Method Article

기능적 근적외선 분광법을 사용한 협업 드로잉 중 그룹 동기화

DOI:

10.3791/63675

August 5th, 2022

In This Article

Summary

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본 프로토콜은 기능적 근적외선 분광법(fNIRS)과 비디오 기반 관찰을 결합하여 협업 드로잉 작업 중 사중주에서 대인 관계 동기화를 측정합니다.

Abstract

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기능적 근적외선 분광법 (fNIRS)은 생태 학적 환경에서 그룹 대인 관계 상호 작용을 연구하는 것과 관련된 여러 피험자의 대뇌 피질 활성화를 측정하는 데 특히 적합한 비 침습적 방법입니다. 많은 fNIRS 시스템이 기술적으로 두 명 이상의 개인을 동시에 모니터링할 수 있는 가능성을 제공하지만, 그룹 상호 작용에서 혈역학 및 행동 반응을 추적하기 위한 구현하기 쉬운 설정 절차와 신뢰할 수 있는 패러다임을 확립하는 것이 여전히 필요합니다. 본 프로토콜은 fNIRS와 비디오 기반 관찰을 결합하여 협력 작업 중 사중주에서 대인 관계 동기화를 측정합니다. 이 프로토콜은 데이터 수집 및 패러다임 설계에 대한 실용적인 권장 사항과 예시적인 데이터 분석 예제에 대한 지침 원칙을 제공합니다. 이 절차는 잘 알려진 쇄빙선 활동인 협업 얼굴 그리기 작업에서 영감을 받은 사회적 조건과 비사회적 조건 사이의 뇌 및 행동 대인 관계 반응의 차이를 평가하도록 설계되었습니다. 설명된 절차는 그룹 자연주의적 사회적 상호작용 활동을 fNIRS 환경에 적응시키기 위한 향후 연구를 안내할 수 있습니다.

Introduction

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대인 관계 상호 작용 행동은 공감 적 유대를 연결하고 만드는 과정의 중요한 구성 요소입니다. 이전 연구에 따르면 이러한 행동은 사회적 접촉 중에 생물학적 및 행동 신호가 일치 할 때 동시성의 발생으로 표현 될 수 있습니다. 증거는 처음으로 상호 작용하는 사람들 사이에 동시성이 발생할 수 있음을 보여줍니다 1,2,3. 사회적 상호 작용과 그 기본 신경 메커니즘에 대한 대부분의 연구는 한 사람 또는 2 인칭 접근법 2,4를 사용하며이 지식을 그룹 사회 역학으로 바꾸는 것에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다. 3 명 이상의 개인 그룹에서 대인 관계 반응을 평가하는 것은 여전히 과학 연구의 과제입니다. 이것은 자연 주의적 조건 하에서 일상적인 인간의 사회적 상호 작용의 복잡한 환경을 실험실로 가져올 필요성으로 이어진다5.

이러한 맥락에서 기능적 근적외선 분광법 (fNIRS) 기술은 자연 주의적 맥락에서 대인 관계 상호 작용과 뇌 상관 관계 간의 관계를 평가하기위한 유망한 도구입니다. 기능적 자기 공명 영상 (fMRI)에 비해 참가자 이동성에 대한 제한이 적고 모션 아티팩트 6,7에 탄력적입니다. fNIRS 기술은 뇌 활성화 (산소화 및 탈산 소화 헤모글로빈의 혈중 농도 변화)에 대한 반응으로 혈역학 적 효과를 평가함으로써 작동합니다. 이러한 변화는 두피 조직을 통한 적외선의 확산량으로 측정할 수 있습니다. 이전 연구에서는 생태학적 하이퍼스캐닝 실험에서 이 기술의 유연성과 견고성과 응용신경과학에 대한 지식을 확장할 수 있는 잠재력을 입증했습니다6,8.

그룹에서 사회적 상호 작용 과정의 신경 상관 관계에 대한 자연주의적 평가를 위한 실험적 작업의 선택은 응용 신경과학 연구9에 접근하는 데 중요한 단계입니다. 그룹 패러다임에서 fNIRS를 사용하여 문헌에 이미보고 된 몇 가지 예는 음악 성능10,11,12, 교실 상호 작용8 및 커뮤니케이션13,14,15,16,17을 포함합니다.

이전 연구에서 아직 탐구되지 않은 측면 중 하나는 사회적 상호 작용을 평가하기 위해 공감 구성 요소를 조작하는 것을 주요 특징으로 하는 그리기 게임의 사용입니다. 이러한 맥락에서 낯선 사람들 사이의 역학에서 사회적 상호 작용을 유도하는 데 자주 사용되는 게임 중 하나는 협업 그리기 게임18,19입니다. 이 게임에서는 종이를 같은 부분으로 나누고 그룹 참가자는 모든 구성원의 공유 된 자화상을 그리는 데 도전합니다. 결국 각 구성원은 여러 손으로 협업 방식으로 초상화를 그립니다.

목표는 그룹 파트너의 얼굴에 시각적 관심을 집중시킴으로써 유발 된 낯선 사람들 간의 빠른 통합을 촉진하는 것입니다. 그것은 회원들 사이의 호기심과 그에 따른 공감 과정을 지원하는 능력 때문에 "쇄빙"활동으로 간주 될 수 있습니다19.

