのLED照明源と、それぞれ8つの光学検出器を備えています。7.91 Hz. データはNIRStarソフトウェア・バージョン15.2で取得しました。(NIRx Medical Technologies、グレンヘッド、ニューヨーク)3.472222のサンプリングレートで。
4 fNIRSキャップNIRx Medizintechnik GmbH, ドイツ録音で使用されたブラックキャップは、国際的な10-20
Câに基づいた構成でした。メラ360°- コダックピックス プロ SP360コダックコダック PixPro: https://kodakpixpro.com/cameras/360-vr/sp360
Cameras de suporte - Iphone 8AppleiPhone 8Supporting Camera
fOLD toolbox (fNIRS Optodes'ロケーション決定者)Zimeo Morais, G.A., Balardin, J.B. &佐藤 J.R. fNIRS Optodes'Location Decider (fOLD): 脳の関心領域によって導かれるプローブ配置のためのツールボックス。Scientific Reports. <強い>8, 3341 (2018).https://doi.org/10.1038/s41598-018-21716-zバージョン2.2(https://github.com/nirx/fOLD-public)Optodesの配置は、fOLDツールボックス(fNIRS Optodes')ロケーションディサイダーは、国際的な10&ndashでソースと検出器を配置できます。10 いくつかのパーセルレーションアトラスに従って関心のある解剖学的領域を最大限にカバーするシステム。ICBM 152ヘッドモデル パーセルレーションを使用してモンタージュを生成し、両側前頭前野の最も前方の部分をカバーするように設計されたモンタージュを生成しました
Notebook Microsoft Surface統計fNIRS信号
Rプラットフォームのレシーバー https://www.r-project.org  (英語)Rバージョン4.2.0Rは、統計計算とグラフィックスのためのフリーソフトウェア環境です。さまざまなUNIXプラットフォーム、WindowsおよびMacOS
REDCapREDCapは、国立衛生研究所(NIH / NCATS UL1 TR000445)によって部分的にサポートされていますREDCapは、オンライン調査およびデータベースを構築および管理するための安全なWebアプリケーションです。
ソフトウェア Mangold InteractMangold International GmbH, Ed. 相互作用 5.0マンゴールド: https://www.mangold-international.com/en/products/software/behavior-research-with-mangold-interact.html。行動結果のためのビデオの分析と、感情的な生理学的変化のための自律神経モニタリングの解析を可能にします(DataViewなどの追加のソフトウェアが必要な場合があります)。異なるカメラタイプを同時に使用でき、何百ものコーディング方法のバリエーションがあります。
ソフトウェア NIRSite NIRxMedizintechnik GmbH, ドイツNIRSite 2.0モンタージュを作成し、ブラックキャップ内のオプトデの配置と位置を支援します。
ソフトウェア nirsLAB-2014NIRx Medizintechnik GmbH, GermanynirsLAB 2014fNIRS データ処理
ソフトウェア NIRStarNIRx Medizintechnik GmbH,German version 15.2 fNIRSデータ取得用:NIRStarソフトウェアバージョン15.2 サンプリングレート3.472222ソフトウェア
NIRStimNIRx Medizintechnik GmbH、ドイツ パラダイムブロックの作成と整理のために
計算用のでコンパイルおよび実行できます

References

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