그리기 작업을 사용하는 장점 중 하나는 단순성과 재생산 용이성입니다20. 또한 음악 연주 패러다임21,22,23,24를 사용한 연구에서 볼 수 있듯이 특정 기술 교육이나 기술이 필요하지 않습니다. 이러한 단순성은 또한사회적 맥락 4,9,25 내에서 보다 자연주의적인 자극의 선택을 가능하게 한다.

드로잉은 집단에서 사회적 행동을 유도하는 도구가되는 것 외에도 심리 평가26을위한 도구로 간주됩니다. 집-나무-사람(HTP)27,28,29, 인간 그림 그리기 - 시스토 척도 27 및 운동 가족 그림30과 같은 일부 그래픽 투영 심리 테스트는 질적 및 양적 진단을 위해 보완적인 방식으로 사용됩니다. 그들의 결과는 일반적으로 무의식적 인 과정을 표현하여 개인의 상징 체계에 대한 단서를 제공하므로 세계, 경험, 애정 등에 대한 해석을 제공합니다.

드로잉의 연습은 생각하게하고 경험과 사물에 대한 의미를 창출하고 감각, 감정, 생각 및 행동을 추가합니다31. 이러한 삶의 경험을 인식하고 처리하는 방법에 대한 단서를 제공합니다26. 드로잉은 시각적 코드를 사용하여 생각이나 감정을 이해하고 전달할 수있게하여 조작에 접근 할 수있게하여 새로운 아이디어와 독서의 가능성을 만듭니다31.

미술 치료에서 드로잉은 주의력, 기억력, 생각과 감정의 조직32을 위한 도구이며, 사회적 상호작용33을 생성하는 수단으로 사용될 수 있다.

이 연구는 협업 드로잉 역학을 사용하여 사중주에서 대인 관계 상호 작용 중 혈관 및 행동 뇌 반응을 평가하기위한 자연 주의적 실험 프로토콜을 개발하는 것을 목표로했습니다. 이 프로토콜에서는 사중주의 뇌 반응 (개별 및 파트너 간의 동시성)과 행동 측정 (그리기 및 시선 행동)과 같은 가능한 결과 측정에 대한 평가가 제안됩니다. 목표는 사회 신경 과학에 대한 더 많은 정보를 제공하는 것입니다.

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Protocol

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이 방법론은 이스라엘 알버트 아인슈타인 병원(HIAE) 윤리 위원회의 승인을 받았으며 협업 드로잉 경험 동안 청년들과 함께 신경 데이터(fNIRS)와 시선 행동 데이터를 수집하는 절차를 기반으로 합니다. 수집된 모든 데이터는 Redcap 플랫폼에서 관리되었습니다( 재료 표 참조). 이 프로젝트는 이스라엘 알버트 아인슈타인 병원(HIAE)의 과학 무결성 위원회의 감사를 받았습니다. 18-30 세의 젊은 성인이 본 연구의 대상으로 선정되었습니다. 모든 참가자로부터 서면 사전 동의를 얻었습니다.

1. 연구 준비

  1. 과목
    1. 대상 연구 샘플을 결정하십시오.
    2. 게임 전에 모든 자원 봉사자에게 실험 프로토콜과 권리에 대해 알리십시오. 사전 동의서와 이미지 사용 동의서(필수는 아님)에 서명하고, 등록 양식을 작성하고, 심리 설문지와 척도에 답해야 합니다.
    3. 사전 지식이 방해 할 수 있으므로 사중주 참가자 (낯선 사람, 친구, 파트너 등) 간의 관계 수준을 제어하십시오. 이 연구에서 사중주는 낯선 사람들로 구성되었습니다.
    4. 동성 개인의 사중주를 작곡하십시오.
      참고: 이 성별 기준은 사회적 상호 작용 간섭을 피합니다34,35.
  2. 설정
    1. 장면에서 잠재적인 눈 산만함을 모두 제거합니다.
    2. 설정하려면 정사각형 테이블, 스툴 4개(18.11인치 x 14.96인치 크기) 및 와이어 지지대 2개(예: 삼각대)를 포함합니다(그림 1).
    3. 실험 조건 중에는 에어컨과 같은 모든 전기 장치를 끄십시오. 방에 사람들이 관찰하고 그릴 수 있는 충분한 조명이 있고 실내 온도가 쾌적한지 확인하십시오.
    4. fNIRS 와이어의 범위를 고려하고( 재료 표 참조) 실험 작업 중에 안정적으로 유지되도록 모든 케이블을 배치합니다.
    5. 두 명의 연구원이 설정을 따라 이동할 공간을 고려하십시오.
    6. 실험자가 스크립트와 이동 계획을 따르도록 합니다.
    7. 사각형 테이블에 사중주를 두 개씩 배치하여 각 개인이 다른 세 사람을 관찰 할 수 있도록합니다.
    8. 각 사중주 참가자에게 숫자 (1에서 4)가있는 태그를 제공하십시오. 주제 1이 주제 3의 맞은편과 주제 2 옆에 있는지 확인합니다.
      알림: 태그 번호는 테이블의 주제 위치와 이전에 준비된 캡(재료 표)에 해당합니다.
  3. 드로잉 패러다임
    1. 협업 얼굴 그리기-사회적 조건
      참고: 이 게임의 목표는 피사체의 시각적 주의를 파트너의 얼굴로 향하게 하여 그들 사이에서 더 의식적인 관찰을 유도하는 것입니다. 감정과 시각적 인식을 연결함으로써 협업 얼굴 그리기 기술은 공감 반응, 대인 관계 호기심 및 참가자 간의 연결성을 활성화하는 귀중한 방법입니다. 그것은 모방과 다른 사람들의 행동을 예상하는 것을 포함하는 마음 능력 이론을 필요로합니다19. 다음 단계를 사용합니다.
      1. 참가자들에게 게임 규칙에 대해 지시하십시오.
      2. 각 종이를 세 개의 수평 스트립, 즉 드로잉 스트립으로 나눕니다.
      3. 각 스트립이 사회적 그리기 조건(예: C1, C2)에 해당하도록 합니다. 모든 사회적 드로잉 조건이 끝나면 사중주에서 종이를 변경하십시오.
      4. 참가자들에게 모든 종이 시트의 상단 스트립에 이마와 눈 영역을 그리게하십시오.
        참고: 중간 스트립은 코와 입 영역을 묘사하기 위한 것입니다. 하단 스트립은 턱, 목 및 어깨 부위를 묘사하기 위한 것입니다.
      5. 모든 종이 스트립에 누구를 그릴지에 대한 지침을 포함합니다(예: S1/S3은 참가자 1이 참가자 3을 그리고 그 반대의 경우도 마찬가지임).
      6. 각 종이는 참가자의 완전히 그려진 초상화를 나타냅니다.
        참고 : 다른 게임 단계에 대해 다른 파스텔 필기 용지 색상을 고려하십시오.
      7. 각 참가자의 얼굴을 파트너가 협업 방식으로 묘사하도록합니다. (그림 2)
    2. 점 게임 연결 - 비 사회적 조건
      참고: 제어 그리기 조건은 점을 연결하는 게임입니다. 각 참가자는 상승하는 일련 번호의 점을 연결하여 도면을 형성하도록 초대됩니다. 점 연결 게임은 정신적 유연성 및 시각 운동 기술(36)과 같은인지 영역을 측정하는 신경 심리학 적 도구로 사용됩니다. 이 게임은 시공간 기술을 자극하고, 정신 활동을 증가시키며37, 정신 능력38을 향상시킨다. 다음 단계를 사용합니다.
    3. 참가자들에게 지시하십시오.
      1. 캡이 제자리에 놓이면 참가자에게 fNIRS, 장비, 캡, 전선 및 절차와 관련된 가능한 위험 또는 불편 함에 대해 지시하십시오.
      2. 언제든지 실험을 종료할 수 있는 권리에 대해 다시 상기시킵니다.
      3. 두 가지 그리기 작업을 설명합니다.
      4. 공동 도면의 경우 수평 스트립과 각 스트립에서 어디에 누구를 그릴지 아는 방법을 설명합니다.
      5. 점 연결 게임의 경우 그림이 드러날 때까지 숫자를 오름차순으로 연결해야 한다고 설명합니다.
      6. 휴식 기간과 기록 된 작업 명령에 대해 설명하십시오.
      7. 참가자를 참여시켜 파트너와 파트너를 차별화하는 세부 사항을 관찰하십시오. 연구가 끝나면 규칙을 따르고 가장 상세한 수치를 그리는 사중주가 보상을받을 것임을 나타냅니다.

figure-protocol-1
그림 1: 설정. 설정에는 정사각형 테이블, 4개의 스툴 및 2개의 와이어 지지대(예: 삼각대), fNIRS 장비, 컴퓨터 및 카메라가 포함됩니다. (A) 설정 체계 : 녹색 숫자 (1-4)는 실험 실행 중 참가자의 레이블과 테이블에서의 대변 / 위치에 해당합니다. 노란색 숫자: 1 = fNIRS 배선 지원, 2 = fNIRS 신호의 노트북 수신기, 3 = NIRSport, 4 = 360° 카메라, 5 = 카메라 지원. (B) 실험 실행을 위한 설정 준비. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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그림 2: 협업 초상화 - 협업 방식으로 그려진 초상화의 예. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

2. 실험적 패러다임

  1. fNIRS 획득을 위해 게임 조정
    참고: fNIRS를 통해 뇌의 기능적 이미지를 캡처할 수 있고 해당 데이터의 품질이 중요하도록 게임을 조정합니다.
    1. 블록 수를 정의합니다.
      참고: 결과의 오차 한계를 줄이기 위해 조건을 적절한 횟수만큼 반복해야 합니다. 그러나 많은 반복은 참가자가 작업을 자동화하도록 유도 할 수 있습니다.
    2. 각 블록의 기간을 계획합니다.
      참고: 혈역학적 캡션 응답 시간(작업 시작 후 평균 6초)을 고려하십시오. 또한 블록 크기의 영향을 고려하여 다음 단계에 대한 필터를 결정합니다.
    3. 두 조건의 각 블록 끝에 휴지 상태 기간을 추가합니다(다음 블록이 시작되기 전에 혈역학 신호가 감쇠되도록).
    4. 블록 순서를 계획하고 의사 랜덤화된 블록 시퀀스를 생성하여 예상 효과를 줄입니다.
    5. 게임의 총 지속 시간을 계획하십시오.
      알림: fNIRS 타이트 캡과 서로의 근접성에 대한 참가자의 가능한 불편함을 고려하십시오. 이 프로토콜에 사용 된 블록과 조건은 다음과 같이 설계되었습니다 : 협업 도면의 사회적 조건 (표 1)의 9 개 블록과 점 연결의 비 사회적 조건의 9 개 블록이 생성되었습니다 (지속 시간 = 각각 40 초). 각 블록 사이에 20 초의 휴식 기간; 작업을 수행하기 위한 세 가지 다른 시퀀스(표 2)(조건이 연속으로 두 번 이상 수행되는 것을 방지하기 위해). 실험 작업 시간은 약 18분이었습니다.
  2. 패러다임 프로그래밍 소프트웨어
    1. 소프트웨어를 사용하여 패러다임 블록을 생성 및 구성하고 참가자에게 새 작업을 시작할 때 신호를 보내는 데 도움을 줍니다.
      참고: 이 경우에는 NIRStim 소프트웨어( 재료 표 참조)가 사용되었습니다. 블록 시퀀스를 생성하고 실험 중 시간에 따른 분포를 프로그래밍합니다.
    2. 시각적(텍스트 및 이미지) 또는 청각적 콘텐츠로 이벤트를 정의하여 참가자에게 각 작업을 시작할 시기를 알립니다. 이벤트 탭에서 버튼을 클릭합니다 이벤트 추가. 이벤트 이름에서 이벤트 이름을 지정하고, Stim 유형에서 이벤트 유형을 선택하고, Color-ID의 프레젠테이션 개요에서 이벤트를 나타내는 색상을 정의합니다. 이벤트 마커에서 이러한 작업을 시작할 때 획득 소프트웨어로 보낼 마커를 생성합니다.
    3. 작업 실행 순서와 순서의 반복 횟수를 시험 탭에서 결정합니다. 또한 휴식 기간을 삽입하십시오. 둘 다의 기간을 결정하십시오. 시험을 무작위화하거나 무작위화하지 않는 것은 프레젠테이션 무작위화에서 켜기/끄기를 선택하여 가능합니다. 저장 버튼에 설정을 저장합니다.
    4. 실험 실행 중에 실행을 눌러 검은색 창에 프로그래밍된 모든 자극을 표시합니다(참가자의 주의 산만 방지).

표 1: 협업 도면 조건. S1 = 주제 1, S2 = 주제 2, S3 = 주제 3 및 S4 = 주제 4. 그리기 dyads는 누가 누구를 그리는지를 나타내고 그리기 스트립은 각 조건에서 그리기 위한 필기 용지의 위치를 나타냅니다. 예를 들어 첫 번째 블록의 경우 파란색 용지를 사용합니다. C1, C2, C3는 하나의 초상화를 완성하는 사회적 조건을 그리는 패러다임의 40초를 나타냅니다. C1 (이마 영역 그리기, dyad 그리기 : S2 및 S4; S1 및 S3), C2 (코 영역 그리기, 이종 그리기 : S1 및 S4; S2 및 S3) 및 C3 (턱 영역 그리기, dyads 그리기 : S3 및 S4; S1 및 S2). 블록 2와 3의 다이어그램을 따릅니다. 이 무작위화는 자원 봉사자 간의 그리기 순서(정면 파트너, 전면 파트너, 마지막으로 옆에 앉은 파트너 그리기)를 유지하고 그릴 시트 스트립의 순서를 변경합니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

표 2: 시퀀스 1-작업 무작위화(사회적, 비사회적, 휴식). 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

3. 비디오 설정 및 데이터 수집

  1. 카메라 및 비디오 녹화
    1. 시중에서 판매하는 장면 카메라(360°, 재질 표 참조)를 선택합니다. 모든 참가자의 눈과 머리 움직임을 동시에 감지 할 수 있도록 테이블 위에 놓습니다.
    2. 메모리 카드와 배터리를 청소하고 점검하십시오. 이미지의 밝기를 확인하십시오. 참가자를 찾기 전에 이러한 항목을 테스트합니다.
    3. fNIRS 수신에 가능한 간섭이 있는지 확인하십시오. 그렇다면 장비와 수신기 사이의 공간을 늘리십시오.
    4. 장비 수신기는 fNIRS 데이터 수신기와 독립적이어야 합니다. 테이블 설정에서 가능한 한 멀리 떨어진 노트북이나 태블릿을 고려하십시오.
    5. 장비를 시작하고 인터페이스를 확인하고 fNIRS 교정 전에 기록 모드를 설정하십시오.
    6. 테이블의 양쪽 가장자리 뒤에 배치할 수 있는 하나 또는 두 개의 인접하거나 지지하는 카메라를 고려하십시오.
  2. 비디오 분석
    1. 중요한 통계 결과를 얻으려면 INTERACTIVE와 같이 여러 비디오 콘텐츠를 동시에 전사하고 코딩할 수 있는 동기화된 보기/분석 소프트웨어 또는 플랫폼을 선택하십시오( 자료 표 참조).
    2. 패턴/시퀀스를 검색할 수 있도록 하는 매개변수를 설정하여 관찰 데이터를 연구 질문(예: 개별 시선 행동 메트릭, 머리 및 눈 움직임, 손 움직임, 표정 및 말하는 행동)으로 구체화합니다.
    3. 생리학적 측정을 기록할 계획이라면 다른 수집 시스템의 측정 데이터를 통합할 수 있는 소프트웨어( 재료 표 참조)를 고려하십시오.
    4. 분석 과정에서 이벤트의 지속 시간뿐만 아니라 시퀀스, 시간 위치 및 서로 어떻게 관련되어 있는지 고려하십시오.
  3. 데이터 추출
    1. 모든 카메라 (MP4 형식)에서 비디오를 다운로드하여 시작하십시오. 인터랙트에 로드합니다. 코딩 및 추가 분석을 위해 비디오 데이터를 분할합니다. 데이터 추출을 위해 비디오 섹션을 수동으로 표시하고 코드를 제공하십시오.
      참고: 세분화 및 코딩의 목적은 연구원이 다양한 대상 동작을 강조 표시하고 분석할 수 있도록 데이터 범주를 제공하는 것입니다.
    2. 세분화
      1. 코드 설정을 눌러 블록 섹션을 사회적 및 비사회적 조건과 휴식 기간으로 나누어 첫 번째 계층을 만듭니다. 참가자의 행동 데이터를 사회적 조건 (얼굴 그리기)과 함께 나누어 두 번째 계층을 만듭니다. 오디오 트리거 타임라인을 사용하여 정렬합니다. 각 조건의 시작과 끝을 수동으로 표시합니다. 지침에 따라 코딩 체계를 정의합니다(3.3.2.2.-3.3.2.6단계).
      2. 코딩 체계가 모든 참가자의 각 얼굴 그리기 섹션(사회적 조건)에 대한 행동 단서(기간 및 수량)를 개별적으로 추적하는지 확인합니다.
      3. 그리기 파트너에 대한 개체 관련 주의 참가자의 응시에 대한 코드입니다.
        참고: 응시 동작에는 다른 사람으로부터 정보를 수집(인코딩)하고 다른 사람과 통신(신호)39,40의 이중 기능이 있습니다.
      4. 상호 응시를 위한 코드(서로를 그리는 두 파트너가 시각적 접촉을 공유하는 경우).
        참고 : 최근 연구에 따르면 파트너가 상호 시선41을 설정했을 때 전방 내측 전두엽 피질 (arMPFC)의 활동이 증가하고 하전두이랑 (IFG)과의 결합이 밝혀졌습니다.
      5. 미소, 직접 말하기, 표정 및 웃음과 같은 응시 동작(단일 또는 상호) 중 관련 동작에 대한 코드로, 그리기 파트너에 대한 더 높은 주의를 나타냅니다(보충 그림 1).
      6. 그룹 참가자의 시선 행동 데이터를 기록하고 범주로 세분화합니다. 레이블을 지정하여 각 참가자에 대한 상호 작용 코드를 만듭니다. 코딩하는 동안 대상 동작과 태그 번호를 명시합니다.
    3. 코딩 및 분석
      참고 : 연구원 중 한 명은 비디오에서 쉽게 식별 할 수 있으므로 행동 코딩 작업 및 분석을 수행해야합니다. 다음 사항을 준수하십시오.
      1. 정보 추출은 수동으로 이루어져야 합니다. 코딩 방식에 따라 관찰된 행동을 각 조건의 타임라인에 표시합니다. 각 동작의 지속 시간을 표시하십시오. 각 참가자에 대해 개별적으로이 작업을 수행하십시오.
      2. 참가자의 타임라인을 상호 참조하여 공유된 행동을 찾습니다. 비디오 관찰로 돌아가서 공유 품질을 분석합니다(보충 그림 2).
      3. 내보내기 키를 사용하여 원시 데이터를 텍스트 파일 또는 테이블 파일로 내보내 데이터를 타임라인을 따라 정렬하고, 선택하고, 계산하고, 테이블을 지정할 수 있습니다.
        참고: 이 프로토콜에서, 순차 분석 기능은 코딩된 이벤트 시퀀스(42)의 수가 적기 때문에 사용되지 않았다.
  4. 도면 메트릭
    참고 :이 프로토콜은 그리기 메트릭을 사용하여 참가자의 시선 행동과 적용된 심리 테스트 간의 가능한 상관 관계를 연구합니다. 다음 기준이 결정되었습니다.
    1. 획 수량: 모든 면 그리기 섹션에서 각 참가자가 만든 그리기 획 수를 수동으로 계산합니다.
    2. 선 연속성: 길게 그려진 선과 짧게 그려진 선의 범주를 세분화합니다. 참가자의 길고 짧은 선을 수동으로 계산합니다.
      참고: 관찰 도면은 선택한 실제 물체를 직접 관찰한 결과입니다. 일부 최근 연구에서는 선 길이와 추적 또는 그리기 작업 간의 상관 관계를 발견했습니다. 추적 작업 줄은 작업 줄 그리기(43)보다 긴 경향이 있습니다. 이 프로토콜은 추적을개인이 안정적으로 만들고 자신의 상징 체계(18)에서 드로잉 참조로 운반하는 기억 된 이미지와 연관시킵니다.
    3. 그리기 패턴: 개별 그리기 패턴과 관련됩니다(그림 3).
      참고 :이 프로토콜은 그리기 패턴에 대한 이진 분류를 고려합니다 : 참가자가 관찰 그리기 모드에있을 때 (즉, 참가자가 자신의 그리기 객체를 관찰하고 자신이 보는 것을 복사 할 때) 0; 1, 그림이 내부의 안정적인 기억 된 이미지를 반영하는 경우 (그림 조건 전체에 걸쳐 눈, 입, 머리카락과 같은 모양이 반복되는 패턴이있는 경우).
    4. 실험 중에 그려진 세부 사항(예: 주름, 반점, 눈 모양, 눈썹 크기 등)을 세는 것을 포함하여 세부 사항을 관찰합니다.
      참고: 그려진 세부 사항은 그리기 개체에 더 큰 주의를 기울일 수 있음을 나타낼 수 있습니다.
  5. 심리 테스트
    1. 그룹 연구를 수행할 때 불안 및 우울증, 주의력 결핍/과잉 행동 장애 및 사회적 기술의 증상을 선별합니다. 무료 또는 시중에서 판매되는 저울을 사용하십시오.
      참고 :이 프로토콜은 다음을 사용할 것을 제안합니다 : 병원 불안 및 우울증 척도44; 사회 기술 인벤토리45 (개인의 사회적 기술 레퍼토리를 평가하는 인벤토리); 및 성인 자기보고 척도 (ASRS-18) 성인의 주의력 결핍 / 과잉 행동 장애 (ADHD) 평가를위한46.

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그림 3: 개별 그리기 패턴의 예 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

4. fNIRS 설정 및 데이터 수집

  1. 데이터 수집 하드웨어
    1. fNIRS 등록에 획득 하드웨어를 사용해야 합니다. 녹음은 총 16개 채널의 동일한 녹음 프로그램에서 읽을 수 있는 시스템 조합으로 수행해야 합니다.
      참고 : 데이터 수집은 본 연구를 위해 두 개의 연속파 시스템 (NIRSport, 재료 표 참조)을 사용하여 수행되었습니다. 각 장비에는 2 개의 근적외선 파장 (760nm 및 850nm)과 8 개의 광학 검출기 (7.91Hz)를 방출하는 8 개의 LED 광원이 있습니다.
  2. fNIRS 옵토드 채널 구성
    1. NIRSite 도구를 사용하여 PFC 영역에서 옵토드를 찾습니다( 재료 표 참조). 채널이 모든 참가자의 머리에서 관심 영역 위에 위치하는 방식으로 캡에 옵토드 분포를 구성합니다.
    2. 신호를 동시에 획득하기 위해 4명의 참가자 간에 옵토드를 나눕니다.
      참고: 캡은 국제 10-20 시스템을 기반으로 한 구성을 가져야 하며 해부학적 관심 영역에는 양측 전전두엽 피질의 가장 앞쪽 부분이 포함됩니다. 이 프로토콜에 대해, 옵토드 배치는 fNIRS 옵토데스 위치 결정자(fOLD) 툴박스(47)에 의해 안내되었다. ICBM 152 헤드 모델( 재료 표 참조) 소포가 몽타주를 생성했습니다. 사회적 상호 작용 작업에서 전두엽 피질 영역의 모집은 자기 조절48을 포함한 행동 제어 과정의 상관 관계로 설명되었습니다. 그림 4 는 소스와 감지기의 위치를 나타냅니다.
  3. 아티팩트 방지
    1. 게임이 진행될 방에서 산만 함을 제거하십시오.
    2. 자원 봉사자들에게 필요한 경우에만 이동하도록 조언하십시오.
    3. 실험 중에 NIRSport 앰프와 노트북을 전기 네트워크에서 분리합니다.
    4. 에어컨 장비와 같이 적외선 스펙트럼 근처에서 작동하는 다른 장비는 모두 끕니다. 환경에있는 전기 장치를 끄십시오.
  4. fNIRS 장치 설정
    1. 이전에는 다음과 같이 4 명의 참가자의 뇌 둘레를 측정했습니다 : 각 참가자의 캡 크기를 결정하기 위해 머리 주위의 나시온과 이니언 사이의 거리를 측정하십시오. 옵토드에 더 많은 안정성을주기 위해 항상 머리 둘레와 관련하여 더 작은 크기의 캡을 사용하십시오.
    2. 인수 당일에 참가자들에게 의자에 앉도록 지시 한 다음 머리에 캡을 씌우는 과정을 설명하십시오.
    3. 소스와 감지기를 미리 결정된 설정에 따라 캡에 맞춥니다. 조직의 문제로, 주제 1에서 옵토드 1에서 4까지, 주제 2에서 5에서 8까지, 주제 3에서 9에서 12까지, 주제 4에서 13에서 16까지 옵토드를 사용하는 패턴을 따르십시오.
    4. 참가자의 머리에 캡을 씌우고 중앙 정중선(Cz)이 머리 상단에 오도록 배치합니다. Cz가 중앙 위치에 있는지 확인하려면 Cz가 나시온과 이니언 사이의 거리의 절반에 위치하는지 인증하십시오.
      1. 또한 머리 꼭대기와 위치 Cz 위의 왼쪽 귀와 오른쪽 귀 (Crus of Helix) 사이의 거리를 측정하십시오.
    5. 오버캡을 사용하여 주변 조명이 데이터 수집을 방해하지 않도록 합니다.
    6. 옵토드의 전선을 증폭기에 연결하십시오. 조직의 문제로, 옵토드 1 - 8을 NIRSport 1에 연결하고 옵토드 9 - 16을 NIRSport2에 연결하는 패턴을 따르십시오.
    7. USB 케이블을 통해 NIRSport 1과 2를 모두 컴퓨터에 연결합니다.
  5. 데이터 수집 소프트웨어
    1. 장비를 설정한 후 소프트웨어가 fNIRS 데이터를 수집할 수 있도록 합니다. 이 연구에서는 NIRStar ( 재료 표 참조) 소프트웨어가 사용되었습니다. NIRStar에서 다음 단계를 수행하십시오.
      1. 메뉴 표시줄에서 하드웨어 구성을 클릭합니다. 하드웨어 사양 탭에서 탠덤 모드 옵션을 선택하여 하이퍼스캔을 수행할 수 있습니다.
      2. 하드웨어 구성 탭에서 미리 정의된 공통 몽타주 또는 사용자 정의된 몽타주 중에서 몽타주를 선택하고 채널 설정Topo 레이아웃에서 설정을 확인합니다.
      3. 디스플레이 패널에서 보정( Calibrate) 을 클릭하여 자동 보정을 수행합니다. 신호 품질 표시기를 사용하면 수신 된 데이터의 무결성을 확인할 수 있습니다. 데이터의 품질이 수집을 시작하기에 충분한지 평가합니다. 즉, 채널이 녹색 또는 노란색으로 신호되는지 확인합니다.
        알림: 방향이 지정된 채널이 빨간색 또는 흰색으로 표시되면 캡에서 채널을 제거하고 빛이 머리에 도달하는 것을 방해하는 머리카락이 없는지 확인한 다음 천이나 수건으로 옵토드를 청소하십시오. 캡에 다시 연결하고 보정을 반복하십시오.
      4. 절차를 시작할 준비가 되면 미리보기를 클릭하여 신호가 수신되는 방식을 미리 봅니다. 그런 다음 레코드에서 신호 기록을 시작합니다.
      5. 블록 프로그래밍 소프트웨어인 NIRStim( 재료 표 참조)을 열고 프로그래밍된 블록의 프레젠테이션을 시작합니다. 마커는 자동으로 등록되어야 하며, 마커의 표시는 fNIRS 데이터 수집 소프트웨어에서 볼 수 있어야 합니다.
      6. 절차가 끝나면 중지를 클릭하여 녹음을 중지하고 소프트웨어를 닫은 다음 파일이 선택한 디렉토리에 저장되어 있는지 확인하십시오.
  6. fNIRS 데이터 분석
    1. NIRSLAB 소프트웨어49 를 사용하여 신호를 전처리합니다( 재료 표 참조). 아래 단계를 따르십시오.
      1. 원시 강도 데이터에 대역 통과 시간 필터(0.01-0.2Hz)를 적용하여 심장 및 호흡 주파수와 매우 낮은 주파수 진동을 제거합니다.
      2. 신호 품질 관리를 위해 각 채널 이득이 8을 초과하고 변동 계수가 7.5%를 초과하는 경우 제외 기준을 결정합니다.
      3. 전체 시계열을 기준으로 수정된 Beer-Lambert 법칙을 적용하여 HbO2 및 HHb의 변화를 계산합니다.
        참고 :이 연구에서 HbO2 및 HHb 시계열은 블록 (사회적 및 비 사회적)으로 분할되고 통계 컴퓨팅을위한 R 플랫폼8 에서 후속 분석을 위해 텍스트 파일로 내보내졌습니다 ( 재료 표 참조).
      4. 사회 및 통제 조건을 별도로 분석하십시오. 각 조건의 9개 블록 각각에 대한 상관 행렬을 구성하여 해당 요소가 평가된 채널의 각 피험자 쌍 간의 상관(Spearman)에 대응하도록 합니다. 작업 전반에 걸친 개인 간 상관 관계의 통계적 유의성을 보려면 5%의 유의 수준을 고려하여 1표본 평균에 대해 t-검정8 을 사용합니다.

figure-protocol-4
그림 4: Subject 1 캡의 옵토드 분포. 문자 S와 D는 각각 소스와 검출기를 나타냅니다. 1-7 시스템의 AF10 좌표에 대한 S20; AF3의 S2; AF8의 S3; AF4의 S4; Fp1 상의 D1; F5의 D2; Fp2의 D3; 및 F6의 D4. 채널은 다음 구성에 배치됩니다 : S1-D1 사이의 채널 1; S1-D2 사이 2; S2-D1 사이 3; S2-D2 사이 4; S3-D3 사이 5; 6 S3-D4 사이; S4-D3 사이 7; S4-FD4 사이에 8이 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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Results

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이 프로토콜은 젊은 여성 (24-27 세)으로 구성된 사중주에 적용되었으며, 모두 대학원 프로그램 (브라질 상파울루 이스라엘 알버트 아인슈타인 병원)의 학생이며 석사 또는 박사 수준의 교육을받습니다. 모든 참가자는 오른손잡이였으며 한 명만이 이전에 그림을 그린 경험이 있다고 보고했습니다. 신경 장애의 병력이보고 된 참가자는 없었다.

척도 및 심리 테스트 결과의 경우 두 명의 참가자 (2 및 4)가 불안에 대해 높은 점수 (17 및 15) 9의 기준값 44 및 우울증에 대한 컷오프 값 (9) 44로 나타났습니다. 주의력 및 과잉 행동에 대한 모든 참가자의 척도 결과는 컷오프 값보다 낮은 점수를 보였습니다.

참가자들의 사회적 기술 레퍼토리도 측정되었습니다. 피험자 2, 3, 4는 70 % 이상의 점수를 얻었습니다 (잘 발달 된 사회적 기술 레퍼토리...

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Discussion

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이 연구는 자연 주의적 조건에서 동시에 4 개의 뇌에 대한 하이퍼 스캔을 사용하는 프로토콜을 만드는 것을 목표로했습니다. 실험 패러다임은 다양한 그리기 작업과 여러 결과 측정, 그림 메트릭, 행동 및 뇌 신호의 상관 관계를 사용했습니다. 이 프로토콜의 중요한 단계는 높은 복잡성과 생태 및 자연 주의적 조건의 유지로 인해 발생하는 문제를 고려하는 것입니다.

비디오 관찰이이 연구의 핵심이었습니다. 타임라인에서 비언어적 의사 소통 행동의 코딩 및 세분화를 허용했습니다.50. 비디오의 정성 분석을 통해 인코딩 (다른 사람으로부터 정보 수집) 및 신호 (다른 사람과 의사 소통)의 기능을 나타낼 수있는 징후를 검색 할 때 시선 행동을 관찰 할 수있었습니다.39,40. 또한 개인 및 그룹 패턴을 강조하여 관찰 정보를 구체화하는 데 도움이 되었습니...

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Disclosures

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Paulo Rodrigo Bazán은 NIRx Medizintechnik GmbH와 NIRx Medizintechnik GmbH의 유통업체인 Brain Support Corporation에 프리랜서 과학 컨설팅을 제공했습니다. 다른 저자는이 기사의 저자 또는 출판과 관련하여 이해 상충이 없음을 선언합니다.

Acknowledgements

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저자는이 연구 지원에 대해 Instituto do Cérebro (InCe-IIEP)와 Hospital Israelita Albert Einstein (HIAE)에게 감사드립니다. 이 기사의 영어 교정에 대해 José Belém de Oliveira Neto에게 특별한 감사를드립니다.

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
2 NIR포트 NIRx Medizintechnik GmbH, 독일Nirsport 88장비는 InCe ( Instituto do Cé rebro - Hospital Israelita Albert Einstein)을 참조하십시오. 2개의 연속파 시스템(NIRSport8x8, NIRx Medical Technologies, Glen Head, NY, USA)은 2개의 근적외선 파장(760 및 850nm)을 방출하는 8개의 LED 조명원과 각각 8개의 광학 검출기를 갖추고 있습니다. 7.91 Hz. 데이터는 NIRStar 소프트웨어 버전 15.2 로 수집되었습니다. (NIRx Medical Technologies, Glen Head, New York)의 샘플링 비율은 3.472222입니다.
4 fNIRS 캡NIRx Medizintechnik GmbH, 독일녹음에 사용된 블랙캡은 국제 10-20 Câ를 기반으로 한 구성을 가지고 있습니다
. 메라 360° - 코닥 픽스 프로 SP360코닥코닥 픽스프로:  https://kodakpixpro.com/cameras/360-vr/sp360
Cameras de suporte - Iphone 8AppleIphone 8Supporting Camera
fOLD 도구 상자 (fNIRS Optodes' 위치 결정자)Zimeo Morais, G.A., Balardin, J.B. & 사토, J.R. fNIRS Optodes ' Location Decider (fOLD): 뇌의 관심 영역에 의해 안내되는 프로브 배열을 위한 도구 상자입니다. Scientific Reports.  <강한>8,  3341 (2018). https://doi.org/10.1038/s41598-018-21716-z버전 2.2 (https://github.com/nirx/fOLD-public)옵토드 배치는 fOLD 도구 상자(fNIRS Optodes ' Location Decider는 국제 10&ndash에 소스와 검출기를 배치할 수 있습니다. 10 여러 parcellation atlases에 따라 관심 있는 해부학적 영역을 최대한 커버하는 시스템. ICBM 152 헤드 모델  소포는 양측 전전두엽 피질의 가장 앞쪽 부분의 커버리지를 제공하도록 설계된 몽타주를 생성하는 데 사용되었으며,
fNIRS 신호Microsoft Surface Microsoft
.https://www.r-project.org  (영문)R 버전 4.2.0R은 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위한 무료 소프트웨어 환경입니다. 다양한 UNIX 플랫폼, Windows 및 MacOS에서 컴파일 및 실행됩니다
REDCapREDCap은 NIH/NCATS UL1 TR000445(National Institutes of Health)에서 부분적으로 지원합니다REDCap은 온라인 설문 조사 및 데이터베이스를 구축하고 관리하기 위한 안전한 웹 애플리케이션입니다.
소프트웨어 Mangold InteractMangold International GmbH, Ed. 인터랙트 5.0맨골드:  https://www.mangold-international.com/en/products/software/behavior-research-with-mangold-interact.html. 행동 결과에 대한 비디오 분석 및 감정에 따른 생리적 변화에 대한 자율 모니터링 가능(DataView와 같은 추가 소프트웨어가 필요할 수 있음). 다양한 카메라 유형을 동시에 사용할 수 있으며 수백 가지 다양한 코딩 방법을 사용할 수 있습니다.
소프트웨어 NIRSiteNIRx Medizintechnik GmbH, 독일NIRSite 2.0몽타주를 만들고 블랙캡의 옵토데 배치 및 위치를 돕기 위해.
software nirsLAB-2014NIRx Medizintechnik GmbH, 독일nirsLAB 2014fNIRS 데이터 처리
소프트웨어 NIRStarNIRx Medizintechnik GmbH, 독일버전 15.2  fNIRS 데이터 수집용: NIRStar 소프트웨어 버전 15.2  3.472222 소프트웨어의 샘플링 속도로
NIRStimNIRx Medizintechnik GmbH, Germany  패러다임 블록의 생성 및 구성을 위해
통계 컴퓨팅을 위한 R 플랫폼의 Notebook 수신기를 제공하도록 설계되었습니다. ,

References

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